摘要
一种基于深度聚类的桡骨等级细分方法和装置,其方法包括以下步骤:步骤1:使用主成分分析法(PCA)对原始数据进行降维,再利用深度学习方法中的自编码器对桡骨进行特征提取;步骤2:将步骤1中提取到的特征经过聚类算法(k‑means)对其进行分类,完成对桡骨等级的细分,并将步骤1中自编码器的重构损失函数和聚类损失函数加权求和作为联合损失;步骤3:利用插值法对细分后产生的新等级赋予相应的得分。实验结果表明,本发明所提出的方法能够对桡骨进行有效细分,且能够提高骨龄评估的准确度,辅助临床应用。
技术关键词
细分方法
编码器
主成分分析法
深度学习方法
联合损失函数
列表
插值法
损失函数设计
聚类算法
解码器
数据
网络
重建误差
重构误差
线性
元素
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边缘计算环境
多头注意力机制
卸载策略
策略更新
递归神经网络建模
LDPC编码系统
NB‑LDPC编码
符号
复杂度
非二进制低密度奇偶校验
文本特征向量
时空融合特征
局部空间特征
特征提取模块
注意力机制
图像增强模型
伪影
连续系统
小波变换处理
医学影像技术
电力负荷预测方法
结点
建立神经网络模型
表达式
关系