基于深度学习YOLOv8和YOLOv5的手臂手腕骨折检测骨科诊断系统设计报告论文

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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。

关键词：目标检测，深度学习，YOLOv5，YOLOv8，骨科诊断 

1  绪论

在骨科诊断领域，骨折是常见的疾病类型，它们的准确识别和及时治疗对于患者的康复和生活质量的保障具有至关重要的作用。本章将首先介绍骨折诊断的研究背景和意义，随后介绍目标检测的国内外发展现状以及在骨科诊断领域的应用，在最后部分将会概述全文结构。

1.1 课题研究背景以及意义

目标检测是指在一幅图像中，自动识别和定位出目标物体。目标检测技术在人工智能领域中扮演着重要的角色，应用广泛，包括自动驾驶、智能安防、医学分析等领域。目标检测方法可分为传统机器学习和深度学习两种。在目标检测中，常采用边界框进行目标物体的识别和定位，其目的是找出图像中所有的目标对象，并为每个对象生成一个对应的边界框。如图1.1所示，目标检测器可以同时检测出一张图片中的多个目标物体并生成对应的边界框。

随着社会的发展和人口老龄化的加剧，骨科疾病的发病率逐年上升，其中骨折是最为常见的类型。据国家卫生健康委员会统计，2019年我国骨科门诊就诊患者中，骨折的患者占比达到了35%以上，这一数据反映了骨科疾病在中国的普遍性和重要性，同时也突显了骨科医疗服务需求的增长。骨折不仅给患者带来巨大的身体痛苦，还可能导致长期的功能障碍甚至残疾。特别是在老年人中，由于骨质疏松等问题，骨折的风险更高，恢复也更为困难。据中国老年学学会的数据显示，在60岁以上的老年人中，每年因骨折住院的患者超过1000万人次，其中髋部骨折的占比最高，达到了30%^[1]。

目前在骨科诊断领域，骨折的诊断主要依赖于医生的临床经验和影像学检查结果，受限于医生的个人经验和影像设备的分辨率，可能会导致诊断的延误和误差，难以满足对高效率和高精度诊断的需求。因此，基于传统方法的骨科骨折诊断面临诸多挑战。

因此，对于开发高效准确的智能诊断系统的需求日益增长。这种系统通过人工智能算法对影像学数据进行分析，以辅助医生进行骨折的诊断，而实现这种分析判断的方法是深度学习技术，该技术已经应用于许多与医疗影像诊断相关的任务，使得骨折等骨损伤的诊断更为精确和及时。与传统方法相比，深度学习模型可以自动学习和提取影像特征，从而获得更准确的诊断结果，并且在分析效率上也有很大的提升。得益于GPU加速技术和大数据的发展，基于深度学习的骨科骨折诊断能够快速准确地识别出骨折线区域，有效地改善了传统诊断方法耗时且易出错的问题，能够更好地辅助医生进行精准治疗，保障患者的健康和安全。通过深度学习模型的辅助，骨科医生可以更快速地制定治疗方案，减少患者的等待时间，提高医疗服务的质量和效率。

1.2 国内外发展现状

2014年之前是传统目标检测的探索时期，该阶段的目标检测方法主要依赖于传统的计算机视觉算法，例如图像处理、特征提取和目标跟踪等方法。然而，这些传统方法存在诸多局限性，包括精度低、运行速度慢等问题。自2014年开始，基于深度学习的目标检测进入了一个新时期。深度学习技术采用一种基于数据驱动的方法，通过大量的数据训练神经网络来实现目标检测和识别。相比传统方法，深度学习方法具备更高的检测效率和准确性。因此，它对于目标检测领域带来了革命性的进展，成为目标检测领域的新的热点和研究方向。

1.2.1 传统目标检测算法

传统目标检测是基于计算机视觉技术的，其主要目的是在图像中自动识别和定位特定目标物体。相较于深度学习方法，传统目标检测技术具有更高的可解释性和更快的处理速度，在一些应用场景中仍具有重要的研究价值。

尽管传统目标检测技术在某些场景下具有优越性，但是其仍存在一些缺点。一方面，由于传统目标检测技术对图像质量和环境条件的要求较高，例如对光照变化、噪声、遮挡等条件敏感，并且其通常基于手工设计特征，这些特征表达能力有限，无法捕捉到图像中的高级语义信息，因此在复杂场景下的检测效果较差。另一方面，传统目标检测技术通常基于浅层模型，无法进行复杂的语义理解和推理，因此其检测效果不够准确，容易出现误判和漏检。综上所述，传统目标检测技术具有一定的局限性，需要结合深度学习等新技术进行改进和拓展，以适应更加复杂和多样化的应用场景。

1.2.2 基于深度学习的目标检测算法

Hinton和他的团队使用基于CNN结构的AlexNet^[2]在2012年ImageNet比赛中表现突出，获得了10.8%的错误率优势和卓越的分类效果。这个成果掀起了相关领域将CNN应用于目标检测领域的研究热潮。

Ross Girshick在2014年提出R-CNN(Regions with CNN features)^[3]。与传统目标检测算法相比，R-CNN利用了CNN架构来代替手动特征提取过程，从而大幅度提高了检测的准确率。虽然R-CNN在候选框搜索方面仍然存在效率问题，但是后续提出的Fast R-CNN^[4]和Faster R-CNN^[5]算法通过采用不同的候选框生成方法和卷积神经网络结构对其进行了改进。Faster R-CNN引入区域提议网络(Region Proposal Network，RPN)来代替原有的选择性搜索算法，并使用卷积神经网络进行目标分类识别。尽管这类two-stage算法能够获得更高的精度，但其检测速度较慢，例如Faster R-CNN在PASCAL VOC 2012数据集上虽然可以获得70.4%的平均准确率，但在GPU上的推断速度仅为每秒5帧。除了传统的two-stage目标检测算法，现在还有一些新型的one-stage算法应用广泛。相对于two-stage算法，这种算法可以将候选框坐标回归和分类预测合并到一个步骤中，从而提高了预测速度和准确率。近年来，基于one-stage算法的检测器已经获得了很多突破性进展，并成为目标检测领域的热门研究方向之一。

2016年，Redmon提出的YOLO(You Only Look Once)算法^[6]是第一种采用one-stage思想的目标检测算法。在PASCAL VOC 2012检测任务上，YOLO的FPS达到了45 FPS，均值平均精确度达到了63.4%左右，虽然相对于传统的Faster R-CNN算法稍微低了一些，但也已经足够满足大多数实际需求。one-stage算法把目标检测问题转化为回归问题，并且能够在保证准确率的同时实现较快的检测速度。该方法也被称为基于网格的目标检测方法，在计算机视觉领域得到了广泛的应用。Redmo在2017年提出了YOLOv2网络^[7]，该网络将Faster R-CNN中的先验锚框机制和网中网(Network in Network，NIN)^[8]中的全局平均池化等结构引入到YOLOv1网络中。后来，Alexey Bochkovskiy接手了YOLO项目，提出了YOLOv4网络^[9]。在YOLOv4中，作者采用了新的训练技巧并改进结构，使得YOLOv4成为当时最先进的目标检测器之一。不久之后，Ultralytics公司发布了自己的YOLO版本，并称之为 YOLOv5。在2023年1月，Ultralytics公司开源发布YOLOv8，这个版本在发布之前就受到了用户的广泛关注，并且作为一个SOTA（State of the Art）模型，它在以前YOLO版本的基础上进行了显著的改进和创新，以提升性能和灵活性，YOLOv8的发布，标志着YOLO系列模型的又一次重大进步，进一步巩固了其在计算机视觉领域的领先地位。总体来说，YOLO系列目标检测算法在持续更新和改进中，为目标检测领域的发展带来了很大的推动力。

1.2.3 骨科诊断目标检测算法

近年来，随着深度学习技术的发展，骨科骨折的医学图像处理研究也取得了显著进展。在这一领域，研究人员通过开发和应用各种深度学习模型，提高了骨折检测的准确性和效率。例如，杨昆等人^[10]提出了一种基于Faster R-CNN的X光图像下手骨骨折检测的计算机辅助诊断方法。该方法首先利用改进的Faster R-CNN模型，通过引入ResNet作为特征提取层，增强了网络的深度和学习能力。此外，该研究还引入了ROIAlign技术，改善了对小目标的检测精度。通过采用BalancedL1Loss损失函数，模型在分类和定位任务之间实现了更好的梯度平衡，从而提高了检测精度并减少了训练代价，尽管Faster R-CNN在GPU上可以实现较快的检测速度，但在资源受限的设备上，如移动设备或嵌入式系统，该算法仍然难以达到实时性要求。

根据使用的方法不同，可以将目标检测算法大致划分为如图1.2中的三类，该设计采用基于深度学习的目标检测算法中的基于回归的one-stage算法。

1.3 本论文章节安排

如前所述，传统的目标检测方法操作复杂，且精度较低，而R-CNN系列算法虽然有较高的准确率，但速度无法满足实时性要求。因此，本文选用了YOLO算法对骨折等骨损伤的数据集进行训练，以得到一个高效、准确的检测模型，该模型可以实时检测出骨骼受损的位置。

本文各章节具体内容安排如下：

第一章为绪论。介绍了基于深度学习的骨科诊断的研究背景和意义、目标检测的发展历程。此外，对比了传统目标检测和基于深度学习的目标检测。

第二章为YOLO算法和PySide6。介绍卷积神经网络方面的知识、YOLO结构及检测流程、目标检测中的评判指标，最后介绍PySide6开发技术。

第三章为系统设计。从用户角度出发，详细介绍基于PySide6开发的可视化诊断系统的各模块功能和使用方法。

第四章为模型评估与分析。介绍运行环境，对比YOLOv5模型和YOLOv8模型的检测效果，分析结果的差异，并基于最好的模型实现可视化操作。

第五章为总结与展望。总结YOLOv5后模型的优缺点，阐述改进方向。

2  YOLO算法和PySide6

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3  系统设计

本章将全面而深入地探讨骨科诊断系统的开发过程。首先，分别从YOLO模型选择、PySide6开发可视化操作界面对该系统进行开发层面的分析，接着，深度讲解该骨科诊断系统的功能介绍，详细讲解各个区域和按钮所对应的功能要素。在本章的结尾部分，我们将对所讨论的内容进行总结。 

3.1 开发流程概述

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。

3.2 数据集构建和数据增强

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。

GRAZPEDWRI-DX 数据集包含 2008 年至 2018 年间在格拉茨大学医院儿科外科治疗的 6,091 名患者的带注释的儿科创伤腕部 X 光片，共有 10,643 项研究（20,327 幅图像）可用，覆盖前后和横向投影。该数据集带有 74,459 个图像标签和 67,771 个标记对象。通过LabelImg软件对所有收集的图片进行标注，先标注为XML格式，再通过Python脚本转换为YOLO格式，并将其进行划分。处理完成的数据集一共有16878张图片用于训练，3449张图片用于验证。检测的类别包括boneanomaly（骨异常）、bonelesion（骨损伤）、foreignbody（异物）、fracture（骨折）、metal（金属）、periostealreaction（骨膜反应）、pronatorsign（前臂神经损伤）、softtissue（软组织损伤）和text（文本标签）共9类，其中有216个boneanomaly、33个bonelesion、6个foreignbody、15064个fracture、647个metal、2890个periostealreaction、471个pronatorsign、377个softtissue和19707个text标注目标对象。将处理过的数据集输入YOLO算法进行模型训练，数据集中的目标数量如图3.3左上角所示，其显示了各个检测类别包含的样本数量；目标框的尺寸和数量如图3.3右上角所示，其展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量；目标框中心点相对于整幅图的位置坐标如图3.3左下角所示，其描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况；数据集中目标相对于整幅图的高宽比例如图3.3右下角所示，其反映了训练集中目标高宽比例的分布状况。

具体而言，数据集中除了fracture、metal、periostealreaction和text目标对象较多，其他的检测实例数量较少，导致类别不均衡问题，可以通过数据增强处理来改善此问题。另外，数据集中存在许多较小的目标，占比约为28.7%，而中型目标占比也达到了24.8%，各尺寸目标大小定义及具体数量如图3.4所示，横坐标为目标尺寸，纵坐标为目标的数量。在这种情况下，可以添加CBAM注意力机制以改进小目标检测效果。总之，在解决目标检测问题时，需要针对数据集中的具体情况进行相应的处理和优化，以提高模型的检测准确率和性能。

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3.3 登录与账户管理系统

在构建一个全面的骨折诊断系统时，用户管理模块同样扮演着重要角色。为此，特意设计了一个功能完备的用户登录与账户管理界面，确保每个用户都能在一个安全且私有的环境中使用系统。这一设计不仅增强了用户体验，也提升了系统的安全性和个性化。登录及注册界面如图3.7和图3.8所示。

系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

如图3.9为登录系统流程框图。在用户完成注册并登录后，便可以进入主界面进行骨折诊断的核心任务。用户的所有检测结果和个人设置都与其账户绑定，因此，不同用户的数据和配置信息是相互独立的，这意味着用户可以在系统中存储个性化的信息，如检测偏好和历史记录，而这些信息将为他们提供一个更加定制化的体验。

3.4 检测识别系统

如图3.10为该系统主界面，在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行骨折检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行骨折检测时，系统会实时显示检测结果，包括检测用时、目标数量、目标位置坐标、置信度等信息，并将检测记录保存下来。此外，系统还提供了一键更换YOLOv8模型和YOLOv5模型的功能。用户可以通过点击界面上左侧功能栏的”更换模型”按钮，选择不同的YOLO模型进行检测。

4  模型评估与分析

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如图4.6和图4.7所示，YOLOv5模型的均值平均精确度最高为6%左右，而YOLOv8模型的均值平均精确度最高为60%左右，有明显的提升；而YOLOv5模型的精确率则在20%左右，YOLOv8模型的精确率可以达到70%以上；与此同时，YOLOv8模型的召回率达到了55%，而YOLOv5模型仅有25%左右的召回率；由以上验证结果表明YOLOv8算法训练的模型比YOLOv5算法训练的模型具有更优秀的指标和性能，且其较高的精确率和召回率也使得该模型能够满足医学图像分析领域的需求。

如图4.8和图4.9分别为同一张骨折X光片输入YOLOv5模型和YOLOv8模型推理后的结果，可以清晰地看到在YOLOv5模型中未检测出X光片中的骨折，而YOLOv8模型中则检测出骨折处，而这处检测目标较小较模糊，进一步体现出了YOLOv8训练的模型的优秀性能，其不仅能够在模糊背景的图片中检测出微小的骨折等骨损伤目标，而且因为其较高的召回率，使得其能够尽可能地检测出所有的目标，对于严谨的医学影像分析领域，其具有较高的符合性，因此最终选择YOLOv8训练的模型作为该骨科诊断系统的深度学习核心模型。

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