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题名X线平片的骨折识别
被引量：1
- 1
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作者
梁坚
潘保昌
黄永慧
范晓燕
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机构
广东工业大学自动化学院
广东工业大学信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第11期4379-4382,共4页
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文摘
给出了一种识别人体X线平片中骨折现象的方法。根据X线平片的特点,提出了一种结合高阶统计矩校验分割结果的局部阈值化方法分割骨骼影像。对分割后的图像采用数学形态学分别提取目标的边界与掩盖骨折区域的骨架。通过叠加目标边界图与掩盖图中提取的骨架图,得出骨折区域的精确位置,从而识别出X线平片中的骨折现象。
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关键词
X线平片
骨折识别
高阶统计矩
局部阈值法
数学形态学
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Keywords
X-ray image
fracture identification
high-order statistical moments
partial threshold method
mathematical morphology
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于RF-Net的CT图像肋骨骨折识别
被引量：1
- 2
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作者
彭诚
黄扬林
郭建强
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机构
湘潭大学计算机学院·网络空间安全学院
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出处
《计算机系统应用》
2022年第4期154-162,共9页
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基金
湖南省大学生创新性实验计划(S201910530047)。
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文摘
肋骨骨折是临床医学中一种常见的疾病,人工判别骨折的方法具有工作量大、识别难度大等问题.为了高效实现肋骨骨折的计算机辅助诊断,本文提出了一种基于RF-Net(rib fracture network)的肋骨骨折识别算法.该算法首先利用生成对抗网络对原始数据进行数据增强扩建数据集,以缓解过拟合现象且使模型进行有效训练.其次,算法使用RF-block提取肋骨的多尺度特征进行融合,增强网络的特征提取能力.同时,本文使用压缩策略对模型结构进行优化,从而减少模型计算代价.最后,本文在来自于医院的肋骨数据集上开展实验,结果表明本文方法在准确率、AUC值、敏感度、特异度多个指标上表现优异.与现有方法相比,本文算法可更准确快速的对肋骨骨折进行识别,能够为医生的诊断提供可靠依据.
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关键词
肋骨骨折识别
多尺度特征
生成对抗网络
CT图像
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Keywords
rib fracture classification
multi-scale features
generative adversarial network(GAN)
CT images
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分类号
R683.1
[医药卫生—骨科学]
TP391.41
[医药卫生—外科学]
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