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死亡时间推断一直是法医学的重点和难点,且死亡时间越长,推断精确性越差。随着科技发展,可以通过蛋白质、mRNA的变化等方法为死亡时间的推断带来了无限精确的可能性,但在实际检案中实用性不强。在多数情况下,法医需要在案件现场通过对尸体变化的肉眼观察对死亡时间做出推断。为了提高现场推断死亡时间的准确性,通过查阅文献及所受理案件的方式收集到死亡时间明确的尸体68例,从所处环境及尸体因素等方面分析讨论实际案例中尸体现象与死亡时间的关系。 相似文献
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目的探讨降低死亡时间推断误差的方法。方法收集常州市和南京市2003年1月一2013年1月256例已破命案.采用传统方法进行死亡时间推断,与破案后获得的实际死亡时间进行比较,并根据死亡时间进行分组,计算死亡时间推断准确率,分析判断错误原因。结果早期尸体死亡时间(≤12h和13~24h)推断准确率分别为90%、89%,晚期尸体死亡时间(1—7d、1~2周、3~4周、1~6个月、7~12个月和1~5年)的推断准确率随时间的延长下降,分别为79%、76%、83%、79%、60%和50%。推断方法不当、水中尸体、极端温度、客观依据不足、抛尸以及变动或破坏现场是影响死亡时间推断准确率的常见因素。结论综合参考多项指标可降低死亡时间推断的误差。 相似文献
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死亡时间推断有十分重要的法医学意义,对查明案件真相常常起到关键作用。在实践中,腐败尸体的死亡时间推断历来是法医学的难点,推断的死亡时间同实际死亡时间存在误差常是难以避免的,但若误差较大,对案件的侦办就失去了实际意义,甚至会误导案件的侦查方向,产生冤假错案。此时的“误差”就应称为错误。本文对13例腐败尸体死亡时间错误推断的原因进行回顾性分析,并就腐败尸体死亡时间推断应注意的问题进行讨论,旨在提高基层法医工作者对腐败尸体某些尸体现象的认识和重视。1案例资料1.1一般资料13例腐败尸体案例来自于南京市公安局法医中心199… 相似文献
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根据蛆长推断死亡时间的回归方程 总被引:4,自引:2,他引:2
用最小二乘法原理对有关数据进行处理,得出一个根据蛆长推断死亡时间的回归方程。并通过对一百余条成熟粪蛆的变蛹情况观察,利用该方程归纳出了蛹的生长情况所相当于的蛆长,扩大了推断方程的应用范围,可推断变蛹后的死亡时间。 相似文献
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脑组织中ATP含量变化与死亡时间关系的初步研究 总被引:5,自引:3,他引:5
本文报道用生物发光法测定不同死亡时间狗脑组织中ATP含量的变化.结果表明:随着死亡时间的延长,脑组织中ATP浓度逐渐下降,这对法医在实际检案工作中推断死亡时间有一定的应用价值。 相似文献
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目的 通过对中国知识基础设施工程(ChinaNationalKnowledgeInfrastructure,CNKI)数据库收录的死亡时间推断研究的文献信息可视化分析,探究1990年1月—2020年8月我国死亡时间推断研究的发展过程、不同时期的研究热点、作者及机构间合作情况,为更好地开展死亡时间推断研究提供借鉴。方法 利用信息可视化分析软件CiteSpace5.7.R1对CNKI收录的1990年1月—2020年8月死亡时间推断研究文献中的突现热点、高频关键词、作者、机构等情况进行大数据分析。结果 死亡时间推断研究的文献发表高峰期在2006—2010年,共114篇。关键词共现网络中,有效热点词汇为法医昆虫学、DNA含量分析,同时出现人工智能、大数据等新兴词汇。机构合作网络中,高频发文机构为科研院校;作者合作网络呈共聚、多合作态势。结论随着科技进步,基于传统方法的死亡时间推断研究日渐成熟,新的研究热点涌现,基于大数据、人工智能的研究为死亡时间推断提供了新方向。 相似文献
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尽管有许多推断死亡时间的方法,但运用胃内容消化和排空情况推断死亡时间简单易行,具有相当重要的实践意义。在法医学教科书中,运用胃内容消化和排空情况推断死亡时间已有论述。一般说来,食后不久即死亡者,胃内容移向十二指肠,约在食后2~3h;胃、十二指肠均已空虚,则死亡可能发生在食后6h以上[1]。但在实际检案中,有时我们感到运用胃内容消化和排空情况推断餐后死亡时间,与书中提供的时间相差较大。现对本地区两例凶杀案件根据教科书介绍的胃内容推断死亡时间方法造成错误推断,谈谈我们的体会。案例介绍案例1 1996年6月22日,合肥市一路基… 相似文献
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目的 基于大鼠模型研究埋葬尸体骨骼微生物的群落演替规律,并以此推断死亡时间(PMI),为埋尸案件的死亡时间推断提供参考。方法 将20只大鼠埋葬于深度20 cm的土壤中,分别于5个时间点(7 d、14 d、30 d、45 d、60 d)采集上肢肱骨及下肢股骨,对细菌16S rRNA基因测序及数据分析,利用机器学习算法构建预测死亡时间的随机森林模型。结果 埋葬大鼠在60 d的分解过程中,上肢肱骨和下肢股骨微生物群落无显著差异,不同时间点微生物群落差异显著。在尸体腐败进程中,骨骼厚壁菌门、拟杆菌门相对丰度总体呈现上升趋势,变形菌门、放线菌门呈现下降趋势。利用随机森林算法筛选出与PMI相关的89个OTU作为标记物并进行预测模型的构建,其R2值可达86.32%,平均绝对误差(MAE)为2.11±1.81 d。结论 本实验基于埋葬大鼠模型所建立的骨骼微生物的死亡时间推断模型具有较好的准确性,可为埋葬案件的死亡时间推断提供参考。 相似文献
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