骨骨折检测：X射线图像中的Bone-Fracture-Detection

简介：
Bone-Fracture-Detection项目专注于利用X射线影像技术进行精确的骨骼骨折诊断，旨在提高医疗领域中骨折检测的速度与准确性。 骨骨折检测：担忧表情符号 X射线图像中的数据扩充与预处理用于提高骨折检测的准确性： 1. 腕部桡骨远端骨折诊断： 1.1 引言 这部分内容介绍了使用更快的RCNN技术，以识别和定位腕部X射线影像中桡骨远端（尺骨头）骨折。研究基于38张高分辨率图像进行训练，每张图片尺寸可达1600×1600像素。结果表明，在准确度(ACC = 0.96) 和平均精度(mAP = 0.866) 上均优于专业医生和放射科医师的诊断水平（仅达ACC= 0.7）。然而，也存在一些挑战：例如，骨折裂缝可能尺寸微小且形态多样，这使得检测过程变得复杂。更快的RCNN技术的优势在于其能够处理高分辨率图像，并在基于少量样本的情况下依然保持较高的训练精度。 这项研究的主要任务包括： - 确定腕部桡骨远端是否发生骨折。 - 准确识别出骨折的具体位置。 1.2 更快的RCNN 更快的RCNN模型由三部分组成：用于分类及生成特征图谱的深度卷积神经网络，以及区域提案机制。