Advertisement

骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020是一款专为医疗专业人士设计的应用程序，用于精确评估儿童骨骼发育情况。通过输入特定数据，软件能快速计算并显示骨龄结果，辅助儿科医生、内分泌科医师等进行生长发育障碍的早期诊断与治疗规划。 骨龄计算器是一款医生使用的辅助软件，用于计算患者的骨龄。使用前需确保电脑已安装.net framework 4.0，并解压文件后即可直接运行。 操作步骤如下： 1. 等级分为从0到8共九个级别，分别对应字母A至I；在输入等级时可以采用数字或对应的字母进行填写。 2. 使用方向键（←、→）可快速调整输入的等级：左箭头使当前数值减一，右箭头则加一。同时支持通过此功能浏览示例X光片，便于临床比较分析。 3. 用Tab和Enter键可以迅速跳转至下一个待填项目；利用↑键能返回至上一个框内继续编辑信息。 此外，在软件界面的上半部分设有X光片展示区域，用于放置用户自行提供的样本图片进行对比参考。请注意该功能需将相关示例图像置于程序所在文件夹中以确保正常显示效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020.rar
    优质
    骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020是一款专为医疗专业人士设计的应用程序，用于精确评估儿童骨骼发育情况。通过输入特定数据，软件能快速计算并显示骨龄结果，辅助儿科医生、内分泌科医师等进行生长发育障碍的早期诊断与治疗规划。 骨龄计算器是一款医生使用的辅助软件，用于计算患者的骨龄。使用前需确保电脑已安装.net framework 4.0，并解压文件后即可直接运行。 操作步骤如下： 1. 等级分为从0到8共九个级别，分别对应字母A至I；在输入等级时可以采用数字或对应的字母进行填写。 2. 使用方向键（←、→）可快速调整输入的等级：左箭头使当前数值减一，右箭头则加一。同时支持通过此功能浏览示例X光片，便于临床比较分析。 3. 用Tab和Enter键可以迅速跳转至下一个待填项目；利用↑键能返回至上一个框内继续编辑信息。 此外，在软件界面的上半部分设有X光片展示区域，用于放置用户自行提供的样本图片进行对比参考。请注意该功能需将相关示例图像置于程序所在文件夹中以确保正常显示效果。
     
  • 手骨骨龄检测训练集881张及其xml标注
    优质
    本数据集包含881张用于手骨骨龄检测的手部X光图像，并配有详细的XML格式标注文件，适用于医学影像分析和机器学习模型训练。 骨龄检测是医学领域中的关键技术之一，主要用于评估儿童的生长发育情况，并判断其是否符合年龄标准。在这个训练集中，我们有881张手骨图像与XML标注文件共同构成的数据集，专门用于训练骨龄检测模型。这个数据集对初学者来说是一个宝贵的学习资源，它涵盖了人工智能在医疗影像分析领域的应用。 首先我们需要理解什么是骨龄检测：通过观察和分析骨骼的X光图像来判断一个人的实际年龄（即其骨骼发育程度）。这种方法尤其适用于儿科及运动医学领域，因为它能更准确地反映个体的真实生长状态，而不仅仅是基于出生日期计算出的生理年龄。 XML标注文件是训练过程中不可或缺的一部分。它们提供了每张手骨图像的具体信息，包括边界框坐标以标识出手骨区域以及可能包含的骨龄数据等细节内容。这些详细的信息对于机器学习算法至关重要，因为这有助于识别和分析骨骼特征，并最终预测个体的实际年龄。 在这个特定的数据集中，“Annotations”文件夹内很可能存放着所有XML标注文件，每个XML都对应一张JPEG格式的手骨图像。“JPEGImages_noCLAHE”文件夹则包含未经对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）处理的原始手骨图像。这种技术能够增强X光影像中的局部对比度，减少伪影并提高骨骼细节可见性；然而未经过该预处理步骤的原始图片可能会导致训练模型时遇到诸如对比度过低或特征不明显等问题。 在人工智能领域中，卷积神经网络（CNN）等深度学习方法常被用于解决此类图像识别任务。通过使用这一数据集进行实践操作，初学者可以学会如何构建和优化CNN模型，并掌握评估其性能的方法如计算精度、召回率及F1分数指标等技巧。 因此，“骨龄检测手骨训练集”为初学者提供了一个平台来学习并理解深度学习技术在医疗影像分析中的应用。通过这个项目的学习，不仅能够获得AI模型的构建和优化经验，还能深入了解医学图像处理与数据分析的相关知识。
     
  • 基于人工智能的儿童腕骨骨龄评测系统评估.pdf
    优质
    本文介绍了一种基于人工智能技术的儿童腕骨骨龄评测系统，并对其准确性和可靠性进行了详细评估。 《人工智能骨龄评测系统评估儿童腕骨骨龄》这篇文章探讨了利用先进的人工智能技术来精确测量并分析儿童手腕骨骼的发育年龄，提供了一种高效且准确的方法来进行儿科医学中的生长发育评估。
     
  • 骨龄检测与关节训练集（九分类，共1800*9张）
    优质
    本数据集包含16200张图像，旨在用于骨龄检测及关节健康评估研究，分为九大类，每类含有1800张图片，适用于深度学习模型的训练与验证。 骨龄检测是医学领域中的一个重要技术手段，它通过分析儿童及青少年的骨骼发育情况来评估其实际年龄。在人工智能（AI）背景下，这一过程可以通过机器学习与深度学习算法实现自动化，从而提高诊断效率和准确性。这个名为“骨龄检测关节训练集九分类1800*9张”的资料包就是为了此目的设计的，它为初学者提供了一个理想的学习平台。 该训练集包含大量样本数据用于教授机器识别不同类别的模式，在这里具体分为九个类别可能代表不同的骨龄阶段或关节状态。每个类别有1800张图像，总计16200张图片的大规模数据集有助于模型学习更复杂的特征，并提高泛化能力。 对于人工智能初学者而言，这个训练集提供了丰富的资源。他们可以了解如何准备和预处理图像数据，包括调整尺寸、归一化及增强等步骤以提升模型性能。这些操作中会接触到卷积神经网络（CNN）的概念，这是一种在图像识别任务中最常用的模型架构。CNN能自动从图像中学习并提取特征，非常适合用于骨龄检测这类视觉任务。 训练模型时需要理解交叉验证、超参数调优、损失函数选择及优化器的重要性。例如可以使用K折交叉验证来评估模型的稳定性，调整学习率和批次大小以找到最佳训练策略；同时利用交叉熵等损失函数帮助模型进行分类任务，并通过Adam或SGD这样的优化器控制模型参数更新方式。 此外初学者还需要掌握准确率、精确率、召回率及F1分数这些评估指标，以便了解模型在不同类别上的表现。特别是在处理不平衡数据集时（某些类别的样本数量远多于其他），精确性和召回率尤为重要。 实际应用中骨龄检测的AI模型能够辅助医生快速且精准地判断患者的生长发育情况，并帮助制定个性化的医疗方案；同时该训练集还可以扩展到其它医学图像识别任务如疾病诊断或病理分析，因为这些领域的基本图像处理和模型训练技术是相通的。 “骨龄检测关节训练集九分类1800*9张”为AI初学者提供了一个涵盖从数据预处理、模型构建、训练至评估全过程的学习资源。通过这个资料包，学习者能够深入理解并实践AI在医学图像识别领域的应用，并为进一步发展打下坚实基础。
     
  • X光手部小关节分类数据集——基于深度学习与骨龄计分法(RUS-CHN).zip
    优质
    本资料包含一个用于X光手部小关节分类的数据集，结合了深度学习技术及骨龄计分方法（RUS-CHN），旨在促进儿科骨骼健康研究和临床应用。 《中华05》中的骨龄计分法RUS-CHN将手部小关节分为桡骨图谱、尺骨图谱、第一掌骨图谱、第一近节指骨图谱、第一远节指骨图谱、第三和第五掌骨图谱、第三和第五近节指骨图谱、第三和第五中节指骨图谱以及第三和第五远节指骨图谱，共计九个图谱。每个图谱包含10到14个不同的等级。该数据集依据上述的各个图谱对X光手部小关节图片进行分类标注。
     
  • 基于深度学习的骨龄检测系统（利用PyTorch、Pyside6及YOLOv5模型）
    优质
    本项目构建了一个基于深度学习技术的骨龄检测系统，采用PyTorch框架和YOLOv5模型进行图像识别，并运用Pyside6开发用户界面，旨在提供高效精准的临床辅助诊断工具。 基于深度学习的骨龄检测识别系统采用PyTorch、Pyside6以及YOLOv5模型构建。
     
  • 年龄估测：利用PyTorch进行年龄估算
    优质
    本项目利用深度学习框架PyTorch构建模型，致力于面部图像中的人的年龄估计。通过训练大规模人脸数据集，实现高精度的年龄预测功能。 使用PyTorch训练一个完全连接的网络来根据人脸图像估算年龄。该模型基于5000张样本图像进行训练。可以通过命令行运行脚本： ```shell python3 age_est.py 输入图像路径 ``` 或者，为了避免出现警告消息，可以添加`-Wignore`参数： ```shell python3 -W ignore age_est.py 输入图像路径 ``` 例如，在测试一个名为`../test.jpg`的图片时，输出为：预计年龄：27.7。这张照片是在法国赢得1998年FIFA世界杯之后拍摄的，当时齐达内大约26岁，并与奖杯合影。该模型对这张图像的估计年龄是27.7。
     
  • 基于深度学习的Hand X射线图像骨龄评估.pdf
    优质
    本论文提出一种利用深度学习技术进行手部X光影像分析的方法，旨在准确评估儿童骨骼发育年龄，为临床诊断提供有力支持。 本段落档介绍了一种基于深度学习的方法来评估手骨X射线图像中的骨龄。通过使用先进的机器学习技术，该方法能够准确地分析儿童的手部骨骼发育情况，并据此估算其生理年龄。这种方法在儿科医学、生长监测以及遗传疾病的研究中具有重要的应用价值。
     
  • MICCAI 2020 RibFrac挑战：肋骨骨折检测与分类
    优质
    RibFrac是MICCAI 2020上的一个挑战赛，专注于利用AI技术进行肋骨骨折的自动检测和分类。比赛汇聚了全球各地的研究人员共同开发高效的医学影像分析方法。 肋骨挑战赛评估脚本。“主”分支是当前用于在线评估的代码，包括检测、分类和分割指标。“旧版”分支则适用于2020年10月4日之前的MICCAI 2020正式挑战评估，在该版本中可用的评估指标较少。文件结构如下：RibFrac-Challenge/ requirements.txt 包含了进行模型评估所需的软件包列表，ribfrac/ evaluation.py 模型评估函数，nii_dataset.py .nii 文件读取的数据集类。 要安装这些软件包，请按照以下步骤操作： 1. 创建一个特定的Anaconda环境并激活它： ``` conda create -n ribfrac python=3.7 conda activate ribfrac ``` 2. 使用pip命令安装所需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • 基于Yolov5和ResNet18的骨龄检测系统源码、模型及数据集（优质毕业设计项目）.zip
    优质
    本压缩包包含一个高质量的毕业设计项目，内容为基于Yolov5与ResNet18神经网络架构的骨龄检测系统。内含完整源代码、训练好的模型以及相关数据集，适合作为深度学习研究和实践的参考。 基于YOLOv5+ResNet18实现的骨龄检测源代码、模型及数据集（高分毕设项目）.zip包含了个人高分毕业设计项目的完整源码，已获得导师的认可，并经过严格调试确保可以正常运行。欢迎下载使用。