Современные методы определения половой принадлежности по костям посткраниального скелета человека (аналитический обзор)

Аннотация

Введение. Определение половой принадлежности индивидуумов по костям посткраниального скелета – важная задача в палеоантропологии и судебной медицине, при фрагментации или отсутствии костей черепа и таза. Традиционный остеометрический подход, основанный на половом диморфизме размерных характеристик, требует учета популяционной специфичности и непрерывно совершенствуется. Целью данного обзора является систематизация и анализ современных методов определения пола по костям посткраниального скелета, базирующихся на остеометрических данных.

Материалы и методы. В обзоре проведен анализ современных научных публикаций, посвященных методам определения пола по посткраниальному скелету. Рассматриваются три основных методологических подхода: методы, основанные на одномерной статистике (анализ отдельных размерных признаков), методы многомерной статистики (дискриминантный анализ, логистическая регрессия), а также современные технологии, включающие использование данных компьютерной томографии (КТ) для 3D-реконструкций и применение алгоритмов машинного обучения (в частности, глубокого обучения) для анализа изображений костей.

Результаты и обсуждение. Одномерные методы сохраняют практическую ценность благодаря простоте применения и возможности работы с фрагментированным материалом, хотя их точность обычно ниже, чем у многомерных. Многомерные статистические модели, учитывающие комплекс взаимосвязанных признаков, обеспечивают более высокую точность определения пола. Ключевым фактором, влияющим на надежность любого метода, является его популяционная специфичность – применение моделей, разработанных для одной популяции, к другой приводит к значительному снижению точности. Интеграция данных КТ и методов искусственного интеллекта открывает новые перспективы для автоматизации, повышения объективности и выявления новых диагностических признаков.

Заключение. Современные методы определения пола по посткраниальному скелету представляют собой развивающийся инструментарий, где традиционные одномерные подходы эффективно дополняются сложными многомерными моделями и инновационными технологиями. Для обеспечения высокой достоверности результатов необходима разработка и валидация популяционно-специфичных стандартов. Будущее направления связано с дальнейшей интеграцией методов 3D-визуализации и машинного обучения, что позволит повысить точность, скорость и объективность экспертной идентификации.

Благодарности. Исследование выполнено в рамках государственного задания МГУ имени М.В.Ломоносова.

Литература

Пашкова В.И. Очерки судебно-медицинской остеологии. Определение пола, возраста и роста по костям скелета человека. М.: Медгиз. 1963. 156 с.

Смирнов А.В. Определение половой принадлежности по остеометрическим признакам скелетированных ключиц // Здоровье и образование в XXI веке. 2017. № 12. Т. 19. С. 272–276.

Chandrakanth H.V., Kanchan T., Krishan K., Arun M., Kumar G.N. Estimation of age from human sternum: an autopsy study on a sample from South India. Int. J. Legal Med., 2012, 126 (6), pp. 863–868.

Ekizoglu O., Hocaoglu E., Inci E., Karaman G., Garcia-Donas J. et al. Virtual morphometric method using seven cervical vertebrae for sex estimation on the Turkish population. Int. J. Legal Med., 2021, 135 (5), pp. 1953–1964. https://doi.org/10.1007/s00414-021-02510-5

Garoufi N., Bertsatos A., Chovalopoulou M.E., Vlachodimitropoulos D., Villa Ch. Forensic sex estimation using the vertebrae: an evaluation on two European populations. Int. J. Legal Med., 2020, 134, pp. 2307–2318. https://doi.org/ 10.1007/s00414-020-02430-w

He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep residual learning for image recognition. In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 770–778.

Iskan M.Y., Miller-Shaivitz P. Determination of sex from the tibia. Am. J. Phys. Anthropol., 1984, 63, pp. 54–57.

Jeong Y. H., Koo H. N., Kim Y. S., Lee B., Kim S., Shim Y. Using 3D images of Korean's mastoid process to estimate sex: A metric study. Forensic Imaging, 2022, 31, 200527.

Khan M., Gul H., Mansor Nizami S. Determination of Gender from Various Measurements of the Humerus. Cureus, 2020, 12 (1), e6598. https://doi.org/10.7759/cureus.6598

Kim D.I., Lee U.Y., Park S.O., Kwak D.S., Han S.H. Identification using frontal sinus by three-dimensional reconstruction from computed tomography. J. Forensic Sci., 2013, 58 (1), pp. 5–12.

Martos R., Ibáñez O., Mesejo P. Artificial intelligence in forensic anthropology: State of the art and Skeleton-ID project. Methodological and Technological Advances in Death Investigations, 2024, 83–153.

Peleg S., Pelleg Kallevag R., Dar G., Steinberg N., Masharawi Y., et al. New methods for sex estimation using sternum and rib morphology. Int. J. Legal Med., 2020, 134, pp. 1519–1530. https://doi.org/10.1007/s00414-020-02266-4

Santarelli C., Argenti F., Uccheddu F., Alparone L., Carfagni M. Volumetric interpolation of tomographic sequences for accurate 3D reconstruction of anatomical parts. Comput. Methods Programs Biomed., 2020, 194, 105525. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105525

Selvaraju R.R., Cogswell M., Das A., Vedantam R., Parikh D. et al. Grad-cam: visual explanations from deep networks via gradient-based localization. In: IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, pp. 618–626.

Shim Y.T., Kim W.K., Hyun J.Y., Choi S. et al. Sex estimation using humerus volume in a Korean population with varying bone preservation. Sci. Rep., 2025, 15, 29485.

Shim Y.T., Jeong Y.H., Kim Y.S., Aum N., Choi S.G. et al. Estimation of forensic sex based on three–dimensional reconstruction of skull in Korean: non–metric study. Korean J. Leg. Med., 2021, 45 (3), pp. 79–86.

Venema J., Peula D., Irurita J., Mesejo P. Employing deep learning for sex estimation of adult individuals using 2D images of the humerus. Neural Comput. & Applic., 2023, 35, pp. 5987–5998. https://doi.org/10.1007/s00521-022-07981-0

Williams, Belcher R.L., Armelagos G.J. Forensic Misclassification of Ancient Nubian Crania: Implications for Assumptions about Human Variation. Curr. Anthropol., 2005, 46 (2), pp. 340–346.