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龍圖騰網恭喜浙江工業大學申請的專利一種基于細粒度分類的骨齡評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114742745B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210039032.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于細粒度分類的骨齡評估方法是由毛科技;張拓;陳凱彥;陸偉設計研發完成，并于2022-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于細粒度分類的骨齡評估方法在說明書摘要公布了：一種基于細粒度圖像分類的骨齡評估方法，包括：步驟1左手手腕骨X光片圖像的獲取；步驟2輸入本發明中設計的基于細粒度分類的骨齡評估網絡進行骨齡評估；步驟3獲得骨齡評估結果。本發明利用細粒度圖像分類的方法對左手手腕骨X光片進行骨齡評估，設計并實現了一個基于細粒度圖像分類的骨齡評估網絡，在進行骨齡評估時，僅需輸入待評估的X光片以及X光片對應的性別，即可得到評估骨齡值。對于輸入的X光片，骨齡評估網絡能夠自適應地提取出其中包含最多特征信息的若干興趣區域，利用這些興趣區域的圖像特征來進行精確地骨齡評估。該發明對0至18歲青少年的左手手腕骨X光片都能進行準確地骨齡評估，具有較大地應用價值。

本發明授權一種基于細粒度分類的骨齡評估方法在權利要求書中公布了：1.一種基于細粒度分類的骨齡評估方法，包括以下步驟：步驟1：左手手腕骨X光片圖像的獲取；具體包括：1使用python庫函數scipy.misc.imread函數讀取待評估的X光片圖像，保存為array數據類型；2使用python庫函數Image.fromarray函數將array數據類型轉化為Image數據類型；3使用python庫函數transforms.Resize函數將圖像數據都轉化成448*448的大小，對所有待評估的X光片圖像都使用相同的大小；4使用python庫函數transforms.ToTensor將圖像數據轉化為Tensor向量，以供后續的骨齡評估網絡使用；步驟2：輸入基于細粒度分類的骨齡評估網絡進行骨齡評估；所述的骨齡評估網絡包括特征提取器、興趣區域選擇子網、指導子網和評估子網：所述的特征提取器使用ResNet50作為特征提取器來提取左手手腕部X光片的圖像特征；將ResNet50網絡最后的全連接層和Softmax層去除，僅使用網絡的特征提取部分；經過特征提取器，將X光片中地圖像特征提取出來，生成特征圖；所述的興趣區域選擇子網根據特征提取器所提取出的圖像特征，選取出X光片中具有最大信息量的興趣區域，即具有最多圖像特征的興趣區域；興趣區域選擇子網的輸入為特征提取器所生成的特征圖，對這些特征圖，采用了特征金字塔網絡FeaturePyramidNetworks,FPN+路徑聚合網絡PathAggregationNetwork，PAN的結構對不同的特征進行了特征融合；在特征融合后，特征圖中的語言信息以及空間信息被增強，再根據特征圖中響應值，選擇出具有最大信息量的興趣區域，記為R1，R2，…，RK；接著計算K個興趣區域中的信息量，信息量定義為IR，興趣區域選擇子網的目的是按順序選出K個ROI,R1，R2，...，RK，使得它們滿足條件IR1IR2…IRk；所述的指導子網對興趣區域選擇子網進行優化，使興趣區域選擇子網能夠選出最具信息量的ROI；對于ROI選擇子網選出的K的興趣區域，R1，R2，…，RK，指導子網對這些興趣分別進行分類，計算出其置信度CR1，CR2，…，CRK，并將其反饋給興趣區域選擇子網；置信度指的是將興趣區域分類為其對應的真實標簽的概率，置信度越高證明其對于整個手腕骨X光片進行分類具有越大幫助作用；興趣區域選擇子網根據指導子網的反饋，在網絡訓練過程中不斷優化，使得最后選出的興趣區域滿足公式1： 即對于ROI選擇子網中被選出的ROI，如果其信息量更大，其置信度也更高；評估子網進行骨齡評估；對于輸入的手腕骨X光片，特征提取器提取出整張圖片的特征，興趣區域選擇子網選出K個具有最大信息量的興趣區域，通過特征提取器提取出圖像特征；在骨齡評估子網中，將這K+1個特征連接起來，形成新的圖像特征；經過兩層全連接層，得到最終的骨齡評估結果；步驟3：獲得骨齡評估結果；在進行骨齡評估時，將0～18歲按月進行劃分，每個月為一個分類，共228個分類；待評估的左手手腕骨X光片輸入到骨齡評估網絡后，會輸出其對應的骨齡值，范圍在0～228。

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