Potential contribution of periapical radiographic film image processing for forensic identification
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Periapical X-rays are the most common complementary tests in the dental clinic. The indication of image tests in forensic identification depends on the produced X-rays quality. The image processing of conventional radiographs can improve image quality. This study aimed to report the potential contribution of image processing from radiographic films by digitally edited periapical radiographs for case reporting of positive identification. The results of anthropological examinations and dental arches of the victim matched the information transferred by the family of the missing person. The antemortem and postmortem periapical radiographs were digitized on photo scanner (Hewlett-Packard Development Company, HP ScanJet G4050 Photo, United States) and images were processed in Corel PaintShop Pro X4 editing software (Corel Corporation, v14, Canada). The comparison of antemortem and postmortem periapical radiographs digital images allowed to determine 8 concordant points in the contour and delimit the maxillary sinus as well as periodontal and dental structures of the tooth 17. Identification of the individual was possible by digital editing of radiographs in computer software. Editing allowed adjusting image brightness, contrast and sharpness, color temperature and saturation of tooth-jaw structures. Such technological feature effectively contributed to positive identification performed by Forensic Dentistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».