利用額竇影像進行個體識別的研究進展

吳畏，李媛，范飛，張奎，鄧振華

四川大學(xué)華西基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與法醫(yī)學(xué)院，四川 成都610041

個體識別是法醫(yī)學(xué)重要的鑒定與研究內(nèi)容之一。無名尸體案件以及大規(guī)模災(zāi)難后遇難者的確定均需要對尸體或殘骸進行個體身份識別。在法醫(yī)學(xué)中，傳統(tǒng)的方法是通過指紋、牙齒、骨骼和DNA 等生物學(xué)特征對尸體進行科學(xué)鑒定。但在一些特殊情況下，如尸體嚴重腐敗或碳化、缺失指紋和（或）牙科記錄、DNA 檢材不具備檢驗要求或難以得出有價值的信息時，尋找有效的替代方法尤為重要。對尸體進行放射學(xué)檢查，通過生前與死后影像資料的對比是公認的有效的個體識別方法之一，目前已納入《災(zāi)難事件遇難者個體識別指南》（Disaster Victim Identification Guide）中[1]。額竇具有較高的特異性和穩(wěn)定性，是常用的法醫(yī)學(xué)個體識別指標之一。國內(nèi)外已有較多利用額竇影像進行個體識別的研究，近年在實際檢案中也有成功應(yīng)用的案例報道[2]，利用額竇影像特征進行個體識別已被證實具有法庭意義。本文對利用額竇影像進行個體識別的研究進展進行綜述，希望能為我國法醫(yī)學(xué)個體識別相關(guān)領(lǐng)域的進一步研究提供思路和參考。

1 額竇影像用于個體識別的基礎(chǔ)

額竇是位于額骨內(nèi)的不規(guī)則氣腔，起源于外胚層細胞，一般在胚胎4 個月時開始發(fā)育，出生時尚未成形。2～3 歲開始形成竇腔的結(jié)構(gòu)，隨著年齡的增長，竇腔氣化程度不斷增加，青春期時發(fā)育速度達到高峰，成年后竇腔體積達到最大，隨后其體積和形態(tài)在正常生理情況下基本保持穩(wěn)定不變，因此被認為是個體的一個永久性特征。1895 年，ZUCKERKANDL 首次觀察到額竇獨特的不對稱形態(tài)，十幾年后開始有學(xué)者從法醫(yī)學(xué)和人類學(xué)的角度對額竇的形態(tài)特征進行研究[3]。額竇的解剖結(jié)構(gòu)以及形態(tài)特征具有高度的個體特異性，發(fā)育變異程度大，呈現(xiàn)多樣性，有的過分發(fā)育，有的發(fā)育不良，有的為雙側(cè)氣腔，有的僅單側(cè)存在，沒有兩個人的額竇是完全一樣的[4]。1996 年，QUATREHOMME 等[5]的研究證實，即使是同卵雙胞胎，額竇形態(tài)結(jié)構(gòu)都存在差異。此外，額竇前壁骨質(zhì)較厚，受死亡因素及外界環(huán)境的影響較少，能夠較好地保存，在放射學(xué)技術(shù)的支持下，其特征也較易被觀察與測量。綜上，額竇的普遍性、個體特異性、穩(wěn)定性以及可獲取性，使其成為個體識別的有效指標和重要研究對象。

2 額竇X 線片的個體識別

1927 年，CULBERT 和LAW 等通過對X 線片上額竇的形態(tài)進行個體識別，并被美國法庭第一次認可[6]。自1943 年SCHULLER[7]首次提出通過額竇X 線片圖像確定死者身份后，額竇影像的價值被國內(nèi)外法醫(yī)學(xué)者廣泛關(guān)注與探索，開展了大量個體識別研究。頭部正側(cè)位片或額竇X 線片（柯氏位）能很好地顯示額竇的輪廓，通過對額竇投影形態(tài)的觀察以及相關(guān)指標的測量能有效地輔助個體識別。日本學(xué)者YOSHINO等[8]最早提出額竇X 線片分類系統(tǒng)，從額竇總面積、雙側(cè)額竇不對稱性、優(yōu)勢發(fā)育側(cè)別、上邊界弓形彎曲數(shù)量（左+右）、副隔膜的位置及眶上細胞篩房6 個指標對額竇進行了觀察和測量，對每個指標指定編號，將6 個指標的編號按順序排列，從而得到一個7 位數(shù)的編碼。由這6 項指標獲得的編碼可以超過20 000 多種，不同個體編碼相同的概率非常小，用這種方法進行個體識別理論上是科學(xué)可行的。

隨后各地區(qū)多名學(xué)者[9-11]報道了利用額竇X 線片進行個體識別的結(jié)果，每位學(xué)者選擇的指標不盡相同。2001 年，RIEPERT 等[12]聯(lián)合額竇的寬度和高度、頭顱總寬度、顱底高度用于個體識別。2003 年，TANIGUCHI 等[13]對額竇的特征與鼻中隔的類型進行劃分，并將兩者聯(lián)合起來進行個體識別，識別率有所提高。

較國外而言，我國對額竇影像的研究起步稍晚，針對不同地區(qū)及民族的研究資料較少。2006 年，張紅霞等[14]對四川地區(qū)漢族人群的額竇計算機X 射線攝影（computed radiography，CR）片進行初步研究，結(jié)合YOSHINO 等[8]以及RIEPERT 等[12]的方法，選擇了額竇不對稱性、額竇與眼眶寬度之比、最大額竇寬度的側(cè)別、額竇上緣弓形彎曲的數(shù)目（雙側(cè)）、額竇部分隔的數(shù)目（雙側(cè)）及額竇中間隔的位置共8 項識別指標為額竇進行分類編碼。盡管YOSHINO 等[8]認為額竇出現(xiàn)相同編碼的情況幾乎不可能，但在張紅霞等[14]的研究結(jié)果中出現(xiàn)了3 例相同編碼的情況，在借助更多的細節(jié)特征進行輔助識別后，作出了有效鑒別。由此可見，在對額竇影像進行觀察與測量以進行識別的過程中，可以通過增加特征指標以及結(jié)合顱面其他解剖結(jié)構(gòu)特征的方式擴大適用范圍、提高有效識別率。2007 年，徐喆[15]提出了額竇數(shù)字X 線影像特征分型，分為標準型、單側(cè)缺失型、單側(cè)發(fā)育不全型、雙側(cè)發(fā)育不全型、無中間隔型及未發(fā)育型共6 型，篩選出額竇不對稱性、左側(cè)額竇面積與左側(cè)眼眶面積比、右側(cè)額竇面積與右側(cè)眼眶面積比、較大額竇面積側(cè)別、左側(cè)額竇上緣弓形彎曲數(shù)、右側(cè)額竇上緣弓形彎曲數(shù)、額竇部分隔位置、額竇中間隔位置8 項指標，并提出先進行類別分型，再用所選取的8 項指標進行編碼分析的方法進行識別。

21 世紀初期，國內(nèi)外利用額竇形態(tài)特征和（或）測量特征組合進行個體識別的方法應(yīng)用越來越多，但仍缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標準及已知或可計算的錯誤率，根據(jù)美國Daubert 科學(xué)證據(jù)評判要求[16]，這種證據(jù)難以被法庭所接受。2010 年，加拿大學(xué)者BESANA 等[17]對額竇X 線片不同識別方法是否可被法庭接受進行了研究，他指出既往很多學(xué)者選擇的額竇測量指標之間并不是相互獨立的，多數(shù)是相互依賴的，不能直接將測量結(jié)果采用隨機組合的方式進行概率分析，這樣會帶來很高的錯誤率，這也解釋了為何在張紅霞等[14]的研究中出現(xiàn)了重復(fù)的編碼。而疊加模式匹配才是更加有效的個體識別方法，過去報道的成功識別案例多是采用疊加模式匹配進行的[18-21]。

臨床X 線影像中常常會因為診療需求不同而改變照射體位及掃描基線，導(dǎo)致額竇在X 線片上投影出的形態(tài)存在差異性。RIEPERT 等[12]通過對多名個體額竇X 線片上的指標進行測量發(fā)現(xiàn)，不僅不同個體額竇X 線片顯示變異大，相同個體頭顱位置的不同也會帶來顯著的差異。個體間及同一個體前后拍攝角度及距離差異大的情況下，直接測量表面距離進行比較無疑帶來了更大的差異。在法醫(yī)學(xué)實踐中很難實現(xiàn)生前死后影像資料的拍攝參數(shù)相同或相似，這為個體識別增加了難度。同時，利用額竇X 線片進行個體識別也具有一定的局限性。X 線片是將人體三維結(jié)構(gòu)投射在二維平面上，部分影像結(jié)構(gòu)之間會存在相互重疊，對觀察者的專業(yè)性要求更高；其成像往往還會受到設(shè)備以及技術(shù)人員操作的影響，圖像清晰度不夠或存在偽影都會增加識別難度，影響特征指標的觀察與測量，使結(jié)果發(fā)生偏差。

3 額竇計算機體層成像片個體識別

計算機體層成像（computed tomography，CT）是計算機和X 線檢查技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，具有高分辨率、影像結(jié)構(gòu)之間不重疊等優(yōu)勢，已廣泛應(yīng)用于臨床。結(jié)合多種后處理技術(shù)，CT 掃描不僅能觀察到各結(jié)構(gòu)內(nèi)部的斷層形態(tài)特征，還能觀察任意切面的影像以及被檢測物體的三維結(jié)構(gòu)。2007 年，TATLISUMAK 等[22]基于額竇CT 圖像提出了FSS 分類系統(tǒng)，F(xiàn)（presence or absence of frontal sinus）代表額竇存在與否，S（intersinus and intrasinus septum）代表竇腔及其中隔，S（scalloping）代表額竇上緣弓形彎曲，并將FSS 系統(tǒng)結(jié)合雙側(cè)額竇寬度及高度、前后徑深度、額竇總寬度、雙側(cè)額竇最高點之間的距離以及雙側(cè)額竇最高點分別至該側(cè)最遠點之間的垂直距離共6 個觀測指標進行了聯(lián)合編碼，用不同的符號記錄不同描述特征，同時根據(jù)不同范圍對各測量值進行數(shù)字分類，最終將所有特征及測量值描述為一個表達式，如（+/+）（1-（+）1-）（2/3）（222/322）（2233）。研究結(jié)果顯示，單純使用FSS分類系統(tǒng)已經(jīng)可以排除93%的個體，結(jié)合寬度、高度等測量指標進行分類時有效率提升至98%。利用FSS分類系統(tǒng)對個體先進行排除，再對剩余個體采用疊加模式匹配的方式進行識別是可行的個體識別方法。而且FSS 分類系統(tǒng)不僅可用于CT 圖像，也可用于X 線片的初步分類。

2010 年，UTHMAN 等[23]在FSS 系統(tǒng) 的基礎(chǔ)上，改變編碼方式，將所有指標用數(shù)字編碼組成19 位數(shù)，再生成19 位條形碼輸入計算機存儲，通過直接比對條形碼進行個體識別。條形碼技術(shù)能通過掃描和譯碼快速獲取條形碼所包含的信息。使用該技術(shù)將最終編碼的人工對比轉(zhuǎn)化為條形碼的自動對比，有效提高效率的同時縮小目標對象的范圍。當遇到無法排除的個體時，可通過增加更多的細節(jié)特征或者聯(lián)合顱骨其他特征進行有效識別。2011 年，張紅霞等[24]在TATLISUMAK 等[22]的研究基礎(chǔ)上，增加了額竇中隔形態(tài)特征作為編碼指標，100 例樣本中未出現(xiàn)相同編碼，識別率為100%，并發(fā)現(xiàn)額竇中隔的位置及形態(tài)是所有指標中最有效的，特別是形態(tài)。

由于額竇的大小、形態(tài)及對稱性在每一斷層圖像中均不同，CT 圖像的測量指標需在每一斷層上進行，均依賴于多個計算機程序和復(fù)雜的計算進行測量，這對于普通法醫(yī)學(xué)工作者實為困難，同時程序也較繁瑣復(fù)雜。額竇CT 圖像不僅包含每一斷層內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，同時還包含了三維信息。利用三維重建后處理技術(shù)能將多層斷層圖像重建為三維立體結(jié)構(gòu)，直觀地反映被掃描物體的三維形態(tài)特征。臨床三維技術(shù)平臺的建立推動了法醫(yī)學(xué)者對額竇三維影像的研究。

2013 年，韓國學(xué)者KIM 等[25]利用醫(yī)學(xué)圖像處理軟件對額竇CT 圖像進行三維氣腔重建以獲取額竇三維圖像，直接對其進行觀察測量。觀察指標包括正視圖形態(tài)、正視圖上邊界輪廓、側(cè)視圖形態(tài)及下視圖切面形態(tài)；測量指標包括總體積、雙側(cè)體積、不對稱指數(shù)（體積較大÷體積較小×100）、寬度、高度、前后深度、雙側(cè)最高點之間的距離、角度（左右側(cè)竇腔中間邊界之間的夾角以及左右側(cè)竇腔上邊界之間的夾角）。與基于CT 斷層圖像進行分類的FSS 系統(tǒng)所采用的指標非常相似，該研究對150 例尸體頭部CT 影像學(xué)資料進行重建，對各指標進行數(shù)字編碼，與既往二維影像研究比較，額竇三維結(jié)構(gòu)能提供更多的可對比信息。額竇三維影像不僅能與生前CT 圖像進行對比，還能直接與生前X 線片額竇影像進行疊加匹配，潛在應(yīng)用范圍更廣。2017 年，HACL 等[26]對額竇的研究顯示，通過CT 掃描可以對額竇進行線性測量，并且利用軟件重建的三維結(jié)構(gòu)可以有效改善定性和定量形態(tài)分析，也證實額竇三維圖像能夠更好地反映額竇的結(jié)構(gòu)特征，尤其是表面特征，為個體識別提供更多的信息。

利用額竇CT 影像進行個體識別同樣有著不可忽視的問題。CT 掃描的曝光率、掃描層厚及體位對額竇結(jié)構(gòu)的顯示也存在一定的影響，同一個體的圖像也會存在一定的差異。雖然已有研究[27-29]結(jié)果表明，利用醫(yī)學(xué)圖像處理軟件可以對圖像進行標準化校正，但這一過程仍需要對工作者進行專業(yè)培訓(xùn)，這無疑增加了識別的程序，降低了工作效率，無法快速有效地用于大型災(zāi)難等情況。另外，為了保證額竇形態(tài)結(jié)構(gòu)能被清晰完整地觀察和測量，通常需要采集高分辨率CT 掃描數(shù)據(jù)，而高分辨率CT 掃描成本較高，在偏遠地區(qū)的普及率較低，無疑限制了此類方法的推廣應(yīng)用。

錐形線束（cone beam，CB）CT 影像也是法醫(yī)影像學(xué)的研究熱點，與傳統(tǒng)CT 掃描不同，CBCT 對頭部方向等變化的敏感性較小，投射距離及角度對圖像的影響較小，死后復(fù)現(xiàn)更容易。同時口腔健康知識的有效普及，帶來公眾日益增長的口腔健康檢查需求，CBCT在口腔科的檢查應(yīng)用也不斷增加，個體進行頜面部CBCT 檢查呈上升趨勢，為個體生前資料的構(gòu)建提供有力支持。除此之外，頜面部CBCT 圖像中所包含的個體信息包含牙齒、鼻竇、額竇、蝶竇、上頜竇及上頜骨等結(jié)構(gòu)，能體現(xiàn)個體相關(guān)特征，是法醫(yī)學(xué)個體識別的重要結(jié)構(gòu)與研究對象。因此，牙科檢查為額竇影像的研究提供了新的資料與研究方向。2016 年，巴西學(xué)者RABELO 等[30]和SOARES 等[31]利用口外X 線片及頜面部CBCT 片驗證了FSS 分類系統(tǒng)的適用性和可重復(fù)性，證實FSS 系統(tǒng)也適用于口外影像學(xué)資料，并且對個體識別是可靠的。傳統(tǒng)的額竇形態(tài)學(xué)分析顯示出較低的性別差異性，2018 年，CHOI 等[32]對CBCT 中額竇的面積、周長、長寬比等形態(tài)學(xué)指標進行了觀測及多態(tài)性分析，證實額竇的CBCT 圖像表現(xiàn)出性二態(tài)性，準確率達80%，可用于性別識別，CBCT 在額竇識別中表現(xiàn)出較X 線片、普通CT 片更高的研究與應(yīng)用價值。

4 計算機圖像識別在額竇識別中的應(yīng)用

既往傳統(tǒng)人工視覺比較分析額竇影像進行同一認定的研究顯示出較高的識別率，但人工識別在實際應(yīng)用中仍然存在較大局限性。人工視覺對專業(yè)性要求高、識別效率低，并且還受影像資料類型、質(zhì)量等因素的影響。計算機圖像識別是指利用計算機圖像進行分析理解以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)，具有能夠高效處理海量數(shù)據(jù)、精確率高、運用靈活等特點[33]。其本質(zhì)也是通過對比圖像的特征進行的。近年來，隨著計算機圖像識別技術(shù)在各個領(lǐng)域的普及，該技術(shù)也逐漸應(yīng)用于法醫(yī)影像學(xué)的研究中[3，34-36]。2015 年，BEAINI 等[37]運用三維點云物體識別技術(shù)對23 名患者既往頜面部CBCT 影像學(xué)資料進行個體識別，研究顯示，完成20 個模型的識別不會超過10 min，正確匹配率達到100%。這提示三維點云物體識別技術(shù)較人工視覺分類方法具有更好的識別效果。

點云技術(shù)在額竇識別中的應(yīng)用較人工視覺觀察不僅節(jié)省了時間，還能有效區(qū)分視覺上形態(tài)相似的對象。三維點云識別的主要對象是研究目標的三維點云數(shù)據(jù)，不僅可用于CBCT 影像學(xué)資料，還可用于其他三維影像學(xué)資料（如薄層CT 掃描），較其他方法的應(yīng)用范圍更廣，具有相當廣闊的研究價值。目前，此方法僅在樣本量較小的實驗中展現(xiàn)出較好優(yōu)勢，如何面對多元、多樣、多變的影像學(xué)資料，進一步研究更大的樣本、更多樣化的性別和年齡組，甚至多種影像學(xué)檢查類型，尚需要進一步深入探究。同時利用三維點云對比技術(shù)，額竇三維結(jié)構(gòu)仍然需要人工進行分割重建，對專業(yè)性有一定的要求，需要對使用者進行專業(yè)培訓(xùn)。

由于額竇在個體中差異大、變異大，與篩竇界限交錯復(fù)雜，人工分割難免會不準確，甚至丟失一部分信息。2018 年，DE SOUZA 等[38]建立了一種計算機自動分割識別額竇的方法，識別準確率為77.52%，比人工視覺分析的識別率低，這可能與額竇本身變異大、邊緣形態(tài)復(fù)雜有關(guān)，但仍證實這種自動化分割識別的方法是可行的。目前，利用計算機技術(shù)對額竇影像進行自動化識別的研究并不多見，基于計算機圖像識別技術(shù)對額竇影像的研究仍需依靠人工分割，屬于半自動化識別，實現(xiàn)完美的自動化分割是建立自動化識別系統(tǒng)的前提。深度學(xué)習(xí)在各種圖像識別中已經(jīng)展現(xiàn)了強大的圖像分割及識別能力，探索針對額竇影像識別的深度學(xué)習(xí)算法有望能減少甚至避免人工分割或自動分割的影響因素，從而實現(xiàn)更高效、準確的識別。

5 總結(jié)與展望

利用額竇影像進行個體識別具有一定的局限性，如需要死者生前額竇影像學(xué)資料，同時死后尸體額竇形態(tài)保存完整并且有條件進行相應(yīng)影像學(xué)（如X 線片、CT、CBCT 等）檢查，但是在無法應(yīng)用指紋對比、DNA 分析等傳統(tǒng)個體識別方法時，若存在生前死后額竇影像資料，利用額竇影像進行識別仍是一種有效的輔助抑或替代的方法。本文總結(jié)了傳統(tǒng)人工視覺比較分析額竇影像進行同一認定的研究，人工識別方法主要是基于對額竇形態(tài)的觀察以及相關(guān)特征指標的測量進行的視覺比較分析，既往研究表明，最有效可靠的方法是疊加模式匹配。

傳統(tǒng)的人工視覺分析在法醫(yī)學(xué)實際工作中已被成功應(yīng)用，在既往的研究中也顯示出較高的識別率，但多數(shù)是針對個別案例及少量數(shù)據(jù)的回顧性研究，在大型災(zāi)難的調(diào)查中，人工視覺分析仍應(yīng)用困難：一方面這種方法對觀測人員的專業(yè)性要求相對高，對影像學(xué)資料類型、拍攝條件等的要求也較高；另一方面，人工視覺分析耗時耗力，無法滿足在短時間內(nèi)得到識別結(jié)果的工作要求，因此需要探索和研究更加快捷、有效的方法以應(yīng)對龐大的數(shù)據(jù)量與復(fù)雜的現(xiàn)實環(huán)境。計算機圖像識別技術(shù)的發(fā)展推動了通過法醫(yī)影像學(xué)進行同一認定的研究。自動化圖像分割與處理、點云識別對比等技術(shù)的初步應(yīng)用為額竇影像的識別提供了新的思路和研究方向，已有的少量小樣本研究顯示[31-35]，計算機圖像識別技術(shù)的應(yīng)用有望提高識別的效率及準確性，甚至未來深度學(xué)習(xí)算法的開發(fā)或能建立一套利用額竇影像進行個體識別的自動化程序，突破人工識別耗時耗力的困難局面。