墨西哥儿童样本中，上牙弓的生物特征图案作为个人识别的一种方法

《Egyptian Journal of Forensic Sciences》：Biometric pattern of the upper dental arch as a method of personal identification in sample of Mexican children

　　**摘要**

**背景**
生物计量解剖结构是人类的生物特征，可以用于个人识别。口腔具有独特、不可改变且永久性的识别数据，因此在儿童个人识别方法中具有巨大潜力。本研究的目的是确定牙弓形状的生物计量模式；切牙乳突的类型；腭缝的类型；腭皱襞的类型、形状和位置；以及它们与个体性别的相关性。

**结果**
在两性中，牙弓的类型显示出相似的分布模式，卵圆形牙弓最为常见（54.0%），性别之间没有显著差异（p = 0.321）。关于切牙乳突，梨形最为常见（37.0%），同样没有统计学上的显著差异（p = 0.858）。性别与腭缝的类型之间没有关联（p = 0.825），两性中最常见的是临时第二磨牙（48.5%）和不存在腭缝（19.5%）。腭皱襞的分布存在显著差异，女性在区域4中缺失的情况比男性更常见（p = 0.022）。

**结论**
在牙弓形态、切牙乳突类型或腭缝类型方面，没有统计学上的性别差异。尽管这些结构在解剖学上是可区分的，但结果表明它们不足以用于儿童的性别鉴定。然而，这些结果确认可以从人类学和法医学的角度对这些结构进行分析，并作为补充识别特征的一部分具有潜在意义。

**背景**
生物计量解剖结构是人类的生物特征，可以用于个人识别。口腔具有独特、不可改变且永久性的识别数据，因此在儿童个人识别方法中具有巨大潜力。本研究的目的是确定牙弓形状的生物计量模式；切牙乳突的类型；腭缝的类型；腭皱襞的类型、形状和位置；以及它们与个体性别的相关性。

**结果**
在两性中，牙弓的类型显示出相似的分布模式，卵圆形牙弓最为常见（54.0%），性别之间没有显著差异（p = 0.321）。关于切牙乳突，梨形最为常见（37.0%），同样没有统计学上的显著差异（p = 0.858）。性别与腭缝的类型之间没有关联（p = 0.825），两性中最常见的是临时第二磨牙（48.5%）和不存在腭缝（19.5%）。腭皱襞的分布存在显著差异，女性在区域4中缺失的情况比男性更常见（p = 0.022）。

**结论**
在牙弓形态、切牙乳突类型或腭缝类型方面，没有统计学上的性别差异。尽管这些结构在解剖学上是可区分的，但结果表明它们不足以用于儿童的性别鉴定。然而，这些结果确认可以从人类学和法医学的角度对这些结构进行分析，并作为补充识别特征的一部分具有潜在意义。

**背景**
牙科参数或生物计量特征是个体的生物特征，可以量化、区分并提取出来用于自动化的人类识别（Kaul等人，2021年）。这类参数的要求包括对所有个体普遍适用，在特定情况下不容易受损，随年龄或疾病变化而稳定，且易于测量（Pankaj，2014年）。牙齿的独特性在历史上一直有助于人类识别。记录显示，早在公元77年，牙齿就已经具有作为人类识别工具的潜在价值（Senn等人，2021年）。如今，牙齿识别在人类识别中变得越来越普遍。如果常规生物识别信息丢失，牙齿和其他口腔结构可能是唯一的识别手段（Kaul等人，2021年）。

**比较识别**
比较识别需要资源和技术，包括牙科模型、口腔X光摄影、断层扫描、口腔照片、牙印图、唇龈镜检查、假体标记和腭皱襞观察（Kumar等人，2023年）。腭皱襞观察已在多个层面进行了广泛研究，从基本的人类识别方面到其与性别、年龄和遗传的关系，以及不对称变量和3D记录类型等方面。然而，关于墨西哥人群的腭皱襞观察研究仍不足，鉴于正在进行的人道主义危机（有超过72,000名身份不明的死者），这一点尤为紧迫。在墨西哥，需要新的方法来辅助个人识别过程。对其他人群的研究表明，腭皱襞模式具有高度的个体化特征，并且不同种族和性别之间存在差异。

**先前的研究**
先前的研究探讨了腭部特征与性别分类之间的关系。例如，男性的腭部高度和宽度通常显著大于女性。一项研究应用线性判别分析对腭部高度、深度和宽度进行了分析，发现高度在正确分类性别方面具有最强的区分能力，具有高敏感性和特异性。这些发现支持了继续探索腭部生物计量模式的努力，这些模式可能作为可靠的性别预测指标（Simon，2022年）。研究还检查了印度人群，以确定每个人腭皱襞模式的独特性，这在很大程度上取决于生命记录的可用性。这类记录可以在牙科实践中以多种形式获得，如牙科模型、口内照片和假体（Kumar，2023年）。研究表明，腭皱襞观察具有高度的个体化特征，可以用作个人识别和性别确定的补充方法（Sekhon，2014年）。另一方面，对欧洲人群的研究调查了腭皱襞的形态和个体性。一项针对约旦人群的研究提供了关于腭皱襞形态的参考数据，并证明腭皱襞的个体性不是特定种族或人群特有的，而可能是全球现象（Mustafa，2014年）。

**南美洲的腭皱襞观察研究**
在巴西人群中也进行了腭皱襞观察研究，这种方法不仅可行、成本低廉且易于执行，而且与指纹识别方法相当（Pinto等人，2025年；Wichnieski等人，2012年）。有大量证据表明，对不同起源的人群进行腭皱襞观察有助于更好地理解人群差异和种族分化（Ujjainia和Mahna，2023年）。然而，仍需将这些方法应用于墨西哥人群。

**生物计量解剖模式与口腔上部结构的记录相结合**
生物计量解剖模式可以通过口腔上部各种结构的记录来补充（Fonseca和Rodríguez Flores，2009年；Sekhon等人，2014年），例如牙弓、切牙乳突和腭缝的类型（Ortman和Tsao，1979年；Correa Ramírez，2018年）。牙弓形状的独特特征在法医牙科检查中经常被忽视，因此目前非常感兴趣将这一知识应用于法医领域以帮助识别（Dahal等人，2021年）。切牙乳突位于临时或恒中切牙之后，就在腭线的上方（Jain，2018年）。它的形态多样，每个个体之间都有所不同，对识别具有很大价值，特别是对于儿童（Solomon和Arunachalam，2012年）。这种生物计量模式在法医科学等领域也有重要意义。因此，本研究的目的是确定牙弓形状、切牙乳突的类型、腭缝的类型，以及腭皱襞的类型、形状和位置，以及它们与个体性别的相关性。

**材料与方法**
本研究遵循了“加强流行病学观察性研究报告”（STROBE）指南（Von Elm等人，2007年）和赫尔辛基宣言（世界医学协会，1991年）进行。该研究还获得了牙科学院研究伦理委员会的批准（编号CIFE 2020139，2020年6月16日）。

**样本选择**
进行了样本量计算，以估计在比较不同区域腭皱襞比例的卡方检验中检测到中等关联（Cramér’s V = 0.3）所需的参与者数量。使用Python中的statsmodels包中的GofChisquarePower函数，假设显著性水平为0.05和所需功效为0.80，估计的最小样本量为121名参与者。在这项横断面研究中，检查了200个来自健康参与者的牙科模型（94名女性和106名男性）。纳入标准是模型必须由牙医用藻酸盐手工制作，没有气泡或空洞，并且没有先天异常、炎症、腭部创伤和正畸装置。儿童参与者的年龄在3至10岁之间。损坏或缺乏可检测生物计量特征的牙科模型被排除在外。牙科模型收集时间从2020年到2023年，分析在2024年进行。参与者的出生地、年龄和性别被记录在识别表上。所有数据均来自大学儿科牙科诊所的牙科诊断模型。参与者的父母已同意参与研究，孩子们也同意提供牙科模型。数据收集过程中采用了双盲法以避免评估者偏见。

**测量**
根据Fonseca和Rodríguez Flores（2009年）的分类方法，牙弓形状被分为卵圆形、方形或锥形，依据其配置以及穿过所有上颌牙齿器官或牙槽嵴的线条（如图1A所示）。切牙乳突的形态根据Ortman和Tsao（1979年）的分类方法分为梨形、椭圆形、不规则形、矩形、三角形、倒梨形或缺失乳突（如图1B所示）。腭缝的类型根据Correa Ramírez（2018年）进行划分。然而，由于本研究涉及儿童对象，需要添加参考点，如临时中切牙（TCI）、临时侧切牙（TLI）、临时犬齿（TC）、临时第一磨牙（TFM）和临时第二磨牙（TSM）。在某些牙科模型中无法区分腭缝（如图1C所示），因此增加了表示缺乏腭缝（WR）、第一前磨牙（FP）和第二前磨牙（SP）的类别。

**图1**
牙科模型，显示了三种不同结构的追踪：（A）牙弓形状；（B）切牙乳突；（C）腭缝

**完整尺寸图像**

**腭皱襞观察**
首先对切牙乳突进行分类（Ortman和Tsao，1979年），然后在牙科模型上精确勾画和突出显示腭缝和腭皱襞。这是通过使用0.5毫米的机械铅笔和3.5×Mark.Inc?手术放大镜沿着这些结构的轮廓进行的。同时也使用了良好的照明，以确保没有结构被遗漏（Fonseca和Rodríguez Flores，2009年），如图2所示。

**图2**
牙科模型被划分为不同的区域，并进行了腭皱襞观察。

**腭皱襞观察卡（identorrugogram）**
填写了腭皱襞观察卡，包括受试者身份卡、腭皱襞观察照片和区域划分、腭皱襞观察类型、分类和研究人员信息。

**数据填写后**
通过指定所有腭皱襞的位置来确定腭皱襞观察类型，以及根据Correa的分类方法确定其形态类型和值（Correa Ramírez，2018年）：点形、直线形、曲线形、角形、波浪形、杯形、球形和分支形。根据腭皱襞的数量来确定类型。简单（S）的腭皱襞是由一个腭皱襞形成的（点形、直线形、曲线形、角形、波浪形、球形），而复合（C）的腭皱襞是由两个或更多腭皱襞形成的（球形、杯形、分支形）。此外，根据每个腭皱襞的形态分配了0到9的数值。分类从牙科模型的右侧前部开始，到左侧后部结束，然后进行腭皱襞观察（如图2所示）。

**腭皱襞观察分类（腭皱襞观察公式）**
首先确定腭缝的类型，然后是一个空格和一个对角线，再是一个空格，接着是区域1的值。如果在每个区域中存在多个腭皱襞，则会在腭皱襞的值后加上“+”符号，然后是一个空格，接着是一个斜杠，再是一个空格，以及第2区域的值，依此类推至第3和第4区域。这种方法被用于每位患者的分类（Correa Ramírez 2018）。数据记录在Microsoft Excel（Excel v.12.0，Microsoft?）中。使用COUNTIF函数来验证每个公式的唯一性。一旦获得分类结果，就会记录在皱襞描记卡上。这一程序针对每个牙齿模型进行，如图2所示。

**统计分析**
统计分析使用IBM SPSS（版本25.0，美国芝加哥）进行。图表使用R和RStudio（2022.07.1 Build 554）及ggplot包生成。提取了描述性统计量，并将分类变量中的频率表示为百分比。进行Pearson卡方检验，以确定参与者的性别是否在变量比例（牙弓类型、切牙乳突形状、腭缝类型、每个区域的腭皱襞类型）上存在统计学差异。为了评估关联强度，计算了Cramér’s V（95%置信区间[95% CI]）。当预期单元格计数少于5时，使用10,000次重复的蒙特卡洛模拟方法和99%置信区间来估计显著性水平。对于显著的卡方结果，使用标准化残差进行事后分析，以确定哪些具体类别对观察到的关联贡献最大。残差超过±1.96的被认为在0.05水平上具有统计学意义。采用enter方法进行逻辑回归分析，并以年龄作为协变量，评估腭特征的性别分类预测价值。计算模型准确性以评估分类的整体性能。

**结果**
检查者之间和检查者内部的一致性Kappa值介于0.90到1之间（kappa > 0.90表示一致性良好）。检查者之间的一致性平均Kappa值为0.90。检查者1的一致性Kappa值为0.95，检查者2的一致性Kappa值为0.98。样本由94名女性和106名男性组成。参与者的年龄为6.9 ± 1.8岁（中位数：7岁），年龄范围从3岁到10岁。女性平均年龄为6.9 ± 1.85岁（中位数：7岁），男性平均年龄为6.90 ± 1.72岁（中位数：7岁）。

**牙弓类型**
无论男女，牙弓类型的分布模式相似，其中卵圆形最为常见，其次是方形，然后逐渐变细。然而，性别与牙弓形状之间没有关联，如表1所示。

**切牙乳突**
两种性别的切牙乳突最常见的形状是梨形。较少见的形状包括倒梨形、三角形、椭圆形和不规则形状。切牙乳突的形状在男女性别之间分布相似，没有显著差异，如表2所示。

**腭缝类型**
两种性别的腭缝最常见的类型是TSM和WR。较少见的类型包括TFM、FM、SP和FP。性别与腭缝类型之间没有关联，如表3所示。

**腭皱襞**
未发现性别与第1、2和3区腭皱襞分布之间存在关联（p > 0.05）（见表4、5和6）。第4区腭皱襞的分布存在统计学差异（p ≤ 0.05）。然而，没有一个标准化残差超过±1.96。尽管“缺失”类别的残差接近这一阈值，表明可能存在趋势，但偏差不足以被视为决定性因素。其他类别（简单型、复合型以及简单+复合型）的残差不具有决定性。Cramér’s V值表明关联较弱，同时效应量较小且置信区间较宽。此外，使用Fisher精确检验和Bonferroni校正进行的事后配对比较显示，调整后特定皱襞类别之间的差异均无统计学意义。这进一步证实了观察到的整体显著性可能并不反映各类别分布之间的真实差异（见表7）。

**年龄分层卡方分析**
年龄分层卡方分析未发现性别与牙弓类型、切牙乳突形态或腭缝类型在任一牙列组之间存在统计学关联（见补充材料）。

**讨论**
通常，面部形状、指纹、手部特征、耳朵、视网膜图案、手指血管或DNA等生理特征可用于生物识别（Rinaldi 2016）。然而，这些特征并不总能在各种情况下使用。在儿科牙科中，口腔因其独特的解剖结构和生物特征组合而具有识别价值（AKR等人2025）。口腔结构能够承受高温和化学降解，是死亡后最后退化的解剖结构之一。牙科识别的基本原理是，没有两个口腔是完全相同的，每颗牙齿都具有使其个体化的独特特征（AKR等人2025）。多种医学检查可用于确定年龄，例如牙科检查、手腕和手部X光片（Sekhon等人2014）。牙弓形状（Fonseca和Rodríguez Flores 2009）、切牙乳突（Ortman和Tsao 1979）、腭缝（Correa Ramírez 2008）以及腭皱襞（Fonseca和Rodríguez Flores 2009）有助于识别，并且可以在不Seeker协助的情况下远程评估。人类牙弓的形态和尺寸已研究了一个多世纪。牙弓的构型受支撑骨骼、牙齿萌出过程、周围肌肉以及口腔内功能性力量等因素影响（Braun等人1998）。这些特性有助于确定年龄和性别，并有助于识别。目前有多种牙弓分类方法。Aschheim等人（2024）提出的方法基于数学模型，结果显示人类牙弓类型在一定范围内具有共同特征，可以为跨物种的牙列评估提供框架。本研究采用了Fonseca和Rodríguez Flores（2009）的分类方法，该方法适用于法医学领域，无需额外材料，非常简单，包括三种主要形状：卵圆形、方形和逐渐变细型。卵圆形牙弓最为常见，其次是矩形和三角形。这一发现与其他国家的研究结果类似（Rivera等人2008年哥伦比亚、Agurto和Sandoval 2011年智利、Owais等人2014年约旦、Pérez Traconis等人2016年墨西哥）。牙弓形状可能受种族、遗传因素以及不良习惯的影响（Rivera等人2008；Agurto和Sandoval 2011；Elattar等人2020）。

切牙乳突是位于上颌中切牙后方的肉质突起，通常比周围苍白粉红色的腭黏膜更红，易于识别，可作为其他腭部特征的稳定参考标志（Jayakumar等人2021）。尽管切牙乳突形状的分类研究较少（Shin和Kim 2015），但其具有识别潜力（Thabitha等人2015）。Martins等人（2009）提出了一种简单的分类方法，包括三种主要形状：椭圆形、三角形和细长形。然而，由于形状种类有限，这种方法在个体特征描述上存在局限性。Solomon和Arunachalam（2012）提出的分类方法包含九种形式，但其中一些形式重复且无法准确区分。因此，本研究采用了Ortman和Tsao（1979）的分类方法作为参考，因其简单易用、定义清晰且形式多样。方形和梨形在两性中最为常见。Ortman和Tsao（1979）还指出，梨形切牙乳突最为常见。AKR等人（2025）也发现梨形最为普遍，其次是矩形。椭圆形次之，而本研究中未发现该形状。Mustafa等人（2019）发现约旦儿童中三角形切牙乳突更为常见，这可能与所用分类方法或种族、遗传因素有关。本研究未发现性别与切牙乳突形状之间的显著差异，与Thabitha等人（2015）的研究结果一致。Mustafa等人（2019）还发现男性中矩形切牙乳突更常见，而女性中三角形切牙乳突更常见。关于切牙乳突形状的决定因素尚不明确，但可能与种族、生物和遗传因素有关。关于腭缝分类的文献较少，现有研究主要针对成人群体。Martins等人（2009）根据长度将腭缝分为三组：短型、中型和长型。他们的分类基于犬齿、第二前磨牙和第一恒磨牙作为参考，缺乏具体性。本研究采用Correa Ramírez（2018）的分类方法，因为该方法使用多数上颌牙齿作为参考，使分类更加准确。由于参与者为儿童，因此增加了TCI、TLI、TC、TFM和TSM等类别。TSM类型的腭缝在两性中最常见，男性中比例更高。FM类型在两性中均较常见，但在女性中更为普遍。结果与参与者年龄有关，多数儿童处于混合牙列期，第二磨牙和第一磨牙已萌出。目前尚无先前的研究比较这些数据，这一特征可能对识别具有重要意义。Correa Ramírez（2018）也在皱襞描记公式中考虑了这一因素。腭皱襞位于中线腭缝两侧的切牙乳突后方，受唇部、脸颊、舌头、颊脂肪垫和牙齿的保护，不易受到创伤和温度变化的影响（Sekhon等人2014）。尽管有这些优势，但腭皱襞尚未被广泛用于法医调查（Muthusubramanian等人，2005年）。腭皱襞的分类缺乏标准化，且提出的分类方法多种多样（例如，Lysell 1955年；Thomas和Kotze 1938年；Kapali等人1997年），这使得数据收集变得困难。因此，本研究采用了Correa Ramírez（2018年）改进的分类方法。该方法能够更好地组织腭皱襞，便于进行个人识别。由于该方法仅基于腭皱襞的形态学特征，对于儿童群体具有显著优势，因为研究表明这些特征不会随时间变化（Morais-Caldas等人，2007年）。该分类方法将腭皱襞分为两类：简单型，由单个腭褶组成；复合型，由两个或更多褶组成。这种划分有助于提高腭皱襞的分类准确度，并考虑了10种主要形态。每种形态被赋予0到9的值，用于记录和分类腭皱襞，从而生成每个个体的独特皱褶图像公式，具有很高的识别潜力。目前，这是唯一能够实现这一目标的方法（Correa Ramírez 2018年）。在本研究中，最常见的是蜿蜒形状，其次是直线型和尖点型，这与伊朗（Jibi等人，2011年；Rajan等人，2013年）和印度（Thabitha等人，2015年）儿童群体中的研究结果一致。接下来是曲线型，在不同群体中也是第二常见的类型（Abdellatif等人，2011年；Alvarez-Solarte等人，2018年）。在其他儿童群体中，直线型或曲线型也被认为是最常见的（Sherif等人，2018年；Gayathri和Kanthasawmy，2019年）。不同研究结果之间的差异可能归因于所使用的分类方法不同。大多数研究省略了一些形态，如尖点型，而上述研究均未将其考虑在内。在本研究中，尖点型是第三常见的形态。这种差异可能是由于某些腭皱襞形态特定于某些群体。然而，尚未明确决定腭皱襞发育的因素。可能是由于Turing反应-扩散机制的作用，该机制已被证实存在于小鼠的腭皱襞发育过程中。成纤维细胞生长因子（FGF）起激活作用，而 sonic hedgehog（Shh）蛋白起抑制作用。这些形态发生因子在不同群体之间存在差异，影响每个腭皱襞的形态（Economou等人，2011年；Kawasaki等人，2018年；Trakanant等人，2019年；Armstrong等人，2020年）。未发现性别与腭皱襞在第1区、第2区和第3区的分布之间存在关联。需要更大样本量的研究来探讨腭皱襞形态作为性别区分因素的潜力。一个有趣的发现是第4区腭皱襞的分布：女性相比男性有更多的缺失皱襞。因此，更多的腭皱襞数量具有更高的识别潜力。尽管存在显著差异，但这种差异不足以根据性别建立独特的识别模式，目前还没有相关的研究进行对比。腭皱襞的位置是根据Correa的方法（Correa Ramírez 2018年）确定的，该方法通过在腭部画3条水平线和3条垂直线来划分4个区域，从而更好地定位腭皱襞并便于数据记录。划线的参考点是恒牙。然而，在本研究中，为了适应儿童群体的特点，采用了上颌临时牙作为参考。在某些情况下，还需要考虑恒牙，因为一些受试者处于混合牙列阶段。Correa Ramírez（2018年）的原始方法使用22个象限，适用于成人群体。由于样本大小和皱襞特征的原因，该方法需要进行修改。如果不使用22个象限，会影响皱襞结构的可见性。此外，添加腭缝的分类可以补充生物测量数据，从人类学角度来看具有重要的参考价值。严格遵循了Correa原始分类方法中规定的所有参数，并使用检查者间和检查者内的kappa值来评估研究者在完成识别表、皱褶图像标注和皱褶图像分类方面的表现，从而验证了该方法的有效性。Correa Ramírez（2018）的方法为每个个体生成独特的皱褶图像公式，根据腭缝类型、形状和位置确定。由于每个个体的腭皱襞模式都是唯一的，因此不存在两个完全相同的公式。这一点非常有利，因为之前的方法都无法实现这一点。在本研究中，共获得了200个独特的皱褶图像公式，没有任何两个公式是重复的。这一点通过Excel中的注册表和COUNTIF函数进行了验证，该函数可以统计每个公式的出现次数，证实了腭皱襞的独特性（Morais-Caldas等人，2007年）。通过定义墨西哥儿童的特定口腔结构模式，这项工作有助于建立特定人群的参数，这是法医人类学的关键方面。许多现有数据库基于欧洲或亚洲人群，而这项工作为此类研究提供了宝贵的参考。国际研究（如Simon等人）证实，皱褶成像是一种快速、简单且高度可靠的识别方法。他们使用3D模型证明即使同卵双胞胎也能被精确区分。我们的研究使用的是牙齿模型，他们的贡献可能对整个群体具有普遍意义（Simon 2020年）。其他近期研究提出了考虑腭部几何形状的3D叠加技术。这些研究利用数学模型定义上颌牙齿结构的特征。所有这些科学贡献为比较法医特征提供了可能性，因为判别函数可以普遍应用于数据的快速预选，从而提高识别准确性（Simon 2022年；Aschheim 2024年；Mikolicz 2024年）。我们的研究对象是儿童群体，其不对称性不受年龄、性别、正畸治疗或遗传因素的影响（Simon 2023年）。先前的研究使用3D模型进行叠加，即使在多年后仍能保持再现性。2023年发表的研究指出，年轻人前腭相对稳定，但他们指出弹性印模或牙齿模型的数字化再现性较低，限制了其在法医中的应用（Mikolicz 2023年）。虽然我们使用了牙齿模型，但需要强调的是，相比于数字模型，牙齿模型在某些临床情况下具有更高的精度和解剖学准确性。例如，可以获取关于某些特定解剖结构的更详细信息，特别是在难以数字化扫描的区域（如牙龈边缘或深沟）。还有证据表明，在人类尸体研究中，牙齿模型更具优势，尤其是在唾液、血液和湿气影响数字化捕获时（Nagy等人，2020年）。不过，我们不排除未来基于这些研究使用3D记录的可能性。生物识别技术彻底改变了信息和分析方式，特别是在安全和司法领域。在墨西哥，口腔生物识别的应用可能对案件调查和解决具有重要意义。然而，目前尚无专门针对口腔生物特征的法律或法规，因为它们尚未获得与指纹或声音相同的重视。尽管如此，根据《国家刑事诉讼法典》（Código Nacional de Procedimientos Penales 2024年）第259条、261条、263条和265条，这些特征可以在法庭上作为证据使用。另一方面，生物识别特征也带来了法律和伦理挑战。例如，墨西哥国家透明、信息获取和个人数据保护机构（INAI）在保护生物识别数据（如指纹或视网膜扫描）方面起着关键作用，但未包括口腔结构（Guía para el tratamiento de datos biométricos 2018）。因此，墨西哥的公共卫生机构和私人医疗机构必须保留所有接受牙科检查的儿童的个人数据和牙科记录，这些记录应以纸质和数字形式保存。未来应开展更大样本量和更广泛年龄范围的进一步研究。法医牙科的主要局限在于缺乏批准的协议和公认的标准化程序，这些程序需考虑不同的法律和语言系统以及牙科记录中使用的特定缩写。此外，口腔健康专业人员普遍不了解在牙齿模型上准确记录解剖结构的重要性及其保存方法。这些生命记录可以作为无需大量投资或努力的被动数据库，用于支持特定个人情况。数据收集程序是本研究的主要缺点之一。所有测量和分类均使用牙齿模型和手工绘图方法。尽管这种方法历史悠久，但容易受到操作者差异的影响，可能影响结果的再现性。现代法医牙科中的口腔内扫描仪可以提高精度、实现3D再现性，并简化数字存储，以便未来进行比较（Mikolicz等人，2024年；Simon等人，2023年）。除了减少检查者间的差异外，数字印模的使用还可以实现自动或半自动的腭部结构检查。采用口腔内扫描技术可以大大提升未来研究的准确性，并生成跨群体共享和可比的数据集。本研究还受到所用牙齿模型数量的限制，尽管其他研究也使用了类似数量（Jibi等人，2011年；Rajan等人，2013年；Thabitha等人，2015年；Gayathri和Kanthasawmy，2019年）或更少数量的模型（Barbo等人，2018年），但之前的研究之间未发现显著差异。继续进行研究对于获取对个人识别有用的数据以及获得关于墨西哥儿童群体的更多人类学信息非常重要。目前关于儿童腭皱襞分类的信息和研究较少，这使得数据收集和结果比较变得困难。本研究的优势在于利用上颌弓的生物特征进行识别，可以通过口腔内的特定解剖结构为生者和死者的识别提供依据。这种方法在墨西哥具有低成本、简单性和可靠性，有望提高识别效率（Indira等人，2011年）。目前人们对将这一法医知识应用于儿童群体有浓厚兴趣，因为针对儿童的识别方法较为稀缺。这些结构在解剖学上具有辨识性，可能有助于个体识别，但研究结果表明，在所分析的儿童群体中，它们并未表现出明显的性别差异。尽管如此，这些发现仍然支持将研究这些结构作为辅助识别手段的人文学和法医学价值，而非用于确定特定性别的指标。建议扩大样本规模，并在未来的研究中考虑年龄和种族背景等因素，以进一步确立这些特征作为儿科法医学领域可靠的生物识别标志。