تدرس هذه الدراسة تطبيق خوارزميات التعلم الآلي لتقدير الاختلاف الجنسي بناءً على الميزات غير المترية للفك السفلي، وهو جانب حاسم في علم الأنثروبولوجيا الجنائية. باستخدام مجموعة بيانات تضم 156 فردًا من كارناتاكا، الهند، تقيم البحث أربعة خوارزميات: الجيران الأقرب (KNN)، شجرة القرار (DT)، آلات الدعم الناقل (SVM)، والغابة العشوائية (RF)، مع التركيز على 12 معلمة…

تستكشف هذه الدراسة منهجية تعلم عميق لتقدير الجنس بناءً على نماذج ثلاثية الأبعاد لعظم اللامي، باستخدام مسحات الأشعة المقطعية (CT) من سكان كرواتيا. تم تحليل ما مجموعه 202 عينة من عظم اللامي (101 ذكر و101 أنثى)، حيث تم تحويل الشبكات المستمدة من الأشعة المقطعية إلى سحب نقطية مكونة من 2048 نقطة لمعالجتها من خلال شبكة…

تستقصي هذه الدراسة تطبيق إطار عمل تلقائي للتعلم العميق (DL) لتقدير الجنس القحفي، مع معالجة قيود التقييمات البصرية التقليدية من قبل علماء الأنثروبولوجيا الجنائية، والتي غالبًا ما تتعرض للتحيز البشري وقد تفتقر إلى الدقة عبر مجموعات سكانية متنوعة. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 200 مسح CT قحفي من أفراد إندونيسيين، قام الباحثون بتقييم تكوينات مختلفة…

تقدم الدراسة SDetNet، وهو شبكة جديدة موجهة بالأناتومي ذات مرحلتين مصممة لتحديد الجنس تلقائيًا بدقة من مسح التصوير المقطعي المحوسب باستخدام شعاع المخروط (CBCT). تعتمد الطرق التقليدية على القياسات اليدوية للميزات الهيكلية، والتي غالبًا ما تكون كثيفة العمل وعرضة للأخطاء. يدمج SDetNet شبكة تقسيم الجيوب الأنفية الأمامية ثنائية الأبعاد (FSNet) لتحديد مناطق الاهتمام (ROIs) وشبكة…