【摘 要】
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在全世界,大约有17亿人口为骨骼疾病所困扰。X光影像作为骨骼疾病诊断的一种重要手段,其诊断结果严重依赖于放射科医师的实践经验,存在一定的不确定性。同时,面对不断增长的骨骼类疾病诊断需求,现有的放射类医师数量远远满足不了。采用基于人工智能技术的X影像资料的自动识别和分类方法,有望可以部分替代医师人工诊断,可有效缓解相应医患需求矛盾。近年来,随着人工智能技术的不断发展,将卷积神经网络应用在医疗影像处理
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在全世界,大约有17亿人口为骨骼疾病所困扰。X光影像作为骨骼疾病诊断的一种重要手段,其诊断结果严重依赖于放射科医师的实践经验,存在一定的不确定性。同时,面对不断增长的骨骼类疾病诊断需求,现有的放射类医师数量远远满足不了。采用基于人工智能技术的X影像资料的自动识别和分类方法,有望可以部分替代医师人工诊断,可有效缓解相应医患需求矛盾。近年来,随着人工智能技术的不断发展,将卷积神经网络应用在医疗影像处理取得了显著的进步。本课题拟将卷积神经应用于上肢骨骼骨折的分类与检测中,对上肢骨骼类型自动识别、上肢骨折定位等关键算法和技术开展研究。本研究中的主要工作有:（1）构建数据集:构建了上肢骨骼损伤分类数据集与上肢骨部位数据集,标注了上肢骨骼骨折检测数据集。并利用自适应对比度限制算法处理骨骼影像,使得骨骼边缘更加明显,病灶位置更清晰可见。（2）建立上肢骨骼分类模型与上肢骨骼部位模型:首先根据Inception Net-V3与Dense Net卷积神经网络各自的优点,提出了一种针对医学图像特征提取的IDNet卷积神经网络。在上肢骨骼损伤模型中,IDNet表现优越,识别准确度达到了92%,相较于Dense Net卷积神经网络与Inception Net-V3卷积神经网络准确度提高了5.4%与8.8%。在上肢骨骼部位分类模型上,准确度更是达到了99%。3)建立上肢骨骼骨折检测模型:对比Faster-RCNN算法与YOLOv5算法,将标注好的上肢骨骼检测数据集作为训练集进行训练,并将FasterRCNN算法中的主干网络VGG16卷积网络替换为Inception-Res Net-V2卷积神经网络。在实验后,改进的Faster-RCNN的表现最佳,相交未改进的算法,准确度提高了8%,因此作为上肢骨骼骨折检测模型的算法,最终平均准确度达到了88%。经检测,对上肢骨折诊断的技术研究基本完成了上肢骨折诊断,为后续开发上肢骨骼诊断算法模型提供了有利帮助。
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