DOI: https://doi.org/10.1007/s12024-025-00992-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40102336
تاريخ النشر: 2025-03-18
المؤلف: Harry Perkins وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الأنثروبولوجيا الجنائية والبيوآركيولوجيا
نظرة عامة
تبحث ورقة البحث في فعالية طريقة جديدة للتقسيم في التصوير السني ثلاثي الأبعاد في التعرف الجنائي، مع التركيز على مقارنة السجلات السنية قبل الوفاة وبعد الوفاة. شملت الدراسة ستة متطوعين تم إنشاء نماذج سنية كاملة رقمية وصخرية لهم وتم مسحها باستخدام ماسح ليزر داخل الفم. تم تطبيق خمس طرق مختلفة للتقسيم على الصور، وتم تقييم النتائج المقسمة من حيث فعاليتها في محاذاة الصور ثلاثية الأبعاد للتطابق والتطابق غير الموجود. أشارت النتائج إلى أن جميع الطرق نجحت في إزالة المواد الزائدة، حيث كانت تقنية التقسيم الجديدة تؤدي بشكل مشابه للطرق الموجودة، مما يبرز الدور الحاسم للتقسيم في علم الأسنان الجنائي.
تشير النتائج إلى أن طريقة التقسيم المشتركة الجديدة لا تعمل فقط على تبسيط العملية ولكنها تقلل أيضًا من كثافة العمل المرتبطة بالتقنيات التقليدية. تضع هذه الدراسة التجريبية الأساس لمزيد من البحث، داعية إلى مزيد من التحقق من صحة الطريقة في سياق قانوني وعبر مجموعات بيانات أكبر. تبرز النتائج الواعدة إمكانيات تقنيات التصوير ثلاثي الأبعاد لتعزيز ممارسات التعرف السني الجنائي.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث هذه الضوء على الدور الحاسم للتعرف السني الجنائي في تحديد الهويات الفردية في الحالات التي تشمل الأفراد المتوفين، خاصة عندما تكون طرق التعرف الأخرى غير عملية. تتضمن العملية مقارنة البيانات السنية قبل الوفاة (AM) وبعد الوفاة (PM)، مع التركيز على خصائص الأسنان والهياكل الفموية. تم الإشارة إلى الاعتماد التقليدي على التصوير الشعاعي ثنائي الأبعاد (2D) مع قيوده في تمثيل الميزات التشريحية ثلاثية الأبعاد بدقة. تم تقديم ظهور تقنيات التصوير ثلاثي الأبعاد المتقدمة كتحسين كبير، مما يتيح تصورًا تشريحيًا مفصلًا وإمكانية أدوات التعرف الآلي التي تقلل من الذاتية في المقارنات.
تناقش الورقة استخدام خوارزميات مثل تسجيل النقطة الأقرب التكراري (ICP) لمقارنة الصور السنية ثلاثية الأبعاد، مما يسمح بتحليل موضوعي من خلال حساب قيم الجذر التربيعي المتوسط (RMS). على الرغم من أنه قد تم إظهار أن الصور من نفس الفرد تعطي قيم RMS أصغر من تلك الخاصة بأفراد مختلفين، إلا أنه تم الاعتراف بعدم وجود عتبات محددة للتطابق وغير المطابق للأسنان. تم اقتراح إدخال طريقة جديدة لمقارنة الصور، والتي تبسط العملية من خلال تراكب الصور غير المقطوعة وتطبيق شريحة مستوية متزامنة، مما يقلل من تعقيد الإجراءات والوقت. تهدف هذه الطريقة إلى تعزيز الدقة وتقليل الأخطاء البشرية، مع آثار لتحسين الكفاءة في التعرف الجنائي، خاصة في الحوادث الكبيرة مثل تحديد ضحايا الكوارث (DVI). تهدف الدراسة إلى التحقق من صحة هذا النهج الجديد مقابل الطرق الموجودة باستخدام مجموعات بيانات معروفة للتطابق وغير المطابق.
طرق البحث
استخدمت الدراسة التجريبية تصميمًا ملاحظًا وتحليليًا ومقطعيًا لتقييم تقنيات التقسيم المختلفة لتصوير الأسنان ثلاثي الأبعاد في التعرف الجنائي. شملت الدراسة البالغين ذوي الأسنان الكاملة وبدون ترميمات سنية كبيرة، مما يضمن عينة محكومة. تم الحصول على موافقة مستنيرة، وهدفت الدراسة إلى تقييم الفروق في النتائج والأخطاء بين طرق التقسيم التقليدية وتقنية التقسيم المشتركة الجديدة التي تهدف إلى تبسيط العملية.
تم تطبيق خمس طرق تقسيم على الصور السنية ثلاثية الأبعاد، مصنفة حسب ما إذا كانت قد نفذت قبل أو بعد تسجيل النقطة الأقرب التكراري (ICP) الأولي. كانت الطريقة 1 بمثابة تحكم غير مقسم، بينما تضمنت الطرق 2 إلى 4 تخفيضات لثنيات اللثة شبه الآلية واليدوية وشرائح مستوية فردية، على التوالي. استخدمت الطريقة الجديدة 5 نهجًا مستويًا مشتركًا، حيث قامت بالتقسيم بشكل متزامن على الصور المتراكبة. شملت الدراسة تكرارات متعددة لتقييم اتساق المشغلين الداخليين والخارجيين، مما أسفر عن مجموعة بيانات من 1,800 مقارنة. أشارت النتائج إلى أن التقسيم يعزز بشكل كبير التعرف السني الجنائي من خلال تقليل البيانات الزائدة وتحسين دقة المحاذاة، مما يدعم تطبيقه في علم الأسنان الجنائي.
النتائج
تشير نتائج الدراسة إلى أن جميع طرق التقسيم (الطرق 2-5) أنتجت قيم جذر متوسط مربع (RMS) أقل للأفراد المتطابقين مقارنةً بالنهج غير المقسم (الطريقة 1)، على الرغم من أن الفروق لم تكن ذات دلالة إحصائية للمقارنات غير المتطابقة. ومن الجدير بالذكر أن أي طريقة تقسيم لم تحقق قيم RMS أقل للأزواج غير المتطابقة مقارنةً بتلك الخاصة بالأزواج المتطابقة المعروفة. حدد تحليل الانحدار اللوجستي قيمة قطع RMS تبلغ حوالي 0.3537، والتي تتنبأ بدقة بالتطابق مقابل عدم التطابق في الأسنان بدقة 100% لجميع الطرق باستثناء الطريقة 1، مما يبرز فعالية تقنيات التقسيم.
أظهر التحليل الإضافي أن كل من حالة التطابق وطريقة التقسيم كانت مؤشرات مهمة لقيم RMS (p < 2.2 × 10^{-16})، بينما كانت تأثيرات المشغل هامشية وتم استبعادها لاحقًا من التحليل (p = 0.06835). من بين الطرق، كانت الطريقة 1 أقل دقة بشكل ملحوظ من غيرها، حيث أظهرت الطريقة 2 قيمة RMS أعلى من جميع الطرق باستثناء الطريقة 1. وُجد أن الطريقة 3 لديها قيمة RMS أقل مقارنةً بالطريقتين 4 و5، مما يثبت أن التقسيم اليدوي متفوق إحصائيًا. على الرغم من وجود اختلافات في قيم RMS، حافظت جميع الطرق على دقة 100% في التنبؤ بتطابق الأسنان عند قيمة القطع المحددة. أشار تحليل التباين إلى أن الطريقتين 4 و5 كان لهما توزيعات انحراف معياري أوسع، مما يشير إلى زيادة التباين في النتائج، ومع ذلك لم يؤثر ذلك على دقة التنبؤ لتقنيات التقسيم.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في ورقة البحث على الدور الحاسم لتقنيات التقسيم في التعرف الجنائي على الأنسجة الصلبة السنية باستخدام التصوير ثلاثي الأبعاد. استخدمت الدراسة ماسح Trios داخل الفم لالتقاط كل من المسحات السنية قبل الوفاة (AM) وبعد الوفاة (PM)، مما يسمح بمقارنة شاملة لمختلف طرق التقسيم. تم إجراء ما مجموعه 1,800 مقارنة، مما يكشف أن التقسيم يعزز بشكل كبير دقة تطابق الصور AM وPM من خلال عزل الهياكل السنية عن الأنسجة الرخوة المحيطة. ومن الجدير بالذكر أن طريقة التقسيم المشتركة الجديدة أظهرت أداءً مشابهًا للتقنيات التقليدية مع تقليل وقت المعالجة والجهد اليدوي، مما يسهل سير العمل الجنائي.
تشير النتائج إلى أنه على الرغم من أن التقسيم مفيد، إلا أن تأثير الأنسجة الرخوة على نتائج المقارنة لا يزال غير مؤكد، حيث تشير الدراسة إلى تأثير ضئيل من هياكل مثل حليمات اللثة بين الأسنان. كما تسلط الأبحاث الضوء على التباين في النتائج بسبب اختلافات في جمع بيانات AM وPM، مما يبرز الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف لتقنيات التقسيم الآلي ودمج أوضاع التصوير المتنوعة. تختتم الدراسة بالقول إن طريقة التقسيم المشتركة الجديدة لا تعمل فقط على تحسين الكفاءة ولكنها تحافظ أيضًا على الدقة، مما يمهد الطريق للتقدم المستقبلي في علم الأسنان الجنائي الآلي والتحقق من صحة هذه الطرق عبر مجموعات بيانات أكبر.
DOI: https://doi.org/10.1007/s12024-025-00992-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40102336
Publication Date: 2025-03-18
Author(s): Harry Perkins et al.
Primary Topic: Forensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Overview
The research paper investigates the efficacy of a novel segmentation method for 3D dental imaging in forensic identification, focusing on the comparison of antemortem and postmortem dental records. The study involved six volunteers from whom both digital and stone cast full arch dental models were created and scanned using an intraoral laser scanner. Five different segmentation methods were applied to the images, and the segmented outputs were evaluated for their effectiveness in aligning 3D images for matching and non-matching pairings. The results indicated that all methods successfully removed extraneous materials, with the new segmentation technique performing comparably to existing methods, thereby emphasizing the critical role of segmentation in forensic odontology.
The findings suggest that the novel joint segmentation method not only streamlines the process but also reduces the labor intensity associated with traditional techniques. This pilot study lays the groundwork for further research, advocating for additional validation of the method within a legal context and across larger datasets. The promising outcomes highlight the potential of 3D imaging technologies to enhance forensic dental identification practices.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical role of forensic dental identification in establishing individual identities in cases involving deceased individuals, particularly when other identification methods are impractical. The process involves comparing antemortem (AM) and postmortem (PM) dental data, focusing on the characteristics of dentition and oral structures. Traditional reliance on two-dimensional (2D) radiography is noted, along with its limitations in accurately representing three-dimensional (3D) anatomical features. The advent of advanced 3D imaging technologies is presented as a significant advancement, enabling detailed anatomical visualization and the potential for automated identification tools that minimize subjectivity in comparisons.
The paper discusses the use of algorithms like iterative closest point (ICP) registration for comparing 3D dental images, which allows for objective analysis through the calculation of Root Mean Square (RMS) values. Although it has been shown that images from the same individual yield smaller RMS values than those from different individuals, the lack of established thresholds for matching and non-matching dentitions is acknowledged. The introduction of a novel method for image comparison is proposed, which streamlines the process by superimposing untrimmed images and applying a concurrent planar slice, thereby reducing procedural complexity and time. This method aims to enhance accuracy and reduce human error, with implications for improving efficiency in forensic identification, particularly in large-scale incidents such as Disaster Victim Identification (DVI). The study intends to validate this new approach against existing methods using both known matching and non-matching datasets.
Methods
The pilot study employed an observational, analytical, cross-sectional design to evaluate various segmentation techniques for 3D dental imaging in forensic identification. The study included adults with complete dentitions and no significant dental restorations, ensuring a controlled sample. Informed consent was obtained, and the research aimed to assess the differences in outcomes and errors between traditional segmentation methods and a novel joint segmentation technique that aims to streamline the process.
Five segmentation methods were applied to the 3D dental images, categorized by whether they were executed before or after initial Iterative Closest Point (ICP) registration. Method 1 served as a non-segmented control, while Methods 2 through 4 involved semi-automatic and manual gingival reductions and individual planar slices, respectively. The novel Method 5 utilized a joint planar approach, performing segmentation concurrently on superimposed images. The study included multiple repetitions to evaluate intra- and inter-operator consistency, resulting in a dataset of 1,800 comparisons. The results indicated that segmentation significantly enhances forensic dental identification by minimizing extraneous data and improving alignment accuracy, thereby supporting its application in forensic odontology.
Results
The results of the study indicate that all segmentation methods (Methods 2-5) produced lower root mean square (RMS) values for matching individuals compared to the non-segmentation approach (Method 1), although the differences were not statistically significant for non-matching comparisons. Notably, no segmentation method achieved lower RMS values for non-matching pairs than those for known matching pairs. A logistic regression analysis determined an RMS cutoff value of approximately 0.3537, which accurately predicts matching versus non-matching teeth with 100% accuracy for all methods except Method 1, highlighting the effectiveness of segmentation techniques.
Further analysis revealed that both matching status and segmentation method were significant predictors of RMS values (p < 2.2 × 10^{-16}), while the operator's effect was marginal and subsequently excluded from the analysis (p = 0.06835). Among the methods, Method 1 was significantly less precise than others, with Method 2 exhibiting a higher RMS than all except Method 1. Method 3 was found to have a lower RMS compared to Methods 4 and 5, establishing manual segmentation as statistically superior. Despite variations in RMS values, all methods maintained 100% accuracy in predicting tooth matches at the identified cutoff. Variability analysis indicated that Methods 4 and 5 had broader standard deviation distributions, suggesting increased variability in outcomes, yet this did not affect the predictive accuracy of the segmentation techniques.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the critical role of segmentation techniques in the forensic identification of dental hard tissues using 3D imaging. The study utilized a Trios intra-oral scanner to capture both antemortem (AM) and postmortem (PM) dental scans, allowing for a comprehensive comparison of various segmentation methods. A total of 1,800 comparisons were conducted, revealing that segmentation significantly enhances the accuracy of matching AM and PM images by isolating dental structures from surrounding soft tissues. Notably, the novel joint segmentation method demonstrated comparable performance to traditional techniques while reducing processing time and manual effort, thereby streamlining forensic workflows.
The findings indicate that while segmentation is beneficial, the impact of soft tissue on comparison outcomes remains uncertain, with the study suggesting minimal influence from structures like interdental gingival papillae. The research also highlights the variability in results due to differences in AM and PM data collection, underscoring the need for further exploration into automated segmentation techniques and the integration of diverse imaging modalities. The study concludes that the novel joint segmentation method not only improves efficiency but also maintains accuracy, paving the way for future advancements in automated forensic odontology and the validation of these methods across larger datasets.