0551-65301891
医童医美王鹏，朱广友，王亚辉，范利华，张国桢，应充亮，程亦斌，陆晓
( 1.苏州大学医学院法医学教研室,江苏苏州215123；2.司法部司法鉴定科学技术研究所上海市法医学重点实验室，上海200063；3.复旦大学附属华东医院放射科，上海200040)
摘要: 目的研制我国当代男性青少年骨关节X 线的法医学骨龄鉴定标准。方法摄取11～20 周岁男性青少年X线片,根据继发骨化中心出现、干－骺闭合的影像学特征将骨发育程度分级, 用SPSS、SAS 软件统计分析。结果大部分指标与年龄呈中度以上相关； 建立了推断年龄的最优多元回归方程及判定是否已满14、16和18 周岁的判别方程。结论选用多部位、多指标综合推断骨龄可提高准确率; 该法适用于国人青少年活体年龄的判定。
关键词: 法医人类学; 年龄测定, 骨骼; 回归分析; 判别分析; 青少年
Assessment of Skeletal Age in Chinese Male Adolescents
WANG Peng1,2, ZHU Guang-you2, WANG Ya- Hui1,2, FAN Li - hua2, ZHANG Guo- zhen3, YING Chongliang2,CHENG Yi-bin2, LU Xiao2
(1. Department of Forensic Medicine, Medical School of Soochow University, Suzhou 215123,China; 2.Shanghai Key Laboratory of Forensic Medicine,Institute of Forensic Science, Ministry of justice, P.R.China, Shanghai 200063, China; 3. Radiology department, Huadong hospital, Fudan University, Shanghai 200040, China)
Abstract: Objective To develop medicolegal expertise standard to assess skeletal age of Chinese male adolescents by joint X- ray. Methods Radiographs of male adolescent aged 11 to 20 years were obtained in Southern, Central, and Eastern China. The bone development process were graded according to morphology characteristics in radiograph based on the appearance of secondary ossification centers and the arrest of epiphysises. All statistical analysis was carried out with SPSS and SAS. Results Most indexes were correlated to age. Optimization multiple regression equation was created to estimate age of adolescent. Discriminatory equations were established to distinguish the age of 14, 16 or 18 years. Conclusion More anatomical site evaluation and more index application can improve the accuracy rate. The methods can be used in age determination by skeleton in Chinese male adolescents.
Key words: forensic anthropology; age determination by skeleton; regression analysis; discriminant analysis; adolescent
骨龄研究从上世纪20 年代开始, 至今已取得了不少突破性进展, 积累了不少方法学经验。但是由于各家研究目的侧重点不同, 加之骨龄标准的时效性、区域性特征以及经济、社会条件等多种因素的制约,到目前为止, 还没有一套较为完备的法医学活体骨龄评定方法, 这给法医实践带来不少困惑。近年来,社会流动人口不断增加, 青少年犯罪案件已成为不可忽视的社会现象。为有效打击犯罪, 同时保护未成年人合法权益, 司法机关在对年龄存有疑议的犯罪嫌疑人定罪量刑时, 往往需要以法医学骨龄鉴定为重要依据。本研究以当前华中、华东及华南地区人群为主要研究对象, 进一步探索综合推断我国青少年骨龄的最优方法。
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 研究对象
从华中、华东及华南三地, 采取分层抽样法获得11～20 周岁男性青少年1 059 例, 拍摄有效X 线片7 393 张。
纳入标准: 身体健康, 营养状况良好, 身高、体质量正常[1]。
排除标准: 参加特殊文体训练者; 服用影响骨骼发育药物史者; 曾有影响骨骼发育疾病史或外伤史者。
1.1.2 摄片部位
拍摄双侧锁骨胸骨端正位片( 吸气末、扩胸状态下) 、左侧肩关节正位、肘关节正位、手、腕关节正位( CHN 法) 、骨盆正位、左侧膝关节正位及踝关节正位。
1.1.3 摄片条件
X 线投照位置以参考文献[2]为标准, X 线摄影装置以200～500 mA、80～100 kV 的机型为基准。
1.1.4 阅片条件
由菲特( 上海) 信息技术有限公司提供MIWORKS5.0.0.6PACS 骨龄阅片软件; 日本EIZO 专业显示器中国公司EIZO RadiForce G20 显示器。
1.2 方法
1.2.1 指标筛选
以骨骺软骨组织学“3 层( 5 区) ”[3]理论为基础,TW 法、CHN 法及席焕久的骨龄分级法等为参照, 借助MIWORKS5.0.0.6 PACS 骨龄阅片软件, 依据骨关节X 线片影像学征象筛选可操作性强、具有实际价值的指标。
1.2.2 观察指标
经筛选, 选用骨骺指标, 并将其设为变量以便统计分析( 表1) 。
1.2.3 阅片参照标准
按照参考文献[4]划分的新的骨发育分级标准阅片, 将结果做Kappa 一致性检验, 并记录数据。
1.2.4 统计方法
数据直接录入SPSS11.0 统计软件数据库内, 然后将数据双遍录入到Epidata2.0 数据库中, 经两遍校对无误后, 将数据转换成SPSS、SAS 数据集。SPSS11.0统计软件包进行统计描述; SAS8.1 进行pearson 和spearman 等级相关分析、proc nlin 过程( 非线性回归过程) 分析、多因素回归模型拟合探索、Fisher’s 线性两类判别分析等统计推断, 再经训练样本及检验样本回代以确定最佳方法。
2 结果
2.1 华南、华中及华东三地研究对象年龄特征结果
从表2 中可以看出, 华南、华中、华东三地样本年龄总体集中在13～18 周岁, 满足对14、16 和18 周岁三个法定年龄段的研究需要。相对华中、华东两地, 华南人群在大年龄段分布较多, 这对研究16、18 周岁人群更有价值。以往研究资料显示锁骨胸骨端、坐骨和髂嵴等指标干- 骺愈合时间比较晚, 故我们选择了一定数量20 周岁左右的样本。身高、体质量在华中、华东两地人群基本相近, 而华南偏大, 这与华南人口年龄偏大有关。在以身高、体质量做多因素分析时, 其结果可能会略受影响。
2.2 相关性研究结果
骨龄是推断个体生物学年龄诸指标中最客观、最好的生物学量尺, 也是最能反映实际生活年龄的指标之一。从表3 中看出, 除了X6、X7、身高( h) 、体质量(m) 以外, 其余指标与年龄均呈中度以上相关( 0.60≤r<0.80, P<0.001) 。
表1 X 线片的骨骺观察指标及变量
关节 | 指标 | 变量 | 关节 | 指标 | 变量 |
胸锁关节 | 锁骨胸骨端骨骺 | X1 | 髋关节 | 髂嵴骨骺 | X15 |
肩关节 | 肱骨近端骨骺 | X2 |
| 坐骨骨骺 | X16 |
锁骨 | 肩峰端骨骺 | X3 |
| 髋臼骨骺 | X17 |
肩胛骨 | 肩峰端骨骺 | X4 |
| 股骨头骨骺 | X18 |
肘关节 | 肱骨内上髁骨骺 | X5 |
| 大转子骨骺 | X19 |
肱骨 | 小头骨骺 | X6 | 膝关节 | 股骨远端骨骺 | X20 |
桡骨 | 头骨骺 | X7 |
| 胫骨近端骨骺 | X21 |
手、腕关节 | 桡骨远端骨骺 | X8 |
| 腓骨近端骨骺 | X22 |
尺骨 | 远端骨骺 | X9 | 踝关节 | 胫骨远端骨骺 | X23 |
第一掌骨 | 骨骺 | X10 |
| 腓骨远端骨骺 | X24 |
第三、五掌骨 | 骨骺 | X11 |
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近节指骨 | 骨骺 | X12 |
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中节指骨 | 骨骺 | X13 |
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远节指骨 | 骨骺 | X14 |
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表2 河南、海南和浙江三地研究对象
男性年龄组构成比分布(%)
年龄组/岁 | 华中 | 华南 | 华东 |
11～ | 7.20 | 0.00 | 0.00 |
12～ | 12.92 | 2.59 | 8.52 |
13～ | 11.44 | 7.04 | 12.56 |
14～ | 10.38 | 6.67 | 11.66 |
15～ | 12.93 | 2.59 | 27.80 |
16～ | 9.96 | 2.59 | 26.01 |
17～ | 12.92 | 5.56 | 12.11 |
18～ | 7.84 | 20.74 | 1.35 |
19～ | 12.08 | 19.63 | 0.00 |
20～21 | 2.33 | 32.59 | 0.00 |
注: χ2=467.7626, P<0.0001
表3 男性年龄、体质量及各骨龄指标pearson 相关系数
观察指标 | 相关系数r | 观察指标 | 相关系数r |
X1 | 0.802) | X14 | 0.741) |
X2 | 0.791) | X15 | 0.862) |
X3 | 0.731) | X16 | 0.812) |
X4 | 0.802) | X17 | 0.641 |
X5 | 0.621) | X18 | 0.751 |
X6 | 0.37 | X19 | 0.771) |
X7 | 0.51 | X20 | 0.771) |
X8 | 0.832) | X21 | 0.781) |
X9 | 0.822) | X22 | 0.812) |
X10 | 0.631) | X23 | 0.802) |
X11 | 0.791) | X24 | 0.701) |
X12 | 0.771) | h | 0.43 |
X13 | 0.802) | m | 0.47 |
注: 1) 中度相关; 2) 为高度相关
2.3 骨发育指标与活体年龄之间的数学模型探索
采用SAS 的proc nlin 单因素过程(非线性回归过程) 探索最佳的活体年龄与各指标之间的数学模型, 为变量变换和多因素模型的探索做准备, 进一步对24 项骨发育指标及身高、体质量进行统计分析, 建立了预测青少年男性骨骼年龄的多元线性回归方程( 表4) 以及判别是否已满14、16 和18 周岁的判别分析方程等数学模型( 表5) 。表4、表5 列出的为本研究预测年龄准确率、综合判别率最高的几个数学模型。
3 讨论
自1926 年Todd[5]首次提出利用骨骼重点标志观察评定骨龄的方法后, 国内外许多专家不懈地致力于活体骨龄推断的研究。我国学者早在1937 年首先观察了儿童手、腕部骨化中心出现的情况, 之后顾光宁等[6-8]也在不断改进评定方法, 但他们主要都是利用手腕骨单部位推测并主要应用于临床医学、体育行业,仍不能完全满足法医学鉴定的要求。为此, 本课题借鉴前人研究方法, 通过选取不同地区、大样本的正常青少年锁骨胸骨端及6 大关节的X 线影像特征进行研究, 参照骨骼发育分级新的划分标准[4], 推导出不同指标与实际年龄之间的多元回归方程以及判定是否符合法定年龄的判别分析方程。
3.1 骨龄指标与生活年龄的关联性
表2 显示: X1、X8、X15 和X22 等骨发育指标与年龄均呈高度显著相关性。其中X1 端指标反映年龄的敏感性在贾静涛[9]研究中已报道; X8 骨骺与年龄的相关度和张绍岩[8]的研究中的权重值代表的意义一致; 席焕久[10] 也报道, X8、X21、X22 等1～5 分级的95%可信区间值逐渐增加, 也反映其有着很好的年龄变化规律;以上诸指标与年龄的相关性和田雪梅[11]的研究结果(R>0.7)完全一致, 也反映了这些骨骼指标变异性小,影像学等级规律较强, 提示我们在阅片时应作为重点观察对象。相反, 相关性较低的肘关节与田雪梅等的研究也基本一致。这可能与肘关节拍摄部位易受影响, 且肘关节联合骺在较小年龄就已闭合有关。除X6、X7、h 及m4 项指标外, 其余指标均呈现中度相关( r>0.5, P
表4 男性多因素模型探索部分结果
数学模型 | 观察指标 | 预测方程 | 调整后决的定系数(Adj- R2) | 均方误差MSE | 准确率/%(±1岁) | 准确率/% (±1.5岁) |
强迫进入(去除地区因素) | X1、X2、X3、X4、X6、X9、X15、h | Y=7.673+0.0154h+0.450X1+0.153X2+0.364X3+0.170X4+0.215X6+0.332X9+0.219X15 | 0.8245 | 1.19363 | 70.59 | 88.24 |
变量变换 | nX1、nX2、nX3、nX4、nX6、nX9、nX15、nh | Y=4.085+0.098nh+0.355nX1+0.128nX2+0.131nX3+0.082nX4+0.145nX6+0.084nX9+0.221nX15 | 0.8490 | 1.02438 | 67.22 | 84.85 |
表5 男性14、16 和18 周岁判别分析方程
年龄/岁 | 判别模型 | 骨骼发育指标 | 判别方程 | 综合判别率/%( 训练样本) | 综合判别率/%( 校验样本) |
14 | 最佳判别模型 | X2、X4、X6、X16、X18、X20、h、m | Y1=-331.891+4.952h-1.314m+4.255X2-4.712X4-7.969X6+0.645X16-7.452X18-6.820X20 Y2=-345.639+5.017h-1.355m+4.607X2-4.119X4-7.183X6+0.993X16-7.066X18-7.398X20 | 75.6 | 100.0 |
84.8 | 66.7 | ||||
16 | 逐步回归模型 | X1、X2、X4、X9 | Y3=-8.443-0.618X1+2.764X2+1.878X4+0.920X9 Y4=-15.940+0.176X1+3.067X2+2.483X4+1.655X9 | 86.6 | 100.0 |
74.0 | 20.0 | ||||
18 | 最佳判别模型 | X1、X3、X8、X9、X15、X19、h、m | Y5=-624.298+7.249h-1.969m-2.274X1+15.385X3-9.447X8+4.729X9+4.689X15+23.011X19 Y6=-631.417+7.243h-1.942m-1.529X1+16.078X3-10.491X8+5.916X9+5.619X15+21.885X19 |
73.5 | |
82.3 | |
注: Y1 表示不超过14 周岁, Y2 表示已超过14 周岁。若Y1>Y2, 则判定年龄不超过14 周岁; 若Y1Y4, 则判定年龄不超过16 周岁; 若Y3Y6, 则判定年龄不超过18 周岁;
3.2 数学模型的确立
采用SAS8.0 统计软件对样本做了多种数学模型探索, 如指标聚类综合模型法、多元回归方程强迫进入法及多元回归方程变量变换法等。应用多元回归法时充分结合专业知识, 尽量将对年龄敏感的骨龄指标、单因素相关系数较大的指标纳入模型分析, 同时考虑调整后的决定系数(Adj- R2) 要尽量大、标准误尽可能小, 而且引入模型的自变量要避免共线性的存在, 模型在生物学上可合理解释等因素。结果显示: 去除地区因素后使指标强迫进入的多元回归方程法与实际年龄拟合度最高, 样本检验准确率达88.24%, 如表5 所示。研究结果的准确率高于牛丽萍[12]的研究; 该方程可为年龄推断的首选方法。1979 年李果珍[13]利用百分位数法研究了1～18 周岁的样本人群, 但是在13～18 岁时的骨骼发育分级比较粗, 等级之间年龄跨度比较大, 其年龄推断的准确率亦较差。2001 年, 田雪梅等[14]首次报道了通过对6 大关节骨发育指标X 线征象的观察, 结合数理统计分析建立了一系列多元回归方程和判别分析方程。但由于其样本来源单一( 河南省周口地区) 、资料相对较少、年龄分组相对较宽、而且没有选取锁骨胸骨端这一指标, 其结果的可靠性有待进一步论证。本研究收集了我国华中、华南、华东三地11～20 周岁1 059 例青少年男性双侧锁骨胸骨端以及左侧肩、肘、腕、髋、膝、踝等6 大关节X 线片, 探索24 项骨骼发育指标及身高、体质量等因素与年龄之间的相关性, 尽量考虑了样本的地区代表性和样本量的充分性, 综合推断活体年龄。结果显示: 多元回归方程预测±1 岁年龄的准确率为70.59%, ±1.5 岁的准确率达88.24%, 相应的, 在田雪梅的研究中未见“准确率”的报道; 但是判定是否已满14、16 和18 周岁判别分析方程的综合判别率略低于田雪梅的研究结果, 其主要原因可能是由骨龄的地区差异所致。这也提示我们, 在进行骨龄推断时, 应将多元回归方程和判别分析等多种方法联合使用, 优势互补, 进一步提高推断结论的准确性。
4 小结
本研究采用大样本的方法, 利用全身各大关节骨骼发育指标与年龄的相关性, 经过各种数学模型探索、筛选后, 初步确立运用多元逐步回归法、Fisher’s两类判别分析法, 并建立相应的数学模型进行活体年龄推断。根据回代检验结果来看, 可以满足最高人民检察院关于“骨龄批复”[15]的规定, 可作为当前青少年活体骨骼年龄的法医学推断的重要参考, 同时也为进一步完善骨龄推断方法提供了新的思路。有专家预测应用“神经网络”的高级统计方法分析、处理数据会得到更好的结果, 这也是继续努力的方向。
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