基于卷积神经网络的X图像骨龄评估方法

摘要

针对传统方法中骨骺评估区域多、评估结果对医生的依赖性强、评估准确率低等问题,在TW3-C法基础上提出一种改进的骨龄评估方法。根据中国儿童骨骼发育特点,利用卷积神经网络对评估区域进行精减和分类,将传统的13个骨骼评估区域精减至10个,并改进等级计分法。试验结果显示,在1岁误差范围内,该方法将骨龄的预测值准确率提升至男性94.42%、女性93.64%,平均绝对误差为男性0.414 3岁、女性0.428 6岁,与典型的骨龄评估方法相比,准确率得到显著提高。