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卷积神经网络概述
摘要
骨龄与人的生长密切相关。传统的骨龄评定办法由于是通过人读片完成，所以存在很大的弊端，例如读片时间长短不一，工作量大，主观原因等。为了减少读片医生的工作量，提高读片的准确性与效率，实现骨龄自动评测势在必行。骨龄自动评测能够看成手骨X射线图像分类的问题，但与传统的分类工作不同，手骨X光图像中的辨识特征非常细化，相邻骨龄图像之间的差别很小，分类艰难，而且传统的骨龄自动评测办法十分依赖手工特征的选取,提取过程十分复杂。鉴于现有骨龄自动评测的缺点。本文提出了一种多任务卷积神经网络模型，该网络由OLC模块和BAE模块组成。可以同时估计骨骼
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