Implementing an optimization algorithm to estimate the time of death considering environmental temperature variations

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

During forensic determination of the postmortem interval based on thermometric examination of a body, there may be cases where the ambient temperature at the discovery site has changed over time. In such cases, using the environmental temperature measured at the time of body examination for calculations inevitably leads to errors in estimating the time of death. However, forensic medicine has developed a method that allows calculations under incomplete initial data conditions by optimizing the variables used as predictors in the mathematical model underlying the estimation. This approach is demonstrated through a case study presented in the article.

Using Powell’s optimization algorithm, the study illustrates a formula-based calculation of the postmortem interval when the ambient temperature recorded at the time of examination differs from that during the period the body remained at the discovery site. A computational sheet was developed in Microsoft Excel with numbered cells containing the necessary formulas, making it applicable in forensic medical practice. This approach can be further implemented in the Calc application from the LibreOffice suite or similar software.

In the article presents a practical example of body examination at the discovery site, including rectal thermometry results and postmortem interval calculations without the optimization-based approach for determining individual coefficient values. The case report demonstrates that an expert approach to assessing initial values in a specific investigative context can significantly enhance the accuracy of determining the postmortem interval. This conclusion is supported by the alignment of calculated postmortem interval values with the results obtained through investigative methods.

About the authors

Alexey Yu. Vavilov

Izhevsk State Medical Academy

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Izhevks

Airat А. 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, Ufa

Tatiana V. Naidenova

Izhevsk State Medical Academy

Email: abhasvar@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7847-4706
SPIN-code: 7697-5731

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Izhevks

References

  1. Novikov PI, Shved EF, Natsentov EO, et al. Modeling of processes in forensic medical diagnostics of the prescription of death: Monograph. Chelyabinsk-Izhevsk; 2008. 312 p. (In Russ.) EDN: XSFSVT
  2. Nedugov GV. Mathematical modeling of corpse cooling: Monograph. Kazan: Buk; 2021. 198 p. (In Russ.) EDN: NSTMKO
  3. Vavilov AYu, Viter VI. The validity of some modern mathematical models of postmortem cooling of the human body. Sudebno-meditsinskaia ekspertiza = Forensic medical expertise. 2007;50(5):9–12. EDN: IBOISF
  4. Vavilov AYu, Belykh SA, Shved EF. Mathematical simulation of the corpse’s temperature changes during exposure of a direct solar radiation to diagnose a postmortem interval. Sudebno-meditsinskaia ekspertiza = Forensic medical expertise. 2023;66(6):18–23. EDN: IJTJZD doi: 10.17116/sudmed20236606118
  5. Henssge C, Madea B. Estimation of the time since death. Forensic Sci Int. 2007;165(2-3):182–184. doi: 10.1016/j.forsciint.2006.05.017
  6. Kulikov VA. Practical methodology for measuring DNS using the regular thermal regime method. Sovremennyye voprosy sudebnoy meditsiny i ekspertnoy praktiki. 1998;(Х):115–120. (In Russ.)
  7. Vavilov AYu, Malkov AV. Taking into account the "temperature plateau" as a condition for increasing the accuracy of diagnosing how long ago a person died. Meditsinskaya ekspertiza i pravo. 2012;(1):14–16. (In Russ.) EDN: OXWMAN
  8. Nedugov GV. Finite element assessment of the effect of open penetrating craniocerebral trauma on the postmortem temperature field of the head. Vestnik meditsinskogo instituta "Reaviz": Reabilitatsiya, vrach i zdorov'ye. 2022;(2):125–131. EDN: XLCEWK doi: 10.20340/vmi-rvz.2022.2.ICTM.1
  9. Shved EF, Novikov PI Application of a mathematical model of the process of changing the temperature of a corpse in diagnosing the duration of death under variable environmental conditions. Sudebno-meditsinskaia ekspertiza = Forensic medical expertise. 1991;34(2):5–7. (In Russ.)
  10. Shved EF. Modeling of post-mortem thermodynamics when establishing the age of death under conditions of changing ambient temperature [dissertation abstract]: 14.00.24. Place of protection: Russian Centre for Forensic Medical Examination; 2006. 24 р. (In Russ.)
  11. Kulikov VA, Konovalov EA, Vavilov AYu. Optimization approach to clarify the duration of death in forensic medical practice. Problemy ekspertizy v meditsine. 2009;9(1):8–10. (In Russ.) EDN: OKFBXB
  12. Viter VI, Vavilov AYu, Babushkina KA, Khokhlov SV. The work procedure of a doctor-forensic expert when examining a corpse at the place of its discovery: A training manual. Izhevsk; 2016. 88 p. (In Russ.)
  13. Kildyushov ЕМ, Vavilov АYu, Kulikov VА. Diagnosis of time of death using thermometric method in early postmortal period (new medical technology). Bulletin of forensic medicine. 2012;1(1):19–23. EDN: PIVYGP
  14. Panteleev AV, Letova TA. Optimization methods in examples and problems: Textbook for university students. Moscow: Vysshaya shkola; 2002. 544 p. EDN: SBRINH

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Graphical representation of the optimization algorithm for calculating the time of death using the thermometric method.

Download (171KB)
3. Fig. 2. Sheet with formulas for calculating time since death based on the optimization algorithm.

Download (272KB)
4. Fig. 3. Result of applying the optimization algorithm.

Download (273KB)

Copyright (c) 2024 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».