[发明专利]基于深度学习实现图像分割和分类的骨龄评估方法有效
| 申请号： | 201911194448.0 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111080579B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 高云园;朱涛;高博;王翔坤;甘海涛;张启忠 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/06;G06N3/08;G06T7/155 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习实现图像分割和分类的骨龄评估方法。本发明包含以下步骤：1、使用数字图像处理方法对数据集进行处理，得到更高质量的样本数据；2、手动标记部分手骨图像，利用这部分图像来训练图像分割网络U‑Net，然后，使用训练好的U‑Net对数据集进行分割，得到去除背景后的数据集，并按照一定比例制作成训练集、验证集和测试集；3、利用处理好的数据集对改进的图像分类网络VGG16进行训练；4、利用测试集对训练好的模型进行测试并对结果进行评价。本发明提出的改进方法与原始骨龄评估方法相比，有效地提高了模型对手骨图像评估的准确率，同时有着更高的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 实现 图像 分割 分类 评估 方法 | ||
【主权项】：
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