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基于TW3-C RUS法的骨龄评估方法研究

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经典TW3-C RUS(Tanner and Whitehouse 3-Chinese RUS)法将手骨的关键骨骺区域严格划分为9个等级,未充分考虑骨骺发育的连续性,导致骨龄评估存在一定误差.针对该问题,本文提出一种基于TW3-CRUS法的改进骨龄评估方法.采用阈值法的思想,动态选择网络模型输出的前N个等级概率值,并将前N个概率值作为权值计算手骨的加权得分,降低由于手骨单一等级判定引起的误差.针对网络模型冗余问题,采用跨阶段局部网络(cross stage partial network,CSP-Net)轻量化深度残差网络(residual network 50,Resnext50).实验表明,改进后的方法对男性骨龄评估的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.4214岁,女性MAE为0.412 8岁,相比于经典TW3-CRUS法,骨龄评估准确率有明显提升.轻量化后的网络模型参数量为46.28 MB,相比Resnext50网络模型有明显降低.
Research on bone age assessment method based on TW3-C RUS method

谷静、孙启雷、张明选

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西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121

骨龄评估 TW3-C RUS 卷积神经网络 模型轻量化

陕西省自然科学基础研究计划

2020SF-370

2023

10.16136/j.joel.2023.05.0304

光电子·激光
天津理工大学 中国光学学会

光电子·激光

CSCD北大核心
影响因子：1.437
ISSN：1005-0086
年,卷(期)：2023.34(5)
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