一種青少年兒童身高生長曲線的預測方法，包括：步驟1個人和地區青少年兒童數據預處理，步驟2訓練青少年終身高預測模型，步驟3計算個人生長曲線。本發明通過多層感知機構建終身高預測模型，在傳統年齡骨齡的基礎上加入BMI對終身高的影響，提高了終身高預測的準確性。并且基于終身高和地區平均生長曲線計算出適合個人的生長曲線。該發明對中國青少年個體生長曲線預測具有較強的普適性，對判斷青少年的發育是否需要醫療干預，以及判斷干預治療是否有效，對臨床診斷具有重要意義。

技術領域

本發明涉及青少年兒童身高生長曲線的預測方法。

背景技術

在兒童生長發育的過程中，由于每個人的身體狀況不同，不同生長階段的生長發育狀態也不同。一些孩子在青春期生長速率大幅增加，但這種狀態結束時間很早，有一些孩子生長速率慢但結束時間很遲。在青少年發育過程中通過階段性的身高預測，可以判斷是否需要醫療干預，以及判斷治療是否有效，為臨床診斷提供依據。身高生長的研究，需要大量正常發育的青少年樣本，并且需要多項生長發育指標進行長期觀測，而且驗證終身高預測結果的正確與否，是一個非常漫長的過程，短時間內很難進行準確的驗證。

目前對于終身高預測主要使用的是統計學的方法對樣本連續觀測數年，在骨齡發育完全后使用兒童青少年成年身高與任一骨齡時刻的身高進行比較，按照Bayley-Pinneau身高預測法的形式提出身高增長百分位數。但因為樣本數量少，覆蓋范圍不均勻導致對于國內大多省市的兒童都不適用。

發明內容

本發明要克服現有技術的上述缺點，提供一種青少年兒童身高生長曲線的預測方法。

本發明解決技術問題采用如下技術方案：

一種青少年兒童身高生長曲線的預測方法，包括以下步驟：

步驟1：個人和地區青少年兒童數據預處理；

步驟2：訓練青少年終身高預測模型；

步驟3：計算個人生長曲線。

步驟1具體包括：

11)剔除人群中的異常數據，計算各個年齡的標準差。

12)最小二乘法擬合各個年齡0SD的身高數據，得到平均生長曲線方程Height＝H(x)，H為身高，x為年齡。

13)通過個人的年齡、骨齡、身高和體重數據，計算個人的BMI、年齡骨齡差以及和世界衛生組織公布的每個年齡段標準BMI的差值。

步驟2具體包括：

21)選取有回訪成年終身高的數據。篩選出年齡、骨齡、身高和體重信息，身高與年齡和BMI存在較強相關性。將每個人的年齡、骨齡、身高、體重、BMI和與標準BMI差值信息和成年終身高一一對應起來，完成訓練集和測試集的制作。

22)搭建多層感知機，確定輸入層的神經元個數、隱藏層的神經元個數、輸出層神經元個數。

23)構建損失函數。自定義的損失函數公式如(1-1)所示。

其中Y_i表示期望網絡輸出的結果，Y_i′表示實際網絡輸出的結果。

24)將年齡、骨齡、身高、體重、BMI和與標準BMI差值信息作為輸入信號，輸入多層感知機，通過前向傳播從輸入層到隱藏層，最后到達輸出層，在輸出端的得到輸出信號，即成年終身高。對誤差進行反向傳播，對神經元之間的連接權值進行更新，權值更新公式如下：

其中ω_ij為輸入層的第i個神經元與隱藏層的第j個神經元間的權值，E_p為誤差信號，η為學習率。