O ṣeun fun lilo ẹda.com. Ẹya ẹrọ lilọ kiri ayelujara ti o nlo ni atilẹyin CSS lopin. Fun awọn esi to dara julọ, a ṣeduro lilo ẹya tuntun ti ẹrọ aṣawakiri rẹ (tabi pa ipo ibamu ni Internet Explorer). Ni asiko yii, lati rii daju atilẹyin ti nlọ lọwọ, a n ṣafihan aaye naa laisi aṣa tabi JavaScript.
Awọn eyin ni a ka si atọka deede julọ ti ọjọ-ori ara eniyan ati pe a lo nigbagbogbo ni iṣiro ọjọ-ori. A fojusi lati ṣe ipinnu awọn iṣiro iṣedede ti o da lori awọn oni-nọmba ehín nipa ifiwera awọn iṣiro iṣiro-ọrọ ati iṣẹ akanṣe ti Aaye ọdun 18 pẹlu awọn ọna ti aṣa ati awọn iṣiro ọjọ-ori data ti o dada. Apapọ ti awọn irinṣẹ redio ti a gba lati Korean ati awọn ara ilu Japanese ati awọn ọdun sẹyin 15 si 23 ọdun. Wọn pin sinu eto ikẹkọ kan, ọkọọkan ti o ni 900 Awọn aami redio, ati ipo idanwo inu ti ara ilu Japans ti Japans. A ṣe afiwe deede ipele-ipele ati ṣiṣe ti awọn ọna aṣa pẹlu awọn eto idanwo ti awọn awoṣe iwakusa data. Ise deede ti ọna aṣa lori eto idanwo inu jẹ gaju ti o ga ju ti awoṣe iwakusa data lọ, tumọ si aṣiṣe idii, gbongbo tumọ si aṣiṣe to square <0.24 ọdun). Iṣẹ ṣiṣe ipinfunni fun gige Conboff 18 tun jẹ iru laarin awọn ọna aṣa ati awọn awoṣe iwakusa data. Nitorinaa, awọn ọna aṣa le paarọ rẹ nipasẹ awọn awoṣe iwakusa data nigbati o nṣe agbeyewo ọjọ-ori awọn ọjọ-ori nipa lilo idagbasoke ati awọn agbalagba ọdọ.
Iṣiro-ori ehín ni lilo pupọ ni oogun akoko ati awọn settitritric. Ni pataki, nitori ibamu giga laarin ọjọ-ori onisẹ ati idagbasoke ehín nipa awọn ipo idagbasoke ọjọ ehbalac jẹ idasi pataki fun iṣiro ọjọ-ori ati ọdọmọkunrin. Sibẹsibẹ, fun awọn ọdọ, ṣe ifojusi ọjọ ori ehín ti o da lori awọn idibajẹ ti o ni awọn idibajẹ rẹ nitori idagbasoke ehín fẹrẹ pari, pẹlu awọn iyasọtọ ti molars kẹta. Idi ti ofin ti ipinnu awọn ọmọde ti awọn ọdọ ati awọn ọdọ ni lati pese awọn iṣiro deede ati ẹri ti onimọ-jinlẹ ti wọn ti de ọjọ-ori pupọ. Ninu adaṣe ti ofin-ofin ti awọn ọdọ ati awọn agbalagba ọdọ ni Korea, ọjọ-ori ti ifoju-ọna 18 ni a sọ asọtẹlẹ da da lori data ti o sọ nipasẹ Oh Et al 5.
Ikẹkọ ẹrọ jẹ iru ẹrọ ti orí atọwọda (AI) ti o leralera oye oye, awọn iṣoro nla ti awọn oniwe-tirẹ, ati mu siseto data. Ikọ ẹrọ ẹrọ le rii awọn apẹẹrẹ ti o farapamọ ni awọn iwọn nla ti data6. Ni ifiwera, awọn ọna kilasika, eyiti o jẹ-owo-insul-iná ati gbigba akoko, le ni awọn idiwọn nigbati o ba n ba pẹlu awọn iwọn nla ti data eka ti o nira lati lọwọ pẹlu ọwọ. Nitorinaa, ọpọlọpọ awọn ijinlẹ ti wa ni lilo awọn imọ-ẹrọ kọmputa tuntun lati dinku awọn aṣiṣe eniyan ati data data multidimener ti o dara julọ .9,101,12. Ni pataki, eko ti o jinlẹ . Fun apẹẹrẹ, Halabi et Al 13 ti a ṣe agbekalẹ akọle Algorithm Da lori Nẹtiwọki Neal nipa lilo awọn ọwọ ọwọ. Iwadi yii dabaa awoṣe ti o kan ẹrọ kikọ ẹrọ si awọn aworan iṣoogun ati ṣafihan pe awọn ọna wọnyi le ṣe imudarasi deede ayẹwo. Li Et Al14 ti o jẹ ọjọ-ori lati awọn aworan X-RayVic ni lilo CNN CNN ati afiwe wọn pẹlu awọn abajade ipadasẹhin nipa lilo iṣiro ipele. Wọn rii pe awoṣe CNN ti o jinlẹ fihan iṣẹ ṣiṣe iṣiro ọjọ-ori kanna bi awoṣe igbagbọ Ibile. Guot et al. Ikẹkọ [15] Imọye Aye Ipilẹṣẹ O da lori Ijabọ Ehn da lori Awoṣe Ehn ti o da lori Awoṣe CNN ṣe afihan iṣẹ akanṣe ọjọ-ori rẹ.
Most studies on age estimation using machine learning use deep learning methods13,14,15,16,17,18,19,20. Ayebaye ọjọ-ori ti o da lori ẹkọ ti o jinlẹ ni a royin lati jẹ deede diẹ sii ju awọn ọna aṣa lọ. Sibẹsibẹ, ọna yii n pese anfani diẹ lati ṣafihan ipilẹ imọ-jinlẹ fun awọn iṣiro ọjọ-ori, bii awọn olugbala ọjọ-ori ti a lo ninu awọn iṣiro. Ariyanjiyan labẹ ofin tun wa lori ti o ṣe awọn ayewo naa. Nitorina, iṣiro ọjọ-ori ti o da lori ẹkọ jin nira lati gba nipasẹ awọn alaṣẹ ati awọn alaṣẹ idajọ. Ayekusa data (DM) jẹ ilana kan ti o le rii pe ko nireti nikan ṣugbọn tun alaye airotẹlẹ nikan bi ọna kan fun iwari awọn iṣọra ti o wulo laarin awọn idiyele nla ti data nla6,21,22. A nlo ẹkọ ẹrọ nigbagbogbo ni iwakusa data, ati awọn mejeeji iwakusa data ati iṣẹ ṣiṣe mejeeji lo awọn algorithms kanna lati ṣawari awọn ami ni data. Iṣiro-ori lilo Idagba ehín da lori igbekale idagbasoke ti idagbasoke ti awọn ehin ibi-afẹde, ati pe a ṣe afihan ikede yii bi ipele fun ehin fun ehin kọọkan. DM le ṣee lo lati ṣe itupalẹ ibamu laarin ipele iṣiro ehín ati ọjọ-ori gangan ati pe o ni agbara lati rọpo onínọmbà iṣiro ibile. Nitorina, ti a ba lo awọn imuposi DM si iṣiro ọjọ-ori, a le ṣe ikẹkọ ẹrọ ni iṣiro ọjọ-ori Orifani laisi aibalẹ nipa iṣeduro ofin. Awọn ẹkọ afiwera pupọ ni a ti gbejade lori awọn ọna miiran ti o ṣee ṣe si awọn ọna Afowoyi ti aṣa ti a lo ni iṣe ti asọtẹlẹ ati awọn ọna orisun Ebm fun ipinnu ti ọjọ ori ehm. ShEn ati Alatimu alatiki fihan pe awoṣe DM jẹ deede ju agbekalẹ kamẹra kamẹra lọ. Galibourg et Al24 ti a lo awọn ọna dm oriṣiriṣi DM lati ṣe asọtẹlẹ ọjọ-ori ni ibamu si awọn ọna DM ti o jade ni awọn ọna Demiljian ati awọn ọna Willems ni iṣiro ọjọ-ori.
Lati ṣe iṣiro ọjọ-ori ehín ti awọn ọdọ ati ọdọ, ọna lee 4 ni lilo pupọ ni iṣe asọtẹlẹ Koria. Ọna yii nlo onínọmbà iṣiro ibile (bii igbagbogbogbo pupọ) lati ṣe ayẹwo ibatan laarin awọn koko Korea ati Ọjọ ori Korean. Ninu iwadi yii, awọn ọna iṣiro awọn orilẹ-ede gba lilo awọn ọna iṣiro ti ipilẹṣẹ ni asọye bi "awọn ọna aṣa." Ọna Lee jẹ ọna aṣa, ati pe o daju rẹ ni timo nipasẹ oh et al. 5; Sibẹsibẹ, Iṣeṣe ti iṣiro ọjọ-ori da lori awoṣe DM ni iṣe asọtẹlẹ Korean jẹ tun hohuho. Ipinnu wa si imọ-jinlẹ ti o fọwọsi iwulo agbara ti iṣiro ọjọ-ori da lori awoṣe DM. Idi ti iwadi yii jẹ (1) lati ṣe afiwe deede ti awọn awoṣe DM meji ni iṣiro iṣiro iṣẹ ti 7 DM pẹlu awọn awoṣe iṣiro ti 10 Ati awọn molars kẹta ni awọn awada mejeeji.
Tumọ si ati awọn iyapa idiwọn ti ọjọ-ori akomogi nipasẹ ipele ehin ti han lori ayelujara ni Atunṣe Instary S1 (Eto Ikẹkọ S2 (Eto Idanwo inu), ati Tabili Idanwo Nku). Awọn iye Kapa fun intra- ati igbẹkẹle interrober gba lati eto ikẹkọ jẹ 0.951 ati 0.947, lẹsẹsẹ. Awọn iye P ati 95% fun awọn iye mappa ni a fihan ni ẹrọ ailorukọ ori ayelujara lori ayelujara. A tumọ iye Kapa naa bi "o fẹrẹ to", ni ibamu pẹlu awọn ipo ti Landis ati Koch26.
Nigbati o ba ni iṣọra pipe (Mae), ọna ti ibile, ọna ti o wa nie dile-die jade ni awoṣe DM fun gbogbo awọn apejọ ati ni iyasọtọ ti eto idanwo ti ita, pẹlu iyasọtọ ti LecePron (MLP). Iyatọ laarin awoṣe ibile ati awoṣe DM lori eto idanwo Mae ti abẹnu jẹ ọdun 0,12-0 fun awọn ọkunrin ati 0.17-0 ọdun fun awọn obinrin. Fun batiri idanwo ita, awọn iyatọ yatọ (0.001-0 ọdun fun awọn ọkunrin ati 0.05-0.09 ọdun fun awọn obinrin). Ni afikun, gbongbo tumọ si aṣiṣe Square (RMSE) jẹ kekere ju ọna ti aṣa lọ, ati 0.2-0,0.07, 0.04-0.08 fun eto idanwo ita). ). MLP fihan iṣẹ ti o dara julọ ju perceptron kan (SPP), ayafi ninu ọran ti ipo idanwo ti obinrin. Fun Mae ati RMSE, awọn ikun ti ita ti o ga ju ṣeto idanwo inu fun gbogbo awọn olukọ ati awọn awoṣe. Gbogbo awọn Mae ati RMSE han ni tabili 1 ati nọmba 1.
Mae ati RMSE ti ibile ati awọn awoṣe ti o ni iwa-ipa data. Laini aṣiṣe aṣiṣe pipe, gbongbo tumọ si Square aṣiṣe RMSE SLP, Layer ti ko ni ẹyọkan, Perecilayer Pecepstron MLP, ọna atunse.
Iṣẹ ṣiṣe kilasika (pẹlu gige ti ọdun 18) ti awọn awoṣe ti aṣa ati DM ti o jẹ ireti 27 (Tabili 2, olusin 2 ati olumuṣinṣin olumusin 1 lori ayelujara). Ni awọn ofin ti ifamọ ti batiri idanwo inu, awọn ọna ibile ṣe pe o dara julọ laarin awọn ọkunrin ati eniyan buru laarin awọn obinrin. Sibẹsibẹ, iyatọ ninu iṣẹ akanṣe laarin awọn ọna aṣa ati SD jẹ 9.7% fun awọn ọkunrin (MLP) ati 2.4% nikan fun awọn obinrin (XGB). Laarin awọn awoṣe DM, igbagbo eeni-ọgbọn (LR) fihan ifamọra to dara julọ ninu awọn ọkunrin mejeeji. Nipa kan pato ti eto idanwo inu, a ṣe akiyesi pe awọn awoṣe SD mẹrin ti a ṣe daradara ni awọn ọkunrin, lakoko ti awoṣe ibile ti ṣe dara julọ ninu awọn obinrin. Awọn iyatọ ninu iṣẹ akanṣe fun awọn ọkunrin ati awọn obinrin jẹ 13.3% (MLP) ati 13.1% (MLP) ati 13.1% (MLP) ati 13.1% (MLP), ṣafihan pe iyatọ ninu awọn ipo kilasika laarin awọn ifamọra. Lara awọn awoṣe DM, ẹrọ vector Suct (Svm), Igi ipinnu (DT), ati Awoṣe Itan (RF) ti o ṣe dara julọ laarin awọn obinrin. AURC ti awoṣe ibile ati gbogbo awọn awoṣe SD tobi ju 0.925 (knn) ninu awọn ọkunrin) ninu awọn ọkunrin) ninu awọn ayẹwo ọdun 18 ọdun atijọ. Fun eto idanwo ita, idinku ninu iṣẹ iṣiro ni awọn ofin ti ifamọ, ni pato ati auroc akawe si ipo idanwo inu. Pẹlupẹlu, iyatọ ninu ifamọ ati pato laarin iṣẹ ṣiṣe kilasi ti o dara julọ ati awọn awoṣe to buru julọ ti o buru lati 10% si 25% ati tobi ju iyatọ sinu ipo idanwo inu.
Ifamọra ati kan pato ti awọn awoṣe akanṣe Idije iwakusa ti a fiwewe si awọn ọna aṣa pẹlu gige kan ti ọdun 18. Oni-aladugbo ti o sunmọ julọ, adagbọran lori ipa-rere SVM, Igi ipinnu LT, Igi ipinnu RF, XGB XGBSE, ọna aṣa atọwọdọwọ.
Igbesẹ akọkọ ninu iwadi yii ni lati ṣe afiwe deede ti awọn iṣiro ọjọ-ori ehín ti a gba lati awọn awoṣe DM meje pẹlu awọn ti o gba lilo aisan ibile. Mae ati RMSE ni a ṣe iṣiro ni awọn eto idanwo inu fun awọn agbegbe idanwo inu fun ọna aṣa, ati pe Awoṣe DM wa lati awọn ọjọ 47 fun awọn ọjọ 77 fun awọn ọjọ 80 fun RMSE. Biotilẹjẹpe ọna ti aṣa jẹ diẹ deede ninu iwadi yii, o nira lati pinnu boya iru iyatọ kekere ti o ni isẹgun tabi pataki. Awọn abajade wọnyi fihan pe deede ti iṣiro ọjọ-ori dehlali Lilo awoṣe DM jẹ ohun kanna bi ti ọna ibile. Ifiweranṣẹ taara pẹlu awọn abajade lati awọn ẹkọ ti tẹlẹ jẹ nira nitori ko si iṣedede ti awọn ọna DM pẹlu lilo ilana ti o ni gbigbasilẹ kanna bi ninu iwadi yii. Galibourg et Al24 ṣe afiwe Mae ati RMSE laarin awọn ọna aṣa meji (Ọna Demomu25 ati awọn awoṣe DM 3 si ọdun 24 si ọdun 24. Wọn royin pe gbogbo awọn awoṣe dm jẹ deede diẹ sii ju awọn ọna aṣa lọ, pẹlu awọn iyatọ ti 0.20 ọdun ni RMSE ati awọn ọna Deriljian, lẹsẹsẹ. Awọn iyatọ laarin awoṣe SD ati awọn ọna aṣa ti o han ni iwadii halbourgig gba ni deede awọn ijabọ ehristian ti o wa ni awọn ile-iṣọ nla miiran ju eyiti iwadii naa da. Ninu iwadi yii. Tai et al 34 lo MLP algorithm lati sọ asọtẹlẹ ọjọ ehin lati 1636 Awọn fọto Awọn aworan Ilu Kannada ati afiwe rẹ pipe pẹlu awọn abajade ti Deririan ati Walles. Wọn royin pe MLP ni iṣe deede ju awọn ọna aṣa lọ. Iyatọ laarin ọna Demiljian ati ọna ti aṣa jẹ <0.32 ọdun, ati awọn ọna irorun jẹ 0.28 ọdun, eyiti o jẹ iru si awọn abajade ti iwadi lọwọlọwọ. Awọn abajade ti awọn ile-iṣẹ iṣaaju wọnyi ni iṣaaju pẹlu awọn abajade ti iwadi lọwọlọwọ, ati pe iṣeeṣe iṣiro ti DM ati ọna ti aṣa jẹ bakanna. Sibẹsibẹ, da lori awọn abajade ti a gbekalẹ, a le ṣọra nikan pe lilo awọn awoṣe DM lati iṣiro ọjọ-ori le rọpo awọn ọna ti o wa tẹlẹ nitori aini awọn iwadii tẹlẹ. Awọn ijinlẹ atẹle nipa lilo awọn ayẹwo nla ni a nilo lati jẹrisi awọn abajade ti a gba ninu iwadi yii.
Lara awọn ijinlẹ ti n ṣe idanwo deede ti SD ni iṣiro iṣiro ọjọ ori, diẹ ninu afihan deede to ga ju iwadi wa lọ. Stepank ati al 35 apple awọn awoṣe SD 3 si awọn oludari Panoramic ti awọn olugbe ti 976 Czech ti awọn olugbe ti awọn olugbe ti 976 Czech ti ọjọ ori 2.7 si ọdun 20.5 ati idanwo ni deede ti awoṣe kọọkan. Wọn ṣe agbeyewo idagbasoke ti lapapọ ti o wa loke oke ati isalẹ isalẹ ati isalẹ apa osi ti o wa titi nipa lilo awọn ilana ipinsẹ ti a dabaa nipasẹ Moorrees et al 36. Awọn Maa awọn sakani lati 0.64 ọdun ati awọn sakani RMSE lati 027 si awọn ọdun 1.27, eyiti o jẹ deede diẹ sii ju awọn awoṣe DM meji ti a lo ninu iwadi yii. Shen ati Al23 ti lo ọna ija Cameriere lati ṣe iṣiro ọjọ-ori ehín ni ọta osi ni awọn olugbe oorun ati RF. Wọn fihan pe gbogbo awọn awoṣe DM mẹta ni deede to gaju ni akawe si agbekalẹ camrila ibile ti aṣa. Awọn mae ati RMSE ni iwadi Shen jẹ kekere ju awọn ti o wa ninu awoṣe DM ninu iwadi yii. Awọn asọtẹlẹ ti awọn ijinlẹ ti awọn ẹkọ nipasẹ Stepanevsky et al. 35 ati shint et al. 23 le jẹ nitori ifisi ti awọn koko-ọmọ kekere ninu awọn ayẹwo iwadi wọn. Nitori awọn iṣiro ọjọ-ori fun awọn olukopa pẹlu awọn olukopa ti o ni deede sii di pelu diẹ sii bi nọmba ti ehin pọ si ni nọmba ti o tumọ si ehín, deede ti awọn olukopa ti ìkọjọ ọjọ-ori jẹ ọdọ. Ni afikun, aṣiṣe MLP ni iṣiro ọjọ-ori jẹ diẹ kere ju SPP's, afipamo pe MLP jẹ diẹ deede ju SPP lọ. MLP ni a ka si die-die dara julọ fun iṣiro ọjọ-ori, o ṣee ṣe nitori awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ ni MLP38. Sibẹsibẹ, iyasọtọ kan wa fun apẹẹrẹ ti ode ti awọn obinrin (SLP 1.45, MLP 1.49). Wiwa ti MLP jẹ deede diẹ sii ju SPP ni ọjọ-ori iṣiro nilo awọn ijinlẹ ifasẹhin afikun.
Iṣe ipinsẹ ti awoṣe DM ati ọna aṣa ni ipo ọdun 18 tun ni akawe. Gbogbo awọn awoṣe SD ti idanwo ati awọn ọna aṣa lori eto idanwo inu ti o fihan awọn ipele itẹwọgba ti iṣẹ ti iyasoto fun apẹẹrẹ ọdun 18. Ifarabalẹ fun awọn ọkunrin ati awọn obinrin tobi ju 87.7% ati 94.9%, ni atele, ati alayeye ti o tobi ju 89,7%. AUROC ti gbogbo awọn awoṣe idanwo tun kọja 0.925. Si ti o dara julọ ti imọ wa, ko si iwadi ti ni idanwo iṣẹ ti DM awoṣe fun ipinya ọdun 18 ti o da lori idagbasoke ehín. A le ṣe afiwe awọn abajade ti iwadi yii pẹlu iṣẹ ṣiṣe kilasika ti awọn awoṣe iwadii jinlẹ lori awọn irinṣẹ wiina. Guo et al.15 ṣe iṣiro iṣẹ akanṣe ti awoṣe ẹkọ CNN ti CNN ti o da lori ọna Demirijian fun agbegbe ọjọ-ori kan. Ifamọ ati kan pato ti ọna Afowoyi jẹ 87.7% ati 95,5%, lẹsẹsẹ, ati ifamọra ati pato ti awoṣe CNN koja 89.2% ati 86,6%, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ, lẹsẹsẹ Wọn pari pe awọn awoṣe kikọ ẹkọ ti o jinlẹ le rọpo tabi ilana igbelewọn Afowoyi ti o jade ninu awọn ipo ọdun. Awọn abajade ti iwadii yii fihan iṣẹ ipinya ipinlẹ kanna; O ti gbagbọ pe ipinya ti lilo awọn awoṣe DM le rọpo awọn ọna iṣiro iṣiro fun iṣiro ọjọ-ori. Lara awọn awoṣe, DM LR jẹ awoṣe ti o dara julọ ni awọn ofin ti ifamọ fun apẹẹrẹ ọkunrin ati ifamọ ati alaye kan fun apẹẹrẹ obinrin. LR awọn ipo keji ni pato fun awọn ọkunrin. Pẹlupẹlu, LR ni a gba pe o jẹ ọkan ninu awọn awoṣe dm35 ti o wa pẹlu awọn foonu-foonu ati pe o nira ati nira lati lọwọ. Da lori awọn abajade wọnyi, a ka LR fun awoṣe isọdi iṣiro ti o dara julọ fun ọdun 18 ni olugbe Kore.
Lapapọ, deede ti iṣiro ipin-ori tabi iṣẹ ṣiṣe lori eto idanwo ita ko dara tabi kekere akawe si awọn abajade lori ipo idanwo inu. Diẹ ninu awọn ijabọ tọka pe deede jẹ deede tabi ṣiṣe ṣiṣe ti o da lori olugbe Korea ni a lo si olugbe olugbe Japanese kan ni iwadi lọwọlọwọ. Aṣa ibajẹ yii tun ṣe akiyesi ni awoṣe DM. Nitorinaa, lati ni iṣiro ọjọ-iṣe deede, paapaa nigba lilo DM ninu ilana itupalẹ, gẹgẹbi awọn ọna aṣa, yẹ ki o fẹ ju5,39,42,42,42. Niwọn igba ti o jẹ koye Boya awọn awoṣe ikẹyin jinlẹ le ṣe afiwe awọn ẹya-ọna ti o yẹ ati ṣiṣe agbekalẹ deede lori awọn ayẹwo kanna ni o nilo lati bori awọn iyatọ ti ara ilu ni ọjọ ori. awọn igbelewọn.
A ṣe afihan pe awọn ọna ibile le paarọ rẹ nipasẹ iṣiro ọjọ-ori ti o da lori awoṣe DM ni ipin ipin ọrọ iṣaaju ni Korea. A tun rii ṣeeṣe ti imudọgba ẹrọ ẹrọ fun iṣayẹwo ọjọ-ori. Sibẹsibẹ, awọn idiwọn ti o han gbangba, gẹgẹ bi nọmba ti ko ṣẹ ti awọn olukopa ninu iwadi yii lati pinnu awọn abajade yii, ati pe aini awọn ẹkọ ti tẹlẹ lati ṣe afiwe ati jẹrisi awọn abajade ti iwadi yii. Ni ọjọ iwaju, awọn ẹkọ DM yẹ ki o ṣe pẹlu awọn nọmba nla ti awọn ayẹwo ati awọn olugbe oriṣiriṣi diẹ sii lati mu ilọsiwaju iṣiṣẹ to wulo ṣe akawe pẹlu awọn ọna aṣa. Lati jẹrisi afesimu ti lilo ohun ini atọwọda lati ṣe iṣiro ọjọ-ori pupọ, awọn ẹkọ iwaju ti o nilo lati ṣe afiwe deede ipele pẹlu awọn ọna aṣa ni awọn ayẹwo kanna ninu awọn ayẹwo kanna.
Ikẹkọ ti lo awọn fọto 2,657 awọn aworan ti a gba lati Korean ati awọn agbalagba Japanese ti o jẹ ọdun 15 si 23. Awọn aami aami kariaye ti pin si awọn ilana ikẹkọ 900 (19.42 ± 2.65 ọdun) ati awọn ipo idanwo inu 900 (19.52 ± 2.52 ọdun). Eto-aṣẹ ikẹkọ naa ni a gba ni ile-iṣẹ kan (ile-iwosan Seoul), ati pe a ṣeto idanwo ti ara ẹni), ati Ile-iṣẹ Iṣalo Orilẹ-ede Seloul National Ehestal ati Ile-iwosan Efanifasisi Ile-ẹkọ giga Yonseri). A tun gba awọn kaunta si 857 lati data orisun ti olugbe miiran (Ihunte University, Japan) fun idanwo ita. Awọn faili redio ti awọn koko Japanese (19.31 ọdun) ni a yan bi eto idanwo ita. A gba data ti o gba pada lati ṣe itupalẹ awọn ipele ti idagbasoke ehín lori awọn irinṣẹ redio ti panoramic ti a mu lakoko itọju ehín. Gbogbo awọn data ti a gba jẹ anonymous = fun abo, ọjọ ibi ati ọjọ ti pologogra. Ifisilẹ ati awọn igbesoke iyasọtọ jẹ bakanna bi awọn ẹkọ ti a tẹjade tẹlẹ 4, 5. Ọjọ ori gangan ti apẹẹrẹ ti wa ni iṣiro nipasẹ iyokuro ọjọ ibi lati ọjọ naa ni o ya siggraph. Ẹgbẹ ayẹwo naa ni o pin si awọn ẹgbẹ ori mẹsan. Ọjọ ori ati Ibalopo Ibalopo yoo han ni Tabili 2 ni a ṣe fọwọsi nipasẹ ikede atunyẹwo St. Mary ti Ile-ẹkọ giga ti Catholist of Conast (KC22Wisi0328). Nitori apẹrẹ iṣipopada ti iwadii yii, a ko le gba ifohunsi alaye lati gbogbo awọn alaisan ti o wa ni ayewo rediosi fun awọn idi itọju. Ile-iṣẹ Seau Korea University St. Mary ti ile-iwosan (IRB) ti wa ni ibeere fun ifohunsi ti a fun ni alaye.
Awọn ipo idagbasoke ti Bimxillary keji ati awọn awoṣe kẹta ni wọn ṣe ayẹwo ni ibamu si Derfan Cermna25. A yan ehin kan ti o ba yan iru ehin kanna ni apa osi ati apa ọtun ti ijapa kọọkan. Ti o ba jẹ ehin hologious ni ẹgbẹ mejeeji wa ni awọn ipo idagbasoke oriṣiriṣi, ehin pẹlu ipele idagbasoke kekere ti o yan si akọọlẹ fun aidaniloju ni ọjọ ori. Ọgọrun kan ti a yan laileto ti a yan lati ṣeto ikẹkọ ni a gba wọle nipasẹ awọn oluwowo ti o ni iriri lati ṣe idanwo ipele malal. A ṣe ayẹwo igbẹkẹle Intraoberserver ni ẹẹkan ni awọn aaye arin -sù nipasẹ oluwo akọkọ.
Agbọn ati ipele idagbasoke ti keji ati kẹta ti bakan kan ni eto ikẹkọ kọọkan ni a ṣe iṣiro pẹlu awọn awoṣe DM oriṣiriṣi, ati pe ọjọ ori yii ti ṣeto bi idiyele ibi-afẹde naa. SLP ati awọn awoṣe MLP, eyiti a lo lilo pupọ ni ẹkọ ẹrọ, ni idanwo lodi si ṣiṣere refrithms. Awoṣe DM ṣe awọn iṣẹ laini ba gbogbo awọn ipo idagbasoke ti eyin mẹrin ati papọ data wọnyi si iṣiro ọjọ-ori. SPP ni nẹtiwọọki ti nṣiṣe lọwọ ti o rọrun julọ ati pe ko ni awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ. SLP awọn iṣẹ ti o da lori gbigbe ẹnu laarin awọn iho. Awoṣe SLP ni ipadasẹhin jẹ iru iṣiro ti o yatọ si pupọ laini ipadasẹhin pupọ. Ko dabi awoṣe SLP, awoṣe MLP ni awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ pẹlu awọn iṣẹ imuṣiṣẹ ṣiṣe. Awọn adanwo wa lo Layefu ti o farapamọ pẹlu awọn apa 20 ti o farapamọ pẹlu awọn iṣẹ ihamọ nonlinar. Lo awọn iterin ti o dara julọ bi ọna iṣapeye ati ki o rmse bi iṣẹ pipadanu lati ṣe ikẹkọ awoṣe kikọ ẹkọ wa. Awoṣe ti o gba to dara julọ ti a gba si awọn eto idanwo ati ita ati awọn ọjọ ti awọn eyin ti ifoju.
A ti dagbasoke Algorithm ipinfunni ti o nlo idagbasoke ti eyin mẹrin lori ikẹkọ lati ṣe asọtẹlẹ boya ayẹwo ni ọdun 18 tabi rara. Lati kọ awoṣe naa, a ṣe afihan aṣoju aṣoju meje ẹkọ Algorithms6S6S6S6ms6shs . LR jẹ ọkan ninu awọn ipilẹ agbeleri ti a lo pupọ julọ. O jẹ alakoko ẹkọ ti abojuto ti o nlo aibikita lati sọ asọtẹlẹ ti data ti o jẹ ti ẹya kan lati 0 si 1 ati awọn ẹda data bi o ṣe jẹ ti ipin diẹ ti o ṣeeṣe lori iṣeeṣe yii; nipataki ti a lo fun ipin-alakomeji. Knn jẹ ọkan ninu ẹrọ ti o rọrun julọ ti Algorithms45. Nigbati o fun data kikọsilẹ tuntun, o wa data sunmọ ati lẹhinna awọn ẹda wọn si kilasi pẹlu igbohunsafẹfẹ ti o ga julọ. A ṣeto 3 fun nọmba awọn aladugbo ti a pinnu (k). Svm jẹ algorithm kan ti o pọsi aaye laarin awọn kilasi meji nipa lilo iṣẹ Kernel lati faagun aaye laini sinu aaye ti kii ṣe laini ile ti a pe ni awọn aaye ti kii ṣe laini. Fun awoṣe yii, a lo jiasi = 1, agbara = 1, ati gamma = 1 bi awọn hyperamial fun ekuro polynomial. DT ti loo ni ọpọlọpọ awọn aaye bi algorithm fun pipin gbogbo data ti a ṣeto sinu ọpọlọpọ awọn ẹgbẹ ẹgbẹ nipa aṣoju awọn ofin ipinnu ipinnu ni ẹka igi kan. Awoṣe ni tunto pẹlu nọmba ti o kere ju ti awọn igbasilẹ fun iho-isalẹ ti 2 ati pe o nlo Atọka Gini bi odiwọn didara. RF jẹ ọna ti o wa ni ibile ti o ṣajọpọ awọn DTS pupọ lati mu ilọsiwaju ṣiṣẹ nipa ayẹwo ti ko lagbara fun ayẹwo kọọkan ni deede ni igba pupọ lati atilẹba Daset48. A ti lo awọn igi 100, awọn ijinle 10 ti o kere ju 1 iwọn itẹwọdu ti o kere julọ, ati ateteribomitura ti itọsi bi igba ipade ipin ipinya. Yi ipin ti data tuntun ni ipinnu nipasẹ Idibo to gaju. XGBBOM jẹ algorithm kan ti o papọ Igbelasopọ awọn imuposi nipa lilo ọna ti o gba bi ikẹkọ data gangan ati awọn aṣoju ti awoṣe ti tẹlẹ ati awọn aṣoju aṣiṣe ti awoṣe nipa ṣiṣe awọn gradients49. O ti wa ni lilo pupọ Algorithm ti o dara fun iṣẹ rẹ ti o dara ati ṣiṣe orisun omi, bi igbẹkẹle giga giga bi iṣẹ atunse atunse. Awoṣe ni ipese pẹlu awọn kẹkẹ atilẹyin 400. MLP jẹ nẹtiwọọki ti n bakanna ninu eyiti o jẹ pe gbogbo eniyan tabi diẹ sii fọọmu fẹlẹfẹlẹ pẹlu ọkan tabi awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ laarin titẹ sii ati awọn agbegbe walter38. Lilo eyi, o le ṣe ipin ikawe ti kii ṣe laini nibi nigbati o ba ṣafikun ipin titẹ sii, ni iye abajade, iye abajade abajade ti a sọ tẹlẹ ni akawe si pada. A ṣẹda omi ti o farapamọ pẹlu awọn neurons 20 ti o farapamọ ni ipele kọọkan. Awoṣe kọọkan a dagbasoke si awọn eto isọdi inu ati ita lati ṣe idanwo Idanwo idanwo nipa iṣiro iṣaro, pato, PPV, NPV, NPV. Iriri ti wa ni asọye bi ipin ti awọn ayẹwo ti iwọn lati jẹ ọdun 18 tabi agbalagba si awọn apẹẹrẹ ti o jẹ ọdun 18 tabi agbalagba. Alaye kan jẹ ipin ti awọn ayẹwo labẹ ọjọ 18 ọdun ati pe awọn ti ifoju lati wa labẹ ọdun 18.
Awọn ipo ehín ti a ṣe iṣiro ninu eto ikẹkọ ti yipada si awọn ipo nọmba fun onínọmbà isito. A ṣe àwòrùyé ti Multistiate ati ifọkanbalẹ imunibini lati dagbasoke awọn awoṣe asọtẹlẹ fun ibalopọ kọọkan ati awọn agbekalẹ ipadanu nla ti o le ṣee lo lati ṣe iṣiro ọjọ-ori. A lo awọn fọọmu wọnyi lati ṣe apejuwe ọjọ-ori ehin fun awọn eto idanwo inu ati ita. Tabili 4 fihan iforukọsilẹ ati awọn awoṣe iṣiro ti a lo ninu iwadi yii.
Intra- ati interbubserverver Relanabilility ti wa ni iṣiro nipa lilo iṣiro kapa chen ti cohen. Lati ṣe idanwo deede ti DM ati awọn awoṣe arugbo, a ṣe iṣiro mae ati bmse lilo awọn iṣiro iṣiro ati awọn eto idanwo ti inu ati ita. Awọn aṣiṣe wọnyi lo wọpọ lati ṣe iṣiro deede ti awọn asọtẹlẹ awoṣe. Aṣiṣe naa, aṣiṣe naa, ti o ga julọ ni asọtẹlẹ ti asọtẹlẹ24. Ṣe afiwe awọn mae ati RMSE ti awọn ilana idanwo ti inu ati ita iṣiro lilo DM ati ipadasẹhin ibile. Iṣe iṣiro ti gige ọdun 18 ni awọn iṣiro ibile ni a ṣe ayẹwo lilo tabili 2 × 2 si Contivey Vertact. Ifamọra iṣiro, ni pato, ppv, NPV, NPV, ati auroc ti eto idanwo ni a fiwewe pẹlu awọn iye ti a ṣe iwọn ti awoṣe iṣiro DM. A ṣe afihan data bi itumọ iyapa boṣewa tabi nọmba (%) da lori awọn abuda data. Awọn iye meji meji meji si 0.05 ni a ka ni iṣiro pataki. Gbogbo awọn itupalẹ iṣiro ti ilana ni a ṣe nipa lilo ẹya SAS 9.4 (SAS Institute, Ọgọna, NC). Aṣeyọri DMI Imuṣiṣẹ ni python lilo karas50 2.2.4 pada ati tensurflow51 1.8.0 fun awọn iṣẹ iṣiro. Awoṣe ipinya DM ti ni imuse ni agbegbe itupalẹ itupalẹ ati monsan alaye Konstanz (Oran) 4.6.152 Interationnt Onsis.
Awọn onkọwe jẹwọ data yẹn ni atilẹyin awọn ipinnu iwadi ti o le rii ninu nkan naa ati awọn ohun elo afikun. Awọn iwe ipamọ ti ipilẹṣẹ ati / tabi ṣe atupale lakoko iwadi naa wa lati ọdọ onkọwe ti o baamu lori ibeere ti o niyelori.
Ritz -m-Mimme, S. et al. Ayẹwo ọjọ-ori: Ipinle aworan lati pade awọn ibeere pato ti iṣe iṣeeṣe. intersedelity. J. Oogun ofin. 113, 129-136 (2000).
Isọju, A., reser, Gererik, G., ati Opo, A. Wiwọle lọwọlọwọ ti awọn idi laaye ti iṣaaju fun awọn idi ibanifin ọdaràn. Forencs. òògùn. Ìdòwò ìjọ. 1, 239-246 (2005).
Pan, J. et al. Ọna ti a tunṣe fun iwadii ayẹwo ọjọ ori ti awọn ọmọde ti ọjọ ori ọdun marun si ọdun 16 ni ila-oorun China. ile-iwosan. Iwadi oral. 25, 3463-3474 (2021).
Lee, SS ati be loology ti idagbasoke ti keji ati awọn molars kẹta ni Koreans ati ohun elo rẹ fun iṣiro iṣẹ-ori iṣẹgun. intersedelity. J. Oogun ofin. 124, 659-665 (2010).
Oh, S., Kumagai, A., Kim, Squa ati Lee Ise ti iwọn-ọjọ-ori da lori idagbasoke ti keji ti keji ati Japanese. Plos Ọkan 17, E0271247 (2022).
Kim, Jy, et al. Itupaṣe data orisun-ọrọ ti ẹkọ le sọ asọtẹlẹ abajade itọju ti oorun ni awọn alaisan pẹlu osa. Imọ naa. Ṣe ijabọ 11, 14911 (2021).
Han, M. Et al. Iṣiro-ori to peye lati inu ẹkọ ẹrọ pẹlu tabi laisi ibatan eniyan? intersedelity. J. Oogun ofin. 136, 821-831 (2022).
Khan, S. ati Shaheen, M. lati data iwakusa si iwakusa data. J.information. Imọ naa. https://doii.org/10.1177/0165515211030872 (2021).
Khan, S. ati Shaheen, M. Oníjù: Akọkọ koko-ọrọ oye akọkọ fun awọn iṣẹ akanṣe ofin iwakusa. J.information. Imọ naa. https://doii.org/10.1177/016551521108695 (2022).
Shaheen M. ati Abdullah U. KUM: iwakusa data ibile ti o da lori awọn ofin contracete-orisun iṣedete. ṣe iṣiro. Matt. Tẹsiwaju. 68, 3305-3322 (2021).
Muhammad M., Rehman Z., Shaheen M., Khan M. ati habib M. Lity MIsun orisun Ikọju Tanticy ti o da duro ni lilo data ọrọ. Sisọ. Imọ-ẹrọ. Iṣakoso. HTTPS://doii.org/10.5755/j01.itc.49.49.497118 (2020).
Tabiish, M., Tooili, Z., ati Shahin, M. A. A eto fun riri iṣẹ ni awọn fidio ere idaraya. multimedia. Awọn ohun elo irinṣẹ HTTPS://doi.org/10.1007/S11042-021-10519-6 (2021).
Hanabi, SS et al. Ipenija Kọmputa RSna ni ọjọ ori egungun. Tadiorsy 290, 498-503 (2019).
Li, y. et al. Iṣiro ọjọ-ori Forrensic lati awọn X-egungun foonu lilo ẹkọ jinlẹ. Euro. Ìtọjú. 29, 232-2329 (ọdun 2019).
Guo, yc, et al. Idasẹhin ọjọ-ori deede nipa lilo awọn ọna Abẹyii ati awọn nẹtiwọọki tootọ ti o jinlẹ lati awọn aworan iṣapẹẹrẹ. intersedelity. J. Oogun ofin. 135, 1589-1597 (2021).
Alabama Dalora et al. Egungun ori egungun nipa lilo awọn ọna ikẹkọ oriṣiriṣi oriṣiriṣi: Ayẹwo iwe iwe iṣẹ eto eto iwe ati iṣiro-meta. Plos ọkan 14, e0220242 (2019).
Laanu, H., C., Cheng, C., ati yang, J. Awọn orilẹ-ede Pramtion ti Afirika ni lilo Cone-bomom. intersedelity. J. Oogun ofin. 136, 811-819 (2022).
Kim S., Lee Yh, Bẹẹkọ, Park Fk ati Oh KS npinpin awọn ẹgbẹ ti awọn ẹgbẹ gbigbe ti o nlo awọn aworan orisun atọwọda ti awọn molars akọkọ ti Molars. Imọ naa. Ṣe ijabọ 11, 1073 (2021).
Stern, D., C., Giulini, N., ati Urschler, M. Iṣiro-ori aifọwọyi ati ipinsilẹ ọjọ ori multivariate. Iee J. Bimed. Awọn itaniji ilera. 23, 1392-1403 (2019).
Cheng, Q., GA, Z., D., D. intersedelity. J. Oogun ofin. 135, 365-373 (2021).
Wu, wt, et al. Ọpa data ninu data awọn ile-iṣẹ ile-iwosan: awọn apoti isura infomesonu, awọn igbesẹ, awọn igbesẹ, ati awọn awoṣe ọna. Aye. òògùn. OBIRIGE. 8, 44 (2021).
Yang, J. Et al. Ifaara si awọn apoti isura isuna ile-ẹrọ ati awọn imọ-ẹrọ iwakusa data ninu akoko data data. J. vid. Oogun oogun. 13, 57-69 (2020).
Shen, S. et al. Ọna kamẹra fun iṣiro iṣiro ọjọ ṣiṣe nipa lilo ẹkọ ẹrọ. BMC Ilera Ilera 21, 641 (2021).
Galliburg A. et al. Lafiwe ti awọn ọna ẹkọ oriṣiriṣi ẹrọ ti o yatọ fun asọtẹlẹ ọjọ ori nipa lilo ọna Ibilẹnu Defyjian. intersedelity. J. Oogun ofin. 135, 665-675 (2021).
Defilyjian, A., Goldstein, H. ati Tanner, jm ni eto tuntun fun ayẹwo ọjọ ori. Snort. isedale. 45, 211-227 (1973).
Landia, Jr, ati koch, awọn iwọn GG ti Adehun Ibaraẹnisọrọ lori data tokiki. Biometrics 33, 159-174 (1977).
Bhattacharjee s, prakash d, kim c, kim hk ati choi hk. Ẹsẹ, morpholicitile ati onínà isiro ti o jẹ iṣiro-iwọn magnestal magnesnace mque-iwọn onisẹpo meji ni lilo awọn ilana oye Oríkicial fun iyatọ ti awọn eegun ọpọlọ akọkọ. Alaye ilera. OBIRIGE. https://doii.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Akoko ifiweranṣẹ: Jan-04-2024