髁状突纹理在年龄估计中的相关性:一项回顾性研究

时间:2026年1月21日
来源:Forensic Imaging

编辑推荐:

本研究旨在评估颞下颌关节皮质化程度作为成年人年龄估计指标的可信度与适用性。通过CBCT分析140名20-59岁受试者的关节皮质化水平,发现Type III最多(96.4%),仅3例Type I。结果显示该指标在年龄估计中可靠性不足,样本量限制其应用前景,需进一步研究。

广告
   X   

Shivani Singh | Sonal Vahanwala | Kaustubh P Sansare | Pooja Malu
孟买Nair医院牙科学院口腔医学与放射科

摘要

背景与目的

年龄估计是个人身份识别的重要组成部分,但在成人中确定年龄一直是一个具有挑战性的领域。本研究旨在通过CBCT(计算机断层扫描)技术,评估髁突皮质化程度作为年龄估计标志物的可靠性和适用性。

材料与方法

从部门档案中检索出140份扫描图像,这些图像清晰地显示了双侧髁突的形态。使用CS3D成像软件对矢状切面的皮质化程度进行了分析。根据Bayrak等人的分类方法,将髁突皮质化程度分为三种类型:I型——髁突上未观察到皮质化;II型——髁突表面的骨密度低于周围组织;III型——髁突表面的骨密度高于或与周围皮质相同。

结果

研究共纳入了140份20-59岁患者的CBCT扫描图像,其中76名为女性,64名为男性。大多数患者的双侧髁突表现为III型皮质化,仅有3名患者的双侧髁突表现为I型皮质化,这一发现与现有文献一致,表明人群中存在一定的皮质化程度趋势。

结论

髁突皮质化程度的评估可能无法作为成人年龄的可靠指标。目前该方法的应用尚不成熟,需要进一步进行大规模样本的研究。

引言

个人身份识别对于确定地震、海啸、山体滑坡、洪水等自然灾害中遇难者的身份至关重要。在恐怖袭击、炸弹爆炸、大规模谋杀等人为灾害中,以及当人体严重腐烂或被肢解以掩盖身份时,身份识别同样非常重要。个人身份识别的关键信息包括年龄、性别、身高和种族。虽然近年来DNA分析能够准确判断性别,但年龄的确定仍较为复杂。
衰老是一个生理过程,伴随着细胞、分子和结构的变化,这些变化会影响身体组织的特性和功能。全球研究人员一直在探索利用这些变化进行年龄估计的方法。
现有文献介绍了多种年龄估计方法,主要包括形态组织学、生化和放射学方法。由于放射学具有无创性,因此适用于生前和死后的评估。放射学在法医学中的应用最早可追溯到1896年,Arthur Schuster教授利用X射线发现了受害者头部的铅弹。从Schuller(1921年)和Culbert、Law(1927年)的研究开始,放射图像被用于身份识别[1]。法医人员需要对活体进行年龄评估以满足法律需求[2-6]。头部和颈部区域的硬组织结构(如牙齿、下颌骨、鼻窦、缝合线)的放射图像可用于年龄估计(表1)。大多数法医人类学方法的基本前提是个体的生物学年龄大致与其实际年龄相符[7]。
全球研究表明,20-25岁之前,髁突软骨不会被骨组织替代,髁突头的重塑是衰老过程中的生理现象。因此,最近的研究开始将髁突头的评估纳入年龄估计方法中[8,9]。
尽管有国际研究将髁突皮质化程度与年龄关联起来用于法医学年龄估计,但印度次大陆的相关数据较为缺乏。此前研究的所有年龄估计方法在不同地区存在应用差异。因此,本研究旨在评估髁突皮质化程度在印度人群中的年龄估计效果,并探讨该方法作为CBCT技术下活体年龄估计标志物的可靠性和适用性。

材料与方法

本研究分析了140份CBCT扫描图像,参数设置为86 KVp、8 mA、视野范围17×13.5 cm、体素大小300µm、图像采集时间为11.3秒。图像采用高空间频率重建算法以DICOM格式重建。这些图像来自口腔医学与放射科的档案记录,主要用于诊断目的。

结果

研究共纳入140份20-59岁患者的CBCT扫描图像(年龄组分别为20-29岁、30-39岁、40-49岁、50-59岁),其中76名为女性,64名为男性。大多数患者的双侧髁突表现为III型皮质化,仅有3名患者的双侧髁突表现为I型皮质化,这与现有文献的结果一致。

讨论

年龄估计是法医人类学分析的核心内容,尤其在处理医疗法律问题、大规模灾难中的个人身份识别以及人类学研究中至关重要。尽管近年来技术不断进步,但在成人中通过牙齿特征进行年龄估计仍然具有挑战性,尤其是当牙齿发育完全时。

结论

本研究明确表明,CBCT可以用于观察颞下颌关节(TMJ)区域的多种变化,例如髁突皮质化类型和髁突表面的骨改变,这些变化会随年龄增长而变化。然而,样本量有限,因此尚不能完全证实髁突皮质化程度作为成人年龄估计方法的可靠性,其在法医学中的应用仍需进一步验证。

作者贡献声明

Shivani Singh:方法论设计、数据分析、可视化处理、软件使用、项目监督、资源管理、数据整理、撰写(审阅与编辑)、概念构建、初稿撰写、结果验证、项目管理。 Sonal Vahanwala:概念构建、撰写(审阅与编辑)、项目监督、结果验证。 Kaustubh P Sansare:项目监督、撰写(审阅与编辑)、可视化处理、概念构建。 Pooja Malu:撰写(审阅与编辑)。

生物通微信公众号
微信
新浪微博


生物通 版权所有