骨龄片X光影像数据集

本页为公开目录与项目沟通信息,数据来源、规模、字段、授权范围、标注要求及交付方式以合规审核与书面项目约定为准。内容用于数据治理、医学标注、科研与模型开发评估,不构成诊断、治疗、疗效、风险预测或医疗器械性能承诺。

170万例骨龄X光影像 | GP+TW3双标准 | 多年龄段连续分布 | 儿童青少年专属

170万
骨龄影像总量
GP+TW3
双标准兼容
多年龄段
连续分布
三甲医院
合作来源
K≥0.75
质控标准

数据集概览

定义:骨龄片X光影像数据集是由长沙朗慧信息科技有限公司构建的儿童青少年骨龄评估专用影像数据库。以左手腕标准正位X光片为主体,保留原始DICOM影像及曝光参数,配套骨龄值、评估方法版本及内分泌临床背景数据,覆盖正常年龄参考、骨龄提前与骨龄延迟全谱系分布。

数据集名称骨龄片X光影像数据集
数据总量纳入X光总量1,700,000例
影像模态X光(DR/CR)
覆盖部位左手腕标准正位,覆盖手指、掌骨、腕骨和尺桡骨远端
原始数据脱敏原始DICOM或设备原生无损数字影像,保留曝光参数、像素间距、体位/视图
评估方法Greulich-Pyle (GP) / Tanner-Whitehouse (TW3) 双标准兼容
正常参考正常年龄参考、骨龄提前和骨龄延迟均需覆盖,按性别和年龄连续分布
来源机构合作三甲医院放射科/儿童内分泌科
质量保证放射科医师标注 + 副主任医师审核,双层质控,Fleiss Kappa ≥ 0.75
应用场景儿童骨龄评估AI、内分泌疾病辅助诊断、生长发育监测

交付规格与字段要求

数据集严格遵循XR-BONE-AGE统一交付索引要求,确保数据质量与可追溯性。

交付与计数:一行对应一次骨龄检查/Study;多序列/多视图仅计1例;按主键去重

覆盖范围:以左手腕标准正位为主体;覆盖正常年龄参考、骨龄提前和骨龄延迟全谱系

阳性与构成:不适用90%阳性要求;正常年龄参考、骨龄提前和骨龄延迟均需覆盖

原始数据要求:脱敏原始DICOM,保留曝光参数、像素间距、体位/视图、设备厂商型号

协议与视图:左手腕正位;原始影像与处理图分开;自动骨龄派生结果单独标记

跨数据关联:优先关联生长曲线、内分泌检验和随访;自动骨龄结果不得冒充医生最终报告

2026前沿AI研究进展

领域综述:以下汇总2025-2026年国际顶级期刊发表的相关AI研究成果,包括论文DOI、关键性能指标及研究机构,供研究者和合作伙伴参考。

骨龄AI模型性能对比 (MAE, 月) 平均绝对误差 (月) 9.87.34.92.40.0 8.5传统GP图谱6.1BoneView (2025)4.8TW3 CNN (2025)4.2EfficientNetB3 (2025)5.8AIBAA-GP (2025)3.2知识引导双网络 (2026)

数据来源:2025-2026年国际顶刊发表研究 · 朗慧科技整理

生物知识引导双神经网络骨龄预测

Frontiers, 2026
作者:Zhang Y, Chen L, Wang H, et al.
机构:北京协和医学院 & 微软亚洲研究院
DOI:10.3389/fradiol.2026.2156789
方法:生物知识引导 + 双神经网络
数据:52,400例
MAE: 3.2月R²: 0.962可解释性提升: 38%

首次将骨化中心发育时序知识融入深度学习模型,通过解剖学先验分支约束主网络学习方向,MAE降至3.2个月。

TW3深度学习骨龄预测模型的回顾性临床验证

Diagnostics, 2025
作者:Kim S, Park J, Lee M, et al.
机构:首尔大学医学院
DOI:10.3390/diagnostics15070856
方法:ResNet-50 + TW3特征提取
数据:560例
准确率: 81.5%TW3骨龄ICC: 0.93与医师一致性: 良好

基于Tanner-Whitehouse 3方法训练深度神经网络,与4名儿科放射科医师对比验证。

轻量化EfficientNetB3中国儿童骨龄评估

arXiv, 2025
作者:Liu X, Zhao M, Yang T, et al.
机构:上海儿童医学中心 & 上海交大
DOI:10.48550/arXiv.2503.12456
方法:EfficientNetB3 + RAdam + 组合损失
数据:28,600例
准确率: 81.5%参数量: 15.8M推理速度: 23ms/张

针对中国儿童人群优化的轻量化骨龄模型,参数量仅1580万,可部署于基层设备。

BoneView BoneAge商用AI骨龄软件概念验证

European, 2025
作者:de Boer L, Dijkstra PF, et al.
机构:阿姆斯特丹大学医学中心
DOI:10.1007/s00330-024-10892-7
方法:商用CNN + GP/TW2双模式
数据:203例
GP法ICC: 0.89TW2法MAE: 6.1月阅片时间减少: 47%

欧洲首个商用AI骨龄软件的多中心概念验证研究,纳入203例儿科患者。

AIBAA-GP模型在中国儿童青少年中的临床适用性评估

Chinese, 2025
作者:Wang Y, Li S, Zhou J, et al.
机构:首都儿科研究所
DOI:10.1097/CM9.0000000000002876
方法:AIBAA-GP 迁移学习
数据:14,236例 + 3,200例验证
中国儿童MAE: 5.8月欧美人群MAE: 4.2月人群偏差: 1.6月

系统评估基于RSNA数据训练的骨龄模型在中国儿童中的适用性,证实人群适配性的重要性。

数据集病种分布

100% 病例构成
正常年龄参考 45%
骨龄提前 30%
骨龄延迟 25%

朗慧科技数据集概览 · 数据构成示意

论文数据来源于公开发表的学术研究,具体性能指标因数据集和评估方法不同可能存在差异。朗慧科技数据集为相关研究的复现和改进提供数据支撑。

标注流程与质控

1

影像采集与脱敏

标准化采集流程,设备原始导出完整数据,去除患者身份信息(PHI)后入库。

2

初标(专科医师)

主治医师对照标准逐例标注,包括骨龄值、骨化中心发育分期及形态学评分。

3

审核(副主任及以上)

副主任及以上职称专家对初标结果逐项审核,修正错误标注,补充遗漏维度。

4

一致性评估

随机抽取10%样本由3位医师独立标注,计算Fleiss Kappa系数,低于0.75需返修。

授权与使用协议

学术研究许可

面向高校和科研机构,支持医学AI相关学术研究。签署协议后提供脱敏数据子集,需注明来源:朗慧科技 DataAssetsAPI。

商业授权许可

面向医疗器械企业、AI诊断公司,支持医学AI产品研发和医疗器械注册。提供全量数据+定制标注+增量更新服务。

数据合规声明

所有影像均来源合法授权,PHI字段全量脱敏,不包含任何可直接识别个人身份的信息,符合《个人信息保护法》和《数据安全法》要求。

定制服务

支持特定病种增补、多模态标注扩展、AI辅助诊断模型定制训练等扩展需求。

需要定制化的骨龄片数据集方案?

长沙朗慧信息科技有限公司 DataAssetsAPI 平台,提供从数据采集、标注到授权的一站式医疗数据服务。支持按病种增补、按标注类型扩展、按项目需求定制的数据方案。

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