苏奇-布鲁克斯方法在印度人口中适用于年龄估计:使用贝叶斯分析和机器学习的基于计算机断层扫描的探索
Varsha Warrier1, Rutwik Shedge2, Pawan Kumar Garg3
1Department of Forensic Medicine and Toxicology, All India Institute of Medical Sciences, Jodhpur, India.
Medicine, science, and the law
|July 26, 2023
概括
这项研究评估了Suchey-Brooks方法,用于估计印度人群中的阴部交合体的年龄. 机器学习和贝叶斯分析显示女性的误差较低,建议机器学习用于医疗法律使用.
科学领域:
- 法医人类学 法医人类学
- 生物识别信息 生物识别信息
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 从骨遗骸中估计年龄对于鉴定至关重要.
- 阴部交叉体是年龄估计的关键骨标志物.
- 苏奇 - 布鲁克斯方法被广泛用于阴部交叉体年龄估计.
研究的目的:
- 评估Suchey-Brooks方法在印度人群中用于阴部交叉体年龄估计的适用性.
- 用贝叶斯分析和机器学习模型来比较错误率.
- 为了确定不同性别的苏奇-布鲁克斯方法的准确性.
主要方法:
- 分析了来自印度人口的盆腔计算机断层扫描 (CT) 扫描.
- 苏奇 - 布鲁克斯方法应用于阴部交合体.
- 用贝叶斯分析和各种机器学习回归模型 (例如,支持向量回归,随机森林) 来计算错误.
主要成果:
- 支持向量回归和随机森林模型给出了两个性别的最低误差率.
- 在女性中观察到较低的误差计算,这表明该方法对这一性别的适用性更大.
- 贝叶斯分析和机器学习提供了可比的错误计算.
结论:
- 苏奇 - 布鲁克斯方法显示了印度人口,特别是女性年龄估计的潜力.
- 机器学习模型为医疗法律应用提供了优势.
- 为了准确的年龄估计,Suchey-Brooks方法应与其他骨标志物一起使用.
