论文代写关键词：多元线性回归；骨龄；TW3；配对t检验在儿科学上骨龄评估用于诊断生长发育延迟的矮身高儿童和甲状腺机能衰退等内分泌疾病的治疗[1]。骨龄评估能较准确地反映个体的生长发育水平和成熟程度。
摘要：目的:探讨江西地区性早孩骨龄(BA)与雌激素受体(ER)基因多态性的相关性.方法:检测90例江西地区性早孩和70例江西地区正常对照组女孩骨龄,同时应用聚合酶链反应-限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)方法,分析雌激素受体基因型.结果:骨龄提前组的...
2.25~11岁近视儿童年龄与骨龄差的关系由表2可见，在近视儿童中，骨龄差>1a者166例，-1a≤骨龄差≤1a者165例，骨龄差-1a者79例，三者近视占比比较，2差异有统计学意义（χ=21.576，P=0.043），在5~8岁的近视儿童中，骨龄超前的占比最高，骨龄正常范围的
完全自动化的骨龄评估深度学习系统摘要：骨骼成熟度通过不连续的阶段进行，这是常规用于儿科的事实，其中将骨龄评估（BAAs）与评估内分泌和代谢紊乱的年龄年龄进行比较。自1950年推出以来，虽然它是许多疾病评估的核心，但它们并没有改变，以改善繁琐的过程。
Neuromation：一文告诉你如何用CNN检测儿童骨龄.本文来自Medium，由雷锋网AI掘金志黄锦编译。.一直以来，NeuroNuggets和NeuromationResearch系列文章都致力于介绍其优秀团队的人工智能研究人员。.今天要介绍的就是曾获KaggleMaster的AlexanderRakhlin。.Alexander是一位深度...
Alexander是一位深度学习专家，专门研究与医疗影像相关的问题，包括图像分割、物体检测和广义上的卷积神经网络等领域。就在最近，Alexander的合著论文《使用深度卷积神经网络的儿童骨龄评估》被第四届医疗影像分析大会的深度学习研讨会收录（DLMIA
前沿|Neuromation新研究：利用卷积神经网络进行儿童骨龄评估.近日，Neuromation团队在Medium上撰文介绍其最新研究成果：利用卷积神经网络（CNN）评估儿童骨龄，这一自动骨龄评估系统可以得到与放射科专家相似或更好的结果。.该团队评估了手骨不同区域...
Neuromation：一文告诉你如何用CNN检测儿童骨龄.导语：这篇文章展示了一个基于CNN的自动化骨龄评估系统，既有类似专业放射学家的准确性，又不失...
Alexander是一位深度学习专家，专门研究与医疗影像相关的问题，包括图像分割、物体检测和广义上的卷积神经网络等领域。就在最近，Alexander的合著论文《使用深度卷积神经网络的儿童骨龄评估》被第四届医疗影像分析大会的深度学习研讨会收录