跌落致伤情形重建：一例法医学案例分析

封面

如何引用文章

全文:

详细

仅凭法医学数据确定损伤形成的具体情形在实践中并非总是可行。在某些情况下，借助数学计算对事件动力学的分析，可用于重建机械性损伤的形成条件。

以一名女性从十楼坠落的法医学案例为例，展示在缺乏目击证据的情况下，生物力学（数学）分析在综合动力-运动学法医学鉴定中对跌落致伤情形重建的有效性。

一名年轻女性的尸体被发现于居民楼外的草坪上，其公寓位于第十层，她与男友共同居住。由于存在犯罪嫌疑，俄罗斯联邦侦查委员会对该事件立案调查。男友称其跳楼自尽，但现场调查资料对其供述的真实性提出质疑。为解决死者坠落前是否受到附加“初速度”作用的问题，指定开展由法医专家与工程数学专家共同参与的综合动力-运动学法医学鉴定。构建的数学模型使专家能够判断在无额外外力作用的情况下，即在自发跌落的情形下，身体应首先接触地面的部位。将实际的医学资料与计算结果进行对比后发现，死者坠落前身体确实获得了额外的初始速度。

本案例展示了计算模拟作为数字化工具在法医学中用于客观选择机械性损伤多种可能形成机制之一的应用价值。

作者简介

Andrey V. Svetlakov

Academician Ye.A. Vagner Perm State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: a_svetlakov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3635-6845
SPIN 代码: 4066-6630

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

俄罗斯联邦, Perm

Airat A. Khalikov

Bashkir State Medical University

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Ufa

Aleksandr V. Sotin

Perm National Research Polytechnic University

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

Cand. Sci. (Engineering), Assistant Professor

俄罗斯联邦, Perm

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Graph of the dependence of the distance from the point of fall to the wall of the building (the perpendicular of fall) on the angle of inclination of the woman's body at the moment of separation from the support. L is the distance from the point of fall (the center of mass of the body) to the perpendicular of fall (the wall of the building); α is the angle of inclination of the body at the moment of separation from the support. The red line shows the distance from the wall of the house to the center of mass of the woman's body, measured at the scene of the incident.

下载 (258KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 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».