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摘要：随着中国老龄化社会的到来，老年人口的骨骼健康问题日益突出。医生的经验和主观判断是传统骨折诊断的主要依据，存在一定的误诊和漏诊风险。本文介绍了一种创新的诊断工具，该工具基于深度学习算法，专门用于分析老年人的X光片，通过收集大量 X 光片数据并进行预处理、数据增强，选择合适的深度学习模型进行训练和评估，最终将其应用于实际医疗环境中，辅助医生进行骨折诊断，减少漏诊和误诊，降低医疗成本，提高工作效率。

关键词：深度学习；X光片；骨折诊断；老年人；智慧医疗

中图分类号：TP39

一、引言

随着中国人口老龄化的加速进程，预计未来几十年老年人口数量和比例还将持续增长。根据国家统计局的数据，2000年至2025年，中国65岁及以上人口比例将从7%增长到14%[1]。由于老年人骨骼密度逐渐减少，这使得他们在日常生活中更容易遭遇骨折问题，从而增加了骨折的风险。随着科技的不断进步，在医学图像分析领域，深度学习技术展现出广阔的应用前景。深度学习算法能够通过大量的标记图像进行训练，学习到复杂的图像特征，从而提高对骨折的检测和定位能力。因此，本研究旨在开发一种基于深度学习的老年人X光片骨折智能诊断工具，以提高骨折诊断的准确性和效率，改善老年人的健康管理和生活质量。

二、研究现状与趋势

深度学习在骨折诊断中的应用已取得显著进展。例如，在肋骨骨折检测任务上，基于大量标注数据的深度学习模型已达到与经验丰富的放射科医生相当的性能；利用Resnet50卷积神经网络模型[2]对 CT 影像图片进行特征提取和分类，可实现脊柱骨折的自动诊断。此外，该技术还被广泛应用于多种类型骨折的检测，展现出广阔的应用前景和发展潜力。

三、研究目的与意义

本项目旨在利用先进的深度学习技术，提高老年人骨折诊断的速度和准确性，从而改善老年人的健康管理和生活质量。基于深度学习的老年人X光片骨折诊断研究具有重要的意义[3]-[4]，主要体现在以下几个方面：显著提升骨折诊断的精准度，减少漏诊和误诊；加快诊断速度；降低医疗成本，降低医疗资源的消耗。

四、研究内容与方法

（一）研究内容

本项目将深度学习运用到X光片骨折诊断中，主要研究内容包括：数据收集与预处理、模型选择与训练、特征提取与分类、性能评估与优化以及临床应用与检测。

（二）研究方法

1.数据收集与预处理：首先确定数据需求，进行影像采集，收集来源不同的骨折X光片，对其进行数字化转换，提取数据并整理，保留有效数据。然后对收集到的X光片图像进行质量评估，使用滤波器去除图像中的噪声，提高图像质量。最后进行数据增强，使数据完成预处理。

2.模型选择与训练：利用经过预处理的数据，选择深度学习模型的框架，对模型架构进行设计，利用数据集完成模型的训练，并对模型进行验证评估，根据评估结果对模型进行调整。

3.特征提取与分类：运用图像预处理、特征提取、深度学习模型设计、迁移学习、多角度特征融合、模型训练与优化、分类算法、模型评估等技术。

4.性能评估与优化：通过一系列的测试和分析，对模型进行性能评估，持续性优化模型。

5.临床应用与检测：利用深度卷积神经网络算法，快速准确地识别出传统设备难以发现的骨折影像。

结语

本研究基于深度学习开发老年人 X 光片骨折智能诊断工具具有重要的意义和价值。通过一系列研究内容和技术路线，有望解决传统诊断方式的不足，提高诊断水平，为老年人健康服务。同时，项目的预期成果也将为深度学习在医疗领域的应用提供参考和借鉴，推动该领域的进一步发展。在未来的研究中，还需要不断优化模型，提高其性能和稳定性，以更好地满足临床需求。

参考文献：

[1]国家统计局. 中国人口老龄化趋势分析[J]. 人口研究， 2020， 44（3）： 1-10.

[2]刘珂，王奇政，陈永晔，等.基于ResNet50深度学习模型鉴别脊柱良恶性骨折[J].临床放射学杂志，2021，40（12）：2350-2355.DOI：10.13437/j.cnki.jcr.2021.12.021.

[3]董浩，经齐峰，邱勇刚，等.基于深度学习人工智能辅助CT检测肋骨骨折的价值[J].浙江临床医学，2022，24（06）：914-915+919.

[4]吕丹，高凯波，邓士杰，等.基于深度学习的人工智能软件在肋骨新鲜骨折CT诊断中的应用价值[J].医学临床研究，2024，41（10）：1571-1574.

基金项目：2024 年大学生创新创业训练计划项目，智慧医疗先锋：基于深度学习的老年人X光片骨折智能诊断工具，立项编号：S202414037269。

作者简介：陈雅萱（2004- ），女，江苏盐城人，西南财经大学天府学院智能科技学院2022级计算机科学与技术专业 03 班学生。

通讯作者：周琦宾（1995- ），男，四川成都人，硕士研究生、专职教师，研究方向：机器学习、数据分析。