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使用更快的R-CNN模型从X射线图像自动量化膝盖骨关节炎的严重程度 作者：Suhas Suresha，Eni Halilaj和ŁukaszKidziński 介绍 使用Python实施的此代码仓库可用于使用训练有素的更快的区域卷积神经网络（R-CNN）模型从X射线图像自动量化膝关节骨关节炎的严重程度（使用Kellgren＆Lawrence评分系统）。 该模型在由斯坦福大学动员中心提供的骨关节炎倡议（OAI）数据集获得的包括膝盖（包括左腿和右腿）的4214幅X射线图像组成的数据集上进行了训练。 执照 项目“膝盖OA阶段”是根据MIT许可证发布的（有关详细信息，请参阅LICENSE文件）。 方法 我们培养更快的区域卷积神经网络（更快R-CNN）与我们的数据集中，以实现以下两个目标：基于KL从X射线图像1.提取物中的膝关节区域和2分类所提取的膝关节区域分数。 更快的R-CNN可以同时实现这两个目