Новые компьютерные технологии определения давности наступления смерти по методу Henssge

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Метод Henssge по-прежнему является основным термометрическим методом определения давности наступления смерти. Однако его программные реализации характеризуются рядом недостатков, связанных с копированием без каких-либо попыток оптимизации упрощённых номографических вариантов исходных математических моделей, а также несовершенством процедуры поиска корней неявных функций. В настоящей статье предложены методы оптимизации решений математических моделей Henssge и определения их погрешностей, а также реализующие их программные приложения. Цель исследования — оптимизация алгоритма Henssge и разработка на основе полученных данных серии приложений, предназначенных для определения давности наступления смерти. Материал и методы. Оптимизированы способы решения двойных экспоненциальных моделей Henssge и определения их погрешностей на основе вычислительной математики и регрессионного моделирования методом наименьших квадратов с последующей реализацией в формате компьютерной программы на языке C#. Результаты. Устранён дискретный характер изменений остаточных дисперсий двойных экспоненциальных моделей Henssge, предназначенных для определения посмертного интервала по данным ректальной и краниоэнцефальной термометрии в условиях постоянства внешней температуры. Достигнута возможность определения интервальных оценок давности наступления смерти при любой доверительной вероятности. Разработаны прикладные программы Warm Bodies HR и Warm Bodies AHBG, предназначенные соответственно для реализации применённых методов оптимизации и определения давности наступления смерти методом Henssge в условиях однократного дискретного понижения или повышения постоянной температуры внешней среды, в том числе с изменением условий охлаждения трупа. Поиск корней неявных функций в программах осуществлён по методу касательных Ньютона, благодаря чему обеспечен континуальный характер исходных данных и устранены погрешности, связанные с необходимостью округления прямо измеряемых физических величин. Заключение. Разработанные программы рекомендуется использовать в судебно-медицинской экспертной практике для определения давности наступления смерти.

Об авторах

Герман Владимирович Недугов

Самарский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nedugovh@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7380-3766
SPIN-код: 3828-8091
Scopus Author ID: 25947646500
ResearcherId: ABH-5590-2020

к.м.н., доцент кафедры судебной медицины

Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, 89

Список литературы

  1. Cappelletti S., Bottoni E., Fiore P.A., et al. Time since death in a case of simultaneous demise due to a single gunshot: an issue concerning the use of Henssge’s nomogram // Int J Legal Med. 2018. Vol. 132, N 3. P. 781–785. doi: 10.1007/s00414-017-1707-2
  2. Henssge C., Madea B. Estimation of the time since death in the early post-mortem period // Forensic Sci Int. 2004. Vol. 144, N 2–3. P. 167–175. doi: 10.1016/j.forsciint.2004.04.051
  3. Madea B. Methods for determining time of death // Forensic Sci Med Pathol. 2016. Vol. 12, N 4. P. 451–485. doi: 10.1007/s12024-016-9776-y
  4. Schweitzer W., Thali M.J. Computationally approximated solution for the equation for Henssge’s time of death estimation // BMC Med Inform Decis Mak. 2019. Vol. 19, N 1. P. 201. doi: 10.1186/s12911-019-0920-y
  5. Henssge C. Death time estimation in case work. I. The rectal temperature time of death nomogram // Forensic Sci Int. 1988. Vol. 38, N 3-4. P. 209–236. doi: 10.1016/0379-0738(88)90168-5
  6. Henssge C. Rectal temperature time of death nomogram: dependence of corrective factors on the body weight under stronger thermic insulation conditions // Forensic Sci Int. 1992. Vol. 54, N 1. P. 51–66. doi: 10.1016/0379-0738(92)90080-g
  7. Potente S., Kettner M., Ishikawa T. Time since death nomographs implementing the nomogram, body weight adjusted correction factors, metric and imperial measurements // Int J Legal Med. 2019. Vol. 133, N 2. P. 491–499. doi: 10.1007/s00414-018-1928-z
  8. Hubig M., Muggenthaler H., Sinicina I., Mall G. Body mass and corrective factor: impact on temperature-based death time estimation // Int J Legal Med. 2011. Vol. 125, N 3. P. 437–444. doi: 10.1007/s00414-011-0551-z
  9. Hubig M., Muggenthaler H., Mall G. Influence of measurement errors on temperature-based death time determination // Int J Legal Med. 2011. Vol. 125, N 4. P. 503–517. doi: 10.1007/s00414-010-0453-5
  10. Noor M., Muhammad A., Bakar A. Enhancement of newton law of cooling method based on asante’s algorithm with henssge nomogram method in estimating the time of death // Int J Eng Technol. 2017. Vol. 9, N 2. P. 155–159. doi: 10.7763/IJET.2017.V9.962
  11. Althaus L., Henssge C. Rectal temperature time of death nomogram: sudden change of ambient temperature // Forensic Sci Int. 1999. Vol. 99, N 3. P. 171–178. doi: 10.1016/s0379-0738(98)00188-1
  12. Bisegna P., Henssge C., Althaus L., Giusti G. Estimation of the time since death: sudden increase of ambient temperature // Forensic Sci Int. 2008. Vol. 176, N 2–3. P. 196–199. doi: 10.1016/j.forsciint.2007.09.007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Зависимость остаточного стандартного отклонения модели Henssge от безразмерной температуры при температуре внешней среды до 23,2°C и стандартных условиях охлаждения трупа.

Скачать (698KB)
3. Рис. 2. Зависимость остаточного стандартного отклонения модели Henssge от безразмерной температуры при температуре внешней среды свыше 23,2°C в нестандартных условиях охлаждения трупа.

Скачать (676KB)
4. Рис. 3. Стартовое окно приложения Warm Bodies HR с нередактируемым выпадающим списком доступных диагностических точек.

Скачать (653KB)
5. Рис. 4. Стартовое окно программы Warm Bodies AHBG с введёнными данными из примера 2.

Скачать (626KB)

© Недугов Г.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».