1、Bayley-Pinneau（B-P）方法：
1946年，美国加利福尼亚大学的Nancy Bayley发现[1]，以骨龄分组的成年身高百分数的变异（SD）显著的小于生活年龄分组，在一定年龄上儿童身高所达到的成年身高的百分数与骨龄的相关更密切。因此，Bayely以骨龄分组统计成年身高的百分数，以骨龄3个月为组距，分别设立了骨发育一般、提前、延迟类别的骨龄与成年身高百分数对应表，首次提出了预测成年身高的百分数法。骨龄评价采用了美国Todd教授的手腕骨发育图谱标准。
Greulich-Pyle（1950）依据Todd的设计发表了《手腕骨发育X线图谱》，而称为G-P图谱。因而，Bayley和Pinneau（1952）也修改了成年身高预测表。新的成年身高预测表依据加利福尼亚大学儿童福利学院的192名正常伯克利儿童（103名女、89名男）的纵断研究数据，受试者年龄为8-18岁，每6个月测量一次。这些成年身高预测表曾经在Bayer和Bayley的专著-生长诊断、以及Greulich-Pyle的骨龄图谱（1959）专著中引用。至今B-P预测成年身高方法仍然在欧美等国家的许多领域中应用。
在B-P法中，Bayley-Pinneau考虑到了骨发育提前和延迟儿童生长速度的差异。一般来说，发育加速儿童的生长特别有活力，而发育延迟儿童的生长慢于一般儿童。因此，在一定年龄上发育加速儿童所达到的成年身高百分数比一般儿童要高，但却比有相同骨龄的发育一般的儿童要低；相反，发育延迟儿童虽然骨发育落后，但是却比同等发育程度的一般儿童更接近成年身高。也就是说，骨龄相同的儿童，生活年龄越小，尚存的生长时间也越长。
B-P法能够预测骨龄为男7岁、女6岁以上儿童的成年身高。成年身高计算公式：
AH = Ht / %
AH为成年身高，Ht为现身高，%为成年身高百分数。
Bayley-Pinneau使用了加利福尼亚州伯克利生长研究中的21名儿童小样本对成年身高百分数法的准确性进行了验证，男女儿童预测误差的绝对值在0.6英寸（1英寸等于2.54cm）以下，预测误差的标准差为：男8-12岁在0.94-1.46英寸，此后由12.5岁的0.78英寸逐渐下降到18岁的0.11英寸；女8-14岁在1.11-1.32英寸，此后由14.5岁的0.85英寸逐渐下降到17.6岁的0.30英寸。
2、Tanner-Whitehouse（TW）方法：
1962年，Tanner et al.[3.4]提出了一种新的骨龄的计分方法。1975年，Tanner et al.[5]在出版TW2骨龄评价方法的同时，根据英国Harpenden纵断生长研究的儿童样本，提出了预测成年身高的多元回归方程。预测变量包括儿童身高、骨龄、父母身高中值以及女孩初潮。因为使用了TW2-RUS骨龄标准，所以这种预测成年身高的方法称为TW Mark2方法。在1983年再版时，在原有样本的基础上Tanner et al.[6]增加了部分很高、很矮和发育延迟的儿童，修改了原来的预测成年身高回归方程。
在TW Mark2方法中，儿童样本为293名，分别来自英国Harpenden生长研究和国际儿童中心伦敦纵断生长研究，男儿童的平均身高174.0cm，女儿童为162.9cm，与英国当时的身高标准第50百分位数一致。男孩增加了34名生长延迟或遗传性矮身高的健康儿童，平均成年的身高167.2cm；女孩包括了29名高身高和矮身高的儿童，平均成年身高分别为179.8cm和154.0cm。
Tanner et al.采用残数（预测的成年身高减实测的成年身高）标准差说明回归方程的精确度，决定预测变量的取舍。经过分析比较，TW Mark2方法首先建立了以TW2-RUS骨龄、生活年龄、现身高为预测变量（骨龄、生活年龄均为十进制）的基本回归方程。同时，也计算了在有前一年身高增长值、RUS骨龄增长值情况下所使用的回归方程。对于女孩，则分别建立了初潮前和初潮后的回归方程。在TW Mark2方法中，Tanner et al.未再坚持使用父母身高中值的变量，因为经过回归分析，增加父母身高中值对改善10岁以上儿童的成年身高预测效果不明显，可能在较小年龄上父母身高中值才更重要。TW Mark2方法的预测方程如下：
Y = aH + bCA + cRUS + K
Y = aH + bCA + cRUS + dΔH + K
Y = aH + bCA + cRUS + dΔH + eΔRUS + K
其中：Y为成年身高（cm），H为儿童现身高（cm），RUS为TW2-RUS骨龄（岁），ΔH为前一年身高增长值（cm），ΔRUS为前一年骨龄增长值（岁）。a，b，c，d，e分别为上述变量的系数。
回归分析说明，RUS骨龄显著的提高了男8岁、女6岁以上儿童成年身高的预测效果，随着年龄的增大，RUS骨龄的作用越来越显著，在男13岁、女10岁以上骨龄的预测作用超过了生活年龄；ΔH变量显著的提高了12-13岁男孩，8-10女孩和初潮后女孩的预测效果；ΔRUS变量提高了女孩的预测效果，但对男孩作用不明显；分立女孩初潮前后的系数表提高了初潮后女孩成年身高预测的准确性。
TW2成年身高预测方法的样本分别为英国Harpenden生长研究和国际儿童中心伦敦纵断生长研究。然而伦敦生长研究的儿童是在该城市经济较差区域所抽取的样本，而Harpenden生长研究的大部分儿童也有不利条件的背景，而且长期以来世界各地的儿童生长大都出现了加速的长期趋势。所以，在1997年Tanner et al.[7]以欧洲儿童和美国北部的欧洲血统儿童修改了TW2骨龄标准，同时也在第三版专著中修改了成年身高预测方法[8]，称为TW3法。
TW3成年身高预测方法使用了瑞士苏黎世生长研究的样本。苏黎世纵断研究也是巴黎国际儿童中心于1951-1959年所协调的五项欧洲纵断研究之一，儿童样本来自较高生活环境的家庭，平均身高高于英国儿童，骨龄也提前（男孩提前0.8岁，女孩提前0.6岁）。苏黎世纵断研究中的儿童的生长状况显然比英国伦敦和Harpenden生长研究的儿童更加接近当代儿童。苏黎世纵断研究样本为226名儿童，在女孩2-9岁、男孩2-10岁期间每年、此后每半年测量站立身高，每年在出生日前后2周内拍摄手腕部X线片。达到成年身高的标准为年龄18岁以上，2年内身高增长不超过0.5cm。
和TW2方法不同，在TW3方法中Tanner et al.使用手腕骨成熟度得分（SMS）预测成年身高，预测方法也做了一些变动。
1、男儿童的成年身高预测：
（1）对在10岁以下男孩：
因RUS成熟度得分（SMS）未提高预测方程的准确性，所以10岁以下男孩的预测方程为：
成年身高 = 现身高 + 97 － 6（年龄，年）。
这个方程应用于4~9岁的男孩；在这些年龄上的剩余标准差SDs为 4.6，4.3，4.2，4.0，3.8，和3.7cm。
（2）使用RUS成熟度得分的预测方程（应用于10~17岁男儿童）：
成年身高 = 现身高 ＋ a.RUS得分 ＋ b
各年龄上的剩余标准差在2.1~4.1cm。
（3）使用RUS成熟度得分和前一年身高增长值两变量的预测方程（应用于12~15岁男儿童）：
在一定的年龄上，特别是在12~15岁包括前一年身高增长值能够显著提高预测的准确性，但是增加前一年RUS得分增长值没有能够降低预测的剩余标准差，因此，新的预测方程中未包括RUS得分增长的变量。预测方程如下：
成年身高 = 现身高 +a.RUS得分 + b.身高增长 + c
在12~14岁，剩余标准差在3.0-3.2cm，包括了身高增长值变量使剩余标准差SD减少了10%，并且完全消除了单变量预测时13岁的剩余标准差突然增加的现象。
2、女儿童的成年身高预测：
（1）对于7.0岁以下的女儿童：
对于7岁以下女孩，RUS成熟度得分对预测贡献不大。在4，5，6岁上最好的预测方程是：
成年身高 = 现身高 + 85 － 6（年龄，岁）
4~6岁的剩余标准差分别为4.2，4.2，4.1cm。
（2）使用RUS成熟度得分的预测方程（应用于7~14岁女儿童）：
在女孩，以初潮前后分立预测方程能够显著提高成年身高预测的准确性。
①7~14岁初潮前女儿童的预测方程：
成年身高 = 现身高 + a.RUS得分 + b
各年龄上预测的剩余标准差在3.0~3.7cm。
②12~15岁初潮后女儿童的预测方程：
预测成年身高 = 现身高 + a.RUS得分 + b
各年龄上预测的剩余标准差为0.9~2.1cm。
（3）使用RUS成熟度得分和前一年身高增长值两变量的预测方程（应用于11~14岁初潮前女儿童）：
成年身高 = 现身高 +a.RUS得分 + b.身高增长 + c
在以前的版本中，包括前一年身高增长量增加了初潮前和初潮后女孩预测的精确度。在本版的苏黎世资料中，仅在初潮前女孩仍提高了预测效果。
各年龄上预测的剩余标准差SDs降低，分别为2.6~2.7cm。
3、Roche- Wainer-Thissen（RWT）方法
RWT[9]方法产生于美国Fels纵断生长研究，受试者为美国俄亥俄州西南部的白人儿童，每性别、每年龄组约100名儿童，其中包括了部分仰卧身长或身高大于平均数3SD的儿童。采用了4个变量预测成年身高：仰卧身长、裸体重、父母身高中值、骨龄。在使用时如果测量的是站立身高，加上1.25cm即可为仰卧身高，骨龄为G-P标准图谱手腕各块骨骨龄的中位数，如果儿童手腕骨有一半发育成熟，就不能再使用RWT方法了。
在研究过程中，Roche et al.选择了78个可能的预测指标，主要为手腕部、足踝部和膝部不同骨的骨龄，经主成分分析选择出了18个预测指标。在进一步的分析中确定了上述4个变量。经多元回归分析确定了4个变量的权重，以3个月的间隔建立了女孩1~14岁、男孩1~16岁的回归系数表。同时，使用样本数据也检验了其它可能的预测指标。经过验证，儿童出生次序、出生体重、父母生长过程中的疾病、儿童的疾病、儿童生长形式、兄弟姐妹的预测误差、TW骨龄、不同骨骨龄间的差值都未能减小预测误差。
Roche et al.使用了Fels、丹佛、哈佛生长研究的儿童（男7岁、女6岁以后的儿童）比较了RWT方法和B-P方法的成年身高预测效果。当两种方法应用于Fels儿童时，RWT方法准确（因为RWT方法是由Fels儿童得出的）；当应用于丹佛和哈佛儿童时，RWT方法对丹佛女孩、哈佛男孩的预测误差显著的小于B-P方法，而对于丹佛男孩和哈佛女孩的预测误差仅稍好于B-P方法；RWT方法预测误差比B-P法有规律性。但是，在较大年龄上，B-P法的预测比RWT方法准确。对于女孩B-P法低估了成年身高，对于男孩两种方法都高估了成年身高。
1978年，Wainer and Roche et al.[10]提出，为了临床使用方便可以在无骨龄和父母身高的情况下使用RWT方法。1993年，Khamis and Guo[11]使用3次样条函数平滑了RWT方法预测模型，提出了新的4变量系数表，减小了RWT方法的预测偏差。1994年，Khamis-Roche[12]又提出了一种不使用骨龄的RWT预测模型的修改版。预测变量为现身高、体重和父母身高平均值，成年身高预测回归方程由Fels纵断研究中3~18岁的223名男和210名女孩得出。和使用骨龄的RWT方法相比，预测精确度有一定程度的下降。但是，正如期刊编辑部所言，在青春期前的几年中这种预测方法的精确性较差，特别是在男孩；再者，这种方法只在正常儿童预测效果较好，而在用作矮身高或高身高儿童的诊断辅助方法时要慎用。
但是，由于体重受环境因素的影响较大，RWT方法未能得到普遍的应用；因不使用骨龄和父母身高的RWT方法准确性较差，也很少有人应用。
4、Onat法（女孩成年身高预测方法）：
Onat T.[13]的方法依据土耳其混合纵断生长研究中的100名9~13岁女孩，受试者来自土耳其低、中和高社会阶层家庭的儿童。以儿童连续6个月的身高增长为零，手腕骨完全融合时的身高为最终身高。在研究设计中使用了RWT预测方法的4种变量，但在逐步回归分析中舍去了体重，而采用身高、骨龄（SA）、生活年龄（CA）和父母身高中值（MPS）变量组成了预测成年身高的多元回归方程。
Onat方法使用G-P图谱评价儿童的骨龄；第二性征（Secondary sex characters，SSC）的评价使用了Tanner方法，为了便于使用，仅评价第二性征出现或未出现等级（即Tanner等级是否大于1；B+，PH+，AxH+ 分别为乳房、阴毛、腋毛出现；B-，PH-，AxH-分别为未出现）；父母身高为作者直接测量的数值。
该方法的特点是依据有无第二性征和初潮所作的多元回归，改善了女孩成年身高的预测，特别是那些第二性征发育早或晚，以及初潮后的女孩。TW方法11~14岁女孩的成年身高预测的残数标准差为2.86cm，Onat的方法则为2.62cm。和RWT方法相比，虽然Onat方法舍去了体重但增加了女孩的第二性征变量，残数绝对值的中位数和90th百分位数的上限都较小。
5、Target Height（靶身高预测方法）：
父母身高中值是估价儿童靶身高（身高遗传潜力）的重要指标。自Tanner[14]提出以父母身高中值估价儿童的靶身高以来，该种方法在临床上得到广泛的应用。1998年，我国香港大学Luo ZC et al.[15]提出了以父母身高中值的线性函数估价香港儿童靶身高的方法。2009年，张绍岩等根据第二次中国儿童骨发育调查数据，计算了中国城市儿童的靶身高预测公式。
在临床中，儿童成年身高预测结合靶身高的评价是矮身高诊断与治疗监测的常用方法。
6、婴儿期-儿童期-青春期生长模型（Infancy-Childhood-Puberty model，ICP）：
Karlberg et al.[21]曾经使用数学模型分析儿童纵断生长资料，提出了人类生长的数学模型-ICP模型。1993年，Limoni et al.[22]将这种数学模型应用于青春期男孩的成年身高预测。Zadik et al.[23]又将父母身高中值结合进预测方程，以提高预测的准确性。2001年，日本东京的Ayub Ali and Fumio Ohtsuki[24]也使用了三时相数学模型（BTT）提出了日本儿童成年身高预测的模型。这一类的预测方法都是根据儿童纵断的生长学测量数据而得出的数学模型，虽然不用骨龄评价，但都需要儿童纵断的生长学数据，确定儿童青春期生长突增开始时的身高以及青春期生长突增高峰时的身高（在男14岁和女12岁后应用），因而难以在临床使用。
7、系数法（Multiplier Method）：
2000年，Paley D. et al.提出了通用的预测下肢长度的系数法。他们证明不同年龄和不同性别儿童的下肢生长有一种生物学常数。例如，4岁男孩腿长的2倍可以预测成熟时的腿长。根据股骨和胫骨的正常生长图表可以计算特定性别、年龄的腿长系数值。股骨或胫骨成熟时的长度除以每年龄性别的骨长度就是特定年龄性别的系数。而且不同身高百分位数的腿长系数的可变性很小。
因此，Jonathan Paley et al.[25]在2004年提出了一种预测成年身高的“身高系数法”。他们使用了美国国家健康统计中心和疾病控制与预防中心（CDC）的儿童生长数据，分别计算了男女儿童的身高系数：
M=Htm/Ht
骨成熟时的身高Htm除以每年龄时的身高Ht；计算身高5th、10th、25th、50th、75th、90th、95th百分位数的身高系数。使用52名正常儿童的纵断数据比较了系数法和CDC生长图表的准确性，二者预测值之间差异无显著性。作者将CDC系数值与世界各地的生长数据库以及不同年代数据的比较说明，身高系数与身高百分位数、种族、和世代无关。但是该预测方法的准确性和精确性尚需进一步的比较、验证。
8、身高潜力指数法（Index of Potential Height，IPH）：
因为在生长过程中，以骨龄分组的儿童身高SDS保持不变而达到最终身高，因而根据儿童骨龄和身高，计算出儿童的身高SDS（Z分值），然后以该人群的成年身高标准和SDS计算出该儿童的成年身高。计算公式：
预测身高 = 平均成年身高+SD×Z分值
9、生长异常儿童的成年身高预测方法
⑴ 体质性高身高儿童的成年身高预测方法：
体质性高身高是儿童生长正常形式的变异，大约占正常人群的3~10%。成年身高的预测是体质性高身高儿童诊断的一个重要手段。是否需要治疗干涉通常根据他们的身高预后。因此，需要精确的身高预测方法。现在使用的各种预测成年身高的方法大都根据非选择性的正常儿童，仅Tanner et al.修改的TW2预测方程包括了少数高身高儿童的纵断生长资料。最近（1996年），荷兰鹿特丹索菲亚儿童医院的Waal etal.[16]根据长期积累的临床资料提出了体质性高身高儿童成年身高的预测模型，并与其它预测方法进行了比较。
该方法根据依据71名未治疗的高个男孩和103名高个女孩的纵断资料（男8.8~17.2岁；女9.0~16.5岁）。体质性高身高的定义为儿童身高等于或高于荷兰人身高标准的90th百分位数。所采用的预测指标为生活年龄、骨龄（G-P骨龄和TW-RUS骨龄）、身高、靶身高、有无初潮（女孩）。因为样本总量的限制，没有建立分年龄的预测模型。采用了标准的多元回归方法建立了预测方程：
在32名体质性高身高儿童检验了该预测模型的可靠性。与B-P方法和TW2方法比较，高身高儿童的成年身高预测方成的预测误差和绝对误差最小。
⑵ 不同疾病矮身高儿童的成年身高预测方法：
许多疾病影响儿童的正常生长，尤其是一些内分泌疾病导致儿童矮身高。因病因不同，患不同内分泌疾病儿童的身高存在不同的生长规律，因此，使用特定的身高预测方法有助于矮身高儿童的疾病诊断与治疗监测。
例如，特纳综合症女孩因无青春期生长突增，身高生长具有独特的规律，其后遗症之一是成年矮身高，所以在促进生长治疗中成年身高预测具有重要的价值。1996年van Teunenbroek et al.[19] 使用荷兰特纳综合症女孩的资料，使用病人各年龄组身高、生活年龄、骨龄进行多元线性回归，提出了预测特纳综合症病人成年身高的方程。
【金骨龄】专业骨龄及生长发育研究机构,中国骨龄行业标准制定者张绍岩教授任首席科学家,致力于提供适合中国当代少年儿童的骨龄评价技术和生长发育评价服务，独立研发了适用于医疗、体育、司法及母婴行业的骨龄软件 ！
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