YOLO11m-cls applied to sex and age classification based on the radiographic analysis of the nasal aperture
5.5
来源：
Nature
关键字：
AI radiology
发布时间：
2025-11-19 23:52
摘要：
该研究利用YOLO11m-cls深度学习模型分析9349个放射影像，评估鼻孔在性别和年龄分类中的应用。结果显示，性别分类的准确率为74%，但在年轻个体中准确性较低，表明鼻孔作为性别分类特征的有效性有限。研究强调了在法医学中使用深度学习技术的潜力，同时指出了进一步研究的必要性。
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关键证据
研究显示，使用YOLO11m-cls模型进行性别分类的准确率为74%。
研究基于9349个放射影像数据，涵盖了不同年龄段的个体。
研究结果表明，鼻孔在性别分类中的应用潜力有限，尤其是在年轻个体中。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究利用YOLO11m-cls深度学习模型分析9349个放射影像，评估鼻孔在性别和年龄分类中的应用。结果显示，性别分类的准确率为74%，但在年轻个体中准确性较低，表明鼻孔作为性别分类特征的有效性有限。研究强调了在法医学中使用深度学习技术的潜力，同时指出了进一步研究的必要性。