换一批骨龄图像分析中的背景冗余处理方法的进展与展望
Progress and Prospect of Background Redundancy Processing Methods in Bone Age Image Analysis
摘要骨龄评估作为监测儿童生长发育及诊断内分泌疾病的关键手段,主要通过分析手和腕部X射线图像实现.然而,传统X射线成像技术的应用常受到背景干扰的影响,降低了评估结果的准确度.近年来,深度学习技术被广泛应用于骨龄影像处理领域,凭借自动识别和提取复杂特征的能力展现出显著优势.本文综述了深度学习在处理骨龄影像背景冗余中的应用进展,重点讨论了感兴趣区域提取、背景分割技术和注意力机制等方法,这些方法能有效去除冗余背景信息,提升骨龄评估的准确度和效率.此外,本文还探讨了现有技术的局限性及未来发展方向,以期为骨龄评估领域提供新的研究思路和实践指导.
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关键词
医学图像X射线成像深度学习骨龄评估背景冗余处理注意力机制medical imagingX-ray imagingdeep learningbone age assessmentbackground redundancy processingattention mechanism
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DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.20241552
发布时间
2025-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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