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申请/专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司

摘要：本发明提供一种基于轻量化模型的骨龄预测方法及装置。所述方法包括：获取被检测人的手部图像；基于融合轻量化网络shufflenet、ghostnet的建模方法建立分割模型，将所述手部图像输入训练好的分割模型，输出手部分割结果；基于融合轻量化网络shufflenet、ghostnet的建模方法建立骨龄预测模型，将所述手部图像和手部分割结果输入到训练好的骨龄预测模型，得到被检测人的骨龄。本发明既可降低计算量减轻时间消耗，又能降低内存访问成本MAC节约制造成本，适合于嵌入式系统计算的网络设计模式。值得说明的是，本发明所述方法不仅适合基于人手图像的骨龄预测，还适合基于任何人体器官图像的疾病类型诊断预测。

主权项：1.一种基于轻量化模型的骨龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取被检测人的手部图像；手部图像为从医院获取；基于融合轻量化网络shufflenet、ghostnet的建模方法建立分割模型，将所述手部图像输入训练好的分割模型，输出手部分割结果；基于融合轻量化网络shufflenet、ghostnet的建模方法建立骨龄预测模型，将所述手部图像和手部分割结果输入到训练好的骨龄预测模型，得到被检测人的骨龄；所述融合轻量化网络shufflenet、ghostnet的建模方法由Shuffleghost模块实现，包括：利用通道分割模块将输入的特征图沿通道方向均分为第一特征图和第二特征图；将第一特征图输入到由卷积层、批量归一化层和修正线性单元组成的组合模块，输出通道数减半的第三特征图；将第三特征图输入到由深度方向卷积层、批量归一化层和修正线性单元组成的组合模块，并将所述组合模块的输出与第三特征图进行连接得到第四特征图；将第四特征图与第二特征图连接后输入到由单点卷积层、批量归一化层和修正线性单元组成的组合模块，得到在通道方向进行融合的第五特征图；基于融合轻量化网络shufflenet、ghostnet的建模方法建立的分割模型为DeASPP-Unet结构，通过将原始Unet中的跨层连接、下采样层、上采样层分别替换为空洞空间金字塔池化层、下采样空洞空间金字塔池化层和上采样反空洞空间金字塔池化层得到；基于融合轻量化网络shufflenet、ghostnet的建模方法建立的骨龄预测模型，采用与MobilenetV2网络相似的网络结构，通过用Shuffleghost模块代替Mobilenetv2中的瓶颈模块得到。

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