深度学习在图像识别及骨龄评估中的优势及应用前景

深度学习以及神经网络模型是近年来机器学习及人工智能领域新的研究方向及热点问题。深度学习在图像识别、语音识别应用中已取得了突破性进展,在人脸识别、信息检索等领域也展示出独特优势,得到了广泛应用。骨骼X线图像显示黑白灰不同阶度的变化,具有黑白对比、层次差异的图像特征,基于深度学习在图像识别中的优势,我们将其与骨龄评估研究有机结合,旨在为构建法医学骨龄自动化评估系统提供基础性数据。本文综述了深度学习的基本概念及其网络结构,阐述了近年来深度学习在国内外不同研究领域图像识别中的研究进展,以及深度学习在骨龄评估中的优势及应用前景。     

CT测量在眶内壁骨折损伤程度鉴定中的应用

目的 利用CT测量眶内壁骨折案件中伤者眶容积扩大率及眶内壁骨质缺损面积,探讨两种CT测量值用于评估眶内壁骨折范围的可行性.方法 选取20例无眼眶骨折案件作为对照组,使用CT测量双侧眶容积,并比较两例是否存在差异.选取本院2018-2020年间受理的眶内壁骨折案件39例作为实验组,并根据鉴定意见分为轻伤组与轻微伤组.分别...     

眼球突出度测量方法的比较及其法医学意义

目的比较Hertel突眼度计及CT测量两种眼球突出度测量方法的差异,探讨其法医学应用价值。方法选取56例眼部无损伤及疾病的正常人作为正常组,在确定规范的CT影像工作站上测量眼球突出度绝对值,并比较双眼眼球突出度有无差异。选取47例单侧眼眶骨折的伤者,根据两眼有无眼眶骨折,将其分为伤眼组及健眼组,分析Hertel突眼度计及CT测量两种方法测得同一眼眼球突出度绝对值的差异以及同一受检者双眼眼球突出度相对差值的差异。结果 CT法测量正常人双眼间眼球突出度差异无统计学意义。健眼组CT法测得眼球突出度绝对值为(16.66±5.41)mm,Hertel突眼度计测得眼球突出度绝对值为(16.16±4.45)mm,两组测量结果之间差异无统计学意义(P0.05)。伤眼组应用两种方法测量的眼球突出度绝对值之间差异具有统计学意义(P0.05)。两种测量方法测得的眼球突出度相对差值在伤眼和健眼组之间差异无统计学意义(P0.05)。结论 CT法与突眼度计法具有较好的一致性,可以运用于法医学鉴定实践。     

L_(1～2)椎体压缩性骨折后原有高度的评估

目的探索L_(1~2)椎体压缩性骨折后原有高度的评估方法及其在法医临床学鉴定实践中的应用价值。方法收集154例正常人群的胸腰椎侧位X线片,140例作为实验组,14例作为验证组。测量每例X线片中T_(12)~L_3椎体的前缘高度(Ha)、后缘高度(Hp)。实验组中,对Ha_(L1)与Ha_(T12)、Hp_(T12)、Hp_(L1)、Ha_(L2)、Hp_(L2)进行相关性分析,拟合回归方程;对Ha_(L2)与Ha_(L1)、Hp_(L1)、Hp_(L2)、Ha_(L3)、Hp_(L3)进行相关性分析,拟合回归方程。并通过验证组验证Ha_(L1)、Ha_(L2)预测值与实际测量值之间的差异。结果实验组Ha_(L1)(y_1)与Ha_(T12)(x_1)、Ha_(L2)(x_2)相关性较好,多元线性回归方程为:y_1=2.545+0.423 x_1+0.486 x_2(决定系数R~2=0.712,P0.05;F=169.206,P0.05)。验证组Ha_(L1)预测值与实际测量值之间的差异无统计学意义(P0.05)。实验组Ha_(L2)(y_2)与Ha_(L1)(x_3)、Ha_(L3)(x_4)相关性较好,多元线性回归方程为:y_2=4.354+0.530 x_3+0.349 x_4(决定系数R~2=0.689,P0.05;F=151.575,P0.05)。验证组Ha_(L2)预测值与实际测量值之间的差异无统计学意义(P0.05)。结论当L_1或L_2单椎体发生压缩性骨折时,根据压缩椎体上、下相邻椎体的前缘高度来评估压缩椎体的原有高度较为适宜。     

基于深度学习实现维吾尔族青少年左手腕关节骨龄自动化评估

目的将深度学习运用于维吾尔族青少年左手腕关节数字化X线摄影(digital radiography,DR)图像识别中,实现骨龄评估的自动化,探索该方法在法医骨龄鉴定中的应用价值。方法在我国新疆维吾尔自治区采集13.0~19.0岁维吾尔族男性青少年245例、女性青少年227例左手腕关节DR图像,将预处理后的图像作为研究对象,将AlexNet作为图像识别的回归模型。在上述总样本中分别选取男、女性60%左手腕关节DR图像样本作为网络训练集,10%的样本作为验证集,余30%作为测试集,获取与样本真实年龄误差范围分别在±1.0岁、±0.7岁以内的图像识别准确率。结果深度学习的内测结果:误差范围在±1.0岁及±0.7岁以内的网络训练集准确率,男性分别为81.4%和75.6%,女性分别为80.5%和74.8%。误差范围在±1.0岁及±0.7岁以内的测试集准确率,男性分别为79.5%和71.2%,女性分别为79.4%和66.2%。结论青少年左手腕关节骨龄研究与深度学习相结合,具有较高的准确性及较好的可行性,为躯体其余骨关节的骨龄自动化评估体系奠定研究基础。     

基于尸体CT肺动脉造影的血栓与死后凝血块CT值比较

目的 探究尸体CT肺动脉造影中肺动脉血栓和死后凝血块CT值的差异性,提高虚拟解剖技术的应用价值。方法 收集2016—2019年死因明确的死后CT肺动脉造影数据,分为肺动脉血栓栓塞组(4例)、死后凝血块组(5例)和对照组(5例),对各组肺动脉干及左右肺动脉内容物的CT值进行统计学分析。结果 肺动脉血栓栓塞组、死后凝血块组的CT均值分别为(168.4±53.8)Hu和(282.7±78.0)Hu,均低于对照组CT均值[(1 193.0±82.9)Hu,P<0.05]。死后凝血块组CT均值高于肺动脉血栓栓塞组(P<0.05)。结论 在死后CT肺动脉造影检查中,CT值作为区分肺动脉血栓栓塞和死后凝血块相对客观的量化指标具有可行性,在一定程度上可为排除肺动脉血栓栓塞死亡提供科学依据。