[发明专利]骨骼年龄评估方法

权利要求书

1.一种骨骼年龄评估方法，其特征在于，包括：

通过基于注意力机制的区域建议网络，从原始掌骨影像X的特征图上挖掘多个感兴趣骨骼区域；

基于识别机制，从多个感兴趣骨骼区域中识别出符合要求若干感兴趣骨骼区域，并将识别出的若干感兴趣骨骼区域的特征图与原始掌骨影像X的特征图拼接，得到特征向量C；最终，将识别出的每一感兴趣骨骼区域的特征图、原始掌骨影像X的特征图、以及特征向量C分别经过全连接层后，进行骨龄预测，并将所有预测结果集成，得到骨骼年龄评估结果；

区域建议网络为每个感兴趣骨骼区域R_i赋予对应的建议值

如果一个感兴趣骨骼区域具有更高的建议值则对应的感兴趣骨骼区域最终的评估结果具有更小的误差即：

则设计排序损失优化注意力机制：

其中φ为合页损失函数：

φ(x)＝max{1-x,0}。

2.根据权利要求1所述的一种骨骼年龄评估方法，其特征在于，所述通过基于注意力机制的区域建议网络，从原始掌骨影像X的特征图上挖掘多个感兴趣骨骼区域包括：

通过特征提取器提取原始掌骨影像X的特征图；

通过基于注意力机制的区域建议网络，根据特征图信息，挖掘感兴趣的骨骼区域，经过非极大值抑制，选取N个感兴趣骨骼区域。

3.根据权利要求1所述的一种骨骼年龄评估方法，其特征在于，所述将所有预测结果集成的公式为：

上式中，A_asb为骨骼年龄评估结果，A_C、A_X、依次为特征向量C、原始掌骨影像X的特征图、识别出的感兴趣骨骼区域R_k的骨龄预测结果；K为识别出的感兴趣骨骼区域的数目。

4.根据权利要求1所述的一种骨骼年龄评估方法，其特征在于，识别机制是一组多个的回归器，通过回归损失函数优化识别机制，其损失函数为：

其中，R(C)为拼接特征向量对应的损失函数，R(X)为原始掌骨影像X对应的损失函数，R(R_i)为各个骨骼区域对应的损失函数，N为从原始掌骨影像X的特征图上挖掘的感兴趣骨骼区域的数目。

5.根据权利要求1或4所述的一种骨骼年龄评估方法，其特征在于，训练阶段，总损失函数为注意力机制损失函数L_att和识别机制损失函数L_cls之和：

L_total＝L_cls+L_att。