尼日利亚成年女性人群法医面部重建中面部软组织厚度的初步研究

时间:2026年5月26日
来源:International Journal of Legal Medicine

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研究人员通过计算机断层扫描(computed tomography, CT)测量了32名尼日利亚成年女性的面部软组织厚度(facial soft tissue thickness, FSTT),共采集50个测量点,包括12个正中矢状位点和19对双侧点,年龄范围

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研究人员通过计算机断层扫描(computed tomography, CT)测量了32名尼日利亚成年女性的面部软组织厚度(facial soft tissue thickness, FSTT),共采集50个测量点,包括12个正中矢状位点和19对双侧点,年龄范围为18至95岁。结果显示,尼日利亚女性左侧面部软组织厚度略高于右侧,其中颧弓及中外侧眶区差异最大。与南非、土耳其、韩国及比利时人群数据相比,正中矢状位厚度相似,但唇部和颏部区域存在显著差异;右侧面部与其他人群比较时,侧面差异大于正中差异。这些差异反映了双侧软组织的厚度变化。研究表明,尽管不同人群的FSTT数据存在相似性,但在多个测量点上仍存在可测量的差异。该数据集将为尼日利亚成年女性的法医面部重建提供最直接的参考依据。
研究背景与意义
法医面部重建(forensic facial reconstruction, FFR)是一种通过颅骨还原死者生前面容的法医人类学技术,广泛应用于身份识别,尤其在无名遗骸案件中具有重要意义。其核心依据是面部软组织厚度(facial soft tissue thickness, FSTT)的种群特异性数据。然而,此前针对尼日利亚人群的研究仅涵盖男性群体,缺乏成年女性的系统性测量数据,导致在该地区女性遗骸鉴定中存在应用空白。此外,全球范围内不同人群的FSTT数据存在显著差异,若直接套用其他种群的数据,可能导致重建结果偏差。因此,建立尼日利亚成年女性的FSTT参考值,对于提高当地法医面部重建的准确性具有重要科学与实践价值。该研究成果发表于《International Journal of Legal Medicine》。
关键技术方法
研究人员回顾性分析了2023年8月至2024年2月在尼日利亚索科托乌斯曼·丹·福迪奥大学采集的CT影像,研究对象涵盖豪萨、富拉尼、约鲁巴及达卡卡里等多个民族,年龄范围18至95岁。排除标准包括面部肿胀史、颌面创伤、正畸治疗、骨性异常、正颌手术、面部瘢痕及部落纹饰等可能影响软组织形态的因素。采用16层螺旋CT机(Revolution Apex, GE)进行扫描,层厚1.25 mm。FSTT测量使用RadiAnt DICOM影像分析软件,参照法兰克福平面(Frankfurt plane)定位,并在正交视图中以90°角度从骨面垂直测量至皮肤表面,共采集50个标准化测量点的厚度数据。统计学分析采用SPSS软件完成。
研究结果
引言
研究系统梳理了自公元前1370年以来FFR技术的发展历程,指出FSTT受种群、性别、年龄及体重指数(body mass index, BMI)等多因素影响,并强调CT与磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)已成为现代测量的主流手段。
方法与材料
研究经伦理批准,数据采集严格遵循国际标准与尼日利亚数据保护法规。测量点定义参考了既往多国研究,包括12个正中矢状点与19个双侧点,覆盖全面部区域。
结果
最终纳入32例有效样本,左侧面部软组织厚度普遍略高于右侧,差异最大的部位为颧弓(zygomatic arch)和中外侧眶区(mid-lateral orbit)。正中矢状位数据中,鼻根点(rhinion, rh)厚度最低(2.59 mm),上颌外侧点(lateral maxilla, lm)最高(22.20 mm)。与尼日利亚成年男性数据相比,女性在颧弓、外侧眶区及上颌外侧区域软组织更厚,而在多数正中矢状位点则略薄。年轻豪萨女性(18–32岁)与其他国家同龄女性比较显示,与南非女性差异主要集中在唇颏区,与土耳其女性差异则分布于多个侧面点。
讨论
研究指出,尼日利亚女性FSTT的左右差异与部分亚洲人群模式相似,可能与软组织的生理分布及测量体位有关。与比利时、韩国、土耳其人群相比,尼日利亚女性在颧弓与上颌外侧区软组织显著更厚,这凸显了种群特异性数据库的重要性。研究同时分析了性别二态性,发现女性在上颌外侧与颧弓区的软组织厚度优势与巴西及韩国部分研究结果一致。局限性包括未分层分析BMI影响及样本量有限,未来需在更大样本中结合BMI分层验证。
结论
本研究首次建立了尼日利亚成年女性的FSTT参考数据集,证实左侧面部软组织略厚于右侧,并与男性及其他种群存在可测量的差异。该数据集可直接应用于尼日利亚地区女性遗骸的法医面部重建,尤其适用于年龄未知的个案。未来应在扩大样本的基础上,进一步结合BMI与年龄分层,以提升数据的精细度与应用价值。

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