骨龄预测方法、装置、介质及电子设备

发明专利有效专利

申请号：
CN201910709174.8
IPC分类号：G16H50/30;G06N3/04
申请日期：
2019-08-01
申请人：
平安科技（深圳）有限公司

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著录项信息

专利名称	骨龄预测方法、装置、介质及电子设备
申请号	CN201910709174.8	申请日期	2019-08-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-07	公开/公告号	CN110660484A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H50/00 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病〔2018.01〕 G16H50/30 用于计算健康指数；个人健康风险评估〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;3;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	平安科技（深圳）有限公司	申请人地址	广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	平安科技（深圳）有限公司	当前权利人	平安科技（深圳）有限公司
发明人	王健宗;高良心
代理机构	深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司	代理人	李镇江

摘要

本公开涉及图像识别领域，揭示了一种骨龄预测方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取待预测的手骨数据；确定所述待预测的手骨数据的性别；按照所述性别，将所述待预测的手骨数据输入至对应性别的卷积神经网络模型，得到由所述卷积神经网络模型输出的预测骨龄，其中，所述卷积神经网络模型预先基于三元组损失函数和回归损失函数训练得到。此方法下，通过利用基于三元组损失函数和回归损失函数训练得到的卷积神经网络模型来进行骨龄预测，提高了骨龄预测效率，降低了骨龄预测成本，提升了骨龄预测的准确率。此外，通过利用特定性别的卷积神经网络模型专门进行相应性别的手骨数据的预测，进一步提高了骨龄预测的准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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