Судебно-медицинская оценка возраста с использованием трехмерных КТ-изображений грудной клетки
Журнал: Судебно-медицинская экспертиза. 2026;69(2):10-16.
DOI: 10.17116/sudmed20266902110
Прочитано: 604 раза
Резюме
Одной из ключевых задач при производстве судебно-медицинских экспертиз в отношении неизвестных личностей является установление биологического возраста. Подобные задачи достаточно успешно реализуются благодаря развитию научно-технической сферы, а именно — использованию современных средств медицинской визуализации. В настоящей работе описана модель прогнозирования возраста на основе компьютерной томографии (КТ) грудной клетки. В исследование вошли 175 КТ-изображений грудной клетки от лиц мужского и женского пола с возрастным интервалом 18—79 лет. Подлежащие оценке области включали: степень сращения манубриостернального, ксифостернального и костостернальных сочленений. Дифференциацию степеней сращения проводили по разработанной авторской уникальной балльной шкале, подкрепленной эталонными изображениями стадий оссификации стернальных синостозов. По результатам проведенного регрессионного анализа была сформирована математическая модель прогнозирования возраста со средней абсолютной ошибкой 7,28 года для обоих полов.
Ключевые слова
- судебно-медицинская идентификация личности
- определение возраста
- грудина
- компьютерная томография
Дата поступления: 29.12.2025
Дата принятия в печать: 15.01.2026
Дата публикации: 17.04.2026
- Ковалев А.В., Аметрин М.Д., Золотенкова Г.В., Герасимов А.Н., Горностаев Д.В., Полетаева М. П. Судебно-медицинское установление возраста по КТ-сканограммам черепа и краниовертебральной области в сагиттальной проекции. Судебно-медицинская экспертиза. 2018;61(1):21-27. https://doi.org/10.17116/sudmed201861121-27
- Золотенков Д.Д., Огарев Е.В., Валетов Д.К., Нефедова С.М., Золотенкова Г.В., Пиголкин Ю.И. Оценка возраста с использованием КТ коленного сустава и нейросетевых технологий. Судебно-медицинская экспертиза. 2023;66(4):34-40. https://doi.org/10.17116/sudmed20236604134
- Kawashita I, Fukumoto W, Mitani H, Narita K, Chosa K, Nakamura Y, Nagao M, Awai K. Development of a deep-learning algorithm for age estimation on CT images of the vertebral column. Legal Medicine. 2024;69:102444. https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2024.102444
- Imaizumi K, Usui S, Nagata T, Hayakawa H, Shiotani S. Development of an age estimation method for the coxal bone and lumbar vertebrae obtained from post-mortem computed tomography images using a convolutional neural network. Int Journal of Legal Medicine. 2026;140:343-355. https://doi.org/10.1007/s00414-025-03587-y
- Madon NF, Lai PS, Subramaniam K, Singh MKC, Nor FM, Siew SF. Age estimation by cranial suture using postmortem computed tomography images among Malaysian. Turkish Journal of Forensic Medicine. 2023;37(1):5-11. Accessed December 14, 2025. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2725862
- Van Pham C, Lee SJ, Kim SY, Lee S, Kim SH, Kim HS. Age estimation based on 3D post-mortem computed tomography of mandible and femur using convolutional neural networks. PLOS ONE. 2021;16(5):e0251388. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251388
- Shedge R, Kanchan T, Garg PK, Dixit SG, Warrier V, Krishan K. Age estimation from sternebral fusion in an Indian population — A computed tomographic evaluation. Legal Medicine. 2021;53:101951. https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2021.101951
- Türk F, Kaya M, Akhan BM, Çayıröz S, Ilgit E. Sternum age estimation with dual channel fusion CNN model. Computer Science and Information System. 2023:20(1):215-228. https://doi.org/10.2298/CSIS220825054T
- Monum T, Yohsuke M, Prasitwattanaseree S, Yajima D, Chiba F, Torimitsu S, Hoshioka Y, Yoshida M, Urabe S, Oya Y, Iwase H. Age estimation from ossification of sternum and true ribs using 3D post-mortem CT images in a Japanese population. Legal Medicine. 2022;43:101663. https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2019.101663
- Tang Xe, Lu T, Zhou Yc, Zhan Mj, Chen W, Peng Zh, Liu Jh, Gui Yf, Deng Zhh, Fan F. Adult age estimation from the sternum using maximum intensity projection images of CT and data mining in a Chinese population. International Journal of Legal Medicine. 2024;138:961-970. https://doi.org/10.1007/s00414-024-03161-y
- Золотенкова Г.В., Тареева Т.А. Морфология грудины для формирования биологического профиля неопознанного индивида. Судебно-медицинская экспертиза. 2024;67(3):60-66. https://doi.org/10.17116/sudmed20246703160
Рекомендуем статьи по данной теме:
Возможности компьютерной томографии в предоперационной оценке перитонеального карциноматоза у больных раком толстой кишки.Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2026;15(4):48-58
Клинический случай сочетания ревматоидного артрита, дебютировавшего с развития бронхоэктазов.Респираторная медицина. 2026;2(2):56-60
Морфометрия средней носовой раковины как подготовительный этап к хирургическому вмешательству на структурах среднего носового хода.Российская ринология. 2026;34(2):64-73
Сравнительный анализ результатов хирургического лечения пациентов с травматическими повреждениями нижней стенки глазницы с применением трансконъюнктивального, субцилиарного и трансантрального доступов.Российская ринология. 2026;34(2):25-39
Частота встречаемости остеита околоносовых пазух при хроническом риносинусите.Российская ринология. 2026;34(2):6-12
Хирургические нюансы и функциональные исходы кохлеарной имплантации при неполном разделении улитки II типа (Мондини).Вестник оториноларингологии. 2026;91(2):25-30
Скрининг рака легкого в рамках диспансеризации определенных групп взрослого населения. Методические рекомендации.Профилактическая медицина. 2026;29(1-2):9-37
Оценка взаимного расположения элементов височно-нижнечелюстного сустава при анализе компьютерных томограмм.Стоматология. 2026;105(1):58-67
Воспроизводимость результатов судебно-медицинской оценки возраста с использованием рентгенологического метода.Судебно-медицинская экспертиза. 2026;69(1):35-39
Маркеры тяжелого фиброза поджелудочной железы и отдаленные результаты хирургического лечения хронического панкреатита.Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2026;(2):43-50