【摘 要】
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骨龄预测时,手骨X光片经常存在标尺、伪影、噪声、曝光不当等缺陷.采用常规的滤波加深度学习神经网络等模型进行预测往往正确率不高.提出一种X光片骨龄辅助预测的预处理方法,包括使用专门用于生物医学图像分割的U-Net网络将X光片中手骨分割出来,使用图像二值化对U-Net生成的掩模进行去除背景处理,使用灰度直方图均衡的办法解决图像过亮或过暗的问题.经上述精细预处理后,再进行深度学习神经网络预测,实验结果表
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骨龄预测时,手骨X光片经常存在标尺、伪影、噪声、曝光不当等缺陷.采用常规的滤波加深度学习神经网络等模型进行预测往往正确率不高.提出一种X光片骨龄辅助预测的预处理方法,包括使用专门用于生物医学图像分割的U-Net网络将X光片中手骨分割出来,使用图像二值化对U-Net生成的掩模进行去除背景处理,使用灰度直方图均衡的办法解决图像过亮或过暗的问题.经上述精细预处理后,再进行深度学习神经网络预测,实验结果表明精细的预处理对实验结果有很好的改进作用.
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