Knee-xRAI: Un Framework di IA Spiegabile per la Classificazione dell'Osteoartrite del Ginocchio
Knee-xRAI è un framework AI modulare per la classificazione automatica del grado Kellgren-Lawrence dell'osteoartrite del ginocchio. Quantifica indipendentemente il restringimento dello spazio articolare, gli osteofiti e la sclerosi subcondrale utilizzando la segmentazione U-Net++, SE-ResNet-50 e un classificatore ibrido texture-CNN. Il vettore di caratteristiche strutturate alimenta i percorsi XGBoost e ConvNeXt per una classificazione spiegabile. Il framework affronta la variabilità tra lettori e l'opacità negli approcci di deep learning.
Fatti principali
- Knee-xRAI è un framework modulare per la classificazione KL dell'osteoartrite del ginocchio.
- Quantifica tre caratteristiche cardinali: JSN, osteofiti e sclerosi subcondrale.
- Utilizza U-Net++ per la misurazione JSN, SE-ResNet-50 per la classificazione degli osteofiti e texture-CNN ibrida per la sclerosi.
- Genera un vettore di caratteristiche strutturate a 50 dimensioni.
- Il percorso XGBoost supporta l'attribuzione delle caratteristiche basata su SHAP.
- Il percorso ibrido ConvNeXt combina caratteristiche strutturate.
- Mira a ridurre la variabilità tra lettori e migliorare la spiegabilità.
- Pubblicato su arXiv con ID 2604.23435.
Entità
Istituzioni
- arXiv