[发明专利]一种基于骨龄与身高来预测身高的智能系统

说明书

本发明涉及数据计算技术领域，尤其涉及一种基于骨龄与身高来预测身高的智能系统，包括数据储存模块，其包括样本数据库和骨龄X光片数据库，并用以存储大量预测身高的以往数据，学习处理模块，其用以建立骨龄X光片特征值的数学分布模型并进行深度学习，进而提供可靠的骨龄识别数据，预测分析模块，其用以分别建立骨龄与年龄的数学分布模型和年龄与身高的数学分布模型并进行深度学习，进而根据其分别建立的模型预测骨龄识别数据、当前年龄和当前身高对应的骨垢线闭合身高。本发明通过忽略掉父母的身高因素所带来的主观限制，仅通过对预测对象现有的多时刻发育情况对未来身高进行预测，可以更好的适应时代变化，得出更精准的身高预测数值。

技术领域

本发明涉及数据计算技术领域，尤其涉及一种基于骨龄与身高来预测身高的智能系统。

背景技术

在身高预测现有相关技术的过程中，所采用的多种方法仅通过现身高及父母的身高进行预测，而此类预测身高的方法没有结合孩子现有的发育指标，很难达到准确预测，并且在预测身高时，并未仅根据孩子当前骨龄与身高状态，对孩子未来身高的走向趋势做出预测。

中国专利公开号：CN110265119A。公开了一种骨龄评估与身高预测模型、其系统及其预测方法，包括含影像撷取单元以及非瞬态机器可读介质。影像撷取单元用以取得受试者的目标手骨X光影像数据。非瞬态机器可读介质用以储存程序，当程序由处理单元执行时用以判断受试者的手骨发育状态、骨龄和预测受试者的成年身高。借此，本发明的骨龄评估与身高预测系统可有效提升骨龄评估及身高预测的准确度与敏感度，并可缩短骨龄评估及身高预测的判定时间；由此可见，所述骨龄评估与身高预测模型、其系统及其预测方法，依然存在只根据手骨的发育状态和骨龄作为预测其成年身高的条件的问题，导致其预测的成年身依然存在较大误差。

发明内容

为此，本发明提供一种基于骨龄与身高来预测身高的智能系统，用以克服现有身高预测技术中仅通过父母身高来预测未来身高而没有仅结合当前骨龄、当前年龄和当前身高对未来多段时刻的身高进行预测而导致的预测不准确的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于骨龄与身高来预测身高的智能系统，包括数据储存模块、学习处理模块、预测分析模块，其中，

数据储存模块包括样本数据库和骨龄X光片数据库，样本数据库用以分别储存骨龄与年龄的关系数据和年龄与当前身高的关系数据，骨龄X光片数据库用以储存骨龄对应的非惯用手的标准骨龄X光片；

学习处理模块用以对数据储存模块内骨龄X光片数据库储存的非惯用手的标准骨龄X光片进行深度学习，建立非惯用手的标准骨龄X光片特征值的数学分布模型，学习处理模块参照骨龄与年龄的数学分布模型中对应的非惯用手的标准骨龄X光片进行特征值的学习，并将对应关系数据的非惯用手的标准骨龄X光片传输至骨龄X光片数据库，并更新其建立的数学模型；

具体而言，非惯用手标准骨龄X光片为通过对非惯用手的采取正位拍摄的X光片来判断骨龄，即左手五指自然张开，手心向下，中指与前臂保持中一条直线，手掌不左右移偏，手臂放平不上抬，通过X光片观察左手掌指骨、腕骨及桡尺骨下端的骨化中心的发育程度。

具体而言，学习处理模块包括用于骨龄自动评估的深度学习算法，其可以是利用迁移学习的方法创建基于计算机视觉系统识别项目ImageNet的预训练卷积神经网络模型，亦可以为一种基于特定卷积神经网络的非惯用手X光片的零基础训练模型，只需能够满足本实施例对X光片骨龄的自动评估即可，此不再赘述。

预测分析模块用以根据样本数据库分别建立骨龄与年龄的数学分布模型和年龄与身高的数学分布模型，并通过将当前骨龄与当前年龄的关系数据导入骨龄与年龄的数学分布模型，将当前年龄与当前身高的关系数据导入年龄与身高的数学分布模型，对未来多段时刻的身高及最大身高进行预测，并将预测结果实时传输至样本数据库，更新预测分析模块建立的数学分布模型。