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  1. TOOL · CL_257227 ·

    新的深度学习模型通过整合解剖标志点实现儿科颈椎成熟度分期自动化

    研究人员开发了LM-PCVMNet,一个新颖的深度学习框架,旨在自动化儿科颈椎成熟度(CVM)的评估。该方法整合了解剖标志点信息、热图引导的特征调制以及元数据驱动的相似性建模,以增强特征提取并提高分类准确性。该框架还引入了一个可学习的元数据监督对比损失,以实现更具生物学一致性的特征学习。随模型一同发布的还有一个名为PCVM+的新数据集,包含来自3-15岁患者的1800张侧位头颅X光片,并标注了CVM分期、标志点和元数据,旨在推动儿科正…