面部三维标志点测量误差的欧几里德距离矩阵分析.doc

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1、面部三维标志点测量误差的欧几里德距离矩阵分析张光霞任甫作者简介：张光霞，女，辽宁医学院硕士研究生，从事法医个体识别、亲子鉴定相关研究，发表论文10余篇，E-mail：zhangguangxia1008@163.com通讯作者：任甫，电话：(0416)4673078，E-mail：renpu1970@hotmail.com（辽宁医学院人类学研究所辽宁锦州121000）【摘要】目的：对三维人体测量具有重大意义的三维坐标的定位以及测量误差的分析，是目前学者关注的焦点。本文将运用ETDIPSVersion2.0软件

2、与核磁共振成像技术，对面部三维标志点坐标进行间接获取，并欧几里德距离矩阵分析（EuclideanDistanceMatrixAnalysis，EDMA）思想对测量结果进行误差分析，评估此测量方法的测量效率。方法：本研究取身体健康无五官疾病成人20例，获取其头颅核磁共振（MagneticResonanceImaging，MRI）图像，间隔一小时重复测量一次，共获取40例MRI图像。两位测量人员运用同一ETDIPSVersion2.0软件从MRI图像中提取每个样本的面部13个解剖标志点三维坐标，间隔一周重复此测

3、量过程一次。应用EDMA对核磁共振仪、ETDIPS软件以及测量人员（测量人员间以及测量人员内）的测量精度进行统计分析。结果：MRI、ETDIPS及测量人员（测量人员间以及测量人员内）的测量误差最大变异量为0.022mm，Bootstrap检验P值分别为0.220、0.855、0.959、0.709、0.699；鼻突点、左鼻翼点对测量差异影响较大点，此外MRI测量在上唇中点、研究人员测量在右口角点和鼻额点的波动较大。结论：鼻突点、左鼻翼点对三维面部测量差异影响较大。本测量方法中涉及的仪器、软件及测量人员对三维

4、面部的测量误差均在允许范围之内，可以应用于进一步的相关研究中。【关键词】三维标志点；测量误差；人体测量学；Measurementerrorofthree-dimensionalfaciallandmarksbasedonEuclideanDistanceMatrixAnalysisZhangGuangxiaRenFu*(InstituteofAnthropologyofLiaoningMedicalUniversity,Jinzhou,121000)ABSTRACTObjective--Previousre

5、portshavefocusedonthree-dimensionallandmarklocationandthree-dimensionalCartesianlandmarkcoordinatedatacollectionerro,whichisconsiderablesignificantwithanthropometricmeasurements.Inthispaperwewillfocusondevelopmentofindirectthree-dimensionalfaciallandmarklo

6、cationandthedatacollectionerrotointroducethethree-dimensionalcoordinatemeasurementmethodbasedonETDIPSVersion2.0softwareandMagneticResonanceImaging(MRI)technique.Methods--MagneticResonanceImaging(MRI)of14younghealthysubjectsofchineseinLiaoningProvincewereta

7、kentwicewithonehourinterval.The3-dimensionalcoordinatesof13anatomicalcraniofaciallandmarksweremeasureddirectlyusingETDIPSVersion2.0softwarebytwoobservers.Afteraweekinterval,asecondtimemeasurementwasdonebythesamesoftwareandthesametwoobservers.Thedatacollect

8、ionprecisionofMRscaner,ETDIPSsoftwareandobservers(theintra-observererrorandinter-observererror)wereassessedbyEuclideanDistanceMatrixAnalysis(EDMA).Results--Themaximumdistancevalueofthemeasurementerrorswas0.02