Реконструкция условий образования травмы от падения: описание случая

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Решение экспертной задачи по установлению обстоятельств образования травмы исключительно на основе судебно-медицинских данных не всегда возможно. В некоторых случаях использование математических расчётов для анализа динамики происшествия позволяет определить условия возникновения механической травмы.

На примере экспертного наблюдения продемонстрирована эффективность биомеханического (математического) анализа в рамках комплексной судебной динамико-кинематической экспертизы при реконструкции обстоятельств механической травмы от падения с 10 этажа женщины в условиях неочевидности.

На газоне возле жилого дома был обнаружен труп молодой женщины, выпавшей из окна лоджии своей квартиры, расположенной на 10 этаже, где она проживала вместе со своим сожителем. По признакам преступления Следственным комитетом России было возбуждено уголовное дело. По словам сожителя погибшей она сама выбросилась из окна, однако оперативные данные позволили поставить под сомнение достоверность его показаний. Для решения ключевого вопроса следствия о том была ли придана какая-либо «начальная скорость» телу погибшей непосредственно перед её падением назначена комплексная судебная динамико-кинематическая экспертиза с участием судебно-медицинских экспертов и инженера-математика. Построенная математическая модель позволила определить, на какую часть тела должно было прийтись падение пострадавшей при самопроизвольном падении, т. е. при отсутствии дополнительного внешнего силового воздействия. Сопоставление фактических медицинских данных с расчётными показало, что перед падением тело пострадавшей получило дополнительную начальную скорость.

Описанный в работе экспертный случай демонстрирует применение вычислительного эксперимента в качестве цифрового инструментария для объективного экспертного выбора одной из альтернативных версий образования механической травмы.

Об авторах

Андрей Вадимович Светлаков

Пермский государственный медицинский университет имени академика Е.А. Вагнера

Автор, ответственный за переписку.
Email: a_svetlakov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3635-6845
SPIN-код: 4066-6630

кандидат медицинских наук, доцент

Россия, Пермь

Айрат Анварович Халиков

Башкирский государственный медицинский университет

Email: airat.expert@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1045-5677
SPIN-код: 1895-7300

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Уфа

Александр Валерьевич Сотин

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Email: sotin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3889-8023
SPIN-код: 7171-5767

кандидат технических наук, доцент

Россия, Пермь

Список литературы

  1. Kovalev AV, Zabrodsky YaD, Samokhodskaya OV. Dynamics of fatal injuries in Russian Federation from 2003 to 2019. Forensic Medical Expertise. 2021;64(4):4–12. doi: 10.17116/sudmed2021640414 EDN: BWHHUL
  2. Tomilina VV, Pashinyan GA, editors. Manual on forensic medicine. Moscow: Medical; 2001. (In Russ.) ISBN 5-225-04181-7
  3. Solohin AA, Solohin YuA. Forensic aspects of trauma from a fall from height. Moscow; 1993. (In Russ.)
  4. Zagryadskaya AP, Tomilin VV, Edlev NS. Theoretical prerequisites for the use of mathematical modelling in forensic identification studies. Forensic Medical Expertise. 1981;24(3):5–8. (In Russ.)
  5. Sorokin AYu, Plis SS. Algorithm of organisation and production of complex expertise in cases of establishing the mechanism of the victim's fall from a great height. Topical issues of forensic medicine and expert practice. Moscow: AFME; 2018. (In Russ.)
  6. Shakir'janova JuP, Leonov SV, Pinchuk PV, Sukhareva MA. The possibility of three-dimensional modeling of the mechanisms of damage formation in the framework of situational expertise. Forensic Medical Expertise. 2017;60(6):18–20. doi: 10.17116/sudmed201760618-20 EDN: ZXMHGL
  7. Leonov SV, Shakir'janova JuP, Sazajeva OV. Mathematical modelling in situational forensic examinations of falls from height. In: Proceedings of the Scientific-Practical Conference "Selected Issues of Forensic Medical Expertise"; 2021 Sep 7–8; Yuzhno-Sakhalinsk. Khabarovsk: Institute for Advanced Training of Healthcare Specialists; 2021. P:92–97. (In Russ.) EDN: NXLJNE
  8. Leonov SV, Pinchuk SV, Krupin KN, Shakir'janova JuP. Modern and advanced methods of sighting and modelling in accident reconstruction. Avdeev AI, Vlasjuk IV, Trubchik IS, editors. Selected issues of forensic expertise. Кhabarovsk: IPKSZ; 2016. P:134–146. (In Russ.) ISBN: 978-5-98247-067-6 EDN: ZKJZSR
  9. Leonova EN, Shakir'janova JuP, Leonov SV, et al. Visualization of the reconstruction of a criminal event by means of 3D-modeling. Forensic Medical Expertise. 2018;61(1):52–54. doi: 10.17116/sudmed201861152-54 EDN: QJGZKD
  10. Shakir'janova JuP. Three-dimensional modelling in forensic medicine: visualisation, identification, reconstruction [dissertation]. Moscow; 2021. (In Russ.). EDN: NQCDAQ
  11. Buck U, Naether S, Rass B, et al. Accident or homicide-virtual crime scene reconstruction using 3D methods. Forensic Sci. Int. 2013;225(10):75–84. doi: 10.1016/j.forsciint.2012.05.015
  12. Forensic medical examination of a fall from height: [letter of the Main Forensic Medical Expertise of the RSFSR from 05.05.19900 № /04-01]. M.; 1990. (In Russ.)
  13. Muggenthaler H, Hubig M, Meierhofer A, Mall G. Slip and tilt: modeling falls over railings. Int. J. Legal Med. 2021;135(1):245–251. doi: 10.1007/s00414-020-02432-8 EDN: MCYJJI
  14. Lebedev AN. Possibilities of reconstructing some circumstances of fatal fall injury. Forensic Medical Expertise. 1986;29(1):18–21. (In Russ.)
  15. Adamec J, Jelen K, Kubovy P, et al. Forensic biomechanical analysis of falls from height using numerical human body models. J. Forensic Sci. 2010;55:1615–1623. doi: 10.1111/j.1556-4029.2010.01445.x EDN: NZGPDR
  16. Muggenthaler H, Drobnik S, Hubig M, et al. Fall from a balcony–accidental or homicidal? Reconstruction by numerical simulation. J. Forensic Sci. 2013;58:1061–1064. doi: 10.1111/1556-4029.12148
  17. Feola A, Di Mizio G, Francesco LS, et al. Crime scene investigation and dynamic reconstruction: importance of synergic collaboration between forensic pathology and digital reconstruction for work-related fatalities. Cesk. Patol. 2021;57(1):2–5.
  18. Targ SM. Brief course in theoretical mechanics. M.: HSE University Press; 2010. ISBN: 978-5-06-006193-2 EDN: QJWBVP
  19. Svetlakov AV. Biomechanical modelling in situational expertise. Bulletin of Forensic Medicine. 2024;13(1):35–41. EDN: HNROPQ
  20. Svetlakov AV, Selyaninov AA, Sotin AV. Application of mathematical models in solving situational issues in forensic medicine. Perm Medical Journal. 2011;3:110–113. EDN: NXYMMF

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. График зависимости расстояния от точки падения до стены здания (перпендикуляра падения) от угла наклона тела женщины в момент отрыва от опоры. L — расстояние от точки падения (центра масс тела) до перпендикуляра падения (стены здания); α — угол наклона тела в момент отрыва от опоры. Красной линией показано расстояние от стены дома до центра масс трупа женщины, измеренное на месте происшествия

Скачать (258KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».