Cудебно-медицинская оценка возраста по изображениям магнитно-резонансной томографии коленного сустава: систематический обзор литературы

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Проблема оценки возраста в реалиях современного общества не только актуальна, но и социально значима. Согласно официальной статистике, в 2021 году зафиксировано рекордное число мигрантов и беженцев — более 89 и 27,1 млн соответственно. Среди них большую часть составляют дети и подростки в возрасте до 18 лет. Данная категория граждан не имеет должных юридических документов, подтверждающих дату их рождения. Именно поэтому в подобных случаях необходимо проводить экспертизу по установлению возраста. С точки зрения безопасности и эффективности магнитно-резонансную томографию считают методом выбора в отношении его оценки. В связи с этим возникает потребность в изучении возможности её применения в качестве метода регистрации и оценки статуса развития исследуемого анатомического участка.

Цель исследования — анализ опубликованных данных о возможности использования результатов магнитно-резонансной томографии коленного сустава для определения стадии эпифизарной оссификации, позволяющей осуществить судебно-медицинскую оценку возраста детей, подростков и молодых людей.

Материалы и методы. Для выполнения работы составлен и зарегистрирован протокол исследования в PROSPERO (регистрационный номер в проспективном реестре систематических обзоров CRD42022344779, 2022). Использовали несколько поисковых систем, а именно PubMed и Web of Science, и базу данных Scopus с целью обеспечения всестороннего обзора текущих знаний. Мы рассматривали статьи на английском языке, опубликованные в период 1985–2021 гг. Поиск литературы осуществляли с применением следующих ключевых слов и сочетаний терминов: «age estimation», «age determination», «knee», «magnetic resonance imaging of the knee».

Результаты. Мы отобрали и детально проанализировали 13 публикаций. Установлены различия опубликованных работ в отношении протоколов исследования магнитно-резонансной томографии, классификаций, используемых для определения стадии эпифизарной оссификации в соответствии с возрастом, специализации исследователей и их стажа работы. Отмечена значимая неоднородность популяционных выборок: различное число субъектов исследования, вариативный возрастной диапазон и неравномерное распределение по отдельным возрастным группам внутри него.

Заключение. Объём информации в опубликованных и отобранных для систематического обзора исследованиях, её разнородность не позволили провести метаанализ полученных авторами результатов, спрогнозировать риск неправильной классификации целевой возрастной группы. Именно поэтому использование результатов магнитно-резонансной томографии коленного сустава для оценки скелетного возраста на сегодняшний момент невозможно рассматривать в качестве объективной доказательной основы.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Дмитрий Дмитриевич Золотенков

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: Zolotenkovaspir@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1224-1077
SPIN-код: 1352-8848
Россия, Москва

Наталья Сергеевна Серова

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: serova_n_s@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-2975-4431
SPIN-код: 4632-3235

д-р мед. наук, профессор, чл.-корр. РАН

Москва

Галина Вячеславовна Золотенкова

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: zolotenkova_g_v@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-1764-2213

д-р мед. наук, доцент

Россия, Москва

Мария Петровна Полетаева

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: poletaeva_m_p@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-0542-100X
SPIN-код: 4910-8281

канд. мед. наук

Россия, Москва

Юрий Иванович Пиголкин

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: pigolkin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5370-4931
SPIN-код: 1426-5903

д-р мед. наук, профессор, чл.-корр. РАН

Россия, Москва

Список литературы

  1. Data and statistics: global trends; [около 3 страниц]. В: The Office of the United Nations High Commissioner for Refugees (UNHCR) [Internet]. Geneva: The Agency, 2001–2024. Режим доступа: https://unhcr.org/globaltrends Дата обращения: 16.12.2024.
  2. European Asylum Support Office. Practical guide on age assessment, second edition: EASO Practical Guides Series. Malta, 2018. 112 p. doi: 10.2847/23618732
  3. Nowotny T., Eisenberg W., Mohnike K. Unbegleitete minderjährige Flüchtlinge: Strittiges Alter – strittige Altersdiagnostik // Dtsch Arztebl. 2014. Vol. 111, N 18. P. A786–A788.
  4. Глыбочко П.В., Пиголкин Ю.И., Николенко В.Н., и др. Судебно-медицинская диагностика возраста. Москва: Издательство ПМГМУ им. И.М. Сеченова, 2016. EDN: VNOIML
  5. Schmeling A., Grundmann C., Fuhrmann A., et al Criteria for age estimation in living individuals // Int J Legal Med. 2008. Vol. 122, N 6. P. 457–460. EDN: CXUSSD doi: 10.1007/s00414-008-0254-2
  6. Schmeling A., Dettmeyer R., Rudolf E., et al. Forensic age estimation: methods, certainty, and the law // Deutsches. Arzteblatt International. 2016. Vol. 113, N 4. P. 44–50. doi: 10.3238/arztebl.2016.0044
  7. Ritz-Timme S., Kaatsch H.J., Marré B., et al. Empfehlungen für die Altersdiagnostik bei Lebenden im Rentenverfahren // Rechtsmedizin. 2002. Vol. 12, N 4. P. 193–194. EDN: BDXRVJ doi: 10.1007/s00194-002-0159-1
  8. Scendoni R., Zolotenkova G.V., Vanin S., et al. Forensic validity of the third molar maturity index (I3M) for age estimation in Russian population // BioMed research international. 2020. Vol. 2020, N 1. P. 1–6. EDN: PABEZP doi: 10.1155/2020/6670590
  9. Angelakopoulos N., De Luca S., Oliveira-Santos I., et al. Third molar maturity index (I3M) assessment according to different geographical zones: a large multi-ethnic study sample // Int J Legal Med. 2023. Vol. 137, N 2. P 403–425. EDN: AIKIRQ doi: 10.1007/s00414-022-02930-x
  10. Wittschieber D., Schulz R., Vieth V., et al. Influence of the examiner’s qualification and sources of error during stage determination of the medial clavicular epiphysis by means of computed tomography // Int J Legal Med. 2014. Vol. 128, N 1. P. 183–191. EDN: RIWXGQ doi: 10.1007/s00414-013-0932-6
  11. Cameriere R., De Luca S., De Angelis D., et.al. Reliability of Schmeling's stages of ossification of medial clavicular epiphyses and its validity to assess 18 years of age in living subjects // Int J Legal Med. 2012. Vol. 126, N 6. P. 923–932. EDN: FJQDTY doi: 10.1007/s00414-012-0769-4
  12. Lopatin O., Barszcz M., Bolechala F., Wozniak K.J. The fusion of ossification centers – a comparative review of radiographic and other imaging modalities of age assessment in living groups of children, adolescents, and young adults // Legal Medicine (Tokyo). 2013. Vol. 61. P. 102185. EDN: CDBDCZ doi: 10.1016/j.legalmed.2022.102185
  13. Dhamo B., Kragt L., Grgic O., et al. Ancestry and dental development: a geographic and genetic perspective // Am J. Phys Anthropol. 2018. Vol. 165, N 2. P. 299–308. doi: 10.1002/ajpa.23351
  14. Cameriere R., Ferrante L., De Angelis D., et al. The comparison between measurement of open apices of third molars and Demirjian stages to test chronological age of over 18-year-olds in living subjects // Int J Legal Med. 2008. Vol. 122, N 6. P. 493–497. EDN: WYRTSS doi: 10.1007/s00414-008-0279-6
  15. Cameriere R., Bestetti F., Velandia Palacio L.A., et al. Carpals and epiphyses of radius and ulna as age indicators using longitudinal data: a Bayesian approach // Int J Legal Med. 2019. Vol. 133, N 1. P. 197–204. EDN: MMNRJC doi: 10.1007/s00414-018-1807-7
  16. Quispe Lizarbe R.J., Solís Adrianzén C., Quezada-Márquez M.M., et al. Demirjian’s stages and Cameriere’s third molar maturity index to estimate legal adult age in Peruvian population // Leg Med (Tokyo). 2017. Vol. 25. P. 59–65. doi: 10.1016/j.legalmed.2017.01.003
  17. Angelakopoulos N., Galić I., Balla S.B., et.al. Comparison of the third molar maturity index (I3M) between left and right lower third molars to assess the age of majority: a multi-ethnic study sample // Int J Legal Med. 2020. Vol. 135, N 6. P. 2423–2436. EDN: WOKKPG doi: 10.1007/s00414-021-02656-2
  18. Scharte P., Vieth V., Schulz R., et.al. Comparison of imaging planes during CT-based evaluation of clavicular ossification: a multi-center study // Int J Legal Med. 2017. Vol. 131, N 5. P. 1391–1397. EDN: YBAXCI doi: 10.1007/s00414-017-1615-5
  19. Tozakidou M., Apine I., Petersen K.U., et.al. Comparison of different iterative CT reconstruction techniques and filtered back projection for assessment of the medial clavicular epiphysis in forensic age estimation // Int J Legal Med. 2020. Vol. 134, N 1. P. 355–361. doi: 10.1007/s00414-019-02214-x
  20. Tozakidou M., Meister R.L., Well L., et.al. CT of the medial clavicular epiphysis for forensic age estimation: hands up? // Int J Legal Med. 2021. Vol. 135, N 4. P. 1581–1587. EDN: CBRWZW doi: 10.1007/s00414-021-02516-z
  21. Schmeling A. Forensische altersdiagnostik bei lebenden im strafverfahren: dissertation. Berlin: Universitätsmedizin Berlin, 2004.
  22. Baumann U., Schulz R., Reisinger W., et al. Reference study on the time frame for ossification of the distal radius and ulnar epiphyses on the hand radiograph // Forensic Sci Int. 2009. Vol. 191, N 1–3. P. 15–18. doi: 10.1016/j.forsciint.2009.05.023
  23. Schmidt S., Baumann U., Schulz R., et al. Study of age dependence of epiphyseal ossification of the hand skeleton // Int J Legal Med. 2008. Vol. 122, N 1. P. 51–54. EDN: KCODLI doi: 10.1007/s00414-007-0209-z
  24. Hisham S., Flavel A., Abdullah N., et al. Quantification of sphenooccipital synchondrosis fusion in a contemporary Malaysian population // Forensic Sci Int. 2018. Vol. 284. P. 78–84. doi: 10.1016/j.forsciint.2017.12.046
  25. Demirturk Kocasarac H., Sinanoglu A., Noujeim M., et al. Radiologic assessment of third molar tooth and spheno-occipital synchondrosis for age estimation: a multiple regression analysis study // Int J Legal Med. 2016. Vol. 130, N 3. P. 799–808. EDN: LCNODR doi: 10.1007/s00414-015-1298-8
  26. Sinanoglu A., Kocasarac H.D., Noujeim M. Age estimation by an analysis of spheno-occipital synchondrosis using cone-beam computed tomography // Leg Med (Tokyo). 2016. Vol. 18. P. 13–19. doi: 10.1016/j.legalmed.2015.11.004
  27. Soliman K.E.A., Al Shehri F., AlThaqufi O.J. Age estimation of epiphyseal union around wrist joint and its correlation with chronological age: A radiological study in Qassim population, Saudi Arabia // Australian Journal of Forensic Sciences. 2022. Vol. 55, N 1. P. 605–620. EDN: IFHEAU doi: 10.1080/00450618.2022.2043437
  28. Sobh Z.K., Mohamed A.S. A Computed Tomographic Analysis of Spheno-Occipital Synchondrosis Ossification for Age Estimation in a Sample of Egyptians // Am J Forensic Med Pathol. 2021. Vol. 42, N 3. P. 235–242. EDN: UTNJLD doi: 10.1097/PAF.0000000000000645
  29. Candan B., Akın S.D., Dilek E.G., Didem K. Analysis of fusion of sphenooccipital synchondrosis using computed tomography in Turkish population // Australian Journal of Forensic Sciences. 2022. Vol. 54, N 6. P 65–74. doi: 10.1080/00450618.2022.2123112
  30. Bayrak S., Göller Bulut D. Relationship between condyle cortication, sphenooccipital synchondrosis, and chronological age // Oral Radiol. 2020. Vol. 36, N 2. P. 190–196. EDN: BHEEXY doi: 10.1007/s11282-019-00398-x
  31. Fan F., Dong X., Wu X., et al. An evaluation of statistical models for age estimation and the assessment of the 18-year threshold using conventional pelvic radiographs // Forensic Sci Int. 2020. Vol. 314. P. 110350. EDN: BBEAVX doi: 10.1016/j.forsciint.2020.110350
  32. Ekizoglu O., Inci E., Erdil I., et al. Computed tomography evaluation of the iliac crest apophysis: age estimation in living individuals // Int J Legal Med. 2016. Vol. 130, N 4. P. 1101–1107. EDN: SIXHOQ doi: 10.1007/s00414-016-1345-0
  33. Tang X., Lu Y., Pang M., et al. An abbreviated scale for the assessment of skeletal bone age using radiographs of the knee // Orthopedics. 2018. Vol. 41, N 5. P. e676-e680. doi: 10.3928/01477447-20180724-03
  34. Welson N.N., Abd El Basset A.S. Age and sex estimation by knee roentgenographic assessment: An Egyptian population study // Journal of Forensic Radiology and Imaging. 2019. Vol. 18. P. 4–10. doi: 10.1016/j.jofri.2019.07.002
  35. Pröve P.L., Jopp-van Well E., Stanczus B., et al. Automated segmentation of the knee for age assessment in 3D MR images using convolutional neural networks // Int J Legal Med. 2019. Vol. 133, N 4. P. 1191–1205. EDN: PXCYFD doi: 10.1007/s00414-018-1953-y
  36. Ottow C., Schulz R., Pfeiffer H., et al. Forensic age estimation by magnetic resonance imaging of the knee: the definite relevance in bony fusion of the distal femoral- and the proximal tibial epiphyses using closest-to-bone T1 TSE sequence // Eur Radiol. 2017. Vol. 27, N 12. P. 5041–5048. EDN: CZSWJZ doi: 10.1007/s00330-017-4880-2
  37. O’Connor J.E., Coyle J., Bogue C., et al. Age prediction formulae from radiographic assessment of skeletal maturation at the knee in an Irish population // Forensic Sci Int. 2014. Vol. 234. P. 188.e1–188.e8. doi: 10.1016/j.forsciint.2013.10.032
  38. O’Connor J.E., Bogue C., Spence L.D., Last J. A method to establish the relationship between chronological age and stage of union from radiographic assessment of epiphyseal fusion at the knee: an Irish population study // J Anatomy. 2008. Vol. 212, N 2. P. 198–209. doi: 10.1111/j.1469-7580.2007.00847.x
  39. O’Connor J.E., Coyle J., Spence L.D., Last J. Epiphyseal maturity indicators at the knee and their relationship to chronological age: results of an Irish population study // Clin Anat. 2013. Vol. 26, N 6. P. 755–767. doi: 10.1002/ca.22122
  40. Mauer M.A., Well E.J., Herrmann J., et al. Automated age estimation of young individuals based on 3D knee MRI using deep learning // Int J Legal Med. 2021. Vol. 135, N 2. P. 649–663. EDN: XWYSLD doi: 10.1007/s00414-020-02465-z
  41. Maggio A. The skeletal age estimation potential of the knee: current scholarship and future directions for research // Journal of Forensic Radiology and Imaging. 2017. Vol. 9. P. 13–15. doi: 10.1016/j.jofri.2017.05.002
  42. Kvist O.F., Dallora A.L., Nilsson O., et al. Comparison of reliability of magnetic resonance imaging using cartilage and T1-weighted sequences in the assessment of the closure of the growth plates at the knee // Acta Radiologica Open. 2020. Vol. 9, N 9. P. 205846012096273. doi: 10.1177/2058460120962732
  43. Krämer J.A., Schmidt S., Jürgens K.U., et al. The use of magnetic resonance imaging to examine ossification of the proximal tibial epiphysis for forensic age estimation in living individuals // Forensic Sci Med Pathol. 2014. Vol. 10, N 3. P. 306–313. EDN: MNZHSJ doi: 10.1007/s12024-014-9559-2
  44. Herrmann J., Säring D., Auf der Mauer M., et al. Forensic age assessment of the knee: proposal of a new classification system using two-dimensional ultrasound volumes and comparison to MRI // Eur Radiol. 2021. Vol. 31, N 5. P. 3237–3247. EDN: SMLIFB doi: 10.1007/s00330-020-07343-1
  45. Hackman L., Black S. Age estimation from radiographic images of the knee // J Forensic Sci. 2013. Vol. 58, N 3. P. 732–737. doi: 10.1111/1556-4029.12077
  46. Gurses M.S., Altinsoy H.B. Evaluation of distal femoral epiphysis and proximal tibial epiphysis ossification using the Vieth method in living individuals: applicability in the estimation of forensic age // Australian Journal of Forensic Sciences. 2020. Vol. 53, N 4. P. 431–447. doi: 10.1080/00450618.2020.1743357
  47. Galić I., Mihanović F., Giuliodori A., et al. Accuracy of scoring of the epiphyses at the knee joint (SKJ) for assessing legal adult age of 18 years // Int J Legal Med. 2016. Vol. 130, N 4. P. 1129–1142. EDN: ILSUNB doi: 10.1007/s00414-016-1348-x
  48. Fan F., Zhang K., Peng Z., et al. Forensic age estimation of living persons from the knee: comparison of MRI with radiographs // Forensic Science International. 2016. Vol. 268. P. 145–150. doi: 10.1016/j.forsciint.2016.10.002
  49. Faisant M., Rerolle C., Faber C., et al. Is the persistence of an epiphyseal scar of the knee a reliable marker of biological age? // Int J Legal Med. 2015. Vol. 129, N 3. P. 603–608. doi: 10.1007/s00414-014-1130-x
  50. El-Din E.A.A., Mostafa H.E.S., Tantawy E.F., El-Shafei D.A. Magnetic resonance imaging of the proximal tibial epiphysis: could it be helpful in forensic age estimation? // Forensic Sci Med Pathol. 2019. Vol. 15, N 3. P. 352–361. EDN: YMZWYF doi: 10.1007/s12024-019-00116-3
  51. Ekizoglu O., Er A., Bozdag M., et al. Forensic age estimation via magnetic resonance imaging of knee in the Turkish population: use of T1-TSE sequence // Int J Legal Med. 2020. Vol. 135, N 6. P. 1–7. EDN: DURUZB doi: 10.1007/s00414-020-02402-0
  52. Dedouit F., Auriol J., Rousseau H., et al. Age assessment by magnetic resonance imaging of the knee: a preliminary study // Forensic Science International. 2012. Vol. 217, N 1-3. P. 232.e1–232.e7. doi: 10.1016/j.forsciint.2011.11.013
  53. Dallora A.L., Berglund J.S., Brogren M. et al. Age assessment of youth and young adults using magnetic resonance imaging of the knee: a deep learning approach // JMIR Med Inform. 2019. Vol. 7, N 4. P. e16291. doi: 10.2196/16291
  54. Dallora A.L., Anderberg P., Kvist O., et al. Bone age assessment with various machine learning techniques: a systematic literature review and meta-analysis // PLoS One. 2019. Vol. 14, N 7. P. e0220242. doi: 10.1371/journal.pone.0220242
  55. Daghighi M.H., Pourisa M., Javanpour-Heravi H., et al. Application of knee MRI in forensic age estimation: a retrospective cohort // Radiography (Lond). 2021. Vol. 27, N 1. P. 108–114. EDN: KZPOHH doi: 10.1016/j.radi.2020.06.019
  56. Chowdhuri S., Das S., Ghosh R. Estimation of Forensic Age from Bony Fusion of Distal Femoral and Proximal Tibial Epiphyses by MRI of the Knee // Brazilian Journal of Forensic Sciences, Medical Law and Bioethics. 2020. Vol. 9. N 2. P. 185–194. EDN: UOJWYL doi: 10.17063/bjfs9(2)y2020185
  57. Cameriere R., Cingolani M., Giuliodori A., et al. Radiographic analysis of epiphyseal fusion at knee joint to assess likelihood of having attained 18 years of age // Int J Legal Med. 2012. Vol. 126, N 6. P. 889–899. EDN: LGHBBQ doi: 10.1007/s00414-012-0754-y
  58. Boeyer M.E., Ousley S.D. Skeletal assessment and secular changes in knee development: a radiographic approach // Am J Phys Anthropol. 2017. Vol. 162, N 2. P 229–240. doi: 10.1002/ajpa.23110
  59. Mauer M., Säring D., Stanczus B., et al. A 2-year follow-up MRI study for the evaluation of an age estimation method based on knee bone development // Int J Legal Med. 2019. Vol. 133, N 1. P. 205–215. EDN: PKZYZS doi: 10.1007/s00414-018-1826-4
  60. Altinsoy H.B., Alatas O., Gurses M.S., Turkmen Inanir N. Forensic age estimation in living individuals by 1.5T magnetic resonance imaging of the knee: a retrospective MRI study // Australian Journal of Forensic Sciences. 2020. Vol. 52, N 4. P. 439–453. doi: 10.1080/00450618.2018.1545868
  61. Alatas O., Altınsoy H.B., Gurses M.S., Balci A. Evaluation of knee ossification on 1.5 T magnetic resonance images using the method of Vieth et al.: a retrospective magnetic resonance imaging study // Rechtsmedizin. 2021. Vol. 31, N 1. P. 50–58. EDN: LGFDPO doi: 10.1007/s00194-020-00432-x
  62. Uygun B., Kaya K., Köse S., et al. Applicability of magnetic resonance imaging of the knee in forensic age estimation // Am J Forensic Med Pathol. 2021. Vol. 42, N 2. P. 147–154. doi: 10.1097/PAF.0000000000000634
  63. Vieth V., Schulz R., Heindel W. et al. Forensic age assessment by 3.0T MRI of the knee: proposal of a new MRI classification of ossification stages // Eur Radiol. 2018. Vol. 28, N 8. P. 3255–3262. EDN: DGCWBR doi: 10.1007/s00330-017-5281-2
  64. Ekizoglu O., Hocaoglu E., Inci E., et al. Forensic age estimation via 3-T magnetic resonance imaging of ossification of the proximal tibial and distal femoral epiphyses: use of a T2-weighted fast spin-echo technique // Forensic Science International. 2016. Vol. 260. P. 102.e1–102.e7. doi: 10.1016/j.forsciint.2015.12.006
  65. Dogaroiu C., Avramoiu M. Correlation between chronological age and the stage of union of the distal femur and proximal tibia epiphyses in a Romanian sample population // Rom J Leg Med. 2015. Vol. 23. P. 171–176. doi: 10.4323/rjlm.2015.171
  66. Aly S.M., Shrestha B., Hong D.J., et al. Identification of age and sex based on knee radiography // Forensic Science International. 2016. Vol. 267. P. 231.e1–231.e7. doi: 10.1016/j.forsciint.2016.08.001
  67. Margalit A., Cottrill E., Nhan D., et al. The spatial order of physeal maturation in the normal human knee using magnetic resonance imaging // J Pediatr Orthop. 2019. Vol. 39, N 4. P. e318–e322. doi: 10.1097/BPO.0000000000001298
  68. Krämer J.A., Schmidt S., Jürgens K.U., et al. Forensic age estimation in living individuals using 3.0 T MRI of the distal femur // Int J Legal Med. 2014. Vol. 128, N 3. P. 509–514. EDN: FCBINB doi: 10.1007/s00414-014-0967-3
  69. Kellinghaus M., Schulz R., Vieth V., et al. Enhanced possibilities to make statements on the ossification status of the medial clavicular epiphysis using an amplified staging scheme in evaluating thin-slice CT scans // Int J Legal Med. 2010. Vol. 124, N 4.P. 321–325. EDN: DHXACF doi: 10.1007/s00414-010-0448-2
  70. Schmeling A., Schulz R., Reisinger W., et al. Studies on the time frame for ossification of the medial clavicular epiphyseal cartilage in conventional radiography // Int J Legal Med. 2004. Vol. 118, N 1. P. 5–8. doi: 10.1007/s00414-003-0404-5
  71. De Tobel J., Bauwens J., Parmentier G.I.L., et al. Magnetic resonance imaging for forensic age estimation in living children and young adults: a systematic review // Pediatr Radiol. 2020. Vol. 50, N 12. P. 1691–1708. EDN: LQFRDT doi: 10.1007/s00247-020-04709-x
  72. Boldsen J.L., Milner G.R., Konigsberg L.W., Wood J.W. Transition analysis: a new method for estimating age from skeletons. В: Hoppa R.D., Vaupel J.W., (eds). Paleodemography: age distributions from skeletal samples. Cambridge University Press: Cambridge, 2002. P. 73–106.
  73. Золотенкова Г.В., Рогачев А.И., Пиголкин Ю.И., и др. Классификация возраста в судебной медицине с использованием методов машинного обучения // Современные технологии в медицине. 2022. Т. 14, № 1. С. 15–24. EDN: WRMKYT doi: 10.17691/stm2022.14.1.02

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Блок-схема PRISMA 2020 для систематического обзора, включающего поиск с использованием базы данных и поисковых систем.

Скачать (237KB)
3. Рис. 2. Результаты магнитно-резонансной томографии коленного сустава в коронарной плоскости, Т2-взвешенные изображения [64]. Стадии оссификации проксимального эпифиза большеберцовой и дистального эпифиза бедренной кости в соответствии с классификацией F. Dedouit и соавт. (2012): а — I стадия; b — II стадия; c — III стадия; d — IV стадия; e — V стадия.

Скачать (129KB)
4. Рис. 3. Результаты магнитно-резонансной томографии коленного сустава в коронарной плоскости: a — T1-взвешенное изображение; b — Т2-взвешенное изображение [63]. Стадии оссификации проксимального эпифиза большеберцовой и дистального эпифиза бедренной кости в соответствии с классификацией V. Vieth и соавт. (2018). TSE —турбо спин-эхо; SPIR — предварительное насыщение сигнала с инверсным восстановлением.

Скачать (432KB)

© Эко-Вектор, 2024



СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 81753 выдано 09.09.2021 г. 
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ЭЛ № ФС 77 – 59181 выдано 03.09.2014
г.



Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах