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基于深度学习的儿童手骨X光图像骨龄评估方法;;01;骨龄评估是儿童生长发育评估的重要组成部分,对于了解儿童的生长发育状况、预测成年身高以及诊断某些疾病具有重要意义。;目前,国内外已经有一些基于深度学习的骨龄评估方法,但大多数方法都是针对成人或青少年的手骨X光图像进行研究,对于儿童手骨X光图像的骨龄评估研究相对较少。;;02;;;;03;;;数据集准备:收集大量儿童手骨X光图像及对应骨龄标签,进行数据预处理和增强,提高模型泛化能力。
损失函数设计:根据骨龄评估任务的特点,选择合适的损失函数,如均方误差(MSE)或交叉熵(Cross-Entropy)等。
优化算法选择:采用梯度下降法或其改进算法(如Adam、RMSProp等)对模型参数进行优化,提高训练速度和收敛效果。
模型评估与调优:通过划分训练集、验证集和测试集,监控模型在验证集上的性能表现,进行超参数调整和模型结构优化。同时,可采用早停(EarlyStopping)、正则化(Regularization)等策略防止过拟合现象的发生。;04;;;;05;;;结果展示模块;06;;;;THANKS
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