基于人工智能与形态学分析的耻骨联合年龄估计新图谱：经验与新手法医对比研究

这篇技术报告创新性地提出了一种辅助法医人类学家标注耻骨联合形态特征的新图谱，并对比评估了经验法医（Kappa>0.6）与新手（Kappa<0.6）使用该图谱的组内/组间误差。研究证实基于C4.5算法的半自动AI规则系统（semi-automatic artificial intelligence rule-based method）能实现与传统人工评估相当的准确率（约70%），为减少年龄估计主观性提供了可解释机器学习（explainable machine learning）解决方案。

　　

引言
传统基于宏观观察的年龄估计方法长期受限于观察者经验依赖性。本研究通过开发新型耻骨联合形态特征标注图谱，结合可解释机器学习技术（C4.5算法），系统评估了经验法医与新手在组件标注和Todd分期（1920）中的表现差异。研究样本涵盖566例男性个体（1,127块耻骨），年龄覆盖17-82岁，排除了病理及创伤性改变案例。

材料与方法
采用格拉纳达大学法医人类学实验室的已鉴定耻骨样本，经标准化预处理后，由2名经验法医（>15年经验）和2名新手（硕士在读）独立完成：

1. 使用新图谱标注9项形态特征（含新增背侧沟变量dorsal groove）
2. 直接进行Todd分期评估
3. 通过前期开发的半自动AI系统（基于人类标注生成34条可解释规则）进行年龄预测

统计采用线性加权Kappa系数和序数平均绝对误差（OMAE），并创新性引入"相邻分期容错"策略（允许±1期误差计入正确率）。

结果

• 图谱有效性：经验组在8/9个特征上达成良好一致性（K≥0.6），背侧沟识别表现最佳；新手组仅在关节面等简单特征上表现尚可（K<0.4），腹侧斜面（ventral bevel）成为最大难点
• 误差对比：经验法医的组件分析误差显著低于直接分期（OMAE 0.96 vs 1.26），而新手组则相反
• AI表现：自动系统准确率（66-77%）与人类专家相当，但对中间期（4-9期）识别仍存局限

讨论
研究颠覆了"组件分析法必然优于传统分期"的认知，证明其优势仅存在于经验丰富的操作者。背侧沟特征的引入为30-40岁关键区间提供了新鉴别指标。AI系统的核心瓶颈在于标注过程的高度经验依赖性——"算法实际是为特定观察者定制的"。未来需通过：

1. 开发辅助标注软件
2. 扩大标注者共识群体
3. 建立分年龄段误差评估体系
   来提升方法普适性。

结论
该图谱显著提升了经验法医的工作效率，但新手培训仍需加强。可解释AI技术为法医人类学提供了标准化解决方案，其成功应用关键在于构建多专家共识数据库。研究同时警示：任何新方法的验证必须包含新手操作者，才能真正评估其可重复性。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献内容，专业术语如Kappa系数、OMAE等均按原文格式保留）