基于深度学习的人体肋骨骨折智能检测技术

作者：杨超朋; 赵俊彦; 何光龙^*; 王坚; 刘力; 刘华; 刘凡; 张磊磊

来源：刑事技术, 2021, 46(02): 134-139.

DOI：10.16467/j.1008-3650.2020.0002

• 法医影像学
• 肋骨骨折
• 智能检测
• 人工智能
• 深度学习
• 卷积神经网络(CNN)
• X线数字影像

目的将人工智能中的深度学习技术应用到人体肋骨骨折识别,实现人体肋骨骨折智能检测,提高法医肋骨骨折诊断效率。方法采集3143例人体胸部X线数字影像(2602例用于训练,541例用于测试),标注肋骨骨折特征点,通过多层网络堆叠,分层、分级主动学习原始数据高度抽象的特征表述,并将此特征反馈至检测器进行骨折检测,输出骨折位置及相应置信度。结果基于深度学习的人体肋骨骨折检测准确率在90%以上。结论基于深度学习的人体肋骨骨折检测准确率较高,可用于辅助法医进行肋骨骨折识别诊断、检验鉴定等,本研究可为人体其他部位骨骼损伤智能检测提供参考。

• 单位
  公安部物证鉴定中心