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MICCAI 2020 RibFrac挑战：肋骨骨折检测与分类

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简介：
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 ```

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  • MICCAI 2020 RibFrac挑战：肋骨骨折检测与分类
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    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 ```
     
  • YOLOV5 肋骨骨折检测实战项目（含数据、代码及预训练模型）
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    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。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 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）
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    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。
     
  • 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）
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    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
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    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。
     
  • 骨折分类图片数据集.zip
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    本数据集包含各类骨折类型的清晰图像，旨在为医学研究和教育提供详实资料，便于医生学习及人工智能技术在骨折诊断中的应用。 计算机视觉数据集是指用于训练和测试计算机视觉算法的图像或视频集合。这些数据集通常包含大量标记的数据点，有助于研究人员开发出更准确、高效的模型。通过使用高质量的数据集，可以提高机器学习系统的性能，在识别物体、面部表情分析等领域取得更好的成果。
     
  • 3Dmatic骨折线分析工具.zip
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    3Dmatic骨折线分析工具是一款专为医疗行业设计的软件，利用先进的3D技术精确分析骨骼断裂情况，帮助医生制定更有效的治疗方案。 转录的mimics和3matic软件的操作视频清晰度不如原版，但对于初学者来说已经足够使用，内容涵盖了骨折重建、骨折线分析等方面的知识，适合新手学习。
     
  • 骨龄检测与关节训练集（九分类，共1800*9张）
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    本数据集包含16200张图像，旨在用于骨龄检测及关节健康评估研究，分为九大类，每类含有1800张图片，适用于深度学习模型的训练与验证。 骨龄检测是医学领域中的一个重要技术手段，它通过分析儿童及青少年的骨骼发育情况来评估其实际年龄。在人工智能（AI）背景下，这一过程可以通过机器学习与深度学习算法实现自动化，从而提高诊断效率和准确性。这个名为“骨龄检测关节训练集九分类1800*9张”的资料包就是为了此目的设计的，它为初学者提供了一个理想的学习平台。 该训练集包含大量样本数据用于教授机器识别不同类别的模式，在这里具体分为九个类别可能代表不同的骨龄阶段或关节状态。每个类别有1800张图像，总计16200张图片的大规模数据集有助于模型学习更复杂的特征，并提高泛化能力。 对于人工智能初学者而言，这个训练集提供了丰富的资源。他们可以了解如何准备和预处理图像数据，包括调整尺寸、归一化及增强等步骤以提升模型性能。这些操作中会接触到卷积神经网络（CNN）的概念，这是一种在图像识别任务中最常用的模型架构。CNN能自动从图像中学习并提取特征，非常适合用于骨龄检测这类视觉任务。 训练模型时需要理解交叉验证、超参数调优、损失函数选择及优化器的重要性。例如可以使用K折交叉验证来评估模型的稳定性，调整学习率和批次大小以找到最佳训练策略；同时利用交叉熵等损失函数帮助模型进行分类任务，并通过Adam或SGD这样的优化器控制模型参数更新方式。 此外初学者还需要掌握准确率、精确率、召回率及F1分数这些评估指标，以便了解模型在不同类别上的表现。特别是在处理不平衡数据集时（某些类别的样本数量远多于其他），精确性和召回率尤为重要。 实际应用中骨龄检测的AI模型能够辅助医生快速且精准地判断患者的生长发育情况，并帮助制定个性化的医疗方案；同时该训练集还可以扩展到其它医学图像识别任务如疾病诊断或病理分析，因为这些领域的基本图像处理和模型训练技术是相通的。 “骨龄检测关节训练集九分类1800*9张”为AI初学者提供了一个涵盖从数据预处理、模型构建、训练至评估全过程的学习资源。通过这个资料包，学习者能够深入理解并实践AI在医学图像识别领域的应用，并为进一步发展打下坚实基础。
     
  • 骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020.rar
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    骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020是一款专为医疗专业人士设计的应用程序，用于精确评估儿童骨骼发育情况。通过输入特定数据，软件能快速计算并显示骨龄结果，辅助儿科医生、内分泌科医师等进行生长发育障碍的早期诊断与治疗规划。 骨龄计算器是一款医生使用的辅助软件，用于计算患者的骨龄。使用前需确保电脑已安装.net framework 4.0，并解压文件后即可直接运行。 操作步骤如下： 1. 等级分为从0到8共九个级别，分别对应字母A至I；在输入等级时可以采用数字或对应的字母进行填写。 2. 使用方向键（←、→）可快速调整输入的等级：左箭头使当前数值减一，右箭头则加一。同时支持通过此功能浏览示例X光片，便于临床比较分析。 3. 用Tab和Enter键可以迅速跳转至下一个待填项目；利用↑键能返回至上一个框内继续编辑信息。 此外，在软件界面的上半部分设有X光片展示区域，用于放置用户自行提供的样本图片进行对比参考。请注意该功能需将相关示例图像置于程序所在文件夹中以确保正常显示效果。