山西省青少年锁骨胸骨端骨龄推断数学模型的构建

发布时间：2024-12-01 05:23

　　 目的基于我国山西省青少年锁骨胸骨端骨骺发育情况与年龄的相关性,利用多元统计方法建立骨龄推断的数学模型。方法利用薄层计算机体层扫描技术对山西省562例胸锁关节样本(454例建模,108例外部验证)进行扫描,获取容积再现后采集双侧锁骨胸骨端骨骺面积、干骺端面积、锁骨胸骨端骨骺最长径、干骺端最长径,并分别计算双侧骨骺面积与干骺端面积之比、骨骺最长径与干骺端最长径之比等指标,再利用多元回归及随机森林判别构建青少年活体年龄推断的数学模型。结果观察指标与年龄均具有较强的相关性(r>0.85)。基于双侧骨骺最长径与干骺端最长径之比、骨骺面积与干骺端面积之比建立的男女性多元线性回归数学模型(4个指标全部进入模型)内部验证准确率(±1.0岁)均在92%以上,108例外部验证准确率(±1.0岁)均大于70%。随机森林判别模型对18.0周岁以上(≥18.0周岁)以及未满18.0周岁的袋外数据错误率均低于2%,108例外部验证结果的准确率也均大于80%。结论本研究构建的回归及判别模型具有一定的可靠性及准确性,可用于山西省青少年活体年龄推断。

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【部分图文】：

图1 锁骨胸骨端VR图像的测量示意图

将锁骨胸骨端薄层计算机体层扫描图像按照年龄升序排列，使用CarestreamVuePACS阅片软件（GCPACS1.5.1.5.0417-vue121，中国锐轲公司）分析图像（包括横断面和冠状面）中骨骺发育形态，观察双侧锁骨胸骨端继发骨化中心是否出现、初期出现的形态与位置。....

图2 随机森林判别模型分类结果图

基于判别模型结果显示：男性判别模型（400个决策树，3个节点）的袋外数据错误率为0.42%,238例样本中有1个样本被判别错误，54例外部验证样本中有44例被正确识别，准确率为81.48%，受试者操作特征（receiveroperatingcharacteristic,ROC....

本文编号：4013601