【摘 要】
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在骨龄预测领域,医生需要将X光片中的重点区域与标准图谱进行对比,得到最接近的骨骼年龄。因此,准确提取X光片中的信息对于精准的骨龄评估起着关键作用。随着计算机技术的发展,为减少人工判定时存在的不同观察者间的差异,自动化的骨龄预测成为研究方向,目前主要集中于深度学习领域的研究。尽管早期基于深度网络的端到端骨龄预测系统取得了较好的效果,但基于网络整体工作过程的“黑盒”特性,不便于专业人员对异常情况进行及
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在骨龄预测领域,医生需要将X光片中的重点区域与标准图谱进行对比,得到最接近的骨骼年龄。因此,准确提取X光片中的信息对于精准的骨龄评估起着关键作用。随着计算机技术的发展,为减少人工判定时存在的不同观察者间的差异,自动化的骨龄预测成为研究方向,目前主要集中于深度学习领域的研究。尽管早期基于深度网络的端到端骨龄预测系统取得了较好的效果,但基于网络整体工作过程的“黑盒”特性,不便于专业人员对异常情况进行及时调控,使得结果的可解释性较低。由此,提升模型的可靠性和预测准确率依然是学者们的研究焦点。针对上述问题,提出了多阶段专家混合的手部骨龄预测方法MOBE（Mixture Of Bone Experts）。由于手部的骨骼特征随着儿童的生长发育而变化,因此可以合理假设不同骨骼对各年龄阶段的骨龄预测贡献度是不同的。MOBE正是充分考虑了各个骨骼的贡献程度,将整体研究思路划分为了骨骼分类预测和骨骼贡献程度两个阶段。多阶段的预测方法,一方面,保证了特征提取的可靠性,另一方面,使模型对骨骼发育的阶段性和连续性特点进行了有效建模,提升了骨龄预测的准确性。在华中科技大学附属同济医院的私有数据集上对MOBE模型进行了验证。通过参考人工评估骨龄时所关注的感兴趣区域（Region of Interest,Ro I）以及评估方式,使模型的研究思路具有可解释性。同时,目标检测的召回结果对于模型的可靠性提供了有效证明。此外,在与相关学者的研究成果进行对比后,验证了研究方法的可行性和优越性。
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