Age-Based Morphological Prediction Strategy for Bone Age Prediction

LIN Chong-shan; LIN Xiao-ming; WANG Shuang; WANG Yang; WANG Zheng-dong

doi:10.12263/newIT.2024.04.003

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Age-Based Morphological Prediction Strategy for Bone Age Prediction

RESEARCH PAPER | 更新时间：2025-05-15

- Age-Based Morphological Prediction Strategy for Bone Age Prediction
- New Generation of Information Technology Vol. 7, Issue 4, Pages: 11-15(2024)
- 作者机构：
  
  1.东华理工大学，江西南昌 330031
  2.广东联创工程研究生院，广东佛山 528300
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.12263/newIT.2024.04.003
  CLC： TP30
- Accepted：21 February 2025，
  
  Published：15 April 2024
- 稿件说明：
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林重汕, 林晓明, 王爽, 等. 基于形态学的深度学习骨龄预测模型[J]. 新一代信息技术, 2024, 7(4): 11-15

LIN Chong-shan, LIN Xiao-ming, WANG Shuang, et al. Age-based Morphological Prediction Strategy for Bone Age Prediction[J]. New Generation of Information Technology, 2024, 7(4): 11-15
林重汕, 林晓明, 王爽, 等. 基于形态学的深度学习骨龄预测模型[J]. 新一代信息技术, 2024, 7(4): 11-15 DOI： 10.12263/newIT.2024.04.003.

LIN Chong-shan, LIN Xiao-ming, WANG Shuang, et al. Age-based Morphological Prediction Strategy for Bone Age Prediction[J]. New Generation of Information Technology, 2024, 7(4): 11-15 DOI： 10.12263/newIT.2024.04.003.

摘要

骨龄评估是识别青少年生长障碍的常见临床实践。手骨中的感兴趣区域（Region Of Interest，ROI）因年龄而异，但大多数深度学习模型是基于全年龄段进行训练，特征选择不明确，缺乏临床认知分析。本研究基于不同年龄组的ROI形态特征，结合临床年龄组划分和G-P（Greulich-Pyle）图谱，提出了一种基于分段年龄的形态学预测策略（Age-based Morphological Prediction Strategy

AMPS），该策略主要由2个阶段组成。在第1阶段中训练了基线模型，获得初始化权重；在第2阶段中本文根据临床上各骨龄阶段的形态特征划分年龄区间，并结合基线模型的权重训练了4个分段模型。然后，分段模型根据初评估的骨龄完成预测。此外，本文还引入了数据平衡损失（DB-loss），以缓解不同骨龄组之间的数据不平衡问题。该方法分别在公共数据集和本地医院提供的临床数据集中验证了AMPS的有效性。实验结果表明，公共数据集的平均绝对误差（Mean Absolute Error

MAE）为5.46个月（0.45岁），临床数据集的MAE为6.39个月（0.53岁）。结果显示本文所提出的AMPS，其性能与临床医生相当，在实际场景中具有应用价值。

Abstract

Bone age assessment is a common clinical practice for identifying growth disorders in adolescents. While regions of interest (ROI) in hand radiographs vary with age

most deep learning models are trained based on all age groups

with ambiguous feature selection and a deficiency in clinical cognitive analysis. This study proposes an age-based morphological prediction strategy (AMPS)

which combines the morphological features of ROI among different age groups and integrates clinical age group divisions and the Greulich-Pyle (G-P) atlas. AMPS comprises two stages: a baseline model trained in stage 1 to obtain initial weights

and four segmented models trained in stage 2 based on age intervals defined by morphological characteristics in different clinical bone age stages

using the baseline model weights. The segmented models then refine the bone age prediction. A data balancing loss (DB-loss) is introduced to mitigate data imbalance across age groups. AMPS is validated on the public dataset and the clinical datasets provided by a local hospital

achieving mean absolute errors (MAE) of 5.46 months (0.45 years) and 6.39 months (0.53 years)

respectively. These results demonstrate that AMPS achieves performance comparable to clinicians and holds practical clinical value.

关键词

Keywords

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