Изменчивость плотности гребней отпечатков ладоней среди египтян в зависимости от распределения и дискриминации по признаку пола

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Определение пола как части биологического профиля жертвы или преступника играет важную роль в судебно-медицинских расследованиях и позволяет увеличить количество случаев успешного установления личности на 50%. Среди ранее опубликованных исследований гораздо больше тех, которые посвящены роли отпечатков пальцев в идентификации пола, тогда как отпечаткам ладоней до сих пор уделялось меньшее значение.

Цель исследования ― оценить плотность гребней отпечатков ладоней и составить уравнение для установления пола с помощью гендерных параметров для конкретной популяции (египтян).

Материал и методы. Исследование проводилось с участием 200 условно здоровых молодых людей (113 мужчин и 87 женщин в возрасте 18–22 лет) родом из г. Каира (Египет). Отпечатки ладоней снимали красковым методом, после чего определяли плотность гребней на каждой из четырёх областей отпечатка.

Результаты. Женщины имеют более высокую плотность гребней, чем мужчины, во всех областях ладоней со значимо высокой статистической разницей (p <0,001) для всех областей обеих рук. Область с наиболее выраженной дискриминационной способностью на правой ладони ― четвёртая (P4), на левой ― первая (P1). При этом пол нам удалось определить с точностью до 70%. Кроме того, наблюдалась значительная корреляция показателей плотности гребней в каждой области ладони с другими её областями.

Заключение. Результаты исследования свидетельствуют о целесообразности использования отпечатков ладоней в качестве инструмента для определения пола в судебной медицине, что позволяет уменьшить количество сомнительных случаев на 50%.

Об авторах

Nazih Ramadan

Department of Forensic Medicine and Clinical Toxicology, Faculty of Medicine, Cairo University

Автор, ответственный за переписку.
Email: drnazihramadan@kasralainy.edu.eg
ORCID iD: 0000-0002-4090-5416

MD

Египет, Каир

Asmaa Mohamed Sayed Ahmed

Department of Forensic Medicine and Clinical Toxicology, Faculty of Medicine, Cairo University

Email: Asmaa.m.abdallah@kasralainy.edu.eg
ORCID iD: 0000-0002-7794-5243

Msc

Египет, Каир

Список литературы

  1. Ali F.I., Ahmed A.A. Sexual and topological variability in palmprint ridge density in a sample of Sudanese population // Forensic Anthropology. 2020. Vol. 2. Р. 100151. doi: 10.1016/j.fsir.2020.100151
  2. Karmakar B., Yakovenko K., Kobyliansky E. Qualitative finger and palmar dermatoglyphics: sexual dimorphism in the Chuvashian population of Russia // Anthropol Anz. 2007. Vol. 65, N 4. Р. 383–390.
  3. Usman A., El-Ladan I.S. Distribution and sexual dimorphism of palm print variable (Palm creases) among Hausa of Kano and Zaria, Nigeria // Bayero J Pure Appl Sci. 2020. Vol. 12, N 1. Р. 133–138. doi: 10.4314/bajopas.v12i1.22S
  4. Ramadan N., Abd El Salam M.H., Hanon A.F., et al. Age and sex identification using multi-slice computed tomography of the last thoracic vertebrae of an egyptian sample // J Forensic Res. 2017. Vol. 8, N 5. Р. 386. doi: 10.4172/2157-7145.1000386
  5. Kaushal N., Kaushal P. Human identification and fingerprints: a review // J Biom Biostat. 2011. Vol. 2, N 4. Р. 2–5. doi: 10.4172/2155-6180.1000123
  6. Adamu L.H., Taura M.G. Embryogenesis and applications of fingerprints: a review // Int J Hum Anat. 2017. Vol. 1, N 1. Р. 1–8. doi: 10.14302/issn.2577-2279.ijha-17-1539
  7. Adetona M., Shokunbil M. The variation of ridge density in palm prints among nigerian ethnic populations and its forensic use for sex determination // Arch Bas App Med. 2018. Vol. 6, N 2. Р. 173–176.
  8. Rivaldería N., Gutiérrez-Redomero E. Distribution of the minutiae in palmprints: Topological and sexual variability // J Forensic Sci. 2021. Vol. 66, N 1. Р. 135–148. doi: 10.1111/1556-4029.14583
  9. Nanakorn S., Kutanan W. Variability of finger ridge density among thai adolescents // J Forensic Res. 2012. Vol. 4. Р. 1–4. doi: 10.4172/2157-7145.S1-005
  10. Wang J, Lin C, Chang Y, et al. Gender determination using fingertip features // Internet J Med Updat. 2008. Vol. 3, N 2. Р. 22–28. doi: 10.4314/ijmu.v3i2.39838
  11. Acree M. Is there a gender difference in fingerprint ridge density? // Forensic Sci Int. 1999. Vol. 102, N 1. Р. 35–44. doi: 10.1016/s0379-0738(99)00037-7
  12. Ahmed A.A., Osman S. Topological variability and sex differences in fingerprint ridge density in a sample of the Sudanese population // J Forensic Leg Med. 2016. Vol. 42. Р. 25–32. doi: 10.1016/j.jflm.2016.05.005
  13. Gutiérrez-Redomero E., Alonso C., Romero E., Galera V. Variability of fingerprint ridge density in a sample of Spanish Caucasians and its application to sex determination // Forensic Sci Int. 2008. Vol. 180, N 1. Р. 17–22. doi: 10.1016/j.forsciint.2008.06.014
  14. Kanchan T., Krishan K., Aparna K.R., Shyamsundar S. Is there a sex difference in palm print ridge density? // Med Sci Law. 2013. Vol. 53, N 1. Р. 33–39. doi: 10.1258/msl.2012.011092
  15. Krishan K., Ghosh A., Kanchan T., et al. Sex differences in fingerprint ridge density--causes and further observations // J Forensic Leg Med. 2010. Vol. 17, N 3. Р. 172–173. doi: 10.1016/j.jflm.2009.12.003
  16. Gutiérrez-Redomero E., Alonso-Rodríguez C. Sexual and topological differences in palmprint and ridge density in the caucasian Spanish population // Forensic Sci Int. 2013. Vol. 229, N 1-3. Р. 159e1-10. doi: 10.1016/j.forsciint.2013.03.014
  17. Moorthy N.T., Rajathi S. Sexual dimorphism from palm print ridge density among Malaysian Tamils for person identification // J Krishna Inst Med Sci Univ. 2020. Vol. 9, N 1. Р. e1–e7.
  18. Krishan K., Kanchan T., Sharma R., Pathania A. Variability of palmprint ridge density in a North Indian population and its use in inference of sex in forensic examinations // Homo. 2014. Vol. 65, N 6. Р. 476–488. doi: 10.1016/j.jchb.2014.08.003
  19. Jerković I., Ljubić T., Bardić L., et al. Application of palmar digital intertriradial distances for sex classification from palmprints: a preliminary study // Aust J Forensic Sci. 2021. Р. 1–12. doi: 10.1080/00450618.2021.1882573
  20. Komjaroenpompong R., Saisophon C., Benchawattananon R. Sexual differences in palmprints in a population of Buengkan province, Thailand: Sexual differences in palmprints. In: 2015 International Conference on Science and Technology, 04-06 November, 2015. Р. 61–63. doi: 10.1109/TICST.2015.7369341
  21. Jain A.K., Feng J. Latent palmprint matching // IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2009. Vol. 31, N 6. Р. 1032–1047. doi: 10.1109/TPAMI.2008.242
  22. Chauhan A. Determination of sex from the latent palm prints present on documents // J Forensic Res. 2015. Vol. 6, N 5. Р. 149–153. doi: 10.4172/2157-7145.1000300
  23. Ohler E., Cummins H. Sexual differences in breadths of epidermal ridges on finger tips and palms // Am J Phys Anthr. 1942. Vol. 29, N 3. Р. 341–362. doi: 10.1002/ajpa.1330290302
  24. Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied Logistic Regression. 2nd ed. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA, 2000. 376 p. doi: 10.1002/0471722146
  25. Abd-elaleem S., Mohammed A., Hassan E. Determination of sex and stature from latent palm prints present on documents in egyptian population sample // Int J Forensic Sci Pathol. 2017. Vol. 5, N 4. Р. 360–369. doi: 10.19070/2332-287X-1700079
  26. Badiye A., Kapoor N., Mishra S.D. A novel approach for sex determination using palmar tri-radii: a pilot study // J Forensic Leg Med. 2019. Vol. 65. Р. 22–26. doi: 10.1016/j.jflm.2019.04.005
  27. Jantz R.L. Sex and race differences in finger ridge-count correlations // Am J Phys Anthropol. 1977. Vol. 46, N 1. Р. 171–176. doi: 10.1002/ajpa.1330460122
  28. Králík M., Novotny V.V. Epidermal ridge breadth: an indicator of age and sex in paleodermatoglyphics // Variability and Evolution. 2003. Vol. 11. Р. 5–30.
  29. Karmakar B., Yakovenko K., Kobyliansky E. Quantitative digital and palmar dermatoglyphics: sexual dimorphism in the Chuvashian population of Russia // Homo. 2008. Vol. 59, N 4. Р. 317–328. doi: 10.1016/j.jchb.2007.01.002
  30. Kanchan T., Rastogi P. Sex determination from hand dimensions of North and South Indians // J Forensic Sci. 2009. Vol. 54, N 3. Р. 546–550. doi: 10.1111/j.1556-4029.2009.01018.x

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Области, по которым оценивалась плотность гребней ладони.

Скачать (161KB)
Метаданные
3. Рис. 2. ROC-кривая для определения средней плотности гребней на отпечатках ладоней каждой руки: Rt ― правая рука; It ― левая рука; AUC ― площадь под кривой. p <0,01 ― значимые различия.

Скачать (166KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2022

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».