7、医学与农业领域的技术应用及数据分析

医学与农业领域的技术应用及数据分析

1. 医学领域的骨龄测量模型

在医学领域，骨龄测量对于判断个体年龄具有重要意义。研究人员训练了一个模型用于骨龄测量，该模型采用随机梯度下降动量优化器，学习率设定为 0.0001。使用 16 张图像的小批量，对模型进行了 10 个周期的训练。在 KNN 算法中，K 值设为 2，距离度量采用欧几里得距离。

过去的研究对 14 种机械化方法进行了观察和评估，用于牙科年龄估计和骨龄测量（BAM）。从过往文献可以看出，向计算机化技术的重大转变是不可避免的。机械化年龄估计程序有助于节省时间和金钱，同时加快人类身份识别过程。用于估计骨龄的机器系统框架有 14 种，其标准流程包括图像准备、特征提取、图像处理和结果输出。

然而，目前的研究存在一些局限性，例如误差、策略不足，以及部分系统在牙科年龄估计方面表现不佳，甚至在估计青少年年龄时准确率为零。在刑事程序中，儿童可能是受害者或犯罪者，官方法庭和公共机构要求科学专家提供特定的年龄评估报告。但由于过往研究在图像检查和处理策略上的限制，医疗保健提供者缺乏一种强大的计算方法来进行 BAM，使得牙科年龄评估程序的准确性难以控制在（±半年）的范围内。

为了解决这些问题，本次研究旨在开发一种新的 BAM 模型，以提高现有模型的性能准确性，并防止 CNN 过载情况的发生。图像分类方法可以对数据进行训练，以便在处理新任务时实现更好的生产和更快的结果。最后，使用合适的分类方法，如混合 CNN - KNN 组合，可以生成一个具有高精度（针对未成年人年龄）和较短训练时间的图像处理模型。

2. 农业领域的气候与土壤分析

在农业领域，人类及其周围环境高度依赖气候条件。气候条件