論文の概要: Towards Automation of Human Stage of Decay Identification: An Artificial Intelligence Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10414v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 21:00:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 17:43:23.883441
- Title: Towards Automation of Human Stage of Decay Identification: An Artificial Intelligence Approach
- Title（参考訳）: 人体識別の段階的自動化に向けて : 人工知能によるアプローチ
- Authors: Anna-Maria Nau, Phillip Ditto, Dawnie Wolfe Steadman, Audris Mockus,
- Abstract要約: 本研究では,人工知能(AI)を用いた2つの共通分解スコアリング手法の自動化の可能性について検討する。
Inception V3 と Xception という2つの一般的なディープラーニングモデルについて,人間の分解画像の大規模なデータセットでトレーニングすることで評価した。
Xceptionモデルは、マクロ平均F1スコアが.878,.881,.702で、頭部、胴体、手足に最高の分類性能を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2048813174244795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Determining the stage of decomposition (SOD) is crucial for estimating the postmortem interval and identifying human remains. Currently, labor-intensive manual scoring methods are used for this purpose, but they are subjective and do not scale for the emerging large-scale archival collections of human decomposition photos. This study explores the feasibility of automating two common human decomposition scoring methods proposed by Megyesi and Gelderman using artificial intelligence (AI). We evaluated two popular deep learning models, Inception V3 and Xception, by training them on a large dataset of human decomposition images to classify the SOD for different anatomical regions, including the head, torso, and limbs. Additionally, an interrater study was conducted to assess the reliability of the AI models compared to human forensic examiners for SOD identification. The Xception model achieved the best classification performance, with macro-averaged F1 scores of .878, .881, and .702 for the head, torso, and limbs when predicting Megyesi's SODs, and .872, .875, and .76 for the head, torso, and limbs when predicting Gelderman's SODs. The interrater study results supported AI's ability to determine the SOD at a reliability level comparable to a human expert. This work demonstrates the potential of AI models trained on a large dataset of human decomposition images to automate SOD identification.
- Abstract（参考訳）: 分解の段階(SOD)を決定することは、死後の間隔を推定し、ヒトの遺骨を特定するために重要である。
現在、この目的のために労働集約型手動スコアリング法が用いられているが、それらは主観的であり、人間の分解写真の大規模なアーカイブコレクションにはスケールしない。
本研究では,人工知能(AI)を用いたMegyesi と Gelderman による2つの一般的な分解スコアリング手法の自動化の可能性について検討した。
Inception V3 と Xception という2つの一般的なディープラーニングモデルについて,人間の分解画像の大規模なデータセットを用いて学習し,頭部,胴体,手足などの解剖学的領域でSODを分類した。
さらに,SOD識別のための人間法医学検査者と比較して,AIモデルの信頼性を評価するためのインターラッター実験を行った。
Xceptionモデルは、平均的なF1スコアが.878、.881、.702が頭、胴体、手足でMegyesiのSODを予測し、.872、.875、.76が頭、胴体、手足で予測した。
インターラター研究の結果は、AIが人間の専門家に匹敵する信頼性レベルでSODを決定する能力を支持した。
この研究は、人間の分解画像の大規模なデータセットに基づいてトレーニングされたAIモデルの可能性を示し、SOD識別を自動化する。
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