研究課題/領域番号 |
19K10690
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分58040:法医学関連
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研究機関 | 名古屋市立大学 |
研究代表者 |
青木 康博 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (90202481)
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研究分担者 |
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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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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キーワード | 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 |
研究成果の概要 |
従来より性別・年齢推定に利用されてきた骨盤骨につき,多変量解析や近年進歩が著しい機械学習・深層学習の手法も取り入れ3次元的形態解析を行い,新たな性別・年齢推定法を考案することを目的とした。各骨盤骨のCT画像を3次元構成し,同一点(面)数,同一位相からなる3次元ポリゴン画像を作成し,これを前述の手法で解析し性別・年齢推定の精度を検証した。その結果性別判定では99~92%の高い正判率が得られた。一方年齢推定では,2群分類での正判率は75~80\%に留まり,回帰による年齢推定の誤差は,±9歳以上であった。本研究で検討した方法は法医人類学的計測に有用ではあるが,実務に供するにはさらに研究が必要である。
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自由記述の分野 |
法医学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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