Estimation of the postmortem interval by the method of finite element modeling of postmortem heat transfer in human head

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to develop a two-dimensional finite element model (FEM) of postmortem heat transfer in head to determine the postmortem interval (PMI).

Material and methods. The finite element modeling of the geometry and postmortem heat transfer in an adult's head was carried out using the ELCUT 6.5 Student application. A hemisphere with a radius of 98 mm was used as a geometric model of the cerebral part of the head, consisting of evenly distributed homogeneous layers: the scalp, the bones, the cerebrospinal fluid of the subarachnoid space and the brain. For FEM validation we used the evaluation of the cooling curves convergence obtained by FEM and by the Marshall – Hoare and Newton – Richman cooling laws under conditions of constant and linearly varying ambient temperature.

Results. A scalable two-dimensional FEM for finding the postmortem temperature field of the head was developed. The model allows for accounting any changes in the ambient temperature, combined heat exchange conditions and the dependence of thermophysical parameters of biological tissues on the ambient temperature. The FEM check-out under standard cooling conditions showed the maximum convergence of the results of finding the postmortem temperature field with the results of valid phenomenological mathematical models when only convective heat exchange with a heat transfer coefficient equal to 6 W/(м2·К) was set on the outer edge. The developed FEM is characterized by the stability of the results of determining the prescription of death coming to deviations of the initial temperature field of the calculated region from its physiological level.

Conclusion. It is advisable to use the proposed FEM in the forensic medical expert practice when determining the prescription of death coming.

About the authors

German V. Nedugov

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: nedugovh@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7380-3766

PhD, Associate professor of the Department of forensic medicine

Russian Federation, Samara

References

  1. Potente S, Henneicke L, Schmidt P. Prism - A novel approach to dead body cooling and its parameters. Forensic Sci Int. 2021;325:110870. doi: 10.1016/j.forsciint.2021.110870
  2. Laplace K, Baccino E, Peyron PA. Estimation of the time since death based on body cooling: a comparative study of four temperature-based methods. Int J Legal Med. 2021;135(6):2479-87. doi: 10.1007/s00414-021-02635-7
  3. Nedugov GV. Mathematical modeling of the corpse cooling. Kazan, 2021. (In Russ.). [Недугов Г.В. Математическое моделирование охлаждения трупа. Казань, 2021]. ISBN 978-5-00118-790-5
  4. Smart JL. Estimation of time of death with a fourier series unsteady-state heat transfer model. J Forensic Sci. 2010;55(6):1481-7. doi: 10.1111/j.1556-4029.2010.01467.x
  5. Igari Y, Hosokai Y, Funayama M. Rectal temperature-based death time estimation in infants. Leg Med (Tokyo). 2016;19:35-42. doi: 10.1016/j.legalmed.2016.02.002
  6. Mall G, Eisenmenger W. Estimation of time since death by heat-flow Finite-Element model. Part I: method, model, calibration and validation. Leg Med (Tokyo). 2005;7(1):1-14. doi: 10.1016/j.legalmed.2004.06.006
  7. Mall G, Eisenmenger W. Estimation of time since death by heat-flow Finite-Element model part II: application to non-standard cooling conditions and preliminary results in practical casework. Leg Med (Tokyo). 2005;7(2):69-80. doi: 10.1016/j.legalmed.2004.06.007
  8. Wilk LS, Hoveling RJM, Edelman GJ, et al. Reconstructing the time since death using noninvasive thermometry and numerical analysis. Sci Adv. 2020;6(22):eaba4243. doi: 10.1126/sciadv.aba4243
  9. Weiser M, Erdmann B, Schenkl S, et al. Uncertainty in temperature-based determination of time of death. Heat Mass Transfer. 2018;54:2815-26. doi: 10.1007/s00231-018-2324-4
  10. Smart JL. Use of postmortem temperature decay response surface plots of heat transport in the human eye to predict time of death. J Forensic Sci. 2014;59(2):390-8. doi: 10.1111/1556-4029.12333
  11. Nelson DA, Nunneley SA. Brain temperature and limits on transcranial cooling in humans: quantitative modeling results. Eur J Appl Physiol Occup Physiol. 1998;78(4):353-9. doi: 10.1007/s004210050431
  12. Zhu L, Diao C. Theoretical simulation of temperature distribution in the brain during mild hypothermia treatment for brain injury. Med Biol Eng Comput. 2001;39(6):681-7. doi: 10.1007/BF02345442
  13. Schenkl S, Muggenthaler H, Hubig M, et al. Automatic CT-based finite element model generation for temperature-based death time estimation: feasibility study and sensitivity analysis. Int J Legal Med. 2017;131(3):699-712. doi: 10.1007/s00414-016-1523-0
  14. Muggenthaler H, Hubig M, Schenkl S, Mall G. Influence of hypo- and hyperthermia on death time estimation - A simulation study. Leg Med (Tokyo). 2017;28:10-14. doi: 10.1016/j.legalmed.2017.06.005
  15. Mall G, Hubig M, Beier G, et al. Supravital energy production in early post-mortem phase - estimate based on heat loss due to radiation and natural convection. Leg Med (Tokyo). 2002;4(2):71-8. doi: 10.1016/ s1344-6223(02)00005-6
  16. Mall G, Hubig M, Beier G, Eisenmenger W. Energy loss due to radiation in postmortem cooling. Part A: quantitative estimation of radiation using the Stefan-Boltzmann law. Int J Legal Med. 1998;111(6):299-304. doi: 10.1007/ s004140050175

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1. The geometric model of a head with a constructed grid of 254 finite elements and its initial temperature field.

Download (730KB)
3. Figure 2. Thermograms at the origin and on the outer edge points of the finite element model in comparison with the cooling curves for these points in accordance with the cooling laws (1) and (3) at a constant ambient temperature equal to 10 °C.

Download (1MB)
4. Figure 3. Thermograms at the origin and on the outer edge points of the finite element model in comparison with the cooling curves for these points in accordance with the cooling laws (2) and (4) at an ambient temperature linearly varying at a rate of 0.5 ° C/h.

Download (1MB)
5. Figure 4. Thermograms at the origin point of the finite element model in hyper-, normal- and hypothermic variants of thanatogenesis.

Download (1MB)

Copyright (c) 2022 Nedugov G.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».