综述：基于距骨的微计算机断层扫描与人工智能在法医人类学性别和年龄评估中的应用研究回顾

本文系统回顾了距骨（talus）在法医人类学生物特征分析中的独特价值，重点探讨了微计算机断层扫描（micro-CT）与人工智能（AI）技术的协同应用。该综述指出，相较于传统骨盆和颅骨评估方法，距骨因其高密度、抗损伤特性成为犯罪现场常见遗骸，结合micro-CT的高分辨率成像与AI算法，可显著提升性别判定和年龄估计的准确性，为法医工作流带来革新潜力。

　　微计算机断层扫描与人工智能赋能距骨研究新范式
法医人类学中的生物特征分析涵盖性别、年龄、身高等关键指标，其中性别判定作为首要步骤直接影响后续评估准确性。传统方法多依赖骨盆与颅骨，但距骨（talus）——这块隐匿于足部的短骨正逐渐崭露头角。其优势在于：密度高达1.8 g/cm³的抗压特性使其在极端环境（如焚烧、腐蚀）中保存完整，犯罪现场检出率仅次于骨盆与颅骨。

高精度成像技术突破传统局限
micro-CT技术以<50μm的分辨率实现了距骨内部微结构的三维可视化，包括骨小梁排列密度（Trabecular Bone Volume Fraction, BV/TV）和皮质厚度（Cortical Thickness, Ct.Th）等关键参数。研究表明，距骨颈的形态学差异（如男性较长的Trochlear Length）在micro-CT下呈现89.7%的性别判别准确率，远超传统X线测量的76.3%。

人工智能算法解锁隐藏生物标记
卷积神经网络（CNN）通过深度学习距骨micro-CT图像中的400+个形态特征点，建立了性别预测模型（AUC=0.94）。在年龄评估中，随机森林算法整合骨表面纹理特征与体积骨密度（vBMD），将误差范围从传统方法的±8.3岁缩减至±4.1岁。值得注意的是，AI模型在青少年群体中表现尤为突出，因其能捕捉骨骺融合（Epiphyseal Fusion）的微观动态变化。

技术融合开创法医新纪元
micro-CT与AI的协同效应体现在三方面：1）自动化测量避免人工误差；2）亚毫米级特征提取超越人类视觉极限；3）算法持续优化带来的迭代升级潜力。当前挑战在于建立跨种族数据库以解决人群特异性差异，但已有初步证据表明距骨参数与特定SNP位点（如rs7776725）存在关联，这为未来分子水平研究指明方向。

展望：从实验室到犯罪现场
便携式micro-CT设备的研发（如<5kg的场发射机型）正推动技术从实验室走向现场勘查。结合云端AI分析平台，未来可实现犯罪现场实时生物特征重建，将传统数周的分析流程压缩至数小时。距骨这颗"足部时光胶囊"的价值，正在技术革命中被重新定义。