論文の概要: Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-ray Images Using YOLOv8 Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05071v4
• Date: Wed, 18 Oct 2023 09:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 20:54:52.308622
• Title: Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-ray Images Using YOLOv8 Algorithm
• Title（参考訳）: YOLOv8アルゴリズムを用いた小児関節外傷X線画像の破壊検出
• Authors: Rui-Yang Ju, Weiming Cai
• Abstract要約: 我々は,小児手首外傷X線データセット上でのYOLOv8アルゴリズムのモデル性能を向上させるためにデータ拡張を利用する。 実験結果から,本モデルがSOTA(State-of-the-art)のリアルタイムモデル性能に到達したことが明らかとなった。 小児手関節外傷X線画像の骨折検出に外科医が利用できるように, YOLOv8 App を用いたフラクチャー検出法を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2797210504706914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hospital emergency departments frequently receive lots of bone fracture cases, with pediatric wrist trauma fracture accounting for the majority of them. Before pediatric surgeons perform surgery, they need to ask patients how the fracture occurred and analyze the fracture situation by interpreting X-ray images. The interpretation of X-ray images often requires a combination of techniques from radiologists and surgeons, which requires time-consuming specialized training. With the rise of deep learning in the field of computer vision, network models applying for fracture detection has become an important research topic. In this paper, we use data augmentation to improve the model performance of YOLOv8 algorithm (the latest version of You Only Look Once) on a pediatric wrist trauma X-ray dataset (GRAZPEDWRI-DX), which is a public dataset. The experimental results show that our model have reached the state-of-the-art (SOTA) real-time model performance. Specifically, the mean average precision (mAP 50) of our model is 0.638, which is significantly higher than the 0.634 and 0.636 of the improved YOLOv7 and original YOLOv8 models. To enable surgeons to use our model for fracture detection on pediatric wrist trauma X-ray images, we have designed the application "Fracture Detection Using YOLOv8 App" to assist surgeons in diagnosing fractures, reducing the probability of error analysis, and providing more useful information for surgery.
• Abstract（参考訳）: 病院の救急部門では、多くの骨折が頻繁に発生し、そのほとんどが小児手首外傷骨折である。 小児外科医が手術を行う前は,骨折がどのように発生したか患者に質問し,x線像を解釈して骨折状況を分析する必要がある。 X線画像の解釈は、しばしば放射線医と外科医の技法の組み合わせを必要とする。 コンピュータビジョンの分野におけるディープラーニングの台頭に伴い、破壊検出に適用するネットワークモデルが重要な研究課題となっている。 本稿では,公衆データセットである小児手首外傷x線データセット(grazpedwri-dx)におけるyolov8アルゴリズム(最新版は1回しか見ることができない)のモデル性能向上のためにデータ拡張を用いた。 実験の結果,本モデルは最先端(sota)リアルタイムモデル性能に到達した。 具体的には、我々のモデルの平均平均精度(mAP 50)は0.638であり、改良されたYOLOv7および元のYOLOv8モデルの0.634および0.636よりも大幅に高い。 小児手関節外傷X線画像の骨折検出に外科医が利用できるように, 手術者の骨折診断を支援し, エラー解析の可能性を低減し, 手術に有用な情報を提供するアプリケーション「YOLOv8 Appを用いたフラクチャー検出」を設計した。

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