Semi-automated sex estimation from cochlear shape using clinical CT imaging and OTOPLAN segmentation

Resumen Técnico: Estimación del sexo semiautomatizada a partir de la forma de la cóclea

Planteamiento del problema
La estimación del sexo es un pilar fundamental de la antropología forense y la bioarqueología; sin embargo, los métodos clásicos que dependen de la pelvis y el cráneo suelen ser inaplicables cuando los restos están fragmentados, mezclados o degradados. La parte petrosa del hueso temporal, y específicamente el laberinto óseo dentro de este, ofrece una alternativa resiliente debido a su alta densidad y maduración temprana. Si bien investigaciones previas han demostrado que la forma de la cóclea posee una señal específica de sexo, los métodos existentes de alta precisión (por ejemplo, los de Braga et al., 2019) dependen de imágenes de alta resolución, segmentación manual o semimanual y geomorfometría compleja. Estos requisitos limitan su aplicabilidad rutinaria en los flujos de trabajo clínicos y forenses. El desafío abordado por este estudio es determinar si la estimación del sexo puede lograrse utilizando un flujo de trabajo semiautomatizado compatible con imágenes de TC clínicas estándar y herramientas de segmentación automatizadas, sin sacrificar la robustez.

Metodología
El estudio empleó un análisis retrospectivo de 139 cócleas de 87 individuos adultos con sexo biológico conocido, adquiridas mediante tomografías computarizadas (TC) clínicas de rutina (espesor de corte $\leq$ 0.6 mm). El flujo de trabajo analítico consistió en las siguientes etapas:

1. Extracción de datos: La segmentación coclear se realizó mediante OTOPLAN, una plataforma de software comercial diseñada para la planificación de implantes cocleares. Para cada oído, el sistema exportó:
   • Una trayectoria de la pared lateral 3D representada por 400 puntos de referencia (landmarks).
   • Seis métricas escalares: diámetro coclear, ancho, altura, longitud estimada del conducto coclear (CDL), CDL desde 0 y número de vueltas.
2. Preprocesamiento:
   • Las curvas de la cóclea izquierda se reflejaron para asegurar una dirección de rotación uniforme.
   • Las curvas se trasladaron a su centroide y se escalaron mediante la norma total para aislar la forma del tamaño y la posición.
   • Los valores atípicos (outliers) se eliminaron mediante Análisis de Componentes Principales (PCA).
   • Los datos se dividieron a nivel de paciente (80% entrenamiento, 20% de reserva/holdout) para evitar la fuga de datos (data leakage), asegurando que ambos oídos de un mismo paciente permanecieran en la misma partición.
3. Ingeniería de características:
   • Descriptores geométricos: La curva normalizada se dividió en 19 segmentos. Se calcularon la curvatura ($\kappa$) y la torsión ($\tau$), junto con su razón ($\tau/\kappa$). Los descriptores incluyeron la media, la desviación estándar y las integrales de longitud de arco para cada segmento.
   • Métricas escalares: Se mantuvieron las seis variables escalares derivadas de OTOPLAN.
4. Optimización del modelo:
   • Se utilizó un marco de optimización bayesiana (Optuna) para optimizar conjuntamente las elecciones de preprocesamiento, la construcción de características y los hiperparámetros de clasificación.
   • El objetivo fue maximizar el Área Bajo la Curva ROC (AUC-ROC) mediante validación cruzada de 5 pliegues (5-fold cross-validation) en el conjunto de entrenamiento.
   • Se probaron tres configuraciones de modelos: solo métricas escalares, solo descriptores geométricos y un enfoque combinado.
5. Clasificación: El modelo final fue un clasificador XGBoost entrenado con el conjunto de características combinadas y evaluado una sola vez en el conjunto de reserva independiente ($n=29$).

Resultos clave

• Análisis univariante: Se encontraron diferencias de sexo significativas en cuatro métricas escalares (notablemente el diámetro coclear, $r=0.43$) y diez descriptores de curvatura/torsión. Sin embargo, los tamaños del efecto fueron generalmente de pequeños a moderados, y las distribuciones mostraron un solapamiento sustancial, lo que indica que ninguna métrica individual era suficiente para la clasificación individual.
• Desempeño del modelo:
  • El modelo de solo escalares exhibió un sobreajuste marcado (AUC de validación cruzada 0.82 $\rightarrow$ AUC de reserva 0.59).
  • El modelo de solo geometría generalizó mejor (AUC de reserva 0.69).
  • El modelo combinado (XGBoost) logró el mejor desempeño en el conjunto de reserva independiente ($n=29$):
    • AUC-ROC: 0.77 (IC 95%: 0.55–0.95).
    • Exactitud global (Overall Accuracy): 79.3%.
    • Exactitud balanceada (Balanced Accuracy): 79.1%.
• Importancia de las características: El análisis de importancia por permutación reveló que el diámetro coclear fue la característica dominante. La razón $\tau/\kappa$ a través de varios segmentos espirales proporcionó la señal geométrica secundaria y complementaria. El modelo dependió de la información de tamaño, pero requirió contexto geométrico para evitar el sobreajuste.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores posicionan este trabajo como una prueba de concepto que demuestra que la información de la forma de la cóclea relacionada con el sexo es recuperable de datos de TC clínica de rutina utilizando un flujo de trabajo semiautomatizado y reproducible. El estudio reivindica la siguiente significancia:

• Compatibilidad Clínica y Forense: A diferencia de los métodos de alta precisión que requieren micro-TC o segmentación manual, este enfoque utiliza TC clínica estándar y software automatizado (OTOPLAN), lo que lo hace escalable y no destructivo.
• Utilidad de Adjunto: Los autores declaran explícitamente que la precisión moderada (aprox. 79%) no respalda el uso de este método como una herramienta autónoma para la identificación individual. En su lugar, se propone como un adjunto valioso para el perfilado biológico en casos donde el hueso petroso es el único elemento superviviente (por ejemplo, víctimas de incendios, incidentes de fatalidades masivas o restos degradados).
• Flujo de Trabajo No Destructivo: El método preserva el espécimen para pruebas genéticas posteriores, que siguen siendo el estándar de oro para la identificación en casos altamente degradados.
• Potencial Futuro: Los autores sugieren que el desempeño podría mejorar con imágenes de mayor resolución (por ejemplo, TC de haz cónico o TC de conteo de fotones) y que los resultados actuales representan un límite inferior bajo las condiciones de la imagen clínica contemporánea.

El estudio conclifica que, si bien el método no puede reemplazar las técnicas forenses establecidas, ofrece un indicador probabilístico no invasivo y viable para la estimación del sexo en contextos forenses desafiantes donde los marcadores esqueléticos convencionales están ausentes.