锥形束计算机断层扫描与口内扫描模型的三维叠合用于法医鉴定:一种定量分析方法的开发与验证

《Forensic Science International》:3D superimposition of cone-beam computed tomography and intraoral scan models for forensic identification: Development and validation of a quantitative analysis method

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月22日 来源:Forensic Science International 2.6

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   •叠加技术适用于任何牙齿移动情况。•指标分析实现了评估样本内的完全区分。•所开发的方法可应用于不同的原始体素大小。引言法医牙科是人体识别的三种主要方法之一,与 DNA 分析和指纹分析并列 [1,2]。后两种方法具有高精度;然而,当解剖结构受损时,牙齿被认为是人体识别的最合适结

  
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    叠加技术适用于任何牙齿移动情况。
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    指标分析实现了评估样本内的完全区分。
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    所开发的方法可应用于不同的原始体素大小。

引言

法医牙科是人体识别的三种主要方法之一,与 DNA 分析和指纹分析并列 [1,2]。后两种方法具有高精度;然而,当解剖结构受损时,牙齿被认为是人体识别的最合适结构 [[3], [4], [5]]。
法医牙科识别主要基于尸检期间观察到的牙科治疗与生前记录之间的比较 [6,7]。当此类治疗缺失或不足时,文献将牙冠和牙根形态特征的分析视为一种有前景的方法学途径 [8]。该分析可以使用二维 X 线片 [8,9]、锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像 [8] 和通过口内扫描生成的三维(3D)模型 [10] 进行。
全景片和根尖片是牙科识别中最广泛使用的成像技术。尽管适用范围广泛,但它们存在局限性 [11],包括解剖结构重叠和图像失真 [12,13]。相比之下,CBCT 在不重叠解剖结构的情况下提供卓越的空间分辨率 [13]。此外,CBCT 能够生成三维(3D)模型,从而实现更全面的人体解剖分析并与其他技术(如口内扫描)集成 [14,15]。
口内扫描(IOS)已成为获取死后牙科记录的创新工具,并且当两个 3D IOS 模型叠加时,在人体识别中表现出高精度 [10,16,17]。然而,尽管该技术在不断进步,IOS 的临床适用性仍比 CBCT 受限 [15],这减少了将 3D IOS 模型作为生前牙科记录的可用性。因此,应当开发方法,以便在牙科治疗不足时能够使用生前 CBCT 数据。迄今为止,仅有一项涉及十名个体的初步研究评估了用于人体识别的 CBCT 衍生的 3D 模型(3DCT)和 3D IOS 模型的叠加,显示了令人满意的效力;然而,它没有建立对应和非对应叠加的参考值 [18]。
因此,本研究旨在开发和验证一种基于两种不同来源(CBCT 和 IOS)的 3D 模型叠加的人体识别方法学。此外,它试图通过结合均方根(RMS)、绝对平均值(Abs Avg)、十分位距的一半(((90–10)/2)和容差内点的百分比(InTol%)分析来建立参考值。零假设指出,无法通过叠加 3DCT 和 3D IOS 模型来确定身份。

章节摘要

样本

这项回顾性观察研究获得了当地机构研究伦理委员会的批准(CAAE 91597925.9.0000.5243)。使用了来自在线数据集 [19] 的 CBCT 体积和 3D IOS 模型,该数据集包含 289 组配对的 CBCT 体积,体素大小为 0.25 毫米,以及 19-28 岁患者的 IOS 文件。数据在 2024 年公开上网前已进行匿名化处理。纳入标准是存在完整的恒牙列,包括第一磨牙

结果

在各变量 Abs Avg (p = 0.53)、RMS (p = 0.63)、(90–10)/2 (p = 0.65) 和 inTol% (p = 0.38) 中,各体素大小之间未观察到统计学显著差异(表 S1)。0.10 毫米和 0.15 毫米体素大小在所有变量上的观察内可重复性均极佳,尽管 RMS 的观察内可重复性在 0.10 毫米体素大小下更高。对于 0.20 毫米体素大小,各变量显示出良好的观察内可重复性,RMS 除外(表 S2)。

讨论

本研究开发了一种逐牙叠加方法学,以便将两种不同来源的 3D 模型(CBCT 和 IOS)用于人体识别。结果表明,在评估样本中具有极佳的观察内可重复性和良好表现。该方法学显示出临床和法医适用性,支持拒绝零假设,并证实了 Corte-Real 等人 [18] 的发现,他们也同样展示了使用

结论

不同来源(CBCT 和 IOS)的 3D 模型叠加是识别牙科治疗史有限的个体的有力替代方案。然而,牙科结构的缺失可能会损害准确性,需要整合额外的方法学以支持决策。

CRediT 作者贡献声明

Daniele Manhaes-Caldas:写作 – 审查与编辑,写作 – 初稿,验证,方法论,调查,数据整理,概念化。Francisco Carlos Groppo:写作 – 审查与编辑,写作 – 初稿,可视化,验证,正式分析。Claudia Trindade Mattos:写作 – 审查与编辑,监督。Alexandre Trindade Motta:写作 – 审查与编辑,监督。

利益冲突声明

作者没有需要声明的利益冲突。
Daniele Manhaes-Caldas|Francisco Carlos Groppo|Claudia Trindade Mattos|Alexandre Trindade Motta
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