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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利一種用于小兒骨齡預(yù)測(cè)的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115423779B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211076541.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種用于小兒骨齡預(yù)測(cè)的方法是由簡(jiǎn)坤元;楊夢(mèng)寧;王思敏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于小兒骨齡預(yù)測(cè)的方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種用于小兒骨齡預(yù)測(cè)的方法，包括如下步驟：從帶有骨齡標(biāo)簽的手部X光片公開(kāi)數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取部分手部X光片組成數(shù)據(jù)集，并調(diào)整所有圖片至規(guī)定的大小；建立TENet模型，同時(shí)構(gòu)建訓(xùn)練集；將訓(xùn)練集作為TENet模型的輸入，使用Adam優(yōu)化器對(duì)TENet模型進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)得到訓(xùn)練好的TENet模型。本發(fā)明模型可以對(duì)小兒骨齡進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

本發(fā)明授權(quán)一種用于小兒骨齡預(yù)測(cè)的方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種用于小兒骨齡預(yù)測(cè)的方法，其特征在于：包括如下步驟：S100：選用公開(kāi)數(shù)據(jù)集，公開(kāi)數(shù)據(jù)集包括帶有骨齡標(biāo)簽的手部X光片；隨機(jī)選取部分手部X光片組成數(shù)據(jù)集A，并將A中所有圖片的大小調(diào)整為560×560；S200：建立TENet模型，TENet模型包括手部拓?fù)淠K、邊緣特征增強(qiáng)模塊和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)模型D，其中，邊緣特征增強(qiáng)模塊為改進(jìn)后的Canny邊緣檢測(cè)算法，所述改進(jìn)后的Canny邊緣檢測(cè)算法使用的是雙邊濾波去噪算法和大津算法；S300：構(gòu)建TENet模型的訓(xùn)練集：S310：使用自動(dòng)色彩均衡算法對(duì)A中的圖片進(jìn)行圖片預(yù)處理，得到A中每張圖對(duì)應(yīng)的預(yù)處理圖；S320：使用手部拓?fù)淠K對(duì)A中的圖片進(jìn)行特征提取處理，得到A中每張圖對(duì)應(yīng)的手部拓?fù)鋱D；S330：使用邊緣特征增強(qiáng)模塊對(duì)A中圖片對(duì)應(yīng)的預(yù)處理圖進(jìn)行邊緣強(qiáng)化，得到A中圖片對(duì)應(yīng)的邊緣特征增強(qiáng)圖；S340：重復(fù)S310-S330，遍歷A中所有手部X光片，得到A中每張圖片對(duì)應(yīng)的預(yù)處理圖、A中每張圖片對(duì)應(yīng)的手部拓?fù)鋱D和A中每張圖片對(duì)應(yīng)的邊緣特征增強(qiáng)圖；S350：將S340得到的所有預(yù)處理圖、手部拓?fù)鋱D和邊緣特征增強(qiáng)圖共同組成TENet模型的訓(xùn)練集，其中，每張圖對(duì)應(yīng)的預(yù)處理圖、手部拓?fù)鋱D和邊緣特征增強(qiáng)圖組成一個(gè)訓(xùn)練樣本；S400：預(yù)設(shè)最大迭代次數(shù)，預(yù)設(shè)D的初始學(xué)習(xí)率為μ，對(duì)D進(jìn)行訓(xùn)練：S410：將訓(xùn)練集中的所有訓(xùn)練樣本作為D的輸入，使用Adam優(yōu)化器對(duì)D進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)D的參數(shù)更新，該Adam優(yōu)化器中使用的是MAE目標(biāo)損失函數(shù)；當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)停止訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)模型D’；S420：將使用D’的TENet模型作為訓(xùn)練好的TENet模型；S500：將一個(gè)需要預(yù)測(cè)未知骨齡的小兒手部X光片輸入訓(xùn)練好的TENet模型，輸出即為對(duì)小兒骨齡的預(yù)測(cè)值。

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