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法醫學活體年齡研究前沿 版權信息
- ISBN：9787030726407
- 條形碼：9787030726407 ; 978-7-03-072640-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
法醫學活體年齡研究前沿 內容簡介
法醫學活體年齡評估是當前國內外法醫人類學學者研究的難點和熱點問題之一，也是我國法醫臨床學鑒定的重要內容之一。本書從縱、橫結合角度詳細介紹了法醫學骨齡、法醫學牙齡、分子生物學年齡以及基于同位素檢測、骨密度檢測、超聲檢測等多維度、多視角技術手段的法醫學活體年齡研究前沿；全面闡述了法醫學活體骨齡評估由傳統人工方法邁向人工智能時代的**研究動態及人工智能技術在法醫學研究領域中的應用前景；高度展望了法醫學活體年齡鑒定標準化建設的問題及對策。
法醫學活體年齡研究前沿 目錄
目錄
**章緒論001
**節法醫學活體年齡推斷研究進展001
一、概述001
二、研究方法與進展001
第二節法醫影像技術007
一、X線技術007
二、CT技術010
三、磁共振成像技術016
四、超聲技術018
五、骨密度技術022
六、放射性核素顯像技術024
第三節活體年齡研究指標027
一、骨的形態變化027
二、骨的組織學變化030
三、骨骺發育指標031
四、牙齒指標032
五、分子生物學指標034
第四節年齡與法庭審判036
一、相關法律法規037
二、未成年人刑事責任能力040
三、成年人刑事責任能力043
四、老年人刑事責任能力044
第五節影響骨發育的因素044
一、自然地理環境因素045
二、種族因素045
三、遺傳因素046
四、營養因素047
五、常見疾病因素048
六、體育運動因素051
主要參考文獻051
第二章人工智能與法醫學骨齡研究056
**節人工智能的緣起及研究前沿056
一、概述056
二、人工智能的發展歷程056
三、人工智能的應用057
第二節數據挖掘與模式識別058
一、數據挖掘基本概念及發展史058
二、數據挖掘的流程與任務059
三、數據挖掘的研究熱點和及發展趨勢062
四、模式識別和模式的概念063
五、數據挖掘與模式識別間的聯系064
第三節機器學習066
一、基本概念和發展史066
二、策略與架構071
三、類型與算法074
第四節深度學習082
一、基本概念和發展史082
二、深度學習圖像識別的國外研究前沿086
三、深度學習圖像識別的國內研究前沿087
四、深度學習在法醫學骨齡評估中的優勢088
第五節人工智能在法醫學研究領域中的應用089
一、人臉識別090
二、年齡推斷090
三、死亡時間推斷091
四、DNA分型092
五、毒物分析093
六、損傷方式死亡原因鑒定094
主要參考文獻094
第三章法醫學骨齡099
**節傳統方法099
一、X線攝影對骨齡的鑒定099
二、CT對骨齡的鑒定150
三、MRI對骨齡的鑒定163
第二節人工智能技術169
一、概述169
二、研究基礎171
三、常用的人工智能技術175
四、人工智能技術與醫學圖像識別183
五、人工智能技術與法醫學骨齡評估191
第三節法醫學骨齡鑒定202
一、概述202
二、鑒定程序202
三、影響骨發育的因素212
四、鑒定案例213
主要參考文獻219
第四章法醫學牙齡228
**節傳統方法229
一、概述229
二、兒童和青少年牙齡推斷常用方法237
三、成人早期（18周歲）牙齡推斷常用方法248
四、成人牙齡推斷262
第二節人工智能方法268
一、基于深度學習間接實現牙齡預測269
二、基于深度學習直接實現牙齡預測279
第三節法醫學牙齡鑒定281
一、概述281
二、活體牙齡推斷282
三、尸體牙齡推斷284
主要參考文獻287
第五章分子生物學年齡291
**節隨年齡變化分子的特征與分類291
一、表觀遺傳變化292
二、基因表達變化293
三、蛋白質濃度變化295
四、端粒長度變化295
第二節分子生物學年齡推斷296
一、表觀遺傳時鐘297
二、端粒長度年齡預測299
三、轉錄本年齡預估器300
四、蛋白質年齡預估器300
五、代謝物年齡預估器301
六、復合生物標志物年齡預測器301
七、分子年齡預測因子的比較302
第三節法醫分子生物學年齡預測302
一、T細胞受體刪除環年齡預測法302
二、DNA甲基化年齡預測法303
三、展望303
主要參考文獻304
第六章其他技術方法與骨齡評估311
**節外部軟組織推斷年齡311
一、軟組織推斷年齡基礎311
二、兒童年齡推斷312
三、青春期少年年齡推斷322
第二節基于化學方法的年齡預測328
一、摘要328
二、天冬氨酸外消旋化328
三、鉛累積329
四、膠原蛋白交聯330
五、牙齒的化學成分330
六、晚期糖基化終末產物331
第三節同位素檢測332
一、放射性碳定年法基本介紹332
二、死亡時間推斷333
三、出生年齡推斷334
四、個體年齡推斷335
五、總結336
第四節骨密度檢測337
一、骨密度基本介紹337
二、骨密度推斷青少年骨齡337
三、骨密度推斷死亡年齡338
第五節超聲檢測339
一、超聲波基本介紹339
二、超聲檢測推斷骨齡340
主要參考文獻342
第七章法醫臨床學（含法醫人類學）鑒定標準化研究347
**節法醫臨床學鑒定標準化347
一、法醫臨床學標準化發展歷程347
二、法醫臨床學標準化實踐運用349
三、法醫臨床學標準實施評價352
第二節法醫學活體年齡鑒定標準化概述355
一、法醫學活體年齡鑒定及標準化綜述355
二、法醫學活體年齡鑒定標準的發展357
第三節法醫學骨齡鑒定標準化發展及展望358
一、法醫學骨齡鑒定標準化問題及對策358
二、展望360
主要參考文獻361
**章緒論001
**節法醫學活體年齡推斷研究進展001
一、概述001
二、研究方法與進展001
第二節法醫影像技術007
一、X線技術007
二、CT技術010
三、磁共振成像技術016
四、超聲技術018
五、骨密度技術022
六、放射性核素顯像技術024
第三節活體年齡研究指標027
一、骨的形態變化027
二、骨的組織學變化030
三、骨骺發育指標031
四、牙齒指標032
五、分子生物學指標034
第四節年齡與法庭審判036
一、相關法律法規037
二、未成年人刑事責任能力040
三、成年人刑事責任能力043
四、老年人刑事責任能力044
第五節影響骨發育的因素044
一、自然地理環境因素045
二、種族因素045
三、遺傳因素046
四、營養因素047
五、常見疾病因素048
六、體育運動因素051
主要參考文獻051
第二章人工智能與法醫學骨齡研究056
**節人工智能的緣起及研究前沿056
一、概述056
二、人工智能的發展歷程056
三、人工智能的應用057
第二節數據挖掘與模式識別058
一、數據挖掘基本概念及發展史058
二、數據挖掘的流程與任務059
三、數據挖掘的研究熱點和及發展趨勢062
四、模式識別和模式的概念063
五、數據挖掘與模式識別間的聯系064
第三節機器學習066
一、基本概念和發展史066
二、策略與架構071
三、類型與算法074
第四節深度學習082
一、基本概念和發展史082
二、深度學習圖像識別的國外研究前沿086
三、深度學習圖像識別的國內研究前沿087
四、深度學習在法醫學骨齡評估中的優勢088
第五節人工智能在法醫學研究領域中的應用089
一、人臉識別090
二、年齡推斷090
三、死亡時間推斷091
四、DNA分型092
五、毒物分析093
六、損傷方式死亡原因鑒定094
主要參考文獻094
第三章法醫學骨齡099
**節傳統方法099
一、X線攝影對骨齡的鑒定099
二、CT對骨齡的鑒定150
三、MRI對骨齡的鑒定163
第二節人工智能技術169
一、概述169
二、研究基礎171
三、常用的人工智能技術175
四、人工智能技術與醫學圖像識別183
五、人工智能技術與法醫學骨齡評估191
第三節法醫學骨齡鑒定202
一、概述202
二、鑒定程序202
三、影響骨發育的因素212
四、鑒定案例213
主要參考文獻219
第四章法醫學牙齡228
**節傳統方法229
一、概述229
二、兒童和青少年牙齡推斷常用方法237
三、成人早期（18周歲）牙齡推斷常用方法248
四、成人牙齡推斷262
第二節人工智能方法268
一、基于深度學習間接實現牙齡預測269
二、基于深度學習直接實現牙齡預測279
第三節法醫學牙齡鑒定281
一、概述281
二、活體牙齡推斷282
三、尸體牙齡推斷284
主要參考文獻287
第五章分子生物學年齡291
**節隨年齡變化分子的特征與分類291
一、表觀遺傳變化292
二、基因表達變化293
三、蛋白質濃度變化295
四、端粒長度變化295
第二節分子生物學年齡推斷296
一、表觀遺傳時鐘297
二、端粒長度年齡預測299
三、轉錄本年齡預估器300
四、蛋白質年齡預估器300
五、代謝物年齡預估器301
六、復合生物標志物年齡預測器301
七、分子年齡預測因子的比較302
第三節法醫分子生物學年齡預測302
一、T細胞受體刪除環年齡預測法302
二、DNA甲基化年齡預測法303
三、展望303
主要參考文獻304
第六章其他技術方法與骨齡評估311
**節外部軟組織推斷年齡311
一、軟組織推斷年齡基礎311
二、兒童年齡推斷312
三、青春期少年年齡推斷322
第二節基于化學方法的年齡預測328
一、摘要328
二、天冬氨酸外消旋化328
三、鉛累積329
四、膠原蛋白交聯330
五、牙齒的化學成分330
六、晚期糖基化終末產物331
第三節同位素檢測332
一、放射性碳定年法基本介紹332
二、死亡時間推斷333
三、出生年齡推斷334
四、個體年齡推斷335
五、總結336
第四節骨密度檢測337
一、骨密度基本介紹337
二、骨密度推斷青少年骨齡337
三、骨密度推斷死亡年齡338
第五節超聲檢測339
一、超聲波基本介紹339
二、超聲檢測推斷骨齡340
主要參考文獻342
第七章法醫臨床學（含法醫人類學）鑒定標準化研究347
**節法醫臨床學鑒定標準化347
一、法醫臨床學標準化發展歷程347
二、法醫臨床學標準化實踐運用349
三、法醫臨床學標準實施評價352
第二節法醫學活體年齡鑒定標準化概述355
一、法醫學活體年齡鑒定及標準化綜述355
二、法醫學活體年齡鑒定標準的發展357
第三節法醫學骨齡鑒定標準化發展及展望358
一、法醫學骨齡鑒定標準化問題及對策358
二、展望360
主要參考文獻361
展開全部
法醫學活體年齡研究前沿 節選
**章緒論 **節法醫學活體年齡推斷研究進展 一、 概述 1907年，有關學者開始著手骨骼發育的研究。至20世紀80～90年代，骨骼發育標準的研究進一步深入，應用范圍也越來越廣泛。從20世紀末至今，計算機技術和網絡信息技術的不斷發展為骨骼年齡推斷的方法研究和應用普及提供了必要條件。骨骼年齡（簡稱骨齡）是個體的基礎生物學自然標記之一，在司法實踐中，年齡信息既可以為辦案機關提供未知個體的重要線索，也是決定案件性質和當事人是否需要承擔刑事責任的關鍵標準。法醫學活體年齡鑒定是司法鑒定的重點及難點問題之一。在無可信年齡證明材料時，需要通過相關技術手段來推斷個體年齡，法醫學活體年齡鑒定應用于評估犯罪嫌疑人刑事責任能力、刑罰量刑、福利權利、非法移民等方面。多年以來，法醫學者一直致力于尋找適用范圍更廣、準確性更高的年齡推斷方法，而大多數的活體年齡推斷為年齡節點判斷或個體發育情況分析，因此，本書涉及的法醫學活體年齡推斷主要為未成年人和成人早期的年齡推斷。 二、 研究方法與進展 法醫學活體年齡鑒定是司法鑒定的重要內容之一，也是司法鑒定的難點之一。目前比較可靠的，尤其是在法醫學活體年齡鑒定領域較為公認的仍然是骨齡鑒定方法，即利用骨骼發育程度與生活年齡之間的關系，推斷活體年齡。正常人體骨骼發育過程中，骨骼的初級和次級骨化中心出現時間、骨化速度、骨骺與干骺端閉合時間及其形態變化都具有一定的規律性，通過測定骨骼的大小、形態、結構、相互關系的變化反映體格發育程度，并通過統計處理，以年齡的形式、以歲為單位表達的生物學年齡規律性稱為骨骼年齡，簡稱骨齡（skeletal age， SA）。骨齡廣泛應用于兒科臨床疾病的預防、診斷，兒童體格潛能發育監測，青春期生長突增的開始和進程的判斷，個體身高及女性月經初潮年齡預測等方面。而在司法鑒定實踐中，對于青少年違法犯罪后隱瞞真實年齡而又無法查證本人戶籍資料的，骨齡可作為其定罪量刑的參考證據。2000年2月21日，*高人民檢察院《關于“骨齡鑒定”能否作為確定刑事責任年齡證據使用的批復》給出了明確指示，從而確立了骨齡鑒定的合法地位和證據價值作用。 在青少年骨骼生長過程中，骨骺軟骨板增生速度和成骨生長速度基本一致，因此，骨骺軟骨板的厚度保持相對恒定，而骨干和骨髓腔不斷延長。這一過程從出生一直延續到18～20歲，骨骺軟骨板逐漸失去增殖能力，*后被完全鈣化，骨骺與干骺端融為一體，長骨骨干至此不再增長，即個體身高將停止發育。X線攝影正是利用骨骼發育的動態特征，即以繼發骨化中心從出現逐漸發育成骨骺，繼而與干骺端逐漸閉合的過程來反映個體生物學年齡，以此來推斷個體骨齡。以骨骼發育演化過程為依據來評估人體發育程度的實際年齡即為骨齡評估，它在法醫學、臨床醫學、生物學、少兒衛生學及體育等方面均有很廣泛的應用價值。骨化中心的出現及骨骺與干骺閉合恰好是骨骼生長起點和終點的*佳標志，可采用這個骨骼發育的重要特征進行骨齡研究。自1926年Todd首次提出利用骨骼重點標志觀察并評定骨齡的方法后，國內外許多專家不懈地致力于活體骨齡推斷的研究。隨著骨齡研究進一步深入，骨齡鑒定的應用范圍也越來越廣泛。目前，常用于骨齡鑒定的主要研究方法有計數法、圖譜法、計分法、計測法和計算機輔助評定骨齡法等。 （一） 計數法 計數法是通過觀察單部位或多部位繼發骨化中心出現時間、數目、成熟度的年齡特征來衡量骨骼發育水平。通常以50%出現率所在的年齡為正常值的標準。1926年，Todd首先提出了僅適用于學齡前期和青春后期兒童計算骨化中心的方法，即兒童骨齡等于腕部骨化中心減1。Elgenmark骨化中心計數法是通過拍攝一側軀體肩、肘、手腕、髖、膝、踝6個關節，計算骨化中心總數然后查表求得骨齡。1959年，Garn根據手腕部X線片列出了僅限于學齡前兒童骨化中心出現與年齡對應的圖表。1950～1960年，劉惠芳、顧光寧等先后報道了我國兒童的骨化中心出現和干骺閉合年齡，并提出我國兒童骨齡計數法的標準。該方法由于誤差較大，在國內外已經很少使用。 （二） 圖譜法 圖譜法是將未知X線片與骨齡標準片進行比較得出骨齡。1898年，John Poland*早提出骨骼發育圖譜；1937年，Todd制訂了**個較為完善的骨發育成熟圖譜，開創了骨發育的系統研究。美國著名學者Greulich和Pyle在Todd出版的手腕部圖譜基礎上，于1950年發表了依據美國20世紀30年代中上社會階層白種人兒童制訂的GP圖譜，并于1959年對其進行了修訂。之后，Pyle、Achesona和Hoerr分別制訂了膝、髖和足踝部的骨成熟圖譜，男性和女性各有一套標準。從全國高等醫學院校統編教材《法醫人類學》（第二版）以及賈靜濤教授主編的《法醫人類學》的內容來看，骨齡鑒定的主要方法是依據繼發骨化中心出現及骨骺閉合的時間順序來推斷活體年齡，實際上類似于圖譜法。但該方法存在的問題是，有關繼發骨化中心出現及骨骺閉合的時間所依據的大多是20世紀50～60年代的研究資料，且有部分資料源自國外。大量的研究證明，隨著人們生活水平的日益提高及衛生條件的不斷改善，青少年骨骼發育程度已大大提前。而且不同種族、不同地區、不同氣候條件下的青少年骨骼發育也存在明顯的差異性。因此，利用這些資料來推斷當代中國青少年的年齡，其方法的科學性與結果的可靠性受到了廣泛質疑。 20世紀80年代，我國學者徐濟達和劉寶林分別提出并制訂了兒童手腕部骨齡圖譜和嬰幼兒、學齡兒童腕骨骨齡圖譜。顧光寧根據20世紀60年代上海市區1 890名兒童發育情況制訂了顧氏圖譜，該圖譜于1962年出版。20世紀90年代初期，顧光寧又對60年代的資料進行整理分析，摒棄了Todd曾經用過的中間數法，采用*多數法，即一組圖片以相同骨化中心出現數目*多的一張為代表，并于1993年重新修訂出版顧氏圖譜專著。20世紀80年代中期，日本學者村田光范等以中日兩國青少年為研究對象制訂了標準圖譜，其利用中日體育交流將兩國青少年資料與歐洲兒童進行對照研究，發現青春期前亞洲兒童的骨發育滯后一些，而青春期后亞洲兒童骨齡反較歐洲兒童提前。 2019年10月1日，由司鑒院與公安部物證鑒定中心聯合編寫的我國法醫學領域**部骨齡鑒定標準——中華人民共和國公共安全行業標準《法庭科學漢族青少年骨齡鑒定技術規程》（GA/T 1583—2019）發布實施，這一標準開辟了法醫學青少年骨齡鑒定新紀元，也是我國法醫學界**部骨齡鑒定標準。該標準制訂過程中采用的影像學資料樣本是在我國東部、西部、中部、北部、南部地區多個省（市、區）三級甲等醫院調取的11.0～20.0歲青少年胸鎖關節、肩關節、肘關節、腕關節、髖關節、膝關節、踝關節24個骨骺的14 000多張數字X線攝影（digital radiography， DR)攝片，在此期間，司鑒院王亞輝團隊運用國內權威骨科及影像學基礎理論知識，結合我國現有的骨發育分級內容和目前國際上慣用的Tanner等骨發育分級方式，依據各關節骨骼發育過程中繼發骨化中心出現及骨骺閉合X線影像形態學特征變化；以骨骺發育的組織學變化理論（骺軟骨發育組織學分層）為支撐，以X線影像特征為基礎；將骨骺發育劃分成4個期，即繼發骨化中心生發期、繼發骨化中心增殖期、繼發骨化中心塑形期和骨骺閉合期，并依據不同的繼發骨化中心各期X線影像形態學細部變化將其分為若干個等級，*少的（髖臼骨骺）分為2級，*多的（髂嵴骨骺）分為8級，將“青少年骨發育X線分級方法”這一成果公開發表在《法醫學雜志》，這也是日后研制本標準的*為關鍵的基礎資料之一。之后，我們采用數理統計分析方法，制定了上述適合我國漢族青少年法醫學骨齡鑒定技術標準。本標準的精髓依然沿用了圖譜法，但與以往圖譜法不同的是，本標準的圖譜是涉及青少年軀體七大關節24個骨骺發育的每半歲組骨齡鑒定標準圖譜，具有涉及關節骨骺更為全面、年齡分組更為細致等優點，解決了數十年來缺乏統一的法醫學活體年齡鑒定標準的問題。 （三） 計分法 計分法是將手腕骨骼的發育全過程劃分為若干發育等級，然后確定各骨骼等級的得分，再將每塊骨的得分相加得到手腕骨成熟度總分，*后依據各年齡組骨成熟度得分中位數曲線得出被評價兒童的骨齡。 1954年，Acheson提出**個骨成熟度計分法。在此基礎上英國人Tanner和Whitehouse于1962年研究并提出以兩位學者姓名首字母命名的TW1骨齡評分法，該法以20世紀50年代2700名（其中一次性橫向觀察2200人，縱橫結合500人）英國倫敦中產階層兒童為研究對象，挑選盡可能代表個體發育信息多且較為鮮明又易于區分的左手腕骨拍攝正位X線片。依照能使每一個人20塊骨的各期分值離均差平方和*小的思路，對各骨骼等級進行賦分，總分為1000分，然后查骨齡得分表求得骨齡。1975年，**次出版以兩位學者姓名首字母命名的TW2骨齡評分法，1983年重新修訂出版。TW2計分法根據骨化發育進程中生物學價值確定各骨權重，制訂R、 C、T 3個評分系統，將骨的形態特征轉化為數字度量。采用TW2法評價得出的骨齡比TW1法晚0.3歲，但較《中國人手腕骨發育標準》（CHN法）提前0.5歲左右。美國學者Roche等用Fels研究所的樣本資料研究了膝關節的骨發育指征，并于1975年以3位教授名字的首字母組合在一起命名為RWT膝部骨齡評分法。他們認為，長骨關節與體格發育關系更為密切，更能反映骨發育程度。為適應歐美兒童的生長發育狀況，1997年Tanner等開始修訂TW2法的評價標準，2001年他采用手腕部及手掌13塊管狀骨作為研究對象將TW2法修改為TW3法，亦稱RUS（13塊手部管狀骨）評估法，是目前國際上*新的評判標準之一。TW3法將骨骼發育過程細致量化，廢除TW2中將RUS分和Carpal評估7塊腕骨分總和的情況，單獨用RUS分來代替。同時，該標準受時代、人群等因素影響，取消T系列并重新制訂R系列標準。經北美連續9年3000名兒童縱向觀察發現，TW3法還可以應用于預測成人身高，而且不受種族和地區的限制。 我國學者李果珍發明的骨齡百分計數法原理同TW2法。它以20世紀60年代初期北京地區1 938例0～18歲青少年為研究對象，拍攝研究對象右手腕骨X線片，僅選取手腕部10個骨做一次性橫向觀察。然后采用Tanner評分法，將10個骨發育到成熟期所需要的平均年數的總和作為100，計算各骨骼期相應百分數即為骨齡發育指數，*后將10個骨骼期骨齡發育指數相加后，從標準表或曲線圖查出骨齡。該法首次以骨齡百分計數法制訂了中國兒童骨發育標準，對于青春后期兒童較為適合。1995年，張紹巖等以20世紀80年代我國南北方11個省市的22160例0～19歲兒童、青少年為研究對象，選取左手腕部14個骨骼拍攝X線片，對TW2法進行修改，利用方差極小化和迭代法的數學方法，參考GP圖譜法重新確定骨發育分級及各級分值，提出中國人群骨發育等級標準。該方法舍去尺骨、三角骨、月骨、舟骨、大多角骨、小多角骨等權重指數接近0的6塊骨，只對骨化中心出現早、生長發育期長、等級評定可靠性高的骨賦予較高權重。CHN法判定13～18歲生長突增期男性青少年年齡較為準確，其使得手腕骨生長發育研究由定性達到了定量分析。
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