融合双重注意力网络的儿童骨龄评估方法

Pediatric bone age assessment method combined with dual attention network
张鑫
张俊华
张帅
云南大学 信息学院, 昆明 650500

摘要

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。

基金项目

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)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0110
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3509-3515
文章编号: 1001-3695(2022)11-051-3509-07

发布历史

[2022-05-16] 优先出版
[2022-11-05] 印刷出版

引用本文

张鑫, 张俊华, 张帅. 融合双重注意力网络的儿童骨龄评估方法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (11): 3509-3515. (Zhang Xin, Zhang Junhua, Zhang Shuai. Pediatric bone age assessment method combined with dual attention network [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (11): 3509-3515. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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