2021 Fiscal Year Final Research Report
Morphometric age and sex estimation of the pelvis by three dimensional analysis of the homologous models.
Project/Area Number |
19K10690
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58040:Forensics medicine-related
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Research Institution | Nagoya City University |
Principal Investigator |
AOKI Yasuhiro 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (90202481)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
福田 真未子 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (60832201)
琵琶坂 仁 岩手医科大学, 医学部, 非常勤講師 (90405837)
臼井 章仁 東北大学, 医学系研究科, 講師 (90588394)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | 法医人類学 / 骨盤骨 / 年齢推定 / 性別判定 / 機械学習 / 深層学習 / 相同モデル / 多変量解析 |
Outline of Final Research Achievements |
We conducted a three-dimensional (3D) morphological analysis of the pelvis incorporating multivariate analysis and machine learning, including deep learning methods to develop new ex and age estimation strategies. We created 3D polygonal images consisting of the same number of points (facets) and the same topology and analyzed them using the methods mentioned above to verify the accuracy of sex and age estimation. As a result, a high accuracy rate of 99% to 92% was obtained for sex determination. On the other hand, for age estimation, the accuracy rate for the two group classifications was at most 75-80%, and the average error margin for age estimation by regression was ±9 years or more. Although the methods examined in this study could be feasible for forensic anthropological measurements, further research is required for the practical implementation.
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Free Research Field |
法医学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
骨盤骨はヒトにおいて性差のもっとも顕著な骨であり,また各部位の形態が年齢推定に有用であることから,法医人類学的に重視されてきた。性別・年齢推定法には計測値によるものと,非計測的な方法によるものがあり,前者は熟練を必ずしも必要しないことなどの利点があるが,成績は後者に比して必ずしも良好とはいえない。本研究で3次元情報を解析することによって,課題は残されたものの一定程度精度の向上が認められた。また,近年のコンピュータ関連技術の進歩・普及により発展の著しい多変量解析や,機械学習の手法が法医人類学的解析に利用可能なことが示された。
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