典型文献
基于卷积神经网络的X图像骨龄评估方法
文献摘要：
针对传统方法中骨骺评估区域多、评估结果对医生的依赖性强、评估准确率低等问题,在TW3-C法基础上提出一种改进的骨龄评估方法.根据中国儿童骨骼发育特点,利用卷积神经网络对评估区域进行精减和分类,将传统的13个骨骼评估区域精减至10个,并改进等级计分法.试验结果显示,在1岁误差范围内,该方法将骨龄的预测值准确率提升至男性94.42％、女性93.64％,平均绝对误差为男性0.4143岁、女性0.4286岁,与典型的骨龄评估方法相比,准确率得到显著提高.
文献关键词：
骨龄评估;卷积神经网络;精减评估区域;等级计分法;TW3-C
中图分类号：
作者姓名：
谷静;马瑞齐;朱恒安
作者机构：
西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121
文献出处：
引用格式：
[1]谷静;马瑞齐;朱恒安-.基于卷积神经网络的X图像骨龄评估方法)[J].中国医学物理学杂志,2022(03):305-310
A类：
等级计分法,精减评估区域
B类：
骨龄评估,骨骺,TW3,中国儿童,骨骼发育,减至,误差范围,准确率提升,平均绝对误差
AB值：
0.189601
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