[发明专利]骨龄预测方法、装置、介质及电子设备有效
| 申请号： | 201910709174.8 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110660484B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;高良心 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 李镇江 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开涉及图像识别领域，揭示了一种骨龄预测方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取待预测的手骨数据；确定所述待预测的手骨数据的性别；按照所述性别，将所述待预测的手骨数据输入至对应性别的卷积神经网络模型，得到由所述卷积神经网络模型输出的预测骨龄，其中，所述卷积神经网络模型预先基于三元组损失函数和回归损失函数训练得到。此方法下，通过利用基于三元组损失函数和回归损失函数训练得到的卷积神经网络模型来进行骨龄预测，提高了骨龄预测效率，降低了骨龄预测成本，提升了骨龄预测的准确率。此外，通过利用特定性别的卷积神经网络模型专门进行相应性别的手骨数据的预测，进一步提高了骨龄预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 方法 装置 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种骨龄预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待预测的手骨数据；/n确定所述待预测的手骨数据的性别；/n按照所述性别，将所述待预测的手骨数据输入至对应性别的卷积神经网络模型，得到由所述卷积神经网络模型输出的预测骨龄，其中，所述卷积神经网络模型预先基于三元组损失函数和回归损失函数训练得到。/n
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