Calculation of Femur Caput Collum Diaphyseal angle for X-Rays images using Semantic Segmentation

本文研究了使用深度学习方法从X光图像中估计股骨头颈干角（CCD角）的应用。CCD角是诊断髋部问题的重要测量指标，正确的预测可以帮助规划手术程序。然而，手动测量这个角度可能耗时且容易受到观察者差异性的影响。本文提出了一种深度学习算法，可以可靠地从X光图像中估计股骨CCD角。为了训练和测试我们的模型的性能，我们使用了一个带有相关股骨CCD角度测量的X光图像数据集。此外，我们建立了一个原型来显示预测结果并允许用户与预测结果进行交互。由于这发生在手术过程中的无菌环境中，我们将我们的界面扩展到仅通过语音命令使用的可能性。我们的结果表明，我们的深度学习模型可以在X光图像上准确地预测股骨CCD角，测试数据集上左股骨平均绝对误差为4.3度，右股骨为4.9度。我们的结果表明，深度学习有潜力提供一种更高效、更准确的技术来预测股骨CCD角，这可能对诊断和治疗髋部问题有重大的治疗意义。

使用深度学习算法从X射线图像中可靠地估计股骨头颈干角度，以帮助诊断和治疗髋部问题。

通过深度学习算法训练模型，从X射线图像中预测股骨头颈干角度，实现高精度和高效率。

实验使用了带有股骨头颈干角度测量的X射线图像数据集，模型在测试数据集上的平均绝对误差分别为左侧股骨头4.3度和右侧股骨头4.9度。研究还设计了一个原型界面，可用于显示模型的预测结果并允许用户与预测结果交互。

最近的相关研究包括使用深度学习算法预测骨骼参数以及使用计算机视觉技术进行医学图像分析的研究。