Een van de in het onderzoek gebruikte beelden (zie ook PubMed).

De tool zou moeten vaststellen of patiënten hallux valgus hadden door foto’s van hun voeten te analyseren. In dit onderzoek werden 507 afbeeldingen van voeten gebruikt voor machine learning. De voorbewerking van afbeeldingen werd uitgevoerd met behulp van het relatief eenvoudige patroon A (herschalen, hoekaanpassing en bijsnijden) en het iets gecompliceerdere patroon B (hetzelfde, plus verticaal spiegelen, binaire opmaak en randaccentuering).

Machine learning van patroon B was nauwkeuriger dan van patroon A. De toepassing was voldoende nauwkeurig om voetbeelden te onderscheiden tussen voeten met hallux valgus en normale voeten. Met verdere verfijning zou dit hulpmiddel kunnen worden gebruikt voor het eenvoudig screenen van hallux valgus.

Bron: Pubmed