Use of computed tomography data for forensic identification of an individual

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background: The article presents our own experience of using computer tomography for identification of individuals with known results.

Aims: The aim of the study was to verify the possibility of performing an identification study using a three-dimensional model obtained from computed tomography of the head. Identification was performed using a three-dimensional model of the head, based on computer tomography sections made in various projections, with a step of 1.23–1.25 mm. Two-dimensional images of the face (photos) were used for comparison. All comparative studies were conducted using approved methods of craniofacial and portrait identification: by reference points and contours. The experiment used a computer program that allows you to export DICOM-files of computed tomography results to other formats (InVesalius), as well as computer programs that directly work with the research objects (Autodesk 3ds Max, alternative programs Adobe Photoshop, Smith Micro Poser Pro).

Results: In the course of research, it was found that, having computer tomography data of the head, it is possible to conduct identification studies on the following parameters: on the reconstructed three-dimensional model of the soft tissues of the face, on the three-dimensional model of the skull (craniofacial identification), on the features of the structure of the ear.

Conclusion: Positive results were obtained when comparing objects, which makes it advisable to use them in practical and scientific activities.

About the authors

Sergey V. Leonov

FSGI «111 Chief state center for medical forensic and criminalistical examination» of the Ministry of Defense Russian Federation; Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov

Email: sleonoff@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-4228-8973

Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

Julia P. Shakiryanova

FSGI «111 Chief state center for medical forensic and criminalistical examination» of the Ministry of Defense Russian Federation; Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov

Author for correspondence.
Email: tristeza_ul@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1099-5561

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, 3, Gospitalnaya square, Moscow, 105229; Moscow

References

  1. Abramov AS. Ispol’zovanie prizhiznennykh rentgenograficheskikh izobrazhenii golovy i zubochelyustnogo apparata pri provedenii identifikatsii lichnosti [dissertation abstract]. Moscow; 2012. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/01005046532. (In Russ).
  2. Kovalev AV. Identifikatsiya lichnosti po osobennostyam stroeniya grudnoi kletki i pozvonochnika: rentgenologicheskoe i sudebno-meditsinskoe issledovanie [dissertation abstract]. Saint Petersburg; 1997. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/01000029337. (In Russ).
  3. Karpova GN. Identifikatsiya lichnosti po kompleksnomu issledovaniyu osobennostei stroeniya zubov i zubnykh ryadov [dissertation]. Moscow; 2004. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/01004065943. (In Russ).
  4. Ehyubov UG. Issledovanie angulyarnykh priznakov zubov i zubnykh ryadov primenitel’no k tselyam identifikatsii lichnosti [dissertation abstract]. Moscow; 2005. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/01003039865. (In Russ).
  5. Gorshkov AN. Individual’nye osobennosti lobnykh pazukh kak kriterii identifikatsii lichnosti [dissertation abstract]. Saint Petersburg; 2003. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/01002325938. (In Russ).
  6. Neklyudov YuA. Rentgenoanatomicheskoe issledovanie polovykh, vozrastnykh i individual’nykh osobennostei distal’nykh falang kisti v sudebno-meditsinskom otnoshenii [dissertation abstract]. Moscow; 1969. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/ 01007186002. (In Russ).
  7. Poylov SA, Ovchinnikov OB, yaparov SS, Feigin AV. Use of lifetime radiographs for identification of a person’s personality. Problems of expertise in medicine. 2001;1(2):42–43. (In Russ).
  8. Klevno VA, Chumakova YuV. Virtopsia — a new research method in the domestic practice of forensic medicine. Russian Journal of Forensic Medicine. 2019;(S1):46. (In Russ).
  9. Meisenzahl M. Facial-recognition software is now so advanced that it can identify you only from an MRI scan of your brain, a new study reveals. 2019. Available from: https://www.businessinsider.com/facial-recognition-software-identifies-patients-from-mri-brain-scan-study-2019-10.
  10. Dadabaev VK, Strelnikov VN, Strelnikov EV. Human identification by X-ray computed tomography. International scientific research journal. 2015;9(40):19–27. (In Russ).
  11. Kovalev AV, Ametrin MD, Zolotenkova GV, et al. Forensic age determination based on CT scans of the skull and craniovertebral region in the sagittal projection. Forensic medical examination. 2018;(1):21–27. (In Russ).
  12. Leonov SV, Krupin KN, Petrov VV. Features of the morphology of tibial fractures caused by a shot at point-blank range with a multicomponent bullet traumatic charge of 12-gauge, with the established method of mathematical modeling of the mechanism of their formation. Bulletin of forensic medicine. 2017;3(6):9–15. (In Russ).
  13. Abramov SS. Komp’yuterizatsiya kraniofatsial’noi identifikatsii: metodologiya i praktika [dissertation abstract]. Moscow; 1998. Available from: https://search.rsl.ru/ru/record/01000213188. (In Russ).
  14. Zinin AM, Kirsanova LZ. Forensic photo-portrait examination: A textbook. Ed. by V.A. Snetkov, Z.I. Kirsanov. Moscow: VNKTS MVD SSSR; 1991. (In Russ).
  15. Shakiryanova YuP, Leonov SV, Pinchuk PV. Method of craniofacial identification using software “3 ds Max” and “AgisoftPhotoscan”. Moscow: Mozartina; 2019. (In Russ).
  16. Shakiryanova YuP, Leonov SV, Pinchuk PV. Experience of improving the method of craniofacial diagnostics in solving identification problems. Medical examination and the right. 2017;(1):15–18. (In Russ).
  17. Shakiryanova YuP, Leonov SV. Portrait expertise using three-dimensional modeling. Russian Journal of Forensic Medicine. 2019;(S1):165. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Combining a face image and a three-dimensional head model obtained from computed tomography data: a — model with reference points; б — face images with reference points; в — object overlay

Download (562KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Marking of reference points on the model: a — taking into account soft tissues; б — saving points on the skull model

Download (483KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Comparison of elements of the ear: a — general view; б — contour reperage

Download (505KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 Leonov S.V., Shakiryanova J.P.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».