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申请/专利权人：深圳市儿童医院

摘要：本申请提供一种基于儿童掌骨和腕骨X片的智能分析及身高预测方法及系统，包括：利用主成分分析方法分析包括骨骼生长速度、骨密度与骨骺线宽度减少间隔因素,运用随机森林算法解析所述因素之间的相关性,得到影响生长预测的关键因素；基于微型生物标记方法和监测系统,在骨骼关键区域部署相应的监测标记物,同时监控所述监测标记物随着骨骺线和软骨板的变化,得到骨骼发育的实时监控数据；对所述骨骼发育的实时监控数据进行处理和分析,包括采用小波变换算法对变化进行特征提取,并利用机器学习算法识别骨骼发育过程中的异常模式,以发现病理性变化。

主权项：1.一种基于儿童掌骨和腕骨X片的智能分析及身高预测方法，其特征在于，所述方法包括：采用医学影像方法获取骨骼图像,通过计算机视觉算法定位和标记骺线及生长板的位置,对骨骺线宽度、长骨长度和骨突形态进行识别和测量,对图像中的区域进行分割,观测骨骺线、长骨生长的变化；利用历史数据中骨骺线的宽度减少、长骨生长的情况通过基于时间序列分析的算法预测其宽度变化趋势,分析宽度变化与生长速度之间的关系，根据骨骺线的变化速率、长骨长度、生理因素及生长速度数据,使用支持向量回归算法训练模型,以预测生长板硬化、长骨生长和骨骺线闭合的趋势；利用主成分分析方法分析包括骨骼生长速度、骨密度、长骨生长与骨骺线宽度减少间隔因素,运用随机森林算法解析所述因素之间的相关性,得到影响生长预测的关键因素；基于微型生物标记方法和监测系统,在骨骼关键区域部署相应的监测标记物,同时监控所述监测标记物随着骨骺线和软骨板的变化,得到骨骼发育的实时监控数据；对所述骨骼发育的实时监控数据进行处理和分析,包括采用小波变换算法对变化进行特征提取,并利用机器学习算法识别骨骼发育过程中的异常模式,以发现病理性变化；结合影响骨骼发育的因素,通过构建的构建骨骺线消失时间预测模型预测骨骺线的消失时间,计算成人的最终身高，还包括：通过在不同年龄、性别和种族的儿童青少年群体中进行交叉验证检验骨骺线消失时间预测模型的普适性和准确性；基于数据平台,整合影像扫描结果、标记数据和生长预测模型的分析,对骨骼关键区域进行长期跟踪，其中，若预测结果显示儿童或青少年存在生长异常风险,则根据患者具体情况和历史医疗记录,使用个性化模型提供有针对性的矫正治疗方案,并动态监测患者的骨骼发育情况,更新生长预测结果,以指导后续治疗。

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