Классификация верхнечелюстных пазух для определения пола и возраста с помощью 23 архитектур искусственного интеллекта

Почему пазухи в ваших щеках важны

Полости в щеках, которые помогают вам дышать и уменьшают вес черепа, могут также содержать подсказки о том, кто вы на самом деле. В этом исследовании изучается, могут ли форма и размер верхнечелюстных пазух — заполненных воздухом полостей по бокам носа — зафиксированные на рутинных стоматологических рентгенах помочь системам искусственного интеллекта (ИИ) оценить пол человека и определить, моложе ли он или старше подросткового возраста. Такие инструменты в будущем могли бы помочь в судебных расследованиях и сопоставлении медицинских записей, когда традиционные методы идентификации отсутствуют или неполны.

Скрытые комнаты внутри вашего лица

Параназальные пазухи — это полые пространства в костях лица и черепа, включая верхнечелюстные кости в щеках. Они помогают увлажнять вдыхаемый воздух, уменьшают массу головы и поддерживают иммунную защиту. Поскольку эти полости растут и изменяются от детства к взрослому возрасту и, как правило, несколько больше у мужчин, их контуры на рентгеновских снимках могут содержать информацию о возрасте и поле. Ранее эти пазухи измеряли вручную или с помощью обычного программного обеспечения, зачастую в трехмерных сканах, с умеренным успехом, но при значительных затратах времени и средств.

Обучение компьютеров читать стоматологические рентгены

В этом исследовании исследователи собрали почти 19 000 панорамных стоматологических радиографий бразильских пациентов в возрасте от 6 до чуть менее 23 лет. Это широкие изогнутые рентгеновские снимки, которые многие получают у стоматолога. Обученные судебные стоматологи вручную обвели прямоугольными рамками левую и правую верхнечелюстные пазухи каждого человека, задав область интереса для компьютера. Затем изображения стандартизировали по размеру и яркости и слегка модифицировали — например, небольшими поворотами или отражениями — чтобы помочь моделям ИИ выучивать устойчивые паттерны, а не запоминать отдельные снимки.

Испытание 23 цифровых «глаз»

Команда протестировала 23 разные системы анализа изображений на основе ИИ, включая классические сверточные нейронные сети (CNN), новые Vision Transformer (ViT и DeiT) и современную модель детекции, известную как YOLOv11. Моделям предстояло решить три задачи: определить пол (мужчина или женщина); классифицировать, является ли человек 15 лет или младше либо старше 15; и распределить в четыре группы, объединяющие пол и возраст (младшие девочки, старшие женщины, младшие мальчики, старшие мужчины). Для объективности данные разделили на обучающие, валидационные и строго отдельные тестовые наборы, а техника пятикратной перекрестной проверки обеспечила, что каждое изображение использовалось в тестировании ровно один раз.

Насколько хорошо показали себя машины

При оценке только пола лучшие модели — две архитектуры Transformer и одна продвинутая CNN — правильно классифицировали примерно 78–81% случаев. Это примерно соответствует лучшим предыдущим методам, но по-прежнему означает, что около одного из пяти человек будет ошибочно классифицирован, что слишком ненадежно, чтобы пазухи использовать как единственный признак. Определение возраста оказалось проще: когда задача сводилась к решению, 15 лет человеку или меньше или больше 15, топовые модели давали правильный ответ примерно в 95% случаев, с отличными результатами как для младшей, так и для старшей групп. Однако при попытке одновременно угадать пол и возраст в четырех категориях точность падала до примерно 73–75%, что показывает: чем более детализирован вопрос, тем сложнее ИИ различать тонкие отличия в виде пазух.

Что это значит для судмедэкспертизы и стоматологии

Во всех трех задачах современные модели на основе Transformer последовательно превосходили большинство традиционных CNN, вероятно, потому что они лучше учитывают всю картину рентгена и улавливают дальнодействующие закономерности в пазухах. YOLOv11, модель, изначально созданная для поиска объектов на изображениях, также показала особенно хорошие результаты, особенно в задачах, связанных с возрастом. Тем не менее авторы подчёркивают, что эти инструменты следует рассматривать сейчас как полезных помощников, а не как самостоятельные решения в реальной судебной практике. Они могут, например, быстро предположить, принадлежат ли неопознанные останки человеку, вероятно младше или старше 15 лет, или дать предварительную оценку пола, которую затем проверят по более надёжным доказательствам, таким как зубы или кости. Для того чтобы чтение пазух щек ИИ могло играть центральную роль в идентификации личности, потребуются дальнейшие исследования с более разнообразными наборами данных, более тонкими возрастными группами и, возможно, трёхмерными сканами.

Цитирование: Anees, W., Silva, R., Khan, A. et al. Maxillary sinus classification for sex and age using 23 artificial intelligence architectures. Sci Rep 16, 5716 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36112-1

Ключевые слова: судебная одонтология, верхнечелюстная пазуха, оценка возраста, оценка пола, глубокое обучение