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基于测量髌骨推断四川汉族人群性别(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：图1 髌骨三维容积重建Fig.1 Three-dimensional volume reconstruction of patellaA：冠状位图像；B：轴位图像；C：矢状位图像；D：三维重建图像。 图2 髌骨各指标测量示
图1 髌骨三维容积重建Fig.1 Three-dimensional volume reconstruction of patellaA：冠状位图像；B：轴位图像；C：矢状位图像；D：三维重建图像。
图2 髌骨各指标测量示意图Fig.2 Schematic diagram of patella measurementA：髌骨正前面观；B：髌骨侧面观。x1表示髌骨长；x2表示髌骨宽；x3表示髌骨厚。
1.6 统计方法
首先对男性和女性样本各测量指标进行一般描述性统计分析，然后采用Kolmogorov-Smirnov非参数检验确定各项指标是否服从正态分布，结果显示，数据呈正态分布（P＞0.05）。可以对髌骨的各项测量指标按性别分组进行独立样本t检验，筛选出性别差异有统计学意义的各项指标。对存在性别差异的指标分别使用单变量Fisher判别分析法建立单指标判别函数，使用全部指标纳入判别函数构建全指标判别函数，逐步Fisher判别分析法建立多指标判别函数。每对判别函数中，y0代表男性，y1代表女性，若|y0|＞|y1|则判定为男性，若|y0|＜|y1|则判定为女性。通过留一交叉验证法计算性别分类的准确率。采用SPSS 21.0软件（美国IBM公司）进行统计分析，双侧检验水准α=0.05。
2 结 果
观察者间和观察者内的ICC计算结果显示，观察者间和观察者内的ICC值均大于0.9，且P＜0.05，表明该测量方法在组内和组间均具有高度的可重复性。观察者间和观察者内的ICC计算结果见表3。
表3 观察者间和观察者内的ICCTab.3 The ICC for intra-and inter-observer注：检验均有统计学意义，P＜0.05。x1表示髌骨长；x2表示髌骨宽；x3表示髌骨厚；x4表示髌骨体积。观察者间0.998 0.996 0.991 1.000指标x1 x2 x3 x4观察者内0.997 0.996 0.992 1.000
对男女性髌骨的4项测量指标进行描述性统计及独立样本t检验（表4），结果显示，男性x1、x2、x3以及x4的均值均大于女性（P＜0.05）。
各测量指标构建的判别函数及判别准确率见表5和表6。在单指标判别方程中，以髌骨长建立的判别方程准确率最高，髌骨厚建立的判别方程准确率最低。髌骨长和髌骨厚判别方程经留一交叉验证法得到的总体判别准确率分别为82.0%和71.6%。全指标判别方程以及逐步判别方程经留一交叉验证后的总体判别准确率分别为80.4%和81.6%。
表4 髌骨各测量指标的描述性统计及t检验结果Tab.4 Descriptive statistics andt-test results of patellar measurements注：x1表示髌骨长；x2表示髌骨宽；x3表示髌骨厚；x4表示髌骨体积。x1、x2、x3及x4的均值在男女性间差异均有统计学意义，P＜0.05。指标x1/cm x2/cm x3/cm x4/cm3男性（n=130） 女性（n=120）最小值3.60 3.97 1.81 13.77最大值4.90 5.32 2.82 28.80 x±s 4. 4. 2. 19.最小值3.20 3.46 1.79 9.48最大值4.82 4.84 2.56 21.14 x±s 3. 4. 2. 14.
表5 单指标判别方程及留一交叉验证的判别准确率Tab.5 The accuracy rate of the univariate discriminant function and leave-one-out cross validation注：y0代表男性；y1代表女性；x1表示髌骨长；x2表示髌骨宽；x3表示髌骨厚；x4表示髌骨体积。测量指标髌骨长髌骨宽髌骨厚髌骨体积判别方程y0=-124.768+57.490x1；y1=-98.500+51.043x1 y0=-155.240+67.034x2；y1=-125.515+60.244x2 y0=-99.675+82.870x3；y1=-83.508+75.801x3 y0=-28.817+2.824x4；y1=-16.467+2.115x4判别准确率/%男性83.8 79.2 70.8 80.0女性80.0 80.8 72.5 82.5总体82.0 80.0 71.6 81.2
表6 多指标判别方程及留一交叉验证的判别准确率Tab.6 The accuracy rate of multivariate discriminant function and leave-one-out cross validation注：y0代表男性；y1代表女性；x1表示髌骨长；x2表示髌骨宽；x3表示髌骨厚；x4表示髌骨体积。方法全指标逐步判别方程y0=-605.556+++；y1=-576.963+++ y0=-171.063+27.137x1+48.494x2；y1=-137.179+23.299x1+44.326x2判别准确率/%男性80.8 83.8女性80.0 79.2总体80.4 81.6
3 讨论
性别推断作为法医学个体识别中的重要组成内容，一直以来都是国内外专家学者研究的热点之一。目前，国内外已有大量利用颅骨、骨盆以及四肢长骨进行性别推断的相关研究[7-11]。研究[12]结果表明，利用颅骨进行性别推断的准确率可达92%，利用骨盆判断性别的准确率可达95%，同时利用这两种骨骼判断性别的准确率可达98%，而如果整个人体骨骼都保存完整，利用全部骨骼进行性别推断的准确率可高达100%。但在法医学实践中，经常会遇到颅骨和骨盆遭到破坏，甚至缺失的情况。因此，探索其他骨骼在法医学性别推断中的应用价值就显得尤为重要。
法医学性别推断主要采用2种方法，包括肉眼形态差异观察法和骨骼测量分析法。通过肉眼观察骨骼的形态差异进行性别推断的方法较为简单、快速，但准确率较低，且存在较大的主观性。通过对骨骼进行测量，同时结合统计学分析建立的判别函数法无需具备法医学的相关专业知识，操作简单且判别结果不受个体的主观性影响，相对较客观准确。因此，后者一直是国内外专家学者进行性别推断采用的主要研究方法。
文章来源：《四川建材》 网址: http://www.scjczz.cn/qikandaodu/2021/0305/903.html
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