胸腰椎爆裂骨折相邻椎间盘组织病理学改变的对比分析，刘浩，赵小丹，目的：通过观察胸腰椎爆裂骨折后上下位椎间盘组织学形态改变以及重要炎性介质及下游产物在软骨终板内的表达情况，比较上、下位椎
2024-01-14 14:49:11
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骨骨折检测 :worried_face:
X射线图像中用于骨折检测的数据扩充和预处理 :person_raising_hand:
1. radius骨远端骨折 :crying_face:
1.1引言 :grinning_face_with_big_eyes:
这部分是关于使用更快的RCNN来检测远侧X射线图像中的远端识别并定位远端radius骨骨折。 （38张图像-分辨率高达1600×1600像素用于训练）。 结果（ACC = 0.96和mAP = 0.866）比医生和放射线医师（仅0.7 ACC）获得的检测结果准确得多。
一些挑战： :grinning_face_with_big_eyes:
在许多情况下，裂缝的尺寸很小且难以检测。
骨折有各种各样的不同形状
Faster R-CNN的优势在于它可以处理高分辨率图像。 同样，可以在检测少量图像的对象时以较高的精度训练Faster R-CNN。 两个明确的任务：
分类远端radius骨是否骨折。
找到骨折的位置。
1.2更快的RCNN
更快的RCNN包含3个部分：
用于分类和生成特征图的卷积深度神经网络。
区域提案
2023-04-07 11:43:00
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脊柱骨折判断数据集，检测到裂缝的切片被认为是阳性的，其他切片被认为是阴性的，共3800张CT图片
脊柱骨折判断数据集，检测到裂缝的切片被认为是阳性的，其他切片被认为是阴性的，共3800张CT图片
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2022-12-12 11:28:41
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移动开发-运用Phlios钢板与Multiloc髓内钉治疗Neer2、3部分肱骨近端骨折的疗效对比.pdf
2022-06-25 09:06:41
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人工智能-机器学习-计算机辅助设计快速成型技术在股骨近端骨折修复中的临床应用研究.pdf
2022-05-07 19:11:30
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人工智能-机器学习-计算机导航引导下骨盆和髋臼骨折微空心拉力螺钉技术的基础及应.pdf
2022-05-07 10:05:21
6.96MB
FracNet
抽象的
背景：肋骨骨折的诊断在确定创伤严重程度方面起着重要作用。 但是，随着患者数量的增加，快速，准确地识别大量CT图像中的肋骨骨折是一项艰巨的任务，这也要取决于放射科医生的资格。 我们的目标是针对临床上适用的自动系统，用于从CT扫描中进行肋骨骨折的检测和分割。
方法：将来自一个中心的900例患者的总计7,473例带注释的外伤性肋骨骨折纳入我们的数据集，称为RibFrac数据集，并使用人工环标签程序进行注释。 我们开发了一种名为FracNet的深度学习模型，用于检测和分割肋骨骨折。 分别将720名，60名和120名患者随机分为训练组，调整组和测试组。 使用FreeResponse ROC（FROC）分析来评估检测性能的敏感性和假阳性，并使用联合路口交叉口（IoU）和骰子系数（Dice）来评估预测的肋骨骨折的分割性能。 观察者研究（包括独立的仅涉及人类的研究和人类协作研究）
2021-12-28 13:51:38
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