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外伤性假性动脉瘤法医学鉴定1例: ＜正＞1案例资料罗某,男,23岁。2012年5月9日被他人猛烈击打头面部,当日到急诊抢救中心就诊并收住入院。入院查体:T36.5℃,P85次/分,R18次/分,BP121/68mmHg。浅昏迷状态,头颅无明显畸; 刘凡张海春封华; 关键词：法医学鉴定假性动脉瘤因果关系; 文献传递

椎体骨折影像AI快速诊断方法研究: 2023年; 椎体骨折鉴定是司法鉴定中常见的鉴定内容。目前,基于影像学的骨折诊断与鉴别诊断,是长期困扰司法鉴定的瓶颈问题,诊断偏差大、效率低、多次多头鉴定引发的重大群体性上访和缠访缠诉问题严重影响了社会和谐。本文旨在构建人体椎体骨折影像快速诊断AI方法,实现椎体骨折的自动化评估。采集1 151例腰椎椎体骨折的病例作为研究样本,分为训练集800例,验证集151例,测试集200例。应用训练集和验证集样本通过影像预处理、椎体定位模型构建、椎体定位及识别模型构建、椎体分割模型构建、椎体骨折诊断模型构建和模型评估共六个步骤进行椎体骨折评估模型构建,应用测试集对模型进行测试。结果显示,建立的智能评估模型识别椎体骨折精准率达到76%。该模型为椎体骨折自动化评估软件的研发提供了技术支撑。; 马文静刘凡刘华裴京哲张睿施维; 关键词：椎体骨折图像识别

刀扎伤致气胸法医学鉴定1例: 2016年; 2014年1月1日实施的《人体损伤程度鉴定标准》依据肺萎陷的程度界定重伤二级和轻伤一级.如何对萎陷肺压缩程度进行准确测量,本文就1例外伤性气胸的鉴定做一分析. 1 案例资料 1.1 简要案情李某,男,18岁.2014年3月18日与他人发生争执时被人用刀扎伤左侧颈根部,顿感伤口疼痛,遂到医院急诊.病历记载:颈部、左髋部刀扎伤,颈部左侧近锁骨上窝及左髋部外侧分别有长约2cm开放伤口.; 马文静曹楠张鑫白洁刘凡; 关键词：法医临床学气胸损伤程度鉴定

基于深度学习的人体肋骨骨折智能检测技术被引量：6: 2021年; 目的将人工智能中的深度学习技术应用到人体肋骨骨折识别,实现人体肋骨骨折智能检测,提高法医肋骨骨折诊断效率。方法采集3143例人体胸部X线数字影像(2602例用于训练,541例用于测试),标注肋骨骨折特征点,通过多层网络堆叠,分层、分级主动学习原始数据高度抽象的特征表述,并将此特征反馈至检测器进行骨折检测,输出骨折位置及相应置信度。结果基于深度学习的人体肋骨骨折检测准确率在90%以上。结论基于深度学习的人体肋骨骨折检测准确率较高,可用于辅助法医进行肋骨骨折识别诊断、检验鉴定等,本研究可为人体其他部位骨骼损伤智能检测提供参考。; 杨超朋赵俊彦何光龙王坚刘力刘华刘凡张磊磊; 关键词：肋骨骨折智能检测

基于YOLOv3算法的肋骨骨折诊断模型的构建及应用: 2023年; 目的建立基于YOLOv3算法的人工智能辅助肋骨骨折诊断模型并应用于实际案例,探讨该模型在法医临床常见肋骨骨折案例中的应用优势。方法收集884例胸部外伤致肋骨骨折患者的CT扫描DICOM格式图像,将其中801例作为训练集和验证集,搭建以YOLOv3算法为基础、Darknet53为骨干网络的肋骨骨折诊断模型,建模后以83例为测试集,计算精确率、召回率、F1分数、阅片时间。将该模型用于一起实际案例的诊断,并与人工诊断进行比较。结果使用建立的模型对83例进行测试,模型诊断骨折的精确率为90.5%,召回率为75.4%,F1分数为0.82,阅片时间为每秒4.4张,识别每位患者的数据花费时间平均为21 s,远快于人工阅片。所构建模型对实际案例的识别结果与人工诊断结果一致。结论基于YOLOv3算法的肋骨骨折诊断模型能够快速、准确地识别骨折,且操作简便,可在法医临床鉴定中作为辅助诊断技术。; 白洁孙晶程晓光刘凡刘华王旭; 关键词：法医学人工智能肋骨骨折计算机断层扫描

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刘凡