CT 스캔을 통한 법의학적 안면 재건(FFR)

Robin의 표면 뷰어 소프트웨어를 사용하여 추출된 3D 얼굴 이미지와 3D 재구성된 얼굴 사이의 객관적인 표면 중첩을 통해 각 사례에 대한 얼굴 재구성의 객관적인 평가.

중첩된 이미지 간의 제곱 차이(SSD)는 재구성된 얼굴과 CT 스캔 얼굴의 적합도를 나타내는 지표로 계산됩니다. 그런 다음 측정된 차이는 주관적 평가를 통해 재구성된 각 얼굴에 부여된 점수의 합과 연관됩니다.

자원 봉사자 평가자의 주관적 평가 자원 봉사자 평가자에게 접근하여 재구성된 이미지 결과의 정확성을 평가할 것입니다. 두 그룹의 평가자가 모집됩니다. 첫 번째 평가자는 얼굴 이미지 식별에 대한 전문적인 경험이 있는 전문가(n=5)이고, 두 번째 그룹은 법의학적 얼굴 식별에 경험이 없는 참가자로 구성됩니다. 후자는 QMUL(Queen Mary University of London)의 교직원 및 학생 중에서 모집됩니다(n=20-30). 모든 참가자는 서면 기밀 유지 계약에 서명해야 합니다.

1. 얼굴 풀 테스트 구성 본 연구에서 얼굴 풀 테스트의 목적은 유사한 피험자의 얼굴 풀에서 관찰자가 대상 피험자를 식별하는 능력을 평가하는 것입니다. 얼굴 풀은 대상의 추출된 CT 얼굴을 포함하는 5개 뷰(정면, 오른쪽 측면 및 왼쪽 측면, 오른쪽 3/4 및 왼쪽 3/4)의 컴퓨터 생성 얼굴로 구성되며 이러한 얼굴은 대상 얼굴 재구성과 비교됩니다. 각 관찰자는 재구성된 대상 얼굴과 가장 잘 일치하는 테스트 얼굴에서 하나의 이미지를 선택하라는 요청을 받습니다.
2. 유사성 테스트 구성 이 테스트는 평가/순위 척도를 사용하여 대상 피험자의 얼굴 재구성과 CT 얼굴 간의 유사성을 비교 평가하는 것을 목표로 합니다. 각 관찰자는 대상 CT 얼굴과의 유사성에 따라 재구성된 대상 얼굴을 0에서 10까지 평가하도록 요청받습니다. 여기서 0은 유사성이 없으며 10은 유사성이 가장 높습니다. 모든 사례의 얼굴 재구성은 모든 관찰자가 각 재구성에 대해 부여한 총 유사성 점수에 따라 순위가 매겨집니다.

평가 및 비교를 위해 스피어맨 순위 계수를 통해 결과를 통계적으로 분석합니다.

1. 안면 재구성 순위는 두 관찰자 그룹이 부여하여 법의학적 안면 재구성의 정확성을 평가하는 관찰자의 능력에 대한 얼굴 식별의 이전 경험의 영향을 평가합니다.
2. 얼굴 재구성 순위는 주관적 평가 방법과 객관적 평가 방법에 따라 부여되므로 법의학적 얼굴 재구성의 정확성을 평가할 때 두 방법의 타당성을 비교합니다.