目的:通过对人体皮肤表面图像进行纹理形态特征分析,探索一种新的医学年龄推断方法。方法:应用计算机图像分析技术,对180例西南地区室内工作者的前臂腹侧中段部位皮肤图像进行纹理特征分析,计算出3个皮肤纹理参数(网格数、网格平均面积以及灰度共生矩阵),最后运用统计学方法分析这些纹理参数与年龄的相关性,得出依据皮肤纹理参数推断年龄的关系式。结果:数据表明,随着年龄的增长,皮肤表面纹理中的网格数不断减少(男性:r=-0.745,P=0.000;女性:r=-0.792,P=0.000),网格面积不断增大(男性:r=0.712,P=0.000,女性:r=0.809,P=0.000),0度方向的灰度相关性逐渐增大(男性:r=0.670,P=0.000;女性:r=0.667,P=0.000),将统计分析得到的年龄推断模型测试于20例志愿者,所得年龄推断误差均在3岁以内。结论:本研究通过对皮肤表面老化特征参数的定量分析,得出了依据皮肤纹理推断年龄的有效模型。由于本方法具有年龄检测范围大、操作简单、检测成本低的优点,可望用于医学年龄的快速推断。