骨龄软件

儿科临床中，骨龄与生活年龄的差异对于诊断、治疗及监测儿童内分泌以及生长紊乱等疾病均有重要意义。目前临床广泛应用的骨龄评测方法为图谱法和计分法。图谱法简单、便捷，以手腕部整体作为骨龄评测依据，但某些疾病对儿童手腕部不同类型骨骼有不同影响。计分法(如Tanner Whitehouse Ⅲ法，简称TW3法)分为掌指骨骨龄评分法、腕骨骨龄评分法。已有文献报道基于掌指骨骨龄的人工智能(artificial intelligence， AI)骨龄评测，但对于腕骨骨龄却鲜有涉及，而后者对于诊断儿童性早熟、肥胖、生产缓慢等生长异常均有重要价值。本研究探讨AI系统评测儿童腕骨骨龄的可行性。

AI评测骨龄 采用Dr.Wise AI骨龄评测系统(即Dr. Wise骨龄和生长发育预测软件图1，包括开源深度学习框架Pytorch 1.0及英伟达Titan Xp硬件平台GPU)分析DICOM骨龄片，同时评测骨龄，记录评测时间。

图1 Dr. Wise AI骨龄评测系统

评估腕骨骨龄主要依据头状骨、钩骨、三角骨、月骨、舟骨和大、小多角骨等7枚腕骨骨骺的形态变化和关节面形成过程。腕骨早期发育阶段在X线片上表现为密集的点，随发育而不断增大，最后增长至最佳大

小和特定形状。与长骨发育不同，腕骨在青春期之前发育较快，男孩在13岁左右、女孩在11岁左右腕骨骨龄已经接近成熟。由于腕骨分期的个体差异较大，有学者建议不宜采用腕骨评测儿童骨龄，尤其对年龄稍大的儿童，应使用长骨；但相对于手腕部长短管状骨，腕骨生长发育对性激素的敏感性稍差，结合长骨骨龄的变化有助于早期诊断性早熟。既往研究表明，单纯性生长激素分泌不足儿童骨成熟延迟，而腕骨延迟程度较长骨更严重，故评测腕骨骨龄对诊断及治疗肥胖和生长迟缓等常见生长异常具有重要意义。男孩7岁左右、女孩5岁左右，7枚腕骨会出现重叠。由于腕骨大小、形状和方向均存在多样性，加之软组织不均匀性、骨结构与软组织对比度较低等因素，自动识别和分割骨边界极具挑战。多数自动骨龄评测系统通过识别腕骨区域再提取特征来评测骨龄，但因不能准确识别出重叠区域的腕骨而影响最终评测结果，受主客观因素影响大，且常比人工评测骨龄更为耗时。随儿童年龄增加，AI评测误差与对照医师评测误差均上升，但AI误差上升幅度低于医师，提示随儿童年龄增加，AI骨龄评测系更趋准确，优势更加明显。