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摘要：本发明涉及医学影像处理技术领域，具体涉及基于自定义注意力矩阵与轻量级网络的骨龄预测方法，包括以下步骤：S1：将骨龄预测数据集根据年龄段进行分组；S2：将骨龄预测数据集进行预处理；S3：基于专家标注的生长区域构建自定义注意力矩阵；S4：对预处理后的骨龄图像进行特征提取，生成初步加权特征图；S5：加权特征图通过轻量级网络进行深度特征提取，并通过预测层输出骨龄预测结果；S6：生成详细的骨龄预测报告。本发明，通过引入自定义注意力矩阵和轻量级网络架构，有效地提升了骨龄预测的准确性和效率，同时降低了对计算资源的依赖，使得该方法不仅精准而且实用，适用于各种医疗环境。
主权项：1.基于自定义注意力矩阵与轻量级网络的骨龄预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将骨龄预测数据集根据年龄段进行分组，其中每个年龄段间隔6个月；S2：将骨龄预测数据集进行预处理；S3：基于专家标注的生长区域构建自定义注意力矩阵；S4：对预处理后的骨龄图像进行特征提取，生成初步加权特征图；S5：加权特征图通过轻量级网络进行深度特征提取，并通过预测层输出骨龄预测结果；S6：对骨龄预测结果进行后处理，以生成详细的骨龄预测报告。
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百度查询： 温州医科大学 基于自定义注意力矩阵与轻量级网络的骨龄预测方法
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