[ca] La osteoartritis (OA) és una malaltia comuna a nivell mundial, que afecta especialment els adults majors, causant incapacitat física i un impacte en la qualitat de vida. En el procés de diagnòstic de la OA un metge especialista empra imatges mèdiques per a diagnosticar el seu grau d'avanç a partir de l'anàlisi fisiopatològica de la malaltia. Avui dia, aquesta complexa tasca de diagnòstic és un camp de recerca per a l'aprenentatge automàtic (ML) i la seva forma d'aprenentatge supervisada. En aquest Treball es presenta el desenvolupament de classificadors de ML per a la classificació de OA de genoll, segons l'escala de severitat de Kellgren-Lawrence. Per al desenvolupament dels classificadors es van estudiar diferents xarxes neuronals convolucionals (CNN): VGG16, InceptionV3, Xception, MobileNet i DenseNet121 sobre la base d'imatges de ressonància magnètica (MRI) de pacients, obtingudes des de la base dades Iniciativa de Osteoartritis (OAI). L'enfocament del Treball combina dos mètodes d'aprenentatge per transferència: models de classificació a partir de CNN pre-entrenades; i models de classificació de màquines de vector de suport (SVM) sobre la base de característiques extretes des de CNN pre-entrenades i la tècnica d'anàlisi de components principals (PCA). A més, a fi d'incrementar l'exactitud de predicció dels models entrenats per a la classificació de OA, es va estudiar un mètode d'assembli: la tècnica de majoria de vots. Finalment, els resultats obtinguts de l'experiment demostren que el mètode d'assembli és capaç d'augmentar l'exactitud de predicció des de 55.3% a un 60.6% en la classificació de OA.

[es] La osteoartritis (OA) es una enfermedad común a nivel mundial, que afecta especialmente a los adultos mayores, causando incapacidad física y un impacto en la calidad de vida. En el proceso de diagnóstico de la OA un médico especialista emplea imágenes médicas para diagnosticar su grado de avance a partir del análisis fisiopatológico de la enfermedad. Hoy en día, esta compleja tarea de diagnóstico es un campo de investigación para el aprendizaje automático (ML) y su forma de aprendizaje supervisada. En este Trabajo se presenta el desarrollo de clasificadores de ML para la clasificación de OA de rodilla, según la escala de severidad de Kellgren-Lawrence. Para el desarrollo de los clasificadores se estudiaron distintas redes neuronales convolucionales (CNN): VGG16, InceptionV3, Xception, MobileNet y DenseNet121 en base a imágenes de resonancia magnética (MRI) de pacientes, obtenidas desde la base datos Iniciativa de Osteoartritis (OAI). El enfoque del Trabajo combina dos métodos de aprendizaje por transferencia: modelos de clasificación a partir de CNN pre-entrenadas; y modelos de clasificación de máquinas de vector de soporte (SVM) en base a características extraídas desde CNN pre-entrenadas y la técnica de análisis de componentes principales (PCA). Además, a fin de incrementar la exactitud de predicción de los modelos entrenados para la clasificación de OA, se estudió un método de ensamble: la técnica de mayoría de votos. Finalmente, los resultados obtenidos del experimento demuestran que el método de ensamble es capaz de aumentar la exactitud de predicción desde 55.3% a un 60.6% en la clasificación de OA.