CT三維成像技術(shù)研究中國東北地區(qū)成人顱骨的性別判定

王美棋，趙心悅，白　芃，趙建勇，程凱亮，宋軍學(xué)，李幼瓊

(1.吉林大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院解剖教研室，吉林 長春130021；2.山西醫(yī)科大學(xué)汾陽學(xué)院解剖教研室；3.河北省滄州中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院；4.吉林大學(xué)中日聯(lián)誼醫(yī)院 放射線科；5.吉林大學(xué)第一醫(yī)院 超聲科)

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CT三維成像技術(shù)研究中國東北地區(qū)成人顱骨的性別判定

王美棋1，趙心悅1，白芃2，趙建勇3，程凱亮4*，宋軍學(xué)5，李幼瓊1

(1.吉林大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院解剖教研室，吉林 長春130021；2.山西醫(yī)科大學(xué)汾陽學(xué)院解剖教研室；3.河北省滄州中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院；4.吉林大學(xué)中日聯(lián)誼醫(yī)院 放射線科；5.吉林大學(xué)第一醫(yī)院 超聲科)

人類學(xué)和法醫(yī)學(xué)研究中都常以骨骼作為獲取信息的來源對象，其中性別的鑒定是個體識別的首要步驟，骨骼的性別鑒定以形態(tài)學(xué)鑒定為好[1]，而顱骨和骨盆的形態(tài)學(xué)性別鑒定是較為可靠的[2]。國內(nèi)外眾多學(xué)者對顱骨的形態(tài)規(guī)律進(jìn)行過研究和測量，但基于頭部CT圖像的測量數(shù)據(jù)記錄是缺少的。國際人類學(xué)界也表示，人類骨骼形態(tài)學(xué)指標(biāo)的測量數(shù)據(jù)及其推斷公式需10-15年更新，進(jìn)而達(dá)到刑事偵查的要求[3]。另外，地域差異、社會形態(tài)等的不同都將是對骨骼形態(tài)學(xué)產(chǎn)生差異的重要原因[4,5]。本研究針對東北地區(qū)國人顱骨的CT三維重建模型進(jìn)行測量，其中部分指標(biāo)顯示男女性別的顯著性差異。積累本研究地域的顱骨解剖形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)資料，并總結(jié)各指標(biāo)測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律，對法醫(yī)學(xué)、考古學(xué)、刑事偵查、影像科學(xué)和臨床3D打印等性別鑒定和臨床應(yīng)用具有指導(dǎo)意義。

1資料與方法

1.1樣本隨機(jī)選取于2009至2013年在吉林大學(xué)中日聯(lián)誼醫(yī)院行頭頸部掃描的CT圖像120例，其中男女各60例，年齡20-70歲，要求顱面骨連續(xù)完整、具有“正常”顱腦幾何尺寸的圖像。

1.2儀器設(shè)備采用美國GE公司64排螺旋CT(light speed VCT)，掃描參數(shù)為電壓120 kV，電流300 mA，斷層厚度0.625 mm； 使用診斷圖像處理軟件(advantage workstation 4.3，美國通用公司)；利用SPSS19.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

1.3實(shí)驗(yàn)方法使用AW VolumeShare 4軟件(advantage workstations)對CT 圖像進(jìn)行三維重建，根據(jù)解剖標(biāo)志調(diào)節(jié)圖像的冠狀面和水平面矯正顱骨，確定頭部的正中矢狀面。調(diào)整窗寬、窗位值為2000和600，使骨骼呈現(xiàn)最為清晰的圖像。在頭部的正中矢狀面上，確定以下主要測點(diǎn)：A鼻骨下緣；B額骨下緣；C冠狀縫與人字縫的交點(diǎn)；D人字縫在正中矢狀面的分叉點(diǎn)；E枕外隆突；F枕骨大孔后緣；G枕骨大孔前緣，且各個測點(diǎn)均位于骨板外緣。基于以上7個測點(diǎn)，對正中矢狀面共計(jì)8項(xiàng)指標(biāo)的測定(弦長)：AB、BC、CD、DE、EF、DF、DG、FG。同時，對BC、CD、DF線段做其中垂線(弦高)，中垂線和對應(yīng)的顱骨外板弧線交點(diǎn)分別形成三條線段，定義為a、b、c。綜上，共測量11項(xiàng)距離指標(biāo)，測量單位為毫米(mm)，測量精確達(dá)到0.01。所有測量工作均由一名有工作經(jīng)驗(yàn)的測量人員完成，每組數(shù)據(jù)測量兩次，然后取平均值，以避免人為影響而保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。測量指標(biāo)的示意圖如圖1所示。

圖1　顱骨測量示意圖

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)分析建立SPSS數(shù)據(jù)集，經(jīng)正態(tài)性檢驗(yàn)，11項(xiàng)指標(biāo)均符合正態(tài)分布。采用男女獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)方法，檢測男女各指標(biāo)間是否有性別差異，以篩選出有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)。再進(jìn)行典型判別，使用步進(jìn)式方法和Fisher分析法對以上有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)進(jìn)一步評估。

2結(jié)果

頭頸部11項(xiàng)指標(biāo)的描述性分析結(jié)果如表1所示。通過對其分析，所有指標(biāo)的均值均為男性大于女性，男性的最大值中10項(xiàng)指標(biāo)大于相對應(yīng)的女性最大值，最小值中7項(xiàng)指標(biāo)男性大于女性，在標(biāo)準(zhǔn)差一項(xiàng)中有10個指標(biāo)男性比女性大，范圍一項(xiàng)有9項(xiàng)男性比女性大，說明男性頭顱測量結(jié)果的偏離(波動)程度更大。

對這11項(xiàng)指標(biāo)的測量結(jié)果進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。通過方差方程的Levene檢驗(yàn)判斷方差齊性與否，繼而使用對應(yīng)的均值方程的t檢驗(yàn)結(jié)果，判斷指標(biāo)是否有顯著差異。使用結(jié)果如表2所示。當(dāng)方差方程的Levene檢驗(yàn)假設(shè)方程相等的P值>0.05(即Sig.值>0.05)，則方差齊性，否則即方差不齊，觀察對應(yīng)行的均值方程的t檢驗(yàn)中P值(即雙側(cè)Sig.值)。如果雙側(cè)Sig.值>0.05，說明P值大于顯著性水平，不應(yīng)該拒絕原假設(shè)，該指標(biāo)無顯著性別差異。反之，雙側(cè)Sig.值<0.05，說明P值小于顯著性水平，該指標(biāo)有顯著性別差異。由此，我們得到AB、BC、CD、DG、FG、b這六項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果有顯著性別差異，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

對以上6項(xiàng)有性別差異的指標(biāo)采用步進(jìn)式方法，進(jìn)一步篩選出4個對性別有顯著貢獻(xiàn)的指標(biāo)：AB、BC、DG、b。經(jīng)Fisher分析法可構(gòu)建性別判別方程：F1為男性組，F(xiàn)2為女性組。

F1=-580.686+3.885×AB+4.666×BC+3.670×DG+3.743×b

F2=-528.744+3.579×AB+4.463×BC+3.537×DG+3.488×b

將測量結(jié)果帶入兩函數(shù)方程計(jì)算，若F1>F2，則判別為男性；若F1

表1男女性頭顱部11項(xiàng)指標(biāo)的描述性分析結(jié)果(mm)

男均值標(biāo)準(zhǔn)差極大值極小值范圍女均值標(biāo)準(zhǔn)差極大值極小值范圍AB26.42.631.621.610.024.42.531.420.510.9BC113.95.1124.0103.420.6109.13.9117.6101.715.9CD110.96.8136.596.040.5106.67.3126.286.439.8DE60.08.988.040.347.758.18.473.336.436.9EF50.86.966.135.930.249.05.061.141.419.7DF96.96.5113.473.939.595.75.2107.481.226.2DG116.96.0133.1104.528.6113.04.8123.0102.520.5FG36.33.247.025.321.734.22.738.622.915.7a25.23.232.318.214.124.92.534.719.015.7b26.03.734.515.019.523.63.431.513.717.8c23.34.133.815.018.822.63.329.915.214.7

3討論

成年骨骼形態(tài)較穩(wěn)定不易改變，甚至在白骨化后仍然保持原狀，是法醫(yī)學(xué)很重要的識別依據(jù)。顱骨作為性別差異最明顯的器官之一，其形態(tài)學(xué)規(guī)律的總結(jié)對法醫(yī)學(xué)或刑事案件等的甄別有重要作用。Muszyńska 等[6]在一具無名尸的身份識別過程中，使用CT 對死者頭部進(jìn)行掃描并進(jìn)行重建，發(fā)現(xiàn)頭部重建圖像與失蹤人員照片面部存在高度一致的面部特征，將兩種圖像進(jìn)行疊加，可見其二者具有高度一致性，從而基本確認(rèn)死者的身份。人類學(xué)認(rèn)為，由于多年形成的社會形態(tài)的不同，骨骼形態(tài)存在地域差異。孫鳳云[7]1982年曾對長春顱骨做過形態(tài)學(xué)測量分析，宋宏偉[8]1991年對東北地區(qū)成人顱骨進(jìn)行測過量研究，分析性別差異。然而時至今日，已超過15年的規(guī)律期限[3]，所以本次對中國東北地區(qū)顱骨的CT測量研究是有進(jìn)步性意義的。

本研究在測量方法上基于以往有改進(jìn)之處。丁世海[9]曾對山東地區(qū)70具顱骨進(jìn)行過直接測量，判別式法研究其性別差異，并得出準(zhǔn)確率在85%以上的判別式13個。與本研究不同的是，丁世海選取直接測量顱高顱寬等的方法，即在顱骨整體觀中測量，而本研究則以顱縫為分界點(diǎn)分段測量，不僅對顱骨的大小、圓扁方面等整體形態(tài)進(jìn)行分析，而且可以更精確地分段描述顱骨的形態(tài)，對分離顱骨易可行之，因此具有一定的創(chuàng)新性突破和實(shí)際意義。李加善的對男女顱骨的觀察測定，采用手動直接測量數(shù)據(jù)的方法，長度單位精確值為1 mm，而本研究采用CT測量軟件可以精確到0.01 mm，從而獲得了更精良細(xì)致的性別差異統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果。以往的很多研究都是針對尸體顱骨的形態(tài)特征進(jìn)行直接測量，但大多數(shù)為適用于考古學(xué)的直接測量，很顯然這種在標(biāo)本上測量的侵入性方法存在許多的局限性，如尸骨風(fēng)化嚴(yán)重、殘缺、形變等，都直接影響測量的準(zhǔn)確性。使用螺旋CT掃描三維成像進(jìn)行數(shù)據(jù)的測量也是有科學(xué)優(yōu)勢的。Verhoff 等[10]挑選6位科學(xué)工作者，分別對4 顆去軟組織實(shí)體顱骨以及其重建后的三維圖像，按照確定的測量點(diǎn)進(jìn)行測量，統(tǒng)計(jì)分析后結(jié)果表明，實(shí)體顱骨與三維重建顱骨的相關(guān)測量數(shù)據(jù)即使是不同人測量都沒有顯著差異，該研究可說明顱骨CT 重建真實(shí)度較高。

表2　獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)結(jié)果

本研究在測量方法上改進(jìn)的同時也存在沒能克服的缺陷性和局限性。測量的樣本數(shù)量沒有在20歲到70歲之間各個年齡段均衡分布，這可能成為未能在各年齡段顯示統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著差異的原因。除此之外，在骨骼的性別鑒定中，骨盆是性別差異最顯著的部位，而顱骨次之[1]，所以在骨盆尚完整的情況下，使用顱骨判別準(zhǔn)確率是較低的。另外，當(dāng)CT三維重建影像在正中矢狀面時，由于矢狀縫走形曲折、并不規(guī)則，所以可能會在正中矢狀面上呈現(xiàn)出多個裂隙，易誤導(dǎo)測量點(diǎn)的確定。為了減小該誤導(dǎo)造成的偏差，本研究測量時C點(diǎn)均選取矢狀縫上最前端的裂隙，即盡可能最靠近與冠狀縫的交點(diǎn)，同理，D點(diǎn)的確定則選取矢狀縫上最后端的裂隙。

基于對頭部CT平掃的三維成像圖像進(jìn)行矢狀面上的研究，以顱縫、枕外隆突、枕骨大孔邊緣等作為分界點(diǎn)進(jìn)行長度測量，用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS分析120例顱骨的11項(xiàng)測量數(shù)據(jù)，男性多項(xiàng)指標(biāo)均大于女性，可作為拿到CT圖像或骨體進(jìn)行粗略判斷的依據(jù)。其中6項(xiàng)的性別差異具有一定統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，繼而利用其中的4項(xiàng)具有顯著性別差異的指標(biāo)，使用步進(jìn)式分析法、Fisher分析法擬合了判別方程，并經(jīng)留一交叉驗(yàn)證得到其準(zhǔn)確率為80.8%。本研究補(bǔ)充了東北地區(qū)顱骨的形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)信息，為法醫(yī)學(xué)、人類學(xué)等在偵查、識別的性別鑒定中提供理論依據(jù)和實(shí)際操作手段。

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[9]丁世海.山東地區(qū)成人顱骨的性別鑒定[J].人類學(xué)報(bào)，1989(1)；90.

[10]Verhoff M A，Ramsthaler F，Krahahn J,et al． Digital forensic osteology—Possibilities in cooperation with the Virtopsy project[J]． Forensic Sci Int， 2010， 195:e13.

(收稿日期：2015-03-05)

*通訊作者

基金項(xiàng)目：衛(wèi)生與計(jì)劃生育委員會科教司科研資助課題(200903039)

文章編號：1007-4287(2016)04-0671-04