Advertisement

FracNet: 基于CT扫描的深度学习辅助肋骨骨折检测与分割（发表在EBioMedicine）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了一种名为FracNet的深度学习模型，该模型能够通过CT扫描图像自动识别和精确分割肋骨骨折区域。研究成果已发表于学术期刊《EBioMedicine》。 肋骨骨折的诊断对于评估创伤严重程度至关重要。然而，在患者数量增加的情况下，快速且准确地从CT图像中识别出肋骨骨折变得非常具有挑战性，并且依赖于放射科医生的专业水平。我们的目标是开发一种临床适用的自动系统，用于通过CT扫描检测和分割肋骨骨折。 为此，我们创建了一个名为RibFrac的数据集，其中包括900名患者的7,473个带有注释的外伤性肋骨骨折案例，并使用人工环标签程序进行标注。我们设计了一种深度学习模型——FracNet，用于检测和分割肋骨骨折。我们将患者随机分为三组：训练组（720名）、调整组（60名）和测试组（120名）。通过FreeResponse ROC (FROC) 分析来评估检测性能的敏感性和假阳性率，并使用联合交集交叉点(IoU) 和骰子系数(Dice) 来衡量预测肋骨骨折分割的效果。我们还进行了观察者研究，包括独立的人类研究和人类协作研究。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • FracNet: 基于CT扫描的深度学习辅助肋骨骨折检测与分割（发表在EBioMedicine）
    优质
    本文介绍了一种名为FracNet的深度学习模型，该模型能够通过CT扫描图像自动识别和精确分割肋骨骨折区域。研究成果已发表于学术期刊《EBioMedicine》。 肋骨骨折的诊断对于评估创伤严重程度至关重要。然而，在患者数量增加的情况下，快速且准确地从CT图像中识别出肋骨骨折变得非常具有挑战性，并且依赖于放射科医生的专业水平。我们的目标是开发一种临床适用的自动系统，用于通过CT扫描检测和分割肋骨骨折。 为此，我们创建了一个名为RibFrac的数据集，其中包括900名患者的7,473个带有注释的外伤性肋骨骨折案例，并使用人工环标签程序进行标注。我们设计了一种深度学习模型——FracNet，用于检测和分割肋骨骨折。我们将患者随机分为三组：训练组（720名）、调整组（60名）和测试组（120名）。通过FreeResponse ROC (FROC) 分析来评估检测性能的敏感性和假阳性率，并使用联合交集交叉点(IoU) 和骰子系数(Dice) 来衡量预测肋骨骨折分割的效果。我们还进行了观察者研究，包括独立的人类研究和人类协作研究。
     
  • MICCAI 2020 RibFrac挑战：肋骨骨折检测与分类
    优质
    RibFrac是MICCAI 2020上的一个挑战赛，专注于利用AI技术进行肋骨骨折的自动检测和分类。比赛汇聚了全球各地的研究人员共同开发高效的医学影像分析方法。 肋骨挑战赛评估脚本。“主”分支是当前用于在线评估的代码，包括检测、分类和分割指标。“旧版”分支则适用于2020年10月4日之前的MICCAI 2020正式挑战评估，在该版本中可用的评估指标较少。文件结构如下：RibFrac-Challenge/ requirements.txt 包含了进行模型评估所需的软件包列表，ribfrac/ evaluation.py 模型评估函数，nii_dataset.py .nii 文件读取的数据集类。 要安装这些软件包，请按照以下步骤操作： 1. 创建一个特定的Anaconda环境并激活它： ``` conda create -n ribfrac python=3.7 conda activate ribfrac ``` 2. 使用pip命令安装所需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • 基于深度学习的甲骨文字符检测与识别.pdf
    优质
    本论文探讨了利用深度学习技术进行甲骨文字符的自动检测和识别方法，旨在提高古文字研究效率。 甲骨文作为中华文明悠久历史的见证，不仅是我国最古老的文字体系，也是现代汉字的源头。研究甲骨文对于传承中华优秀传统文化具有重要意义。然而，由于其识读复杂且困难，并涉及古文字学、考古学、历史学和文献学等多学科知识，导致这一领域长期处于冷门状态，参与者较少。 随着人工智能和模式识别技术的发展，尤其是深度学习的应用，甲骨文字的自动检测与识别研究取得了显著进展。这不仅降低了学习难度，也为专业研究人员提供了有力工具。 本段落综述了人工智能及模式识别技术在甲骨文检测与识别领域的应用与发展情况。首先介绍了背景知识，并指出了传统方法的局限性。然后详细探讨了相关研究进展，从传统方法和深度学习两个角度进行了阐述，分析了技术细节、数据集信息以及性能表现。 特别地，多层感知器（MLP）、稀疏自编码器等深度学习模型为甲骨文领域带来了新的活力，在自动特征提取与分类设计等方面显示出巨大潜力。然而，现有技术仍存在一些不足之处，如数据规模有限和泛化能力不强等问题，并且常用的数据集也面临代表性及标注准确性等方面的挑战。 在识别方面，早期研究主要采用“预处理+图像特征提取+分类”的传统框架。而深度学习的引入促使研究人员尝试使用深层神经网络进行甲骨文字检测与识别，提出了新的方法并建立了相应的数据集。 基于深度学习的方法通常需要大量训练样本以构建有效的模型来捕捉不同模式下的甲骨单字信息，并实现自动识别功能。本段落介绍了几种特征提取技术，包括霍夫变换和聚类算法用于直线特征点的获取以及稀疏自编码器用于中层表示等方法。这些手段有助于解决自动化文字形体特征提取的问题。 尽管在小规模数据集上取得了初步成果，但稳定性和泛化能力仍需进一步提升。因此本段落总结了甲骨文检测与识别领域的现状，并展望未来研究方向，以期推动该领域的发展。 总之，文章全面回顾了相关技术的研究进展，并为未来的探索提供了专业指导，不仅对从事甲骨文字研究的专业人士具有重要意义，也为深度学习在文化遗产保护和传承中的应用提供了重要参考。
     
  • YOLOV5 肋骨骨折检测实战项目（含数据、代码及预训练模型）
    优质
    本项目基于YOLOv5框架，旨在实现肋骨骨折的自动检测。提供详尽的数据集、源代码和预训练模型，适用于医学影像分析与研究。 基于YOLOV5的肋骨骨折检测（包含五种类别）实战项目提供完整的代码、数据集及训练好的权重参数。此模型经过测试可直接使用分辨率为512*512像素的灰度图像，适用于小目标检测任务。 **数据集介绍** 该数据集中包括4618张用于训练的图片和对应的标签文件（共计4618个），以及包含验证用的1076张图片及其对应标签文件的数据子集。五种类别分别为：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折及不确定类型肋骨骨折。 **YOLOV5项目** 整个项目的大小约为897MB，经过30个epoch迭代训练后，在runs目录下保存了所有训练结果。最佳精度为map0.5=0.42和map0.5:0.95=0.21，表明网络尚未完全收敛；增加更多轮次的训练可能会提高模型性能。 在进行训练的过程中生成了一系列评估指标，包括验证集上的混淆矩阵、PR曲线以及F1分数等。有关YOLOV5改进的具体介绍或如何开展此类项目，请参考相关博客文章。
     
  • 医学影像资料：用于肋骨骨折分类的目标检测数据（含五类及训练与验证数据集）
    优质
    本研究提供了一套包含多种类型肋骨骨折的医学影像数据库，旨在通过目标检测技术辅助准确分类。此数据集分为训练和验证两部分，涵盖五种不同的骨折类别。 项目包含肋骨骨折目标检测数据（5类别），包括训练集与验证集，并按照YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于目标检测无需额外处理。 图像分辨率为512*512的灰度图片，清晰无损。该数据集适用于小目标检测任务，边界框标注明确且完整，采用yolo格式的相对坐标进行标注。 【数据集介绍】 肋骨骨折检测图像数据包括五种类型：移位性肋骨骨折、非移位性肋骨骨折、扣状肋骨骨折、节段性肋骨骨折及不确定类型的肋骨骨折 【数据总大小压缩后】845 MB（分为训练集和验证集） 训练集包含4618张图片及其对应的标签txt文件 验证集包括1076张图片与相应的标签txt文件 为了便于查看，提供了可视化py脚本。只需随机传入一张图像即可绘制边界框并保存在当前目录下。该脚本无需修改，可直接运行使用。
     
  • 颅骨剥离与FLAIR异常分割：基于U-Net的MRI深度学习方法
    优质
    本研究提出了一种基于U-Net架构的深度学习模型，专门用于改进MRI图像中的颅骨剥离和FLAIR序列异常检测，以提高临床诊断准确性。 脑分割是用于论文中的深度学习细分的源代码，采用类似U-Net的网络进行颅骨剥离和FLAIR异常分割。该存储库包含一组用于数据预处理（MatLab）以及训练和推理（Python）的功能。提供经过训练的模型权重，可用于基于深度学习的头骨剥离或在不同数据集上的微调。如果使用我们的模型或砝码，请引用：@article{buda2019association, title={Association of genomic subtypes of lower-grade gliomas with shape features automatically extracted}
     
  • YOLOV5 肋骨骨折检测改进项目【采用ResNet作为骨干网络】（含数据、代码及预训练模型）
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了肋骨骨折检测系统，并采用了ResNet作为其核心骨干网络，旨在提升检测精度。该项目提供完整数据集、源代码以及预训练模型，便于科研人员进行二次开发和应用研究。 YOLOV5 改进实战项目【更换骨干网络为resnet】用于肋骨骨折检测，包含代码、数据集、训练好的权重参数。经测试，可以直接使用该代码。 项目总大小：686MB 本项目将yolov5的骨干网络替换成了官方实现的resnet，并进行了30个epoch的简单训练，map指标为0.37，而map0.5:0.95则达到了0.19。这里仅使用了30个epoch用于测试，因此模型还未完全收敛；增加更多的轮次可以提高网络性能。 【如何训练】与yolov5相同的方法进行训练：先准备好数据集，并修改yaml文件中的类别信息后即可开始训练。 【数据集介绍】 肋骨骨折图像数据共包含五种类别：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折和不确定类型肋骨骨折。 - 训练集包括4618张图片及其对应的标签txt文件； - 验证集则由1076张图片及相应的标签txt文件组成。
     
  • 骨骨折检测：X射线图像中的Bone-Fracture-Detection
    优质
    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。
     
  • 基于深度学习的骨龄检测系统（利用PyTorch、Pyside6及YOLOv5模型）
    优质
    本项目构建了一个基于深度学习技术的骨龄检测系统，采用PyTorch框架和YOLOv5模型进行图像识别，并运用Pyside6开发用户界面，旨在提供高效精准的临床辅助诊断工具。 基于深度学习的骨龄检测识别系统采用PyTorch、Pyside6以及YOLOv5模型构建。
     
  • 基于深度学习的人体骨架动作辨识.pdf
    优质
    本文探讨了利用深度学习技术进行人体骨架动作识别的研究方法和应用进展，旨在提高动作分类与识别的准确性和效率。 基于深度学习的人体骨架动作识别的研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来解析人体运动数据，并对其进行分类与识别。该研究通过分析复杂的人体姿态序列，开发出一种有效的方法来自动检测并理解各种动态行为模式。这种方法在智能监控、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。