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Analysis of age-dependent morphological changes in the pubic region using machine learning

使用机器学习分析耻骨区域随年龄变化的形态变化

基本信息

批准号：
22K10613
负责人：
青木康博
金额：
$ 2万
依托单位：
Nagoya City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

法医解剖時に採取した恥骨部標本504個（258体，男性167体，女性91体　左側252個，右256個）について，三次元スキャナ（VL-350，KEYENCE社）を用いて撮像し，STL形式のポリゴンデータに変換した。解析対象領域を暫定的に男性試料は恥骨結合面から法線方向に1cm，女性試料は1.5cmまでとし，形状を統一した。さらに各画像から同一点数，同一位相からなる相同モデル化手法で規格化した。相同モデル化のためのテンプレートは，1）頂点数5755とし，結合面にポリゴンを多数配置したもの，2）頂点数4706とし，全体に均一にポリゴンを配置したものの2種を準備し，各テンプレートに合わせ各恥骨結合面像についてHBM-Rugle ソフトウエア（メディックエンジニアリング社）を用いて相同モデルを作成し，解析に供した。25～65歳の男性80例の相同モデルにつき，Rugle-PCAソフトウエア（同）を用い主成分を抽出し，年齢との相関を比較したところ，2）のテンプレートにより作成したモデルでは良い相関は得られなかった。これは結合面周囲の背側面・腹側面の形状の個体差が大きいことが要因と推測された。1）の恥骨結合面に重みをおいた相同モデルにおいては，年齢と一定の相関がある主成分が検出され，第1主成分を始めとする5個の主成分を用いて年齢推定式を作成することが可能であった。今年度は年齢的特徴が顕著とされる20歳代前半以下の試料をあえて検討対象としなかったが，今後対象を拡大する予定である。

During the forensic autopsy, 504 samples of the pubic region were taken (258 samples, 167 for males, 252 for the left side and 256 for the right for 91 females), and the three-dimensional Si K (VL-350, KEYENCE Society) was used. The STL form of "Poolitan data" is changed. Analysis of the image field: male sample is 1cm away from the pubic junction, female sample is 1.5cm away from the normal line, and the shape is uniform. The same number of pixels, the same phase, the same normalization method. 1) the number of vertices 5755 and most of them are arranged on the joint surface 2) the number of vertices 4706 and all of them are uniformly arranged 2) the HBM-Rugle software is prepared for each of them ( 80 cases of males aged 25 to 65 years old were found to be the same, Rugle-PCA software was used to extract the main components, and the correlation between the ages was compared. 2) The correlation between the ages was made. The individual difference between the shape of the back surface and the bottom surface of the combined surface is large. 1) The weight of the pubic joint surface is the same as that of the main component. The first principal component is the first principal component. The first principal component is the first principal component. The characteristics of this year's annual report are as follows: