New computer technologies to determine postmortem interval by the Henssge method

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background: The Henssge method is still the main thermometric method to determine postmortem interval. However, its existing software implementations are characterized by several disadvantages associated with copying simplified nomographic variants of the original mathematical models without any optimization attempts, as well as procedural imperfection in finding the roots of implicit functions. In this paper, methods are proposed for optimizing solutions to the Henssge mathematical models and determine their errors, as well as software application implementation. Aim: Optimization of the Henssge algorithm and development of a series of applications based on the obtained data, designed to determine postmortem interval. Material and methods: Methods for solving double exponential Henssge models and determining their errors based on computational mathematics and regression modeling using the least-squares method with subsequent implementation in the format of computer programs in C# language optimized. Results: The discrete nature of residual variance changes of the double exponential Henssge models intended to determine the postmortem interval according to rectal and cranioencephalic thermometry data under constant external temperature conditions is eliminated. The interval estimate determination of postmortem interval at any confidence probability is possible. The application program Warm Bodies HR was developed, which implements applied optimization methods. The application program Warm Bodies AHBG, designed to determine postmortem interval by the Henssge method in a single discrete decrease or increase conditions in the constant temperature of the external environment, including a change in the cooling conditions of the corpse, was developed. The search for the roots of implicit functions in programs is carried out using the Newton tangent method, which ensures continuous source data nature and eliminates errors associated with the need to round directly measured physical quantities. Conclusions: The developed programs are recommended for forensic medical expert practice to determine postmortem interval.

作者简介

German Nedugov

Samara State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: nedugovh@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7380-3766
SPIN 代码: 3828-8091
Scopus 作者 ID: 25947646500
Researcher ID: ABH-5590-2020

MD, Cand. Sci. (Med.), Assistant Professor

俄罗斯联邦, 89 Chapaevskaya st., Samara, 443099

参考

  1. Cappelletti S, Bottoni E, Fiore PA, 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;132(3):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;144(2–3): 167–175. doi: 10.1016/j.forsciint.2004.04.051
  3. Madea B. Methods for determining time of death. Forensic Sci Med Pathol. 2016;12(4):451–485. doi: 10.1007/s12024-016-9776-y
  4. Schweitzer W, Thali MJ. Computationally approximated solution for the equation for Henssge’s time of death estimation. BMC Med Inform Decis Mak. 2019;19(1):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; 38(3–4):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; 54(1):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;133(2):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;125(3):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;125(4):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;9(2):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;99(3):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;176(2–3):196–199. doi: 10.1016/j.forsciint.2007.09.007

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Nedugov G.V., 2021

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

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».