西北欧人与中东寻求庇护者的桡骨远端骺融合时间：一种自动化超声和机器学习方法

《Forensic Science International: Reports》：Distal Radial Epiphyseal Fusion Timing in Northwest Europeans and Middle Eastern Asylum Seekers: An Automated Ultrasound and Machine Learning Approach

　　夏洛特·伯肯（Charlotte Birken）| 霍尔格·赫维纳（Holger Hewener）| 蒂娜·莱斯迈斯特-巴斯蒂安（Tina Lessmeister-Bastian）| 蒂尔曼·罗勒（Tilman Rohrer）
萨尔兰大学医学中心普通儿科与新生儿科，德国洪堡市Kirrberger街100号，66424

**摘要**
**背景**
在没有可靠身份证明的个体中，年龄评估是欧洲常见的法医医学挑战，尤其是在移民背景下。桡骨远端骺板融合是接近法定成年年龄时的最后几个骨骼成熟事件之一，但针对不同人群的参考数据和无辐射评估方法仍然有限。

**方法**
在这项多中心研究中，德国各地的临床机构和初次接待设施参与了调查。研究对象为13至25岁的西北欧（NWE）和中东（ME）地区居民，他们使用全自动超声设备对其前臂远端进行了评估。参考年龄依据出生日期记录或Greulich–Pyle骨龄测定法得出。研究采用了梯度提升机器学习模型（LightGBM），并通过留一法交叉验证在不同性别年龄阈值上进行评估。评估指标包括精确度、召回率、F1分数、ROC/AUC以及Clopper–Pearson置信区间。

**结果**
在1061份记录中，共有830份高质量超声数据集被纳入分析，覆盖四个性别-人群组合。分类结果在生物学上具有合理性，并且依赖于具体年龄阈值：NWE女性为17.5岁、NWE男性为18.0–18.5岁、ME女性为17.0–17.5岁、ME男性为18.5岁。两个群体中女性均比男性更早出现融合现象，且存在性别和人群特定的差异。在最佳阈值附近（约0.81–1.00），AUC值显示优良的判别能力。

**结论**
机器学习辅助的自动化超声检测为青少年晚期桡骨远端骺板融合的评估提供了一种可扩展、无辐射的方法。人群和性别差异表明，在解读法定关键年龄阈值时的参考数据非常重要。虽然未融合的桡骨远端板可以强烈支持未成年身份，但仅凭完全融合不能作为成年的决定性证据。这进一步强调了在法医年龄评估框架中需要概率解释，特别是在关键的18岁年龄阈值附近。

**1. 引言**
对于缺乏有效身份证明的个体，确定实际年龄已成为欧洲普遍的法医医学难题，尤其是在受冲突影响、政治不稳定或民事记录系统混乱的地区移民日益增多的背景下[1]、[2]、[3]。18岁法定成年年龄是刑事责任、庇护处理、监护安排和保护服务获取的关键节点，因此可靠且合乎伦理的年龄评估程序至关重要。在德国和其他欧盟成员国，大量庇护申请者没有可验证的文件[4]、[5]、[6]，因而无法证明其年龄。在这种情况下，通常需要生物年龄估计来帮助当局保护未成年人，同时避免将成年人安置在针对青少年的保护机构中。

手部和腕部的骨骼成熟长期以来一直是生物年龄估计的基础[7]、[8]、[9]、[10]。儿童和青少年时期，手部的多个骨化中心会经历可预测的形态变化，为与参考标准进行比较提供了依据。然而，在青少年晚期，除了桡骨远端和尺骨远端骺板外，几乎所有骨化中心都已完成成熟[11]、[12]、[13]。其中，桡骨远端骺板的融合发生在接近法定成年年龄时，且具有足够的人群变异性，适合进行概率评估。先前的放射学研究表明，桡骨远端融合是成年前的最后一个骨骼成熟事件，因此在适当的法医程序下有助于区分未成年人和成年人[14]、[15]。

尽管桡骨远端融合具有诊断价值，但其作为年龄标志的有效性严重依赖于用于评估成熟状态的参考人群[16]、[17]。许多常用的参考标准（如Greulich–Pyle（GP）图谱[11]及后续放射学研究）主要基于20世纪中期的北美或欧洲人群，他们的社会经济、营养和健康状况与许多当代庇护寻求者存在显著差异。遗传背景、早年压力、慢性疾病负担、营养状况和移民相关困难都可能影响骨骼成熟速度[18]、[19]、[20]、[21]。正如法医和人类学文献所记录的，当使用不合适的参考标准时，人群特定的成熟率差异可能导致系统性的高估或低估，从而带来伦理和法律风险。

中东地区的骨骼成熟数据缺乏现代、方法学稳健的研究，尽管来自叙利亚、阿富汗、土耳其、伊拉克和伊朗的庇护寻求者在德国占很大比例[4]、[5]、[6]。现有研究方法多样，样本量有限，或基于可能无法反映健康人群成熟趋势的临床队列。此外，这些研究主要依赖放射学评估，而放射学评估涉及电离辐射，需要专业设备和训练有素的放射科医生，限制了大规模法医筛查的可行性。在这方面，基于超声的骺板融合评估成为一种有前景的替代方法。超声检查无辐射、易于获取、便携且适用于多次或大规模应用。先前的法医研究表明，使用标准化的分期系统，超声可以可靠地评估桡骨远端骺板的骨化阶段，且观察者间一致性高[22]。重要的是，基于超声的桡骨远端评估能够反映其他成像方式观察到的骨骼成熟时间顺序，同时避免了电离辐射带来的伦理问题[23]。然而，现有的超声参考数据主要针对欧洲人群，对中东背景个体的代表性不足。

最新技术发展进一步扩展了超声在法医年龄估计中的应用潜力。自动采集协议和机器学习支持的分类方法有助于减少操作依赖性并提高图像解读的标准化程度[24]、[25]。然而，这些系统的法医适用性高度依赖于适合人群的参考数据和透明的性能指标，特别是在法律敏感的年龄阈值处。

本研究通过使用基于梯度提升机器学习的自动化超声系统，评估德国和中东庇护寻求者的桡骨远端骺板融合时间，填补了这一空白。通过确定人群特定的融合范围并量化不同年龄阈值的分类性能，本研究旨在明确桡骨远端融合作为法定成年年龄指标的法医价值，并强调将非代表性参考标准应用于不同人群的风险。通过这种方法，本研究为法医医学和移民相关领域提供了更公平、基于证据和伦理负责的年龄评估实践。

**2. 材料与方法**
本研究在三年时间内于多个德国中心进行，包括大学医院、儿科部门、创伤和手外科部门以及政府运营的庇护寻求者初次接待设施。招募采用实用的多中心方法，确保涵盖青少年晚期的未融合和已融合的桡骨远端骺板。邀请13至25岁的个体参与，可通过常规临床护理或组织访问初次接待中心或主要研究地点的方式参与。如果患者在过去六个月内接受过手部-腕部X光检查用于诊断目的，则纳入临床研究；志愿者需出示官方身份证明。排除有先天性或后天性疾病影响骨骼发育或妨碍前臂正确定位的参与者。

由于本研究旨在探讨人群特定的成熟过程，参与者根据自身感觉最强的生物和文化归属自我识别所属种族。将这些信息分为两大类：西北欧人（包括德国人、丹麦人、瑞士人、奥地利人、法国人、卢森堡人和波兰人）和中东人（包括来自土耳其、叙利亚、黎巴嫩、伊拉克、伊朗及邻近地区的参与者）。这种分类反映了当前的迁移模式和法医年龄评估中的实际多样性。共收集到1061份超声记录，其中830份符合质量标准并纳入最终分析。

参考年龄根据经验丰富的儿科内分泌学家根据Greulich–Pyle骨龄测定法（精确到最接近的一个季度）或身份证明文件上的出生日期得出。同时使用骨龄和实际年龄是为了在现有数据中定义参考年龄，而非进行两者之间的比较分析。对于庇护申请者，使用临时居留许可上的日期，尽管无法总是验证年龄信息的真实性。然而，所有参与者此前均未接受过医学年龄评估，这是唯一可行的方法。

超声检查使用我们开发的全自动设备进行，如图1所示。该系统包含一个机械化的换能器装置，沿前臂移动，以1 MHz的中心频率采集透射和反射信号，数字化率为40 MHz。参与者的手臂固定在专用支架中，确保所有测量在相同的定位和压力条件下进行。该设备专为检测桡骨远端生长板的存在与否而设计，由此产生的射频信号用于后续计算分析。无需手动解读超声图像，分析完全基于数值波形模式。有关设备设计和功能的更多细节，请参阅Hewener等人的研究[24]。

**3. 结果**
最终分析共纳入830份超声数据集，涵盖四个不同的性别-人群组合。所有组的机器学习模型都能区分已融合和未融合的桡骨远端骺板，其表现既符合生物学规律又与已知的成熟路径一致。然而，最佳鉴别年龄因性别和人群而异，模型行为受到各组年龄结构的影响。

在西北欧（NWE）女性中，融合发生得相对较早且年龄范围较窄。如图2所示，分类准确率在17.5岁左右达到最高，此时模型实现了精确度和召回率的最佳平衡，并产生了最稳定的置信区间来检测骨骺融合。在这一阈值下进行的ROC分析显示出了良好的区分能力（通常解释为AUC > 0.8），尽管在法定成年年龄阈值18岁时的性能仅略有下降（见图3和图4）。将阈值提高到18岁以上会导致准确率逐渐降低，主要是因为已经出现骨骺融合的老年个体数量增加，从而降低了模型正确识别未完全成熟个体的能力。这些模式反映了一个普遍趋势：当真实生物学变异（包括融合和未融合的情况）的比例最大时，模型的表现最好。

**图表下载：**
- 图2：西北欧群体女性参与者数据集的精确度、召回率和F1分数。
- 图3：17.5岁年龄阈值下西北欧女性数据集的ROC曲线（AUC = 0.81）。
- 图4：18岁年龄阈值下西北欧女性数据集的ROC曲线（AUC = 0.79）。

**男性数据：**
- 图5：18岁年龄阈值下西北欧男性数据集的精确度、召回率和F1分数。
- 图6：18岁年龄阈值下西北欧男性数据集的ROC曲线（AUC = 0.92）。
- 图7：18.5岁年龄阈值下西北欧男性数据集的ROC曲线（AUC = 0.92）。

**中东（ME）群体：**
- 中东女性表现出最早的成熟趋势，在17.0至17.5岁期间模型的表现最佳（见图8）。此时ROC曲线接近完全分离，检测骨骺融合的置信区间非常狭窄。尽管如此，在18岁时，分类器的召回率急剧下降，这主要是由于过渡年龄段的女性样本数量较少，导致数据增强和欠采样程序的影响被放大。尽管如此，中东女性大约比西北欧女性早六个月达到远端桡骨融合。

**讨论：**
本研究提供了关于西北欧和中东背景青少年及年轻人远端桡骨骨骺融合时间的新的人群特异性参考信息，使用了基于机器学习的自动超声系统。研究结果证实了骨骼成熟存在明显的性别差异：中东女性比西北欧女性更早成熟，而中东男性比西北欧男性稍晚成熟。这些差异对法医学解释具有直接影响，特别是在法定成年年龄为18岁且大量寻求庇护者缺乏可靠身份证明的司法管辖区内。使用超声作为主要成像手段符合当前的伦理和监管规定，这些规定逐渐限制了非治疗性法医检查中离子辐射的使用。

本研究的主要贡献在于证明，通过机器学习框架分析的超声评估可以准确区分融合与未融合的远端桡骨板，其准确性与之前的放射学研究相当，同时避免了离子辐射的暴露。以往基于超声的骨骺融合研究强调了可视化生长板形态和融合状态的可行性，但往往依赖操作者主观判断且标准化程度较低。相比之下，本研究中应用的自动化采集和基于信号的分析减少了主观解释，支持了更可复制的评估策略。尽管如此，自动化并不能完全消除所有技术或采集相关变量，因此仍需注意手臂定位、超声凝胶的适当使用和信号质量。分类器在不同性别和人群中的行为一致性及其与已知生物学成熟模式的一致性，证明了其在法医年龄估计中的潜在实用性。

总体而言，四个群体的研究结果显示出一个一致的模式：女性比男性更早成熟，且这种差异具有性别特异性。这些差异直接影响了法医学解释，因为它们改变了18岁时骨骺融合状态与法定成年年龄之间的对应关系。机器学习模型通过依赖信号形态而非视觉解释，稳健且一致地捕捉到了这些成熟差异。

**结论：**
本研究为青少年和年轻人远端桡骨骨骺融合的时间提供了新的群体特异性参考信息。结果表明，中东女性比西北欧女性更早成熟，而中东男性比西北欧男性稍晚成熟。这些差异具有重要的法医学意义，特别是在法定成年年龄为18岁的情况下。此外，自动化技术减少了技术或采集相关变量的影响，提高了评估的可靠性。进一步的研究表明，融合与未融合骨骺的不对称证据价值在不同群体中存在显著差异，尤其是对于女性而言。虽然一些研究描述了德国[39]、瑞典[44]和法国[42]男性骨骼成熟加速的现象，但大多数早前的研究指出，与全球标准[33]、[34]、[35]、[36]、[37]、[38]、[40]、[41]、[43]、[45]相比，这些国家的男性骨骼发育存在延迟。基于超声的研究也显示出青少年男性的过渡年龄范围较广，并且在确认成年时，完全骨融合的特异性有限[22]。由于时代趋势和方法论上的限制（包括年龄模仿偏差以及全球标准图谱仅涵盖到19岁），在解释验证研究和超过这一年龄的男性骨骼融合情况时需要谨慎。在中东女性中，骨骼融合发生在比西北欧女性更早的年龄，并且符合全球标准[11]。在黎巴嫩[46]、约旦[47]、以色列[48]、土耳其[49]和沙特阿拉伯[50]、[51]的人群中也报告了类似的结果，尽管一些研究指出存在轻微的加速或年龄依赖性变化。来自土耳其和中东队列的超声观察还表明，女性的骨骺成熟也较早，尤其是在青春期后期[29]。然而，其他几项研究则报告土耳其女性的骨骼发育加速，其骨骺融合发生在16或17岁[52]、[53]、[54]、[55]，这表明远端骨骺的融合可能比全球标准图谱所显示的更早。伊朗和巴基斯坦的女性在青春期前通常骨骼发育延迟，随后在青春期加速，骨骺融合通常发生在16-18岁[56]、[57]、[58]、[59]、[60]、[61]。

中东男性的远端桡骨骨骺融合略晚于西北欧男性，但仍符合全球标准[11]以及关于土耳其[55]和沙特阿拉伯[51]男孩骨骼成熟的研究。先前关于中东人群的研究报告了男性发育速度的混合模式，包括发育延迟[52]、[53]、[54]、[55]、[56]、[60]、[61]、[62]、[63]——有时会伴随青春期的追赶[48]、[50]、[57]、[58]、[59]——以及发育加速[46]、[62]。基于超声的发现同样表明，男性骨骼融合与未融合阶段之间存在较大的年龄重叠，这进一步强调了仅依靠完全骨融合作为法定成年标志的局限性[29]。然而，尽管这些发现突显了人群间的显著差异，但它们在的概率解释和结合人群特定数据的情况下，总体上支持了全球标准的适用性。

机器学习模型的行为为理解控制年龄估计的生物学和方法学因素提供了进一步的见解。在每个组中，当接近阈值的融合和未融合骨骺都有足够的代表性时，分类器的性能最高，从而使模型能够学习到过渡年龄信号的区分特征。这一点在超声成像中尤为相关，因为软骨厚度、回声强度和界面连续性的微妙变化可能难以通过视觉评估，但可以通过基于信号的分析更有效地捕获[64]。在较高阈值下准确性的下降反映了未融合案例随年龄自然减少的情况，而在某些较低阈值下准确性的提升则是由类别不平衡和明显未融合的青少年数量较多造成的。这些动态强调了在潜在数据分布的背景下解释计算结果的重要性，并突显了依赖单一阈值进行医法决策的局限性。

尽管有这些优点，但在法医解释结果时仍需考虑几个因素。一些寻求庇护的参与者的实际年龄可能报告不准确或记录不一致，尽管他们在参与前均未接受过医学年龄评估。年龄模仿偏差（即个体聚集在具有法律意义的年龄附近）也可能影响参考分布，尤其是在年龄较大的青少年中。此外，尽管自动化超声系统减少了操作者的依赖性，但本研究并未详细评估会话间的一致性或中心间的校准。先前的超声研究强调了探头定位、检查者培训以及设备特定设置的重要性，所有这些都需要进一步标准化[65]。因此，未来的工作应包括重复测量和多操作者验证，以提高技术可靠性。

总体而言，本研究的结果支持使用机器学习辅助超声作为无辐射且可扩展的工具，在医法背景下筛查年龄状况。其优势不在于确定性的年龄判断，而在于识别那些极不可能达到法定年龄的个体，因此应给予未成年人应有的保护。当存在融合的骨骺时，解释必须保持概率性，结合人群特定的成熟数据、超声特有的不确定性以及国际推荐的年龄估计程序。通过为法医实践中常见的两个主要人群提供更新的参考点，本研究有助于完善年龄评估协议，并促进在不同人群中更公平地应用医法决策。

**5. 结论**
在本研究中，机器学习辅助超声在区分具有西北欧和中东背景的青少年和年轻人的融合与未融合远端桡骨骨骺方面展示了良好的潜力。尽管在不同性别和人群之间存在差异（尤其是女性更早的融合和两个群体间的微小差异），但这些发现应在适当谨慎的情况下进行解释，考虑到达到法定年龄的发育变异性。未融合的骨骺往往与少数族裔身份相关，而仅融合的骨板并不能可靠地表明成年，这一限制在先前的超声年龄估计研究中也有所提及[29]。在这些限制条件下，超声作为多方法法医年龄评估框架中的一个有用且无辐射的辅助工具，而不是独立的决定因素。

**遵守伦理标准**
KELVUS研究及其使用的所有形式和文件的伦理许可已从萨尔兰医学协会（Ha 255/15）及其负责相应自治子中心的委员会获得。该研究遵循世界医学协会在《赫尔辛基宣言》中规定的涉及人类参与者的医学研究伦理原则进行。所有程序均符合良好临床实践（ICH-E6）的标准。患者信息处理符合德国联邦数据保护法。已从成年参与者及其法定监护人处获得了书面知情同意。未成年参与者还需以书面形式声明其知情同意。

**作者贡献声明**
Tilman Rohrer：写作 – 审阅与编辑、监督、方法论、资金获取、概念化
Holger Hewener：写作 – 审阅与编辑、监督、软件、方法论、资金获取、正式分析、数据管理、概念化
Charlotte Birken：写作 – 审阅与编辑、初稿撰写、项目管理、方法论、资金获取、正式分析、数据管理、概念化
Tina Lessmeister-Bastian：项目管理、资金获取、数据管理