《Forensic Science International》：Mandible morphological estimation: A reliability and population-specific study on a White American virtual sample
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既往方法在目标人群中已被证实具有较高的误差率。颅骨与下颌骨数据表现出较强的可靠性。新建立的人群特异性回归模型提高了估算精度。性别特异模型与混合性别模型表现相当。新回归模型经内部验证，其平均绝对误差（mean absolute error, MAE）为1.89–
既往方法在目标人群中已被证实具有较高的误差率。颅骨与下颌骨数据表现出较强的可靠性。新建立的人群特异性回归模型提高了估算精度。性别特异模型与混合性别模型表现相当。新回归模型经内部验证，其平均绝对误差（mean absolute error, MAE）为1.89–3.92 mm。
本研究包含两方面内容。首先，研究人员在来自新墨西哥州死者影像数据库（New Mexico Decedent Image Database, NMDID）的150例美国白人（White American, WA）虚拟样本上，对Ide和Rynn以及Namiki等人提出的既有下颌骨估算方法的可靠性与准确性进行了检验。研究人员通过观察者内与观察者间误差评估了各项测量参数的重复性与可再现性，并考察了两种已发表方法在该同质但非关联目标人群中的表现与误差率。其次，研究人员通过单变量与多变量回归分析，探索了针对该研究样本的人群特异性方法的可行性，并使用内部留出验证集对新建模型进行了验证。
一、研究背景与意义
下颌骨是颅面复合体的关键组成部分，其与颅骨在颞下颌关节处形成精密连接，不仅支撑咀嚼、表情与言语等基本生理功能，还对面部形态发生与对称性具有决定性影响。在法医人类学领域，颅面近似（craniofacial approximation）通过颅骨重建面部软组织以辅助个体识别，而下颌骨的缺失或损坏将严重削弱这一过程的可行性。因此，基于保存完好的颅骨估算下颌骨尺寸具有重要的法医学与生物考古学价值。
然而，现有下颌骨估算方法存在明显局限。既往研究提出的回归公式，如Ide和Rynn基于多样化考古样本建立的3个估算方程，以及Namiki等人基于日本人群CT影像建立的7个回归公式，均受限于其参考人群的生物学特征。颅面形态在不同人群间因遗传、发育及环境因素而存在显著差异，因此基于某一人群开发的模型应用于其他人群时，其准确性可能大幅下降。针对这一人群特异性问题，本研究旨在：其一，在WA虚拟样本上检验既有方法的可靠性与准确性；其二，开发并验证针对该人群的专用回归模型。
二、研究设计与方法
研究人员从NMDID获取150例WA个体的CT扫描数据，其中女性75例（平均死亡年龄48.35岁），男性75例（平均死亡年龄54.75岁）。样本筛选严格排除了缺失上下颌中切牙、颌面创伤、先天畸形、无牙颌及下颌骨缺失或分离的个体。所有CT数据经3D Slicer软件重建为三维模型，并以法兰克福水平面（Frankfurt Horizontal Plane, FHP）标准化定位。研究共采集37项测量参数，其中19项用于既有回归公式的验证，包括9项下颌骨估算参数与10项颅骨预测参数。
统计分析采用SPSS v.29与Excel v.16.89.1完成。可靠性评估通过组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient, ICC）进行，对15名随机选取个体实施观察者内与观察者间重复测量。既有方法验证通过计算平均误差（mean error, ME）、平均绝对误差（MAE）与百分比误差完成。人群特异性模型开发采用训练集（120例）与内部留出验证集（30例）策略，分别对女性、男性及混合性别组进行单变量与多变量逐步回归分析，以标准误估计（Standard Error of the Estimate, SEE）、调整后R2、均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）、方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）、赤池信息准则（Akaike Information Criterion, AIC）及贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC）作为模型拟合优度评估指标。
三、研究结果
3.1 可靠性分析：观察者内与观察者间误差
37项测量参数中，观察者内分析显示6项参数达到一般一致性，3项达到良好一致性，其余均表现出优秀可重复性；观察者间分析中，4项参数显示一般一致性，6项显示良好一致性，其余为优秀一致性。结果表明颅骨与下颌骨参数的采集在虚拟环境中具有高度可靠性与可重复性。
3.2 既有方法验证
Ide和Rynn模型的验证结果显示，女性MAE范围为3.16–8.81 mm，男性为2.90–6.96 mm，其中下颌骨体长（mandibular body length, MBL）误差最大（女性ME为?8.55 mm），而下颌联合高（chin height, CH）表现最佳（总样本ME为?0.92 mm）。Namiki等人模型的验证中，女性MAE为2.61–5.31 mm，男性为2.17–6.42 mm，其中下颌支宽（ramus breadth, RB）表现最优（总样本ME为0.50 mm），而CH误差最大（总样本百分比误差达19.02%）。总体而言，两个既有模型在WA样本上的表现均低于其原始研究报告的精度，证实了人群特异性对模型迁移性能的显著影响。
3.3 人群特异性模型开发
独立样本t检验显示，除下颌角（mandibular angle, MA）外，所有参数均呈现显著性别差异。相关分析表明，双颧弓宽（bizygomatic breadth, BZB）、上部面宽（upper facial breadth, UFB）及双髁宽（biepicondylar breadth, BAB）等宽度参数与下颌骨参数的相关性普遍强于高度类参数。混合性别数据集产生了最强的回归模型，具有较高的R2值与较低的SEE。CH与RB在各分析中持续具有最低SEE（2.58–3.94 mm），而双下颌角宽（bigonial breadth, BGB）的SEE最高（5.82–6.15 mm）。UFB、BAB、鼻宽（nasal breadth, NB）及上面部高（superior facial height, SFH）等颅骨变量被反复识别为强预测因子。
3.4 新模型验证
内部留出验证结果显示，新开发的WA模型在所有下颌骨参数上均产生较低的ME与MAE，其中RB、CH与双髁宽（bicondylar breadth, BCB）在总样本中表现最佳。各参数MAE范围为1.89–3.92 mm，验证样本中70%–93.33%的个体落在SEE范围内，表明模型具有良好的预测精度与实用价值。
四、讨论与结论
讨论部分指出，既有方法在WA样本上的性能下降主要归因于人群间颅面形态的生物学差异，涉及遗传、发育及环境因素的共同作用。咀嚼功能负荷、饮食结构及地域迁徙历史等因素可能导致WA人群内部及人群间的下颌骨形态变异。值得注意的是，性别特异模型与混合性别模型在验证中表现相当，提示在该人群中颅-下颌骨关系具有足够的稳定性，使得混合性别模型在性别未知的法医场景中具有实用优势。研究同时承认样本量限制及多重检验可能引入的I型错误风险，建议未来研究扩大样本规模并探索机器学习等替代统计方法。
结论部分强调，下颌骨估算对人群特异性颅面形态高度敏感，既有模型无法可靠迁移至WA人群，而新开发的人群特异性回归模型在所有测量参数上均产生了一致更低的误差，显著提高了预测精度。性别对回归性能的影响有限，混合性别模型与性别特异模型表现相当。该研究为WA人群的下颌骨估算提供了基础性方法学参考，并凸显了进一步细化下颌骨预测方法的必要性。
