【摘要】：骨齡評估是研究青少年兒童內(nèi)分泌問題和代謝紊亂的重要臨床方法。從1955年提出以來,骨齡評估一直都是眾多疾病評估的核心。但是多年以來,骨齡評估的方法并沒有大的變化,大多數(shù)的醫(yī)院仍采用人工比照圖譜的方式來進行骨齡的評估。這種方法的工作量巨大,資源耗費嚴重,且容易受到人為因素的影響,使得評估準確率不穩(wěn)定。針對骨齡評估方法中的問題,本文基于深度學習方法,利用圖像處理技術和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,研究了骨齡X光圖像的前處理方法,以及CNN模型的訓練細節(jié),完成的主要研究工作和結(jié)果如下:(1)提出了一種手骨X光圖像的前處理方法。根據(jù)手骨X光圖像的特點,在訓練深度學習模型前對圖像進行處理。使用灰度直方圖均衡的方法增強原圖像對比度,增加特征顯著性。制作目標檢測訓練集訓練SSD模型,檢測圖像中的幾個關鍵位置。利用提出的手型矯正算法,對手骨姿勢進行一致性處理。使用閾值分割結(jié)合形態(tài)學算法,去除背景干擾,將圖像中的手骨分割出來。使用提出的尺寸變換算法,保持圖像原始比例的同時,將圖像變換成統(tǒng)一尺寸。這樣,就得到了去除干擾因素的手骨圖像訓練集。(2)對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練做了研究。對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)做了分析,對經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)做了對比和討論,并且根據(jù)需求設計了骨齡評估模型的結(jié)構(gòu)。針對訓練時的細節(jié),包括數(shù)據(jù)增強,超參數(shù)調(diào)整,防止過擬合等做了研究。設計了可視化方法進行模型可視化。(3)對于訓練完成的模型進行效果測試。繪制誤差分布圖和模型注意力熱圖,對模型可解釋性作了分析。開發(fā)了骨齡評測系統(tǒng)。該方法基于深度學習,使用多種方法對圖像進行前處理后,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行骨齡評估,并且得到了較好的效果。
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R816.8;TP391.41;TP183
【圖文】：

浙江工業(yè)大學碩士學位論文齡。它在 G-P 圖譜上的驗證用中得到了 95%的測試樣例神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional N已經(jīng)有了好幾代變更。以計賽（ILSVRC）的比賽結(jié)果作乎每一年都會有新的神經(jīng)網(wǎng)絡CNN 模型 AlexNet[21]，這也深更寬的版本，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如當時是比較新的技術點。A的訓練。

圖 2-1 前處理流程提高圖像對比度為訓練數(shù)據(jù)訓練 骨關鍵位置定位型矯正。接著利圖像。最后通過會（Radiological 大學，科羅拉多括了 200 張的測試

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本文編號：2735701