Key points are not available for this paper at this time.
يشير مصطلح انزلاق الفقرات إلى انزلاق جسم فقري فوق الجسم المجاور له. إنها حالة مزمنة تتطلب الكشف المبكر لتجنب جراحة غير مريحة. يعرض البحث نموذج تعلم عميق محسّن للكشف عن انزلاق الفقرات في صور الأشعة السينية. تحتوي مجموعة البيانات على إجمالي 299 صورة شعاعية، منها 156 صورة تظهر العمود الفقري مع انزلاق الفقرات و143 صورة للعمود الفقري الطبيعي. تم استخدام تقنية تعزيز الصورة لزيادة عينات البيانات. في هذه الدراسة، تم استخدام نماذج VGG16 وInceptionV3 لمهمة تصنيف الصور. تم تحسين النموذج المطور من خلال استخدام تقنية تحسين نموذج TFLite. تظهر النتائج التجريبية أن نموذج VGG16 حقق معدل دقة 98%، وهو أعلى من معدل دقة InceptionV3 البالغ 96%. تم تقليل حجم النموذج المنفذ إلى أربعة أضعاف بحيث يمكن استخدامه على الأجهزة الصغيرة. حققت النماذج المضغوطة من VGG16 وInceptionV3 معدل دقة 100% و96%، على التوالي. تظهر نتائجنا أن النماذج المنفذة تفوقت في تشخيص انزلاق الفقرات القطنية مقارنة بالنموذج المقترح من قبل فارسين وآخرين (الذي كان له معدل دقة أقصى بلغ 93%). علاوة على ذلك، حقق النموذج الكمي المطور معدل دقة أعلى من نموذج زيبين وريزفي (VGG16 + TFLite) بمعدل دقة 90%. علاوة على ذلك، من خلال تقييم أداء النموذج على مجموعات بيانات عامة أخرى، قمنا بتعميم نهجنا على المنصة العامة.
درس سارا وجي وآخرون (2022) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: