椎体骨折鉴定是司法鉴定中常见的鉴定内容.目前,基于影像学的骨折诊断与鉴别诊断,是长期困扰司法鉴定的瓶颈问题,诊断偏差大、效率低、多次多头鉴定引发的重大群体性上访和缠访缠诉问题严重影响了社会和谐.本文旨在构建人体椎体骨折影像快速诊断AI方法,实现椎体骨折的自动化评估.采集1 151例腰椎椎体骨折的病例作为研究样本,分为训练集800例,验证集151例,测试集200例.应用训练集和验证集样本通过影像预处理、椎体定位模型构建、椎体定位及识别模型构建、椎体分割模型构建、椎体骨折诊断模型构建和模型评估共六个步骤进行椎体骨折评估模型构建,应用测试集对模型进行测试.结果显示,建立的智能评估模型识别椎体骨折精准率达到76％.该模型为椎体骨折自动化评估软件的研发提供了技术支撑.
法医影像学 椎体骨折 人工智能 图像识别 深度学习
forensic imaging vertebral fracture artificial intelligence image recognition deep learning
