2달 전

YOLOv9를 이용한 소아 손목 외상 X선 영상에서 골절 검출

Chien, Chun-Tse ; Ju, Rui-Yang ; Chou, Kuang-Yi ; Chiang, Jen-Shiun
YOLOv9를 이용한 소아 손목 외상 X선 영상에서 골절 검출
초록

YOLOv9, 'You Only Look Once' (YOLO) 시리즈의 최신 버전이 소개되면서 다양한 상황에서 널리 채택되었습니다. 본 논문은 YOLOv9 알고리즘 모델을 컴퓨터 지원 진단(CAD)으로 활용하여 방사선사와 외과의사가 X선 이미지를 해석하는 데 도움을 주는 데 처음으로 적용하였습니다. 구체적으로, 본 논문에서는 GRAZPEDWRI-DX 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련시키고, 데이터 증강 기술을 통해 훈련 세트를 확장하여 모델 성능을 개선했습니다. 실험 결과는 현재 최첨단(SOTA) 모델의 mAP 50-95 값에 비해 YOLOv9 모델이 42.16%에서 43.73%로 증가하였으며, 3.7%의 개선률을 보였습니다. 구현 코드는 https://github.com/RuiyangJu/YOLOv9-Fracture-Detection에서 공개적으로 이용할 수 있습니다.