基于深度学习自动化评估四川汉族青少年左手腕关节骨龄     被引量：1

Automated bone age assessment of left hand and wrist in Sichuan Han adolescents based on deep learning

中文题名：基于深度学习自动化评估四川汉族青少年左手腕关节骨龄

作者：占梦军 张世杰 刘力 刘华 白洁 田雪梅 宁刚 李媛 张奎 陈虎 邓振华

第一作者：占梦军

机构：[1]四川大学华西基础医学与法医学院,四川成都610041;[2]四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川成都610065;[3]北京市公安局,北京10085;[4]公安部物证鉴定中心,北京100038;[5]四川大学华西第二医院放射科,四川成都610041;[6]四川大学计算机学院,四川成都610065

年份：2019

卷号：34

期号：5

起止页码：427-432

中文期刊名：中国法医学杂志

中文关键词：法医影像学;骨龄;数字化X线片;深度学习;图像识别;人工智能;

摘要：目的运用深度学习对四川汉族青少年左手腕关节数字化X线片进行图像识别,实现左手腕关节骨龄的自动化评估。方法收集3281例9.0-20.0岁四川汉族青少年左手腕关节正侧位X线片,将预处理后的图像作为模型输入,将改进后的AlexNet作为图像识别的深度学习网络模型。从上述总体样本中分别选取男、女各60%的样本作为模型的训练集,将男、女各10%的样本作为模型的验证集,30%的样本作为测试集,并获取模型估计值与实际年龄在±1.0岁误差范围内的图像识别准确率以及模型估计值与实际年龄之间的平均绝对误差。结果深度学习网络模型的测试结果显示,在±1.0岁误差范围内的图像识别准确率,男性为81.08%,女性为87.56%。模型估计值与实际年龄之间的平均绝对误差,男性为0.90岁,女性为0.72岁。结论运用深度学习实现四川汉族青少年左手腕关节骨龄自动化评估具有一定可行性,为法医学骨龄鉴定自动化软件的开发奠定了基础。

分类号：DF795.1[法医基础科学]

收录：CSCD:【CSCD2019_2020】；医学文摘;日本科学技术振兴机构数据库;文摘与引文数据库;中国科技核心期刊;普通刊;