结合左手腕骨龄、膝关节影像组学评分及临床特征预测初潮后女孩最终身高的模型研究

背景：对已初潮女孩进行准确的最终身高预测具有重要意义，然而基于左手腕骨龄和靶身高的传统Greulich-Pyle与Bayley-Pinneau预测方法准确性有限。本研究旨在开发一种能更准确预测最终身高的方法。方法：回顾性分析了2018年8月至2023年6月期间的173名已初潮女孩。评估了Greulich-Pyle图谱和Hoerr膝关节图谱中的骨龄。使用PyRadiomics提取膝关节影像组学特征；采用最小绝对收缩和选择算子回归构建股骨远端和胫骨近端的影像组学评分。通过逐步选择的普通最小二乘回归建立多元线性方程。在五折交叉验证中，使用残差分布和Bland-Altman一致性分析，将该方法与传统方法进行比较。结果：中国队列中女孩初潮后的身高增长为8.94±2.99厘米。构建了包含初潮时身高、GP骨龄和股骨远端影像组学评分的逐步多元线性方程（R²=0.733，F统计量=115.1，P<0.05）。与传统方法相比，多元线性方程显示出最低的残差（残差范围：-5.677厘米至+6.444厘米）和最佳的Bland-Altman一致性（平均差异：-0.01厘米，95%一致性界限：-3.96至+3.93厘米）。结论：结合膝关节影像组学评分、GP骨龄、初潮时身高和父亲身高的稳健线性回归模型在本队列中表现出最佳的最终身高预测能力。本研究是股骨远端影像组学评分在最终身高预测中的创新应用。需进一步验证以测试其在不同人群和场景中的稳健性。