AI 利用牙科 X 射線識別生物性別

在法醫(yī)學中，死者或失蹤人員的身份識別通常是調(diào)查的核心。牙科記錄長期以來一直被用作這一過程中的寶貴工具，因為很少有兩個人能夠擁有牙齒存在或缺失、牙冠和牙冠或填充物以及 X 射線中看到的牙齒排列的匹配記錄。 。從牙科記錄中可能不一定立即顯而易見的一件事是個體的生物性別，但在缺乏其他指標的情況下，這在幾乎所有調(diào)查中都將是非常有用的信息。

《國際生物醫(yī)學工程與技術雜志》上的研究在開發(fā)和訓練一種算法方面取得了進展，該算法可以通過牙科 X 射線確定生物性別，準確率達到 94%。這種深度學習方法的應用證明了這種方法在調(diào)查中增強傳統(tǒng)證據(jù)的潛力。

印度泰米爾納德邦 Sivakasi 的 Mepco Schlenk 工程學院的 B. Vijayakumari、S. Vidhya 和 J. Saranya 解釋說，他們的算法由三個部分組成：圖像預處理、基于梯度的遞歸閾值 (GBRT) 分割和分類。最初，他們在圖像預處理步驟中使用所謂的質(zhì)幻方濾波器來消除不需要的噪聲。質(zhì)幻方濾波器使用計算機內(nèi)覆蓋在圖像上的特殊數(shù)字網(wǎng)格，并將圖像中的像素值與網(wǎng)格中的相應值進行比較，以確定什么是失真或壓縮偽影，這些偽影會導致圖像噪聲，因此可以刷掉以提供清晰準確的圖像以供后續(xù)分析。

GBRT分割技術細化了圖像，增強了算法提取相關信息的能力。最后，分類階段利用 Resnet50神經(jīng)網(wǎng)絡，這是一種廣泛采用的深度學習架構。該團隊使用 3,000 張牙科 X 光片對算法進行訓練，這些 X 光片顯示了個體的生物性別。這使得算法能夠辨別與牙科 X 射線相關的生物性別，而個體的生物性別未知。

為了進行測試，該團隊使用了 1,000 張圖像(原始圖像集的子集)，其中性別已知，以確定系統(tǒng)是否會正確分配生物性別。人類的牙齒和頜骨在不同程度上存在性別二態(tài)性，但營養(yǎng)和社會經(jīng)濟學對我們的頜骨和牙齒的生長也有顯著影響。新系統(tǒng)可以根據(jù) X 射線圖像的訓練來識別這些潛在的差異。

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