【摘 要】
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肋骨骨折是一种极为常见的胸部损伤。医生通常需要基于CT（Computed Tomography）图像对每一根肋骨进行仔细的筛查。然而,与自然图像不同,CT是一个2D的切片序列。医生在检查一个病例的CT图像时,通常需要观察几百张CT切片,并且人体有24根肋骨,观察时容易产生视觉疲劳,从而导致漏诊。因此,如何通过计算机定性的判断病例是否存在肋骨骨折以减少漏诊的发生,以及如何快速的定位肋骨骨折位置具有重
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肋骨骨折是一种极为常见的胸部损伤。医生通常需要基于CT（Computed Tomography）图像对每一根肋骨进行仔细的筛查。然而,与自然图像不同,CT是一个2D的切片序列。医生在检查一个病例的CT图像时,通常需要观察几百张CT切片,并且人体有24根肋骨,观察时容易产生视觉疲劳,从而导致漏诊。因此,如何通过计算机定性的判断病例是否存在肋骨骨折以减少漏诊的发生,以及如何快速的定位肋骨骨折位置具有重要的研究价值。近年来,由于深度学习强大的非线性特征表征能力,使其在医学图像各个领域中得到广泛关注。本文针对上述问题,结合CT数据特点、肋骨骨折诊断中的领域知识以及深度网络模型,从肋骨骨折的分类、肋骨骨折的检测两方面开展基于深度学习的肋骨骨折辅助诊断研究,主要研究工作及创新如下:（1）构建肋骨骨折分类数据集工作,针对新采集的数据集中的脏数据问题。设计了一个能在清洗精度与人力资源消耗之间相权衡的数据清洗方案,并通过对比实验验证了数据清洗的有效性。（2）基于分组聚合网络的肋骨骨折分类研究。一方面,分组聚合的网络结构将相邻切片聚合在一起共同提取有利于诊断的特征,同时又可以抑制模型学习距离过远的切片间的无效特征。并且该信息提取方式在一定程度上模仿了医生在临床诊断中逐张观察CT切片的行为。另一方面,该结构契合了CT图像垂直分辨率要远低于水平分辨率的数据特点,使用相对较多的卷积提取分辨率较高的平面上的特征,使用相对较少的卷积提取分辨率较低的平面上的特征。此外,医生诊断肋骨骨折时主要依据是骨皮质,也就是肋骨最外圈的轮廓,即纹理信息对于肋骨骨折诊断很重要。针对该特点,通过跨层长连接将少量低层纹理信息融入高层语义特征中,进而提升肋骨骨折分类的精度。最后,通过对比实验以及消融实验验证了所设计模型的有效性,并通过与临床报告的对比,分析验证了该模型的应用效果。（3）针对肋骨骨折检测任务中检测模型学习效率低的问题,提出了FA（Filter Anchor）模块用于提高包含骨组织及其附近区域的锚框的训练频率。首先,该模块通过腐蚀膨胀等传统的图像处理方法分割出大致的骨组织及其附近区域。该方法不需要额外的分割标签,也几乎不增加模型的计算耗时。然后,在模型训练时降低不包含分割区域的锚框的训练频率,使模型更多的学习与骨组织有关的区域特征,从而提高模型的学习效率。此外,目标检测是一个位置敏感的任务,随着卷积深度的增加,特征中目标检测任务所需的位置敏感性将逐渐转变为具有平移不变性。但是浅层特征一般提取不够充分,凸显不出针对性的信息。针对该问题,使用SE（Squeeze-and-Excitation Module）模块在通道维度上筛选对于任务帮助大的内容,而不影响空间维度上的信息。在不降低浅层特征的位置敏感性的前提下,提升的了浅层特征的辨别性。最后,通过对比实验以及消融实验验证了模型的有效性。
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