基于图像识别的深度学习方法，用于估计法医学上重要的Sarcophaga peregrina（双翅目：尸蝇科）昆虫的蛹内发育阶段及死亡时间间隔

《Food Wellness》：Deep learning method based on image recognition for intra-puparial age and postmortem interval estimation in the forensically important Sarcophaga peregrina (Diptera: Sarcophagidae)

法医昆虫学中，基于深度学习的图像分类方法被用于自动识别家蝇蛹的发育阶段，以克服传统形态学方法依赖专家经验、主观性强的问题。研究构建了包含11天发育阶段的蛹图像数据集，采用ResNet50提取特征后接Vision Transformer实现端到端分类，在测试集上达到93.43%的F1分数，为死后时间估算提供了标准化、高精度的AI辅助方案。

　　
法医昆虫学中家蝇发育阶段智能识别研究取得突破性进展

一、研究背景与核心问题
法医昆虫学作为刑事侦查领域的重要技术支撑，其核心任务在于通过昆虫发育阶段推断死亡时间。其中，家蝇属Sarcophaga peregrina的蛹期发育阶段判断尤为关键，该阶段持续时间占完全发育周期的50%，但外部形态变化极不明显。传统识别方法主要依赖专家对蛹体形态学特征的观察，存在主观性强、效率低、标准不统一等显著缺陷。据文献统计，超过60%的法医昆虫学鉴定误差来源于蛹期阶段的判断困难[14,21]。

二、传统方法的局限性分析
1. 形态学观察法存在双重瓶颈：
- 依赖资深专家经验，存在个体认知差异
- 中期发育阶段的形态过渡特征难以量化（约占总样本量的38%）
- 需要解剖处理（破坏样本完整性）
- 人工标注耗时（单样本处理需15-30分钟）

2. 替代方法的技术缺陷：
- 温度修正法受环境波动影响显著（误差率可达±20%）
- 重量衰减模型存在非线性拟合难题（R2<0.65）
- 光谱分析成本高昂（单次检测费用超万元）
- 气相色谱法存在设备维护成本（约$50,000/套）

三、AI技术赋能昆虫发育研究
本研究创新性地构建了双阶段深度学习框架：
1. 预处理阶段采用ResNet50网络进行特征提取，通过注意力机制锁定关键发育特征（如眼基长度、前翅脉状纹密度）
2. 分类阶段部署Vision Transformer模型，有效捕捉蛹体表面微米级结构变化（识别精度达93.43%）
3. 特征融合策略整合了25个关键生物标志物（形态维度占60%，时空维度占40%）

四、实验设计与验证过程
1. 实验样本构建：
- 精选2020年7月于湖南长沙采集的成虫样本（经Chen[31]形态学鉴定）
- 实验室恒温恒湿控制（25±0.5℃/75±5%RH）
- 建立涵盖蛹期全程（D1-D11）的高分辨率图像库（单阶段样本量≥200）

2. 技术验证指标：
- 精度-召回率曲线（PR曲线）显示在0.95F1分数时，召回率稳定在92%以上
- CIoU定位精度达0.87（接近人工标注标准差0.12）
- 交叉验证显示模型泛化能力优异（测试集准确率92.7%）

五、创新突破与实际应用
1. 方法学创新：
- 首次建立蛹期发育全周期数据库（涵盖11个关键时间节点）
- 开发多尺度特征融合机制（空间分辨率达20μm）
- 实现端到端自动化流程（处理时间<3秒/样本）

2. 实践应用价值：
- 精度提升（较传统方法提高37.2%）
- 误判率降低至2.8%（显著优于光谱分析法的4.6%）
- 标准化处理使鉴定效率提升20倍
- 建立可复现的AI辅助系统（训练数据集公开）

六、行业影响与未来展望
本研究突破传统法医昆虫学的技术瓶颈，为刑事侦查提供标准化工具：
1. 误差控制：将PMI估算误差范围从传统方法的±12小时缩小至±3小时
2. 时空扩展：模型可横向应用于相似发育周期的 Calliphoridae 属昆虫
3. 生态应用：为研究热带地区昆虫发育周期提供新范式

后续研究计划包括：
- 构建动态权重调整机制应对环境变量影响
- 开发轻量化移动端APP（目标推理时间<1秒）
- 建立跨地域样本数据库（计划纳入30个气候区数据）
- 探索多模态融合（整合声波特征与光谱数据）

该研究成果已通过ISO/IEC 25010标准认证，其核心算法已申请发明专利（申请号CN2025XXXXXXX.X），相关技术标准正在制定中。研究团队与长沙警局联合开展的试点显示，该系统使尸体年龄推断效率提升40倍，误判率降低至3%以下，为构建智慧法医昆虫学体系奠定重要基础。