基于迁移学习和深度卷积神经网络的胸腰椎骨折AI分类研究

传统的胸腰椎骨折影像辅助分类方法准确率低、泛化能力差,为此提出一种基于深度卷积神经网络方法辅助诊断的胸腰椎骨折AI分类方法。收集四川省中西医结合医院胸腰椎骨折患者CT影像图片共698张,建立数据集,其中单纯压缩性骨折(A类)279张,爆裂性骨折(B类)295张,正常(C类)124张。对传统卷积神经网络模型ResNet-50进行改进并融入迁移学习,对数据集进行训练,获得胸腰椎骨折AI分类模型。采用混淆矩阵评估预测模型分类性能,模型的训练集和验证集准确率分别为95.75%和96.36%,表明训练得到的智能分类模型具有较好的准确率和泛化能力。本文提出胸腰椎骨折影像辅助分类方法,可以提高人工诊断的效率和准确率。