从3D骨模型中自动提取变量,以使用DSP2方法估计性别.
Michal Kuchař1, Anežka Pilmann Kotěrová2, Alexander Morávek1
1Department of Anatomy, Faculty of Medicine in Hradec Králové, Charles University, Šimkova, 870, Hradec Králové, 500 03, Czech Republic.
International journal of legal medicine
|August 5, 2024
概括
使用骨盆骨来估计性别的自动化方法显示出极好的准确性 (0.3%的误差率). 这种方法减少了主观性,加快了分析,尽管它可能会增加不同人群中的未确定病例.
科学领域:
- 法医人类学 法医人类学
- 生物人类学 生物人类学
- 计算解剖学的计算解剖学
背景情况:
- 性别估计对于法医人类学中的生物学分析至关重要.
- 传统方法依赖于手工测量,这可能是主观的,耗时的.
- 自动化方法有可能提高客观性和效率.
研究的目的:
- 为DSP2性别估计方法应用现有的算法,自动提取10个变量.
- 为了评估这种自动化方法在异质人口样本上的稳定性.
主要方法:
- 利用盆骨的3D扫描 (n=240用于初始验证,n=108用于强度测试).
- 采用了一个算法 (Kuchař等. 2021) 用于自动变量提取.
- 将自动测量与手动测量进行比较,并评估性别估计的准确性.
主要成果:
- 自动和手动测量之间的高度一致性 (大多数尺寸的rTEM<5%).
- 使用所有10个变量 (0.3%的误差率) 进行性别估计的精确度很高.
- 在葡萄牙 (25%的男性) 和新墨西哥州 (36.5%的女性) 的样本中发现了更多的未确定的病例.
结论:
- 自动化维度提取程序在不同的数据类型和不同的群体上是有效的.
- 自动化显著加速了专家的工作,并减少了性别估计的主观性.
- 可能需要进一步的研究来解决特定的人口群体中未确定病例.
