基于双曲嵌入的细粒度肋骨骨折诊断：详细标注框架与多标签分类模型
计算机视觉与模式识别
2025-05-21 v2
摘要
准确识别和分类肋骨骨折对于治疗规划至关重要。然而，现有数据集常缺乏关于骨折特征、类型以及单个肋骨上精确解剖位置的细粒度标注。为此，我们引入一个针对骨折分类的新型肋骨骨折标注协议。进一步，通过利用连接放射学图像和临床描述的跨模态嵌入来增强骨折分类。我们的 метод采用双曲嵌入来捕捉骨折的层次结构，将视觉特征和文本描述映射到共享的非欧几里得流形中。这一框架使我们能够在考虑骨折分类学中固有层次关系的前提下，对 imaging characteristics 与临床描述之间进行更细致的相似性计算。实验结果表明，我们的方法在多个分类任务中均优于现有方法，在AirRib数据集上平均召回率提高6%，在公开RibFrac数据集上提高17.5%。
引用
@article{arxiv.2504.10889,
title = {Fine-Grained Rib Fracture Diagnosis with Hyperbolic Embeddings: A Detailed Annotation Framework and Multi-Label Classification Model},
author = {Shripad Pate and Aiman Farooq and Suvrankar Datta and Musadiq Aadil Sheikh and Atin Kumar and Deepak Mishra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.10889},
year = {2025}
}