[发明专利]一种基于概率的骨龄计算方法

摘要

本发明公开了一种基于概率的骨龄计算方法。通过获取深度学习模型对左手各个骨头的分类等级及对应的概率的基础上，选择可能性最高的2个等级及对应的概率，通过归一化概率与各个骨头等级对应的分值相乘获得各自的分值，再相加获得该块骨头最终的分值，根据CHN法分值表查表得到骨龄。本发明的方法利减少了深度模型分类器输出结果判断错误引起的误差，模糊了各个骨头之间的等级界限，对难以判断等级的骨头可以得到更合理的对应计算分值，提高了CHN法的准确性，使骨龄判断更接近真实值。

主权项

1.一种基于概率的骨龄计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据实际情况选取应用广泛的深度学习网络模型分类器，利用高水平专家组已标定出的14块骨头等级的手腕骨，来训练出深度学习网络模型分类器；步骤2，针对一张全手X光片，经过自动加人工切割获取其14块骨头的图像，并对这14块骨头从1到14进行标号；所述的14块骨头分别为：桡骨，掌1，掌3，掌5，近1，近3，近5，中3，中5，远1，远3，远5，头状骨，钩骨，步骤2，针对第i块骨头，所述的i取值范围是1,2,…,14，使用对应训练好的深度学习网络模型分类器得到其概率分布向量[p1,p2],所述的概率向量p1和p2分别是可能性最大的两个等级的归属概率；步骤3，取出第i块骨头的概率分布向量中概率p1所对应的等级R1和概率p2所对应的等级R2；根据CHN骨头等级得分表来获取第i块骨头等级R1对应的分数S1和等级R2对应的分数S2；步骤4，计算第i块骨头的得分：Di＝[(S1*p1)+(S2*p2)]/(p1+p2)；步骤5，对14块骨头的Di进行相加，得到总分S，根据总分S使用CHN法查表获全手X光片的骨龄。