[发明专利]一种弱监督深度学习自动骨龄评估方法在审
| 申请号： | 202010634057.2 | 申请日： | 2020-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN111920430A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 吴健;陈晋泰 | 申请（专利权）人： | 浙江大学山东工业技术研究院 |
| 主分类号： | A61B6/00 | 分类号： | A61B6/00 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 徐关寿 |
| 地址： | 277000 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种弱监督深度学习自动骨龄评估方法，以手部X光片为图像数据，对每张X光片标注骨龄生理解剖学关键点；构建和训练神经网络模型，神经网络模型包括Faster R‑CNN模型和U‑net模型，Faster R‑CNN模型提取手掌骨骼区域和关节区域，关节区域包括手指的指骨关节和肘关节，共16个关节区域；U‑net模型提取手掌骨骼区域的手部特征和手指区域的关键点特征；将所有关键点的打分结果预测值求和，以和值作为骨龄预测值。本发明的优点在于：将医生经验汇聚于数据集中，形成医生群体经验来标注数据集，每次预测用的X光片（图像数据）都可以作为新的元素补充到数据集中，数据集能够不断扩充和累积。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 深度 学习 自动 评估 方法 | ||
【主权项】：
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