基于自监督特征提取的骨骼X线影像异常检测方法

为探索自监督特征提取方法在骨骼X线影像异常检测方面的可行性，提出了基于自监督特征提取的骨骼X线影像异常检测方法。将自监督学习框架与ViT(Vision Transformer)模型结合用于骨骼异常检测的特征提取，并通过线性分类器进行异常检测分类，在特征提取阶段可有效避免有监督模型对大规模有标注数据的依赖性。在公开的骨骼X线影像数据集上进行实验，采用准确率分别评估预训练的卷积神经网络（CNN）和自监督特征提取的骨骼异常检测模型。实验结果表明，自监督特征提取模型相较于一般的CNN模型效果更优，在7个部位分类结果与有监督的CNN模型ResNet50相差无几，但在肘部、手指、肱骨的异常检测中准确率均取得了最优值，平均准确率提升了5.37个百分点。所提方法易于实现，可以作为放射科医生初步诊断的可视化辅助工具。