第6卷第3期智能科学与技术学报Vol.6No.3
2024年9月ChineseJournalofIntelligentScienceandTechnologySeptember2024
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
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郝引,陈馨,莫云海,吴禄源,仝敬博
（1.四川省中西医结合医院放射科，四川成都610041；
2.成都市第七人民医院放射科，四川成都610044；
3.河南大学河南省人工智能理论及算法工程研究中心，河南开封450001）
摘要：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。
关键词：胸腰椎骨折；深度卷积神经网络；AI分类方法；泛化能力
中图分类号：R687.3
文献标志码：A
doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202426
ResearchonAIclassificationofthoracolumbarfracturesbasedon
deepconvolutionalneuralnetworkandtransferlearning
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HAOYin,CHENXin,MOYunhai,WULuyuan,TONGJingbo
1.RadiologyDepartment,SichuanIntegrativeMedicineHospital,Chengdu610041,China
2.RadiologyDepartment,ChengduSeventhPeoplesHospital,Chengdu610044,China
3.HenanArtificialIntelligenceAlgorithmCenter,HenanUniversity,Kaifeng450001,China
Abstract:Thetraditionalthoracolumbarfractureimage-assistedclassificationmethodhaslowaccuracyandpoor
generalizationability.Therefore,basedonde