論文の概要: Pediatric Bone Age Assessment using Deep Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10169v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 19:43:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 12:33:37.755435
- Title: Pediatric Bone Age Assessment using Deep Learning Models
- Title(参考訳): 深層学習モデルを用いた小児骨年齢評価
- Authors: Aravinda Raman, Sameena Pathan, Tanweer Ali
- Abstract要約: 骨年齢アセスメント(BAA)は、骨格年齢と慢性年齢の年齢差を決定する標準的な方法である。
本研究では,VGG-16,InceptionV3,XceptionNet,MobileNetなどの事前学習モデルを用いて,入力データの骨年齢を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bone age assessment (BAA) is a standard method for determining the age
difference between skeletal and chronological age. Manual processes are
complicated and necessitate the expertise of experts. This is where deep
learning comes into play. In this study, pre-trained models like VGG-16,
InceptionV3, XceptionNet, and MobileNet are used to assess the bone age of the
input data, and their mean average errors are compared and evaluated to see
which model predicts the best.
- Abstract(参考訳): 骨年齢アセスメント(BAA)は、骨格年齢と慢性年齢の年齢差を決定する標準的な方法である。
手動のプロセスは複雑で、専門家の専門知識を必要とします。
ここでディープラーニングが活躍します。
本研究では,vgg-16,inceptionv3,xceptionnet,mobilenetなどの事前学習モデルを用いて入力データの骨年齢を測定し,その平均誤差を比較して,どのモデルがベストを予測しているかを評価する。
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