Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-ray Images Using YOLOv8 Algorithm

要約

病院の救急部門には骨折の症例が頻繁に来院されますが、その大部分を占めるのが小児手首の外傷骨折です。
小児外科医は手術を行う前に患者から骨折の経緯を聞き、X線画像を読影して骨折の状況を分析する必要があります。
X 線画像の読影には、多くの場合、放射線科医と外科医の技術を組み合わせる必要があり、時間のかかる専門的なトレーニングが必要です。
コンピュータービジョンの分野におけるディープラーニングの台頭により、破損検出に適用されるネットワークモデルが重要な研究テーマとなっています。
この論文では、データ拡張を使用して、公開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) に対する YOLOv8 アルゴリズム (You Only Look Once の最新バージョン) のモデル パフォーマンスを向上させます。
実験結果は、私たちのモデルが最先端 (SOTA) リアルタイム モデルのパフォーマンスに達していることを示しています。
具体的には、モデルの平均精度 (mAP 50) は 0.638 で、改良された YOLOv7 モデルおよびオリジナルの YOLOv8 モデルの 0.634 および 0.636 よりも大幅に高くなります。
外科医が小児手首外傷 X 線画像の骨折検出に当社のモデルを使用できるようにするために、外科医による骨折の診断を支援し、エラー分析の可能性を減らし、より有用な情報を提供するアプリケーション「YOLOv8 アプリを使用した骨折検出」を設計しました。
手術用に。

要約(オリジナル)

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.

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