Tytuł pozycji:
Usage of artificial neural networks in the diagnosis of knee joint disorders
Following article address the issue of automatic knee disorder diagnose with usage of neural networks. We proposed several hybrid neuralnet architectures which aim to successfully classify abnormalityusing MRI (magnetic resonance imaging) images acquired from publicly available dataset. To construct such combinations of modelswe used pretrainedAlexnet, Resnet18 and Resnet34 downloaded from Torchvision. Experiments showedthat for certain abnormalities our models can achieve up to 90% accuracy.
Niniejszy artykuł porusza temat automatycznej diagnozy uszkodzenia stawu kolanowego z zastosowaniem sieci neuronowych. Zaproponowanokilka hybrydowych sieci neuronowych, które podjęły próbę poprawnej klasyfikacji nieprawidłowości wykorzystując zdjęcia rezonansu magnetycznego pochodzące z publicznie dostępnego zbioru. Do konstrukcjikombinacji sieci skorzystanoz pretrenowanych modeli (Alexnet, Resnet18, Resnet34) pobranychz Torchvision. Eksperyment pokazał, że dla klasyfikacji niektórych schorzeń modele osiągnęły nawet 90% skuteczności.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).
