基於特徵上下文激勵模組的YOLOv8用於兒童腕部X光影像骨折檢測

Основные понятия

本文提出了四種不同的特徵上下文激勵(FCE)模組,分別集成到YOLOv8模型架構中,以提升模型在兒童腕部骨折檢測任務上的性能。實驗結果顯示,我們提出的YOLOv8+SE模型在GRAZPEDWRI-DX數據集上的mAP@50值達到67.07%,超越了目前最先進的模型性能。此外,我們的YOLOv8+GC模型在保持較高mAP@50值的同時,推理時間也大幅縮短,更適合作為輔助醫生和專家診斷兒童腕部創傷X光影像的電腦輔助診斷工具。

Аннотация

本文提出了四種不同的特徵上下文激勵(FCE)模組,分別集成到YOLOv8模型架構中,以提升模型在兒童腕部骨折檢測任務上的性能。

首先,作者介紹了四種不同的FCE模組,包括Squeeze-and-Excitation (SE)、Global Context (GC)、Gather-Excite (GE)和Gaussian Context Transformer (GCT)。這些模組可以增強神經網絡的特徵建模能力,從而提高目標檢測任務的性能。

接下來,作者設計了三種不同的改進方法,將上述四種FCE模組分別集成到YOLOv8的不同組件中,構建出FCE-YOLOv8模型。通過實驗比較,作者確定了每種FCE模組最適合的集成方法。

實驗結果顯示,我們提出的YOLOv8+SE-M3模型在GRAZPEDWRI-DX數據集上的mAP@50值達到67.07%,超越了目前最先進的模型性能。此外,YOLOv8+GC-M3模型在保持較高mAP@50值的同時,推理時間也大幅縮短,更適合作為輔助醫生和專家診斷兒童腕部創傷X光影像的電腦輔助診斷工具。

Статистика

兒童腕部創傷通常發生在距半徑遠端約2厘米的關節附近。
大多數骨折發生在兒童日常生活中。
如果不能及時有效地治療,將導致腕關節畸形、關節活動受限和慢性疼痛。
嚴重情況下,誤診會導致終生併發症和不便。

Цитаты

"AI模型在醫療領域扮演著關鍵角色。隨著深度學習的發展,神經網絡越來越多地被用作電腦輔助診斷(CAD)工具,以協助醫生和專家分析醫學影像(如X光影像)。"
"目前發布的YOLO系列模型,如YOLOv8和YOLOv9,可以在低算力平台上高效地進行目標檢測。"

Ключевые выводы из

FCE-YOLOv8: YOLOv8 with Feature Context Excitation Modules for Fracture Detection in Pediatric Wrist X-ray Images

by Rui-Yang Ju,... в arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.01031.pdf

Дополнительные вопросы

如何進一步提高模型對"骨骼異常"和"軟組織"類別的檢測準確率?

要進一步提高FCE-YOLOv8模型對"骨骼異常"和"軟組織"類別的檢測準確率，可以採取以下幾個策略：

數據擴增：針對這些類別的樣本數量較少的情況，應加強數據擴增策略。可以使用旋轉、翻轉、縮放、裁剪等技術，增加這些類別的樣本多樣性。此外，應考慮使用合成數據生成技術，通過生成對抗網絡（GAN）等方法生成更多的"骨骼異常"和"軟組織"的樣本。

重標定損失函數：在訓練過程中，對於"骨骼異常"和"軟組織"類別，可以設計加權損失函數，給予這些類別更高的權重，以便模型在訓練時更加重視這些類別的檢測。

增強模型架構：可以考慮在FCE-YOLOv8模型中引入更多的特徵上下文激勵（FCE）模塊，特別是針對這些類別的特徵提取，進一步提升模型的表現能力。

多任務學習：將"骨骼異常"和"軟組織"的檢測與其他相關任務（如分割任務）結合，通過多任務學習的方式，促進模型學習到更豐富的特徵表示。

如何設計更有效的數據增強策略,以緩解數據集中類別不平衡的問題?

設計有效的數據增強策略以緩解數據集中類別不平衡的問題，可以考慮以下幾個方面：

針對性增強：針對"骨骼異常"和"軟組織"類別，設計特定的增強策略，例如使用顏色變換、對比度調整、噪聲添加等方法，來增加這些類別的樣本數量和多樣性。

合成數據生成：利用合成數據生成技術，生成更多的"骨骼異常"和"軟組織"樣本。這可以通過使用3D建模技術或GAN來實現，從而生成更真實的樣本。

重採樣技術：在訓練數據集中，對於樣本數量較少的類別，可以使用過採樣技術（如SMOTE）來增加這些類別的樣本數量，或使用欠採樣技術來減少樣本數量較多的類別。

數據集擴展：尋找其他公開數據集，特別是針對"骨骼異常"和"軟組織"的數據集，進行數據集的擴展，從而提高模型的泛化能力。

將FCE-YOLOv8模型部署為移動端應用程序,為醫生和專家提供更便捷的診斷輔助工具,有哪些技術挑戰需要解決?

將FCE-YOLOv8模型部署為移動端應用程序，面臨以下幾個技術挑戰：

模型壓縮與優化：由於移動設備的計算資源有限，需要對FCE-YOLOv8模型進行壓縮和優化，以減少模型的大小和計算需求。這可以通過剪枝、量化和知識蒸餾等技術來實現。

實時推斷能力：移動端應用需要具備實時推斷能力，因此必須優化模型的推斷速度，確保在合理的時間內完成X光影像的分析。

跨平台兼容性：需要考慮不同移動設備的操作系統（如Android和iOS）和硬體配置，確保模型在各種設備上都能穩定運行。

用戶界面設計：設計直觀且易於使用的用戶界面，以便醫生和專家能夠輕鬆上手，快速獲取診斷結果。

數據隱私與安全性：在處理醫療影像數據時，必須遵循相關的數據隱私法規，確保患者的個人信息和醫療數據的安全性。