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骨齡評估是研究兒童內(nèi)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(chǎn)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(xué)習(xí)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(wǎng)絡(luò)的 Softmax層優(yōu)化結(jié)構(gòu)，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(jié)構(gòu)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(jìn)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(jié)果表明，與采用 Bonet網(wǎng)絡(luò)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(yù)測精度更高。
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