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        中國維吾爾族人顱骨性別識別方法

        2019-05-27 02:49:04
        法醫(yī)學(xué)雜志 2019年2期
        關(guān)鍵詞:判別函數(shù)顱骨準(zhǔn)確率

        (西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西 西安 710127)

        在法醫(yī)學(xué)鑒定實踐中,經(jīng)常遇到尸體被肢解并高度腐敗或重大災(zāi)難中只遺留尸骨的情況。從零碎骨骼中獲取死者身份信息變得尤為重要。性別識別是骨骼遺骸鑒定的第一步也是鑒定的關(guān)鍵,其將可能的身份匹配數(shù)量減少近50%,也為面部重建提供基本參考。

        骨盆、顱骨、股骨、脛骨、肱骨、橈骨和下頜骨都可用于性別識別[1]。但有研究[2-3]表明,骨盆是性別評估中最可靠的指標(biāo),其次為顱骨。但骨盆不易保存且易碎,而顱骨由硬組織組成,在大多數(shù)情況下可以保存完好且性別二態(tài)性特征的穩(wěn)定性更好。因此,顱骨成為性別識別中最常用的骨骼。

        顱骨性別的確定在法醫(yī)學(xué)、人類學(xué)、面貌復(fù)原及識別未知顱骨等領(lǐng)域都有重要價值,隨著計算機技術(shù)和統(tǒng)計學(xué)研究理論的成熟,借助信息技術(shù)完成各項研究成為科研熱點。運用三維數(shù)字化信息實現(xiàn)顱骨性別判別的研究具有重大的科研及實用價值,通過測量顱骨相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行性別分析已成為法醫(yī)人類學(xué)的研究熱點。本研究擬對我國新疆吐魯番地區(qū)維吾爾族人群的三維顱骨數(shù)字模型相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行測量和分析,并建立多元回歸性別判別函數(shù),為實際應(yīng)用提供參考。

        1 材料與方法

        1.1 樣本及顱骨特征點

        本研究的顱骨數(shù)據(jù)采集自新疆吐魯番地區(qū)的維吾爾族志愿者(均已知情同意),由托克遜縣人民醫(yī)院使用西門子64排螺旋CT機采集,掃描間隔為1.5mm,每人CT圖像數(shù)量為200~300張。共收集了117個性別明確的成年人的完整顱骨數(shù)據(jù),其中男性60個,女性57個,年齡為21~60歲。將CT圖像重建得到顱骨三維模型,參考法醫(yī)學(xué)和人類形態(tài)學(xué)[4]定義了顱骨的29個特征點。

        利用本課題組自主研發(fā)的軟件對顱骨三維建模并將其調(diào)整在Frankfurt坐標(biāo)系[5]下,然后利用自主研發(fā)的特征點標(biāo)定系統(tǒng)手工標(biāo)定上述29個顱骨特征點,如圖1所示。

        1.2 測量指標(biāo)的定義

        對定義的29個特征點,依據(jù)《人體測量方法》[6]使用西北大學(xué)可視化技術(shù)研究所自主開發(fā)的顱面測量軟件進(jìn)行自動化測量。結(jié)合實際需求,本研究定義了16項測量指標(biāo),如表1所示。

        圖1 顱骨三維模型及特征點

        表1 測量指標(biāo)及其定義

        1.3 統(tǒng)計學(xué)處理

        使用SPSS 22.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析。各指標(biāo)的測量數(shù)據(jù)采用±s表示。使用t檢驗對各測量指標(biāo)在男女性間的差異進(jìn)行比較,檢驗水準(zhǔn)α=0.05。

        1.4 顱骨性別判別函數(shù)的建立及檢驗

        本研究采用Logistic回歸方法對顱骨性別進(jìn)行鑒定,并通過回代檢驗驗證其判定的準(zhǔn)確率。

        從117個顱骨模型中隨機選擇78個(男性40個,女性38個)作為訓(xùn)練樣本,采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立回歸模型,并用其余的39個顱骨(男性20個,女性19個)根據(jù)建立的回歸模型進(jìn)行性別預(yù)測,完成回代檢驗。

        考慮到實際考古發(fā)掘現(xiàn)場或殺人毀尸案件中破損顱骨更為常見,針對破損顱骨建立適合的判別函數(shù)具有重要意義。由于破損顱骨數(shù)據(jù)獲取困難,本研究利用上述117個完整顱骨模型分別模擬無額骨、無枕骨、無下頜骨的破損顱骨來建立破損顱骨的性別判別函數(shù)。分別在117個無額骨模型、117個無枕骨模型、117個無下頜骨模型中隨機各選擇78個(男性40個,女性38個)作為訓(xùn)練樣本,采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立回歸模型,并用其余的39個顱骨(男性20個,女性19個)根據(jù)建立的回歸模型進(jìn)行性別預(yù)測,完成回代檢驗。

        用P(y=1|x)表示在測量項的約束下,判別為男性的概率;P(y=0|x)表示在測量項的約束下,判別為女性的概率。其中,P(y=0|x)=1-P(y=1|x)。

        2 結(jié) 果

        2.1 測量指標(biāo)的結(jié)果

        利用顱面測量軟件測量三維顱骨模型的各項指標(biāo),所有樣本的16項測量指標(biāo)結(jié)果見表2。除鼻寬(x7)和顱骨最大寬(x13)外,其余14個指標(biāo)在男女性間差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),其中僅枕外隆凸度夾角(x9)的女性均值大于男性。

        表2 男性和女性16項指標(biāo)的測量結(jié)果 (±s)

        表2 男性和女性16項指標(biāo)的測量結(jié)果 (±s)

        注:與男性相比,P<0.05

        女性(n=57)177.8±3.11)97.7±5.81)43.6±3.31)168.6±5.71)136.4±5.5 12.9±2.91)9.2±3.11)50.2±4.11)指標(biāo)x1/mm x2/mm x3/mm x4/°x5/mm x6/mm x7/mm x8/mm男性(n=60)98.7±3.1 24.9±2.7 106.3±5.1 32.3±8.9 113.5±4.9 110.9±5.9 26.5±2.1 29.9±2.7女性(n=57)95.2±3.51)23.8±2.11)103.8±4.61)29.4±5.61)110.1±5.61)107.9±4.91)25.7±1.7 29.4±8.91)指標(biāo)x9/°x10/mm x11/mm x12/mm x13/mm x14/mm x15/mm x16/mm男性(n=60)167.0±11.1 102.3±6.4 45.7±3.9 178.1±7.4 138.7±6.3 13.4±3.6 9.6±2.6 52.3±4.4

        2.2 顱骨性別判定結(jié)果

        2.2.1 完整顱骨模型

        針對作為訓(xùn)練樣本的78個顱骨模型,基于最大似然估計的 Logistic回歸方法建立以x4、x6、x12、x15、x16為自變量的性別判別函數(shù),如下所示:

        利用式(1)對作為測試樣本的39個顱骨模型進(jìn)行回代檢驗。其中:20個男性顱骨中有18個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為90.0%;19個女性顱骨中有18個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為94.7%??傮w判別準(zhǔn)確率為92.3%。

        2.2.2 無額骨模型

        對于無額骨的顱骨可測量x10、x11、x16指標(biāo),采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立以x10、x11、x16為自變量的性別判別函數(shù):

        利用式(2)對作為測試樣本的39個顱骨模型進(jìn)行回代檢驗。其中:20個男性顱骨中有17個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為85.0%;19個女性顱骨中有16個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為84.2%。

        2.2.3 無枕骨模型

        對于無枕骨的顱骨可測量x4指標(biāo),采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立以x4為自變量的性別判別函數(shù):

        利用式(3)對作為測試樣本的39個顱骨模型進(jìn)行回代檢驗。其中:20個男性顱骨中有16個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為80.0%;19個女性顱骨中有14個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為73.7%。

        2.2.4 無下頜骨模型

        對于無下頜骨的顱骨可測量x5、x9指標(biāo),采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立以x5、x9為自變量的性別判別函數(shù):

        利用式(4)對作為測試樣本的39個顱骨模型進(jìn)行回代檢驗。其中:20個男性顱骨中有17個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為85.0%;19個女性顱骨中有15個被正確分類,判別準(zhǔn)確率為78.9%。

        3 討 論

        在法醫(yī)學(xué)和人類學(xué)領(lǐng)域,顱骨性別判別常用的方法是觀察法[7-8]、測量法[9-10]和統(tǒng)計法[11]。觀察法依賴于鑒定人對男女性顱骨之間形態(tài)特征差異的理解,主觀性較強,誤差大。使用測量法在對顱骨進(jìn)行測量時,會對顱骨造成二次破壞且精度不高。隨著計算機的應(yīng)用越來越廣泛,研究者開始使用計算機輔助顱骨測量,但由于顱骨結(jié)構(gòu)復(fù)雜,精確的測量相當(dāng)困難,且隨著年齡的變化,顱骨的大小也會發(fā)生改變。統(tǒng)計法是建立在測量法的基礎(chǔ)上,利用統(tǒng)計學(xué)方法對各類測量指標(biāo)進(jìn)行分析,并轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而得到判別結(jié)果,但準(zhǔn)確度還有待進(jìn)一步提高。隨著統(tǒng)計學(xué)、計算機技術(shù)和CT技術(shù)的發(fā)展,計算機輔助技術(shù)實現(xiàn)顱骨性別判別已成為法醫(yī)學(xué)、人類學(xué)以及考古學(xué)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。

        利用醫(yī)學(xué)影像設(shè)備采集活體顱骨的相關(guān)實驗數(shù)據(jù),利用顱面測量軟件測量和統(tǒng)計各類測量指標(biāo),可以提高判別準(zhǔn)確率和效率。本研究采用由CT設(shè)備獲取的顱骨數(shù)據(jù),對顱骨三維模型建立了由5個測量指標(biāo)作為自變量的多元回歸性別判別函數(shù),對新疆吐魯番地區(qū)維吾爾族人群成年人完整顱骨進(jìn)行性別判別。由測量指標(biāo)結(jié)果可知,枕外隆凸度夾角的測量結(jié)果為女性均值大于男性,與李加善等[12]的研究結(jié)果一致。枕外隆凸度夾角是枕外隆凸向兩側(cè)的弓形骨嵴間的角度,由于男性枕外隆凸粗大,形成的角度相對較小,女性枕外隆凸細(xì)小,所以角度相對較大。鼻寬和顱骨最大寬這兩項測量指標(biāo)結(jié)果均值在男女性間差異無統(tǒng)計學(xué)意義,和李明等[13]的研究結(jié)果一致。同時,本研究結(jié)果表明:成年人完整顱骨男性的判別準(zhǔn)確率為90.0%,女性的判別準(zhǔn)確率為94.7%,總體判別準(zhǔn)確率為92.3%,能夠為實際工作提供參考;用完整顱骨分別模擬無額骨、無枕骨、無下頜骨的不完整顱骨模型,無額骨顱骨的男、女性判別準(zhǔn)確率分別為85.0%、84.2%,無枕骨顱骨的男、女性判別準(zhǔn)確率分別為80.0%、73.7%,無下頜骨顱骨的男、女性判別準(zhǔn)確率分別為85.0%、78.9%;完整顱骨的性別判別準(zhǔn)確率高于無額骨、無枕骨、無下頜骨的顱骨。

        近年來,國內(nèi)外學(xué)者對顱骨性別判別進(jìn)行了研究。國外SHAH等[14]利用Logistic回歸方法和判別函數(shù)對901名健康的古吉拉特人進(jìn)行顱骨性別判別,男、女性判別準(zhǔn)確率分別為92.0%、80.9%;AMORESAMPUERO[15]對109個西班牙人顱骨樣本測量了6項特征指標(biāo),并建立判別函數(shù),判別準(zhǔn)確率為75.7%;AJANOVIC等[16]測量了波斯尼亞人頭骨的7個線性直徑指標(biāo),使用多元邏輯回歸建立判別函數(shù),男、女性判別準(zhǔn)確率分別為85%、68%。國內(nèi)李明等[13]根據(jù)我國西南地區(qū)成年人顱骨的16項指標(biāo)建立了單變量判別函數(shù)和多變量判別函數(shù),發(fā)現(xiàn)以顱周長和鼻高為指標(biāo)的多變量判別函數(shù)的判別準(zhǔn)確率最高,男、女性判別準(zhǔn)確率分別為89.2%、90.0%;稅午陽等[17]對西安地區(qū)成年人顱骨進(jìn)行性別鑒定時,利用計算機輔助方法測量了14項三維顱骨特征指標(biāo),采用步進(jìn)Fisher法建立了包含4項特征指標(biāo)的多元性別判別函數(shù),男、女性判別準(zhǔn)確率分別為87.5%、86.67%。本研究得到的男、女性判別準(zhǔn)確率均高于上述報道。劉玉勇[18]使用Photoshop軟件測量了華北地區(qū)142例成年人顱骨正位X線片上的13個特征指標(biāo),利用判別分析得到95%的性別判別準(zhǔn)確率。任榮榮等[19]通過整合可測量和非可測量特征,將非線性降維和非線性分類結(jié)合的方法對94例漢族成年人顱骨進(jìn)行性別判別,準(zhǔn)確率高達(dá)96.36%。上述研究的判別準(zhǔn)確率略高于本研究,但是他們都是僅對完整顱骨進(jìn)行了性別鑒定,沒有考慮不完整顱骨的情況,然而實際情況中不完整顱骨更為常見,如考古遺址或刑事案件等。因此,本研究不僅對完整顱骨進(jìn)行了性別鑒定,還考慮到不完整顱骨性別鑒定的情況,并取得了較好的判別準(zhǔn)確率,更加具有實用價值。有研究[20-21]表明,不同的人群具有不同的骨骼特征,因此對特定人群進(jìn)行性別判別分析至關(guān)重要。因研究對象種族不同、樣本量不同,方法也有差異,顱骨性別判別的準(zhǔn)確率也有所不同,但在應(yīng)用中都有其參考價值。

        顱骨樣本的規(guī)模和性別判別方法的選取直接決定了性別判別結(jié)果的準(zhǔn)確性。大量顱骨樣本模型為性別判別提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ),但對性別判別方法性能的優(yōu)化也是難點。本研究采用計算機輔助測量顱骨模型中具有性別差異的指標(biāo),通過Logistic回歸方法建立性別判別函數(shù),與以往研究相比,判別準(zhǔn)確率有所提高,并且考慮了不完整顱骨的情況。同時,使用計算機技術(shù)使得操作簡單快速、誤差小,在實際應(yīng)用中值得推廣。

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