《表1 0 相关文献研究总结》

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《计算机辅助诊断人脸形态学疾病研究综述》

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2017年，Lumaka等[54]应用FDNA face2Gene解决方案来评估唐氏综合征（DS）面部识别，发现Face2Gene对白种人DS的识别率（80%）高于非洲人（36.8%），用一组非洲DS和非DS的照片训练了face2Gene，非洲人的认可度上升到94.7%。2018年，Vorravanpreecha等[55]使用Face2Gene工具，测试患有唐氏综合症（DS）的泰国儿童与没有患有唐氏综合症（non-DS）的泰国儿童的识别概率，得到87.2%的特异性，准确度为89%。2016年，Kruszka等[56]以来自13个国家不同种族的DS患儿的照片和临床资料作为标注样本量建立检测模型，结果显示，临床特征在不同种族（非洲人、亚洲人、拉丁美洲人）中存在差异，包括出现短头畸形、耳畸形、侧手畸形、凉鞋间隙、颈部皮肤丰富等，其DS检出准确度为94.3%。人脸检测技术用于Down综合征患者检测的相关文献总结，如表10所示。