研究目的:针对8～14岁儿童少年,探讨面部形态学特征与生物年龄（选择中华05骨龄标准作为具体评价指标）的内在关系,使用数理统计方法建立判读中华05骨龄的模型方程。为使用面部形态学特征判读儿童少年中华05骨龄提供了一整套可行的方法,使方便、快速、低成本判读儿童少年中华05骨龄成为了可能,对于骨龄应用的进一步普及产生了一定的积极影响。研究方法:本研究采集了 398名8～14岁男女儿童少年（预留男女各15人用以回代检验,不进入分析流程）,采集受试者高清面部照片与左手腕骨X光照片,对每张面部照片使用面部分析软件进行数据化处理,分析并测算出36种面部形态学特征数值（所有面部形态学特征数值经标准化处理后转换为与虹膜直径的比值形式）,同时由专家判读出每名受试者中华05骨龄数据。首先从中找出与中华05骨龄值存在统计学意义相关性的若干面部形态学特征指标,随后使用这若干面部形态学指标测算值与中华05骨龄进行多元线性回归分析,建立多元线性回归方程。研究结果:共发现14个面部形态学指标测算值与中华05骨龄值之间存在统计学意义的显著相关性:嘴宽、鼻长、唇厚、面长、鼻宽、面宽、下颌长、眼距、鼻背距离、鼻尖鼻下、内眦距、鼻下口裂、鼻下頦下、鼻下唇下。其中具有统计学意义性别差异的指标为:面长、鼻长、下颌长、鼻宽、面宽、鼻背距离、鼻下颏下、内眦距、嘴宽。共建立三组多元线性回归方程:全样本组:五项指标（下颌长、鼻长、面长、内眦距、眼距）可作为变量构建多元线性回归方程:中华05骨龄=0.308+1.153*下颌长+1.211*鼻长+0.147*面长+0.368*内眦距+0.349*眼距,各个变量均有统计学意义（P＜0.05）。男性样本组:六项指标（下颌长、鼻长、面长、鼻下口裂、内眦距、眼距）可作为变量构建多元线性回归方程:中华05骨龄=0.537+1.324*下颌长+1.196*鼻长+0.169*面长+1.121*鼻下口裂+0.268*内眦距+0.149*眼距,各个变量均有统计学意义（P＜0.05）。女性样本组:六项指标（下颌长、鼻长、面长、鼻下口裂、内眦距、眼距）可作为变量构建多元线性回归方程:中华05骨龄=0.479+1.186*下颌长+1.102*鼻长+0.104*面长+1.063*鼻下口裂+0.241*内眦距+0.138*眼距,各个变量均有统计学意义（P＜0.05）。使用预留数据（总计30人,男女各15人）对以上三组方程进行回代检验:全样本组:在三个误差区间内（± 1.5、±1、±0.5）正确率分别为:70.00%、63.33%、53.33%。男性样本组:在三个误差区间内（± 1.5、±1、±0.5）正确率分别为:73.33%、73.33%、53.33%。女性样本组:在三个误差区间内（±1.5、±1、±0.5）正确率分别为:80.00%、73.33%、60.00%。研究结论:本研究通过设计一整套面部形态学特征数据采集方法,并编写相应的面部形态学特征数据采集软件,可以精确、快速、批量的采集面部照片中36种面部特征指标数据。建立了通过面部形态学特征判读生物年龄（中华05骨龄）的模型方程,经过回代检验,在±1.5误差区间正确率为70%以上,但在较小误差区间（±0.5）正确率仅略高于50%,提示本研究尚存许多不足,需要进一步的完善。