基于图像处理与椭圆拟合揭示女性骨盆入口的椭圆形态特征及其在性别鉴定中的应用

《Scientific Reports》：Sex determination using image processing reveals elliptical features of the female pelvic inlet

为解决传统骨盆入口分类法在性别鉴定中准确性不足的问题，研究人员开展了一项关于骨盆入口形态学差异的研究。该研究利用3D重建、图像处理和遗传算法，对600例成人CT图像进行分析，发现女性骨盆入口比男性更接近椭圆形。通过判别分析，该研究实现了79.7%的性别鉴定准确率，为法医人类学和进化生物学提供了新的形态学证据。

　　

在法医人类学和临床医学中，准确鉴定骨骼的性别是至关重要的第一步。骨盆，作为人体骨骼中性别差异最显著的部位，一直是性别鉴定的“金标准”。然而，传统的分类方法主要依赖于对骨盆入口形态的主观描述，例如将男性骨盆入口描述为“心形”（Android型），而将女性描述为“卵圆形”（Gynecoid型）。这种分类方法虽然流传已久，但其准确性和客观性近年来受到了挑战。有研究表明，这种基于形态的简单分类在区分性别时可能并不像教科书上描述的那样有效，这促使科学家们寻找更精确、更客观的量化指标来揭示骨盆的性别差异。

为了应对这一挑战，来自土耳其凡城百年大学医学院法医学系的研究团队在《Scientific Reports》上发表了一项题为“Sex determination using image processing reveals elliptical features of the female pelvic inlet”的研究。该研究提出了一个大胆的假设：为了适应胎儿头部（其横截面近似椭圆形）的顺利通过，女性的骨盆入口在进化过程中可能已经演变为更接近椭圆形的形态。为了验证这一假设，研究人员利用先进的图像处理技术，对600例成年人的腹部-骨盆CT图像进行了深入分析，旨在通过客观的数学方法揭示骨盆入口的形态学秘密。

关键技术方法

本研究主要采用了以下关键技术方法：

1. 1.
   样本队列：研究纳入了600例（男女各300例）年龄在21岁及以上的土耳其成年人的腹部-骨盆CT图像，样本按性别和年龄均匀分布。
2. 2.
   3D重建与坐标提取：使用Radiant DICOM Viewer软件对CT图像进行3D重建，获取骨盆入口的骨性结构，并利用ImageJ软件提取骨盆入口边界的坐标数据。
3. 3.
   椭圆拟合与遗传算法：采用最小二乘法计算与骨盆入口边界最匹配的理想椭圆，并利用遗传算法寻找能完全容纳在骨盆入口内的最大椭圆以及能完全包裹骨盆入口的最小椭圆。
4. 4.
   统计学分析：对提取的形态学参数进行描述性统计和判别分析，评估各参数在性别鉴定中的准确性。

研究结果

1. 女性骨盆入口更接近椭圆形

通过计算“椭圆相似性得分（Ellipse Similarity Score, ESS）”，研究人员发现，女性骨盆入口的ESS值（3.34）显著低于男性（3.87）。ESS值越低，表示形状越接近椭圆。这一结果直接支持了研究的主要假设，即女性骨盆入口比男性更接近椭圆形。

2. 最大内切椭圆与最小外接椭圆分析

为了进一步量化这种形态差异，研究人员计算了“最大椭圆比率（Largest Ellipse Ratio, LER）”和“最小外接椭圆比率（Smallest Enclosing Ellipse Ratio, SEER）”。LER表示最大内切椭圆面积占骨盆入口面积的百分比，SEER表示最小外接椭圆面积占骨盆入口面积的百分比。结果显示，女性的LER值（81.8%）显著高于男性（78.3%），而女性的SEER值（122.4%）显著低于男性（126.9%）。这意味着在女性骨盆入口中，能容纳的椭圆面积更大，且包裹其所需的最小椭圆面积更小，再次证明了女性骨盆入口的形态更紧凑、更接近椭圆形。

3. 基于前部椭圆的形态学参数

研究人员还构建了一个基于骨盆入口前部的椭圆，并计算了“多余面积比率（Excess Area Ratio, EAR）”和“骨盆入口凹陷深度（Pelvic Inlet Recess Depth, PIRD）”。EAR表示该椭圆后部超出骨盆入口边界的面积比率，PIRD表示该椭圆最远点与骶骨岬之间的距离。结果显示，女性的EAR（24.4%）和PIRD（31.5 mm）均显著低于男性（EAR: 34.3%, PIRD: 38.9 mm）。这表明女性骨盆入口的后部形态更平滑，更接近半椭圆形，而男性则存在更明显的“凹陷”或“缺口”。

4. 传统分类法的局限性

研究还发现，根据经典的骨盆入口分类法（Android, Gynecoid, Anthropoid, Platypelloid），男性和女性样本的分布没有显著差异。在男性和女性中，最常见的类型都是Android型（男性59.7%，女性58.3%）。这一发现进一步证实了传统分类法在区分性别方面的局限性，并凸显了引入客观量化指标的必要性。

5. 性别鉴定的准确性

单变量判别分析显示，骨盆入口面积（AREA）是区分性别的最佳单一指标，准确率达到72.8%。而“多余面积比率（EAR）”和“凹陷深度比率（Recess Depth Ratio, RDR）”也表现出较高的准确性，分别为69.3%和69.8%。当研究人员将所有形态学参数（包括AREA, EAR, PIRD, APD, ESS和PERI）通过逐步判别分析进行组合时，性别鉴定的准确率达到了79.7%。

研究结论与讨论

本研究通过一系列创新的图像处理技术，首次从数学上证实了女性骨盆入口比男性更接近椭圆形的形态学特征。这一发现不仅为理解人类骨盆的进化提供了新的视角，也为法医人类学中的性别鉴定提供了更客观、更精确的量化工具。

1. 对进化生物学的启示

研究结果支持了“产科困境（Obstetrical Dilemma）”的进化假说。为了在适应直立行走（Bipedalism）的同时解决胎儿头部增大的分娩难题，女性的骨盆入口可能进化出了更接近椭圆形的形态，以最大限度地利用有限的空间来容纳胎头。这种形态上的优化，可能是自然选择的结果，旨在平衡分娩需求与运动效率。

2. 对法医人类学的贡献

尽管79.7%的性别鉴定准确率尚未达到法医实践中95%的“金标准”，但这一结果显著优于传统的形态学分类方法。更重要的是，本研究提出了一套全新的、可量化的形态学参数（如ESS, LER, EAR等），为未来的性别鉴定研究开辟了新的方向。这些参数能够更精细地捕捉到骨盆入口的形态差异，弥补了传统方法的主观性和不精确性。

3. 研究的局限性与未来展望

本研究也存在一些局限性。首先，样本仅来自土耳其东部人群，其结论是否适用于其他人群仍需进一步验证。其次，虽然研究证明了女性骨盆入口更接近椭圆形，但男性骨盆入口的具体形态特征（如是否更接近“钻石形”）仍有待探索。未来，研究人员计划开发一款移动应用程序，以便在野外法医工作中快速、便捷地应用这些新的形态学参数进行性别鉴定。

综上所述，这项研究不仅挑战了教科书中的传统知识，更重要的是，它通过严谨的科学方法，揭示了女性骨盆入口在进化过程中形成的独特椭圆形态，为理解人类生殖与运动的复杂平衡提供了有力的证据。