スペイン人集団における法医学的識別のための顔面軟組織と頭蓋の関係に対する3Dベクトルベースのアプローチ

A 3D vector-based approach to facial soft tissue-cranial relationships for forensic identification in the Spanish population.

抄録

顔面軟部組織の厚さは、頭蓋骨とその上の軟部組織との解剖学的関係を反映する、法医学的頭蓋顔面識別における重要なパラメータである。本研究では、コンピュータ断層撮影データに3次元ベクトルベースのアプローチを適用することにより、スペインの成人集団における頭蓋（クラニオメトリック）ランドマークと顔面（セファロメトリック）ランドマーク間の空間的対応を特徴付ける。健康な459人（男性264人、女性195人、18～60歳）のCTスキャンを解析した。合計12個のセファロおよびクラニオメトリック・ランドマークを選択した。各ランドマークのペアについて、空間座標（X,Y,Z）を抽出し、空間における向きと方向、および骨と皮膚の間の軟組織の厚さに相当する距離を記述するベクトルを計算するために使用した。ほとんどのランドマークで統計的に有意な性差が認められたが、測定誤差の閾値を超えたのは4つだけであった。3Dベクトルアプローチは、直線的な測定値を超えて頭蓋顔面の空間的関係を包括的に表現し、組織分布とランドマークの方向性をより正確に理解することを可能にする。本研究は、スペイン人集団における初のベクトルベースの顔面軟部組織厚さ参照データセットを提示し、頭蓋顔面識別の精度を高め、計算およびAIベースの法医学アプリケーションへの統合を促進する。

Facial soft tissue thickness is a key parameter in forensic craniofacial identification, reflecting the anatomical relationship between the skull and the overlying soft tissues. This study characterizes the spatial correspondence between cranial (craniometric) and facial (cephalometric) landmarks in a Spanish adult population through a three-dimensional vector-based approach applied to computed tomography data. CT scans from 459 healthy individuals (264 males, 195 females; aged 18-60 years) were analyzed. A total set of 12 cephalometric and craniometric landmarks were selected. For each pair of landmarks, the spatial coordinates (X, Y, Z) were extracted and used to compute vectors describing both the orientation and direction in space, as well as the distance corresponding to soft tissue thickness between bone and skin. Statistically significant sex differences were found for most landmarks, but only four exceeded the measurement error threshold. The 3D vectorial approach provides a comprehensive representation of craniofacial spatial relationships beyond linear measurements, allowing a more precise understanding of tissue distribution and landmark orientation. This study presents the first vector-based facial soft tissue thickness reference dataset for the Spanish population, enhancing the accuracy of craniofacial identification and its integration into computational and AI-based forensic applications.