骨龄特征点定位、以及预测
课题团队前期应用深度学习方法在基于X线进行骨龄自动预测方法开展了一系列工作。在公共数据集DHADS上开展离散化年龄标签的分类，通过搭建GoogLeNet、ResNet等卷积神经网络，最终实现了91%的识别准确率。在此基础上，我们参加了由北美放射学会RSNA举办的2017年骨龄预测大赛，在1万2千多组标定过的图片集上进行精确到月份的骨龄预测，最终国际排名18/342。我们首先应用UNet结构进行背景...
