CN108305248A - 一种骨折识别模型的构建方法及应用 - Google Patents

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CN108305248A CN201810046430.5A CN201810046430A CN108305248A CN 108305248 A CN108305248 A CN 108305248A CN 201810046430 A CN201810046430 A CN 201810046430A CN 108305248 A CN108305248 A CN 108305248A
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Abstract

本发明提供了一种骨折识别模型的构建方法及应用,包括：A、获取不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像；B、分别对各个不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像进行图像预处理；C、对所述预处理后的图像进行图像特征提取；D、根据所述图像特征生成候选区域；F、根据所述候选区域进行骨折类型目标检测和区域定位；G、根据骨折类型目标检测分数，进行困难样本挖掘获取训练用的负样本；K、通过对抗学习的策略扩充训练用的正样本；H、利用所述正样本和所述负样本进行训练以分别获取各个用于不同骨折部位的骨折识别模型。由上，本申请有利于通过上述模型准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低漏诊和误诊率。

Description

一种骨折识别模型的构建方法及应用
技术领域
本发明涉及医学影像领域，特别是涉及一种骨折识别模型的构建方法及应用。
背景技术
骨折是日常生活中常见的疾患，在对患者的骨折进行诊断时，医生通常会通过对患者的骨折部位进行X光拍摄，根据骨折部位的X光图像，根据医生的经验对骨折的位置及类型进行肉眼的识别。由此可见，上述的识别对于医生的水平要求较高，且识别的准确度和识别的效率依赖于医生的经验水平。因此，目前亟需一种骨折识别模型。以有利于准确快速的实现对骨折类型的识别以及对骨折区域的定位，从而为医生的诊断提供参考，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种骨折识别模型的构建方法及应用，有利于准确快速的实现对骨折类型的识别以及对骨折区域的定位，从而为医生的诊断提供参考，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
本申请提供一种骨折识别模型的构建方法，包括：
A、获取不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像；
B、分别对各个不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像进行图像预处理；
C、通过卷积神经网络Inception ResNetV2对所述预处理后的图像进行图像特征提取；
D、通过Faster-RCNN中的区域建议网络层RPN层根据所述图像特征生成候选区域；
E、通过Faster-RCNN中的分类层根据所述候选区域进行骨折类型目标检测和区域定位；
F、根据所述骨折类型目标检测的信息及所述区域定位的信息，通过困难样本挖掘策略获取训练用的负样本以及通过对抗学习的策略扩充训练用的正样本；
G、利用所述正样本和所述负样本进行训练以分别获取各个用于不同骨折部位的骨折识别模型；
其中，所述骨折识别包括骨折类型的识别和骨折区域的检测。
由上，本申请通过对不同的骨折部位的不同的骨折类型的识别和骨折区域的检测模型的构建，有利于通过上述模型准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
优选地，所述步骤B包括：
B1、通过连通域分析，初步定位骨肉区域；
B2、将所述骨肉区域的边缘的非图像区域删除；
B3、根据所述骨肉区域，调整窗宽窗位信息。
由上，B1有利于初步定位骨肉区域的同时可以缓解目标物体尺度过小问题。B2有利于减少对均值和方差的影响。B3有利于将某些不太明显的的骨折(如骨裂)进行显示。
优选地，所述调整窗宽窗位信息包括：
分别使用参数a，b＝[1,2],[0.5,2.5],[1,3],[2,4],使用下述公式生成4个通道以调整窗宽窗位信息：
X[Mlow]＝μ-a·σ
X[Mup]＝μ+b·σ
其中，所述X表示X射线影像，其取值范围是[0,216]；μ表示均值；σ表示标准差；Mlow表示小于窗阈值掩码；Mup表示大于窗阈值掩码；X[Mlow]表示大于阈值的像素；X[Mup]表示小于阈值的像素；其中参数a，b表示控制阈值。
由上，通过上述处理有利于精确的调整窗宽窗位信息将某些不太明显的的骨折(如骨裂)进行显示。
优选地，在步骤F中的负样本的选取的步骤包括：
通过非极大值抑制法对步骤E中的区域定位后获取的各个预测骨折区域位置框进行打分处理；
根据所述打分选取一指定数量的样本，并选择其与医生标注的骨折区域无交集的区域；
使用困难样本挖掘方法对所述与医生标注区域无交集的区域进行打分并按照分数由高到低排列选取指定数量的所述与医生标注区域无交集的区域作为困难样本，放入损失函数计算，并用于反向传播。
由上，在目标物体检测中困难样本挖掘是在样本筛选中，只关注识别错误概率超过一定阈值的样本。仅使用部分样本而不是使用全部的样本，其原因是样本的识别分数一般表现出长尾分布特征。通常我们更关注的是分类错误的样本。如果分类正确，分数是否足够好，通常不需要过多关心。因此，通过上述步骤有利于获取更适合训练用的负样本。
在步骤F中的正样本扩充的的步骤包括：
通过仿射变换和对抗学习进行正样本的扩充；包括：
f1、通过仿射变换矩阵获取目标坐标系，公式为：
其中，表示目标坐标系；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示原坐标系的横坐标；表示原坐标系的纵坐标；Aθ为仿射变换矩阵；为仿射变换矩阵，其中的每一个元素θ11，.........θ23分别表示一个3*2仿射变换小矩阵；xi和yi分别表示像素i的x轴和y轴；
f2、根据所述目标坐标系的横坐标、纵坐标及原坐标系的像素值，通过下述公式获取目标坐标系的像素值：
其中，Xnm表示原坐标系的像素值；其中，n、m分别表示原坐标系的纵坐标和纵坐标，其取值范围分别是(1，H)(1，W)；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示目标坐标系像素值；
f3、根据所述原坐标系像素值和目标坐标系像素值获取对抗样本的像素值；以及通过目标坐标系的横坐标和纵坐标、原仿射变换矩阵、目标坐标系像素值获取对抗样本的仿射变换矩阵；
其中，假设损失函数为
对抗样本的像素值的获取公式为：
对抗样本的仿射变换矩阵的获取的公式为：
其中，Xnew表示对抗样本的像素值，θnew表示对抗样本的仿射变换矩阵。Xnm表示原坐标系的像素值，表示目标坐标系像素值。ε是超参数，θ为仿射变换矩阵中的各个表示3*2仿射变换小矩阵的元素，Is表示目标坐标系的坐标；Ytarget表示医生标注的骨折位置和骨折类型信息。J表示深度学习公式；
f4、通过空间变换层Spatial Transformer layer对所述对抗样本的像素值及对抗样本的仿射变进行训练，生成对抗后的样本图像。
由上，在训练过程中，正样本(骨折区域)和负样本(其他区域)不是一个数量级。这会造成算法极容易出现过学习。自然图像中常用的dropout或者L0范数，L1范数，L2范数正则化都很难缓解次问题。数据扩充可以根据正样本生成一批虚拟样本，但是选择什么样的生成样本一个需要研究的问题。近期的对抗训练尝试解决两个问题1)模型的安全性，2)增加正则化机制，使更好的泛化能力。对医学图像来说后者更重要。骨折是一个人体骨架在平面上的投射变换。因为没有骨架信息，而且骨架因人差异巨大，无法实现其透视变换(Perspective Transformation)。因此本文使用仿射变换(affine transformation)来对其近似。另一方面拍摄受到距离和个人差异的影响。同一区域的骨宽也差异巨大。综上所属，本文采用仿射变换，和采样的对抗样本来进行扩充。本申请的对抗扩充相当于增加正则化项，实验证明通过仿射变换和采样对抗训练，可以显著提升算法的识别率和稳定性。
优选地，所述的获取公式为：
其中，Xnm表示原坐标系的像素值；其中，n、m分别表示原坐标系的纵坐标和纵坐标，其取值范围分别是(1，H)(1，W)；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示目标坐标系像素值。
优选地，所述的获取公式为：
所述的获取的公式为：
优选地，所述步骤G之后还包括：
H、进行迁移学习和训练，包括：
H1、将从斯坦福公开数据库Imagenet中获取的训练集，作为训练样本；
H2、使用卷积神经网络Inception ResnetV2对所述训练样本进行特征提取；并通过全连接层对提取后的图像特征进行分类；以获取特征提取参数；
H3、利用微软公开数据库Microsoft COCO提供的目标物体位置和分类信息以及利用H2中得到的特征提取参数，进行Faster RCNN的区域回归训练和分类训练；并进行整个获取卷积神经网络的训练，获取一预训练模型；
H4、将所述预训练模型的模型参数迁移到所述步骤G中获取的骨折识别模型中；
并通过卷积神经网络利用其进行位置回归训练和分类训练；并进行整个卷积神经网络的训练，以优化迁移学习之后训练完成的骨折识别模型。
由上，上述迁移学习及训练，在训练阶段，训练数据集需求量极大的缩小，通常的需要上万张的图片用于训练，但是本申请的骨折识别模型仅需几百张的原始图像用以训练。且本申请采用迁移学习的策略进行训练克服了Faster RCNN收敛不稳定的问题。
本申请还提供一种前述的骨折识别模型的骨折识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
A’、输入患者的受伤部位的待识别的X光图像；
B’、将所述X光图像进行图像预处理；
C’、对预处理后的图像进行图像特征提取；
D’、利用训练好的与所述患者的受伤部位的相对应的骨折识别模型进行骨折类型的识别与骨折区域检测。
由上，本申请通过上述的步骤有利于准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
优选地，所述步骤D’之后还包括：
使用非极大值抑制法对通过所述骨折识别模型获取的候选框进行处理以获取骨折候选区域；包括：
将识别分数超过一指定阈值的区域作为骨折候选区域；或者
当识别分数超过一指定阈值的区域的数量小于一指定数量时，根据识别分数的排名顺序，选择一指定数量的区域作为骨折候选区域。
由上，有利于更好的为用户提供可以用于参考的骨折候选区域。
综上所述，本申请通过对不同的骨折部位的不同的骨折类型的识别和骨折区域的检测模型的构建，有利于通过上述模型准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种骨折识别模型的构建方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的卷积神经网络Inception Resnetv2的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的Faster RCNN(快速目标检测)的工作原理示意图；
图4为本申请实施例提供的基于骨折识别模型的骨折识别方法。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图对本申请进行说明。
实施例一
如图1所示，S101，获取不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像.
具体的，由于不同部位的不同的骨折类型的骨折具有不同的特征，因此为了更好的构建骨折识别模型，因此首选获取不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像。其中，对不同骨折部位的图像分别根据骨折类型进行标注，以分别获取包含有不同骨折部位的骨折类型与其对应的位置信息(也即后述的医生标注区域)；其中，不同骨折部位包括：手、足、上肢、下肢、胸部、脊柱、头部等；不同的骨折类型包括：开放性骨折、完全骨折、骨裂、青枝骨折、错位、边缘不整等。通过上述的分类获取从概率角度考虑可以减少样本的变换。从信息熵的角度考虑，可以给反向传播提供更多的信息。当批最小化(mini-batch)的时候可以保证震荡减小，更容易收敛。
S102，分别对各个不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像进行图像预处理；包括：
B1、通过连通域分析，初步定位骨肉区域；有利于初步定位骨肉区域的同时可以缓解目标物体尺度过小问题。
B2、将所述骨肉区域的边缘的非图像区域删除；因为拍摄设备的差别，通常在正常区域外侧可见大量的白边。通过该处理有利于保证骨肉定位以后归一化不受非正常区域干扰。使得均值和方差的估计不受影响。
B3、根据所述骨肉区域，调整窗宽窗位信息。由于某些骨折(如骨裂)不太明显，因此，通过调整窗宽窗位信息，有利于将某些不太明显的的骨折(如骨裂)进行显示。包括：
分别使用参数a，b＝[1,2],[0.5,2.5],[1,3],[2,4],使用下述公式生成4个通道以调整窗宽窗位信息：
X[Mlow]＝μ-a·σ
X[Mup]＝μ+b·σ
其中，所述X表示X射线影像，其取值范围是[0,216]；μ表示均值；σ表示标准差；Mlow表示小于窗阈值掩码；Mup表示大于窗阈值掩码；X[Mlow]表示大于阈值的像素；X[Mup]表示小于阈值的像素；其中参数a，b表示控制阈值。
S103，通过卷积神经网络Inception ResNetV2对所述预处理后的图像进行图像特征提取。
如图2所示，本申请还用到了Inception ResNetV2(一种深度卷积神经网络)。此网络结合Inception的解偶能力与Resnet的网络链接方式，避免层数过深的梯度消失问题。网络在COCO的竞赛表现较好的检出率。网络分成2部分，第一部分从下向上到7*Inception-B的输出。此部分用于Region Proposal的特征生成。第二部从Reduction-B开始用于FasterRCNN的分类层。
S104，通过Faster-RCNN中的区域建议网络层RPN层根据所述图像特征生成候选区域。
本申请用到了Faster-RCNN模型，Faster RCNN模型是经典的目标识别方法，该方法利用深度卷积神经网络，RPN网络来解决特征提取，定位和分类问题。其中用于产生目标备选集的RPN网络也是一个深度卷积神经网络，所以整个模型可以以一种端到端的方式进行训练。相比之前的以不同的方法来分别解决这些子任务的目标识别方法，Faster-RCNN在训练的效率以及识别的精度上有了很大的提升。网络构架如图3所示，首先对图像进行特征提取，然后使用RPN层生成候选区域。根据候选区域尺寸将其改变到固定尺寸，以进行后续的分类。这是一种2个步骤的目标物体检测。专门的RPN层缓解分类层分类不平衡的问题，使得其识别率较好。
S105，通过Faster-RCNN中的分类层根据所述候选区域进行骨折类型目标检测和区域定位。
S106，根据所述骨折类型目标检测的信息及所述区域定位的信息，通过困难样本挖掘策略获取训练用的负样本以及通过对抗学习的策略扩充训练用的正样本。
在目标物体检测中困难样本挖掘是在样本筛选中，只关注识别错误概率超过一定阈值的样本。仅使用部分样本而不是使用全部的样本，其原因是样本的识别分数一般表现出长尾分布特征。通常我们更关注的是分类错误的样本。如果分类正确，分数是否足够好，通常不需要过多关心。因此，通过下述步骤有利于获取更适合训练用的负样本：
通过非极大值抑制法对步骤S105中的区域定位后获取的各个预测骨折区域位置框进行打分处理；
根据所述打分选取一指定数量的样本，并选择其与医生标注区域无交集的区域；
使用困难样本挖掘方法对所述与医生标注区域无交集的区域进行打分并按照分数由高到低排列选取指定数量的所述与医生标注区域无交集的区域放入损失函数计算，并用于反向传播，以获取迭代优化处理后的负样本。
其中，正样本的选取的步骤包括：
通过仿射变换和对抗学习进行正样本的扩充；包括：
f1、通过仿射变换矩阵获取目标坐标系，公式为：
其中，表示目标坐标系；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示原坐标系的横坐标；表示原坐标系的纵坐标；Aθ为仿射变换矩阵；为仿射变换矩阵，其中的每一个元素θ11，.........θ23分别表示一个3*2仿射变换小矩阵；xi和yi分别表示像素i的x轴和y轴；
f2、根据所述目标坐标系的横坐标、纵坐标及原坐标系的像素值，通过下述公式获取目标坐标系的像素值：
其中，Xnm表示原坐标系的像素值；其中，n、m分别表示原坐标系的纵坐标和纵坐标，其取值范围分别是(1，H)(1，W)；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示目标坐标系像素值；
f3、根据所述原坐标系像素值和目标坐标系像素值获取对抗样本的像素值；以及通过目标坐标系的横坐标和纵坐标、原仿射变换矩阵、目标坐标系像素值获取对抗样本的仿射变换矩阵；
其中，假设损失函数为
对抗样本的像素值的获取公式为：
对抗样本的仿射变换矩阵的获取的公式为：
其中，Xnew表示对抗样本的像素值，θnew表示对抗样本的仿射变换矩阵。Xnm表示原坐标系的像素值，表示目标坐标系像素值。ε是超参数，θ为仿射变换矩阵中的各个表示3*2仿射变换小矩阵的元素，Is表示目标坐标系的坐标；Ytarget表示医生标注的骨折位置和骨折类型信息。J表示深度学习公式；
f4、通过空间变换层Spatial Transformer layer对所述对抗样本的像素值及对抗样本的仿射变进行训练，生成对抗后的样本图像。
其中，所述的获取公式为：
其中，Xnm表示原坐标系的像素值；其中，n、m分别表示原坐标系的纵坐标和纵坐标，其取值范围分别是(1，H)(1，W)；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示目标坐标系像素值。
其中，所述的获取公式为：
所述的获取的公式为：
由上，在训练过程中，正样本(骨折区域)和负样本(其他区域)不是一个数量级。这会造成算法极容易出现过学习。自然图像中常用的dropout或者L0范数，L1范数，L2范数正则化都很难缓解次问题。数据扩充可以根据正样本生成一批虚拟样本，但是选择什么样的生成样本一个需要研究的问题。近期的对抗训练尝试解决两个问题1)模型的安全性，2)增加正则化机制，使更好的泛化能力。对医学图像来说后者更重要。骨折是一个人体骨架在平面上的投射变换。因为没有骨架信息，而且骨架因人差异巨大，无法实现其透视变换(Perspective Transformation)。因此本文使用仿射变换(affine transformation)来对其近似。另一方面拍摄受到距离和个人差异的影响。同一区域的骨宽也差异巨大。综上所属，本文采用仿射变换，和采样的对抗样本来进行扩充。本申请的对抗扩充相当于增加正则化项，实验证明通过仿射变换和采样对抗训练，可以显著提升算法的识别率和稳定性。
S107，利用所述正样本和所述负样本进行训练以分别获取各个用于不同骨折部位的骨折识别模型；其中，所述骨折识别包括骨折类型的识别和骨折区域的检测。
S108，进行迁移学习和训练，以获取迁移学习之后训练完成的骨折识别模型。包括：
H1、将从斯坦福公开数据库Imagenet中获取的训练集，作为训练样本；
H2、使用卷积神经网络Inception ResnetV2对所述训练样本进行特征提取；并通过全连接层对提取后的图像特征进行分类；以获取特征提取参数；
H3、利用微软公开数据库Microsoft COCO提供的目标物体位置和分类信息以及利用H2中得到的特征提取参数，进行Faster RCNN的区域回归训练和分类训练；并进行整个获取卷积神经网络的训练，获取一预训练模型；
H4、将所述预训练模型的模型参数迁移到所述步骤G中获取的骨折识别模型中；
并通过卷积神经网络利用其进行位置回归训练和分类训练；并进行整个卷积神经网络的训练，以优化迁移学习之后训练完成的骨折识别模型。
由上，上述迁移学习及训练，在训练阶段，训练数据集需求量极大的缩小，通常的需要上万张的图片用于训练，但是本申请的骨折识别模型仅需几百张的原始图像用以训练。且本申请采用迁移学习的策略进行训练克服了Faster RCNN收敛不稳定的问题。
综上所述，本申请通过对不同的骨折部位的不同的骨折类型的识别和骨折区域的检测模型的构建，有利于通过上述模型准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
实施例二
如图4所示，本申请还提供一种基于前述的骨折识别模型的骨折识别方法，包括如下步骤：
S401，输入患者的受伤部位的待识别的X光图像；
S402，将所述X光图像进行图像预处理；
S403，对预处理后的图像进行图像特征提取；
S404，利用训练好的与所述患者的受伤部位的相对应的骨折识别模型进行骨折类型的识别与骨折区域检测。
由上，本申请通过上述的步骤有利于准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
其中，所述S404之后还包括：
S405，使用非极大值抑制法对通过所述骨折识别模型获取的候选框进行处理以获取骨折候选区域；包括：
将识别分数超过一指定阈值的区域作为骨折候选区域；或者
当识别分数超过一指定阈值的区域的数量小于一指定数量时，根据识别分数的排名顺序，选择一指定数量的区域作为骨折候选区域。
由上，有利于更好的为用户提供可以用于参考的骨折候选区域。
综上所述，本申请通过对不同的骨折部位的不同的骨折类型的识别和骨折区域的检测模型的构建，并通过上述模型进行了骨折识别，最终现在召回率可以达到96％2fp/scan。由此可见，本申请有利于准确地预测骨折的类型及区域位置，大大减少医生的诊断时间，降低误诊率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种骨折识别模型的构建方法，其特征在于，包括：
A、获取不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像；
B、分别对各个不同骨折部位的不同的骨折类型的X光图像进行图像预处理；
C、通过卷积神经网络Inception ResNetV2对所述预处理后的图像进行图像特征提取；
D、通过Faster-RCNN中的区域建议网络层RPN层根据所述图像特征生成候选区域；
E、通过Faster-RCNN中的分类层根据所述候选区域进行骨折类型目标检测和区域定位；
F、根据所述骨折类型目标检测的信息及所述区域定位的信息，通过困难样本挖掘策略获取训练用的负样本以及通过对抗学习的策略扩充训练用的正样本；
G、利用所述正样本和所述负样本进行训练以分别获取各个用于不同骨折部位的骨折识别模型；
其中，所述骨折识别包括骨折类型的识别和骨折区域的检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B包括：
B1、通过连通域分析，初步定位骨肉区域；
B2、将所述骨肉区域的边缘的非图像区域删除；
B3、根据所述骨肉区域，调整窗宽窗位信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调整窗宽窗位信息包括：
分别使用参数a，b＝[1,2],[0.5,2.5],[1,3],[2,4],使用下述公式生成4个通道以调整窗宽窗位信息：
X[Mlow]＝μ-a·σ
X[Mup]＝μ+b·σ
其中，所述X表示X射线影像，其取值范围是[0,216]；μ表示均值；σ表示标准差；Mlow表示小于窗阈值掩码；Mup表示大于窗阈值掩码；X[Mlow]表示大于阈值的像素；X[Mup]表示小于阈值的像素；其中参数a，b表示控制阈值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤F中的负样本的选取的步骤包括：
通过非极大值抑制法对步骤E中的区域定位后获取的各个预测骨折区域位置框进行打分处理；
根据所述打分选取一指定数量的样本，并选择其与医生标注区域无交集的区域；
使用困难样本挖掘方法对所述与医生标注区域无交集的区域进行打分并按照分数由高到低排列选取指定数量的所述与医生标注区域无交集的区域作为困难样本，放入损失函数计算，并用于反向传播。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤F中的正样本扩充的的步骤包括：
通过仿射变换和对抗学习进行正样本的扩充；包括：
f1、通过仿射变换矩阵获取目标坐标系，公式为：
其中，表示目标坐标系；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示原坐标系的横坐标；表示原坐标系的纵坐标；Aθ为仿射变换矩阵；为仿射变换矩阵，其中的每一个元素θ11，.........θ23分别表示一个3*2仿射变换小矩阵；xi和yi分别表示像素i的x轴和y轴；
f2、根据所述目标坐标系的横坐标、纵坐标及原坐标系的像素值，通过下述公式获取目标坐标系的像素值：
其中，Xnm表示原坐标系的像素值；其中，n、m分别表示原坐标系的纵坐标和纵坐标，其取值范围分别是(1，H)(1，W)；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示目标坐标系像素值；
f3、根据所述原坐标系像素值和目标坐标系像素值获取对抗样本的像素值；以及通过目标坐标系的横坐标和纵坐标、原仿射变换矩阵、目标坐标系像素值获取对抗样本的仿射变换矩阵；
其中，假设损失函数为
对抗样本的像素值的获取公式为：
对抗样本的仿射变换矩阵的获取的公式为：
其中，Xnew表示对抗样本的像素值，θnew表示对抗样本的仿射变换矩阵；Xnm表示原坐标系的像素值，表示目标坐标系像素值；ε是超参数，θ为仿射变换矩阵中的各个表示3*2仿射变换小矩阵的元素，Is表示目标坐标系的坐标；Ytarget表示医生标注的骨折位置和骨折类型信息；J表示深度学习公式；
f4、通过空间变换层Spatial Transformer layer对所述对抗样本的像素值及对抗样本的仿射变进行训练，生成对抗后的样本图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述的获取公式为：
其中，Xnm表示原坐标系的像素值；其中，n、m分别表示原坐标系的纵坐标和纵坐标，其取值范围分别是(1，H)(1，W)；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示目标坐标系像素值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述的获取公式为：
所述的获取的公式为：
其中，Xnm表示原坐标系的像素值；其中，n、m分别表示原坐标系的纵坐标和纵坐标，其取值范围分别是(1，H)(1，W)；其中，表示目标坐标系的横坐标；表示目标坐标系的纵坐标；表示目标坐标系像素值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤G之后还包括：
H、进行迁移学习和训练，包括：
H1、将从斯坦福公开数据库Imagenet中获取的训练集，作为训练样本；
H2、使用卷积神经网络Inception ResnetV2对所述训练样本进行特征提取；并通过全连接层对提取后的图像特征进行分类；以获取特征提取参数；
H3、利用微软公开数据库Microsoft COCO提供的目标物体位置和分类信息以及利用H2中得到的特征提取参数，进行Faster RCNN的区域回归训练和分类训练；并进行整个获取卷积神经网络的训练，获取一预训练模型；
H4、将所述预训练模型的模型参数迁移到所述步骤G中获取的骨折识别模型中；
并通过卷积神经网络利用其进行位置回归训练和分类训练；并进行整个卷积神经网络的训练，以优化迁移学习之后训练完成的骨折识别模型。
9.一种基于权利要求1-8任一项所述的骨折识别模型的骨折识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
A’、输入患者的受伤部位的待识别的X光图像；
B’、将所述X光图像进行图像预处理；
C’、对预处理后的图像进行图像特征提取；
D’、利用训练好的与所述患者的受伤部位的相对应的骨折识别模型进行骨折类型的识别与骨折区域检测。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤D’之后还包括：
使用非极大值抑制法对通过所述骨折识别模型获取的候选框进行处理以获取骨折候选区域；包括：
将识别分数超过一指定阈值的区域作为骨折候选区域；或者
当识别分数超过一指定阈值的区域的数量小于一指定数量时，根据识别分数的排名顺序，选择一指定数量的区域作为骨折候选区域。
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