使用机器学习来确定16岁以上的年龄,基于第二的第三关节和牙周带的发育
Shihui Shen1,2,3,4,5, Zhuojun Zhou1,2,3,4,5, Jian Wang1,2,3,4,5
1Department of General Dentistry, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China.
BMC oral health
|September 20, 2023
概括
通过将牙发育评估与机器学习相结合,对中国青少年的法医年龄估计得到了改进. 支持矢量机 (SVM) 在预测个人是否超过16岁时表现出高准确性.
科学领域:
- 法医牙科 法医牙科
- 机器学习应用 机器学习应用
- 青少年发展 青少年发展
背景情况:
- 准确的年龄估计对于法医分析至关重要,特别是在确定法律责任时.
- 牙年龄估计方法已经进步,机器学习 (ML) 成为一个有前途的工具.
- 需要可靠的方法来评估个人是否已经达到16岁.
研究的目的:
- 用德米尔吉安方法 (Demirjian3M) 评估第三子发育.
- 通过Cameriere方法来测量第三子发育指数 (I3M).
- 评估第二关节带 (PL2M) 的发育,并预测使用ML的中国青少年的法定年龄 (16岁).
主要方法:
- 招募了665名中国青少年 (12-20岁).
- 运用了脊柱体检测仪来评估第二和第三牙的发育.
- 应用ML算法 (SVM,RF,DT,KNN,BNB,LR) 用于确定牙的年龄.
主要成果:
- 支向量机 (SVM) 实现了最高的准确性,贝叶斯后面概率为0.917和尤登指数为0.752.
- 这种综合方法代表了ML与牙周带和牙发育评估的新整合.
- 这些发现为法医鉴定提供了重要的参考.
结论:
- 传统牙科评估方法和ML的结合显著提高了中国青少年的年龄确定精度.
- 这种方法对刑事诉讼和法医识别具有重要意义.
- 为了提高精度,建议在法医牙科中进一步应用ML.
