目的通过基于特征提取的深度卷积神经网络,结合关键区域特征和人口学信息,评估儿童骨龄。方法自动识别左手X线图像数据,对图像进行预处理,使用基于深度神经网络的X线图像分析方法,实现左手关节骨龄17个关键区域特征的自动提取,再将骨龄影像特征与临床大数据(人口统计、性别)融合训练骨龄评估模型,测试模型的评估效能。结果使用基于深度学习的特征区域提取方法比传统图像分析方法可以更好地提取特征信息,结合临床信息从另一维度补充了骨龄发育信息。基于多维度数据特征融合的骨龄评估模型检测得到的骨龄平均绝对误差为0.455,优于传统方法和仅端到端的深度学习方法。结论相较传统的机器学习特征提取方法,基于特征提取的深度卷积神经网络在骨龄回归模型上有更好的表现,结合人口和性别信息可进一步提升基于图像的骨龄预测准确率。