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骨齡評(píng)估是研究?jī)和瘍?nèi)分泌、遺傳因子和生長(zhǎng)障礙的常用臨床手段，傳統(tǒng)骨齡評(píng)估方法耗時(shí)較長(zhǎng)，易受評(píng)估者主觀因素影響產(chǎn)生誤差，而現(xiàn)有自動(dòng)提取臨床特征的骨齡評(píng)估方法精度低且泛化能力差。提出一種基于深度學(xué)習(xí)的端到端手骨ⅹ射線(xiàn)圖像自動(dòng)骨齡評(píng)估方法。去除 Inception Resnet V2網(wǎng)絡(luò)的 Softmax層優(yōu)化結(jié)構(gòu)，在nception模塊中增加非對(duì)稱(chēng)卷積核提高特征圖分類(lèi)精度，引亼殘差連接結(jié)構(gòu)避免梯度消失或爆炸冋題，同時(shí)采用均方誤差損失函數(shù)對(duì)骨齡評(píng)估回歸性能進(jìn)行評(píng)價(jià)，并使用分層K折交叉驗(yàn)證法保證數(shù)據(jù)集樣本分類(lèi)均衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與采用 Bonet網(wǎng)絡(luò)的骨齡評(píng)估方法相比，該方法評(píng)估的骨齡與真實(shí)骨齡平均絕對(duì)誤差減少0.4230歲，骨齡預(yù)測(cè)精度更高。
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