计算机应用研究

作者：张鑫,张俊华,张帅,

单位：云南大学信息学院,昆明650500；

关键词：骨龄评估,X射线图像对齐,双重注意力,深度学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(62063034,61841112)；云南大学研究生实践创新项目(2021Z50)；；

骨龄评估是一种检测儿童内分泌与生长发育异常的常用方法，但深度学习方法中低质量手部X射线图像降低最终评估精度。针对该问题，提出一种增加手部X射线图像感兴趣区域面积的对齐网络，该网络以Swin Transformer结构作为主干网络学习图像手部相似性并取得仿射系数，且在训练过程中无须进行大规模手部标注。在骨龄评估网络中，针对高效通道注意力和空间注意力机制改进，提出双池化高效通道注意力和非对称卷积空间注意力方法，将这两种方法以双重注意力形式与Xception网络相结合提出DA-Xception。在RSNA数据集上进行测试，该骨龄评估方法达到5.37个月的平均绝对误差，相较于其他深度学习方法可更充分提取特征，优化评估结果。

来源：2022年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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