基于Inception-V4与ECA-Net的骨龄自动评估及可视化分析

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摘要：针对人工骨龄评估效率低、主观性强的问题，设计了一种基于深度学习的骨龄评估实验系统。该系统首先通过U-Net网络分割手骨区域，并结合局部直方图均衡化与中值滤波进行图像增强与去噪。核心评估模型采用Inception-V4架构，并集成高效通道注意力（ECA） 模块，以增强对关键骨骼发育区域的特征提取能力。（剩余6176字）

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