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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明提供一种基于关键骨区定位的骨龄评估方法，所述方法包括将选择的手骨X光原始图像输入特征提取网络中，生成第一可视化热图，并利用第一可视化热图提取出完整手骨区域；将完整手骨区域输入特征提取网络中，生成第二可视化热图，并利用第二可视化热图提取出完整手骨区域中的腕骨区域；将完整手骨区域中的剩余区域输入基于注意力机制的特征提取网络，生成第三可视化热图，利用第三可视化热图提取出剩余区域中的掌指骨区域；将腕骨区域、掌指骨区域和对象的性别信息输入到预测网络中，得到对象的骨龄结果。本评估方法结合图像定位和骨龄预测，能够聚焦于手骨图像的关键区域，弱化无关区域的影响，从而实现准确的骨龄评估。
主权项：1.一种基于关键骨区定位的骨龄评估方法，其特征在于，包括如下步骤：随机选择一定数量的手骨X光原始图像，将选择的原始图像输入特征提取网络中，生成第一可视化热图，并利用第一可视化热图提取出完整手骨区域；将所述完整手骨区域输入特征提取网络中，生成第二可视化热图，并利用第二可视化热图提取出完整手骨区域中的腕骨区域；将完整手骨区域中的剩余区域输入基于注意力机制的特征提取网络，生成第三可视化热图，利用第三可视化热图提取出剩余区域中的掌指骨区域；将提取出的腕骨区域和掌指骨区域以及对象的性别信息输入到预测网络中，预测得到对象的骨龄结果；其中，所述预测网络包括主干网络和辅助网络，所述主干网络为不带顶层的Xception网络，并在Xception网络的尾部添加卷积层和最大池化层；所述辅助网络将输入的性别信息传到编码器中，得到相应的性别特征；主干网络将特征提取网络中的特征图性别辅助网络中的特征图串联结合起来，学习这些特征图的线性组合，并将学习到的特征图的线性组合发送到主干网络的最后一个全连接层，预测得到对象的骨龄结果表示为： 其中，表示对象的骨龄预测结果，在预测网络中第l层中是一个可学习的参数，在预测网络中第l层中是一个可学习的参数，它决定了性别信息的贡献。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于关键骨区定位的骨龄评估方法
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