YOLOv9 für die Frakturerkennung in Röntgenbildern von kindlichen Handgelenksverletzungen

Die Einführung von YOLOv9, der neuesten Version der You Only Look Once (YOLO)-Reihe, hat zu einer weit verbreiteten Anwendung in verschiedenen Szenarien geführt. Diese Arbeit ist die erste, die das YOLOv9-Algorithmusmodell für die Aufgabe der Frakturerkennung im Rahmen der computergestützten Diagnose (CAD) einsetzt, um Radiologen und Chirurgen bei der Interpretation von Röntgenbildern zu unterstützen. Insbesondere wurde das Modell auf dem GRAZPEDWRI-DX-Datensatz trainiert und der Trainingsdatensatz durch Datenverstärkungstechniken erweitert, um die Modelleffizienz zu verbessern. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass im Vergleich zum mAP 50-95 des aktuellen Standes der Technik (SOTA) das YOLOv9-Modell den Wert von 42,16 % auf 43,73 % erhöht hat, was einer Verbesserung von 3,7 % entspricht. Der Implementierungscode ist öffentlich verfügbar unter https://github.com/RuiyangJu/YOLOv9-Fracture-Detection.