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抽象性估计是分析未知骨骼残留的关键要素。椎骨表现出明显的性别差异，并且在常规的形态学估计中已被证明是准确的。这项概念验证研究旨在研究第四腰椎（L4）的单个外围定量计算机断层扫描（PQCT）切片的可能性，即这项研究利用了Terry解剖集合中的总共117个椎骨。有58名男性和59个雌性尸体，所有白人种族，平均死亡年龄为49岁，范围为24至77岁。从L4语料库的中途进行了冠状PQCT扫描。性别估计是在辅助者软件中实现的19个神经网络架构中进行的。在探索架构中，基于LENET5的算法在测试集中达到了86.4％的最高精度。男性的性别特异性分类率为90.9％，女性为81.8％。这一初步发现通过鼓励和指导对基于人工智能的方法的未来研究在性别估算中的未来研究，从椎骨等单个骨骼特征中进行了研究。将快速获得的成像数据与自动深度学习算法结合在一起可能会为法医人类学建立有价值的管道，并在与传统方法结合使用时提供援助。
深度学习 - 估计 - from-a-a-a-a-ferpheral- ...
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