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类风湿关节炎:放射学关节损伤的自动评分

图像与视频处理 2021-10-19 v1 计算机视觉与模式识别 机器学习

摘要

类风湿关节炎是一种自身免疫性疾病,因关节滑膜软组织衬里的炎症导致关节损伤。尽早识别关节损伤以提供必要的早期治疗并防止骨结构进一步受损至关重要。放射照片常用于评估关节损伤的程度。目前,根据放射照片对关节损伤进行评分需要专业知识、精力和时间。与类风湿关节炎相关的关节损伤在临床实践中亦未量化,而是使用主观描述符。在这项工作中,我们描述了一套深度学习模型流程,用于从放射图像中自动识别并评分类风湿关节炎性关节损伤。我们的自动工具被证明能在几分钟内产生具有极高平衡准确率的评分,利用该工具将消除人类评审者之间评分的主观性。

关键词

引用

@article{arxiv.2110.08812,
  title  = {Rheumatoid Arthritis: Automated Scoring of Radiographic Joint Damage},
  author = {Yan Ming Tan and Raphael Quek Hao Chong and Carol Anne Hargreaves},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2110.08812},
  year   = {2021}
}