Aprendizaje supervisado en detección de osteoartritis de rodilla a partir de imágenes de resonancia magnética
La osteoartritis (OA) es una enfermedad común a nivel mundial, que afecta especialmente a los adultos mayores, causando incapacidad física y un impacto en la calidad de vida. En el proceso de diagnóstico de la OA un médico especialista emplea imágenes médicas para diagnosticar su grado de avance a p...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/122926 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/122926 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | diagnóstico de osteoartritis aprendizaje automático aprendizaje por transferencia transfer of learning machine learning osteoarthritis diagnosis aprenentatge per transferència aprenentatge automàtic diagnòstic de osteoartritis Machine learning -- TFM Aprenentatge automàtic -- TFM Aprendizaje automático -- TFM |
| Sumario: | La osteoartritis (OA) es una enfermedad común a nivel mundial, que afecta especialmente a los adultos mayores, causando incapacidad física y un impacto en la calidad de vida. En el proceso de diagnóstico de la OA un médico especialista emplea imágenes médicas para diagnosticar su grado de avance a partir del análisis fisiopatológico de la enfermedad. Hoy en día, esta compleja tarea de diagnóstico es un campo de investigación para el aprendizaje automático (ML) y su forma de aprendizaje supervisada. En este Trabajo se presenta el desarrollo de clasificadores de ML para la clasificación de OA de rodilla, según la escala de severidad de Kellgren-Lawrence. Para el desarrollo de los clasificadores se estudiaron distintas redes neuronales convolucionales (CNN): VGG16, InceptionV3, Xception, MobileNet y DenseNet121 en base a imágenes de resonancia magnética (MRI) de pacientes, obtenidas desde la base datos Iniciativa de Osteoartritis (OAI). El enfoque del Trabajo combina dos métodos de aprendizaje por transferencia: modelos de clasificación a partir de CNN pre-entrenadas; y modelos de clasificación de máquinas de vector de soporte (SVM) en base a características extraídas desde CNN pre-entrenadas y la técnica de análisis de componentes principales (PCA). Además, a fin de incrementar la exactitud de predicción de los modelos entrenados para la clasificación de OA, se estudió un método de ensamble: la técnica de mayoría de votos. Finalmente, los resultados obtenidos del experimento demuestran que el método de ensamble es capaz de aumentar la exactitud de predicción desde 55.3% a un 60.6% en la clasificación de OA. |
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