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人工智能在膝骨關(guān)節(jié)炎預(yù)防、診斷與治療2024(全文)究使用了OsteoarthritisInitiative(OAI)的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和驗(yàn)證并將結(jié)果與真實(shí)情況(groundtruth)進(jìn)行比較。研究結(jié)果顯示MediAI-OA的JSN量化均方根誤差(MSE)為0.067,平均骨刺檢測(cè)準(zhǔn)確率為0.84。KL分級(jí)的準(zhǔn)確率為0.83,AI模型與真實(shí)情況之間的Cohen'skappa系數(shù)為0.768,顯示出良好的一致性。該軟件對(duì)OA的重程度，以提高評(píng)估準(zhǔn)確性。他們使用的方法包括(但不限于):自組織映射(SOM)、使用表示形態(tài)的復(fù)合層次算法的加權(quán)鄰域距離的二次Kappa系數(shù)(0.6624,0.6625,0.6726)],這反映了人類和基解釋。使用OAI數(shù)據(jù)集的37996個(gè)膝關(guān)節(jié)進(jìn)行測(cè)試。研究結(jié)果顯示，與節(jié)關(guān)節(jié)方面達(dá)到了95%的準(zhǔn)確率，并在KOA嚴(yán)重程度評(píng)估方面達(dá)到了在診斷KOA和預(yù)測(cè)膝關(guān)節(jié)置換術(shù)(TKA)結(jié)果方面的文章。納入了22患者隨機(jī)分配到移動(dòng)應(yīng)用程序組(M組)和手冊(cè)組(H組),并控制了年三組指定膝關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)(catch-bend-down、stretch-touch-feet和sit-stretch-hold)的執(zhí)行準(zhǔn)確性。通過(guò)KOOS和KSS評(píng)分，在4周計(jì)研究

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