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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(tǒng)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(xiàn)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(yōu)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(shù)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(shù)據(jù)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。
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