Математическое моделирование погрешностей определения давности наступления смерти на основе закона охлаждения Ньютона–Рихмана

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Обязательным элементом разработки и внедрения диагностических технологий определения давности наступления смерти тепловым методом является оценка их возможных погрешностей. Для уравнений охлаждения трупа, имеющих детерминистский характер, оценка погрешностей возможна на основе математической модели косвенного измерения. В настоящей статье предложена математическая модель оценки предельных абсолютных погрешностей определения давности наступления смерти на основе закона охлаждения Ньютона–Рихмана в условиях постоянной и изменяющейся температуры внешней среды. Цель исследования — разработать метод оценки погрешностей определения давности наступления смерти на основе закона охлаждения Ньютона–Рихмана с учетом математической модели косвенного измерения. Материал и методы. Осуществлено математическое моделирование погрешностей определения давности наступления смерти в условиях постоянной и изменяющейся температуры окружающей среды на базе закона Ньютона–Рихмана. Код программы для электронно-вычислительной машины написан на языке программирования C# с использованием приложения Microsoft Visual Studio 2019. Результаты. На основе модели косвенного измерения разработан метод оценки предельных абсолютных погрешностей определения давности наступления смерти при охлаждении по закону Ньютона–Рихмана в условиях постоянной и изменяющейся температуры внешней среды. Разработанная математическая модель реализована в формате прикладной программы Warm Bodies NRN. Полученные результаты позволяют осуществлять аналитическое определение погрешностей установления давности наступления смерти в раннем посмертном периоде. Заключение. Разработанный метод целесообразно использовать в судебно-медицинской экспертной практике при определении давности наступления смерти.

Об авторах

Герман Владимирович Недугов

Самарский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nedugovh@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7380-3766
SPIN-код: 3828-8091
Scopus Author ID: 25947646500
ResearcherId: ABH-5590-2020

к.м.н., доцент кафедры судебной медицины

Россия, 443099, Самара, ул. Чапаевская, д. 89

Список литературы

  1. Kanawaku Y., Kanetake J., Komiya A., et al. Effects of rounding errors on postmortem temperature measurements caused by thermometer resolution // Int J Legal Med. 2007. Vol. 121, N 4. P. 267–273. doi: 10.1007/s00414-006-0088-8
  2. Verica P., Janeska B., Gutevska A., Duma A. Post mortem cooling of the body and estimation of time since death // Soud Lek. 2007. Vol. 52, N 4. P. 50–56.
  3. Вавилов А.Ю., Халиков А.А. О минимизации ошибок термометрического метода определения давности смерти // Проблемы экспертизы в медицине. 2009. Т. 9, № 1. С. 11–14.
  4. Henssge C. Rectal temperature time of death nomogram: dependence of corrective factors on the body weight under stronger thermic insulation conditions // Forensic Sci Int. 1992. Vol. 54, N 1. Р. 51–66. doi: 10.1016/0379-0738(92)90080-g
  5. Hubig M., Muggenthaler H., Sinicina I., Mall G. Body mass and corrective factor: impact on temperature-based death time estimation // Int J Legal Med. 2011. Vol. 125, N 3. P. 437–444. doi: 10.1007/s00414-011-0551-z
  6. Тейлор Д. Введение в теорию ошибок. Пер. с англ. Москва: Мир, 1985.
  7. Недугов Г.В. Математическое моделирование охлаждения трупа в условиях изменяющейся температуры окружающей среды // Судебная медицина. 2021. Т. 7, № 1. С. 29–35. doi: 10.17816/fm360
  8. Rainy H. On the cooling of dead bodies as indicating the length of time that has elapsed since death // Glasgow Med J. 1869. Vol. 1, N 3. Р. 323–330.
  9. Ganio M.S., Brown C.M., Casa D.J., et al. Validity and reliability of devices that assess body temperature during indoor exercise in the heat // J Athl Train. 2009. Vol. 44, N 2. Р. 124–135. doi: 10.4085/1062-6050-44.2.124

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Недугов Г.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».