基于改进ResNet和注意力机制的骨龄评估方法研究

来源 :内蒙古大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:a692039471
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骨龄(Bone Age)是一项衡量儿童、青少年骨骼发育程度的重要数据指标。通过对儿童与青少年的手骨X光图像进行评估,可以在医学、体育竞技以及相关司法领域发挥重要的作用。本文针对传统人工骨龄评估过程中出现的手骨X光图像数据采集不规范、人工评估骨龄速度慢、耗费大量人力资源以及误差偏大等问题,结合图像处理技术对来自北美放射学会的公开数据集进行相关预处理,然后分别基于机器学习与深度学习算法,构建相应的骨龄评估模型。经探索骨龄评估在两大模型下的性能表现以及对比,最终得出泛化性更强、准确度更高的基于改进Res Net和注意力机制的骨龄评估新模型。主要研究工作以及成果如下:(1)研究不同机器学习模型下的骨龄评估方法并进行相关改进。为了探索骨龄评估在传统机器学习模型训练下的识别情况以及训练效果,本文先使用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)、K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)以及贝叶斯三种机器学习算法对骨龄评估回归任务进行训练及测试。然后将这三个独立的传统机器学习模型作为基础模型,采用不同的集成学习方式Bagging、Boosting以及Stacking对三者进行集成。最终从平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)以及训练时间三项指标综合衡量了机器学习各模型的骨龄评估效果。(2)鉴于深度学习可以对图像中高级细粒度特征的提取及分析,本部分结合已有计算资源,分析当前骨龄评估所使用的卷积神经网络,从模型复杂度以及可靠性等方面综合考虑选择Res Net50作为基础网络骨架。然后从骨龄评估任务的回归性考虑将Res Net50网络改进,增删部分网络层。同时为了得到准确度更高、泛化性能更强的骨龄评估模型以及考虑对手骨X光图像重点区域特征的关注,将通道注意力以及空间注意力机制有机结合地加入到改进的Res Net50网络中。最后通过实验分析和对比,基于改进Res Net和注意力机制的骨龄评估模型在测试集上取得了6.62个月的平均绝对误差,且误差在12个月以内的准确率为85.7%,相比与机器学习算法下的几种模型以及未改进的深度学习模型展现更好的评估性能。
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