【摘 要】
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骨龄评估在青少年运动员选拔、临床医学、法医学等领域具有重要作用,检测医师通过查看儿童手骨X射线图像来评估骨龄,然后将骨龄与实际年龄进行比较,由两者之间的差值可判断出儿童的生长发育情况。临床上的骨龄评估通常由人工进行检测,但该过程需花费较多时间且对医师经验要求较高。许多基于深度学习的评估方法将手骨X射线图像直接输入进神经网络进行训练,却忽略了手骨图像的局部细粒度特征,且未排除X射线图像的边缘噪声。也
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骨龄评估在青少年运动员选拔、临床医学、法医学等领域具有重要作用,检测医师通过查看儿童手骨X射线图像来评估骨龄,然后将骨龄与实际年龄进行比较,由两者之间的差值可判断出儿童的生长发育情况。临床上的骨龄评估通常由人工进行检测,但该过程需花费较多时间且对医师经验要求较高。许多基于深度学习的评估方法将手骨X射线图像直接输入进神经网络进行训练,却忽略了手骨图像的局部细粒度特征,且未排除X射线图像的边缘噪声。也有研究者提出先训练分割或检测网络来裁剪手骨重要区域后再进行评估,但此类方法需要额外的人工注释以及不能够端到端进行训练。针对上述问题,本文基于国外公开骨龄数据集以及国内某儿童医院提供的数据集进行研究,提出了基于关注训练过程中的高响应值区域（即注意力区域）来定位手骨关键部位的骨龄评估方法,有效提高了骨龄评估精度和减少了训练复杂度。本文主要工作如下:1.针对定位手部区域需要额外人工注释问题,提出了基于CAM（Class Activation Map）自动定位手部区域的多阶段骨龄评估方法。首先训练分类网络生成手骨X射线图像的热力图,在热力图上裁剪出网络模型最为关注的手部区域,实现了无需人工注释的手部区域定位,再将裁剪出的手部图像输入进添加注意力机制的Xception＿CBAM网络完成骨龄评估。该方法有效提高了评估精度,证明了关注手骨图像的重要区域对骨龄评估结果具有重要影响。2.为了使评估过程更加关注手骨局部细粒度特征,提出了基于注意力区域定位的端到端骨龄评估模型AHPR-Net（Attention Hand and Parts Region Networks）。AHPRNet先使用选择性卷积描述符聚合方法定位手部区域,再基于区域生成网络原理定位具有高判别特征的注意力局部区域,然后通过共享主干网和全连接层的方式将定位部分和骨龄评估部分集成为一个整体网络框架,实现端到端训练。模型自动定位手部区域以及包含细粒度特征的局部区域后,融合这些区域特征信息提高评估效果,在公开数据集和私有数据集上分别小于6.02个月和小于4.33个月的绝对误差,满足临床检测的应用要求。最后基于国内数据集训练好骨龄评估模型后,开发了骨龄自动评估系统。使用者输入儿童手骨X射线图像后可以得到骨龄评估结果,实现了计算机辅助医疗诊断功能,具有重要的临床应用价值。本研究基于注意力区域定位的方法完成骨龄评估,有效降低了训练成本和提高了评估精度,开发的骨龄评估系统可以作为临床检测的辅助工具,减轻医师工作负担。
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