基于优化深度学习模型的膝关节炎严重程度智能分级系统：精准预测与临床转化研究

为解决膝关节炎早期诊断难题，研究人员开发了基于X射线图像的深度学习分类系统，采用9种CNN模型（包括DenseNet201、VGG19等）对3000例膝关节影像进行特征提取和训练。其中VGG19模型表现最优，使用ADAM优化器时准确率达99.03%，为临床AI辅助诊断提供了高效解决方案。

　　

膝关节炎作为困扰全球医疗系统的常见肌肉骨骼疾病，其精准分级诊断直接影响临床干预效果。这项突破性研究构建了智能化的影像分析框架：通过奥茨(Otsu)二值化、距离变换等预处理技术提取膝关节X光特征，随后让DenseNet²⁰¹、EfficientNet^B0-B5等九大卷积神经网络(CNN)展开竞技。结果显示，经典架构VGG¹⁹在ADAM优化器加持下表现惊艳——99.03%的准确率配合0.08的损失值，犹如给放射科医生配备了"数字显微镜"。值得注意的是，Xception模型仅用1小时就完成训练，展现出优异的工程效率。该成果为关节炎的早筛早治提供了可扩展的AI工具链，其采用的迁移学习策略更暗示着跨病种应用的潜力。