一、摘要

在医疗诊断中，骨折等骨科疾病的准确诊断对患者的及时治疗和康复极为关键。然而，传统的X光片诊断方法存在挑战，如需要医生具备丰富的经验和专业知识来识别骨折位置和类型，且过程耗时，对急诊或资源紧张地区不利。此外，X光图像的二维特性可能导致某些骨折等骨科疾病不易被发现，尤其是重叠区域或深处的损伤。
为解决这些问题，本设计采用了深度学习算法YOLO进行骨折等骨损伤的自动检测，医生可以选择将患者的骨科X光片传入该诊断助手，该诊断系统通过加载训练好的深度学习模型，进行特征的提取和融合，通过检测头、解锚框和极大值抑制推理输出X光片中骨折等骨损伤的信息，这些信息会在可视化界面上显示给用户，包括骨折等骨损伤的位置、坐标、置信度等，用户可以通过该系统快速地实现骨科X光片诊断。本系统在实时性和准确性上表现优异，实验结果显示，YOLOv8模型在保持49FPS实时性的同时，将所有类别的均值平均精确度从YOLOv5的60%提升至61.1%，精确率从72%提升至76.9%；特别是对于骨折和骨科金属支架的识别，YOLOv8的精确率均达到90%以上。YOLOv8在小目标检测，如轻微骨损伤方面，展现了明显优势，不仅提高了检测速度，也增强了诊断效果，有助于提升骨科诊断效率，为患者提供更迅速、更可靠的医疗服务。

二、系统设计

该骨科诊断系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图3.1所示。

图3.1 骨科诊断系统开发流程

三、深度学习模型训练

数据集收集是构建任何机器学习或深度学习模型的第一步，对于该目标检测系统，骨折等骨损伤的X光片数据集来源GRAZPEDWRI-DX数据集（https://www.x-mol.com/paper/1527760432718163968/t），对收集到的图像进行筛选，去除质量低下、不清晰或者与目标类别无关的图像。并对收集到的原始图像数据中不完整的图片进行标注。数据标注是将图像中的每个目标用边界框标出，并为其分配相应的类别标签，这一步骤对于模型学习识别和定位目标至关重要，本设计选择LabelImg工具进行标注，如图3.2所示。

图3.2 LabelImg标注数据集

四、效果图

资料获取

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