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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种用于小儿骨龄预测的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115423779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211076541.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于小儿骨龄预测的方法是由简坤元;杨梦宁;王思敏设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于小儿骨龄预测的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于小儿骨龄预测的方法，包括如下步骤：从带有骨龄标签的手部X光片公开数据集中随机选取部分手部X光片组成数据集，并调整所有图片至规定的大小；建立TENet模型，同时构建训练集；将训练集作为TENet模型的输入，使用Adam优化器对TENet模型进行训练，当达到最大迭代次数时得到训练好的TENet模型。本发明模型可以对小儿骨龄进行准确的预测。

本发明授权一种用于小儿骨龄预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于小儿骨龄预测的方法，其特征在于：包括如下步骤：S100：选用公开数据集，公开数据集包括带有骨龄标签的手部X光片；随机选取部分手部X光片组成数据集A，并将A中所有图片的大小调整为560×560；S200：建立TENet模型，TENet模型包括手部拓扑模块、边缘特征增强模块和深度学习网络改进模型D，其中，边缘特征增强模块为改进后的Canny边缘检测算法，所述改进后的Canny边缘检测算法使用的是双边滤波去噪算法和大津算法；S300：构建TENet模型的训练集：S310：使用自动色彩均衡算法对A中的图片进行图片预处理，得到A中每张图对应的预处理图；S320：使用手部拓扑模块对A中的图片进行特征提取处理，得到A中每张图对应的手部拓扑图；S330：使用边缘特征增强模块对A中图片对应的预处理图进行边缘强化，得到A中图片对应的边缘特征增强图；S340：重复S310-S330，遍历A中所有手部X光片，得到A中每张图片对应的预处理图、A中每张图片对应的手部拓扑图和A中每张图片对应的边缘特征增强图；S350：将S340得到的所有预处理图、手部拓扑图和边缘特征增强图共同组成TENet模型的训练集，其中，每张图对应的预处理图、手部拓扑图和边缘特征增强图组成一个训练样本；S400：预设最大迭代次数，预设D的初始学习率为μ，对D进行训练：S410：将训练集中的所有训练样本作为D的输入，使用Adam优化器对D进行训练，实现对D的参数更新，该Adam优化器中使用的是MAE目标损失函数；当达到最大迭代次数时停止训练，得到训练好的深度学习网络改进模型D’；S420：将使用D’的TENet模型作为训练好的TENet模型；S500：将一个需要预测未知骨龄的小儿手部X光片输入训练好的TENet模型，输出即为对小儿骨龄的预测值。

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