38、利用深度学习进行骨关节炎检测与360°图像人脸检测

利用深度学习进行骨关节炎检测与360°图像人脸检测

在医疗和图像识别领域，骨关节炎（OA）的检测以及360°图像中的人脸检测都是具有挑战性且重要的任务。下面将详细介绍如何利用深度学习技术来解决这些问题。

骨关节炎检测

背景与动机

X射线显示，其他类型的关节组织也可能受损。目前用于OA临床诊断的方法不够准确，难以有效衡量疾病的状况。因此，需要更有效的多因素方法来评估OA的参数和进展。从医学图像中检测和分类膝关节OA是一个活跃的研究领域。卷积神经网络（CNN）能够以超过90%的准确率检测物体，可作为微调的神经网络来检测新的物体类别。

检测方法

• 模型选择 ：使用TensorFlow Object Detection API训练和测试基于MobileNet模型的单阶段多框检测器（SSD）。
• 数据集 ：收集了来自美国国立卫生研究院（NIH）和Invectus Innovation Pvt. Ltd.的349张OA受影响的膝关节MRI图像，图像大小为384×384像素。将数据集分为训练集（303张图像）和测试集（46张图像）。
• SSD架构 ：SSD通常从VGG模型开始，将其转换为全连接卷积网络，然后添加额外的卷积层以处理更大的物体。不同层产生不同大小的特征图，用于在不同尺度上预测边界框。训练时，SSD将真实标注与锚框匹配，使用多框分类损失和softmax交叉熵作为损失函数。预测时使用非极大值抑制来过滤多个匹配框。