机构名称：
¥ 1.0
抽象目的：在牙科手术之前，使用手动射线照片来计划治疗时间并确定骨骼成熟度。本研究旨在使用不同的深度学习方法来确定手工射线照片的性别。方法：预先处理了1044个个体（534名男性和510名女性）的左手射线照相仪，以阐明图像并调整对比度。在性别分类问题中，Alexnet，VGG16和VGG19转移学习方法都被用作单独的分类器，并将这些方法从这些方法中获取并赋予了支持向量机（SVM）分类器。结果：结果表明，图像分析和深度学习技术在性别确定方面提供了91.1％的精度。结论：手工射线照相表现出性二态性，可用于性别预测。关键字：深度学习； İmage分析；手动X光片；性别确定
使用深度学习方法
主要关键词
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