CC BY
98
ния нейтрального анолита АНК исходного раствора с содержанием хлорида менее 2 г/л не обеспечивает необходимую дезинфицирующую способность получаемого анолита. При превышении концентрации свыше 4 г/л значительно увеличивается содержание в растворе активного хлора, который может привести к необратимым изменениям биологического материала, подвергаемого бальзамированию. Применение указанного раствора для бальзамирования позволило замедлить процессы трупного Литература:
разложения на срок до 5 суток при хранении трупа без использования холодильных установок.
Использование описанного раствора для бальзамирования при хранении трупов в стационарных условиях (в холодильных установках) позволяет замедлить процессы разложения даже при условии неоднократного изменения режима (размораживание с целью проведения необходимых тестов и анализов с последующим замораживанием).
1. Томилин В.В. Судебная медицина. — М., 1987. — С. 336.
2. Кузнецов Л.Е., Хохлов В.В., Фадеев С.П., Шигеев В.Б. Бальзамирование и реставрация трупов. —Москва-Смоленск, 1999. — С. 480.
3. Фадеев С.П. Способы сохранения и консервации (бальзамирования) трупов в судебно-медицинской практике: Автореф. дис... канд. мед. наук. — М., 2000. — 22 с.
4. Соседко Ю.И., Лаврентюк Г.П. Организация работы военных судебно-медицинских экспертов по опознанию погибших в зоне вооруженного конфликта //Воен.-мед. журн. — 1995. — №6. — С. 24-26.
© А.П. Божченко, В.Д. Исаков, 2004 УДК 616-091. 1/. 7:615. 5
А.П. Божченко, В.Д. Исаков
ВОЗМОЖНОСТИ ДИАГНОСТИКИ ПОЛОВОЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДЕРМАТОГЛИФИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ПАЛЬЦЕВ РУК
Кафедра судебной медицины (нач. — проф. В.Д. Исаков) Военно-медицинской академии им. С.М. Кирова
На основе проведенного сравнительно-экспериментального исследования пальцевых дерматоглифов мужчин и женщин выявлены различия в частоте встречаемости некоторых общих и частных признаков. Предложена методика анализа дерматоглифических признаков на основе логистической регрессии, позволяющая в 29,1% производить достоверный прогноз пола идентифицируемой личности.
Ключевые слова: идентификация личности, пол, следы человека, дактилоскопия, дерматоглифика, логистическая регрессия.
ESTABLISHMENT OF THE SEXUAL ACCESSORY OF THE PERSON ON THE BASIS OF DERMATOGLYPHICS ANALYSIS OF FINGERPRINT A.P. Bozhchenko, V.D. Isakov
The rather-experimental research mens and womens fingerprints is conducted. Discrepancies in frequency of occurrence of some common and private signs are revealed. The technique of the fingerprints analysis is offered on the basis of the logistical regress,allowing in 29,1% to effect the authentic forecast of a sex of the identified personality.
Key words: identification of the personal itysexfraces ofthepersonscience offmgerprintsdermatoglyphicalogistic regression.
Последнее десятилетие в судебной медицине успешно развиваются методы идентификации, основанные на анализе частных признаков. Однако, не теряет своей актуальности и диагностика общих характеристик человека. Соблюдение принципа идентификации «от общего к частному» создает возможность последовательно сокращать круг вероятных личностей, достигать необходимого эффекта с минимальными трудозатратами и наименьшей вероятностью экспертной ошибки.
Одним из общих признаков, как известно, является половая принадлежность. Трудность определения пола и необходимость экспертного разрешения этого вопроса возникает в случаях, когда следствие имеет дело с неопознанными трупами либо со следами человека на месте происшествия [1]. В России, например, ежегодно обнаруживается несколько десятков тысяч неопознанных трупов, каждый 6-й из которых частично или полностью расчленен, скеле-тирован либо сожжен [2], а следы человека изымаются с каждого 5-го места происшествия [3].
Имеющиеся экспертные возможности не позволяют полноценно перерабатывать весь «идентификационный» массив. В среднем за год медико-криминалистических идентификационных исследований выполняется всего лишь около 3,5 тыс., а молекулярно-генетических — менее 2 тыс. [2].
Между тем, существует целое информационное поле, статистическая взаимосвязь которого с полом научно доказана [4,5,6], но практически все еще не реализована. Речь идет о дерматоглифических признаках. Они выявляется в большинстве случаев, поскольку гребешковая кожа, как их носитель, довольно устойчива к внешним повреждающим факторам [7,8], а следы ее одни из наиболее часто оставляемых человеком на предметах обстановки места происшествия [1,3,6,9]. Дактилоскопическая идентификация по ним возможна лишь в случае, если человек находился на дактилоскопическом учете, но однако ему, несмотря на принятый Закон «О дактилоскопической регистрации...», подвержена еще незначительная часть общества [8].
Работ, специально посвященных проблеме экспертной оценки статистических связей папиллярных узоров с признаками пола, нам, по анализу доступных литературных источников, не известно. Равно, как и не найдется, пожалуй, работ в данной области, в которых вскользь не упоминалось бы о ее существовании. И этому есть объяснение—связь графических элементовкожи с полом действительно существует, но онакрай-не слаба, а традиционные методы статистического анализа оказываются не достаточными, чтобы сделать ее практически значимой. Как следствие, методики диагностики пола по дактилоскопическим признакам, которая бы имела практическую значимость, на сегодняшний день, к сожалению, не создано.
Дело в том, что признаки гребешковой кожи формируются в процессе онтогенеза под влиянием многих, генетических и иных, в том числе случайных, факторов. Роль последних весьма значительна, что обусловливает известную индивидуальность узоров, их неповторимость. Среди генетических же половая компонента (влияние X, Y хромосом) не является основной, а оказывает лишь модификационный и интенсифицирующий эффекты [4]. Фенотипически это проявляется в различной у мужчин и женщин частоте встречаемости дерматоглифических признаков, выявить которые возможно на больших, статистически значимых выборках. Так, по данным Е.Н. Крикунаи соавт. [5], дуги умужчин встречаются в 5,2% случаев, а у женщин—в 7,3%, ульнарные петли — в 60,3% и 61,9%, радиальные петли — в 5,6% и 4,5%, завитки — в 28,9% и 26,3% случаев соответственно.
Однако, когда эксперт сталкивается с отпечатками одного человека, то оказывается, что четких критериев, которые бы позволили произвести половую дифференциров-ку, не существует.
Криминалисты в таких случаях прибегают к анализу размерных характеристик узоров, исходя из посылки, что папиллярные следы мужчин несколько больше женских, а гребешковые линии — толще и грубее [6,9,10], и руководствуются в большей степени личным опытом и интуицией [3]. На наш взгляд, данный подход не совсем корректен, как минимум потому, что в процессе следообразования величина следа может варьировать в зависимости от угла контакта фаланги и следовоспринимающей поверхности, силы давления и пр. Кроме того, величина самого узора меняется в процессе жизни под действием ростовых и инволютивных процессов.
Более целесообразно использовать различия инвариантных к масштабным изменениям признаков [8,10], имеющих доказанную наследственную природу (тип узора, форма потока линий, гребневой счет и пр.). С другой стороны, необходимы более современные информационные технологии анализа [8,11,12,13]. К последним, например, можно отнести логистический регрессионный анализ, дискриминантный анализ, методы моделирования искусственных нейронных сетей и пр.
В условиях наблюдения качественных оценок показателя-отклика всего на двух уровнях (мужской пол или женский), для построения модели вероятности пола наиболее приемлема логистическая регрессия (ЛР), представляющая собой нелинейную функцию распределения вероятностей.
Основой обучающей информации для создания ЛР модели прогнозирования половой принадлежности идентифицируемой личности (ППИЛ) стали отпечатки гребеш-ковой кожи дистальных фаланг пальцев рук 454 человек (233 мужчин и 221 женщин), преимущественно этнических русских, проживающих в европейской части России. Отпечатки получены как по обычной методике, с использованием черной типографской краски, так и с помощью «живого» сканера автоматизированной дактилоскопической информационно-поисковой системы «Папилон» (на базе 124 ЦЛ МКИ). Задача— прогноз ППИЛ по данным исследования неопознанного трупа, а также по первичным результатам осмотра места происшествия (обнаруженным дактилоскопическим следам). По сути, такая модель является экспресс-прогнозом, поскольку строится на основе минимального числа простых и всегда выполняющихся методов исследования, не требующих привлечения дополнительных материальных ресурсов.
В качестве прогнозируемого показателя-отклика выбран пол идентифицируемой личности: женский (0), мужской (1). В качестве признаков, определяющих пол, то есть факторов-причин, определена совокупность 50 дерматоглифических признаков (по 5 признаков на каждом из 10 пальцев), к которым относятся: тип узора (T), его высота (V), симметричность (S), форма потока линий в поле узора (F), а так же гребневой счет (G). Данные признаки являются категорированными и определяются кодом градации (K, k) —целым числом (табл. 1).
Градация представлена в двух вариантах: а) традиционном (KT, KV, KF, KS, KG,), построенном на основе общепринятых представлений о границах и взаимопереходах между признаками, например: низкий узор (KV=1), узор средней высоты (KV=2), высокий (KV=3) — значение кодов одинаково для всех пальцев; б) ситуационном (kti kvi kfl ksi kgi), учитывающем вероятность появления признаков в зависимости от номера пальца (i) и пола, например (для среднего пальца левой руки): средний (kv3=1), высокий (kv3=2), низкий (kv3=3) — значения кодов тем больше, чем более вероятен тот или иной признак для мужчин.
После логического анализа и оценки связей исходных данных с помощью корреляционного анализа для дальнейшего анализа в обучающей матрице оставлены все признаки, поскольку связи крайне слабы (<0,2) и не существует группы явно коррелированных признаков — вероятно только совокупность их может оказаться достаточной для положительного прогноза.
Коэффициенты уравнения ЛР определены методом максимального правдоподобия, то есть по принципу максимизации вероятности соответствия, адекватности прогнозируемых по моделям уровней показателя-отклика с наблюдавшимися значениями этого показателя в выборке [12]. При этом, каждому признаку, точнее соответствующему ему коду градации, с учетом номера пальца (i), вычислено свое значение коэффициента: T. для KT, t для kti и т.д. (табл. 2). Решение задачи реализовано с помощью процедуры Logistic Regression из пакета прикладных программ «S-Plus-2000» на ПЭВМ.
Полученная методом ЛР анализа статистически значимая (р<0,001) модель, имеет вид:
_ exp( const + x)
1 + exp( const + x)
10
где: x = £ (T, * KT + t, * k,+ V, * KV + v, * kvl + F, * KF + i=1 f * kf. + S, * KS + s, * k„ + G, * K G + g, * kgl)
Значения показателя-отклика (Y) колеблются от 0 (женский пол) до 1 (мужской пол). В табл. 3 представлены наблюдаемые и прогнозируемые значения результирующего признака и разность между ними для конкретных наблюдений (в качестве примера выбраны 10 из них). Прогнозируемая вероятность женского пола преимущественно (0,710) меньше 0,5, а мужского (0,777) — больше 0,5. В целом безошибочность прогноза составляет 74,4% (табл. 4). Важное значение в оценке адекватности модели имеет характеристика остатков — в данном случае распределение их достаточно близкое к нормальному, что свидетельствует о соответствии модели описываемой системе признаков.
Прогноз ППИЛ возможен в практически достоверной (науровне более 0,95 — 29,1%), вероятной (на уровне более 0,66 — 39,0%) и неопределенной (на уровне менее 0,66 — 31,9%) форме (табл. 5, рис. 1).
Таблица 1.
Наименования и градации признаков, включенных в ЛГмодель прогноза ППИЛ
Признаки Коды градации
К кі кг кз к4 к5 кб к? к к9 кіо
Пальцы левой руки Пальцы правой руки
Т Завиток 5 4 2 2 5 4 4 4 2 5 4
Сложный узор 4 5 5 4 4 5 3 2 4 4 3
Петля ульнарная 3 3 3 5 3 3 5 5 3 3 5
Петля радиальная 2 2 4 3 2 1 1 3 5 1 2
Дуга 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1
V Высокая 3 3 3 2 1 1 2 3 1 2 1
Средняя 2 2 1 1 3 2 1 2 3 3 2
Низкая 1 1 2 3 2 3 3 1 2 1 3
¥ Неправильная 3 2 3 2 1 3 3 2 3 1 3
Переходная 2 3 1 1 2 2 1 1 1 3 2
Правильная 1 1 2 3 3 1 2 3 2 2 1
Э Радиальная 3 1 1 1 2 3 3 1 1 2 3
Симметричная 2 2 2 3 3 2 1 3 3 3 2
Ульнарная 1 3 3 2 1 1 2 2 2 1 1
Є Более 25 5 5 5 5 4 4 4 5 4 5 5
20-25 4 4 4 3 2 3 5 1 3 3 2
15-20 3 3 3 2 5 2 3 4 2 4 4
10-15 2 2 0 0 3 5 1 3 5 2 3
5-10 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1
Менее 5 0 0 2 4 0 0 0 0 0 0 0
Таблица 2.
Значения коэффициентов логистической регрессии
Пальцы левой руки Пальцы правой руки
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ті -0,387 0,047 -0,226 0,301 0,189 -0,605 -0,241 -0,421 0,975 -0,437
ґі 0,290 0,261 0,959 0,301 0,226 -0,177 0,463 0,255 -1,094 -0,010
VI 0,289 -0,338 0,147 -0,325 0,090 0,329 -0,064 0,008 0,525 0,398
Vi 0,289 0,319 0,426 0,280 0,090 0,131 -0,064 0,574 0,738 0,398
¥і -0,100 0,260 -0,154 -0,081 0,235 -0,235 -0,070 -0,234 -0,309 0,229
/і -0,100 0,260 -0,154 -0,081 0,235 -0,235 -0,070 -0,234 -0,309 0,229
Бі 0,644 0,119 -0,460 0,188 0,735 -0,067 -0,055 -0,409 -0,055 0,331
$і 0,644 0,119 0,320 0,022 0,735 0,231 -0,394 -0,448 0,537 0,331
Єі 0,383 -0,390 -0,414 -0,249 -0,103 0,242 -0,111 0,108 0,238 0,177
8-‘ 0,383 0,205 0,133 0,149 0,012 0,243 0,245 0,124 -0,003 0,248
Сопвґ. -11,929
Таблица 3.
Наблюдаемые и прогнозируемые значения результирующего признака и разность между ними для 10 конкретных наблюдений
№ Код наблюдаемого пола Значение прогнозируемого пола Остатки
1* 0 0,75 -0,75
2 1 0,60 0,40
3 1 0,63 0,37
4 0 0,04 -0,04
5 1 0,72 0,28
6* 1 0,49 0,51
7 0 0,50 -0,50
8* 1 0,46 0,54
9 0 0,45 -0,45
10 0 0,23 -0,23
* — случаи ошибки диагностики
Таблица 4.
Соотношение наблюдаемых и ожидаемых результатов классификации
Наблюдаемые результаты классификации по полу Безошибочность классификации, % Ожидаемые результаты классификации по полу Всего
женский мужской
женский 71,0 157 64 221
мужской 77,7 52 181 233
Итого 74,4 209 245 454
Таблица 5.
Варианты экспертных выводов в зависимости от значения показателя-отклика
Значения показателя-отклика (Y) Количество Вывод
женщин мужчин всего
0,0 13 0 13 Пол женский подтверждается
0,1 51 3 54 (вероятность >20:1)
0,2 30 7 37
0,3 25 11 36 Пол, вероятно, женский (>3:1)
0,4 24 17 41
0,5 28 28 56 Пол не определен
0,6 22 26 48
0,7 15 38 53
0,8 10 41 51 Пол, вероятно, мужской (>3:1)
0,9 3 42 45 Пол мужской подтверждается
1,0 0 20 20 (вероятность >20:1)
Рис. 1. Распределение значения показателя-отклика (У), определенного методом логистической регрессии, в группе мужчин и женщин.
X
0)
Ч
2
ю
те
х
о
Ц
о
Сила связи незначительна и не позволяет диагностировать пол только по одному отдельно взятому признаку или комплексу признаков только одного узора (одного пальца) — прогноз возможен лишь на основе анализа всей совокупности исследуемых характеристик (всего 50). В рассмотренном варианте использование логистического регрессионного анализа позволяет проводить достоверный прогноз половой принадлежности идентифицируемой личности в 29,1% случаев. Такая эффективность достаточна для того, что бы рекомендовать метод к практическому использованию.
Не исключено, что прогноз ППИЛ возможен и по од-ному-двум пальцевым узорам, но на основе иной, отличной от предложенной совокупности анализируемых признаков, например: формы и числа минуций, угла наклона оси узора и пр. Выяснение такой возможности представляет перспективу дальнейших исследований.
Таким образом, проведенные исследования демонстрируют обоснованность исходной посылки о возможности диагностики пола человека по признакам дерматоглифики. Полученные результаты имеют не только
Литература:
Значение показателя-отклика
теоретическое, но и практическое значение. На их основе в ряде случаев могут успешно решаться задачи прогноза пола по данным исследования неопознанного трупа, а так же по первичным результатам осмотра места происшествия (обнаруженным дактилоскопическим следам). Предложенный подход прост в применении, не требует специальной подготовки исследователя, позволяет повысить точность, объективность, а, следовательно, качество проведения экспертных исследований.
1. Методические рекомендации по предварительному исследованию следов на месте происшествия и использованию полученных результатов в раскрытии преступлений по горячим следам. —М., 1993.
2. Сводный отчет о деятельности территориальных бюро СМЭ РФ за 2001 г. — М., 2002. — 17 с.
3. Корниенко H.A. Следы человека в криминалистике. — СПб, 2001. — 305 с.
4. Гусева И.С. Морфогенез и генетика гребешковой кожи человека. — Минск: Беларусь, 1986. — 160 с.
5. Крикун Е.Н., Божук Т.Н., Заболотная С.В. и др. Особенности структурной организации кожного рисунка пальцев рук и факторы, влияющие на его формирование // Материалы IYмеждународного конгресса по интегральной антропологии. — СПб, 2002. — С. 197-200.
6. Корноухов В.Е. Комплексное судебно-экспертное исследование свойств человека. — Красноярск, 1982. — 215 с.
7. Божченко А.П. Установление личности на основе генетического анализа дерматоглифических признаков пальцев рук: Автореф. дис... канд. мед. наук. — М., 2000. — 24 с.
8. Божченко А.П., Ракитин В.А., Самарин А.И., Щербаков В.В. Методы дерматоглифики в идентификации личности погибших. — Ростов-на-Дону: ООО «Ростиздат», 2002. —160 с.
9. Грановский Г.Л. Основы трассологии. Особенная часть. — М.: ВНИИ МВД СССР, 1974. — 240 с.
10. Статистическая дактилоскопия: Методологические проблемы / Под ред. Л.Г. Эджубова. — М.: Городец, 1999. — 184 с.
11. Юнкеров В.И. Основы математико-статистического моделирования и применения вычислительной техники в научных исследованиях: Лекции для адъюнктов и аспирантов / Под ред. В.И. Кувакина. — СПб, 2000. — 140 с.
12. Многомерные методы статистического анализа категорированных данных медицинских исследований: Учебное пособие / Под ред. В.И. Кувакина. — СПб, 2001. — 145 с.
13. Боровиков В.П., Боровиков И.П. Statistica. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. — М.: Инф. Издат. Дом «Филинъ», 1997. — 608 с.
