骨龄自动化评估的研究进展

发布时间：2024-03-25 03:17

　　骨龄是反映人体生长发育的一项重要指标,能够较为客观地反映个体生长发育水平及成熟度。传统的人工骨龄评估通常是将左手腕X线片与参考标准进行比较,从而获得相应的骨龄值,该方法既耗时又存在观察者间的差异。近年来,随着计算机科学的不断发展,促使骨龄评估开始由传统的人工评估向自动化评估转变。虽然骨龄自动化评估的研究已相当多,但大部分仍处于实验阶段。本文综述了近年来国内外学者在骨龄自动化评估方面的相关研究与进展,以期为相关研究人员提供参考与研究思路。

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【文章目录】：
1 传统人工骨龄评估方法
2 基于计算机辅助的骨龄评估方法
3 基于传统机器学习的骨龄自动化评估方法
    3.1 基于腕骨的神经网络系统
    3.2 基于主动形状模型的骨龄评估系统
    3.3 基于粒子群算法的人工神经网络系统
    3.4 BoneXpert系统
    3.5 基于支持向量机的骨龄评估系统
    3.6 基于直方图的自动化网络系统
4 基于深度学习的骨龄自动化评估方法
5 深度学习在骨龄自动化评估中的应用前景



本文编号：3938455