骨龄测评系统是一种利用人工智能技术，根据儿童的手腕X线片，自动计算和评估其骨龄的系统。骨龄是反映儿童生长发育水平的重要指标，与身高、体重等指标相比，能够更准确地反映儿童的实际发育水平和成熟度。传统的骨龄评估方法是由医生手工将X线片与参考标准进行比较，这种方法既耗时又存在主观差异。骨龄测评系统可以大大提高骨龄评估的效率、精度和一致性，为医生提供更全面的决策支持。
骨龄测评系统的实现一般包括以下几个步骤：
- 数据预处理：对输入的X线片进行归一化、分割、标准化等操作，以消除图像的差异和噪声，保留和增强骨骼的特征。
- 骨龄评估模型：利用深度学习或机器学习的方法，构建一个能够根据X线片的特征，预测和输出骨龄值的模型。常用的模型有卷积神经网络、支持向量机、随机森林等。
- 骨龄评估标准：根据不同的国家和地区，选择合适的骨龄评估标准，如中华-05标准、Greulich-Pyle标准、Tanner-Whitehouse标准等，将模型输出的骨龄值与标准进行对比和校准。
- 骨龄评估报告：根据骨龄评估的结果，生成一个包含骨龄值、生长曲线、生长预测等信息的结构化报告，为医生和患者提供参考。
骨龄测评系统是人工智能在医疗领域的一个重要应用，有助于促进儿童健康的发展和管理。
