一、成人颅骨宽度的性别判别分析（论文文献综述）
卜雯卿,韩梦琪,金环,王菲,陈腾,郭昱成[1]（2021）在《牙齿形态学性别差异的法医学研究进展》文中研究说明性别鉴定在法医学中具有重要意义,可以极大地简化未知身份的个体识别。尽管基于骨骼、分子生物学、细胞学等性别鉴定方法已相对成熟,但在碎尸案件中或尸体高度腐烂时,经常无法获取完整的骨骼或软组织进行性别鉴定。而牙齿作为人体最坚硬的组织,可以在极端条件中仍保持相对完整的形态,且具有一定的性别二态性,可用于性别鉴定。目前,基于牙齿进行性别鉴定是法医学研究的主要方向之一,本文通过概括总结既往研究中基于牙齿进行性别鉴定的各种方法及其准确性,了解牙齿性别鉴定的研究进展,以期为后续相关研究提供思路。
于晓童[2]（2021）在《基于CBCT大连地区汉族骨性反成人下颌骨的几何形态测量研究》文中提出
樊轶铖[3]（2021）在《基于深度学习的三维人脸属性识别》文中研究表明
孙慧杰[4]（2021）在《基于深度学习的颅骨民族及性别判别》文中认为颅骨性别、民族鉴定是指依据颅骨确认人的性别和所属民族。颅骨民族和性别鉴定属于法医人类学、考古学领域的热门研究课题,在侦破刑事案件、推进历史文化发掘、医学整容等方面也发挥着重要意义。颅骨三维模型不易获取且数据复杂,本文从降低计算量,提高判别准确率的角度分别针对颅骨民族和性别鉴定进行研究,主要的研究内容与方法创新有以下三个方面:1.基于颅骨形态特征及反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）的民族鉴定根据颅骨形态特征的民族差异,提出颅骨环状边界提取算法,提取颅骨整体轮廓、眼睛及鼻子的边界信息作为特征向量,将其输入BPNN进行民族判别。首先采用[36:12:2]和[36:6:2]两种网络结构和不同的参数进行实验,并通过使用Adam算法和添加L2正则化项对网络进行优化,然后对比实验结果,选择出最优参数组合和网络结构,并且与多种分类方法进行对比,最终加入国外高加索人颅骨数据与汉族和维吾尔族进行三分类判别,以此来验证该方法的普适性。2.结合颅骨特征图像与卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的民族鉴定计算颅骨三维模型的深度、曲率、仰角值,将三个值作为RGB图像的三个通道值生成颅骨特征图像。将该图像作为网络的输入,经过网络训练后可自动提取颅骨特征并进行判别,本文使用了五种经典卷积神经网络结构进行对比,结果表明VGGNet16性能更为优越,因此在该网络基础上通过调整参数对网络进行了优化,从而实现了自动化程度和判别准确率更高的民族判别方法。3.结合多视角颅骨信息与改进的Lenet5的性别判别相比于颅骨民族特征差异,颅骨性别特征差异相对较小。针对此问题,提出结合颅骨多视角特征进行性别鉴定的方法,将三维颅骨模型旋转后投影到二维平面,每个颅骨生成5张不同视角的特征图像,同时输入卷积神经网络。搭建多分支的网络结构,该网络包含5个分支且每个分支结构相同,可通过卷积获得不同视角的颅骨特征后将多个视角特征结合进行判别。分别对完整颅骨和不完整颅骨进行鉴定,实验中在不同学习率下对网络性能进行测试,并针对不完整颅骨,对下颌骨部位缺失的颅骨进行鉴定,充分证明了该方法的通用性。与常见的颅骨性别、民族判别方法相比,本文通过不同的颅骨表示方法,将其输入神经网络,在降低了计算量的同时,提高了准确率和自动化程度,更具有实际应用意义。
汪露[5]（2021）在《骨盆多层螺旋CT在法医学性别、年龄推断中的应用》文中认为第一部分骨盆多层螺旋CT在法医学性别推断中的应用目的应用骨盆多层螺旋CT（multi-slice spiral computed tomography,MSCT）探索胶东半岛地区汉族成年人骨盆的性别差异,并建立性别推断方程。方法回顾性搜集并分析2017年08月至2019年08月青岛大学附属医院154例骨盆三维CT影像学资料,其中男性72例,女性82例。应用多平面重建技术（multi-planar reconstruction,MPR）测量19个线性指标和1个角度指标。采用配对样本T检验判断双侧测量值之间的差异是否具有统计学意义,采用独立样本T检验和Mann-Whitney检验来筛选有意义的性别推断指标,采用Fisher判别分析法建立性别推断方程,并结合留一交叉验证法验证方程的准确性。结果除骶骨宽度,其余变量的性别差异均有统计学意义（P<0.05）,其中男性髂骨高度及宽度、第一骶椎横径及前后径、骶骨高度、髋臼直径、坐骨长度、耻骨联合高度及宽度的平均值均大于女性,而女性的耻骨长度、坐骨大切迹宽度及耻骨下角的平均值均大于男性。单变量判别函数的交叉验证的符合率为59.7%90.3%,以耻骨下角建立的判别方程的综合判定准确率最高,为90.3%。多变量判别函数的交叉验证的符合率为72.7%98.7%。在所有判别方程中,由髂骨高度、耻骨下角、耻骨长度和坐骨大切迹宽度组成的逐步判别方程的准确率最高,达到98.7%。结论应用多螺旋CT MPR技术测量骨盆推断胶东半岛地区汉族成人的性别具有可行性,并能够提供较高的性别判定准确率,这为法医工作者在判定性别时提供了有用的信息和更多的选择方法。第二部分髂骨骨小梁变化在法医学年龄推断中的应用目的应用骨盆多层螺旋CT（multi-Slice spiral computed tomography,MSCT）探索髂骨骨小梁变化在成人年龄推断中的应用价值,并建立成人年龄推断方程。方法回顾性搜集并分析2017年1月至2020年9月青岛大学附属医院680例骨盆三维CT影像学资料,其中男性340例,女性340例,并从中随机抽取50例,其中男性25例,女性25例,作为验证样本。观察第一骶椎和第二骶椎相对缘前端的髂骨横轴位图像,并测量髂骨特定感兴趣区内的骨小梁稀疏区域的占比。采用Wilcoxon秩和检验判断双侧测量值的差异是否具有统计学意义,选用Spearman秩相关评价骨小梁稀疏区域的占比与年龄的相关性,采用多元线性回归法建立基于骨小梁稀疏区域的占比的年龄推断方程,并计算平均误差（mean error,ME）和平均绝对误差（mean absolute error,MAE）评价推断年龄与实际年龄之间的预测误差。结果两性双侧骨小梁稀疏区域的占比值均与年龄呈正相关,相关系数在0.65以上。推断男性年龄的回归方程中决定系数（调整后的R方）为0.621,推断女性年龄的回归方程中决定系数（调整后的R方）为0.615。验证检验显示,ME男性为5.02,女性为3.87;MAE男性为9.56岁,女性为9.84岁。结论探索骨盆CT图像中髂骨骨小梁的变化以推断成人年龄具有一定可行性,其在年龄推断方面具有一定的潜力和指导意义,为实现成人年龄推断提供了新思路。
王世雄[6]（2020）在《基于深度学习的颅骨性别和种族鉴定方法研究与实现》文中进行了进一步梳理随着数据采集技术和计算机技术的发展,以数字化三维颅骨为对象进行颅骨性别和种族的自动化鉴定成为法医学、人类学、考古学等领域内十分重要的研究课题。在颅骨性别和种族的鉴定研究中,按时间划分,主要分为传统鉴定方法和计算机新技术鉴定方法,其中传统鉴定方法主要包括形态学方法和测量方法。由于传统方法需专家参与、人工标定特征点和繁琐的测量操作,存在鉴定结果主观性强、误差大、耗时等问题。而基于计算机新技术能自动化实现颅骨的性别和种族鉴定,不仅缩短了鉴定周期、避免了对颅骨造成二次伤害,还提高了鉴定准确率。因此,针对上述问题,本文提出了一种基于颅骨侧面轮廓与卷积神经网络的颅骨性别鉴定算法,以及一种基于颅骨深度图与卷积神经网络的颅骨种族鉴定算法,并设计开发了颅骨性别和种族鉴定的原型系统。本文研究工作主要包括:（1）设计一种用于神经网络中特征提取的Wide模块。将上层的输出结果经过1×1的卷积核,再分别连接到混合卷积层中的3×3大小的正常卷积核和空洞率为k的空洞卷积核,最终将得到的特征与前一层1×1的特征层进行通道的合并。这种多通道合并的方式采用了稀疏矩阵转化为多个稠密矩阵计算的方式来使网络快速收敛,并且不易过拟合。（2）针对目前颅骨性别鉴定方法的主观性强、准确率不高等问题,提出一种颅骨侧面轮廓结合卷积神经网络的颅骨性别鉴定方法。首先,通过对颅骨数据的一系列预处理,得到训练需要的侧面轮廓图像;然后,使用Wide模块设计的神经网络模型SINet对完整颅骨和破损颅骨的侧面轮廓图进行性别鉴定。实验结果表明,颅骨的侧面轮廓可以很好的代表颅骨的性别特征,本方法对完整颅骨性别鉴定准确率达到96.5%,对四类破损颅骨鉴定准确率分别达到94.5%、87.5%、90.0%和75.0%。（3）针对直接采用颅骨模型进行种族鉴定需要手工标注特征点、准确率不高的问题,提出三维颅骨的两种深度投影表示方法。针对归一化的颅骨三维模型,提出两种深度投影方式:局部深度投影和全局深度投影。局部深度投影是对颅骨的正、侧、底方向与颅骨模型相切位置建立投影面,然后将点到面的距离作为灰度值进行投影。全局深度投影是对颅骨模型建立圆柱形投影面,并将圆柱的中心轴设置为法兰克福坐标系中的Z轴,然后根据点到面的距离作为灰度值进行投影。（4）针对目前颅骨种族鉴定方法的自动化程度低、准确率不高等问题,提出一种颅骨深度图像结合卷积神经网络的颅骨种族鉴定方法。首先,使用本文提出的两种深度投影方式得到颅骨的深度图像;然后,根据SE block和Wide模块搭建用于种族鉴定的网络ANINet;最后将两种深度图像进行结合输入到ANINet中进行模型训练,得到最终的鉴定模型。实验表明,本文提出的方法准确率达到了99.03%。（5）颅骨性别和种族鉴定系统的设计与实现。利用上述提出的方法,设计并实现颅骨性别和种族鉴定原型系统。实验表明,本文设计的系统可以有效地实现颅骨性别和种族的鉴定。
邓爽[7]（2020）在《应用CT测量枕骨大孔推断新疆地区汉族及维吾尔族性别的研究》文中进行了进一步梳理目的:收集新疆地区汉族和维吾尔族人群枕骨大孔CT影像,分析枕骨大孔与两民族性别推断的相关性,获得新的性别判定方程并积累解剖学数据。方法:根据纳入、排除标准选取2018年1月-2019年8月就诊新疆医科大学第一附属医院医学影像中心拍有头颈部CT患者385例,其中汉族男性109例,女性106例,维吾尔族男性74例,女性96例,年龄介于20到80岁之间。测量枕骨大孔矢状面直径和横断面直径,利用公式计算枕骨大孔面积,对各测量指标进行性别差异比较,通过判别分析和二元logistic回归分析,绘制ROC曲线,计算性别判定准确率。结果:枕骨大孔各测量指标呈正态分布,在汉族、维吾尔族人群性别间各测量指标存在统计学差异（p<0.05）,在相同性别中汉族、维吾尔族人群间各测量指标无统计学差异（p>0.05）,Routal面积与Teixeira面积存在统计学差异（p<0.05）。通过判别分析,汉族性别推断总体准确率为63.6%（男性67.6%,女性58.5%）,维吾尔族准确率63.2%（男性63.6%,女性62.8%）。通过二元logistic回归和ROC曲线,在汉族人群中,枕骨大孔矢状面直径是枕骨大孔区域内较好的判别指标,准确率61.8%;维吾尔族人群中枕骨大孔横断面直径是枕骨大孔区域内较好的性别判定指标,准确率62.4%。结论:在新疆地区汉族、维吾尔族人群中,枕骨大孔是一个较为理想的性别推断指标,可以结合其他性别指标以增加性别判定准确率。
杨稳[8]（2019）在《计算机辅助颅骨性别自动识别方法研究》文中研究表明颅骨性别识别是法医人类学的热门研究课题之一,在刑侦、考古、人类学等领域具有重要研究价值。传统的形态学方法和测量法,依赖专家主观经验、测量精度要求高且操作繁琐,导致性别鉴定误差大和鉴定过程复杂耗时。计算机辅助颅骨性别识别不仅有效地缩短了颅骨性别鉴定的周期,避免了测量时对颅骨造成二次破坏,而且识别率高。因此,以三维颅骨作为研究对象,结合图像处理技术和机器学习方法对颅骨进行性别分类研究成为热点。针对传统方法存在的问题,本文提出两种自动化的颅骨性别识别方法,实现三维颅骨的性别识别。本文研究工作主要包括:（1）提出了一种结合统计形变模型和支持向量机的颅骨性别鉴定方法。首先,为了科学有效地建立统计形变模型,需要对所有颅骨样本建立点对应关系,利用TPS算法变形进行全局非刚性粗配准,再使用ICP算法进行精细配准,最终实现所有颅骨配准,建立它们的点对应关系;然后,利用PCA建立颅骨的统计形变模型并求解模型参数,得到颅骨的特征向量;最后,利用支持向量机方法对提取的特征向量降维并设计分类器,实现对颅骨的性别分类。实验结果表明,统计形变模型可以更有效地表征颅骨,能够取得较高的准确率。与以前的方法相比,这种方法不是测量距离或体积相关的变量,而是描述颅骨全局形状变化。当统计形状模型和判别函数建立时,未知颅骨性别的确定变得很容易,不需要专业知识和繁琐的手动测量,还能保证较高的正确率。（2）提出了一种结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定方法。首先,获取颅骨多角度的图像,得到颅骨训练样本集;然后,用改进的CNN获取颅骨特征并计算颅骨图像分别属于男性或女性的概率,挖掘图像内容深度信息;最后,利用最小二乘法进行特征融合获取最优参数,进而构建分类模型,最终实现了完整颅骨和非完整颅骨的性别鉴定并获得较高的识别正确率。实验结果表明,该方法能够获得较优的分类性能。从多角度颅骨图像获取颅骨特征,提高了颅后部分对二态性的影响,有效地减少了由人类视觉和主观因素造成的误差,也减少了时间消耗和繁琐的预处理;与传统机器学习方法相比,深度学习算法更适合大样本数据集,而且它的学习能力强,分类精度高,对噪声数据鲁棒性和容错性较强。
杨稳,刘晓宁,朱菲[9]（2019）在《基于支持向量机的颅骨性别识别》文中指出颅骨性别识别在法医学和颅骨面貌复原等领域具有重要研究意义和应用价值。文中以新疆吐鲁番地区117例维吾尔族成人三维颅骨数字模型为研究对象,首先,对颅骨模型利用自主开发的系统标定78个特征点,其中12个位于颅骨正中矢状面、66个对称分布于颅骨两侧;然后,提取可测量特征和非可测量特征,对可测量特征直接测量,对非可测量特征进行量化表示;最后,利用支持向量机方法对提取的特征向量进行降维并设计分类器,实现对颅骨的性别分类。实验结果表明,将测量特征和非可测量特征结合包含更多的性别识别信息,支持向量机的方法可以很好地实现性别分类,并能提高性别识别精度,利用留一交叉验证进行测试,其中男性识别正确率达90.0%,女性识别正确率达94.7%,平均识别正确率达92.4%。
侯侃[10]（2017）在《山西榆次高校园区先秦墓葬人骨研究》文中研究指明本文的研究材料为山西省考古研究所于2011年进行的山西榆次高校园区考古项目中的小南庄墓地和聂店墓地出土的先秦时期人骨。针对这些人骨材料,结合已有的人类骨骼考古学的理论基础和研究方法,本文进行了古人口学、古病理学、颅骨形态学和古人种学、体型估算和行为重建等方面的研究,并比较详细地介绍了古人口学和古病理学的概念、方法和研究史,讨论了人类骨骼考古学研究中存在的一些理论问题。通过上述研究,本文在一方面为研究晋中地区先秦时期居民的体质特征、健康状况、人口情况、体型和日常行为积累一些基础成果,另一方面为我国人类骨骼考古学理论与方法的构建添砖加瓦。以下分章介绍本文内容。第一章绪论首先,对人类骨骼考古学、生物考古学和体质人类学这三个概念进行辨析,指出本文的研究理念是建立在“人类骨骼考古学”这一概念之上的。其次,认为人类骨骼考古学存在的基础理论主要有进化论与文化生态学、均变论、概率论与统计学这三个方面,此外,对本学科存在的一个重要的理论问题——“骨学悖论”和人骨样本的代表性问题进行了讨论,并简述了人类骨骼考古学的研究逻辑。第二章研究的材料首先介绍了山西榆次高校园区的地理位置与所处的自然环境,并对山西榆次地区的历史沿革、考古发现和晋文化墓葬的考古发现与研究进行了简要回顾。而后,对山西榆次高校园区先秦墓葬的考古发现进行了介绍。最后,结合埋藏学理论,对聂店组样本的骨骼保存情况进行了统计与分析,发现骨骼的保存情况有显着的性别差异。第三章古人口学研究首先阐述了古人口学的概念和国外古人口学的研究简史,指出古人口学的发展历程可以分为五个阶段。其次,从理论、方法和技术层面上对体质人类学中估计人骨样本性别、年龄的方法进行了总结,结合本文所研究的人骨材料的实际情况,指出了性别、年龄鉴定中可能存在的问题,重点介绍了估计成人年龄中存在的困难并介绍和实践了针对此问题的一种方法“转换分析（transition analysis）”。最后,重点针对聂店组样本进行了人口学静态参数（性别与死亡年龄结构）和人口学动态参数（人口增长情况）的分析。第四章古病理学研究首先,介绍了古病理学的概念、研究史和研究方法。第二,对榆次高校园区出土先秦人骨上的古病理现象进行了诊断、统计与分析,主要包括对创伤、骨膜炎、眶顶板筛孔样变和疏松性骨肥厚、脊柱关节病和发育异常与先天性疾病的研究。第三,对口腔疾病进行了统计分析,主要针对聂店组样本分析了生前失牙、龋病、根尖周炎、牙周病和牙釉质发育不全的情况。第四,对聂店组样本存在的颅骨的枕部人工变形和拔除上颌右侧侧门齿的现象进行了简要分析。第五,对本文所研究的材料中能体现人群饮食结构、健康水平和生存压力的几项指征——骨膜炎、眶顶板筛孔样变和疏松性骨肥厚、龋病和牙釉质发育不全进行了对比分析,表明聂店组样本所代表的人群生存压力相对较低、食物结构可能比较多元化、营养状况尚可。第五章颅骨形态学与古人种学研究首先,对非测量性状和测量性状所体现的颅骨的形态进行了分析,表明聂店组和小南庄组的颅面形态不存在明显差异;种系纯度检验表明聂店组样本可能是异种系的,而小南庄组男性可能是同种系的、女性可能是异种系的。其次,与现代人种和现代人群的对比分析表明,两组人群属于亚洲蒙古人种,比较接近东亚类型,其次是南亚类型,面部扁平度较大且阔面的特征却类似北亚类型,与现代华南地区人群比较接近,与北亚人群差异最大。最后,通过对比中国先秦时期的各个古人种类型和黄河中游地区夏商周时期人群,认为聂店组和小南庄组比较接近古中原类型和古华北类型,与山西地区许多两周时期人群类似,体现了这一时期山西地区晋文化和宗周文化、戎狄和华夏族交融的现象。第六章体型估算与行为研究在体型估算方面,依据股骨最大长估算了身高,依据股骨头宽估算了体质量,依据身高和体质量估算了能反映体型的罗氏指数和达氏指数。在行为研究方面,通过对以主要的滑膜关节骨性关节炎、椎骨骨赘病、黄韧带骨化、椎体上下表面多孔性状和施莫尔结节为代表的退行性关节病的研究,和以“Marriotti方法”、“Villotte方法”、“科英布拉方法”记录得到的肌腱、韧带起止点改变的研究,对聂店组和小南庄组样本所代表的人群可能的行为模式进行了尝试性的分析。第七章结语概括全文内容并指出了本文的意义与主要不足。
二、成人颅骨宽度的性别判别分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、成人颅骨宽度的性别判别分析（论文提纲范文）
（1）牙齿形态学性别差异的法医学研究进展（论文提纲范文）
| 1 二维测量方法 |
| 1.1 牙齿照片测量 |
| 1.2 二维X线测量 |
| 2 三维测量方法 |
| 2.1 人工测量 |
| 2.2 数字化三维测量 |
| 3 影响牙齿性别鉴定准确性的因素 |
| 3.1 测量牙位 |
| 3.2 测量指标 |
| 3.3 地域及人群 |
| 3.4 测量数据的处理 |
| 4 总结和展望 |
（4）基于深度学习的颅骨民族及性别判别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 颅骨民族与种族判别 |
| 1.2.2 颅骨性别判别 |
| 1.2.3 基于深度学习的颅面鉴定 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第二章 相关理论基础与技术 |
| 2.1 三维颅骨数据获取与预处理 |
| 2.1.1 颅面CT数据获取 |
| 2.1.2 三维颅骨数据重建及去噪 |
| 2.1.3 颅骨坐标规范化 |
| 2.1.4 三维颅骨数据配准 |
| 2.2 卷积神经网络 |
| 2.2.1 卷积神经网络介绍 |
| 2.2.2 经典卷积神经网络模型 |
| 第三章 基于颅骨形态特征与反向传播神经网络的民族鉴定 |
| 3.1 颅骨形态几何特征提取 |
| 3.1.1 颅骨形态特征分析 |
| 3.1.2 颅骨几何特征提取与表示 |
| 3.2 改进的反向传播神经网络 |
| 3.2.1 主要的网络结构设计 |
| 3.2.2 Re LU激活函数 |
| 3.2.3 交叉熵损失函数 |
| 3.2.4 L2 正则化 |
| 3.2.5 Adam优化器 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 数据集及实验环境 |
| 3.3.2 不同网络结构及参数下的实验结果与分析 |
| 3.3.3 不同分类方法分析比较 |
| 3.3.4 扩展应用到新生成的高加索人颅骨数据 |
| 第四章 结合颅骨特征图像与卷积神经网络的民族鉴定 |
| 4.1 生成颅骨特征图像 |
| 4.1.1 计算三维颅骨深度信息 |
| 4.1.2 计算三维颅骨曲率信息 |
| 4.1.3 计算三维颅骨仰角信息 |
| 4.2 基于卷积神经网络的民族鉴定 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 不同参数下的实验结果与分析 |
| 4.3.2 不同网络结构的对比 |
| 4.3.3 扩展应用到新生成的高加索人颅骨数据 |
| 第五章 结合多视角颅骨信息与改进的Lenet-5 的性别判别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 改进的Le Net-5 网络的架构设计 |
| 5.2.1 整体网络结构搭建 |
| 5.2.2 主要处理层的构建 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 基于完整颅骨的实验结果与分析 |
| 5.3.2 基于不完整颅骨的实验结果与分析 |
| 5.3.3 不同方法分析比较 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）骨盆多层螺旋CT在法医学性别、年龄推断中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第一部分 骨盆多层螺旋CT在法医学性别推断中的应用 |
| 研究对象与方法 |
| 1 研究对象 |
| 2 检查设备 |
| 3 图像的测量与评估 |
| 3.1 测量指标 |
| 3.2 测量方法 |
| 4 统计学分析 |
| 结果 |
| 1 样本基本情况 |
| 2 一致性检验 |
| 3 方程建立及回代检验 |
| 讨论 |
| 第二部分 髂骨骨小梁变化在法医学年龄推断中的应用 |
| 研究对象与方法 |
| 1 研究对象 |
| 2 检查方法 |
| 3 图像的处理与计算 |
| 4 统计分析 |
| 结果 |
| 1 样本基本情况 |
| 2 一致性检验与相关性检验 |
| 3 回归方程建立及验证检验 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 应用骨盆CT成像推断性别、年龄的研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 缩略词表 |
| 致谢 |
（6）基于深度学习的颅骨性别和种族鉴定方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 颅骨性别鉴定国内外现状 |
| 1.2.2 颅骨种族鉴定国内外现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第二章 颅骨三维模型的获取及归一化 |
| 2.1 颅骨CT数据的获取与重建 |
| 2.1.1 颅骨CT数据的获取 |
| 2.1.2 颅骨CT数据的重建 |
| 2.2 颅骨坐标归一化 |
| 2.2.1 法兰克福坐标系 |
| 2.2.2 颅骨法兰克福坐标归一化 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于颅骨侧轮廓与卷积神经网络的颅骨性别鉴定 |
| 3.1 颅骨侧面轮廓获取 |
| 3.1.1 轮廓提取技术 |
| 3.1.2 颅骨轮廓提取 |
| 3.2 卷积神经网络 |
| 3.2.1 卷积神经网络概述 |
| 3.2.2 数据增强与批归一化技术 |
| 3.2.3 激活函数 |
| 3.2.4 优化算法 |
| 3.2.5 网络结构优化 |
| 3.2.6 双线性池化 |
| 3.3 性别鉴定网络SINet |
| 3.3.1 Wide模块 |
| 3.3.2 SINet |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 完整颅骨实验结果与分析 |
| 3.4.2 破损颅骨实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于颅骨深度图与卷积神经网络的颅骨种族鉴定 |
| 4.1 颅骨深度图像获取 |
| 4.1.1 颅骨局部深度图像获取 |
| 4.1.2 颅骨全局深度图像获取 |
| 4.2 种族鉴定网络ANINet |
| 4.2.1 SE block |
| 4.2.2 ANINet |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 局部投影方式的结果与分析 |
| 4.3.2 全局投影方式的结果与分析 |
| 4.3.3 两种方式结合的结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统设计与实现 |
| 5.1 颅骨性别和种族鉴定系统原型设计 |
| 5.1.1 系统可行性分析 |
| 5.1.2 系统需求分析 |
| 5.1.3 开发环境介绍 |
| 5.1.4 系统功能设计 |
| 5.2 颅骨性别和种族鉴定系统流程 |
| 5.3 颅骨性别和种族鉴定系统操作展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 本文总结 |
| 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
（7）应用CT测量枕骨大孔推断新疆地区汉族及维吾尔族性别的研究（论文提纲范文）
| 中英文缩略词对照表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 研究内容与方法 |
| 1 研究对象 |
| 2 研究内容与方法 |
| 3 质量控制 |
| 4 统计学方法 |
| 5 技术路线图 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 导师评阅表 |
（8）计算机辅助颅骨性别自动识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 颅骨三维模型重构及预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 颅骨CT数据的获取与预处理 |
| 2.2.1 CT数据的采集 |
| 2.2.2 CT数据的处理 |
| 2.3 颅骨三维模型重构及预处理 |
| 2.3.1 三维颅骨重构 |
| 2.3.2 三维颅骨模型预处理 |
| 2.4 颅骨坐标规格化 |
| 2.4.1 法兰克福坐标系 |
| 2.4.2 颅骨坐标校正 |
| 2.4.3 尺度归一处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 结合统计形变模型和支持向量机的颅骨性别鉴定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 稠密点对应 |
| 3.2.1 稠密点对应概述 |
| 3.2.2 建立稠密点对应关系 |
| 3.3 统计形状模型 |
| 3.3.1 统计形变模型构建 |
| 3.3.2 统计形状模型匹配 |
| 3.4 支持向量机 |
| 3.4.1 支持向量分类器 |
| 3.4.2 核函数及最优参数选择 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 配准算法结果及对比分析 |
| 3.5.2 性别鉴定结果及对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 结合改进卷积神经网络和最小二乘法的颅骨性别鉴定 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 颅骨图像获取 |
| 4.3 改进的卷积神经网络 |
| 4.3.1 卷积神经网络的结构 |
| 4.3.2 卷积神经网络的训练过程 |
| 4.3.3 改进的卷积神经网络应用于颅骨性别鉴定 |
| 4.4 最小二乘法 |
| 4.4.1 最小二乘法概述 |
| 4.4.2 最小二乘法应用于颅骨性别鉴定 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 完整颅骨性别鉴定结果 |
| 4.5.2 不完整颅骨性别鉴定结果 |
| 4.5.3 对比实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
（9）基于支持向量机的颅骨性别识别（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 颅骨特征提取 |
| 2.1 特征点定义与标定 |
| 2.2 可测量特征提取 |
| 2.3 非可测量特征量化 |
| 3 支持向量机 |
| 3.1 支持向量分类机 |
| 3.2 核函数及最优参数选择 |
| 4 实验结果与分析 |
| 5 结束语 |
（10）山西榆次高校园区先秦墓葬人骨研究（论文提纲范文）
| 论文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文的研究理念 |
| 1.2 人类骨骼考古学研究的理论基础 |
| 1.2.1 进化论与文化生态学 |
| 1.2.2 均变论 |
| 1.2.3 概率论与统计学 |
| 1.2.4 骨学悖论与人骨样本的代表性问题 |
| 1.2.5 人类骨骼考古学研究的逻辑 |
| 1.2.6 小结 |
| 1.3 人骨观察与记录的标准 |
| 第二章 研究的材料 |
| 2.1 山西榆次高校园区先秦墓葬的地理位置与自然环境 |
| 2.2 山西榆次地区的历史沿革、考古发现与晋文化的考古学研究 |
| 2.2.1 历史沿革 |
| 2.2.2 山西榆次地区的考古发现 |
| 2.2.3 晋文化墓葬的考古发现与研究 |
| 2.3 山西榆次高校园区先秦墓葬的考古发现 |
| 2.3.1 山西中医学院墓地（小南庄战国墓地） |
| 2.3.2 山西传媒学院墓地（聂店墓地） |
| 2.4 人骨材料的保存情况 |
| 2.4.1 人类骨骼考古研究中的埋藏学 |
| 2.4.2 聂店墓地人骨保存情况的分析 |
| 第三章 古人口学研究 |
| 3.1 古人口学概况 |
| 3.1.1 古人口学的概念 |
| 3.1.2 国外古人口学研究简史 |
| 3.2 对研究材料的性别、年龄的估计 |
| 3.2.1 判断性别的方法 |
| 3.2.2 估计年龄的方法 |
| 3.2.3 对山西榆次高校园区出土先秦人骨的性别、年龄估计 |
| 3.3 基本的人口学静态参数研究 |
| 3.3.1 小南庄墓地战国墓葬人骨的性别、年龄 |
| 3.3.2 聂店墓地周代墓葬人骨的性别、年龄结构研究 |
| 3.4 聂店墓地人口学动态参数的估计和相关问题的讨论 |
| 3.4.1 平均死亡年龄的含义和生命表法的缺陷 |
| 3.4.2 对人口增长情况的估计 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 古病理学研究 |
| 4.1 古病理学概要 |
| 4.1.1 古病理学的概念 |
| 4.1.2 古病理学研究简史 |
| 4.1.3 古病理学的研究方法 |
| 4.2 山西榆次高校园区先秦人骨古病理现象的统计与分析 |
| 4.2.1 创伤 |
| 4.2.2 骨膜炎与骨膜反应 |
| 4.2.3 眶顶板筛孔样变和疏松性骨肥厚 |
| 4.2.4 脊柱关节病 |
| 4.2.5 发育异常和先天性疾病 |
| 4.3 山西榆次高校园区先秦人类口腔疾病的统计与分析 |
| 4.3.1 聂店组牙齿的保存情况 |
| 4.3.2 聂店组的生前失牙 |
| 4.3.3 聂店组的龋病及根尖周炎 |
| 4.3.4 聂店组的牙周病 |
| 4.3.5 聂店组的牙釉质发育不全 |
| 4.3.6 小南庄组口腔疾病的统计结果 |
| 4.4 人为因素造成的骨骼和牙齿的改变 |
| 4.4.1 颅骨的人工变形 |
| 4.4.2 拔牙 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 人群健康水平和生存压力的衡量 |
| 4.5.2 骨膜炎、眶顶板筛孔样变和疏松性骨肥厚的对比分析 |
| 4.5.3 口腔健康状况的对比分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 颅骨形态学与古人种学研究 |
| 5.1 颅骨形态学研究 |
| 5.1.1 非测量性状的分析 |
| 5.1.2 测量性状的分析 |
| 5.1.3 种系纯度检验 |
| 5.2 山西榆次高校园区出土先秦人骨与现代人种的对比分析 |
| 5.2.1 与现代人种类型的对比 |
| 5.2.2 与近现代人群的对比 |
| 5.3 山西榆次高校园区出土先秦人骨与其他古代人群的对比分析 |
| 5.3.1 与先秦时期中国古代各人种类型的关系 |
| 5.3.2 与黄河中游地区夏商周时期人群的对比 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 体型估算与行为研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 身高的估算 |
| 6.2.1 方法 |
| 6.2.2 结果 |
| 6.2.3 黄河中游地区古代人群的身高对比 |
| 6.3 体质量的估算 |
| 6.3.1 方法 |
| 6.3.2 结果 |
| 6.3.3 体型指数的计算 |
| 6.4 退行性关节病的研究 |
| 6.4.1 方法 |
| 6.4.2 结果 |
| 6.4.3 讨论 |
| 6.5 肌腱、韧带起止点改变的研究 |
| 6.5.1 方法 |
| 6.5.2 结果 |
| 6.5.3 讨论 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结语 |
| 7.1 全文内容概要 |
| 7.2 本文的意义与不足 |
| 参考文献 |
| 附表一 聂店组、小南庄组全部个体的性别、年龄鉴定结果 |
| 附表二 聂店组采样个体的年龄估计记录 |
| 附表三 颅骨测量项目代号说明 |
| 附表四 小南庄组成年男性个体颅骨测量表 |
| 附表五 小南庄组成年女性个体颅骨测量表 |
| 附表六 聂店组成年男性个体颅骨测量表 |
| 附表七 聂店组成年女性个体颅骨测量表 |
| 图版 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、成人颅骨宽度的性别判别分析（论文参考文献）
- [1]牙齿形态学性别差异的法医学研究进展[J]. 卜雯卿,韩梦琪,金环,王菲,陈腾,郭昱成. 中国法医学杂志, 2021(06)
- [2]基于CBCT大连地区汉族骨性反成人下颌骨的几何形态测量研究[D]. 于晓童. 锦州医科大学, 2021
- [3]基于深度学习的三维人脸属性识别[D]. 樊轶铖. 四川大学, 2021
- [4]基于深度学习的颅骨民族及性别判别[D]. 孙慧杰. 青岛大学, 2021
- [5]骨盆多层螺旋CT在法医学性别、年龄推断中的应用[D]. 汪露. 青岛大学, 2021
- [6]基于深度学习的颅骨性别和种族鉴定方法研究与实现[D]. 王世雄. 西北大学, 2020(02)
- [7]应用CT测量枕骨大孔推断新疆地区汉族及维吾尔族性别的研究[D]. 邓爽. 新疆医科大学, 2020(07)
- [8]计算机辅助颅骨性别自动识别方法研究[D]. 杨稳. 西北大学, 2019(01)
- [9]基于支持向量机的颅骨性别识别[J]. 杨稳,刘晓宁,朱菲. 计算机技术与发展, 2019(02)
- [10]山西榆次高校园区先秦墓葬人骨研究[D]. 侯侃. 吉林大学, 2017(09)