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基于深度学习的儿童手骨X光图像骨龄评估方法
被引量:
4
1
作者
张帅
张俊华
《航天医学与医学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期252-259,共8页
目的提出一种基于深度学习的端到端儿童手骨X光图像骨龄评估框架,以实现高精度全自动骨龄评估。方法由手骨分割网络和骨龄回归网络组成模型,手骨分割网络采用Mask-RCNN分割出手骨区域,分割后的手骨区域直接输入回归网络进行骨龄评估。其...
目的提出一种基于深度学习的端到端儿童手骨X光图像骨龄评估框架,以实现高精度全自动骨龄评估。方法由手骨分割网络和骨龄回归网络组成模型,手骨分割网络采用Mask-RCNN分割出手骨区域,分割后的手骨区域直接输入回归网络进行骨龄评估。其中,回归网络以Xception为基础模型进行改进,在Xception输出后接入卷积块注意模块,以从通道和空间两个独立的维度细化特征映射,来获取更有效的特征;同时,将图像和性别信息作为网络的双输入,通过增加性别信息平衡不同性别的手骨发育差异。在RSNA儿童骨龄挑战数据集上评估模型。结果预测骨龄的平均绝对误差为4.96个月,超过6个研究团队所用骨龄评估方法的精确度。结论通过分割手骨区域、嵌入卷积块注意模块并关联性别信息,能提高骨龄评估的精确度,可应用于实际临床评估。
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关键词
手骨x光图像
骨
龄评估
深度学习
MaskR-CNN
x
ception
卷积块注意模块
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职称材料
题名
基于深度学习的儿童手骨X光图像骨龄评估方法
被引量:
4
1
作者
张帅
张俊华
机构
云南大学信息学院
出处
《航天医学与医学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期252-259,共8页
基金
国家自然科学基金(62063034)
云南大学研究生科研创新项目(2020308)。
文摘
目的提出一种基于深度学习的端到端儿童手骨X光图像骨龄评估框架,以实现高精度全自动骨龄评估。方法由手骨分割网络和骨龄回归网络组成模型,手骨分割网络采用Mask-RCNN分割出手骨区域,分割后的手骨区域直接输入回归网络进行骨龄评估。其中,回归网络以Xception为基础模型进行改进,在Xception输出后接入卷积块注意模块,以从通道和空间两个独立的维度细化特征映射,来获取更有效的特征;同时,将图像和性别信息作为网络的双输入,通过增加性别信息平衡不同性别的手骨发育差异。在RSNA儿童骨龄挑战数据集上评估模型。结果预测骨龄的平均绝对误差为4.96个月,超过6个研究团队所用骨龄评估方法的精确度。结论通过分割手骨区域、嵌入卷积块注意模块并关联性别信息,能提高骨龄评估的精确度,可应用于实际临床评估。
关键词
手骨x光图像
骨
龄评估
深度学习
MaskR-CNN
x
ception
卷积块注意模块
Keywords
hand bone
x
-ray images
bone age assessment
deep learning
Mask R-CNN
x
ception
convolutional block attention module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的儿童手骨X光图像骨龄评估方法
张帅
张俊华
《航天医学与医学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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