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基于深度学习的Hand X射线图像骨龄评估.pdf

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简介：
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。

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  • 基于深度学习的Hand X射线图像骨龄评估.pdf
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    本项目提供一系列高质量的X射线矿石图像数据集，专为深度学习研究与应用设计，旨在促进矿物识别、分类及自动化勘探技术的发展。 深度学习在矿石图片分类中的应用涉及使用X射线技术来提高识别精度。这种方法可以有效地区分不同类型的矿石，并且对于矿业自动化具有重要意义。通过训练深度神经网络模型，系统能够自动从大量的X射线图像中提取特征并进行准确的分类。
     
  • 基于人工智能的儿童腕骨骨龄评测系统评估.pdf
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  • 骨骨折检测：X射线图像中的Bone-Fracture-Detection
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  • 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
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    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）
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    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。
     
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    本论文提出了一种基于深度学习技术的新型图像除雾算法，通过训练神经网络自动去除图像中的雾霾效应，显著提升图像清晰度和视觉效果。 本段落档探讨了基于深度学习的图像去雾算法的相关研究与应用。通过分析现有技术的局限性，并提出了一种新的方法来改善图像在雾霾环境下的清晰度和细节表现，从而提升用户体验和视觉效果。该文档详细介绍了模型的设计思路、实验设置以及与其他传统及现代去雾技术进行对比的结果分析，为后续相关领域的研究提供了有价值的参考与启示。