1案例1.1简要案情王某,女,21岁,某年5月30日晚,与朋友聚餐喝了约800~1 000 m L红酒,自觉头晕。后因故与他人发生纠纷,在肢体冲突过程中被他人抓住头发拖倒在地后,被数名男性拳打脚踢其胸部、腹部、腰背部及四肢致伤。王某受伤后至某县...
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1案例1.1简要案情王某,女,21岁,某年5月30日晚,与朋友聚餐喝了约800~1 000 m L红酒,自觉头晕。后因故与他人发生纠纷,在肢体冲突过程中被他人抓住头发拖倒在地后,被数名男性拳打脚踢其胸部、腹部、腰背部及四肢致伤。王某受伤后至某县人民医院就诊,临床诊断为“腹痛待查”,当天转至某市人民医院就诊,临床诊断为“急性重症胰腺炎”,于6月3日行“腹腔穿刺置管术”。
目的探究深度学习技术在中国汉族人群CT三维重建图像自动性别识别中的可靠性和准确率。方法收集20~85岁汉族人群骨盆CT影像学数据700例(男性350例,女性350例),将其重建为三维虚拟骨骼模型,并截取坐骨耻骨支内侧缘(medial aspect of the ...
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目的探究深度学习技术在中国汉族人群CT三维重建图像自动性别识别中的可靠性和准确率。方法收集20~85岁汉族人群骨盆CT影像学数据700例(男性350例,女性350例),将其重建为三维虚拟骨骼模型,并截取坐骨耻骨支内侧缘(medial aspect of the ischiopubic ramus,MIPR)特征区域图像。采用Inception v4作为图像识别模型,以初始化学习和迁移学习两种方式进行训练。随机选取80%的图像作为训练验证集,20%的图像作为测试集。将左右两侧MIPR图像进行单独以及合并训练。之后使用总准确率、女性准确率、男性准确率等指标进行模型的性能评价。结果将左右两侧MIPR图像单独进行初始化学习训练,右侧MIPR模型的总准确率为95.7%,其中女性准确率为95.7%、男性准确率为95.7%;左侧MIPR模型的总准确率为92.1%,其中女性准确率为88.6%、男性准确率为95.7%。将左右两侧MIPR图像合并以初始化学习进行训练,模型的总准确率为94.6%,其中女性准确率为92.1%、男性准确率为97.1%。将左右两侧MIPR图像合并以迁移学习进行训练,模型的总准确率为95.7%,其中女性准确率为95.7%,男性准确率为95.7%。结论利用Inception v4深度学习模型和迁移学习算法对中国汉族人群骨盆MIPR图像构建性别推断模型,可对成人骨骼遗骸开展有效性别鉴定,具有较高的准确率及泛化能力。
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