【摘 要】
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利用人工智能中的深度学习方法自动检测并评价西南地区青少年左手腕关节X线片的骨龄。在四川大学华西第二医院共收集2426例1-18岁青少年左手腕X线片,利用YOLOv3框架和少部分
【机 构】
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四川大学计算机学院,四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川川大智胜软件股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0801100)
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利用人工智能中的深度学习方法自动检测并评价西南地区青少年左手腕关节X线片的骨龄。在四川大学华西第二医院共收集2426例1-18岁青少年左手腕X线片,利用YOLOv3框架和少部分数据进行标定、训练以检测X线片上传统骨龄评价方法需要的区域,将关键区域截图并调整姿态组成新的图片。再利用caffe框架将扩展后的数据集分成训练集、验证集、测试集,以骨龄为标签对不同性别数据分别进行训练以获得男性和女性骨龄预测的模型,并计算误差在±1岁以内的准确率。选择caffe框架训练出来的最好模型,测试出测试集中
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