特纳综合征是一种常见的女性性染色体异常疾病,其治疗方案主要为激素治疗法。患者治疗效果的评估通常需要参考患者身高等各项数据进行持续性观察来判断。由于治疗时间漫长,在此期间患者的面部会发生畸变,身体伴有严重的各种并发症,短时间内不能看到明显的效果,致使患者面临的心理社会压力增加,进而对治疗丧失信心。若长时间得不到疏导,会对患者的身心造成恶劣影响,不利于病情的控制。本文为此提出基于患者面部图像的治疗效果的分析方法和患者治疗之后面部预期图像的生成方法。实验室在此前已有针对特纳综合征的人脸辅助诊断系统的研究,准确率已经达到80%以上,本文在此基础上对特纳综合征的辅助诊断进行进一步的探索。本文研究内容对简化特纳综合征治疗效果评估过程和增加患者治疗配合度方面有重要科研价值和参考意义,而且研究方法可以推广到其他类似疾病的研究当中。本文的主要研究内容和创新点为:(1)按照治疗时间、治疗效果和患者异常的染色体核型对数据进行分组后,以平均脸和热图为基本分析方法制定一系列实验,分析患者治疗前后面部变化;(2)采用基于传统图像融合算法和生成式对抗网络两种方法进行患者治疗后面部预期图像的生成。本文所用的实验数据由北京协和医院收集整理。通过对患者治疗前后面部图像的分析得出随着治疗时间的加长,患者面部会发生一定的积极变化,并且以治疗时间组为对象进行的患者治疗后面部预期图像生成实验取得了进展,两种生成方法所得结果各有优缺点。实验结果证实了本研究思路的可行性,但目前实验数据十分有限,实验结果可能会存在局限性。