收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于角膜图像的死亡时间推断研究和中毒死亡案件的调查研究

周兰  
【摘要】: [背景] 死亡时间(Postmortem interval, PMI)推断一直刑事科学技术和法庭科学技术的重点和难点。如何实现准确、快速的推断,对迅速侦破案件,处理司法鉴定中的疑难问题等均具有重要意义。死亡时间推断实验成果颇多,但均因检材制备较为复杂,实验方法难以统一,离实际应用存在一定的距离。 本实验以易于观察、结构单一的角膜为实验对象,通过高清数码摄像机连续拍摄48小时,对家兔死后角膜随时间的变化进行直接的观察和记录。在角膜区域图像分割和图像特征提取的基础上,使用分类计算的方法建立死亡时间推断模型。本实验采用的方法步骤简单,运算方法可靠,预测结果较为满意。 [目的] 1.建立0-48小时内,连续高清摄像,间隔15min截取兔眼数码照片以观察角膜变化的方法。 2.应用matlab软件,在角膜图像分割方法的基础上和建立进行参数提取和运算的方法,取得角膜混浊图片特征库。 3.建立用分类器进行死亡时间推断的模型。 4.对不同分类器预测效果的进行比较。 [方法和步骤] 1.预实验:健康家兔1只,空气栓塞法处死。尸体置于温度控制在(25±1)℃,相对湿度20%-60%的暗室中,门窗关紧遮光,台灯照明,用止血钳使角膜暴露于空气中。从死后即时到48小时内,使用高清摄像机(SONY,HDR-SR12)连续拍摄48小时,取得视频每15分钟截图,取死后15分钟至47小时的图片依次标号为1-188。 2.对兔眼图片进行直方图分割,将图片分割为角膜瞳孔区域和其他区域,并提取出角膜瞳孔区域。 3.利用matlab软件提取一下9种视觉特征:GF, EL, G, S, C, J, Mean, Var和Ske。其中,GF、MEAN/VAR和SKE为颜色特征量,G、S、C和J为纹理特征量。9个特征参数分别为:GF:描述两区域灰度值的区别;MEAN:反应图像颜色的平均值;VAR:表达颜色在图像上的分布均匀程度;SKE:表达图像颜色分布的不对称性;EL:描述图像纹理的光滑程度;G:描述图像纹理清晰程度;S:反映图像纹理的多少和质地;C:描述矩阵中行或列元素之间相似程度的;J对图像灰度分布均匀性的度量。 4.用K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)分类器对兔子的所有图片进行分类计算,采用4-折的交叉验证运算结果取平均值,进行5轮运算。将15分钟到47小时依次分为3个、4个、5个、6个、8个、10个和14个时间段(分类数为3时,则表示将死后时间分隔成三段,每个时间段15小时左右),观察各个时间段分类的准确率和时间精度对结果的影响。 5.取家兔4只。依次标为兔1,兔2,兔3,兔4,图片摄取和分析处理的方法以及KNN运算方法同预实验。 6.取9个参数联合使用,分别用KNN分类器、Adaboost (Adaptive Boosting)分类器和SVM (Support Vector Machine)分类器对4只兔子的所有图片进行分类计算,采用4-折的交叉验证运算结果取平均值,进行5轮运算。将15分钟到47小时依次分为3个、4个、5个、6个、8个、10个和14个时间段(类别数),比较三种种分类器的分类准确率。 [结果] 1.建立的分类模型能较好的完成死亡时间的分类运算以进行预测。 2.所用角膜分割方法均能较好的完成的兔眼图像分割。 3.9种视觉特征均可用于推断模型,单独使用的分类能力较弱,联合使用结果较好。 4.同类别数下,9个参数联合运用KNN分类器,单只兔子和4只联合运算均取得了较为满意的结果。 5.联合使用各特征,随着死后时间分段数的增加,各时间间隔内的分类准确率下降。对单只兔子数据使用KNN分类器,在分类数为3时,单只兔子的分类准确率平均值为97.1%,分类数为8时准确率平均值为88.5%,分类数为14时平均值为81.5%;取四只兔子图片数据一起进行分类,其准确率在分类数3时为96.9%,分类数为8时准确率为87.6%,分类数14时准确率为80.9%。 6.使用Adaboost分类器,9参数联合使用,单只兔子的分类准确率平均值在分类数为3时,为94.4%;分类数为8时,平均值为85.3%,分类数为14时,平均值为72.9%。四只兔子联合运算,分类数为3时准确率为85.1%;分类数为14时准确率为64.7%统计分析结果显示,较之于KNN分类器,单只兔子运算,分类数较少时两者无明显差异,而分类数较多(10个和14个)有统计学差异,Adaboost分类器低于KNN分类器的结果。而多只兔子联合运算时Adaboost明显低于KNN分类器。 7.使用SVM分类器,9参数联合使用,分类数为3时,单只兔子的平均分类准确率为88.3%,四只兔子联合运算时准确率为78.9%;分类数为14时,单只兔子的平均分类准确率为50.9%,四只兔子联合运算时准确率为30.2%。远低于前两种分类器。 [结论] 1.成功建立了用9个图像特征对死亡时间进行推断的分类模型。 2.基于灰度直方图的方法可以对角膜瞳孔区域进行有效地截取。 3.本实验所选取的9个视觉特征可以对兔的死亡时间的进行较准确的推断。 4.建立的KNN分类器推断模型能较好的完成本实验数据的运算,得出较为稳定的结果。 5.在本实验中,KNN分类器优于SVM分类器和Adaboost分类器。 背景:中毒在全球均有较高的发生率,危害人类健康,对人类的生产和生活均有比较大的影响。本文旨在描述华中地区中毒死亡案件的分布特点和变化趋势,为案件调查和公共防治提供参考。 材料和方法:取1999年-2008年华中科技大学同济医学院法医学系暨湖北同济法医学司法鉴定中心218例中毒案件,并对其进行回顾性研究。 结果:年龄主要集中分布于20-49岁,占69.7%,男女比率为1.7:1。其中最为常见的为杀鼠剂中毒,占19.7%,农药及除草剂中毒占17.9%,一氧化碳中毒占16.5%,而药物、酒精中毒分别为13.8%、12.4%。口服为主要的中毒途径,占65.1%,其次依次为吸入、注射及皮肤接触。死亡方式大多数为为意外中毒,占64.7%;自杀占25.2%,而他杀中毒死亡占3.7%,未定性的占4.1%。与本单位1956-1984年和1983-1999年两次的研究资料相比,杀鼠剂、CO、酒精和药物中毒的比例升高,意外中毒死亡的案件比例也升高。 结论:农药中毒在中国仍为突出的威胁公共安全和健康的问题,政府实行有效的管理措施,进一步对农药,尤其是杀鼠剂的应用,进行有效的限制及管理将尤为重要。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 王江峰;万香波;陈玉川;;欧洲第四届法医昆虫学大会介绍与分析[J];政法学刊;2007年03期
2 黄飞骏,刘世沧;实验性小白鼠死后肝脏酶组织化学改变[J];中国法医学杂志;1990年04期
3 郑旭东,李治华,张益鹄,张书红,郭克民,葛秀峰;郑州地区初秋季节嗜尸性麻蝇生长发育规律的初步研究[J];华西医学;2005年03期
4 于云辉;潘聚锋;高恒国;;腐败尸体死亡时间推断1例[J];刑事技术;2008年01期
5 郭朝梁;赵通达;赵艳;潘健苇;张惠芹;;死亡时间推断的计算机软件程序化[J];硅谷;2010年05期
6 徐长苗,程建波,封国兴,周莉红,王江峰,丁宏,闵建雄,李俊涛;法医昆虫学在死亡时间推断中应用3例[J];中国法医学杂志;1999年03期
7 卞杰;沈忆文;赵子琴;;肌红蛋白降解与人体死亡时间的相关性[J];法医学杂志;2007年02期
8 黄平;田卫平;杨广德;托娅;王振原;;大鼠死后肺脏FTIR光谱变化与死亡时间的关系[J];光谱学与光谱分析;2007年10期
9 阎立强;高野;沈聪;尹红帅;;对推断死亡时间的新探讨[J];辽宁警专学报;2008年03期
10 王成毅,郭学荣,任亮,邓伟年,刘艳,刘良;人脾淋巴细胞核DNA含量及形态学参数的变化规律[J];中国法医学杂志;2002年04期
11 肖俊辉,陈玉川;蛋白质降解与死亡时间推断的初步研究[J];法医学杂志;2005年02期
12 何松国;黄新凤;金尔启;;利用DNA和RNA进行死亡时间推断的研究进展[J];福建警察学院学报;2010年05期
13 耿文静;王松才;孙立敏;张小婷;龙伟清;方超;竞花兰;;不同环境中应用猪眼玻璃体液成分浓度变化推断死亡时间的研究[J];热带医学杂志;2010年10期
14 陈禄仕;;积温法则进行死亡时间推断[J];法医学杂志;2006年06期
15 梁赞姜;汲坤;王立军;;大鼠不同脏器β-actin mRNA稳定性差异的实验研究[J];锦州医学院学报;2006年06期
16 顾建明;张继宗;孙政;张文杰;秦蓓蕾;曹森炎;周凌;;杀人分尸案的抛尸时间推断[J];刑事技术;2009年04期
17 曾红彬;吴智文;王亮;;道路交通事故死亡时间鉴定1例[J];法医学杂志;2011年04期
18 鲍炎生,张力,朱伟健,龚年庚;冬季利用蝇蛆推断死亡时间1例分析[J];刑事技术;2004年01期
19 束美霞,杨玉星,周黎明,罗洁,赵小红;大鼠死后皮下肌肉组织电阻抗幅值和相位角变化的实验研究[J];中国医学物理学杂志;2005年02期
20 方东;梁耀荣;陈虎;朱少华;;角膜混浊的形成机制及法医学应用进展[J];刑事技术;2007年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 任亮;刘良;;遗传物质在死亡时间推断中的应用[A];全国第七次法医学术交流会论文摘要集[C];2004年
2 李宗会;秦光明;李晓玲;赵玉诚;董星廷;;尸体腹腔腐败气压(冬季)在死亡时间推断中的应用研究[A];全国第七次法医学术交流会论文摘要集[C];2004年
3 周伟成;顾毅;;浅谈货物列车上命案死亡时间推断[A];第五次全国法医学术交流会论文集[C];1996年
4 王连智;于佛红;刘建新;胡继光;;家兔死亡时间推断的实验研究[A];第五次全国法医学术交流会论文集[C];1996年
5 朱光辉;徐小虎;于晓军;赵虎;;大头金蝇蛹壳表皮碳氢化合物组成用于死亡时间推断的研究[A];全国第七次法医学术交流会论文摘要集[C];2004年
6 崔永山;张意平;梁江江;沈晓曦;黄绪荣;宾宏伟;;浅议死亡时间的推断[A];中国法医学会全国第九次法医临床学学术研讨会论文集[C];2006年
7 谷建平;尹勇;王建兵;;死后不同时间红细胞内钾离子含量分析[A];中国法医学最新科研与实践(一)——全国第六次法医学术交流会论文精选[C];2000年
8 陈辉;;79例尸体死亡时间推断的回顾性分析[A];全国第六次法医学术交流会论文摘要集[C];2000年
9 徐长苗;程建波;封国兴;周莉红;钱松富;叶恭银;胡萃;闵建雄;李俊涛;丁宏;;应用蝇龄推断尸体死后经过时间[A];中国法医学最新科研与实践(一)——全国第六次法医学术交流会论文精选[C];2000年
10 闵建雄;;昆虫学在法医实践中的应用[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展(下册)[C];1999年
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 潘洪富;人死后玻璃体液化学成分含量改变与死亡时间关系的研究[D];四川大学;2005年
2 任广睦;大鼠死后看家基因mRNA降解规律与晚期死亡时间推断的相关性研究[D];山西医科大学;2007年
3 刘杨;肌动蛋白降解规律与死亡时间推断的相关性研究[D];山西医科大学;2009年
4 陈晓瑞;大鼠死后视网膜细胞核酸降解与死亡时间的关系研究[D];华中科技大学;2006年
5 赵小红;死后间隔时间推断的新研究[D];华中科技大学;2006年
6 周兰;基于角膜图像的死亡时间推断研究和中毒死亡案件的调查研究[D];华中科技大学;2010年
7 李学博;嗜尸性蝇类的分子标记种属鉴别与法医学应用研究[D];重庆医科大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 伍鸿荣;死后猪心肌电阻抗幅值变化与PMI相关性研究[D];南华大学;2010年
2 熊枫;应用细胞色素氧化酶亚基I鉴定蝇科常见嗜尸性蝇种[D];中南大学;2012年
3 薛冰;利用γ射线对死后经过时间推断的研究[D];郑州大学;2007年
4 陈瑶清;死后人玻璃体液化学成分规律性改变对推断死亡时间的法医学研究[D];中南大学;2008年
5 金菊;大鼠死后肝脏组织糖原能量物质变化规律与死亡时间关系的研究[D];四川大学;2007年
6 王兴华;16SrDNA对中国常见嗜尸性丽蝇的种类鉴定及法医学意义[D];中南大学;2011年
7 张琳;大鼠尸体细菌群落演替与PMI推断意义[D];中南大学;2013年
8 王颖希;RNA用于体液鉴别的方法学建立及其法医学应用研究[D];山西医科大学;2012年
9 殷京珍;郑州地区尸食性蝇类生长发育规律及其产卵习性的研究[D];郑州大学;2011年
10 官玲;20℃条件下氯胺酮对大头金蝇生长发育影响及其量效关系[D];河南科技大学;2013年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978