基于计算机视觉的死后CT图像与临床数据库匹配实现未知死者自动化身份鉴定

本研究针对自然灾害、恐怖袭击等事件中未知死者身份鉴定难题，创新性地采用计算机视觉(CV)技术匹配死后CT与生前临床CT数据库。通过分析上颌窦(maxillary sinus)特征，在738个潜在身份中实现50%首位匹配率和100%前七位匹配率，为法医鉴定提供了自动化解决方案。该成果发表于《International Journal of Legal Medicine》，标志着影像组学在法医学应用的重要突破。

　　

在自然灾害、恐怖袭击或重大事故等突发事件中，快速准确地识别未知死者身份始终是法医学面临的重大挑战。传统身份鉴定方法依赖指纹、DNA或牙科记录，但这些生物特征在严重创伤或腐败情况下可能无法获取。随着医学影像技术的发展，计算机断层扫描(CT)已成为虚拟解剖的重要工具，但如何利用海量临床影像数据实现自动化身份识别仍是一个亟待解决的课题。

德国耶拿大学医院放射科Andreas Heinrich团队联合法医学研究所，在《International Journal of Legal Medicine》发表创新性研究，首次将计算机视觉(CV)技术应用于死后CT图像与临床数据库的自动化匹配。研究团队选择上颌窦作为生物特征靶点，因其具有个体独特性、终身稳定性和创伤耐受性等特点。通过分析10例虚拟解剖案例与包含738人853次CT检查的临床数据库，验证了该技术在法医身份鉴定中的可行性。

关键技术包括：1) 采用加速KAZE(AKAZE)算法提取CT图像特征点；2) 建立包含60,255张生前CT切片的CV特征数据库；3) 应用Lowe比率测试和随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征匹配；4) 通过双向评分策略提高匹配准确性。所有数据均来自耶拿大学医院的临床和尸检资料，经伦理委员会批准(2019-1505-MV)。

研究结果显示：

1. 匹配准确率：在738个潜在身份中，首位匹配成功率达50%，前两位达80%，前七位实现100%覆盖。匹配分数在同个体比较中显著高于不同个体(1.76±0.55% vs 0.67±0.15%)。

2. 技术稳定性：尽管存在扫描参数差异(管电压120-140kVp，层厚0.625-5mm)，方法仍保持稳健。但上颌窦部分显影(38-89岁案例)或损伤会降低匹配分数。

3. 成像标准影响：死后CT若偏离临床成像标准(如头部定位差异、过大视野FOV)，会导致匹配点减少。典型案例显示，头部在图像中占比过小可使匹配分数降低30%。

4. 损伤干扰：上颌窦损伤会显著影响特征提取，如某案例因损伤导致匹配分数仅为1.17%，排名降至第7位。

5. 时间跨度验证：最长间隔达2776天的生前-死后CT匹配仍保持有效，证实解剖特征的长期稳定性。

讨论部分指出，该方法突破了传统CV技术仅适用于生前数据的限制，首次实现死后-生前CT的自动化匹配。虽然目前匹配分数(1.76%)低于生前-生前比较(6.96%)，但通过优化成像协议(标准化头部定位、适当FOV)可进一步提升准确性。研究建议在尸检CT中采用临床标准的头部固定装置，并优先采集上颌窦完整层面。

该技术的创新价值在于：1) 建立数学可追溯的CV特征匹配体系，避免AI"黑箱"问题；2) 通过特征点抽象化处理保障数据隐私；3) 为大规模灾难事件的身份筛查提供高效工具。未来结合人口统计学过滤(性别、年龄)和特定区域分析，可望建立更精确的鉴定阈值。

这项研究为法医影像学开辟了新范式，其临床意义不仅限于身份鉴定，还可拓展至考古学和灾难医学领域。随着医疗影像数据的积累，CV辅助鉴定有望成为继DNA分析之后，法医学鉴定的又一里程碑式技术。