基于深度学习的骨龄评估方法研究

发布时间：2020-06-30 19:04

【摘要】：骨龄评估是研究青少年儿童内分泌问题和代谢紊乱的重要临床方法。从1955年提出以来,骨龄评估一直都是众多疾病评估的核心。但是多年以来,骨龄评估的方法并没有大的变化,大多数的医院仍采用人工比照图谱的方式来进行骨龄的评估。这种方法的工作量巨大,资源耗费严重,且容易受到人为因素的影响,使得评估准确率不稳定。针对骨龄评估方法中的问题,本文基于深度学习方法,利用图像处理技术和卷积神经网络,研究了骨龄X光图像的前处理方法,以及CNN模型的训练细节,完成的主要研究工作和结果如下:(1)提出了一种手骨X光图像的前处理方法。根据手骨X光图像的特点,在训练深度学习模型前对图像进行处理。使用灰度直方图均衡的方法增强原图像对比度,增加特征显著性。制作目标检测训练集训练SSD模型,检测图像中的几个关键位置。利用提出的手型矫正算法,对手骨姿势进行一致性处理。使用阈值分割结合形态学算法,去除背景干扰,将图像中的手骨分割出来。使用提出的尺寸变换算法,保持图像原始比例的同时,将图像变换成统一尺寸。这样,就得到了去除干扰因素的手骨图像训练集。(2)对于卷积神经网络模型的训练做了研究。对卷积神经网络的结构做了分析,对经典的卷积神经网络结构做了对比和讨论,并且根据需求设计了骨龄评估模型的结构。针对训练时的细节,包括数据增强,超参数调整,防止过拟合等做了研究。设计了可视化方法进行模型可视化。(3)对于训练完成的模型进行效果测试。绘制误差分布图和模型注意力热图,对模型可解释性作了分析。开发了骨龄评测系统。该方法基于深度学习,使用多种方法对图像进行前处理后,利用卷积神经网络模型进行骨龄评估,并且得到了较好的效果。
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R816.8;TP391.41;TP183
【图文】：

浙江工业大学硕士学位论文龄。它在 G-P 图谱上的验证用中得到了 95%的测试样例神经网络（Convolutional N已经有了好几代变更。以计赛（ILSVRC）的比赛结果作乎每一年都会有新的神经网络CNN 模型 AlexNet[21]，这也深更宽的版本，网络结构如当时是比较新的技术点。A的训练。

图 2-1 前处理流程提高图像对比度为训练数据训练 骨关键位置定位型矫正。接着利图像。最后通过会（Radiological 大学，科罗拉多括了 200 张的测试

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本文编号：2735701