Age and sex estimation by cranial and paranasal sinus metric measurements of Turkish citizens using PLS methods
Notice bibliographique
Résumé
‘Identification’, where age and sex estimation are two main components, is one of the important issues of forensic medicine. In particular, sex estimation from skeletal remains and age estimation of unidentified people are frequently encountered. This study aimed to estimate age and sex with radiological imaging of the skull by evaluating cranial CT (computed tomography) images, cranial metric measurements frequently used in the literature, and paranasal sinus measurements. Using cranial CT images of 803 cases, 404 of whom were male (50.3%) and 399 of whom were female (49.7%), between the ages of 10–65, analyzed with PLS (partial least squares) regression model for age estimation, different models were created for sex estimation and statistical results were discussed with the literature. While only cranial metric measurements were able to correctly predict sex at a rate of 77% and only paranasal metric measurements at a rate of 70%, this rate increased to 79% when all measurements were used together. For age estimation, formulas were developed with the four parameters that we found to have the most statistically significant discriminatory power (nasal width, nasal height, right maxillary sinus width and left maxillary sinus depth).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,030 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».