应用下颌第三磨牙建立中国汉族18岁评估模型

目的探讨第三磨牙在活体年龄推断中的价值,评估第三磨牙能否作为18岁年龄节点的判断指标。方法应用Orhan改良的Demirjian分级标准对1 845例10~30岁个体的下颌第三磨牙分级并赋分,对性别差异进行t检验,建立第三磨牙推断年龄的三次回归模型。同时绘制各等级年龄累积分布图和ROC曲线评估第三磨牙与18岁间相关性,建立18岁Bayes判别分析方程。结果评估者内可信度为0.903。年龄与等级间呈中等相关。D、H等级存在两性差异(P0.05),余各等级均无性别差异。男性等级1~D,女性等级1~C均小于18岁;男女性等级H均大于18岁。ROC曲线下面积为0.797(P0.05)。结论第三磨牙等级与年龄间有较高的相关性,可用于18岁年龄节点的推断,但仍应结合其他指标相互印证协同鉴定。     

基于数据挖掘实现成人喉软骨和舌骨CT图像重组的年龄推断

目的运用数据挖掘技术探索喉软骨和舌骨CT图像重组用于成人年龄推断的可行性。方法收集413例颈部薄层CT图像,样本年龄范围18~<80岁,将样本随机分为测试集和训练集。参照TURK等的分级方法,对所有样本进行全方位综合阅片分级,将甲状软骨骨化过程分为6级,环状软骨骨化过程分为5级,舌骨大角和舌骨体的骨性结合分为3级。采用scikit-learn 0.17机器学习工具包(Python语言)建立成人年龄推断的多元线性回归模型、支持向量回归模型和贝叶斯岭回归模型。应用留一交叉验证和测试集评估模型性能。结果所有指标与年龄的相关性均呈中等或较差。男性样本应用支持向量回归模型的准确性最高,平均绝对误差为8.67岁,明显优于多元线性回归模型和贝叶斯岭回归模型;女性应用支持向量回归模型准确性最高,平均绝对误差为12.69岁,但与其他两种模型准确性的差异无统计学意义。结论应用数据挖掘技术有助于提高推断成人年龄的准确性,但基于喉软骨和舌骨的成人年龄推断误差仍较大,实际应用中应结合其他指标综合推断年龄。     

18岁年龄推断的法医影像学研究进展

18周岁年龄节点在司法审判、移民、竞技体育中均有重大意义,18岁年龄推断是法医实践工作的难点之一,也是法医基础研究应面对的问题。目前常用的指标包括锁骨胸骨端、髂嵴、第三磨牙、四肢骨近关节端。18岁年龄推断的常用影像方法多样,包括平片、CT、超声、MRI,薄层CT是目前主要研究手段,但逐渐向无辐射的MRI发展。统计方法多采用一般描述性分析,但其统计效能低,因此逐渐有作者提出应用ROC、数据挖掘技术等高功效的统计方法推断年龄。既往研究显示上述指标的完全发育成熟在18岁年龄推断中有一定意义,可用于18岁年龄推断,多指标的联合应用及高功效的统计方法将会提高18岁年龄推断的准确性。     

基于深度学习的MRI骨龄评估研究进展

骨龄作为年龄认定的重要依据之一，是法医学的重点研究内容。现有主流骨龄评估方法多基于骨关节X线片，虽已达到较高的准确性，但此类方法主要基于人工阅片，耗时、依赖经验，且非诊疗目的的放射性检查当下备受争议。磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）是无辐射的三维断层图像，具有优越的骺板软骨成像能力，可清晰显示骨骺生长发育情况，将骨骼MRI用于骨龄评估已成为解决辐射风险的可行策略。同时，随着深度学习的不断进步与发展，使其在图像分析和大数据处理方面的优势逐渐显现。因此，将深度学习与骨骼MRI有机融合进行骨龄评估已成为近年来法医骨龄评估领域新的研究前沿和热点。基于此，通过综述近年来国内外基于深度学习的MRI骨龄评估研究，系统总结了基于深度学习及骨骼MRI的骨龄评估新技术、新方法，以期为骨龄评估研究提供新的思路与参考。