【摘 要】
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基于手腕部X线片的骨龄判读是评价儿童发育程度的基本指标之一。临床上大多以应用中华05骨龄标准判读骨龄,而人工评定过程繁琐费时且准确率相当依赖医生的经验。现有的基于深度学习的骨龄判读模型主要通过额外人工注释或弱监督定位方法实现辨识性区域的定位,进而实现辨识性特征分析。而此类方法往往需要多阶段训练和大量的辨识性定位计算。本研究旨在基于区域扰乱机制打乱区域之间的相对位置,通过构建单阶段网络和设计损失函数
【机 构】
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国家传染病诊断试剂与疫苗工程技术研究中心
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基于手腕部X线片的骨龄判读是评价儿童发育程度的基本指标之一。临床上大多以应用中华05骨龄标准判读骨龄,而人工评定过程繁琐费时且准确率相当依赖医生的经验。现有的基于深度学习的骨龄判读模型主要通过额外人工注释或弱监督定位方法实现辨识性区域的定位,进而实现辨识性特征分析。而此类方法往往需要多阶段训练和大量的辨识性定位计算。本研究旨在基于区域扰乱机制打乱区域之间的相对位置,通过构建单阶段网络和设计损失函数而得到辨识性特征表达。训练阶段无需额外的人工注释或多阶段训练,推理阶段仅输入测试图像且无需额外计算以提升评估速度。本研究在基准数据集上实现4.79个月左右的平均误差。
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