从年轻和中年韩国成年人的面部图像和人口统计数据来估计感知年龄
Ilkoo Ahn1, Younghwa Baek1, Bok-Nam Seo2
1KM Data Division, Korea Institute of Oriental Medicine, Daejeon, Republic of Korea.
Scientific reports
|December 3, 2024
概括
研究人员开发了一种使用面部图像的新算法,以客观地估计感知年龄,这是一个关键健康指标. 这种方法可以帮助成年人查一般健康状况.
科学领域:
- 老年学和计算生物学.
- 开发新的健康评估算法.
背景情况:
- 生物年龄反映了衰老率和健康状况,感知年龄与此有很强的相关性.
- 感知年龄是一种临床标志物,但在年轻人中缺乏客观量化.
- 面部图像分析为客观感知年龄估计提供了一个潜在的途径.
研究的目的:
- 为客观感知年龄估计提出和验证一种新的算法.
- 解决29-58岁成年人感知年龄的量化需求.
- 建立一个可靠的查工具,以了解一般健康状况.
主要方法:
- 一项采用609名男性和1388名女性 (平均年龄44.4) 的数据进行的横截面研究.
- 一个涉及卷积神经网络 (CNN) 组合的两步算法,用于从面部图像进行初始估计.
- 回归分析包括时间表年龄,性别,BMI和初始感知年龄的最终估计.
主要成果:
- 该算法使用平均模型 (Lasso,XGBoost,CatBoost) 实现了2.2944的平均绝对误差.
- 模型平均和堆叠在感知年龄预测中提高了性能.
- 开发的算法证明了健康查的可行性.
结论:
- 拟议的算法提供了一个客观的方法来估计感知年龄.
- 这种工具可以作为对人口一般健康状况的查方法.
- 面部图像分析与回归相结合,为衰老研究提供了一个有希望的方法.


