Удельная электропроводность синовиальной жидкости как критерий давности наступления смерти человека при исследовании трупа в позднем посмертном периоде

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Точность определения давности наступления смерти человека имеет существенное юридическое значение, поскольку от успешности решения этого вопроса во многом зависит исход расследования преступления против жизни и здоровья граждан. Особую актуальность вопрос определения давности наступления смерти приобретает в тех случаях, когда она наступила в условиях неочевидности, а мёртвое тело исследуют в позднем посмертном периоде. При отсутствии убедительных доказательств ненасильственной смерти сотрудники следственных органов исходят из версии убийства неизвестными лицами, а точное время смерти помогает сузить круг расследования и подтвердит или опровергнуть эту версию. Однако гнилостная биотрансформация мёртвого тела затрудняет работу судебно-медицинского эксперта, снижая точность ответов на вопросы следователя, что требует поиска новых объективных экспертных критериев.

Цель исследования — изучить изменения удельной электропроводности синовиальной жидкости коленных суставов трупа при развитии его гнилостной трансформации с математическим описанием выявленных изменений на основе модели многослойного перцептрона для обоснования перспективности определения давности наступления смерти кондуктометрическим способом.

Материалы и методы. Исследованы кондуктометрические свойства синовиальной жидкости коленных суставов 103 трупов лиц, умерших в возрасте 20–87 лет по различным причинам. Анализ проводили в позднем посмертном периоде (до 10 сут). Давность наступления смерти устанавливали комплексно с учётом медицинских, судебно-медицинских и следственных данных. Измерение электропроводности проводили с помощью портативного измерителя параметров «АКИП RLC 6109» с погрешностью 0,1% при частотах 100 Гц, 1 и 10 кГц.

Результаты. Установлено, что удельная электропроводность синовиальной жидкости при частотах 100 Гц и 1 кГц достоверно зависит от давности смерти. Оптимальная математическая модель, описывающая данную взаимосвязь, — полином второй степени. Также предложена модель с архитектурой многослойного перцептрона 2-5-1, обеспечивающая расчёт с погрешностью, не превышающей установленного в работе предела (достоверность >95%).

Заключение. Кондуктометрический анализ синовиальной жидкости коленных суставов трупа в позднем постмортальном периоде позволяет достоверно выявлять изменения её удельной электропроводности, обусловленные временем, прошедшим с момента смерти. Эти изменения могут служить основой для математической модели расчёта давности наступления смерти в позднем посмертном периоде. Наиболее точные предсказания обеспечивает модель № 2 с архитектурой многослойного перцептрона 2-5-1, что делает её наиболее пригодной для решения данной задачи.

Об авторах

Айрат Анварович Халиков

Башкирский государственный медицинский университет

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

доктор медицинских наук, профессор

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Алексей Юрьевич Вавилов

Ижевская государственная медицинская академия

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

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Ижевск

Вадим Валерьевич Агзамов

Башкирский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: expert.sudmed@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9845-2280
SPIN-код: 2601-5385

MD

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина, д. 3

Алексей Родионович Поздеев

Ижевская государственная медицинская академия

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

доктор медицинских наук, доцент

Россия, Ижевск

Список литературы

  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.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Изменение удельной электропроводности синовиальной жидкости коленных суставов трупа человека в течение 10 сут при трёх частотах тока: 100 Гц, 1 и 10 кГц. ДНС — давность наступления смерти.

Скачать (15KB)
3. Рис. 2. Полиномиальные тренды динамики удельной электропроводности синовиальной жидкости в постмортальном периоде при частотах тока 100 Гц (a) и 1 кГц (b). ДНС — давность наступления смерти.

Скачать (35KB)
4. Рис. 3. Диаграмма рассеяния для, иллюстрирующая зависимость давности наступления смерти от удельной электропроводности при частотах тока 100 Гц и 1 кГц. ДНС — давность наступления смерти.

Скачать (24KB)
5. Рис. 4. Соотношение между целевым и выходным значениями давности наступления смерти (а) на основе модели № 2 с архитектурой многослойного перцептрона 2-5-1, остатки (b), стандартизированные остатки (c). ДНС — давность наступления смерти.

Скачать (61KB)
6. Рис. 5. Диаграммы поверхностей исходных данных (а) и данных, полученных с помощью модели № 2 с архитектурой многослойного перцептрона 2-5-1 (b). ДНС — давность наступления смерти.

Скачать (59KB)
7. Рис. 6. Границы погрешности метода определения давности смерти с помощью модели № 2 с архитектурой многослойного перцептрона 2-5-1.

Скачать (17KB)

© Эко-Вектор, 2025

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».