基于深度学习实现肋软骨CT图像自动化骨龄推断

目的 利用深度学习方法对第1～7对成人肋软骨CT重建图像进行特征提取,实现成人肋软骨骨龄的自动化推断。方法 回顾性收集年龄在20岁～70岁之间的男性和女性样本各625例,并通过容积再现技术（VRT）得到对应的VRT图像。通过图像预处理和数据增强之后,将其中的500例作为训练集,125例作为测试集,运用5折交叉验证的方法分别评估Res Net、Res Ne Xt、Dense Net及Google Net网络模型的性能,并将5折交叉验证结果的平均值作为最终推断结果。结果 Res Net50网络模型在男性和女性数据集中都取得了最佳实验结果,平均绝对误差分别为4.56岁和3.91岁,±5.0岁范围内预测准确率分别达到64.00%和70.88%,±10.0岁范围内预测准确率分别达到88.96%和94.40%。结论 与传统方法和机器学习方法相比,深度学习方法能够避免人为因素的影响,并且大大提高了成人肋软骨骨龄推断的准确率、降低了预测年龄与真实年龄之间的平均绝对误差,具有较高的临床应用价值。     

基于深度学习实现成人坐骨耻骨支内侧缘的性别推断

目的 探究深度学习技术在中国汉族人群CT三维重建图像自动性别识别中的可靠性和准确率。方法 收集20～85岁汉族人群骨盆CT影像学数据700例（男性350例，女性350例），将其重建为三维虚拟骨骼模型，并截取坐骨耻骨支内侧缘（medial aspect of the ischiopubic ramus,MIPR）特征区域图像。采用Inception v4作为图像识别模型，以初始化学习和迁移学习两种方式进行训练。随机选取80%的图像作为训练验证集，20%的图像作为测试集。将左右两侧MIPR图像进行单独以及合并训练。之后使用总准确率、女性准确率、男性准确率等指标进行模型的性能评价。结果将左右两侧MIPR图像单独进行初始化学习训练，右侧MIPR模型的总准确率为95.7%，其中女性准确率为95.7%、男性准确率为95.7%；左侧MIPR模型的总准确率为92.1%，其中女性准确率为88.6%、男性准确率为95.7%。将左右两侧MIPR图像合并以初始化学习进行训练，模型的总准确率为94.6%，其中女性准确率为92.1%、男性准确率为97.1%。将左右两侧MIPR图像合并以迁移学习进行训练，模型的总准...     

14岁青少年手腕骨发育的研究I．男生骨龄标准的制定

目的研究我国当前青少年骨发育状况,制订专用于法医学推断男性刑事责任年龄14岁的骨龄标准。方法以湖南冷水江地区青少年为对象,按照纳入标准,选取14岁±3个月的健康男性中学生103名,拍摄其左手腕部后前位X线片。选择手腕骨15个部位,按照统一标准进行观察、测量,采用最大百分比法确定发育等级标准,建立骨龄评估方法,以单盲法进行验证。结果除第一掌骨、近节第四指骨骨骺发育等级为部分闭合外,其他均为未闭合;对于第四、五掌骨和近三指骨,不足14岁组以未闭合为主,已满14岁组以部分闭合为主。各个观察部位骨骺横径宽于干骺横径。30例的验证结果准确率为80.0%。结论根据发育等级特征及测量学方法建立骨龄评估标准可行,可望得到推广。本文以刑事责任年龄14周岁为对象,制订法医学专业骨龄推断标准,并引入测量学方法,辅助推断年龄。     

广东东莞市男性青少年肩关节正位DR片骨龄研究

目的利用肩关节正位数字化X线片（DR片）上诸骨发育特点建立男性青少年骨龄评测数学模型。方法对广东东莞市310名15~22岁男性青少年拍摄肩关节正位DR片,根据锁骨肩峰端（X1）、肩胛骨肩峰端（X2）、喙突（X3）、肱骨近端（X4）及锁骨胸骨端（X5）骨骺发育分级评分,利用SPSS统计进行各骨骼发育评分与年龄间的相关分析、Fisher＇s线性两类判别分析及多元逐步回归分析。结果 X1~X5与生活年龄间的Pearson相关系数分别为0.496、0.571、0.559、0.702、0.807（P〈0.01）;16、17、18周岁判别分析综合判别率为87.2%~91.4%,年龄推断多元逐步回归方程准确率（±1岁）约79.8%。结论本研究建立的年龄判别分析方程及多元逐步回归方程,可为法医活体年龄鉴定提供了新的地区性标准和方法。     

维吾尔族青少年颈椎骨龄与生物年龄的相关参数分析

目的探讨乌鲁木齐市维吾尔族青少年颈椎骨龄常用参数,并推导乌鲁木齐市维吾尔族青少年颈椎骨龄的回归方程,评估其应用于推断生物年龄的意义。方法第一部分：选取2017年1月～2020年10月就诊于乌鲁木齐市口腔医院正畸科的7～16岁的维吾尔族青少年患者300例(男150例,女150例)。对第三、第四颈椎进行定点测量(AH3、PH3、AP3、H3、AH4、PH4、AP4、H4),并获得能够代表颈椎锥体形态变化的相应比值(AH3/AP3、AH3/H3、H3/AP3、H3/PH3、PH3/AP3、AH4/AP4、AH4/H4、H4/AP4、H4/PH4、PH4/AP4),将比值数据分别带入Mito提出的女性及男性青少年颈椎骨龄的回归方程,将所得预估年龄与生物年龄进行配对分析,评估Mito女性及男性青少年颈椎骨龄的回归方程的适用性;若Mito方程不适用,则运用多元逐步回归分析推导出乌鲁木齐市维吾尔族青少年颈椎骨龄的回归方程。第二部分：选取2020年11月～2022年12月就诊于乌鲁木齐市口腔医院正畸科的7～16岁的维吾尔族青少年患者192例(男91例,女101例)。将第三、第四颈椎测量值代入第一部分所...     

Nolla法在乌鲁木齐地区维、汉未成年人群中通过牙龄推断年龄的应用

目的 评估应用Nolla法推断乌鲁木齐地区维吾尔族和汉族3～16岁未成年人群年龄的适用性和准确性。方法 收集2019年～2021年新疆医科大学附属口腔医院年龄在3～16岁的乌鲁木齐地区维吾尔族和汉族拍摄的全口曲面体层片1 208例，其中维吾尔族547例（男性：267例，女性：280例），汉族661例（男性：347例，女性：314例）。按照Nolla法分期标准及其提供的年龄转换表获得牙龄。将所得牙龄与生理年龄进行配对t检验。结果 维吾尔族男性平均生理年龄为（8.81±3.75）岁，女性为（9.62±3.68）岁；男性平均低估了0.06岁，女性平均低估了0.52岁；平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）男、女性分别为0.70岁和0.80岁。汉族男性平均生理年龄为（9.07±3.77）岁，女性为（8.96±3.86）岁；男性平均低估了0.13岁，女性平均低估了0.64岁；MAE男、女性分别为0.69岁和0.90岁。结论 Nolla法适用于除女性15～16岁的乌鲁木齐地区维吾尔族和汉族未成年人群，维吾尔族准确性高于汉族，男性较女性准确。另外，本研究提出了恒牙总成熟度-生...     

基于CT扫描并图像重组青少年锁骨胸骨端骨龄数学模型

目的利用我国青少年锁骨胸骨端骨骺发育变化规律,探讨CT容积再现(volume rendering,VR)数据与生物学年龄的相关性,并建立推断骨龄的数学模型。方法通过对我国华东、华南地区684名15~25周岁青少年双侧锁骨胸骨端进行CT薄层扫描并VR三维图像重组,测量并计算双侧锁骨胸骨端骨骺最长径、干骺端最长径及其长度比、骨骺面积、干骺端面积及其面积比等数据,并建立骨龄推断的数学模型。再将50例训练样本代入数学模型,检验模型的准确性。结果左、右两侧骨骺与干骺端长度比、面积比在同一年龄组男女性间差异具有统计学意义(P0.05)。建立的数学模型表明锁骨胸骨端骨骼的发育规律与生物学年龄具有高度的相关性,所有模型的准确率都高于70.5%(±1.0岁)和82.5%(±1.5岁)。结论建立的骨龄数学模型的可操作性强、准确性较高。这不仅可与图谱法相互印证和支持,提高骨龄推断的准确性;同时,该方法对未来研究其他单一部位骨龄推断具有重要的意义。     

利用中国汉族成年人胸部正位CR片影像学特征判定年龄

目的建立利用胸部正位CR片影像学变化判定年龄的方程,并评价其法医学意义。方法收集381例汉族成年人胸部正位CR片样本,其中男性208例,女性173例。选取胸部右侧第一肋胸骨端、左侧第一肋胸骨端、右侧第五肋胸骨端、左侧锁骨骨小梁和左侧锁骨松质骨网眼5项特征性指标,对351例样本进行描述评分,运用SPSS 19.0软件进行多元线性回归模型条件的基本论证,建立回归方程。并使用30例样本对方程的准确性进行盲测。结果本文所选取的5项胸部正位CR片特征性指标与年龄的关系可以使用线性回归模型(P0.05);建立了1组全指标回归方程和2组分组逐步回归方程,全指标回归方程估计值的标准误男性和女性分别为2.83岁和3.41岁,低年龄组(18~35岁)男性和女性分别为2.47岁和2.79岁,高年龄组(36~50岁)男性和女性分别为2.39岁和2.55岁;随机选取30例样本的盲测结果,误差在3岁以内的,全指标回归方程男性和女性分别为80.0%和73.3%,分组回归方程男性和女性分别为86.7%和80.0%。结论利用胸部正位CR片影像学特征变化可判定年龄。     

14岁青少年手腕骨发育的研究Ⅱ.女生骨龄标准的制定

目的研究我国当前青少年手腕骨发育状况,探讨制定专用于法医学推断女性刑事责任年龄14岁的骨龄标准。方法以湖南冷水江地区青少年为对象,按照纳入标准,选取14岁±3个月的健康女性中学生110名,拍摄其左手腕部后前位X线片。选择手腕骨15个部位,按照统一标准进行观察、测量,采用最大百分比法确定发育等级标准,建立骨龄评估方法,以单盲法进行验证。结果桡骨,中排第三、第四指骨干骺端发育等级为部分闭合（〉2/3为主）,其余掌指骨干骺端发育等级则以完全闭合残留骺线痕迹为主;对于中排第三、四指骨,不足14岁和已满14岁发育等级尚存差异,不足14岁组骨骺发育以部分闭合（〉2/3为主）为主,已满14岁组则以残存骺线痕迹为主。各个观察部位骨骺横径宽于干骺横径。30例的验证结果准确率为83.3%。结论根据发育等级特征及测量学方法建立骨龄标准准确性较好。     

基于深度学习对口腔全景摄影片进行性别推断的研究

目的 探究深度学习技术对中国汉族人群口腔全景摄影图像（OPG）进行性别推断的可行性和准确性。方法 收集18～70岁汉族人群OPG影像数据10 600份（男性5 300份,女性5 300份）,按照8:1:1比例随机划分为训练集、验证集、测试集。采用MobileNetV2、Swin Transformer模型进行训练,通过准确率、F1分数及GradCAM算法评估模型分类性能及可视化展示。结果 MobileNetV2、Swin Transformer Small和Swin Transformer Tiny模型的准确率为97.57%、95.13%、96.28%,其中MobileNetV2模型表现最佳。Grad-CAM算法显示男性OPG图像主要关注左右侧下颌支及牙槽骨,而女性的OPG图像主要关注上颌窦、左侧下颌支及左侧后牙槽骨。结论 本研究基于深度学习技术构建的中国汉族人群OPG图像性别推断模型具有较高的准确性及泛化能力,为法医学性别推断提供了新的方法。     

应用踝关节MRI T1WI推断活体年龄

目的分析踝关节MRI T1加权图像中胫骨、腓骨远端及跟骨骨骺发育特点,为踝关节MRI成像是否有助于青少年14、16及18岁年龄推断提供明确的答案。方法收集1025例8-25岁的汉族青少年踝关节MRI T1加权图像,探索年龄与分期之间的相关性,分析各期年龄分布的性别差异,并建立推断个体是否年满14、16及18岁的Logistic回归方程。结果年龄与胫骨、腓骨远端及跟骨骨骺分期呈正相关。胫骨、腓骨远端骨骺完全闭合的最小年龄为男性14岁,女性13岁;跟骨骨骺完全闭合的最小年龄为男性14岁,女性11岁。除胫骨、腓骨3期,各期年龄分布性别差异有统计学意义。判断个体是否年满14、16及18岁的方程的推断准确率分别为:男性97.52%,90.08%,82.64%;女性97.59%,97.59%,87.95%。结论踝关节MRI T1加权图像在法医鉴定的活体年龄推断中具有重要的意义。     

CHN骨龄在司法鉴定中的应用价值

目的探讨CHN(中国人手腕骨发育标准CHN法)骨龄在司法鉴定中的应用价值,分析影响其准确性的因素及相关问题。方法对522例年龄鉴定者,均选用不同曝光值拍摄两张左手腕部正位X线片,并加照两次斜位片。使用CHN法测评骨龄。结果522例中男性489例,女性33例。男性达CHN骨龄最高值18.4岁者129例,余平均骨龄16.5岁。女性达CHN骨龄最高值17.3岁者14例,余平均骨龄15.7岁。CHN骨龄在16.0岁以上者共388例,占约74.3%。本组资料显示多种因素影响骨龄鉴定的准确性,其中以骨龄片位置及角度的变化等影响最大。结论如能获得高质量的X线片、并能熟练使用CHN法、注意利用位置和角度的变化正确判定骨骺分级,CHN骨龄基本可满足活体年龄鉴定的需要。     

青少年手腕骨骨龄与生活年龄的差异观察

目的比较以不同骨龄标准所评价的青少年手腕骨骨龄与生活年龄的差异,观察生长发育长期变化对青少年年龄推测的影响。方法从中国5座大中城市抽取11464名（男5873,女5591）3～18岁汉族正常青少年儿童,并另随机抽取950名（男516,女434）12～18岁骨发育正常的汉族青少年作为验证样本。按CHN法和RC法骨龄标准评价手腕部X线片骨龄,并对不同方法评价的骨龄及生活年龄进行统计学分析。结果各年龄组CHN法骨龄中位数大于RC骨龄,其差异具有显著性意义（P〈0．05）。验证样本中,在男12—16．5岁、女12～14．5岁之间,CHN骨龄减生活年龄之差值分别为0．35—1．00岁和0．57～1．16岁（P〈0．01）;RC骨龄减生活年龄的差值分别为-0．26—0．23岁和-0．27～0．06岁（P〉0．05）。在男17～18岁、女15～17岁之间,CHN骨龄减生活年龄的差值分别为-0．52～-1．05岁和-0．16～-1．13岁（P〈0．05）,RC骨龄减生活年龄的差值分别为-0．35～-0．48岁和-0．22～-0．79岁（P〈0．05）。结论CHN法骨龄高于生活年龄,在大部分年龄组RC骨龄与生活年龄基本一致。     

四川省阿坝地区藏族青少年膝关节骨发育趋势

目的探讨四川省藏族青少年膝关节骨发育趋势,更新利用膝关节骨龄推断我国藏族青少年活体年龄的数据资料。方法在我国四川省阿坝地区调查483例14~19周岁藏族男、女性青少年膝关节X线片,选取股骨远端、胫骨近端及腓骨近端骨骺作为骨骼发育指标,观察骨骺发育情况,并运用SPSS 16.0统计学软件计算出青少年膝关节骨骺闭合年龄的描述性数据。结果膝关节中,闭合最早的骨骺是股骨远端骨骺,闭合最晚的是腓骨近端骨骺,其中女性青少年膝关节骨骺发育较男性提前约1岁左右。结论应用于法医学活体骨龄鉴定的藏族青少年相关数据资料应定期更新。本研究结果可为法医学、人类学及临床医学等相关学科在进行骨龄评价时提供参考。     

基于支持向量机实现骨骺发育分级的自动化评估

目的：运用支持向量机（support vector machine，SVM）实现尺、桡骨远端骨骺发育分级的自动化评估。方法收集我国140例11～19周岁青少年左侧腕关节X线正位片作为训练样本。将尺、桡骨远端骨骺分为五个发育分级，每个分级均包含28例样本。另选35例作为独立校验样本。建立尺、桡骨远端骨骺五个发育分级的SVM分类模型，用留一交叉验证法（leave one out cross validation，LOOCV）进行模型内部交叉验证以及梯度方向直方图（histogram of oriented gradient，HOG）进行模型外部验证，分别计算其准确率（PA）。结果桡骨远端骨骺分级SVM建模、LOOCV和HOG的PA分别为100.0%、78.6%和82.8%。尺骨远端骨骺分级SVM建模、LOOCV和HOG的PA分别为100.0%、80.0%和88.6%。结论运用SVM建立的尺、桡骨远端骨骺发育分级的自动化模型具有一定的可行性，为法医学骨龄评估软件的开发奠定基础。     

Demirjian法测定广东地区青少年第三磨牙牙龄

目的评估Demirjian法用于测定广东地区青少年牙龄的可行性。方法收集344例(男性171例,女性173例)广东地区9~25岁汉族青少年全口曲面断层片,应用Demirjian法进行分期评定,并比较测得牙龄与生理年龄的差异,分析男女之间的差异性,并分别比较相应分期与16岁和18岁实际年龄的似然率。结果本文344例样本的统计学分析显示,生理年龄与第三磨牙发育程度呈高度相关,相关系数男性为0.837,女性为0.886;Demirjian法分期为D、E、G期的不同性别之间,第三磨牙的发育程度差异具有统计学意义(P0.05);根据样本分期推断的牙龄与相应个体生理年龄的平均差异,女性为0.98岁,男性为0.88岁,其差异具有统计学意义(P0.05);分期为G期的样本与达到以及大于16岁个体似然率男性为85.7%,女性为94.3%,H期与达到以及大于18岁的似然率男性及女性均为100%。结论根据全口曲面断层片对广东汉族青少年牙龄进行推断不能单独采用Demirjian法,需用其他方法综合校正;而分期中的G及H期可用于对16及18岁年龄的推断。     

3种尸骨年龄推断方法的比较

目的 寻找适合不同年龄段和性别的年龄推断方法。方法 收集上海市公安局刑事侦查总队法医室2000—2020年鉴定的91例未知名尸体的肋软骨、胸骨和耻骨联合3种检材,分别采用肋软骨推断法、胸骨推断法、耻骨联合推断法推断年龄,并将推断结果与尸体实际生理年龄进行一致性检验。比较不同检材推断年龄的准确性及与年龄、性别的关系。结果 使用肋软骨法,40岁以下的男性、女性、整体人群的推断误差分别为（0.608±2.298）、（0.429±1.867）、（0.493±2.040）岁,40岁以上的为（-1.707±3.770）、（-3.286±4.078）、（-2.625±4.029）岁,3组人群在2个年龄段间差异均有统计学意义（P<0.05）;使用胸骨法,40岁以下的男性、女性的推断误差分别为（0.921±3.019）、（0.452±1.451）岁,40岁以上的为（-5.903±5.088）、（-1.429±2.227）岁,3组人群在2个年龄段间差异均有统计学意义（P<0.05）;使用耻骨联合法,40岁以下的男性、女性的推断误差分别为（-0.204±1.876）、（0.238±2.477）岁...     

基于深度学习的颅脑损伤机制自动化鉴别

目的 应用卷积神经网络Inception＿v3模型进行基于颅脑CT图像的加、减速性损伤自动鉴别,探讨深度学习技术在法医学颅脑损伤成伤机制推断中的应用前景。方法 收集190例加、减速性脑损伤的影像学资料作为实验组,另选取130例正常颅脑的影像学资料作为对照。将上述320例影像学资料根据随机抽样的方法分为训练验证集和测试集。采用准确率、精确率、召回率、F1值及AUC值评估模型分类性能。结果 模型在训练过程和验证过程中对3种图像（加速性损伤、减速性损伤及正常颅脑）分类的最高准确率分别为99.00%、87.21%,满足要求。使用优化后的模型对测试集数据进行测试,该模型在测试集中的三分类准确率为87.18%,识别加速性损伤的精确率、召回率、F1值及AUC值分别为84.38%、90.00%、87.10%、0.98,识别减速性损伤的各值分别为86.67%、72.22%、78.79%、0.92,识别正常颅脑的各值分别为88.57%、89.86%、89.21%、0.93。结论 Inception＿v3模型在基于颅脑CT图像区分加、减速性损伤中具有应用潜力,有望成为推断头部致伤方式的一种辅助工具。     

四川汉族青少年肘关节数字X线影像骨龄特征研究

目的观测四川地区青少年肘关节数字X影像的骨发育特征规律,建立肘关节推断年龄的回归方程。方法拍摄608例8～18岁青少年进行肘关节数字X线片,按性别及年龄分组,选取肘关节6个骨化中心作为观测指标,对发育特征进行分级、赋值。采用SPSS 15.0统计软件对各观测值进行描述性统计学分析,建立推算年龄的回归方程。结果得出男女性青少年肘关节继发骨化中心出现、闭合的年龄范围、平均年龄以及95%置信区间等数据。一元回归方程的复相关系数(R)范围:男性0.874～0.914,女性0.883～0.954;年龄估计值标准误(SE)范围:男性0.934～1.101岁,女性0.561～0.883岁;多元回归方程R值及SE值:男性为0.946、0.750岁,女性为0.964、0.500岁。所有方程均经统计学检验与诊断,具有较好的适用性。结论本文选择的肘关节指标发育特征与年龄有相关性,其中肱骨内上髁、桡骨小头及肱骨小头骨骺均呈高度显著相关,建立的回归方程可用于相关人群年龄推断,且多元回归方程准确性更高。     

基于YOLOv3的硅藻电子显微镜图像识别模型的构建及应用

目的 基于YOLOv3模型构建硅藻电子显微镜图像识别模型,测试在实际案例中的应用效果,探讨该模型在法医学硅藻鉴定中的优势。方法 选取25 000张1 500×的硅藻电子显微镜图像作为初始图像集,经专家标注和图像处理后,输入YOLOv3网络训练识别模型。收集8例溺死案例肺、肝、肾组织样本的硅藻电子显微镜图像,分别在0.4、0.6、0.8的阈值下利用该模型识别硅藻,同时进行人工识别,以识别速度、召回率和查准率评价该模型的实际应用效果。结果 模型在验证集和测试集上的平均精度均值分别为94.8%和94.3%,平均召回率分别为81.2%和81.5%。实际应用中,该模型识别速度是人工识别速度的9倍以上。阈值为0.4时,肺组织硅藻总体召回率均值达89.6%、总体查准率均值达87.8%;肝、肾组织硅藻总体召回率达100%、查准率低于5%。随着阈值的增加,各组织硅藻召回率下降、查准率上升;模型在肺组织的F1分数随着阈值升高而降低,在肝、肾组织的F1分数随着阈值升高而升高。结论 基于YOLOv3的硅藻电子显微镜图像识别模型能够快速识别硅藻图像,并能在一定的阈值下取得良好的硅藻召回率和肺组织较高的硅藻查准率...