16、深度学习在膝关节骨关节炎与中风患者认知预后预测中的应用

深度学习在膝关节骨关节炎与中风患者认知预后预测中的应用

在医疗领域，准确的疾病预测对于患者的治疗和康复至关重要。随着深度学习技术的发展，其在疾病预测方面展现出了巨大的潜力。本文将介绍两种基于深度学习的疾病预测方法，分别是膝关节骨关节炎的预测和中风患者长期认知预后的预测。

膝关节骨关节炎预测

提出了一种基于卷积神经网络（CNNs）架构的新型深度学习方法，用于膝关节骨关节炎（OA）的早期预测。该方法有两个独特的思路：一是将学习到的形状和纹理特征相结合；二是增强判别能力，以改善早期膝关节OA病例与健康受试者之间高度相似情况下的分类任务。

为了验证该方法的性能，使用了两种判别损失和几种距离度量进行测试，并与多种深度学习预训练网络进行了比较，具体结果如下表所示：
| 方法 | 准确率（%） | 精确率（%） | 召回率（%） | F1值（%） |
| — | — | — | — | — |
| ResNet - 50 | 83.23 | 88.41 | 74.49 | 80.85 |
| ResNet - 101 | 85.07 | 83.56 | 80.04 | 81.76 |
| ResNet - 152 | 84.86 | 75.99 | 84.64 | 80.08 |
| DenseNet - 121 | 85.66 | 82.76 | 81.10 | 81.92 |
| DenseNet - 169 | 86.49 | 89.50 | 75.08 | 81.66 |
| DenseNet - 201 | 84.76 | 86.22 | 73.72 | 79.48 |
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