基于注意力机制的骨龄评估方法

摘要

传统上的骨龄评估主要有计数法、评分法和图谱法等,其本质是在对于样本进行大规模统计并人工设定预测模型.传统方法因为各种因素,需要在不同社会水平、不同人群样本中不断改进算法,并同时存在误差较大、不同种族间可移植性低等问题.随着计算机大数据时代的到来,计算机机器学习逐渐变革各行业的传统统计方法.对于骨龄评估模型,机器学习体现出了人工传统统计所不具有的模型自修正、可移植与广泛应用的能力.本文基于机器学习的注意力模型,具体探讨并初步实践了机器学习的骨龄评估方法,论证了此研究方向的可行性.