عنوان المقالة:تحديد الطب الشرعي التلقائي باستخدام تجزئة الجيوب الوتدية ثلاثية الأبعاد والتوصيف العميق Automatic Forensic Identification using 3D Sphenoid Sinus Segmentation and Deep Characterization
كمال صواديح ،أحور بلعيد ،دريد بن سالم ،بيير هنري كونزي
المؤلفون بالإنجليزي
Kamal SouadihAhror BelaidDouraied Ben SalemPierre-Henri Conze
الملخص العربي
أبرزت الدراسات البحثية السريرية الحديثة في تحديد الطب الشرعي الاهتمام بالتوصيف التشريحي للجيوب الوتدية. يمكن أن يساهم تحويلها بضغط الهواء ، المعروف جيدًا بأنه متغير للغاية في الدرجات والاتجاهات ، في التعرف الإشعاعي ، خاصةً إذا كانت سجلات الأسنان أو بصمات الأصابع أو عينات الحمض النووي غير متوفرة. في هذا البحث ، نقدم طريقة جديدة لتحديد هوية الشخص تلقائيًا استنادًا إلى ميزات الجيوب الوتدية المستخرجة من صور التصوير المقطعي المحوسب للجمجمة. أولاً ، نقدم طريقة جديدة لإعادة البناء الأوتوماتيكي ثلاثي الأبعاد لنصفي الوتدي والذي يجمع بين طريقة الوسائل الغامضة وعمليات التشكل الرياضي لاكتشاف وتقسيم الكائن محل الاهتمام. ثانيًا ، يتم استخراج ميزات الشكل العميق من كلا نصفي الدم باستخدام نسخة متوسعة متبقية من مشفر تلقائي تلافيفي مكدس. وبالتالي يتم تعيين أقنعة التجزئة الثنائية التي تم الحصول عليها بشكل هرمي في مساحة مضغوطة ومنخفضة الأبعاد مع الحفاظ على تشابهها الدلالي. نستخدم أخيرًا المسافة l2 للتعرف على الجيب الوتدي وبالتالي التعرف على الشخص. حصلت طريقة التعرف على الجيوب الوتدية الجديدة هذه على دقة تحديد بنسبة 100٪ عند تطبيقها على مجموعة بيانات تتكون من 85 مسحًا مقطعيًا مأخوذًا من 72 فردًا.
الملخص الانجليزي
Recent clinical research studies in forensic identification have highlighted the interest in sphenoid sinus anatomical characterization. Their pneumatization, well known as extremely variable in degrees and directions, could contribute to the radiologic identification, especially if dental records, fingerprints, or DNA samples are not available. In this paper, we present a new approach for automatic person identification based on sphenoid sinus features extracted from computed tomography (CT) images of the skull. First, we present a new approach for fully automatic 3D reconstruction of the sphenoid hemisinuses which combines the fuzzy c-means method and mathematical morphology operations to detect and segment the object of interest. Second, deep shape features are extracted from both hemisinuses using a dilated residual version of a stacked convolutional auto-encoder. The obtained binary segmentation masks are thus hierarchically mapped into a compact and low-dimensional space preserving their semantic similarity. We finally employ the l2 distance to recognize the sphenoid sinus and therefore identify the person. This novel sphenoid sinus recognition method obtained 100% of identification accuracy when applied on a dataset composed of 85 CT scans stemming from 72 individuals.
تاريخ النشر
01/04/2019
الناشر
Medical & Biological Engineering & Computing
رقم المجلد
رقم العدد
58
رابط DOI
http://dx.doi.org/10.1007/s11517-019-02050-6
الكلمات المفتاحية
الجيب الوتدي · التشفير التلقائي التلافيفي · التقسيم ثلاثي الأبعاد · الوسيلة الضبابية C · التشكل الرياضي · تحديد الطب الشرعي
كمال صواديح | SOUADIH Kamal | 1347