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学生项目目录 - 蒙彼利埃理工学院
我们的最终解决方案是在 SolidWorks 中设计的，并进行了 3D 打印。它由可以相对移动的不同部件组成。这些部件通过枢轴连接，扭转弹簧使设备更加坚固。为了确定不同指骨之间的角度，我们通过惯性测量单元测量角度。了解弹簧的刚度、枢轴之间的不同距离和指骨的角度，我们可以计算手指的关节扭矩。
使用 X 射线手部图像进行基于人工智能的年龄估计
骨龄评估有多种用途。它可以帮助儿科医生预测生长、青春期开始、识别疾病，并评估缺乏适当身份证明的人是否是未成年人。这是一个耗时的过程，也容易出现观察者内差异，从而导致许多问题。本论文尝试通过使用不同的物体检测方法来检测和分割对评估具有解剖学重要性的骨骼，并使用这些分割的骨骼来训练深度学习模型来预测骨龄，从而改善和加快骨龄评估。使用了一个包含 12811 张婴儿至 19 岁人群的 X 射线手部图像的数据集。在第一个研究问题中，我们比较了三种最先进的物体检测模型的性能：Mask R-CNN、Yolo 和 RetinaNet。我们选择了性能最佳的模型 Yolo，以分割数据集中指骨的所有生长板。我们继续使用分割和未分割的数据集训练四种不同的预训练模型：Xception、InceptionV3、VGG19 和 ResNet152，并比较了性能。我们使用未分割和分割的数据集都取得了良好的结果，尽管使用未分割的数据集的性能略好。分析表明，通过增加腕骨、骨骺和骨干的生长板检测，我们可能能够使用分割数据集实现更高的准确率。性能最佳的模型是 Xception，使用未分割的数据集实现了 1.007 年的平均误差，使用分割的数据集实现了 1.193 年的平均误差。