中國維吾爾族人顱骨性別識別方法

（西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710127）

在法醫(yī)學(xué)鑒定實踐中，經(jīng)常遇到尸體被肢解并高度腐敗或重大災(zāi)難中只遺留尸骨的情況。從零碎骨骼中獲取死者身份信息變得尤為重要。性別識別是骨骼遺骸鑒定的第一步也是鑒定的關(guān)鍵，其將可能的身份匹配數(shù)量減少近50%，也為面部重建提供基本參考。

骨盆、顱骨、股骨、脛骨、肱骨、橈骨和下頜骨都可用于性別識別[1]。但有研究[2-3]表明，骨盆是性別評估中最可靠的指標(biāo)，其次為顱骨。但骨盆不易保存且易碎，而顱骨由硬組織組成，在大多數(shù)情況下可以保存完好且性別二態(tài)性特征的穩(wěn)定性更好。因此，顱骨成為性別識別中最常用的骨骼。

顱骨性別的確定在法醫(yī)學(xué)、人類學(xué)、面貌復(fù)原及識別未知顱骨等領(lǐng)域都有重要價值，隨著計算機技術(shù)和統(tǒng)計學(xué)研究理論的成熟，借助信息技術(shù)完成各項研究成為科研熱點。運用三維數(shù)字化信息實現(xiàn)顱骨性別判別的研究具有重大的科研及實用價值，通過測量顱骨相關(guān)指標(biāo)進行性別分析已成為法醫(yī)人類學(xué)的研究熱點。本研究擬對我國新疆吐魯番地區(qū)維吾爾族人群的三維顱骨數(shù)字模型相關(guān)指標(biāo)進行測量和分析，并建立多元回歸性別判別函數(shù)，為實際應(yīng)用提供參考。

1 材料與方法

1.1 樣本及顱骨特征點

本研究的顱骨數(shù)據(jù)采集自新疆吐魯番地區(qū)的維吾爾族志愿者（均已知情同意），由托克遜縣人民醫(yī)院使用西門子64排螺旋CT機采集，掃描間隔為1.5mm，每人CT圖像數(shù)量為200～300張。共收集了117個性別明確的成年人的完整顱骨數(shù)據(jù)，其中男性60個，女性57個，年齡為21～60歲。將CT圖像重建得到顱骨三維模型，參考法醫(yī)學(xué)和人類形態(tài)學(xué)[4]定義了顱骨的29個特征點。

利用本課題組自主研發(fā)的軟件對顱骨三維建模并將其調(diào)整在Frankfurt坐標(biāo)系[5]下，然后利用自主研發(fā)的特征點標(biāo)定系統(tǒng)手工標(biāo)定上述29個顱骨特征點，如圖1所示。

1.2 測量指標(biāo)的定義

對定義的29個特征點，依據(jù)《人體測量方法》[6]使用西北大學(xué)可視化技術(shù)研究所自主開發(fā)的顱面測量軟件進行自動化測量。結(jié)合實際需求，本研究定義了16項測量指標(biāo)，如表1所示。

圖1 顱骨三維模型及特征點

表1 測量指標(biāo)及其定義

1.3 統(tǒng)計學(xué)處理

使用SPSS 22.0軟件進行統(tǒng)計分析。各指標(biāo)的測量數(shù)據(jù)采用±s表示。使用t檢驗對各測量指標(biāo)在男女性間的差異進行比較，檢驗水準α=0.05。

1.4 顱骨性別判別函數(shù)的建立及檢驗

本研究采用Logistic回歸方法對顱骨性別進行鑒定，并通過回代檢驗驗證其判定的準確率。

從117個顱骨模型中隨機選擇78個（男性40個，女性38個）作為訓(xùn)練樣本，采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立回歸模型，并用其余的39個顱骨（男性20個，女性19個）根據(jù)建立的回歸模型進行性別預(yù)測，完成回代檢驗。

考慮到實際考古發(fā)掘現(xiàn)場或殺人毀尸案件中破損顱骨更為常見，針對破損顱骨建立適合的判別函數(shù)具有重要意義。由于破損顱骨數(shù)據(jù)獲取困難，本研究利用上述117個完整顱骨模型分別模擬無額骨、無枕骨、無下頜骨的破損顱骨來建立破損顱骨的性別判別函數(shù)。分別在117個無額骨模型、117個無枕骨模型、117個無下頜骨模型中隨機各選擇78個（男性40個，女性38個）作為訓(xùn)練樣本，采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立回歸模型，并用其余的39個顱骨（男性20個，女性19個）根據(jù)建立的回歸模型進行性別預(yù)測，完成回代檢驗。

用P（y=1|x）表示在測量項的約束下，判別為男性的概率；P（y=0|x）表示在測量項的約束下，判別為女性的概率。其中，P（y=0|x）=1-P（y=1|x）。

2 結(jié) 果

2.1 測量指標(biāo)的結(jié)果

利用顱面測量軟件測量三維顱骨模型的各項指標(biāo)，所有樣本的16項測量指標(biāo)結(jié)果見表2。除鼻寬（x7）和顱骨最大寬（x13）外，其余14個指標(biāo)在男女性間差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05），其中僅枕外隆凸度夾角（x9）的女性均值大于男性。

表2 男性和女性16項指標(biāo)的測量結(jié)果 （±s）

表2 男性和女性16項指標(biāo)的測量結(jié)果 （±s）

注：與男性相比，P＜0.05

女性（n=57）177.8±3.11）97.7±5.81）43.6±3.31）168.6±5.71）136.4±5.5 12.9±2.91）9.2±3.11）50.2±4.11）指標(biāo)x1/mm x2/mm x3/mm x4/°x5/mm x6/mm x7/mm x8/mm男性（n=60）98.7±3.1 24.9±2.7 106.3±5.1 32.3±8.9 113.5±4.9 110.9±5.9 26.5±2.1 29.9±2.7女性（n=57）95.2±3.51）23.8±2.11）103.8±4.61）29.4±5.61）110.1±5.61）107.9±4.91）25.7±1.7 29.4±8.91）指標(biāo)x9/°x10/mm x11/mm x12/mm x13/mm x14/mm x15/mm x16/mm男性（n=60）167.0±11.1 102.3±6.4 45.7±3.9 178.1±7.4 138.7±6.3 13.4±3.6 9.6±2.6 52.3±4.4

2.2 顱骨性別判定結(jié)果

2.2.1 完整顱骨模型

針對作為訓(xùn)練樣本的78個顱骨模型，基于最大似然估計的 Logistic回歸方法建立以x4、x6、x12、x15、x16為自變量的性別判別函數(shù)，如下所示：

利用式（1）對作為測試樣本的39個顱骨模型進行回代檢驗。其中：20個男性顱骨中有18個被正確分類，判別準確率為90.0%；19個女性顱骨中有18個被正確分類，判別準確率為94.7%?？傮w判別準確率為92.3%。

2.2.2 無額骨模型

對于無額骨的顱骨可測量x10、x11、x16指標(biāo)，采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立以x10、x11、x16為自變量的性別判別函數(shù)：

利用式（2）對作為測試樣本的39個顱骨模型進行回代檢驗。其中：20個男性顱骨中有17個被正確分類，判別準確率為85.0%；19個女性顱骨中有16個被正確分類，判別準確率為84.2%。

2.2.3 無枕骨模型

對于無枕骨的顱骨可測量x4指標(biāo)，采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立以x4為自變量的性別判別函數(shù)：

利用式（3）對作為測試樣本的39個顱骨模型進行回代檢驗。其中：20個男性顱骨中有16個被正確分類，判別準確率為80.0%；19個女性顱骨中有14個被正確分類，判別準確率為73.7%。

2.2.4 無下頜骨模型

對于無下頜骨的顱骨可測量x5、x9指標(biāo)，采用基于最大似然估計的Logistic回歸方法建立以x5、x9為自變量的性別判別函數(shù)：

利用式（4）對作為測試樣本的39個顱骨模型進行回代檢驗。其中：20個男性顱骨中有17個被正確分類，判別準確率為85.0%；19個女性顱骨中有15個被正確分類，判別準確率為78.9%。

3 討 論

在法醫(yī)學(xué)和人類學(xué)領(lǐng)域，顱骨性別判別常用的方法是觀察法[7-8]、測量法[9-10]和統(tǒng)計法[11]。觀察法依賴于鑒定人對男女性顱骨之間形態(tài)特征差異的理解，主觀性較強，誤差大。使用測量法在對顱骨進行測量時，會對顱骨造成二次破壞且精度不高。隨著計算機的應(yīng)用越來越廣泛，研究者開始使用計算機輔助顱骨測量，但由于顱骨結(jié)構(gòu)復(fù)雜，精確的測量相當(dāng)困難，且隨著年齡的變化，顱骨的大小也會發(fā)生改變。統(tǒng)計法是建立在測量法的基礎(chǔ)上，利用統(tǒng)計學(xué)方法對各類測量指標(biāo)進行分析，并轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，進而得到判別結(jié)果，但準確度還有待進一步提高。隨著統(tǒng)計學(xué)、計算機技術(shù)和CT技術(shù)的發(fā)展，計算機輔助技術(shù)實現(xiàn)顱骨性別判別已成為法醫(yī)學(xué)、人類學(xué)以及考古學(xué)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。

利用醫(yī)學(xué)影像設(shè)備采集活體顱骨的相關(guān)實驗數(shù)據(jù)，利用顱面測量軟件測量和統(tǒng)計各類測量指標(biāo)，可以提高判別準確率和效率。本研究采用由CT設(shè)備獲取的顱骨數(shù)據(jù)，對顱骨三維模型建立了由5個測量指標(biāo)作為自變量的多元回歸性別判別函數(shù)，對新疆吐魯番地區(qū)維吾爾族人群成年人完整顱骨進行性別判別。由測量指標(biāo)結(jié)果可知，枕外隆凸度夾角的測量結(jié)果為女性均值大于男性，與李加善等[12]的研究結(jié)果一致。枕外隆凸度夾角是枕外隆凸向兩側(cè)的弓形骨嵴間的角度，由于男性枕外隆凸粗大，形成的角度相對較小,女性枕外隆凸細小，所以角度相對較大。鼻寬和顱骨最大寬這兩項測量指標(biāo)結(jié)果均值在男女性間差異無統(tǒng)計學(xué)意義，和李明等[13]的研究結(jié)果一致。同時，本研究結(jié)果表明：成年人完整顱骨男性的判別準確率為90.0%，女性的判別準確率為94.7%，總體判別準確率為92.3%，能夠為實際工作提供參考；用完整顱骨分別模擬無額骨、無枕骨、無下頜骨的不完整顱骨模型，無額骨顱骨的男、女性判別準確率分別為85.0%、84.2%，無枕骨顱骨的男、女性判別準確率分別為80.0%、73.7%，無下頜骨顱骨的男、女性判別準確率分別為85.0%、78.9%；完整顱骨的性別判別準確率高于無額骨、無枕骨、無下頜骨的顱骨。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者對顱骨性別判別進行了研究。國外SHAH等[14]利用Logistic回歸方法和判別函數(shù)對901名健康的古吉拉特人進行顱骨性別判別，男、女性判別準確率分別為92.0%、80.9%；AMORESAMPUERO[15]對109個西班牙人顱骨樣本測量了6項特征指標(biāo)，并建立判別函數(shù)，判別準確率為75.7%；AJANOVIC等[16]測量了波斯尼亞人頭骨的7個線性直徑指標(biāo)，使用多元邏輯回歸建立判別函數(shù)，男、女性判別準確率分別為85%、68%。國內(nèi)李明等[13]根據(jù)我國西南地區(qū)成年人顱骨的16項指標(biāo)建立了單變量判別函數(shù)和多變量判別函數(shù)，發(fā)現(xiàn)以顱周長和鼻高為指標(biāo)的多變量判別函數(shù)的判別準確率最高，男、女性判別準確率分別為89.2%、90.0%；稅午陽等[17]對西安地區(qū)成年人顱骨進行性別鑒定時，利用計算機輔助方法測量了14項三維顱骨特征指標(biāo)，采用步進Fisher法建立了包含4項特征指標(biāo)的多元性別判別函數(shù)，男、女性判別準確率分別為87.5%、86.67%。本研究得到的男、女性判別準確率均高于上述報道。劉玉勇[18]使用Photoshop軟件測量了華北地區(qū)142例成年人顱骨正位X線片上的13個特征指標(biāo)，利用判別分析得到95%的性別判別準確率。任榮榮等[19]通過整合可測量和非可測量特征，將非線性降維和非線性分類結(jié)合的方法對94例漢族成年人顱骨進行性別判別，準確率高達96.36%。上述研究的判別準確率略高于本研究，但是他們都是僅對完整顱骨進行了性別鑒定，沒有考慮不完整顱骨的情況，然而實際情況中不完整顱骨更為常見，如考古遺址或刑事案件等。因此，本研究不僅對完整顱骨進行了性別鑒定，還考慮到不完整顱骨性別鑒定的情況，并取得了較好的判別準確率，更加具有實用價值。有研究[20-21]表明，不同的人群具有不同的骨骼特征，因此對特定人群進行性別判別分析至關(guān)重要。因研究對象種族不同、樣本量不同，方法也有差異，顱骨性別判別的準確率也有所不同，但在應(yīng)用中都有其參考價值。

顱骨樣本的規(guī)模和性別判別方法的選取直接決定了性別判別結(jié)果的準確性。大量顱骨樣本模型為性別判別提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但對性別判別方法性能的優(yōu)化也是難點。本研究采用計算機輔助測量顱骨模型中具有性別差異的指標(biāo)，通過Logistic回歸方法建立性別判別函數(shù)，與以往研究相比，判別準確率有所提高，并且考慮了不完整顱骨的情況。同時，使用計算機技術(shù)使得操作簡單快速、誤差小，在實際應(yīng)用中值得推廣。