MR-Transformer：基于磁共振成像的全膝关节置换预测视觉Transformer
图像与视频处理
2024-05-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
开发了一种基于Transformer的深度学习模型MR-Transformer，用于使用磁共振成像（MRI）预测全膝关节置换（TKR）。该模型结合了ImageNet预训练，并从MR图像中捕获三维（3D）空间相关性。将所提出模型的性能与现有最先进的基于MRI的膝关节损伤诊断深度学习模型进行了比较。研究使用了来自骨关节炎倡议和多中心骨关节炎研究数据库的四种不同组织对比的膝关节MR扫描。实验结果表明，所提出模型在使用MRI进行TKR预测方面达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2405.02784,
title = {MR-Transformer: Vision Transformer for Total Knee Replacement Prediction Using Magnetic Resonance Imaging},
author = {Chaojie Zhang and Shengjia Chen and Ozkan Cigdem and Haresh Rengaraj Rajamohan and Kyunghyun Cho and Richard Kijowski and Cem M. Deniz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02784},
year = {2024}
}