Разработка моделей и алгоритмов судебно-медицинского установления возраста человека по микроструктуре трубчатых костей

Актуальность темы

Проблема идентификации личности человека по микроморфологическим признакам костей возросла на текущий момент как никогда прежде.

Локальные боевые действия, участившиеся техногенные катастрофы, природные катаклизмы, небывалый рост преступности приводит к тому, что на территории России ежегодно пропадают десятки тысяч людей.

Все чаще с целью сокрытия преступлений против жизни человека преступники используют изощренные, уничтожающие труп способы (кремация, водяное и земельное погребение, сегментация тела и т. д.).

Анализ работы Республиканского Центра возрастной микроостеологии, объектами исследования которого являются мелкие фрагменты костей, в том числе подвергшиеся сожжению, указывает на важность задачи идентификации возраста человека по микроостеологическим останкам. Так, например, после создания Центра (1988;1991 гг.),. проведено около 40 экспертиз по заданию прокуратур различных регионов Советского Союза, тогда как за период с 1993 г. по 1997 г. только по Воронежской области количество экспертиз костей, лишенных четких анатомических ориентиров, составило 135.

Распределение экспертиз по возрастному фактору показывает, что 80% из них приходится на первый и второй периоды зрелого возраста, 15% - на пожилой и старческий, и лишь в 5% случаев объектами исследования являются останки детей и подростков. Характерные микроостеологические особенности довольно точно позволяют определять возрастную принадлежность костей детей и подростков.

Вместе с тем, диагностика возраста лиц более старших возрастов вызывает существенные затруднения. Существующие методики определения возраста по микроморфологии трубчатых костей, разработанные в 70−80-х гг., ограничивают результаты исследований рамками общеизвестных возрастных групп (1−3, 4−7, 8−12. 18−35, 36−60, 61 и более) и в настоящее время не полностью удовлетворяет требованиям правоохранительных органов. Обращает на себя внимание трудоемкость их выполнения, отсутствие дифференцированного учета количественных микроструктурных компонентов, диагностически значимых для конкретного возрастного интервала.

Это свидетельствует о недостаточной формализации остеонной организации костей для восприятия глазом человека и ставит в зависимость исход экспертизы от опыта, навыков и интуиции эксперта.

В настоящее время накоплен огромный опыт в области методов визуализации и обработки изображений. Использование компьютерных технологий, методов фиксации, хранения и обработки видеоинформации, математического и физического моделирования, с последующей алгоритмизацией действий эксперта в зависимости от конкретной исходной ситуации значительно упростит процесс установления возраста личности по костям скелета.

Таким образом, разработка моделей и алгоритмов судебно-медицинского установления возраста человека по микроструктуре трубчатых костей, алгоритмического и программного обеспечения компьютерной системы обработки видеоинформации является актуальной и имеет важное значение для решения задачи идентификации личности.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской комплексной научно-технической программой 12.11 «Перспективные информационные технологии в высшей школе» в рамках одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине» и направления ВГМА им. Н. Н. Бурденко «Морфология и фрактография костей человека в судебно-медицинском отношении» при выполнении ГБ темы научных исследований № 96.27.

Цели и задачи исследования. Целью диссертации является разработка моделей и алгоритмов в составе автоматизированной системы для выявления и обработки формализованных характеристик микроструктуры трубчатых костей с последующим установлением возраста человека.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие задачи.

1. На основе проведения критического обзора выявить особенности обработки информации в судебно-медицинских исследованиях при анализе микроструктуры костной ткани.

2. Формализовать микроструктурные дескриптивные признаки срезов трубчатых костей человека.

3. Разработать математические модели для установления возраста человека путем выявления взаимосвязи микроструктурных статистических характеристик срезов трубчатых костей.

4. Разработать программно-алгоритмическое обеспечение для обработки изображений срезов трубчатых костей и осуществить интеграцию разработанного программно-алгоритмического обеспечения в составе автоматизированной информационной системы АСОИ «КОСТЬ» с различными прикладными программными системами статистической обработки данных.

5. Провести апробацию созданных моделей и алгоритмов на практических объектах при прогнозировании возраста человека по микроструктуре трубчатых костей.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе применялись методы теории управления, компьютерной графики, цифровой обработки изображений, математического моделирования, математической статистики, теории вероятностей. При разработке программных средств использовались методы модульного программирования и технологии объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: разработан метод объективного определения возраста в процессе судебно-медицинской идентификации личности, позволяющий осуществлять автоматизированный анализ изображений микроструктуры костей человека на основе формализации морфологических признаковразработан комплекс моделей установления возраста человека, отличающийся использованием методов статистической обработки и анализа микроструктурных характеристик костной ткани трубчатых костейсоздано алгоритмическое и программное обеспечение автоматизированной системы обработки изображений поперечных срезов костей, позволяющее проводить обработку микроостеологической информации в задачах судебно-медицинских исследований.

Практическая ценность работы заключается в следующем. Внедрение разработанных моделей и алгоритмов повышает качество и воспроизводимость экспертных выводовсокращает время экспертизырасширяет возможности судебно-медицинского установления возраста за счет предоставления ей инструментария, позволяющего проводить исследования по схеме «а что, если .», адаптируя вычислительную среду под специфику прикладных задач исследованийобъективизирует и переводит на качественно новый уровень процесс сбора и обработки микроостеологических данных.

Разработанная система обладает высокой гибкостью при решении поставленных задач в любой области исследований и инвариантна к предметной области приложений, связанных с использованием визуальной информации.

Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение основано на принципах модульного синтеза, что позволило оформить отдельные подсистемы как автономные комплексы, способные решать задачи обработки и анализа любых изображений.

За счет использования средств стандартной СУБД предоставляется возможность хранения и обработки большого объема архивной статистической информации.

Реализация результатов работы. Автоматизированная система обработки изображений костных останков (АСОИ «КОСТЬ») внедрена на кафедре судебной медицины Воронежской государственной медицинской академии им. Н. Н. Бурденко. Материалы диссертации используются в учебном процессе межвузовской кафедры «Системный анализ и управление в медицинских и педагогических системах» при обучении студентов специальности 190 500 — «Биотехнические и медицинские аппараты и системы» в курсе «Автоматизация обработки биомедицинской информации» и в учебном процессе кафедры «Управление в социальной сфере и медицине» в курсе «Информационные основы организации здравоохранения» .

Годовой экономический эффект от внедрения составляет 18 тыс. рублей (в ценах на конец 1998 года).

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: научно-практической конференции «Высокие технологии в практике учреждений здравоохранения г. Воронежа» (Воронеж, 1995) — IV Всероссийском съезде судебных медиков «Проблемы идентификации в теории и практике судебной медицины» (Москва-Владимир, 1996) — Всероссийском совещании-семинаре «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине» (Воронеж, 1997) — Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань,.

1997) — III Международной электронной научной конференции «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 1998) — XIII пленуме Всероссийского общества судебных медиков (Москва, 1998) — семинарах кафедр «Системный анализ и управление в медицинских и педагогических системах» и «Управление в социальной сфере и медицине" — ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 12 печатных работах, перечень которых приведен в конце автореферата.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 122 страницах, списка литературы из 102 наименований, 3 приложения. Содержит 27 рисунков, 14 таблиц.

ВЫВОДЫ ВТОРОЙ ГЛАВЫ.

1. Формализованы количественные и метрические характеристики микроструктуры костной ткани, из которых отобраны 34 параметра, используемых для построения регрессионных моделей определения возраста человека.

2. Сформированы процедуры предварительной обработки экспертной информации, включающие алгоритмы фильтрации для отбора достоверной информации для адекватной оценки ситуации и алгоритмы исключения параметрической избыточности, осуществляющие оптимальный выбор признакового пространства.

3. Обоснованы этапы построения идентификационных моделей определения возраста по микроструктуре трубчатых костей, включающие построение гистограмм и диаграмм рассеивания, корреляционный и регрессионный анализы.

4. Построены линейные регрессионные модели определения возраста человека по микроструктуре трубчатых костей методом пошагового регрессионного анализа (у — расчетный возраст человека по модели):

Без учета полового фактора: у = 34,525 + 0,009*Р9 — 0,004*Р5 +0,0&-*Р14 + 0,091 *Рб, где Р9 — суммарная площадь ГК без учета КМП на срезе;

Р5 — площадь всего среза с учетом площадей ГК и КМП;

Рм — периметр среза без мезоста;

Рб — периметр костно-мозговой полости. Для мужчин: у = 44,338 — 0,011 *Р21 + 0,008*РР +0,069*Рб, где Р21 — площадь среза без мезоста с вычетом ГК и КМП;

Рд — суммарная площадь ГК без учета КМП на всем срезе;

Рб — периметр костно-мозговой полости.

Для женщин: у = 2,225 — 0,006*Р5 + 0,155*Р20 +3,582*Р25 — 2,131 *Р2б + 0,15*Р6, где Р5 — площадь всего среза с учетом площадей ГК и КМПР20 — периметр среза без мезоста;

Р25 — среднее значение ширины компакты среза без мезоста вдоль секущихР26 — расстояние между ЦТ всего среза с учетом и без учета ГК и КМПРб — периметр костно-мозговой полости.

3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ПРОЦЕССЕ СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ.

Для практического решения поставленных задач разработана интегрированная компьютерная система, охватывающая все поставленные задачи и позволяющая хранить и обрабатывать большие объемы данных, строить точные модели.

3.1. Структура автоматизированной системы обработки изображений АСОИ «КОСТЬ» .

На рис. 3.1 показаны основные составляющие компоненты и взаимосвязи между ними автоматизированной системы обработки изображений костных поперечных шлифов АСОИ «КОСТЬ», предназначенной для идентификации личности [39, 76]. В качестве объекта исследования выступают костные срезы трубчатых костей, а именно, лучевых костей. Изъятые из трупов кости очищались от мягких тканей, а затем из средней трети диафиза получали поперечные костные срезы при помощи специально сконструированного приспособления к фрезерному станку типа «НГФ-110». Костные «шайбы» (толщина 500 — 600 мкм) шлифовали сначала ручным способом на водостойкой шлифовальной бумаге. Отработанные продукты (наждачный порошок, костная мука) удаляли проточной водой. Под контролем микрометра толщину шлифа доводили до 100 — 130 мкм. В дальнейшем для шлифовки использовался стандартный шлифовальный станок, предназначенный для высокоточной обработки оптических поверхностей. Его высокая точность позволила делать костные шлифы равномерными по толщине во всех его отделах, что является непременным условием для соблюдения корректной цветовой гаммы при вводе.

Внешние устойства.

Микроскоп.

TV камера.

TV.

Слайдсканер

Внешний монитор

Цифровой фотоаппарат.

Программно-алгоритмическое обеспечение.

Вычис.

Предвариление тельная формалиобработка зованных изобрахарактежения ристик Ж.

Windows 95 'Щ.

Внешние программные средства —"—>

СУБД «МИКРО» I.

Статистический пакет SPSS.

Г-" 1.

Корреляционный Регрессионный анализ анализ.

Текстовый процессор WinWord.

К-11Ц1.

IP.

Рис. 3.1. изображения в компьютер, которая играет очень важную роль в процессе дальнейшей обработки программными средствами.

Перед микроскопией шлифы частично декальцинировали в жидкости Б. А. Виленсона: воды простой — 475 млформалина неразведенного — 25 мдуксусно-кислого калия — 25 млазотной кислоты — 75 мл- - по методике В. И. Бабичева и соавторов. В результате цроведения декальцинации происходит контрастирование внутренней структуры остеологических поперечных шлифов, выделение составляющих элементов данной структуры как на макроуровне (КМП, компакта), так и на микроуровне (остеоны, гаверсовы пластины, гаверсовы каналы (следы сосудов в костной ткани), спайные линии и т. п.) [48].

Для обработки изображения была использована ЭВМ ШМ РС/486 расширенной конфигурации, позволяющая обрабатывать видеосигнал, поступающий с микроскопа, телеили видеокамеры. Для ввода изображения костного шлифа в компьютер были испробованы несколько методик.

Приготавливались черно-белые фотографии (15-ти кратное увеличение) с последующим сканированием (использовался сканер НР с высокой цветовой и пространственной разрешающей способностью). Данный способ отличался высоким качеством введенных изображений, но его недостатком явилось введение дополнительного промежуточного этапа исследований, который был к тому же достаточно времяи трудоемким.

Следующим шагом была попытка использовать слайдсканер, но в связи с особенностями микроостеологических препаратов пришлось отказаться от этой идеи и обратиться к другим средствам видеоввода. Путем подключения телекамеры к специальному контроллеру ввода-вывода телевизионного сигнала, обеспечивающего адекватное сопряжение с программным обеспечением, было получено необходимое качество вводимой информации с одновременным упрощением процесса ввода.

В составе автоматизированной системы для ее управления наряду с системой интерфейсов используется специально разработанный командный язык (табл.3.1), служащий для формирования сценария диалоговой обработки, в соответствии с которым выполняется вся работа системы практически без участия человека.

Реализация подобной возможности приводит к снижению участия человека-оператора в работе по обработке большого количества остеологических фрагментов за счет использования заранее сформированного сценария. Вследствие непрерывного расширения функциональных возможностей автоматизированной системы предусмотрена методика «безболезненного» расширения структуры командного языка, добавления в него новых функциональных элементов [52].