(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910231546.0
(22)申请日 2019.03.26
(71)申请人 浙江康体汇科技有限公司
地址 310000 浙江省杭州市萧山区萧山经
济技术开发区明星路371号3幢3A01室
(72)发明人 毛科技 丁维龙 赵小敏 万臧鑫
陈立建
(74)专利代理机构 北京东方盛凡知识产权代理
事务所(普通合伙) 11562
代理人 宋平
(51)Int.Cl.
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称
识别方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于身高年龄的多分类
器手腕骨等级识别方法。本发明的方法在一个基
于身高和年龄这两个信息的深度学习网络回归
础上，首先通过回归模型得到等级的大致范围，
分类。本发明可以有效提升骨龄等级判断的准确
度，
进而降低最终骨龄判定的误差。权利要求书1页 说明书3页CN 109961099 A 2019.07.02
C N 109961099
A
1.一种基于身高年龄的多分类器手腕骨等级识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、对手腕骨X光片中的14块骨头依次进行编号，所述的14块骨头为：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，对这14块骨头依次从1到14进行编号；用Ni表示第i块骨头在CHN骨龄评估法中的总共等级数目，i＝1， (14)
步骤2、依次针对i＝1，……，14，分别根据实际情况采用一批已经标定了身高、年龄和等级的第i块骨头片样本集来训练得到一个基于深度学习网络的回归模型Mi；
步骤3、依次针对i＝1，……，14，分别根据实际情况采用一批已经标定了骨头等级的第i块骨头片样本集来训练得到以下三分类深度学习网络分类模型：包含等级1、2和3的三分类网络模型，包含等级2、3和4的三分类网络模型，…，包含等级Ni-2，Ni-1和Ni的三分类网络模型；
步骤4、对任意一张需要判别手腕骨等级的左手X光片，结合自动和人工切割获取其14块骨头的图像；
步骤5、依次针对i＝1，……，14，将需要判别的第i块骨头图片输入到回归模型Mi，得到
输出结果ri；
将ri进行下取整并用符号来表示；
步骤6、依次针对i＝1， (14)
使用第i块骨头的输出为这三个等级的三分类网络模型来对第i块骨头进行分类，得到第i块骨头的分类结果ci，作为最终判别的等级。
权 利 要 求 书1/1页
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CN 109961099 A
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