Abstract
歯科記録の比較は、法歯科学における標準化された技術であり、複数の比較が行われる状況において個人の同定を迅速化するために用いられます。具体的には、オドントグラムの比較は、順位付けを実行するために用いられる基準を計算する手順です。最先端の自動手法は、(i) 比較によって得られた情報の潜在能力を十分に活用せず、単純な手法を用いるか、または (ii) 査読付きの出版物が不足しているために、内部での挙動が不明であるかのいずれかです。本研究は、専門家が理解し、検証できる形で歯科記録の対を自動的に比較するための集約メカニズムを設計し、現行手法を改善することを目的とします。そのために、7つの異なる基準に基づく最先端のコーディフィケーション（符号化）を用いて、異なる集約アプローチを提案します。具体的には、集約メカニズムとして i) データ駆動型の辞書順（レキシコグラフィカル）に基づく集約、ii) よく知られたファジィロジックの集約手法、iii) 機械学習手法 を検討します。提案の妥当性を検証するために、2つの異なる集団から得られた215件の法医学症例を用いました。その結果は、集約モデルとしてホワイトボックス型の機械学習手法を用いることにより（2.02〜2.21の平均順位）、説明可能性と解釈可能性を損なうことなく、最先端手法（平均順位3.91）を改善できることを示しています。
