一个基于深度学习的自动工具来测量线性痕的长度:法医应用
Jian Zhou1, Zhilu Zhou2,3, Xinjian Chen1
1School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China.
Forensic sciences research
|July 7, 2023
概括
本研究引入了一种自动化方法,用于使用智能手机照片测量线性痕长度. 它结合了摄影计和深度学习,提供了准确,客观的痕评估,减少了手动测量的变化.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 手动痕测量是主观的,容易出现错误.
- 数字成像和人工智能为客观,自动化的测量提供了潜力.
- 摄影计在非接触测量的实际应用中正在出现.
研究的目的:
- 开发一种用于测量线性痕长度的自动方法.
- 为了利用多视图立体声和深度学习进行痕测量.
- 为手工痕评估提供准确客观的替代方案.
主要方法:
- 使用运动结构 (多视图立体) 来进行3D重建.
- 采用基于卷积神经网络的图像细分算法.
- 使用智能手机图像开发了一个自动痕细分和测量过程.
主要成果:
- 对人工痕的模拟实验显示长度误差<5%.
- 临床痕样本测量表明与手工方法的高度一致 (平均误差为3.69%).
- 这种自动化方法在痕长度测量方面被证明是可靠和准确的.
结论:
- 摄影计量是一种有效的痕测量工具.
- 深度学习可以实现准确和自动化的痕长度评估.
- 拟议的方法减少了主观性,提高了测量的一致性.


