利用生物阻抗与深度学习诊断膝骨关节炎
信号处理
2025-05-06 v1 人机交互
机器学习
摘要
早期诊断膝骨关节炎对于控制症状和防止关节进一步损伤至关重要，最终能改善患者的治疗效果和生活质量。本文提出了一种基于生物阻抗的诊断工具，该工具结合了精密的硬件和深度学习，以实现有效的无创诊断。系统采用基于继电器的电路和策略性放置的电极来捕获全面的生物阻抗数据。数据由神经网络模型处理，该模型已使用卷积层、dropout正则化和Adam优化器进行了优化。该方法达到了98%的测试准确率，使其成为检测膝骨关节炎等肌肉骨骼疾病的有前景的工具。
引用
@article{arxiv.2410.21512,
title = {Diagnosis of Knee Osteoarthritis Using Bioimpedance and Deep Learning},
author = {Jamal Al-Nabulsi and Mohammad Al-Sayed Ahmad and Baraa Hasaneiah and Fayhaa AlZoubi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.21512},
year = {2025}
}