人工智能在法医放射学年龄诊断中的应用价值与研究进展

为解决法医活体年龄诊断中人工评估的局限性，研究人员聚焦人工智能(AI)在放射学方法中的应用，系统综述了卷积神经网络(CNN)和深度卷积神经网络(DCNN)在骨骼年龄评估中的效能，特别以手部X线片和口腔全景摄影(orthopantomography)为例验证其可行性。该研究为建立标准化AI评估体系提供了理论基础，对提升法医学年龄诊断的客观性具有重要意义。

　　关于人工智能(AI)在法医活体年龄放射学诊断中的实施与效用问题正日益受到关注。目前已有大量针对骨骼发育区域年龄评估的研究，本文首次全面综述该领域进展，并以手部X线摄影和口腔全景摄影(orthopantomography)为典型案例进行解析。研究表明，卷积神经网络(CNN)和深度卷积神经网络(DCNN)在此领域展现出显著优势。由于现有AI法医应用研究多基于口腔全景摄影，未来需拓展其他骨骼区域数据。发展方向应聚焦模型优化、数据集扩容与多样性提升，同时建立统一标准以增强结果可比性。