面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能和医疗影像交叉学科技术领域，尤其涉及一种面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统。该系统包括：构建模块，用于构建预设分类模型，预设分类模型为轻量型分类模型；训练模块，用于将获取的掌指骨图像作为输入，掌指骨图像对应的预设分类类别作为输出，并基于改进的损失函数训练预设分类模型，得到目标分类模型。本发明专利技术构建的用于对掌指骨图像进行分类的轻量型的分类模型，参数量小，计算速度快。另外对轻量型的分类模型采用改进的损失函数进行训练，得到目标分类模型，使得分类更加准确，能够解决现有技术中骨龄评估时效率低且识别错误率高的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能和医疗影像交叉学科，尤其涉及一种面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统。

技术介绍

1、骨龄评估在儿科生长发育监测与内分泌疾病诊疗中占据核心地位，它为判断儿童生长发育状况、诊断相关疾病提供关键依据。随着医疗技术的进步与医疗需求的增长，骨龄评估技术的发展显得尤为重要。

2、现有技术中以人工智能为代表的自动化骨龄评估，借助深度学习等人工智能技术，试图通过计算机算法实现骨龄的快速诊断。但深度学习模型架构复杂，参数量庞大，导致推理速度慢，难以满足基层医疗场景需求，且误识别率高，导致关键等级容易误判。

技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，以解决现有技术中骨龄评估时效率低且识别错误率高的问题。

2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，包括：

3、构建模块和训练模块；

4、所述构建模块，用于构建预设分类模型；

5、所述训练模块，用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，包括：构建模块和训练模块；

2.根据权利要求1所述的面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，所述预设分类模型，包括：

3.根据权利要求2所述的面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，M基于临床骨龄评估需求取值为14。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，所述改进的损失函数为

5.根据权利要求4所述的面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，所述改进的损失函数...

【技术特征摘要】

1.一种面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，包括：构建模块和训练模块；

2.根据权利要求1所述的面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，所述预设分类模型，包括：

3.根据权利要求2所述的面向掌指骨骨骺分类的多模态特征融合的轻量化系统，其特征在于，m基于临床骨龄评估需求取值为14。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的面向掌指骨骨骺分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞海，刘克省，张彬，
申请(专利权)人：童伴有康河北科技有限公司，
类型：发明
国别省市：