基于深度学习的联合颈椎推断年龄与性别分类方法及系统

本发明公开一种基于深度学习的联合颈椎推断年龄与性别分类方法及系统，包括：将X光头颅定位侧位图像作为基于U‑Net架构的分割网络的输入，得到X光头颅定位侧位图像中单个颈椎的分割掩模；根据颈椎分割掩模设计多种输入工况；针对每个输入工况设置单个颈椎和多种颈椎组合输入组合；以X光头颅定位侧位图像左上角为坐标原点设定范围取ARDA指导的颈椎区域；使用训练后的Efficentnet‑B0模型对针对每个输入工况设置单个颈椎和多种颈椎组合输入组合以及ARDA指导的颈椎区域进行年龄推断和分类，得到X光头颅定位侧位图像对应性别的概率和年龄；通过不同的颈椎组合模式与单个颈椎进行年龄和性别推断精度的比较，进一步提高年龄估计准确性和可靠性。