匹配‘TW3-RUS骨龄7岁0月’的正则表达式
时间: 2023-06-12 17:08:06 浏览: 74
可能的正则表达式:
```
^TW3-RUS骨龄\d+岁\d+月$
```
解释:
- `^` :匹配字符串的开头
- `TW3-RUS骨龄` :匹配特定的字符串
- `\d+` :匹配1个或多个数字
- `岁` :匹配特定的字符串
- `\d+` :匹配1个或多个数字
- `月` :匹配特定的字符串
- `$` :匹配字符串的结尾
相关问题
基于yolov5用voc2007-rus-chn数据集实现手骨骨龄检测
基于YOLOv5和VOC2007-RUS-CHN数据集实现手骨骨龄检测可以按以下步骤进行:
第一步,准备数据集:首先,收集VOC2007-RUS-CHN数据集中与手骨骨龄相关的图像和标注数据。确保每个图像都有对应的手骨骨龄标注,以便训练算法进行检测。
第二步,安装YOLOv5:在计算机上安装YOLOv5,并设置相关的环境依赖。可以从GitHub上的YOLOv5仓库下载代码,并根据文档中的说明进行安装和配置。
第三步,数据预处理:使用数据预处理工具(如OpenCV)对图像进行预处理,例如调整大小、裁剪、归一化等,以便于模型训练。
第四步,标注转换:将VOC2007-RUS-CHN数据集中的标注信息转换为YOLOv5可用的格式。YOLOv5使用txt文件存储每个图像的标注信息,其中包括物体类别、边界框坐标等。
第五步,训练模型:使用YOLOv5的训练脚本对数据集进行训练。根据训练脚本的要求,指定训练数据、模型架构和超参数等,并运行训练命令进行模型训练。
第六步,模型评估:训练完成后,使用YOLOv5进行模型评估,计算模型在测试集上的准确率、召回率等指标,以评估模型的性能。
第七步,推理和检测:使用训练好的模型对新的手骨骨龄图像进行推理和检测。加载训练好的模型,输入待检测的图像,模型会输出检测结果,包括检测到的手骨骨龄和其对应的位置。
最后,根据实际需求,可以根据模型的检测结果进行进一步的分析和处理,例如根据骨龄进行年龄预测和疾病诊断等。以上是基于YOLOv5和VOC2007-RUS-CHN数据集实现手骨骨龄检测的大致步骤。具体的实现细节和调整可以根据实际情况进行进一步优化。
RUS-CHN骨成熟百分位数标准曲线是多少
RUS-CHN骨成熟百分位数标准曲线是根据年龄和性别来确定的,用于评估儿童的骨龄发育水平。以下是RUS-CHN骨成熟百分位数标准曲线的大致数据:
男孩:
- 1岁:骨龄为6.5-13.5个月
- 2岁:骨龄为15-27个月
- 3岁:骨龄为27-39个月
- 4岁:骨龄为36-53个月
- 5岁:骨龄为44-64个月
- 6岁:骨龄为51-76个月
- 7岁:骨龄为58-86个月
- 8岁:骨龄为65-97个月
- 9岁:骨龄为71-107个月
- 10岁:骨龄为77-117个月
- 11岁:骨龄为82-126个月
- 12岁:骨龄为88-134个月
- 13岁:骨龄为93-141个月
- 14岁:骨龄为96-146个月
- 15岁:骨龄为99-151个月
- 16岁:骨龄为101-155个月
- 17岁:骨龄为102-157个月
- 18岁:骨龄为103-158个月
女孩:
- 1岁:骨龄为8-15个月
- 2岁:骨龄为17-29个月
- 3岁:骨龄为28-41个月
- 4岁:骨龄为37-54个月
- 5岁:骨龄为45-66个月
- 6岁:骨龄为52-77个月
- 7岁:骨龄为59-88个月
- 8岁:骨龄为66-99个月
- 9岁:骨龄为72-110个月
- 10岁:骨龄为79-120个月
- 11岁:骨龄为85-130个月
- 12岁:骨龄为90-139个月
- 13岁:骨龄为94-147个月
- 14岁:骨龄为98-154个月
- 15岁:骨龄为101-160个月
- 16岁:骨龄为103-164个月
- 17岁:骨龄为104-167个月
- 18岁:骨龄为105-168个月
需要注意的是,这里提供的数据仅供参考,具体的骨龄评估需要由医生根据实际情况进行判断。