Giới thiệu
Thoái hóa cột sống thắt lưng là một tình trạng tiến triển thường liên quan đến lão hóa, gây ra sự khó chịu và hạn chế vận động. Việc đánh giá chính xác mức độ nghiêm trọng của tình trạng này rất quan trọng để chẩn đoán sớm và điều trị hiệu quả. Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp học sâu để phân loại thoái hóa cột sống thắt lưng sử dụng bộ dữ liệu RSNA bằng mô hình Vision Transformer. Mục tiêu là phát triển hệ thống phân loại tự động, cải thiện hiệu suất chẩn đoán và hỗ trợ lập kế hoạch điều trị sớm cho bệnh nhân thoái hóa cột sống thắt lưng.
Tóm tắt
Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu RSNA, bao gồm khoảng 2000 nghiên cứu MRI được chú thích bởi các chuyên gia về cột sống. Bộ dữ liệu này được sử dụng để huấn luyện mô hình Vision Transformer, một loại mô hình học sâu đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích hình ảnh y tế nhờ khả năng nắm bắt các mối quan hệ không gian phức tạp. Mô hình được huấn luyện để phân loại mức độ nghiêm trọng của thoái hóa cột sống thành ba loại: bình thường/nhẹ, trung bình và nặng. Kết quả đạt được cho thấy độ chính xác 93,6%, độ chính xác 92,3% và khả năng gợi nhớ 89,8%, cho thấy tiềm năng của phương pháp này trong việc hỗ trợ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị bệnh thoái hóa cột sống thắt lưng.
- Đăng nhập để gửi ý kiến
