一种基于深度学习的儿少手腕部X线片骨龄预测系统

本发明涉及医学影像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的儿少手腕部X线片骨龄预测系统，包括相互信号连接的数据采集模块、时序性分析模块、群体分类模块、特征融合模块和预测优化模块，其中：特征融合模块，用于对体操训练群体的腕骨时序序列按腕骨特征强化权重进行特征强化，生成加权后的融合时序序列，通过分别捕获RUS骨与腕骨的时序依赖关系，输出动态腕骨骨龄向量和动态RUS骨骨龄向量；预测优化模块，用于根据双通道深度学习模型，针对体操训练群体构建腕骨主导预测通道和RUS骨辅助预测通道。本发明通过群体分类与时序性动态特征融合，结合双通道深度学习模型，实现普通儿童与体操训练儿童的差异化骨龄预测及腕骨发育延迟精准评估。