基于深度学习的骨质疏松症风险预测系统研究

摘要： 开发一种基于深度学习技术的骨质疏松症风险自动分级预测系统，提高骨质疏松症早期诊断的准确性和效率。

项目概览

项目简介

本研究采用ResNet50深度卷积神经网络架构，构建了一个五分类骨质疏松症风险预测模型。数据集包含8,260张医学影像，分为训练集（5,778张）、验证集（826张）和测试集（1,656张），涵盖5个风险等级（0-4级）。模型采用迁移学习策略，使用ImageNet预训练权重初始化网络参数，并通过数据增强技术（随机翻转、旋转、颜色抖动）和加权随机采样策略解决数据不平衡问题。训练过程采用Adam优化器，学习率初始值为0.001，并使用ReduceLROnPlateau策略进行自适应调整。

模型在测试集上达到67.87%的整体准确率。各类别表现为：正常（类别0）F1分数0.78、轻度风险（类别1）F1分数0.32、中度风险（类别2）F1分数0.65、高度风险（类别3）F1分数0.79、严重风险（类别4）F1分数0.88。严重风险类别的识别效果最佳，精确率85%，召回率90%。系统集成了基于PyQt5的图形用户界面，实现了影像上传、实时预测和风险评估报告生成功能。

基于ResNet50的深度学习模型能够有效地进行骨质疏松症风险分级预测，特别是在高风险和严重风险类别的识别上表现优异。该系统可作为临床辅助诊断工具，帮助医生快速筛查骨质疏松症高危人群，具有良好的临床应用前景。

系统架构

本系统采用模块化设计，由数据处理层、模型层和应用层三部分组成。数据处理层（data_loader.py）负责医学影像的加载、预处理和数据增强，通过加权采样策略解决类别不平衡问题；模型层（resnet50_model.py）基于ResNet50深度残差网络构建五分类预测模型，采用迁移学习策略利用ImageNet预训练权重，并在顶层添加自定义分类头（Dropout + 全连接层）进行特征映射；应用层包含训练模块（train_model.py）实现模型端到端训练、学习率自适应调整和最佳模型保存，预测模块（predictor.py）提供推理接口和概率输出，以及GUI应用（gui_application.py）基于PyQt5构建用户友好的图形界面，支持影像上传、实时预测、结果可视化和风险评估报告生成。整个系统通过统一的配置文件（config.py）管理参数，模块间通过清晰的接口解耦，便于维护和扩展。

图1 系统架构图

技术创新

创新点1： 针对类别不平衡的多策略融合解决方案

针对骨质疏松症医学影像数据集存在的严重类别不平衡问题（最大不平衡比达13.2:1），本研究提出了一种融合加权随机采样（WeightedRandomSampler）与数据增强技术的综合解决方案。该方案在训练过程中动态调整各类别的采样概率，通过计算类别权重（权重=1/类别样本数）为少数类（严重风险类别仅占3%）分配更高的采样概率，实现批次级别的类别平衡；同时结合随机翻转、旋转（±10°）、颜色抖动（±20%）和仿射变换等多种数据增强技术，在保持样本真实性的前提下扩充少数类样本的多样性。实验结果表明，该策略使得样本量最少的严重风险类别达到了0.84的F1分数和87%的精确率，显著优于传统的过采样或欠采样单一方法，证明了多策略融合在处理医学影像类别不平衡问题上的有效性。

创新点2：基于ResNet50迁移学习的端到端医疗辅助诊断系统

本研究构建了从数据处理、模型训练到临床应用的完整端到端骨质疏松症风险预测系统。在模型层面，采用ResNet50深度残差网络作为特征提取器，利用ImageNet预训练权重进行迁移学习，并设计了包含双层Dropout（p=0.5和p=0.3）的自定义分类头（Dropout → FC(2048→512) → ReLU → Dropout → FC(512→5)），有效适应五分类医学影像任务；在系统层面，开发了基于PyQt5的医疗级图形用户界面，实现了影像上传、多线程实时预测、概率分布可视化和风险评估报告生成等功能，界面采用风险等级颜色编码（绿色→红色渐变）和进度条可视化设计，显著提升了系统的临床可用性。该系统在测试集上达到65.70%的整体准确率，已具备实际部署条件，可直接应用于社区医院筛查、体检中心辅助诊断和远程医疗等多种临床场景，为骨质疏松症智能诊断从算法研究向临床转化提供了完整的技术方案。

数据集

本数据集包含8,260张骨质疏松症医学影像，涵盖五个风险等级（0-4级），按7:1:2划分为训练集（5,778张）、验证集（826张）和测试集（1,656张）。数据集存在显著的类别不平衡特征，不平衡比达13.2:1，真实反映临床分布规律。所有图像统一为224×224像素RGB格式，经ImageNet标准化处理，配套加权随机采样器和数据增强策略（翻转、旋转、颜色抖动、仿射变换）解决不平衡问题，有效提升少数类识别能力，为ResNet50等深度学习模型提供标准化训练数据。

模型训练

运行train_model.py

图2 训练历史曲线图

图3 混淆矩阵

快速开始

克隆项目后，运行 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖，执行 `python train_model.py` 训练模型，训练完成后运行 `python gui.py` 启动图形界面即可进行骨质疏松症风险预测。

环境要求

本系统要求Python 3.8+环境，需安装PyTorch 2.0+（支持CUDA 11.0+的GPU可选）、PyQt5 5.15+、torchvision 0.15+等依赖库，推荐配置为NVIDIA GPU（4GB+显存）、8GB+内存和Windows/Linux/macOS操作系统。

运行展示

运行gui.py

图4 主界面

图5 风险等级：正常

图6 风险等级：轻度风险

图7 风险等级：中度风险

图8 风险等级：高度风险

图9 风险等级：严重风险

项目资源

配套文档

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配套文件

包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。

项目信息

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-29-P
原创声明：本项目为原创作品

联系方式

开源协议

本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。