目录
第1章绪论001
第1节法医学活体年龄推断研究进展001
一、概述001
二、研究方法与进展001
第二节法医影像技术007
一、X线技术007
二、CT技术010
三、磁共振成像技术016
四、超声技术018
五、骨密度技术022
六、放射性核素显像技术024
第三节活体年龄研究指标027
一、骨的形态变化027
二、骨的组织学变化030
三、骨骺发育指标031
四、牙齿指标032
五、分子生物学指标034
第四节年龄与法庭审判036
一、相关法律法规037
二、未成年人刑事责任能力040
三、成年人刑事责任能力043
四、老年人刑事责任能力044
第五节影响骨发育的因素044
一、自然地理环境因素045
二、种族因素045
三、遗传因素046
四、营养因素047
五、常见疾病因素048
六、体育运动因素051
主要参考文献051
第二章人工智能与法医学骨龄研究056
第1节人工智能的缘起及研究前沿056
一、概述056
二、人工智能的发展历程056
三、人工智能的应用057
第二节数据挖掘与模式识别058
一、数据挖掘基本概念及发展史058
二、数据挖掘的流程与任务059
三、数据挖掘的研究热点和及发展趋势062
四、模式识别和模式的概念063
五、数据挖掘与模式识别间的联系064
第三节机器学习066
一、基本概念和发展史066
二、策略与架构071
三、类型与算法074
第四节深度学习082
一、基本概念和发展史082
二、深度学习图像识别的国外研究前沿086
三、深度学习图像识别的国内研究前沿087
四、深度学习在法医学骨龄评估中的优势088
第五节人工智能在法医学研究领域中的应用089
一、人脸识别090
二、年龄推断090
三、死亡时间推断091
四、DNA分型092
五、毒物分析093
六、损伤方式死亡原因鉴定094
主要参考文献094
第三章法医学骨龄099
第1节传统方法099
一、X线摄影对骨龄的鉴定099
二、CT对骨龄的鉴定150
三、MRI对骨龄的鉴定163
第二节人工智能技术169
一、概述169
二、研究基础171
三、常用的人工智能技术175
四、人工智能技术与医学图像识别183
五、人工智能技术与法医学骨龄评估191
第三节法医学骨龄鉴定202
一、概述202
二、鉴定程序202
三、影响骨发育的因素212
四、鉴定案例213
主要参考文献219
第四章法医学牙龄228
第1节传统方法229
一、概述229
二、儿童和青少年牙龄推断常用方法237
三、成人早期（18周岁）牙龄推断常用方法248
四、成人牙龄推断262
第二节人工智能方法268
一、基于深度学习间接实现牙龄预测269
二、基于深度学习直接实现牙龄预测279
第三节法医学牙龄鉴定281
一、概述281
二、活体牙龄推断282
三、尸体牙龄推断284
主要参考文献287
第五章分子生物学年龄291
第1节随年龄变化分子的特征与分类291
一、表观遗传变化292
二、基因表达变化293
三、蛋白质浓度变化295
四、端粒长度变化295
第二节分子生物学年龄推断296
一、表观遗传时钟297
二、端粒长度年龄预测299
三、转录本年龄预估器300
四、蛋白质年龄预估器300
五、代谢物年龄预估器301
六、复合生物标志物年龄预测器301
七、分子年龄预测因子的比较302
第三节法医分子生物学年龄预测302
一、T细胞受体删除环年龄预测法302
二、DNA甲基化年龄预测法303
三、展望303
主要参考文献304
第六章其他技术方法与骨龄评估311
第1节外部软组织推断年龄311
一、软组织推断年龄基础311
二、儿童年龄推断312
三、青春期少年年龄推断322
第二节基于化学方法的年龄预测328
一、摘要328
二、天冬氨酸外消旋化328
三、铅累积329
四、胶原蛋白交联330
五、牙齿的化学成分330
六、晚期糖基化终末产物331
第三节同位素检测332
一、放射性碳定年法基本介绍332
二、死亡时间推断333
三、出生年龄推断334
四、个体年龄推断335
五、总结336
第四节骨密度检测337
一、骨密度基本介绍337
二、骨密度推断青少年骨龄337
三、骨密度推断死亡年龄338
第五节超声检测339
一、超声波基本介绍339
二、超声检测推断骨龄340
主要参考文献342
第七章法医临床学（含法医人类学）鉴定标准化研究347
第1节法医临床学鉴定标准化347
一、法医临床学标准化发展历程347
二、法医临床学标准化实践运用349
三、法医临床学标准实施评价352
第二节法医学活体年龄鉴定标准化概述355
一、法医学活体年龄鉴定及标准化综述355
二、法医学活体年龄鉴定标准的发展357
第三节法医学骨龄鉴定标准化发展及展望358
一、法医学骨龄鉴定标准化问题及对策358
二、展望360
主要参考文献361