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摘要
在医疗诊断领域，骨折的精确诊断对于患者的及时治疗与康复至关重要。传统的依赖X光片进行诊断不仅要求医生拥有深厚的专业知识和丰富的经验，而且这一过程往往耗时较长，对于急诊情况或医疗资源匮乏的地区尤为不利。另一方面，X光图像的二维属性有时会使得某些骨折难以辨别，特别是在图像重叠区域或深层损伤的情况下，这一问题更加突出。
为解决这些问题，本设计采用了深度学习算法YOLOv8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模型将精确度从YOLOv5的60%提升至70%，均值精确率也有2%左右的提升。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。
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。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。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。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，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。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
在2014年之前，目标检测领域主要处于传统方法的探索阶段。当时的研究主要依赖于传统计算机视觉技术，例如图像处理、特征提取和目标跟踪等手段来实现目标检测。然而这些传统方法存在诸多不足，例如检测精度有限、运行速度较慢等。从2014年开始，深度学习采用数据驱动的方式，通过海量数据对神经网络进行训练，从而实现目标检测与识别任务，如图1.1为目标检测算法实例。与传统方法相比，深度学习在检测效率和准确性方面取得了显著提升，为该领域带来了突破性的变革，并逐渐成为目标检测研究的新焦点和热门方向。
1.2.1 传统目标检测算法
传统目标检测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。
传统目标检测技术虽然在特定场景中展现出一定的优势，但也存在明显的不足。首先，这类技术对图像质量和环境条件有较高要求，容易受到光照变化、噪声和遮挡等因素的影响。此外，传统方法通常依赖于手工设计的特征，这些特征的表达能力有限，难以捕捉图像中的高级语义信息，导致在复杂场景中的检测效果不理想[2]。其次，传统目标检测技术多基于浅层模型，缺乏对复杂语义的理解和推理能力，因此检测精度较低，容易出现误检和漏检的情况。总体而言，传统目标检测技术存在局限性，需要结合深度学习等先进技术进行改进和扩展，以更好地适应复杂多样的应用需求。
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[3]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。这个成果掀起了将CNN应用于目标检测领域的热潮。
Ross Girshick在2014年提出R-CNN(Regions with CNN features)[4]。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[5]和Faster R-CNN[6]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通过引入区域提议网络取代了传统的选择性搜索算法，并借助卷积神经网络实现目标的识别。虽然这种两阶段算法能够获得较高的检测精度，例如在PASCAL VOC 2012数据集上，Faster R-CNN的平均准确率可达70.4%，但在GPU上的推断速度较慢，仅为每秒5帧。除了两阶段算法，目前还出现了单阶段目标检测算法。与两阶段算法不同，单阶段算法将候选框坐标回归和分类预测整合到一个步骤中，从而显著提升了检测速度和准确率。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[7]算法是首个基于单阶段（one-stage）思想的目标检测方法。在PASCAL VOC 2012数据集上，YOLO的帧率（FPS）可达45帧/秒，平均精度（mAP）约为63.4%。2017年，Redmon进一步优化YOLO，推出了YOLOv2[8]。该版本引入了Faster R-CNN中的先验锚框机制和网中网（Network in Network，NIN）[9]中的全局平均池化等结构，提升了检测性能。随后，Alexey Bochkovskiy接手YOLO项目，于2020年推出了YOLOv4[10]。该版本通过引入新的训练技巧和结构改进，使YOLOv4成为当时领先的目标检测器之一。此后，Ultralytics公司发布了YOLOv5，进一步推动了YOLO系列的发展。在2023年1月，又开源发布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，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
杨昆等人[11]提出了一种基于改进Faster R-CNN的X光图像手骨骨折检测方法，旨在辅助计算机诊断。该方法通过引入ROIAlign技术，提升了对小目标的检测精度，同时采用BalancedL1Loss损失函数，优化了分类与定位任务之间的梯度平衡，从而提高了检测精度并降低了训练成本。然而，尽管Faster R-CNN在GPU上能够实现较快的检测速度，但在移动设备或嵌入式系统等资源受限的环境中，其性能仍难以满足实时性需求。
根据不同的实现方式，目标检测算法可以分为三类，如图1.2所示。本设计采用基于深度学习的回归型单阶段（one-stage）目标检测算法。
1.3 本论文章节安排
本文各章节具体内容安排如下：
第一章为绪论。介绍了研究背景和意义、目标检测的发展历程，并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算法介绍。介绍卷积神经网络方面的知识、YOLO结构及检测流程、评价指标。
第三章为模型训练与分析。介绍运行环境和数据集制作处理；对比YOLOv5模型和YOLOv8模型的评价指标，分析结果的差异，并基于最好的模型实现可视化操作。
第四章为系统设计。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。
第五章为总结与展望。总结该系统实现的功能和优势，并阐述不足和改进方向。
2 YOLO算法介绍
本章主要研究卷积神经网络和YOLO算法。首先，阐述了卷积神经网络的基本原理及其架构组成。随后，深入探讨了YOLO网络的结构特点，并详细解析了其目标检测的实现流程。此外，本章还介绍了常用的模型评估指标，以便更全面地评估YOLO模型的性能表现。
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3 模型训练与分析
本文利用PyTorch框架实现YOLO模型的训练，并在此基础上对模型性能和检测效果进行了分析，将YOLOv5和YOLOv8训练的模型进行比较。PyTorch是Facebook开源AI框架之一，它具有易学易用、可读性高、支持动态计算图和GPU加速等优点，且拥有强大的社区支持。本章将讨论训练和实验所使用的硬件平台以及对不同YOLO版本训练的模型进行比较分析。
3.1 数据集构建和数据增强
骨折等骨损伤的X光片数据集从互联网中收集X光图像，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。收集到的原始图像数据需要经过标注才能用于训练，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3.1所示。
处理完成的数据集一共有3238张图片用于训练，449张图片用于验证。其中检测的类别为fractured（骨损伤），但在数据集中只有723个fractured目标。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3.2左上角所示，其显示了fractured类别包含的样本数量；目标框的尺寸和数量如图3.2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3.2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3.2右下角所示，其反映了训练集中目标高宽比例的分布状况。
数据集中fractured的检测实例数量较少，可以通过数据增强来改善此问题。另外，数据集中存在许多较小的目标，占比为61.41%，而中型目标占比也达到了21.72%，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。这种情况可以添加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。
针对图3.3中数据不均衡的问题，本文采用数据增强技术来扩充数据量。数据增强是一种预处理手段，通过轻微的变换（如缩放、翻转、调整色域等）生成新的图像，使神经网络将其视为独立样本，从而降低过拟合风险，提升模型性能。本文具体使用了Mosaic-9数据增强方法，将9张图片进行随机处理后拼接在一起。在实际应用中，数据增强是一种简单且高效的方式，能够有效缓解数据不足和数据不均衡问题，增强模型的泛化能力。
图3.4展示了未采用Mosaic-9数据增强时的数据集预处理效果，而图3.5则展示了应用Mosaic-9数据增强后的预处理效果。通过对比可以看出，Mosaic-9通过对原始数据集进行随机切割和拼接，显著改变了数据的呈现形式，为模型训练提供了更具多样性的输入。
综上所述，考虑到骨损伤数据集有效目标数量较少，且骨损伤检测目标受到X光片光线不足等情况，决定采用数据增强技术和引入CBAM注意力机制提高训练模型的推理性能，而YOLOv8相较于YOLOv5具备源码中直接调整训练参数即可实现Mosaic-9数据增强和引入CBAM注意力机制效果的优势，因此选择YOLOv8和YOLOv5对骨损伤数据集进行训练，比较两个模型的性能指标，选择更好的模型作为最终骨科诊断系统的深度学习核心模型。
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如图3.9和图3.10所示，YOLOv5模型的精确率在60%左右，而YOLOv8模型的精确率可以达到70%以上，有明显提升；召回率方面，YOLOv8和YOLOv5模型均达到50%左右；均值精确率方面，从训练过程曲线可以看出，YOLOv8模型相较于YOLOv5模型有2%左右的提升；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。
4 应用设计
如图4.7和图4.8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模型中只检测出X光片中的一处骨折，而YOLOv8模型中则检测出两处骨折等骨损伤处，而这两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，也就是图中的两处骨损伤，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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