基于深度学习的骨龄评估方法研究
传统的骨龄评估方法通常是由骨龄专家根据GP法或计分法对手部X光片进行判读,这种方法具有较大的工作量,长测量周期和主观性强的缺点,而计算机辅助诊断具有快速、准确、可重复的优势.该文提出了一种基于数字图像处理技术与深度学习技术对手部X光片进行骨龄计算机辅助诊断的新方法,图像预处理方面综合阈值操作及提取最大连通域方法提取手掌轮廓,并基于Xception的深度卷积神经网络得到骨龄评估回归分析模型,多尺度提取特征,实现骨龄自动化精准评估.实验表明上述方法能快速准确地对灰度不均匀的手部X线平片进行骨龄检测.
骨龄检测、数字图像处理、深度学习、回归分析
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
温州市基础性科研项目;浙江安防职业技术学院院级科研项目
2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
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