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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