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年龄预测是临床医学中的一个重要课题和非常活跃的研究领域.最近，由于传统影像学检查中电离辐射的缺点，越来越多的研究使用磁共振影像进行年龄预测.本文基于膝关节MRI数据集，提出了一种新的端到端网络，结合卷积神经网络和Masked-Transformer网络互补地来提取局部特征和全局依赖，并使用一个特征聚合模块来聚合不同局部膝关节MRI切片的特征.通过整合卷积神经网络的特征图和视觉Transformer分支的特征编码，特征提取模块可以互补地提取局部和全局信息，更好地提取与年龄相关的特征.同时，该网络使用由图注意力网络组成的特征聚合模块，用于在特征级别集成不同MRI切片的局部特征，实现多切片局部特征之间的交互.大量实验表明，该方法可以在膝关节MRI年龄估计任务中达到最先进的性能.具体而言，本文方法在MRI数据集上进行了测试，该测试集包括44个年龄在12.0～25.9岁之间的膝关节MRI样本，其中五折交叉验证的最佳结果是年龄平均绝对误差为1.57±1.34岁. 相似文献
732.
以乌东德库岸滑坡为例，充分考虑其发育的地质环境，选取滑坡发育特征、岸坡结构与岩性特征、地质构造与地形地貌特征、灾害诱发因素共4类因子作为滑坡易发性的影响因素.构建单因素分级标准，将库岸滑坡灾害易发性划分为四个等级，即重度易发、中度易发、轻度易发与不易发.应用区间数与集对分析理论，建立基于联系期望概念的库岸滑坡灾害易发性评价新模型，可系统分析滑坡易发性评价指标的区间形式及演化态势.实例分析结果表明，该方法评判结果可靠，且能简化区间数之间关系的分析过程. 相似文献