HMA-Net用于牙科影像法医年龄性别估计

2026年10月8日，medRxiv发布预印本研究，研究团队开发了分层多流解剖网络HMA-Net，并配套任务特异性输入审计，用于评估各候选解剖表征是否真正提升预测任务。该模型基于单中心4,293例3-18岁全景牙片回顾性队列开发。最终全景+恒牙模型在留出测试集上平均绝对年龄误差为0.51年，性别分类准确率85.2%，99.4%的年龄估计误差在2年内。研究称去除冗余解剖输入可提升深度学习牙科法医年龄与性别推断。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。