Evaluating the Practical Compatibility of Two Different Facial Soft Tissue Depth Datasets: A Recognition-Based Evaluation Using the Combination Method

Technische Samenvatting: Evaluatie van de Praktische Compatibiliteit van Twee Verschillende Datasets voor Weefseldiepte van het Gelaat

Probleemstelling
Forensische gelaatsreconstructie is een cruciaal instrument voor de identificatie van menselijke skeletresten wanneer positieve identificatiemethoden falen. De nauwkeurigheid van dit proces is sterk afhankelijk van de toepassing van datasets voor de weefseldiepte van het gelaat (Facial Soft Tissue Depth - FSTD). Hoewel er diverse methoden bestaan om deze datasets vast te stellen — waaronder naaldpunctie, tweedimensionale (2D) beeldvorming (radiografie, MRI, CT) en driedimensionale (3D) digitale modellering — is er beperkt praktisch onderzoek naar de compatibiliteit van deze verschillende meetbenaderingen. Eerdere studies hebben statistische verschillen opgemerkt tussen datasets die afkomstig zijn van 2D- en 3D-methoden, maar de praktische impact van deze variaties op de uiteindelijke gelaatsreconstructie en de daaropvolgende herkenning door waarnemers blijft onduidelijk. Deze studie adresseert de kloof tussen de statistische variantie in FSDT-data en de praktische uitkomst van gelaatsherkenning.

Methodologie
De studie maakte gebruik van een herkenningsgebaseerde evaluatie met behulp van de "Combinatiemethode" van 3D handmatige gelaatsreconstructie.

• Subjecten: Het materiaal bestond uit hoofd-CT-scans van drie individuen (twee mannen van respectievelijk 55 en 76 jaar, één vrouw van 28 jaar).
• Datageneratie: Twee afzonderlijke FSTD-datasets werden afgeleid van dezelfde CT-scans voor elk subject: één met behulp van een 2D-meetmethode en de andere met behulp van een 3D-meetmethode. Beide datasets waren gebaseerd op Griekse populatiestandaarden voor volwassenen, gecorrigeerd voor leeftijd en geslacht.
• Reconstructieproces:
  • 3D-printen: De CT-scans werden gesegmenteerd om 3D-schedelmodellen te creëren. Van elke schedel werden twee exemplaren 3D-geprint (met behulp van Ultimaker 3 en Creality Ender-3 printers) om parallelle reconstructie te faciliteren.
  • Approximatie: De auteur, die geen eerdere ervaring had met gelaatsreconstructie, voerde de reconstructies uit onder blinde omstandigheden (onbekend met de identiteiten van de subjecten). Houten markeringen die overeenkwamen met de specifieke FSTD-waarden van ofwel de 2D- of de 3D-dataset, werden op de schedels geplakt op 15 craniale landschappen.
  • Kenmerken: Gelaatsspieren en zacht weefsel werden gemodelleerd met klei die aan de lucht droogt. Ogen werden geplaatst volgens standaardprotocollen, en de neustip en neusbreedte werden ontwikkeld met behulp van gevestigde standaarden. Vanwege ontbrekende delen van de onderste schedel werden monden niet gereconstrueerd, en oren werden weggelaten omdat de evaluatie zich richtte op het frontale aanzicht. Er werden geen leeftijdsgebonden kenmerken (rimpels) of haar toegevoegd om identiteitsaanwijzingen te voorkomen.
• Evaluatie: Zes gelaatsapproximaties (drie subjecten × twee datasets) werden gefotografeerd. Deze werden gepresenteerd aan 55 waarnemers (22 man, 33 vrouw, leeftijdsbereik 18–67) in een "face pool" en een "overeenkomst-beoordelingstest". Waarnemers werden gevraagd een doelpersoon te identificeren uit een reeks afbeeldingen en de overeenkomst te beoordelen op een schaal van 1 (geen overeenkomst) tot 5 (grote overeenkomst).
• Statistische Analyse: De gegevens werden geanalyseerd met SPSS. Chi-kwadraattesten bepaalden of identificaties boven het toevalsniveau plaatsvonden, en frequentieanalyse werd gebruikt voor de beoordelingen van de overeenkomst.

Belangrijkste Resultaten

• Herkenningspercentages: De studie behaalde hoge herkenningspercentages voor alle drie de subjecten, significant boven het toevalsniveau ($p < 0,01$).
  • Approximatie 1 (76-jarige man): 98,18% correcte identificatie.
  • Approximatie 2 (55-jarige man): 83,63% correcte identificatie.
  • Approximatie 3 (28-jarige vrouw): 96,36% correcte identificatie.
• Dataset-compatibiliteit: Het gebruik van twee verschillende FSTD-meetmethoden (2D versus 3D) vormde geen belemmering voor de gelaatsherkenning. Waarnemers herkenden de doelpersonen succesvol, ongeacht welke dataset werd gebruikt voor de reconstructie.
• Overeenkomst-beoordelingen: De meerderheid van de waarnemers beoordeelde de overeenkomst als "nabij" (Score 4) of "groot" (Score 5). Geen enkele waarnemer koos voor "geen overeenkomst" (Score 1) voor de approximaties.
• Demografische factoren: Vrouwelijke waarnemers vertoonden over het algemeen hogere herkenningspercentages dan mannelijke waarnemers, wat consistent is met bestaande psychologische literatuur over biases in gelaatsherkenning.

Belangrijkste Bijdragen

• Praktische Validatie: De studie levert empirisch bewijs dat statistische verschillen tussen 2D- en 3D-FSTD-datasets niet noodzakelijkerwijs leiden tot praktische mislukkingen in forensische gelaatsreconstructie.
• Methodologische Rigor: Door hetzelfde CT-scans, dezelfde beoefenaar en dezelfde schedels te gebruiken voor beide datasets, isoleerde de studie de variabele van de FSTD-meetmethode, waarbij de kwaliteit van de afbeelding en de subjectiviteit van de beoefenaar in de fase van datageneratie werden gecontroleerd.
• Blinde Reconstructie: Het gebruik van een beoefenaar zonder eerdere ervaring in gelaatsreconstructie benadrukt de robuustheid van de methode, zelfs wanneer deze door een novice wordt uitgevoerd, mits standaardprotocollen worden gevolgd.

Betekenis en Claims
Het artikel concludeert dat voor de 3D handmatige Combinatiemethode de keuze tussen 2D- en D3D-FSTD-datasets de herkenning van doelpersonen niet in gevaar brengt. De resultaten suggereren dat de praktische impact van de verschillen tussen deze datasets minimaal is met betrekking tot de uitkomsten van gelaatsherkenning.

De auteurs houden echter een bescheiden standpunt aan met betrekking tot de bredere implicaties:

• Beperkingen: De studie erkent dat het ontbreken van monden en oren in de reconstructies, samen met de onervarenheid van de beoefenaar, de specifieke overeenkomst-beoordelingen kunnen hebben beïnvloed. De afwezigheid van leeftijdindicatoren (rimpels) kan de perceptie van oudere subjecten hebben beïnvloed.
• Omvang: De bevindingen zijn specifief voor de 3D handmatige Combinatiemethode. De auteurs geven expliciet aan dat vergelijkbare resultaten niet zonder verder onderzoek kunnen worden aangenomen voor 3D gecomputeriseerde methoden.
• Afhankelijkheid van de Beoefenaar: De studie bevestigt dat hoewel methoden en standaarden duidelijk zijn beschreven, de nauwkeurigheid en het realisme van de uiteindelijke approximatie afhankelijk blijven van de ervaring en artistieke vaardigheid van de beoefenaar.

Samenvattend demonstreert het artikel dat verschillende FSTD-meetmethodologieën praktisch compatibel zijn voor handmatige gelaatsreconstructie, wat het voortgezet gebruik van diverse datasets in forensische contexten ondersteunt zonder angst voor het compromitteren van het identificatiepotentieel.