Electrical conductivity of synovial fluid as a measure of death time in late postmortem examination

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The determination of time since death is of significant legal importance, because the findings of investigation of a crime against the life and health largely depends on the successful resolution of this issue. The determination of time since death becomes particularly significant in cases where the death circumstances are not evident and the cadaver is examined in the late postmortem period. Without conclusive evidence of a non-violent death, investigators assume homicide; the exact death time since death serves to narrow the options and confirm or refute this assumption. The putrefaction complicates the forensic examination, limiting the accuracy of answers to the investigator's questions and requiring the new objective expert criteria search.

AIM: To assess changes in electrical conductivity of synovial fluid of knee joints at the stage putrefaction with mathematical description of the revealed changes on the basis of a multilayer perceptron to substantiate the prospects of determining the time since death by conductometric method.

MATERIALS AND METHODS: Conductometric properties of synovial fluid of knee joints of 103 cadavers who died of various causes at the age of 20–87 years were studied. The study was performed in the late postmortem period (up to 10 days). The time since death was established comprehensively considering medical, forensic and investigative data. The electrical conductivity was measured using AKIP RLC 6109 measuring system, with an error of 0.1%, at frequencies of 0.1 kHz, 1 kHz, and 10 kHz.

RESULTS: Electrical conductivity of synovial fluid at 100 Hz and 1 kHz was found to depend significantly on the time since death. The optimal mathematical model describing this correlation is a second degree polynomial. A model with a 2-5-1 multilayer perceptron architecture is also presented with an error that does not exceed the set limit (reliability >95%).

CONCLUSIONS: Conductometric analysis of synovial fluid of cadavers’ knee joints in the late postmortem period allows to reliably detect changes in its electrical conductivity determined by the time since death. These changes can serve as a mathematical model basis for calculating the time since death in the late postmortem period. The most accurate predictions are provided by model No. 2 with a 2-5-1 multilayer perceptron architecture, making it the most suitable for this task.

About the authors

Airat A. Khalikov

Bashkir State Medical University

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, 3 Lenin st, Ufa,450008

Alexey Yu. Vavilov

Izhevsk State Medical Academy

Email: izhsudmed@hotmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9472-7264
SPIN-code: 3275-3730

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Izhevsk

Vadim V. Agzamov

Bashkir State Medical University

Author for correspondence.
Email: expert.sudmed@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9845-2280
SPIN-code: 2601-5385

MD

Russian Federation, 3 Lenin st, Ufa,450008

Alexey R. Pozdeev

Izhevsk State Medical Academy

Email: apozdeev@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-6302-5219
SPIN-code: 2242-4828

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

Russian Federation, Izhevsk

References

  1. Tenkov AA, Plaksin VO. Forensic examination of a corpse in the late postmortem period: (rotting, adipocere, mummification, damage assessment): monograph. Kursk: Publishing House of Kursk State Medical University; 2005. (In Russ.) EDN: QLKVZL
  2. Tomilin VV, Zharov VV, Melnikov GM. Determining the time of death. Forensic Medical Expertise. 1984;27(4)44–47. (In Russ.)
  3. Froede RC. Handbook of forensic pathology. 2nd edition. College of American pathologist; 2003.
  4. Kil’dyushov EM, Ermakova YuV, Tumanov EV, Kuznetsova GS. Estimation of time since death in the late postmortem period in forensic medicine (literature review). Russian Journal of Forensic Medicine. 2018;4(1):34–38. doi: 10.19048/2411-8729-2018-4-1-34-38 EDN: YWDARF
  5. Indiaminov SI, Zhumanov ZE, Blinova SA. Problems of establishing the prescription of death. Forensic Medical Expertise. 2020;63(6):45–50. doi: 10.17116/sudmed20206306145 EDN: FXLSCS
  6. Sadrtdinov A, Khalikov A, Kanzafarova G. Photocolorimetric diagnosis of period of death, for the examination of putrid transformed corpse. Meditsinskaya ekspertiza i parvo. 2016;(5):32–36. EDN: WWYWFT
  7. Sadrtdinov AG, Vavilov AYu, Khalikov AA, Naydenova TV. Determination of time of death by photocolorimetric method in putrid biotransformation corpse. Modern problems of science and education. 2017;(2):10. EDN: YLKHRZ
  8. Popov VL, Kazakova EL, Lavrukova OS, Polyakov AY. On the prospects of the impedance monitoring method for determining the prescription of death coming. Forensic Medical Expertise. 2023;66(2):20–25. doi: 10.17116/sudmed20236602120 EDN: MQZICF
  9. Yumashev GS. Traumatology and orthopedics. 2nd edition. Moscow: Meditsina; 1983. (In Russ.)
  10. Tarnovskaya LI. Statistics: a study guide. Tomsk: Publishing House of Tomsk Polytechnic University; 2008. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Changes in the specific electrical conductivity of synovial fluid of the knee joints of a human corpse over 10 days at three current frequencies; 100 Hz, 1 and 10 kHz. ДНС — time since death.

Download (15KB)
3. Fig. 2. Polynomial trends of the dynamics of specific electrical conductivity of synovial fluid in the postmortem period at current frequencies of 100 Hz (a) and 1 kHz (b). ДНС — time since death.

Download (35KB)
4. Fig. 3. Scatter plot illustrating the dependence of the time since on the specific conductivity at current frequencies of 100 Hz and 1 kHz. ДНС — time since death.

Download (24KB)
5. Fig. 4. The relationship between the target and output values of the time since death (a) based on the model No. 2 with with the architecture of a multilayer perceptron 2-5-1, residuals (b), standardized residuals (c). ДНС — time since death.

Download (61KB)
6. Fig. 5. Surface diagrams of the original data (a) and the data obtained using model No. 2 with the architecture of a multilayer perceptron 2-5-1 (b). ДНС — time since death.

Download (59KB)
7. Fig. 6. Error limits of the method for determining the time of death using model No. 2 with the architecture of a multilayer perceptron 2-5-1.

Download (17KB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».