一种骨折X光片AI辅助诊断系统

本发明公开了一种骨折X光片AI辅助诊断系统。系统采用基于卷积神经网络的深度学习架构，包括图像预处理模块、深度学习识别模块、诊断结果输出模块和用户交互界面模块。图像预处理模块通过自适应中值滤波结合双边滤波技术进行去噪处理，采用改进的Canny边缘检测器结合深度学习边缘增强网络识别骨骼特征。深度学习识别模块基于ResNet‑50预训练模型构建特征提取网络，采用加权交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。诊断结果输出模块运用梯度加权类激活映射技术生成可视化骨折线标注，自动生成包含骨折类型、严重程度评估和诊疗建议的结构化报告。系统支持DICOM和JPG格式图像输入，诊断准确率达到78％至80％，显著提高了骨折诊断效率和准确性。