Розпізнавання пошкоджень меніска засобами глибинних нейронних мереж

Abstract

У контексті сучасних медичних досліджень важливим завданням є підвищення точності діагностики та лікування ушкоджень колінного суглоба, зокрема меніска. Враховуючи обмеження традиційних методів, таких як артроскопія, які часто залежать від досвіду та вмінь хірурга, з'являється потреба в удосконаленні та застосуванні інноваційних технологій. Запропоновано використання глибинних нейронних мереж (ГНМ) для автоматизованого розпізнавання типів пошкоджень меніска під час хірургічних втручань на підставі зображень, отриманих з артроскопічних камер. Розглянуто різні конфігурації архітектури нейронної мережі YOLOv8 – від Nano до Large, що дає змогу адаптувати рішення під конкретні клінічні потреби і обчислювальні ресурси. Використання глибинного навчання в медицині не є новим явищем, проте ця робота вказує на новизну в адаптації потужних алгоритмів до специфічних викликів, пов'язаних із діагностикою стану внутрішньосуглобових структур. Для розроблення ефективної системи діагностики було створено набір даних, який містить анотовані зображення ушкоджень меніска. Цей набір даних було використано для тренування та тестування моделей, що дало можливість проаналізувати і порівняти здатність кожної моделі до узагальнення та точного розпізнавання патологій. Проаналізовано попередні роботи, що розглядають застосування класичних методів глибинного навчання для медичних діагностичних систем. Результати дослідження виявили, що застосування ГНМ демонструє значні переваги у точності та швидкості оброблення медичних зображень. Проте, враховуючи складність і різноманітність пошкоджень меніска, вирішено використати глибинні навчальні моделі для докладного аналізу великих наборів даних. У ході дослідження було розроблено та навчено моделі на підставі глибинного навчання, що дало можливість значно збільшити точність ідентифікації типів ушкоджень. На підставі отриманих даних проведено експериментальні випробування, під час яких моделі, навчені на розширених наборах даних, продемонстрували вищі показники точності класифікації. Ці результати підтверджують потенціал використання глибинного навчання для поліпшення діагностичних можливостей в медицині. Дослідження може стати важливим внеском у подальше удосконалення технологій в області медичної діагностики, зокрема в покращення ефективності хірургічних втручань та забезпечення високої точності діагностики в режимі реального часу. Це відкриває нові можливості для подальшої роботи в напрямі інтеграції глибинного навчання в клінічну практику, сприяючи ефективному та безпечному лікуванню пацієнтів.