申请/专利权人:中国科学技术大学;安徽省儿童医院(安徽省新华医院、安徽省儿科医学研究所)
申请日:2020-07-16
公开(公告)日:2020-12-01
公开(公告)号:CN112006654A
主分类号:A61B5/00(20060101)
分类号:A61B5/00(20060101);G06N3/04(20060101);G16H50/30(20180101)
优先权:
专利状态码:有效-授权
法律状态:2021.07.13#授权;2020.12.18#实质审查的生效;2020.12.01#公开
摘要:本发明公开了一种基于卷积神经网络和多重注意力机制的骨骼年龄评估方法,包括:训练阶段,主干网络输入为掌骨影像,通过特征提取器获得特征图F,进而得到骨龄回归值;多重注意力模块输入为特征图F,经通过压缩操作与注意力图拆分操作得到M个子注意力图,每个子注意力图再与特征图F点乘,进而得到对应的骨龄回归值;结合主干网络与多重注意力模块得到的骨龄回归值,采用多任务学习策略训练神经网络;测试阶段,将待测掌骨影像输入至训练后的神经网络中,通过其中主干网络得到骨龄评估值。上述模型可被端到端训练;同时能自动生成注意力分布图,具有更好的泛化性;此外,基于2D卷积神经网络,速度快,精度高,平均评估误差在4.1个月内。
主权项:1.一种基于卷积神经网络和多重注意力机制的骨骼年龄评估方法,其特征在于,包括:构建包含主干网络与多重注意力模块的神经网络;训练阶段,主干网络输入为掌骨影像,通过特征提取器获得特征图F,基于特征图F得到骨龄回归值;多重注意力模块输入为特征图F,经通过压缩操作与注意力图拆分操作得到M个子注意力图,每个子注意力图再与特征图F点乘,基于点乘结果得到对应的骨龄回归值;结合主干网络与多重注意力模块得到的骨龄回归值,采用多任务学习策略训练神经网络;测试阶段,将待测掌骨影像输入至训练后的神经网络中,通过其中主干网络得到骨龄评估值。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国科学技术大学;安徽省儿童医院(安徽省新华医院、安徽省儿科医学研究所) 基于卷积神经网络和多重注意力机制的骨骼年龄评估方法
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