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Computed Tomography-Based Age and Sex Estimation Through Hyoid Bone Anthropometry and Radiodensity Analysis

660명의 터키인을 대상으로 한 이 회고적 연구는 인류학적 측정, 융합, 방사선 밀도를 포함한 CT 기반의 설골 다차원 분석이 성별 판정(정확도 93.8%)을 위한 매우 정확한 방법이며, 법의학 조사에서 연령 추정을 위한 보조적이지만 정밀도는 다소 낮은 도구임을 입증한다.

원저자: Duran Güralp, Hüseyin BALANDIZ, Uğur BOZLAR, Sait ÖZSOY, Burak KAYA

게시일 2026-08-25

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CC BY 4.0

원저자: Duran Güralp, Hüseyin BALANDIZ, Uğur BOZLAR, Sait ÖZSOY, Burak KAYA

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

신원 미상의 개인을 식별하는 정적인 작업에서, 뼈는 종종 말보다 더 큰 목소리를 냅니다. 시신이 너무 부패하여 지문이나 DNA를 확인할 수 없을 때, 법의학 전문가들은 골격으로 눈을 돌려 사람의 연령과 성별을 밝혀내는 성장, 마모, 변화의 미세한 단서들을 찾습니다. 많은 뼈가 이러한 단서들을 제공하지만, 목에 떠 있는 작은 구조물 하나가 오랫동안 이 조사에서 특별한 위치를 차지해 왔습니다. 설골(hyoid bone)은 혀를 지탱하고 삼키는 것을 돕는 독특한 U자형 연골 및 뼈 조각입니다. 대부분의 뼈와 달리, 이것은 신체의 다른 어떤 뼈와도 직접 연결되지 않고 대신 근육과 인대에 의해 매달려 있습니다. 그 위치와 더불어 시간이 흐름에 따라 별개의 부분들이 서로 융합되는 복잡한 발달 과정 때문에, 과학자들은 이것이 개인의 정체를 밝히는 열쇠를 쥐고 있을 수 있다고 오랫동안 의심해 왔습니다. 그러나 이러한 단서들을 읽어내는 규칙은 종와, 특히 표준적인 방법들이 자주 실패하는 고령층의 경우 불분명한 경우가 많았습니다.

최근 터키의 한 연구팀은 첨단 의료 영상을 사용하여 660명의 설골을 조사함으로써 이 분야에 명확성을 가져오고자 했습니다. 그들은 근육 제거로 인해 왜곡될 수 있는 부검 시의 물리적 표본에 의존하는 대신, 병원에서 부상을 진단할 때 사용하는 것과 같은 유형의 상세한 3D 이미지인 고해 resolution 컴퓨터 단층 촬영(CT) 스캔을 사용했습니다. 연구진은 이 스캔에서 설골을 디지털로 분리함으로써, 뼈의 크기를 측정하고, 부피를 계산하며, 골밀도를 확인하고, 별개의 부분들이 어떻게 융합되었는지 관찰할 수 있었습니다. 그들의 목표는 이러한 구체적인 측정치들이 사람의 성별을 얼마나 신뢰성 있게 알려줄 수 있는지, 그리고 그 성별이 사람의 연령을 어느 정도까지 추정할 수 있는지를 확인하는 것이었습니다.

결과는 설골이 성별을 결정하는 데 강력한 도구임을 확인해주었습니다. 연구진은 남성과 여성 사이에서 명확하고 일관된 차이를 발견했습니다. 평균적으로 남성의 설골은 여성보다 더 크고, 무겁고, 밀도가 높았습니다. 뼈가 차지하는 전체 공간을 나타내는 뼈의 부피는 특히 결정적이었습니다. 연구진이 뼈의 길이, 높이, 너비, 밀도 및 부피 측정을 하나의 분석 모델로 결합했을 때, 그들은 93.8%의 확률로 사람의 성별을 정확하게 식별할 수 있었습니다. 이 높은 수준의 정확도는 설골의 성적 차이가 단순한 미세한 변이가 아니라 근본적이고 신뢰할 수 있는 식별 표지임을 시사합니다.

그러나 연령의 이야기는 더 복잡합니다. 연구진은 설골의 별개 부분들이 서로 결합하는 과정, 즉 융합(fusion)이라 불리는 과정을 살펴보았습니다. 15세에서 18세 사이의 가장 젊은 집단에서는 부분들이 여전히 떨어져 있거나 막 맞닿기 시작하는 경우가 많았습니다. 사람들이 나이가 들면서 이 부분들은 더 완전하게 융합되었습니다. 30대에 접어든 개인들의 경우, 연구진은 초기 분리 단계를 거의 발견하지 못했습니다. 하지만 71세에서 80세 사이의 가장 고령 집단에서도 완전한 융합이 보장되지는 않았는데, 이 연령대의 개인 중 절반 미만에서만 융합이 나타났습니다. 이 발견은 완전히 융합된 뼈가 자동으로 매우 나이가 많음을 의미한다는 생각을 뒤집습니다. 데이터는 융합이 일반적으로 연령에 따라 증가하지만, 완벽한 시계는 아니며, 융합에만 의존하여 특정 연령을 정확히 짚어내는 것은 오해를 불러일으킬 수 있음을 보여주었습니다.

연령을 더 잘 파악하기 위해, 연구팀은 융합 상태를 골밀도 및 크기와 같은 다른 요인들과 결합한 수학적 모델을 개발했습니다. 그들은 이러한 결합된 요인들이 여성의 연령 관련 변화의 거의 절반을, 남성의 경우에는 약 3분의 1을 설명할 수 있다는 것을 발견했습니다. 여성의 경우, 나이가 들면서 골질의 밀도가 눈에 띄게 감소하는 경향을 보였는데, 이는 남성에게서는 덜 두드러진 현상이었습니다. 이러한 통찰에도 불구하고, 연구진은 단 하나의 뼈로 정확한 연령을 추측하려는 시도는 종종 불확실성을 동반하는 작업이라고 결론지었습니다. 대신, 가장 정직하고 유용한 접근 방식은 가능한 연령 범위를 제공하는 것입니다. 이 연구는 설골이 성별을 나타내는 데는 탁월한 지표이지만, 연령 추정에서의 가치는 정확한 숫자가 아닌 개연성 있는 시간대를 제공하는 데 있음을 입증합니다.

터키인들의 대규모 표본을 대상으로 수행된 이 연구는 법의학적 식별이라는 퍼즐의 중요한 조각을 더해줍니다. 이 연구는 설골이 형태와 내부 구조를 모두 포착하는 현대적인 3차원 도구로 분석될 때 강력한 정보원이 된다는 점을 확인시켜 줍니다. 법의학 전문가에게 이는, 골격 유해만 발견되었을 때 목에 있는 그 작은 떠 있는 뼈를 스캔하고 측정하여 새로운 기준에 따라 비교함으로써, 높은 확신을 가지고 성별을 밝히고 현실적인 확실성을 가지고 연령대를 좁힐 수 있음을 의미합니다. 이 연구가 모든 사건을 즉시 해결하는 마법 같은 해결책을 제시하는 것은 아니지만, 미상의 인물을 식별하는 어려운 지형을 항해하기 위한 훨씬 더 명확하고 신뢰할 수 있는 지도를 제공합니다.

기술 요약: 설골의 인체 계측 및 방사선 밀도 분석을 통한 CT 기반 연령 및 성별 추정

문제 제기
사망자의 신원 확인, 특히 부패가 진행되었거나 골격만 남은 경우의 신원 확인은 연령과 성별을 추정하는 데 크게 의존한다. 다양한 골격 랜드마크가 존재하지만, 고령층에서의 연령 추정을 위한 표준화된 방법은 여전히 부족한 실정이다. 목 앞부분에 위치한 U자형 구조물인 설골(hyoid bone)은 다른 뼈와 직접적인 관절을 형성하지 않고 저작 및 호흡에 역할을 한다는 점 때문에 법의학적 식별을 위한 잠재적 도구로 연구되어 왔다. 선행 연구들은 설골의 인체 계측치, 융합 정도, 그리고 방사선 밀도가 성별과 연령에 따라 달라질 수 있음을 시사했으나, 현대적인 3차원(3D) CT 분석을 활용하여 이러한 파라미터를 검증하고 법의학적 적용을 위한 포괄적인 인구 집단 특이적 데이터, 특히 터키 인구에 대한 데이터를 확보할 필요가 있다.

연구 방법
본 회고적 연구는 2021년부터 2024년 사이에 건강과학대학교 굴하네 교육 및 연구 병원에서 획득한 15~80세 사이의 무작위 선정된 660례(여성 330명, 남성 330명)의 경추 CT 스캔을 분석하였다. 사례들은 7개의 연령 그룹(15–18, 19–30, 31–40, 41–50, 51–60, 61–70, 71–80세)으로 분류되었다.

영상 획득 및 처리: 스캔은 Canon, Hitachi, Philips 스캐너를 사용하여 수행되었다. 영상은 3D Slicer™ 소프트웨어(버전 5.10)를 사용하여 3D 모델로 재구성되었다. 골 조직은 130–3500 Hounsfield Units (HU) 임계값을 사용하여 분할되었다.
평가된 파라미터: 10가지 골계측 파라미터가 측정되었다: 체부 길이(CL), 체부 높이(CH), 대각(greater cornua)의 근위 너비(PW) 및 원위 너비(DW), 대각 길이(CML), 전후 길이(HL), 최대 측면 너비(HW). 또한, 설골 체부와 대각 사이의 융합 단계(Stages 0–3)를 분류하였으며, 방사선 밀도(평균 및 최대 HU)와 부피를 계산하였다.
통계 분석: 신뢰도는 급내 상관계수(ICC)와 Kappa 계수를 사용하여 평가되었다. 성별 차이는 독립 표본 t-검정과 연령을 통제하기 위한 공분산 분석(ANCOVA)을 사용하여 분석되었다. 연령 추정에는 단변량 및 단계적 다변량 선형 회귀 분석을 사용하였다. 성별 추정에는 판별 함수 분석을 사용하였다.

주요 결과

성적 이형성: 모든 인체 계측치(원위 너비 제외)와 부피는 여성보다 남성에서 유의하게 컸다 ( $p < 0.001$ ). 방사선 밀도 값은 모든 연령대에서 남성이 유의하게 높았다.
성별 추정 정확도: 10개 변수(CL, CH, DW, CML, HL, HW, 융합 단계, 부피, 평균 HU 포함)를 활용한 결합 판별 함수 모델은 93.8%(남성 91.8%, 여성 95.8%)의 전체 성별 분류 정확도를 달取得했다. 단변량 파라미터 중에서는 부피가 가장 높은 정확도(87.6%)를 보였으며, CL(85.5%)이 그 뒤를 이었다.
연령 추정 및 융합: 융합 단계는 연령에 따라 증가하였다. 30세 이후에는 Stage 0가 나타나지 않았으며, 60세 이후에는 Stage 3가 가장 흔한 패턴이 되었다. 그러나 71–80세 그룹에서도 완전 융합(Stage 3)은 47%에서만 관찰되었는데, 이는 융합 단독으로는 고령 연령을 결정짓는 확정적인 기준이 될 수 없음을 나타낸다.
방사선 밀도 경향: 평균 방사선 밀도는 고령 연령대, 특히 여성에서 유의하게 감소하였다.
회귀 모델: 단계적 다변량 회귀 모델은 여성의 경우(융합 단계, 평균 HU, 우측 CML 사용) 연령 분산의 **47.7%**를 설명하였고, 남성의 경우(융합 단계, 부피, CL 사용) **36%**를 설명하였다.

핵심 기여

높은 정확도의 성별 결정: 본 연구는 터키 인구 집단을 대상으로 93.8%의 정확도를 달성함으로써, 기존의 많은 형태학적 접근법을 능가하는 강력한 다중 파라미터 CT 기반 성별 결정 모델을 확립하였다.
3D 지표의 통합: 선형 측정이나 2D 영상에 의존했던 이전 연구들과 달리, 본 연구는 부피 및 뼈 전체의 방사선 밀도 분석을 위해 3D 분할을 통합하였으며, 성적 이형성이 선형 치수를 넘어 부피 및 밀도 특성까지 확장됨을 입증하였다.
인구 집단 특이적 데이터: 본 연구는 문헌에서 언급된 인구 집단 간 차이를 고려하여, 터키 인구에 특화된 포괄적인 인체 계측 및 방사선 밀도 데이터셋을 제공한다.
정교한 연령 추정 접근법: 본 연구는 융합, 형태, 부피 및 방사선 밀도를 결합한 다변량 모델을 개발하였다. 이 모델들은 연령 예측을 개선하지만, 특히 인구의 상당 부분에서 융합이 불완전하게 나타나는 고령층에서는 정확한 연령 연대보다는 연령 범위를 추정하는 데 더 적합하다는 점을 강조한다.

의의 및 주장
저자들은 설골의 CT 기반 다차원 분석이 성별 결정을 위한 강력한 방법이자 연령 추정을 위한 보조 도구라고 주장한다. 본 연구는 터키 인구에서 뚜렷한 성적 이형성을 입증하여, 설골이 법의학적 신원 확인을 위한 가치 있는 생물학적 지표임을 검증하였다.

연령 추정과 관련하여, 논문은 다변량 모델이 연령 분산의 상당 부분(여성에서 최대 47.7%)을 설명함에도 불구하고, 설명력이 제한적이라는 점을 인정하며 정확한 연령을 제시하기보다는 추정 연령 범위를 제공하는 것이 더 신뢰할 만하다는 신중한 입장을 유지한다. 연구는 형태, 부피, 방사선 밀도 및 융합 상태를 통합하는 다중 파라미터 접근 방식이 단일 파라미터를 개별적으로 평가하는 것보다 더 객관적이고 인구 집단 특이적인 정보를 제공한다고 결론짓는다.

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