【摘 要】
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针对人体摆位姿势影响胸部数字X线成像(DR)质量的这一问题,提出了一种基于深度学习的质量控制方法。首先通过YOLOv3模型实现影响DR胸片图像质量的肩胛骨区域的自动定位;然后,将检测到的肩胛骨区域输入到基于残差网络的深度学习模型对肩胛骨是否推出肋骨外进行自动判断;最后,根据网络输出的结果指导拍片技师进行相应的调整,拍摄质量合格的胸部数字X线成像。实验结果表明,使用YOLOv3模型进行肩胛骨位置检测
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针对人体摆位姿势影响胸部数字X线成像(DR)质量的这一问题,提出了一种基于深度学习的质量控制方法。首先通过YOLOv3模型实现影响DR胸片图像质量的肩胛骨区域的自动定位;然后,将检测到的肩胛骨区域输入到基于残差网络的深度学习模型对肩胛骨是否推出肋骨外进行自动判断;最后,根据网络输出的结果指导拍片技师进行相应的调整,拍摄质量合格的胸部数字X线成像。实验结果表明,使用YOLOv3模型进行肩胛骨位置检测时,当交并比(IoU)设为0.8时,右侧肩胛骨检测的平均精确率(AP)为98.75%,左侧肩胛骨检测的A
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