卷 11, 编号 1 (2025)

理由。确定一个人死亡发生时间的准确性具有重要的法律意义，因为对危害公民生命和健康罪的调查结果在很大程度上取决于这一问题是否能够成功解决。当死亡发生在不明显的条件下，在晚期死后进行尸体检查时，确定死亡发生时间的问题就具有特别的重要性。在没有确凿的非暴力死亡证据的情况下，调查人员从不明身份者谋杀的判断出发，而准确的死亡时间有助于缩小调查范围，并将证实或推翻这一判断。尸体腐烂的生物转化加大了法医专家的工作难度，降低了对调查员问题回答的准确性，需要寻找新的客观鉴定标准。

研究目的。研究尸体膝关节滑液在腐烂转化过程中比电导率的变化，并基于多层感知器模型对检测到的变化进行数学描述，以通过电导法论证确定死亡时间的明晰度。

材料和方法。对103具20~87岁因各种原因死亡的尸体膝关节滑液的电导特性进行研究。在晚期死后（10天内）进行了分析。根据医学、法医和调查数据综合确定死亡发生的时间。使用便携式参数计“AKIP RLC 6109”在100 赫兹、1和10 千赫兹频率下，测量了电导率，误差为0.1%。

结果。证实，100赫兹和1千赫兹频率下滑液的单位电导率准确地取决于死亡时间。描述这种关系的最佳数学模型为二次多项式。此外，提出了一种具有2-5-1多层感知器架构的模型，提供的计算误差不超过作业中设定的极限（准确性>95%）。

结论。晚期死后尸体膝关节滑液的电导测定分析可以可靠地检测其单位电导率随死亡发生时间推移的变化。这些变化可以作为计算晚期死后死亡时间的数学模型的理由。具有2-5-1多层感知器架构的模型2提供了最准确的预测，使其更适合解决这类问题。

理由。由于手榴弹爆炸造成伤害的因素导致的爆炸损伤的法医学研究目前因发生率很高，且缺乏鉴别诊断标准，具有很高需求。

研究目的 。 研究防御型F-1和RGO手榴弹爆炸损伤的形态特征。

材料和方法。这项研究通过视觉和度量方法，以及观察、比较、总结和系统化获得的数据的方法进行。为分析物体的微观结构，通过扫描电子显微镜 Hitachi FlexSem1000 II和能量扩散X射线谱仪Bruker Quantax 80进行扫描电子显微镜检查和能量扩散X射线分析。

结果。分析了最常用的防御破片型手榴弹在不同距离爆炸时的破坏因素造成的损伤形态特征。

结论。F-1和RGO手榴弹爆炸过程中破坏因素造成的损伤的既定形态特征表明，根据烟尘沉积的性质、组织和生物物体损伤的数量和形态，可以十分准确地确定手榴弹的类型和距爆炸震中的距离。扫描电子显微镜检查和能量色散分析揭示了破坏元素的特征化学成分。

目前，极低体重出生儿的比例有所增加。因此，早产是产伤的危险因素之一。在俄罗斯国内文献中，仅描述了足月新生儿的生物机制。与此同时，在国外，尸体剖检，尤其是极低出生体重儿的尸体剖检数量呈下降趋势。因此，积累极低体重出生儿产伤的实践经验具有重要意义。

本文描述了剖宫产极低体重出生儿产伤的形态特征。法医研究结果表明，产伤表现为由于胎儿通过子宫切口取出时受到挤压而造成的躯干、上肢和下肢软组织出血。同时，发现颅骨结构损伤、耳后软组织和左颞肌出血。

增加拉伸应力导致小脑幕和镰状韧带纤维分离，并在其后部形成硬脑膜内出血。因此，所描述的病例说明了紧急剖宫产手术导致的极低体重出生儿产伤的范围和特征。

文章讨论了光谱学在法医学实践中的应用前景。光谱学是研究生物来源物证的重要分析工具。重点介绍了两种主要方法：傅里叶红外光谱和拉曼光谱。傅里叶红外光谱的特征是将红外辐射照射到样品上，然后分析光的吸收光谱或光透射光谱。这种方法可以确定所研究材料中的分子组成和化学键结。相反，拉曼光谱使用激光散射来分析样品的分子结构和化学成分。这两种方法都具有高精度、快速性和无损分析的能力，从而使它们在法医学中不可或缺。在司法实践中成功应用光谱学的例子很多，包括鉴定各种生物液体，如血液、精液和唾液。因此，傅立叶红外光谱可以帮助区分血型，包括外周血和月经血，以及确定一定分子的存在和浓度。与此同时，拉曼光谱已成功用于识别成人和新生儿的血液。光谱学方法与化学计量学方法和机器学习算法的融合具有重要意义。这有助于处理大量光谱数据、提高分析精度和识别研究样品。这种方法可以更准确和可靠地确定死因和识别物证。

因此，现代光谱技术为法医鉴定提供了快速、准确和可靠的工具。有助于发展综合学科合作，将最新技术引入实践，从而提高法医鉴定的质量并解决复杂的实际问题。

文章重点介绍了应用人工智能系统分析和纠正法医鉴定错误的潜力和困难。文章的重要性在于，对法医学鉴定评估准确性的不断提高的严格要求，以及最大限度地减少可能导致错误裁定失误的必要性。机器学习、神经网络和深度学习算法等技术的发展为提高鉴定活动的质量提供了新的可能。

在科学综述的框架下，进行了SWOT分析，旨在评估在法医鉴定实践中使用人工智能的优、劣势，以及潜在的前景和风险。分析表明，人工智能技术的主要优势在于高准确性、稳定性、快速性，且可以识别数据中复杂的形态。然而，也有相当大的限制，例如需要优质的训练数据集、财务成本，以及人工智能解决方案的解读能力问题。已发现的风险涉及道德问题、信息安全和法律障碍。

本综述分析使用人工智能识别和纠正法医错误的现有方法，重点强调了能够改进损伤机制诊断、确定死亡原因和识别鉴定意见中不一致的先进方法。本文给出了人工智能技术在法医实践中实际应用的例子，并介绍了它们进一步整合的前景。分析结果表明，人工智能在提高法医鉴定的准确性和可靠性方面具有巨大潜力。

确定死因，正确且准确地确定机械损伤生前性质及其时效是现代法医学面临的最重要问题之一。

传统上，显微解剖学方法是研究组织的主要方法。随着时间的推移，增加了组织化学分析，扩大了诊断的可能性。因为免疫组织化学方法的进步，现代医学技术可以更深入地研究组织。这种基于组织结构特异性染色的创新方法在确定死亡原因、损伤生前性质和时效性方面发挥了重要作用，在信息量和准确性方面显着优于之前的方法。此外，该方法可以识别炎症反应的标志物，如细胞因子，以及与组织愈合相关的成分，如生长因子。这不仅有助于确认损伤生前情况，还有助于评估其愈合阶段，从而大大提高了确定受伤时间的准确性。在区分真实损伤和模拟创伤性损伤的死后变化时，使用免疫组织化学具有重要意义。因此，将该方法引入法医学实践中，有利于更客观、更准确的鉴定，最大限度地减少诊断错误的可能性。

免疫组织化学技术的进一步改进和所用标记物范围的扩大为法医学开辟了新的前景，提高了鉴定结论的可靠性和信息量。

法医学是一门综合了一般生物学和医学知识的科学。这一领域的研究旨在发展和提高完成司法和实际保健任务所需的技能。完善我们的社会是法医科学研究发展的新动力，根据出现的问题重要性，以及法医和调查实践的要求，使狭隘领域的优先性不断升级。在现阶段的发展中，法医学作为一门科学专业，是医学的一个分支，由于吸引了相关自然科学和信息技术的成果而迅速发展。文章介绍了法医学科学研究的成果，这些成果是通过具有社会意义的需求推动的，且旨在解决国家层面的鉴定问题。谢切诺夫大学法医学系是法医学领域系统教学的创始人，也是重点科学研究的领导者。在该系，开展了一系列现实科学研究，并在以下问题上取得了突破性成果：身份识别、年龄形态学、法医创伤学、慢性药物中毒、急/慢性酒精中毒、猝死的形态学诊断。本文介绍了在U.I.皮戈尔金带领下的学院研究活动的最重要成果，并确定了前景方向。