[發明專利]骨齡評測方法和裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010147305.0
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111402213B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 宮平;俞益洲
• 申請（專利權）人: 北京深睿博聯科技有限責任公司;杭州深睿博聯科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;A61B6/00
• 代理公司: 北京天方智力知識產權代理有限公司 11719
• 代理人: 賈耀梅

1.一種骨齡評測方法，其特征在于，包括：

將骨骼X射線影像輸入骨齡評測網絡模型以獲得概率分布數據，其中所述概率分布數據包括對應多個標準骨齡圖譜的多個匹配概率值，其中所述多個標準骨齡圖譜對應多個骨齡標準值；

將所述骨骼X射線影像輸入不確定性估計網絡模型以獲得用于表征所述骨骼X射線影像的所述骨齡評測值的不確定性的不確定性預測值；以及

當所述不確定性預測值大于預設閾值時，發送重點審核提示信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述骨齡評測網絡模型通過分布式學習的訓練過程預先建立，所述分布式學習的訓練過程的訓練目標為正態分布的目標概率分布數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，進一步包括：基于所述概率分布數據獲得對應所述骨骼X射線影像的骨齡評測值，其中，所述骨齡評測值為以所述多個匹配概率值為權重的所述多個骨齡標準值的加權平均值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述不確定性估計網絡模型通過如下訓練過程預先建立：

獲得多個骨骼X射線影像樣本，其中每個所述骨骼X射線影像樣本包括由多位醫生標注的骨齡標注值；

基于所述骨骼X射線影像樣本和所述多個骨齡標準值計算每個所述骨骼X射線影像樣本的經驗概率分布數據，其中，所述經驗概率分布數據包括對應所述多個標準骨齡圖譜的多個經驗概率值，每個所述經驗概率值為所述骨齡標注值與所述骨齡標準值匹配的醫生的數量占比；

基于所述經驗概率分布數據獲得不確定性樣本數據；以及

以所述多個骨骼X射線影像樣本為訓練集，所述不確定性樣本數據為訓練目標訓練深度卷積神經網絡以獲得所述不確定性估計網絡模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述經驗概率分布數據獲得不確定性樣本數據包括：

所述不確定性樣本數據為所述經驗概率分布數據的如下度量指標中的一種：方差、信息熵和標準差。

6.一種骨齡評測裝置，其特征在于，包括：

骨齡評測網絡模型，配置為基于骨骼X射線影像獲得概率分布數據，其中所述概率分布數據包括對應多個標準骨齡圖譜的多個匹配概率值，其中所述多個標準骨齡圖譜對應多個骨齡標準值；以及

不確定性估計網絡模型，配置為基于所述骨骼X射線影像獲得用于表征所述骨骼X射線影像的所述骨齡評測值的不確定性的不確定性預測值；以及

提示模塊，配置為當所述不確定性預測值大于預設閾值時，發送重點審核提示信息。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，進一步包括：

第一訓練模塊，配置為通過分布式學習的訓練過程預先建立所述骨齡評測網絡模型，所述分布式學習的訓練過程的訓練目標為正態分布的目標概率分布數據。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，進一步包括：

骨齡計算模塊，配置為基于所述概率分布數據獲得對應所述骨骼X射線影像的骨齡評測值，其中，所述骨齡評測值為以所述多個匹配概率值為權重的所述多個骨齡標準值的加權平均值；以及

第二訓練模塊，配置為通過如下訓練過程預先建立所述不確定性估計網絡模型，包括：

樣本獲取單元，配置為獲得多個骨骼X射線影像樣本，其中每個所述骨骼X射線影像樣本包括由多位醫生標注的骨齡標注值；

經驗概率計算單元，配置為基于所述骨骼X射線影像樣本和所述多個骨齡標準值計算每個所述骨骼X射線影像樣本的經驗概率分布數據，其中，所述經驗概率分布數據包括對應所述多個標準骨齡圖譜的多個經驗概率值，每個所述經驗概率值為所述骨齡標注值與所述骨齡標準值匹配的醫生的數量占比；

不確定性計算單元，配置為基于所述經驗概率分布數據獲得不確定性樣本數據；以及

訓練執行單元，配置為以所述多個骨骼X射線影像樣本為訓練集，所述不確定性樣本數據為訓練目標訓練深度卷積神經網絡以獲得所述不確定性估計網絡模型。