《表1 验证集、测试集各性别、年龄组试验结果（MAE)》

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《基于整张手腕部DR影像深度学习特征的人工智能骨龄评估方法》

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注：为了排除计算机对数据为0的组别结果误解误判，该组Mae标注为“nan”

应用该模型对验证集、测试集各性别、年龄段的BA成功进行了评估预测，其BA预测值和儿科放射学医师人工视觉读片结果之间的MAE见表1。其中，验证集MAE 0～18岁为（0.4 6 9±0.3 9 6）岁，男性为（0.4 5 3±0.3 9 6）岁、女性为（0.48±0.395）岁；测试集MAE0～17岁为（0.459±0.371）岁，男性为（0.432±0.334）岁，女性为（0.511±0.429）岁。验证集（图3）、测试集（图4）的模型预测BA值和医生评估B A值的散点图呈一致性分布趋势，说明两者具有较好的一致性。MAE较大值出现在数据量较少的性别组、年龄段组，如训练集中7、8、9、10、11岁以内年龄段女性数据量明显高于男性，相应女：男分别为393:65、337:46、497:47、613:109、620:198，表现在验证集上相应的MAE均数分别为0.55:0.71、0.49:0.75、0.53:1.24、0.54:1.06、0.42:0.75，表现在测试集上相应的MAE均数分别为0.44:0.62、0.5:0.71、0.4:0.78、0.44:0.76、0.4:0.65。另外，在数据量较少的高年龄段MAE也较大。