背侧指节皱褶能否在法医学中帮助人类识别？一项初步研究

《Revista Espa?ola de Medicina Legal》：Can dorsal knuckle creases facilitate human identification in forensic medicine? A pilot study

手部背部近端指间关节水平线性褶皱（HLFs）作为法医人类学身份识别的新方法。通过对比实时场景（普通摄像头）与理想场景（高分辨率摄像头）拍摄的手部图像，分析HLFs的存在和数量。结果显示，HLFs的识别敏感性为78.57%，特异性26.1%，但双人盲测确认100%匹配。结论指出HLFs可作为辅助身份识别方法，但需进一步验证其稳定性和普适性。

　　在当今社会，随着数字技术的迅速发展，网络空间成为了一个全新的犯罪领域。特别是针对未成年人的网络暴力和网络欺凌案件，视频资料常常成为关键的证据来源。由于视频中通常会隐藏施害者的面部，但身体的其他部位，如手部，却可能暴露在外，因此手部特征在这些案件中扮演了重要角色。本研究旨在探讨手部特定的形态学特征，即指背关节（近端指间关节，PIPJ）上的水平线性褶皱（HLF），作为具有法律效力的个体识别工具。

手部的形态学特征，如指纹、疤痕、胎记、纹身和静脉图案，已被广泛应用于法医学中的个体识别。然而，这些特征在某些情况下可能无法获取或被篡改。因此，寻找新的、可靠的识别方法显得尤为重要。HLF作为一种独特的解剖结构，其形成与胚胎发育有关，具有不变性和个体差异性，因此成为一种潜在的识别工具。通过量化和统计分析HLF的存在和数量，可以评估其在个体识别中的准确性和有效性。

本研究通过模拟实际和理想场景，获取了不同质量的手部图像。在实际场景中，使用网络摄像头拍摄了14名成年人的手部图像，而在理想场景中，使用高分辨率相机在最佳光照条件下拍摄了同样的手部图像。通过比较这两种图像中的HLF，研究人员希望评估HLF作为个体识别特征的潜力。实验结果显示，HLF在理想图像中的数量和清晰度均高于实际图像，这表明图像质量对识别结果有显著影响。

为了进一步分析HLF的识别能力，研究人员使用了Sorensen-Dice系数和Jaccard指数来衡量图像之间的相似性。这些统计方法被广泛应用于医学影像分析中，以评估两个样本之间的匹配程度。结果显示，HLF的存在在实际和理想图像之间具有较高的匹配率，而数量上的匹配则相对较低。尽管如此，通过视觉检查，研究人员能够实现100%的匹配，这表明HLF在某些情况下可以作为有效的个体识别工具。

本研究还探讨了HLF在法医学中的应用潜力。尽管HLF在实际图像中的识别率较低，但在理想图像中，其作为个体识别特征的潜力得到了验证。研究人员提出，HLF的形态学变化和独特模式可以作为一种简化的识别方法，有助于法医学中的个体识别。此外，HLF的识别方法在实际操作中相对简便，且具有较高的接受度，这使得其在法医学中的应用成为可能。

然而，本研究也指出了其局限性。由于样本量较小，HLF的识别方法仍需在更大规模的样本中进行验证，以确保其稳定性和可重复性。此外，HLF的识别方法在实际应用中可能会受到多种因素的影响，如手指的位置、图像质量、形态学特征的可比性以及识别的重复性等。因此，进一步的研究需要集中在这些方面，以完善HLF的识别方法并提高其在法医学中的可靠性。

综上所述，本研究为法医学中的个体识别提供了一种新的视角，即通过分析手部的水平线性褶皱来辅助识别。尽管目前的识别方法仍需进一步优化，但其在实际和理想图像中的表现表明，HLF具有成为可靠识别工具的潜力。未来的研究应致力于扩大样本规模，提高识别方法的准确性，并探索HLF与其他手部特征的结合使用，以增强个体识别的可靠性。通过这些努力，HLF有望成为法医学中个体识别的一个重要补充手段，特别是在网络犯罪和未成年人保护领域。