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電子發燒友網>電子資料下載>醫療電子>基于深度學習的X射線骨齡評估算法

基于深度學習的X射線骨齡評估算法

2021-03-12 | pdf | 2.61 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

骨齡評估是研究兒童內分泌、遺傳因子和生長障礙的常用臨床手段,傳統骨齡評估方法耗時較長,易受評估者主觀因素影響產生誤差,而現有自動提取臨床特征的骨齡評估方法精度低且泛化能力差。提出一種基于深度學習的端到端手骨ⅹ射線圖像自動骨齡評估方法。去除 Inception Resnet V2網絡的 Softmax層優化結構,在nception模塊中增加非對稱卷積核提高特征圖分類精度,引亼殘差連接結構避免梯度消失或爆炸冋題,同時采用均方誤差損失函數對骨齡評估回歸性能進行評價,并使用分層K折交叉驗證法保證數據集樣本分類均衡。實驗結果表明,與采用 Bonet網絡的骨齡評估方法相比,該方法評估的骨齡與真實骨齡平均絕對誤差減少0.4230歲,骨齡預測精度更高。

基于深度學習的X射線骨齡評估算法

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