2ヶ月前
YOLOv9を用いた小児の手首外傷X線画像における骨折検出
Chien, Chun-Tse ; Ju, Rui-Yang ; Chou, Kuang-Yi ; Chiang, Jen-Shiun

要約
YOLOv9の導入により、You Only Look Once (YOLO) シリーズの最新版がさまざまな場面で広く採用されるようになりました。本論文では、YOLOv9アルゴリズムモデルをコンピュータ支援診断 (CAD) の一環として骨折検出タスクに初めて適用し、放射線技師と外科医がX線画像を解釈する際の支援を行うことを目指しています。具体的には、本論文ではGRAZPEDWRI-DXデータセットを用いてモデルの学習を行い、データ拡張技術を使用して学習セットを拡大することでモデル性能の向上を図りました。実験結果は、現行の最先端 (SOTA) モデルのmAP 50-95値(42.16%)に対して、YOLOv9モデルが43.73%まで向上し、3.7%の改善があったことを示しています。実装コードは https://github.com/RuiyangJu/YOLOv9-Fracture-Detection で公開されています。