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        山西省青少年鎖骨胸骨端骨齡推斷數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建

        2020-12-06 11:16:36張華華趙晨劉虎躍李娜王亞輝孫俊紅陸利
        法醫(yī)學(xué)雜志 2020年5期
        關(guān)鍵詞:青少年模型研究

        張華華,趙晨,劉虎躍,李娜,王亞輝,孫俊紅,陸利

        (1.山西醫(yī)科大學(xué),山西 太原 030001;2.太原市中心醫(yī)院影像科,山西 太原 030009;3.太原市公安局小店分局,山西 太原 030032;4.山西省兒童醫(yī)院CT室,山西 太原 030013;5.司法鑒定科學(xué)研究院 上海市法醫(yī)學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 司法部司法鑒定重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海市司法鑒定專業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺(tái),上海 200063)

        法醫(yī)學(xué)活體年齡推斷主要根據(jù)骨骼發(fā)育過(guò)程中繼發(fā)骨化中心出現(xiàn)及骨骺閉合的先后順序綜合判斷。鎖骨胸骨端是人體各大關(guān)節(jié)中繼發(fā)骨化中心出現(xiàn)及骨骺閉合最晚的部位。近年來(lái),薄層計(jì)算機(jī)體層掃描(thin-section computed tomography)技術(shù)與青少年鎖骨胸骨端骨骺發(fā)育過(guò)程相結(jié)合的研究備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者的青睞[1-3]。另外,骨骼發(fā)育除與遺傳、種族等因素有關(guān)外,還與身高、體質(zhì)量以及地區(qū)等因素相關(guān)。因此,有必要構(gòu)建我國(guó)不同地區(qū)人群骨齡研究數(shù)據(jù)庫(kù),為更準(zhǔn)確地評(píng)估骨齡提供客觀依據(jù)。

        一直以來(lái),我國(guó)青少年犯罪問(wèn)題較為突出,而青少年犯罪嫌疑人是否達(dá)到刑事責(zé)任年齡,與法庭審理及定罪量刑密切相關(guān)?;谖覈?guó)基本國(guó)情,青少年犯罪嫌疑人的年齡易受主、客觀因素影響。因此,在刑事偵查及司法審判中對(duì)于真實(shí)年齡存疑的青少年,往往需要法醫(yī)對(duì)其年齡進(jìn)行推斷[4]。基于此,本研究以山西人群為主要研究對(duì)象,基于薄層計(jì)算機(jī)體層掃描及圖像重組技術(shù)構(gòu)建山西省青少年鎖骨胸骨端骨齡數(shù)學(xué)模型,旨在提供更多客觀數(shù)據(jù),以進(jìn)一步提高骨齡推斷的準(zhǔn)確性。

        1 材料與方法

        1.1 研究對(duì)象

        收集2018年1月至2019年12月15.0~<24.0周歲454例山西省健康個(gè)體的胸鎖關(guān)節(jié)薄層計(jì)算機(jī)體層掃描圖像,用于構(gòu)建鎖骨胸骨端骨齡數(shù)學(xué)模型,其中男性238例,女性216例,按1歲分組后的人群分布見表1。另收集108例胸鎖關(guān)節(jié)CT圖像用于模型外部驗(yàn)證,男、女性各54例(每年齡段6例)。

        表1 不同性別年齡組人群分布Tab.1 Population distribution of different gender and age groups (例)

        納入標(biāo)準(zhǔn):以“國(guó)人正常身高、體質(zhì)量范圍調(diào)查表”[5]為準(zhǔn),選擇身體健康、營(yíng)養(yǎng)狀況良好的個(gè)體為研究對(duì)象。

        排除標(biāo)準(zhǔn):參加特殊文體訓(xùn)練者,服用影響骨骼發(fā)育藥物史者,曾有影響骨骼發(fā)育疾病史或外傷史者[5]。

        本研究所有研究對(duì)象均簽署知情同意書,符合有關(guān)醫(yī)學(xué)倫理要求。

        1.2 方法

        1.2.1 計(jì)算機(jī)體層成像掃描參數(shù)

        采用TOSHIBA(Aquilion one)320排多層螺旋CT機(jī)(日本東芝公司),層厚1.0mm,層距1.0mm,管電壓120kV,管電流300mA。研究對(duì)象采取頭進(jìn)仰臥位平躺于CT床架上進(jìn)行CT掃描。

        1.2.2 觀測(cè)指標(biāo)

        將鎖骨胸骨端薄層計(jì)算機(jī)體層掃描圖像按照年齡升序排列,使用Carestream Vue PACS閱片軟件(GCPACS 1.5.1.5.0417-vue121,中國(guó)銳軻公司)分析圖像(包括橫斷面和冠狀面)中骨骺發(fā)育形態(tài),觀察雙側(cè)鎖骨胸骨端繼發(fā)骨化中心是否出現(xiàn)、初期出現(xiàn)的形態(tài)與位置。選取0.5mm重建圖像(骨窗像)導(dǎo)入Vital后處理工作站Vitrea?Version 6.7.2(日本Toshiba公司),進(jìn)行容積再現(xiàn)(volume rendering,VR),由研究人員選取鎖骨胸骨端干骺端及其骨骺,測(cè)量鎖骨胸骨端骨骺最長(zhǎng)徑(cm)、干骺端最長(zhǎng)徑(cm)及雙側(cè)骨骺面積(cm2)、干骺端面積(cm2)(圖1)。然后,分別計(jì)算雙側(cè)骨骺最長(zhǎng)徑與干骺端最長(zhǎng)徑之比(右側(cè)用x1表示、左側(cè)用x2表示)、骨骺面積與干骺端面積之比(右側(cè)用x3表示、左側(cè)用x4表示)[5-6]。

        圖1 鎖骨胸骨端VR圖像的測(cè)量示意圖Fig.1 Measurement diagram of VR image of extremitas sternalis of clavicle

        1.2.3 測(cè)量方法的一致性檢驗(yàn)

        使用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intraclass correlation coefficient,ICC)檢驗(yàn)由放射科醫(yī)師及技師在不同時(shí)間測(cè)量骨骺數(shù)據(jù)的一致性[6]。隨機(jī)抽選54例研究對(duì)象(每組6例,含驗(yàn)證樣本),由研究者A和B分別對(duì)其進(jìn)行測(cè)量,將兩者測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行ICC檢驗(yàn),ICC值越趨于1,表明不同研究者的測(cè)量結(jié)果一致。

        1.2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

        使用SPSS 24.0(美國(guó)IBM公司)及R 3.4.3軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)分析x1、x2、x3、x4在性別間差異性,采用單因素方差分析檢驗(yàn)兩性別在各年齡組之間的差異性。使用配對(duì)t檢驗(yàn)分別比較男性及女性x1和x2、x3和x4之間的差異性,明確雙側(cè)鎖骨胸骨端骨骺發(fā)育是否一致。使用Pearson相關(guān)性分析分析骨齡(y)與x1、x2、x3及x4的相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)r>0.7被認(rèn)為兩者相關(guān)性較強(qiáng))。分別利用x1和x2,x3和x4,x1、x2、x3和x4構(gòu)建多元線性回歸數(shù)學(xué)模型,將樣本回代入模型計(jì)算內(nèi)部驗(yàn)證準(zhǔn)確性(±1歲)。最后,將108例驗(yàn)證樣本代入多元回歸模型計(jì)算外部驗(yàn)證準(zhǔn)確性(±1歲)。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。使用R 3.4.3軟件的RandomForest包分別對(duì)男女性樣本建立隨機(jī)森林的判別模型,對(duì)18.0周歲及以上(≥18.00周歲)和未滿18.0周歲(<18.00周歲)的個(gè)體進(jìn)行判別分析,并將108例樣本作為外部驗(yàn)證樣本驗(yàn)證判別模型的準(zhǔn)確率。

        2 結(jié)果

        2.1 觀測(cè)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)

        ICC分析結(jié)果顯示,鎖骨胸骨端雙側(cè)各指標(biāo)ICC都在0.87以上,表明不同研究者的測(cè)量結(jié)果高度一致,可以進(jìn)行后續(xù)的測(cè)量。獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)結(jié)果顯示,x1、x2、x3及x4在大部分年齡段男性與女性之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。配對(duì)t檢驗(yàn)結(jié)果顯示,除男性x1和x2之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義外(P<0.05),其余差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。單因素方差分析結(jié)果顯示,男性與女性中,x1、x2、x3、x4在各年齡段間總體上差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)(表2)。

        2.2 觀測(cè)指標(biāo)與年齡的相關(guān)性

        Pearson 相關(guān)性分析結(jié)果顯示,x1、x2、x3、x4與y均有相關(guān)性(P<0.05),其相關(guān)系數(shù)(r)在男性樣本中分別為0.889、0.884、0.935、0.929,在女性樣本中分別為0.904、0.880、0.940、0.934。

        2.3 構(gòu)建骨齡推斷的多元線性回歸數(shù)學(xué)模型

        利用x1、x2、x3及x4分別建立3種男、女性骨齡推斷的多元線性回歸數(shù)學(xué)模型,所有模型均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),將所有建模樣本及108例外部驗(yàn)證樣本代入回歸模型中,驗(yàn)證其準(zhǔn)確性。其中基于x1、x2、x3及x4建立的男女性回歸模型(4個(gè)指標(biāo)全部進(jìn)入模型)調(diào)整后決定系數(shù)均大于0.90,其內(nèi)部驗(yàn)證準(zhǔn)確率(±1.0歲)均在92%以上,108例外部驗(yàn)證準(zhǔn)確率(±1.0歲)也均大于70%(表3)。

        表2 觀測(cè)指標(biāo)在各個(gè)年齡段的均值及標(biāo)準(zhǔn)差Tab.2 Mean and standard deviation of observed indicators in each age group (±s)

        表2 觀測(cè)指標(biāo)在各個(gè)年齡段的均值及標(biāo)準(zhǔn)差Tab.2 Mean and standard deviation of observed indicators in each age group (±s)

        注:x1表示右側(cè)骨骺最長(zhǎng)徑與干骺端最長(zhǎng)徑之比;x2表示左側(cè)骨骺最長(zhǎng)徑與干骺端最長(zhǎng)徑之比;x3表示右側(cè)骨骺面積與干骺端面積之比;x4表示左側(cè)骨骺面積與干骺端面積之比。1)與相鄰上一組相比,P<0.05。

        年齡段/歲 男性女性n x1x2x3x4x1x2x3x4 n

        表3 多元線性回歸數(shù)學(xué)模型Tab.3 The multiple linear regression mathematical models

        2.4 構(gòu)建骨齡推斷的隨機(jī)森林判別模型

        基于判別模型結(jié)果顯示:男性判別模型(400個(gè)決策樹,3個(gè)節(jié)點(diǎn))的袋外數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率為0.42%,238例樣本中有1個(gè)樣本被判別錯(cuò)誤,54例外部驗(yàn)證樣本中有44例被正確識(shí)別,準(zhǔn)確率為81.48%,受試者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積為0.845;女性判別模型(100個(gè)決策樹,1個(gè)節(jié)點(diǎn))袋外數(shù)據(jù)誤差率為1.85%,216例樣本中有4例樣本被判別錯(cuò)誤,54例外部驗(yàn)證樣本中有48例被正確識(shí)別,準(zhǔn)確率為88.89%,ROC曲線下面積為0.909(表4、圖2)。

        表4 隨機(jī)森林判別模型驗(yàn)證結(jié)果Tab.4 The classification results of random forest discrimination models

        圖2 隨機(jī)森林判別模型分類結(jié)果圖Fig.2 The classification results of random forest discrimination models

        3 討論

        青少年活體年齡推斷是法醫(yī)學(xué)實(shí)踐的主要任務(wù)之一,骨骼發(fā)育程度是推斷活體年齡公認(rèn)的可靠方法[1]。隨著CT技術(shù)的不斷發(fā)展,薄層計(jì)算機(jī)體層掃描技術(shù)越來(lái)越多地被應(yīng)用到鎖骨胸骨端骨骺的研究中,不僅可以有效地避免疊加效應(yīng),而且可以避免因?qū)舆^(guò)厚而引起的容積效應(yīng),從而更加清晰地獲取鎖骨胸骨端骨化中心及骨骺的生長(zhǎng)情況,同時(shí),應(yīng)用薄層計(jì)算機(jī)體層掃描技術(shù)獲得的原始數(shù)據(jù),可進(jìn)行多平面重建(multi-planner reformation,MPR)及VR,從而可以更直觀地觀察骨骺的大小、形態(tài),且可以實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)指標(biāo)的準(zhǔn)確測(cè)量[6-7]。魏華等[5]曾利用VR技術(shù)對(duì)我國(guó)華南及華東地區(qū)青少年鎖骨胸骨段進(jìn)行研究,建立了相應(yīng)的活體年齡推斷數(shù)學(xué)模型。

        本研究中,各指標(biāo)與年齡的相關(guān)性分析顯示,年齡與鎖骨胸骨端骨骺的骨化具有較強(qiáng)的相關(guān)性,r均大于0.85,可以進(jìn)行指標(biāo)與年齡相關(guān)的判別及回歸分析。目前大部分研究[8-11]根據(jù)骨骼發(fā)育階段對(duì)其年齡進(jìn)行大致的區(qū)分,而在實(shí)踐中往往需要對(duì)年齡進(jìn)行更準(zhǔn)確的推斷。本研究通過(guò)建立不同指標(biāo)多元回歸分析發(fā)現(xiàn),基于x1及x2建立的回歸模型的調(diào)整后決定系數(shù)、內(nèi)部及外部驗(yàn)證準(zhǔn)確率均低于依據(jù)x3、x4建立的回歸模型,結(jié)合Pearson相關(guān)性分析結(jié)果,說(shuō)明x1、x2與年齡的相關(guān)性低于x3、x4,基于x3、x4建立的模型會(huì)更準(zhǔn)確,這與魏華等[5]的研究結(jié)果相同??紤]到x1、x2與年齡的相關(guān)性也大于0.85,認(rèn)為在實(shí)際應(yīng)用中可綜合多指標(biāo)建立回歸模型。本研究中,基于x1、x2、x3及x4建立的男、女性多元線性回歸數(shù)學(xué)模型(4個(gè)指標(biāo)全部進(jìn)入模型)調(diào)整后決定系數(shù)均大于0.90,其內(nèi)部驗(yàn)證準(zhǔn)確率(±1.0歲)均在92%以上,外部驗(yàn)證準(zhǔn)確率(±1.0歲)亦大于70%,說(shuō)明該多元線性回歸數(shù)學(xué)模型在年齡推斷上具有較高的可靠性及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,在今后的工作中可以增加樣本量提高其準(zhǔn)確性。

        《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》保護(hù)的對(duì)象為未滿18.0周歲的公民,鑒定青少年是否滿18.0周歲至關(guān)重要。本研究建立的隨機(jī)判別模型結(jié)果顯示:袋外數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤率均低于2%;模型的ROC曲線下面積均大于0.80,說(shuō)明判別模型具有較強(qiáng)的分類功能;108例男、女性外部驗(yàn)證結(jié)果的正確率均大于80%。由此說(shuō)明,鎖骨胸骨端骨骺發(fā)育對(duì)于青少年活體年齡推斷特別是18.0周歲以上青少年的骨齡具有重要意義?;阪i骨胸骨端骨骺發(fā)育推斷個(gè)體年齡是否年滿18周歲,目前國(guó)內(nèi)外的研究也有很多。HILLEWIG等[12]在鎖骨胸骨端骨骺發(fā)育分級(jí)基礎(chǔ)上建立貝葉斯模型,用于預(yù)測(cè)年齡區(qū)間,結(jié)果發(fā)現(xiàn),鎖骨胸骨端骨骺發(fā)育第Ⅳ期可以用于預(yù)測(cè)個(gè)體年齡是否超過(guò)18歲,研究對(duì)象雙側(cè)處于Ⅳ期年齡小于18歲的概率低于1%。UFUK等[9]認(rèn)為,ⅢB期可以作為估計(jì)人體年齡≥18歲的標(biāo)準(zhǔn),因?yàn)槠溲芯恐兴械难芯繉?duì)象處于ⅢB期的最低年齡為18歲。但這些研究大多是基于骨骺發(fā)育階段對(duì)≥18歲的個(gè)體進(jìn)行排除,但是對(duì)于骨骺發(fā)育未達(dá)到此期但實(shí)際年齡超過(guò)18歲的個(gè)體仍無(wú)法排除,故仍需對(duì)骨骺發(fā)育的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘做出更為準(zhǔn)確的推斷。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)的不斷發(fā)展,也為法醫(yī)活體年齡推斷提供了新的方法和思路,王鵬等[13-14]嘗試?yán)枚嘣€性回歸數(shù)學(xué)模型和Fisher兩類判別模型對(duì)青少年骨齡進(jìn)行鑒定。隨機(jī)森林算法作為高度靈活的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,本研究嘗試將其應(yīng)用于活體年齡推斷,對(duì)骨骺發(fā)育的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),結(jié)果顯示,隨機(jī)森林判別模型具有較高的準(zhǔn)確性(高于王鵬等[13]、王亞輝等[14]的Fisher判別模型,其Fisher兩類判別訓(xùn)練樣本的綜合判別率分別為73.5%~86.6%、68.5%~87.4%),驗(yàn)證了其對(duì)于青少年活體年齡推斷的可行性及實(shí)用性。

        本研究基于薄層計(jì)算機(jī)體層掃描技術(shù)和VR三維重組技術(shù)獲取了山西地區(qū)15.0~<24.0周歲健康人群胸鎖關(guān)節(jié)樣本的高清圖像,并對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行了準(zhǔn)確測(cè)量,有利于更加客觀、準(zhǔn)確地進(jìn)行骨齡鑒定。基于觀測(cè)指標(biāo)與年齡有較強(qiáng)相關(guān)性,可以利用多元線性回歸數(shù)學(xué)模型較為準(zhǔn)確地對(duì)青少年活體年齡進(jìn)行推斷、利用隨機(jī)森林判別模型進(jìn)行18.0周歲上、下年齡段的判別。從另一個(gè)方面,本研究結(jié)果也提示多種數(shù)學(xué)模型運(yùn)用在法醫(yī)學(xué)骨齡推斷中具有一定的可行性。

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