DOI: https://doi.org/10.5115/acb.26.085
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42266004
تاريخ النشر: 2026-06-10
المؤلف: Napadol Poomkert وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الأنثروبولوجيا الجنائية والبيوآركيولوجيا
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة إمكانية استخدام الأضلاع غير النمطية الأولى والثانية لتقدير الجنس في سكان شمال تايلاند، مع معالجة القيود التي تفرضها التفتت المتكرر للعلامات الهيكلية التقليدية مثل الحوض والجمجمة. تم تحليل ما مجموعه 200 ضلع من الجانب الأيمن (100 ذكور، 100 إناث) و177 ضلع من الجانب الأيسر (100 ذكور، 77 إناث)، مع تسجيل 15 متغيرًا عظمياً للأضلاع الأولى و14 للأضلاع الثانية. استخدمت الدراسة اثني عشر خوارزمية تعلم آلي (ML)، تم تحسينها من خلال الإزالة التكرارية للميزات مع التحقق المتقاطع (RFECV) وتحسين المعلمات الفائقة عبر إطار عمل أوبتونا.
كشفت النتائج عن وجود تباين جنسي كبير، حيث كانت أبعاد الأضلاع الذكرية أكبر باستمرار من تلك الأنثوية (P<0.05). أظهرت النماذج المحسّنة دقة تنبؤية عالية، حيث حقق تحليل التمييز التربيعي للأضلاع الأولى اليمنى دقة احتفاظ بلغت 85%. وصلت دقة نموذج التكديس للأضلاع الثانية اليمنى إلى 90%، مما يتطابق مع أداء النماذج التي استخدمت كلا الضلعين. تستنتج هذه الدراسة أن دمج التعلم الآلي مع قياسات شكل الأضلاع يوفر طريقة قوية ودقيقة لتقدير الجنس، وهي ذات قيمة خاصة في السياقات الجنائية حيث قد تكون العلامات الهيكلية التقليدية غير متاحة.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على أهمية التعرف الشخصي في علم الطب الشرعي، خاصة عندما تكون البقايا متدهورة بشدة بسبب التحلل أو الحرق أو الهيكلة العظمية. في مثل هذه الحالات، تصبح طرق التعرف التقليدية غير فعالة، مما يستلزم التحليل العظمي لإعادة بناء الملفات البيولوجية. يتم تسليط الضوء على تقدير الجنس كخطوة أولى حاسمة في هذه العملية، مما يضيق نطاق البحث عن الأشخاص المفقودين ويسهل تقديرات العمر والطول الدقيقة بسبب أنماط النمو المميزة بين الجنسين. بينما يعتبر الحوض والجمجمة عادةً أكثر المؤشرات موثوقية لتقدير الجنس، فإن تعرضهما للتلف في الظروف السلبية يستلزم استكشاف علامات هيكلية بديلة.
تناقش الورقة إمكانية الأضلاع غير النمطية، وتحديداً الأضلاع الأولى والثانية، كمؤشرات موثوقة للتباين الجنسي، خاصة في السياقات الجنائية حيث قد تتعرض العناصر الهيكلية الأساسية للخطر. أثبتت الدراسات السابقة فائدة الضلع الأول بسبب ميزاته الشكلية المميزة، بينما حصل الضلع الثاني على اهتمام بسبب مزاياه التشخيصية. كما تشير المقدمة إلى التحول من الطرق الإحصائية التقليدية إلى تقنيات التعلم الآلي (ML) لتقدير الجنس، مما يبرز دقتها التنبؤية المتفوقة. تهدف الدراسة إلى تطوير نموذج قوي لتقدير الجنس لسكان شمال تايلاند باستخدام قياسات عظمية مباشرة ومجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي، مما يعالج فجوة في الأدبيات الحالية ويقدم أداة قيمة لعلم الأنثروبولوجيا الجنائية في تايلاند.
طرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. تتفصل المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، معدات، وعينات بيولوجية، لضمان إمكانية تكرار التجارب. يتم وصف المنهجيات بشكل منهجي، تغطي البروتوكولات لجمع البيانات، تقنيات التحليل، وأي طرق إحصائية تم تطبيقها لتفسير النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم معلومات حول الضوابط التجريبية والظروف التي أجريت فيها التجارب، فضلاً عن أي اعتبارات أخلاقية ذات صلة بالبحث. تتيح هذه المقاربة الشاملة فهمًا واضحًا لكيفية تنفيذ الدراسة وتدعم صحة النتائج المقدمة في الأقسام اللاحقة.
نتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. عادةً ما يتضمن بيانات كمية، تحليلات إحصائية، وتمثيلات بصرية مثل الرسوم البيانية أو الجداول لتوضيح النتائج. غالبًا ما تتم مقارنة النتائج مع الفرضيات أو الدراسات السابقة لتسليط الضوء على الفروق أو التأكيدات المهمة.
في هذا القسم، قد يقوم المؤلفون بالإبلاغ عن مقاييس محددة، مثل القيم المتوسطة، والانحرافات المعيارية، أو قيم p، لدعم استنتاجاتهم. بالإضافة إلى ذلك، يتم مناقشة أي اتجاهات أو أنماط ملحوظة في البيانات، مما يوفر رؤى حول تداعيات النتائج. بشكل عام، تعتبر النتائج أساسًا للنقاش والتفسير اللاحق لنتائج البحث.
نقاش
يسلط قسم النقاش في هذه الورقة البحثية الضوء على النتائج المهمة المتعلقة بالتباين الجنسي في الأضلاع الأولى والثانية لسكان شمال تايلاند، مع التأكيد على الاختلاف الثنائي الضئيل بين الجانبين الأيسر والأيمن. أكدت الدراسة أن أبعاد الأضلاع الذكرية كانت أكبر باستمرار من تلك الأنثوية عبر جميع المتغيرات المقاسة تقريبًا (P<0.05). ومن الجدير بالذكر أن تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) حسّن بشكل ملحوظ دقة تصنيف الجنس، حيث حقق الضلع الثاني الأيمن دقة احتفاظ قصوى بلغت 90%، متجاوزًا الحد الأقصى للضلع الأول البالغ 85%. وهذا يشير إلى أن الضلع الثاني، خاصة عند تحليله مع المعلمات الشكلية الجديدة المقدمة في هذه الدراسة، يعمل كعلامة مستقلة قوية لتقدير الجنس في السياقات الجنائية. تؤكد الأبحاث أيضًا على أهمية تطوير نماذج محددة للسكان من أجل التعرف الجنائي الدقيق، حيث يظهر سكان شمال تايلاند أبعاد أضلاع مميزة مقارنة بالسكان الغربيين وآسيا الآخرين. تشير نتائج الدراسة إلى أن الطرق الإحصائية التقليدية قد لا تلتقط العلاقات غير الخطية الموجودة في البيانات الهيكلية بشكل كافٍ، مما يبرر استخدام أساليب التعلم الآلي. أظهرت النماذج قوة تنبؤية عالية، لكن المؤلفين لاحظوا قيودًا تتعلق بحجم العينة وعدم التوازن في الفئات، خاصة في مجموعة بيانات الأضلاع اليسرى. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على توسيع أحجام العينات والتحقق من صحة النموذج عبر مناطق مختلفة في تايلاند لتعزيز قابليته وموثوقيته في علم الأنثروبولوجيا الجنائية. الهدف النهائي هو إنشاء أداة عملية للممارسين الجنائيين تستفيد من هذه النتائج لتسهيل التوصيف البيولوجي في السيناريوهات الجنائية الصعبة.
DOI: https://doi.org/10.5115/acb.26.085
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42266004
Publication Date: 2026-06-10
Author(s): Napadol Poomkert et al.
Primary Topic: Forensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Overview
This study explores the potential of using the first and second atypical ribs for sex estimation in a Northern Thai population, addressing the limitations posed by the frequent fragmentation of traditional skeletal markers like the pelvis and skull. A total of 200 right side ribs (100 males, 100 females) and 177 left side ribs (100 males, 77 females) were analyzed, with 15 osteometric variables recorded for the first rib and 14 for the second rib. The research employed twelve machine learning (ML) algorithms, refined through recursive feature elimination with cross-validation (RFECV) and hyperparameter optimization via the Optuna framework.
The findings revealed significant sexual dimorphism, with male rib dimensions consistently larger than those of females (P<0.05). The optimized models demonstrated high predictive accuracy, with quadratic discriminant analysis for the right first rib achieving a hold-out accuracy of 85%. The stacking model for the right second rib reached an accuracy of 90%, matching the performance of models that utilized both ribs. This study concludes that integrating ML with rib morphometry offers a robust and accurate method for sex estimation, particularly valuable in forensic contexts where traditional skeletal markers may be unavailable.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the importance of personal identification in forensic science, particularly when remains are severely degraded due to decomposition, incineration, or skeletonization. In such cases, traditional identification methods become ineffective, necessitating osteological analysis to reconstruct biological profiles. Estimating sex is highlighted as a crucial first step in this process, significantly narrowing the search for missing persons and facilitating accurate age and stature estimations due to the distinct growth patterns between sexes. While the pelvis and skull are typically the most reliable indicators for sex estimation, their vulnerability to damage in adverse conditions necessitates the exploration of alternative skeletal markers.
The paper discusses the potential of atypical ribs, specifically the first and second ribs, as reliable indicators of sexual dimorphism, particularly in forensic contexts where primary skeletal elements may be compromised. Previous studies have established the first rib’s utility due to its distinct morphological features, while the second rib has gained attention for its diagnostic advantages. The introduction also notes the shift from traditional statistical methods to machine learning (ML) techniques for sex estimation, highlighting their superior predictive accuracy. The study aims to develop a robust sex estimation model for the Northern Thai population using direct osteometric measurements and various ML algorithms, addressing a gap in the existing literature and providing a valuable tool for forensic anthropology in Thailand.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, ensuring reproducibility of the experiments. The methodologies are described systematically, covering the protocols for data collection, analysis techniques, and any statistical methods applied to interpret the results.
Additionally, the section may include information on the experimental controls and conditions under which the experiments were conducted, as well as any ethical considerations relevant to the research. This comprehensive approach allows for a clear understanding of how the study was executed and supports the validity of the findings presented in subsequent sections.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments or analyses. It typically includes quantitative data, statistical analyses, and visual representations such as graphs or tables to illustrate the outcomes. The results are often compared against hypotheses or previous studies to highlight significant differences or confirmations.
In this section, the authors may report on specific metrics, such as mean values, standard deviations, or p-values, to support their conclusions. Additionally, any observed trends or patterns in the data are discussed, providing insights into the implications of the findings. Overall, the results serve as a foundation for the subsequent discussion and interpretation of the research outcomes.
Discussion
The discussion section of this research paper highlights the significant findings regarding sexual dimorphism in the first and second ribs of the Northern Thai population, emphasizing the negligible bilateral variation between the left and right sides. The study confirmed that male rib dimensions were consistently larger than those of females across nearly all measured variables (P<0.05). Notably, the application of machine learning (ML) techniques markedly improved the accuracy of sex classification, with the right second rib achieving a peak hold-out accuracy of 90%, surpassing the first rib's maximum of 85%. This suggests that the second rib, particularly when analyzed with novel morphometric parameters introduced in this study, serves as a robust standalone marker for sex estimation in forensic contexts. The research also underscores the importance of developing ancestry-specific models for accurate forensic identification, as the Northern Thai population exhibits distinct rib dimensions compared to Western and other Asian populations. The study's findings indicate that traditional statistical methods may not adequately capture the non-linear relationships present in skeletal data, thus justifying the use of ML approaches. The models demonstrated high predictive power, but the authors noted limitations related to sample size and class imbalance, particularly in the left rib dataset. Future research should focus on expanding sample sizes and validating the model across different regions in Thailand to enhance its applicability and reliability in forensic anthropology. The ultimate goal is to create a practical tool for forensic practitioners that leverages these findings for efficient biological profiling in challenging forensic scenarios.