Sisältöä ei voida näyttää
Chat-sisältöä ei voida näyttää evästeasetusten vuoksi. Nähdäksesi sisällön sinun tulee sallia evästeasetuksista seuraavat: Chat-palveluiden evästeet.
EvästeasetuksetAbstract Accurate prediction of knee osteoarthritis (KOA) progression from structural MRI has a potential to enhance disease understanding and support clinical trials. Prior art focused on manually designed imaging biomarkers, which may not fully exploit all disease-related information present in MRI scan. In contrast, our method learns relevant representations from raw data end-to-end using Deep Learning, and uses them for progression prediction. The method employs a 2D CNN to process the data slice-wise and aggregate the extracted features using a Transformer. Evaluated on a large cohort (n=4,866), the proposed method outperforms conventional 2D and 3D CNN-based models and achieves average precision of 0.58 ± 0.03 and ROC AUC of 0.78 ± 0.01. This paper sets a baseline on end-to-end KOA progression prediction from structural MRI. Our code is publicly available at https://github.com/MIPT-Oulu/OAProgressionMR.
Ulkoasu |
application/pdf |
---|---|
Kieli |
englanti |
Asiasanat |
Sisältöä ei voida näyttää
Chat-sisältöä ei voida näyttää evästeasetusten vuoksi. Nähdäksesi sisällön sinun tulee sallia evästeasetuksista seuraavat: Chat-palveluiden evästeet.
Evästeasetukset