了解伴随衰老过程的内部生理变化是医学图像解释的重要方面，预期的变化在报告异常发现时起着基线的作用。最近已经证明了深度学习可以准确地从胸部X射线检查患者年龄，并显示出作为健康指标和死亡率预测因素的潜力。在本文中，我们介绍了一项关于放射科医生与最先进的深度学习模型的相对性能的新型比较研究：（a）单个胸部X射线的患者年龄估计，以及（b）排名同一患者的两个时间分离图像。我们使用一个具有1.8m胸部X射线的异质数据库培训模型，其地面真相患者年龄，并研究了有限的培训数据和图像分辨率对模型准确性的限制，并在公共数据上证明了概括性的性能。为了探索模型与人类之间在这些年龄预测任务上的较大性能差距，与文献中看到的其他放射学报告任务相比，我们将我们的年龄预测模型纳入有条件的生成对抗网络（CGAN），允许可视化确定的语义特征通过预测模型对年龄预测很重要，将确定的特征与临床医生依赖的特征进行比较。
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