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骨龄评估是研究儿童內分泌、遗传因子和生长障碍的常用临床手段，传统骨龄评估方法耗时较长，易受评估者主观因素影响产生误差，而现有自动提取临床特征的骨龄评估方法精度低且泛化能力差。提出一种基于深度学习的端到端手骨ⅹ射线图像自动骨龄评估方法。去除 Inception Resnet V2网络的 Softmax层优化结构，在nception模块中增加非对称卷积核提高特征图分类精度，引亼残差连接结构避免梯度消失或爆炸冋题，同时采用均方误差损失函数对骨龄评估回归性能进行评价，并使用分层K折交叉验证法保证数据集样本分类均衡。实验结果表明，与采用 Bonet网络的骨龄评估方法相比，该方法评估的骨龄与真实骨龄平均绝对误差减少0.4230岁，骨龄预测精度更高。
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