Forensic sex classification by convolutional neural network approach by VGG16 model: accuracy, precision and sensitivity.

Journal: International journal of legal medicine
PMID: 39853362

Abstract

INTRODUCTION: In the reconstructive phase of medico-legal human identification, the sex estimation is crucial in the reconstruction of the biological profile and can be applied both in identifying victims of mass disasters and in the autopsy room. Due to the inherent subjectivity associated with traditional methods, artificial intelligence, specifically, convolutional neural networks (CNN) may present a competitive option.

Authors

  • Cristiana Palmela Pereira
    Centro de Estatística e Aplicações Universidade de Lisbao, CEAUL, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa no Bloco C6 - Piso 4, Lisboa, 1749-016, Portugal. cpereira@campus.ul.pt.
  • Mariana Correia
    Grupo FORENSEMED, Centro UICOB, Faculdade de Medicina Dentária da Universidade de Lisboa. Cidade Universitária, Rua Professora Teresa Ambrósio, Lisboa, 1600-277, Portugal.
  • Diana Augusto
    Grupo FORENSEMED, Centro UICOB, Faculdade de Medicina Dentária da Universidade de Lisboa. Cidade Universitária, Rua Professora Teresa Ambrósio, Lisboa, 1600-277, Portugal.
  • Francisco Coutinho
    Faculdade de Medicina Universidade de Lisboa, Avenida Professor Egas Moniz, Lisboa, 1649-028, Portugal.
  • Francisco Salvado Silva
    Faculdade de Medicina Universidade de Lisboa, Avenida Professor Egas Moniz, Lisboa, 1649-028, Portugal.
  • Rui Santos
    Centro de Estatística e Aplicações Universidade de Lisbao, CEAUL, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa no Bloco C6 - Piso 4, Lisboa, 1749-016, Portugal.

Keywords

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