IDENTIFICACIÓN HUMANA
Radiografía comparativa
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La Radiografía Comparativa (CR) es una técnica de identificación forense que compara estructuras esqueléticas en imágenes radiográficas antemortem y postmortem. La literatura forense destaca varias estructuras esqueléticas como útiles para la identificación o para la preselección de candidatos debido a su individualidad y unicidad.
Las estructuras esqueléticas más comúnmente utilizadas en CR se encuentran en el cráneo, el tórax y las regiones torácicas. En el cráneo, las características clave incluyen los dientes, los senos frontales y la bóveda craneal. En las regiones del tórax y torácica, se analizan con mayor frecuencia las clavículas y las características vertebrales. Además, algunos huesos fuera de estas áreas, como los huesos de la mano y la rótula, también se consideran tradicionalmente.
El software permite realizar comparaciones automáticas entre segmentaciones de modelos 3D o imágenes volumétricas (CBCT/CT) de los senos frontales y esfenoidales con fines de identificación.
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OTRAS REFERENCIAS
PUBLICACIONES CIENTÍFICAS
O. Gómez, P. Mesejo, O. Ibáñez, A. Valsecchi, E. Bermejo, A. Cerezo, J. Pérez, I. Alemán, T. Kahana, S. Damas, O. Cordón. Artificial Intelligence for Comparative Radiography. Submitted to International Journal of Legal Medicine in 2022.
O.D. Gómez, P. Mesejo, O. Ibáñez, O. Cordón. Deep architectures for the segmentation of frontal sinuses in X-Ray images: towards an automatic forensic identification system in comparative radiography. Neurocomputing,456 (2021), 575-585. Impact factor 2019: 4.438. Category: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE.
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O.D. Gómez, O. Ibáñez, A. Valsecchi, E. Bermejo, D. Molina, O. Cordón. Performance analysis of real-coded evolutionary algorithms under a computationally expensive optimization scenario: 3D–2D Comparative Radiography. Applied Soft Computing, 97 (2020), 106793. Impact factor 2019: 5.472. Category: COMPUTER SCIENCE,
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O.D. Gómez, P. Mesejo, O. Ibáñez, A. Valsecchi, O. Cordón Deep architectures for highresolution multi-organ chest X-ray image segmentation. Neural Computing and Applications 32 (2020) 15949–15963. Impact factor 2019: 4.664. Category: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Order: 21/133. Q1.