Automated Biological Sex Estimation from Two-Dimensional Dental Arch Images Using Deep Learning
本研究表明，利用深度学习可以从无辐射的二维牙弓图像中准确估算生物学性别，其中 EfficientNetB0 达到了 96.39% 的准确率，并强调了犬齿间区域和磨牙间区域是法医学鉴定的关键判别特征。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，你是一名试图破解谜团的侦探，但你留下的唯一线索就是一排牙齿。在法医学领域，确定一个人的性别是识别身份的第一大步。通常情况下，侦探会观察骨盆或头骨，但在火灾或地震等灾难中，这些骨骼往往会化为尘土。然而，牙齿是人体中最坚硬的部分；它们能够承受足以摧毁其他一切事物的热量和压力。长期以来，通过牙齿进行鉴定的唯一方法是使用 X 光。但 X 光是一把双刃剑：它们能提供极高的细节，但也让人们暴露在辐射之下，而且你需要大型且昂贵的机器来进行拍摄。这使得 X 光很难在灾难现场或偏远村庄中使用。因此，科学家们一直在思考：有没有一种方法可以在完全不使用任何辐射的情况下，分辨出牙齿的性别差异？
这篇论文探讨了一个聪明的全新技巧：研究人员不再通过 X 光观察牙齿内部，而是观察整个牙列（即牙弓）的“形状”。把你的牙齿不要看作一颗颗独立的砖块，而要看作一个马蹄形的曲线。研究表明，男性的牙弓往往更宽、更呈矩形；而女性的牙弓通常较窄且更具锥形，几乎像是一个尖顶拱形。研究人员想看看，计算机是否可以通过仅仅观察一张平面的、二维的牙列照片，就能学会识别这些细微的形状差异，而无需使用任何 X 光机。
团队收集了 6,000 张来自 18 至 65 岁成年人的牙弓数字照片。他们将这些照片分为两组：一组用于计算机学习，另一组是它从未见过的“秘密测试”组。然后，他们训练了四种不同类型的人工智能（AI）“大脑”来观察这些照片并猜测性别。这些 AI 大脑就像是具有不同学习习惯的不同学生：一个是简单的定制设计，一个是轻量级的移动友好型模型，一个是深层的复杂模型，还有一个是名为 EfficientNet 的高效现代模型。
结果令人惊喜且令人兴奋。效率最高的模型 EfficientNet 在秘密测试中的正确率达到了 96.39% 左右。这与许多使用 X 光的方法一样好，甚至更好。研究人员还测试了一个更小、更轻的模型 MobileNetV2，其表现几乎完全相同（准确率为 95.88%）。这意义重大，因为 MobileNetV2 小到可以在普通的笔记本电脑甚至功能强大的手机上运行，这意味着它可以在不需要医院沉重设备的野外环境下使用。
论文还检查了 AI 是“如何”做出决策的。通过使用一种特殊的视觉化工具，他们发现 AI 的注意力正集中在人类专家所认为存在差异的地方：犬齿（即“虎牙”）之间的空间以及后磨牙之间的空间。它并不是在随机猜测，而是在观察口腔中生物学特征不同的特定部分。
然而，研究人员谨慎地表示，目前还不至于将其称为一个完成的、完美的解决方案。他们发现，一个过于深层、复杂的 AI 模型表现反而不如那些简单的模型，这可能是因为它被简单照片中缺乏细节的情况所困扰。他们还注意到，他们的数据仅来自一个地方，因此 AI 可能需要在来自世界不同地区的人群中进行测试，以确保它在各地都适用。虽然这项研究证明了无辐射的性别估计是可行且高度准确的，但作者也指出，在这一技术成为灾难受害者识别的标准工具之前，它需要在真实的野外条件下并在更多样化的人群中进行测试。但门扉已经敞开：似乎我们很快就能仅凭笑容的形状，就能安全且无辐射地识别出身份。
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