在法醫(yī)學中，死者或失蹤人員的身份識別通常是調查的核心。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查中增強傳統(tǒng)證據的潛力。
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幻方濾波器來消除不需要的噪聲。質幻方濾波器使用計算機內覆蓋在圖像上的特殊數字網格，并將圖像中的像素值與網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神經網絡，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 X 射線圖像的訓練來識別這些潛在的差異。
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