Разработка и исследование методов и средств принятия решений в процессе идентификации личности по сегментам нижних конечностей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Турлак, Вера Васильевна

• Турлак, Вера Васильевна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Турлак, Вера Васильевна

ВВЕДЕНИЕ

1. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

1.1. Обзор и анализ методик идентификации личности по фрагментам останков

1.1.1. Объекты идентификации личности

1.1.2. Методы идентификации личности по фотоизображениям

1.1.3. Идентификация личности по костным останкам

1.1.4. Идентификация личности по сегментам останков с учетом мягких тканей.

1.2. Повышение эффективности средств идентификации личности по антропометрическим признакам с использованием компьютерных технологий

1.2.1. Возникновение и развитие систем идентификации личности

1.2.2. Современные системы идентификации личности, основанные на антропометрии

1.2.3. Обзор и анализ современных статистических пакетов программ (СПП)

1.3. Цели и задачи исследования

2. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ В ПРОЦЕССЕ СУДЕБНО-МЕДИЦИНСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ПО СЕГМЕНТАМ ОСТАНКОВ

2.1 Формализация данных, используемых для моделирования процесса идентификации в составе информационной системы

2.2 Основные этапы обработки данных в процессе построения идентификационных моделей

2.3 Обоснование целесообразности и допустимости выбранных статистических методов на основе предварительного анализа морфометрической информации

2.4 Построение идентификационных моделей определения роста, возраста и веса на основе морфометрических параметров нижних конечностей и малоберцовой кости ф 2.5 Моделирование пола по морфометрическим признакам нижних конечностей с использованием методов дискриминантного анализа

V ВЫВОДЫ ВТОРОЙ ГЛАВЫ

3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ ПО СЕГМЕНТАМ ОСТАНКОВ

3.1. Структура информационной системы идентификации личности по сегментам останков

3.2. Разработка алгоритмов идентификации личности с учетом различных экспертных ситуаций

3.3. Результаты моделирования параметров личности по сегментам 85 останков

ВЫВОДЫ ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЫ

4. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИХ ВНЕДРЕНИЯ В ПРАКТИЧЕСКУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

4.1. Влияние латеральной асимметрии на построение идентификационных моделей

4.2. Описание программного обеспечения автоматизированной системы идентификации личности по нижней конечности

4.3 Результаты практической реализации построенных моделей идентификации личности

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов и средств принятия решений в процессе идентификации личности по сегментам нижних конечностей»

Актуальность исследования. Задача создания моделей и алгоритмов идентификации личности по фрагментам человеческого тела является одной ф из наиболее актуальных в условиях локальных военных конфликтов, природных и техногенных катастроф для точного подсчета людских потерь, v безошибочного и своевременного информирования родственников погибших и проведения различных следственных мероприятий. Часто в распоряжении экспертов оказывается незначительное количество материала для анализа, что существенно затрудняет работу по идентификации погибшего человека.

Непрерывно совершенствующиеся современные методы математического моделирования позволяют разрабатывать алгоритмы и модели, использующие параметры отдельных фрагментов человеческого тела для точного установления видовой принадлежности исследуемого фрагмента, пола, возраста, роста и веса. Однако на расчет и применение разработанных моделей накладывают ряд ограничений значительные вариации, которым подвержены индивидуальные антропометрические l характеристики, а так же во многих случаях вычислительная мощность компьютеров, распространенных во время проведения аналогичных исследований.

Разработка каждой такой методики основывается на обсчете и анализе данных, собранных при серийном изучении ряда останков. Все исследованные ряды обладали рядом отличительных особенностей, на которые оказали влияние, в том числе и место проживания, и время проведения исследований каждым ученым.

Вычислительные возможности компьютерной техники, бывшей в распоряжении у исследователей в сочетании со значительным объемом *) * анализируемых данных являлись основной причиной того, что в результате i исследований судебно-медицинским экспертам для работы были

А предложены алгоритмы, основанные на применении диагностических таблиц, рассчитанных для антропометрических параметров, изменяющихся в определенных границах [77].

Описанный подход представляет неудобства, значительно усиливающиеся в случае необходимости применения нескольких диагностических таблиц или при значении какого-либо антропометрического параметра, выходящем за рамки, определенные в имеющихся диагностических таблицах.

В результате проведенного анализа разработанных и применяющихся в судебно-медицинской практике алгоритмов становится очевидной необходимость разработки комплекса моделей определения основных идентифицирующих параметров (таких, как пол, рост, возраст, вес) по совокупности морфометрических признаков, для использования которых достаточно задать в качестве параметров идентифицирующей модели измеренные значения антропометрических величин.

Использование подобных моделей позволяет сократить время, необходимое на определение пола, роста, возраста и веса погибшего человека, повысить качество идентификационной модели, а так же не накладывает ограничений на значения измеренных параметров.

Работа выполнена с одним из основных научных направлений Воронежского государственного технического университета (ВГТУ) «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине».

Пели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка методов и средств, позволяющих повысить скорость и качество определения идентификационных параметров по сегментам нижних конечностей на основе установления статистических взаимосвязей морфологических признаков в условиях ограниченности количества исходной информации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1) выявить статистические зависимости между антропометрическими признаками нижних конечностей.

2) разработать комплекс методов определения идентификационных параметров по метрическим признакам нижних конечностей.

3) разработать автоматизированную инструментальную систему судебно-медицинской идентификации личности, обеспечивающую возможность выбора идентификационной модели в зависимости от конкретной экспертной ситуации.

4) провести статистический анализ влияния латеральной асимметрии на определение пола, возраста, роста, веса.

5) выявить статистические взаимосвязи между параметрами сегментов нижних конечностей и размером одежды.

6) провести апробацию созданных методов и средств на практических объектах при идентификации человека по сегментам останков.

Объектом исследования являлась совокупность сегментов человеческих останков, принадлежащих лицам обоего пола в возрасте от 16 до 95 лет.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе применялись методы математического моделирования, теории принятия решений, математической статистики, объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:

- метод, обеспечивающий поддержку принятия решения о выборе оптимальной идентификационной модели в зависимости от заданной экспертной ситуации; комплекс регрессионных моделей, отличающихся учетом латеральной асимметрии при выявлении взаимосвязей между ростом, возрастом, весом и параметрами сегментов нижних конечностей; комплекс дискриминантных моделей, позволяющих учитывать влияние латеральной асимметрии при выявлении взаимосвязей между полом и параметрами сегментов нижних конечностей; способ, обеспечивающий возможность определения размера одежды по морфометрическим параметрам нижней конечности, основанный на применении методов регрессионного моделирования; программное обеспечение автоматизированной информационной системы, разработанное с использованием методов поддержки принятия решений для автоматизированной поддержки анализа поступающей информации, позволяющее осуществлять определение идентификационных параметров в зависимости от сложившейся экспертной ситуации.

Практическая ценность результатов работы заключается в возможности внедрения информационной системы, основанной на разработанных методах и средствах в деятельность судебно-медицинских экспертов по идентификации личности, что способствует повышению качества производства экспертиз; способствует сокращению времени ее проведения; обеспечению высокой точности и достоверности результатов экспертизы; облегчает принятие решения о выборе наиболее эффективной модели с учетом сложившейся экспертной ситуации и позволяет определить с более высокой точностью идентификационные параметры - пол, возраст, рост, вес.

Реализация результатов работы. Программное обеспечение, разработанное в ходе выполнения диссертационной работы внедрено на кафедре судебной медицины Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко и в деятельность ГУЗ Воронежского Медицинского Информационно-аналитического Центра. Материалы диссертации используются в учебном процессе кафедры "Управление в социальной сфере и медицине" при обучении студентов специальности 060819 "Экономика и управление на предприятиях социально-культурной сферы" в курсе "Информационные технологии в управлении".

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" (Рязань, 2001), конференции «Вооруженные силы и реформы в России» (Санкт-Петербург, 2001), V Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» ФРЭМЭ-2004 (Владимир), 7 и 8 Международных открытых научных конференциях «Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике» (Воронеж, 2002, 2003), 60-й Юбилейной открытой итоговой научной конференции студентов и молодых ученых Волгоградской медицинской академии «Медицина нового века, достижения и перспективы» (Волгоград, 2002); а так же на семинарах кафедры «Управление в социальной сфере и медицине»; ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета.

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 11 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 125 страницах, списка литературы из 140 наименований, 2 приложения. Содержит 24 рисунков, 27 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Турлак, Вера Васильевна

ВЫВОДЫ ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЫ

1. Разработана структура автоматизированной системы идентификации личности, позволяющей на основе данных, измеренных в ходе экспертизы сегментов останков определять различные идентификационные характеристики, такие, как пол, рост, возраст и вес. В составе автоматизированной системы имеются модули хранения и обработки экспертной информации и удобными средствами взаимодействия со сторонними программами.

2. Проанализированы возможные варианты расчленения нижних конечностей и произведена алгоритмизация определения пола, роста, возраста, веса в зависимости от сложившейся экспертной ситуации. В соответствии с разработанными алгоритмами рассчитаны модели определения идентификационных характеристик, позволяющие производить определение роста, возраста, веса и пола в случае отсутствия того или иного фрагмента конечности. На основе построенных моделей можно сделать вывод, что определение роста с наибольшей достоверностью можно провести на основании признаков обеих конечностей, наименьшую надежность полученных результатов получается при расчетах на основании параметров стопы. Возраст наиболее достоверно определяется по параметрам несегментированных нижних конечностей и голеней, по бедру и стопе достоверность определения возраста недостаточна для проведения экспертизы. Вес с наибольшей точностью определяется по несегментированным нижним конечностям, с наименьшей точностью - по стопам.

3. Разработан алгоритм определения размера одежды по сегментам нижних конечностей, одним из этапов которого является определение обхвата грудной клетки и построены регрессионные модели определения обхвата грудной клетки по сегментам конечностей, с помощью которых становится возможными определение размера одежды на основе параметров сегментов нижних конечностей. Наибольшая точность определения размера одежды достигается при использовании моделей, построенных по обеим нижним конечностям. Модели, построенные по правой и левой стопам наименее точны и рекомендуются для проведения экспертиз в последнюю очередь.

4. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИХ ВНЕДРЕНИЯ В ПРАКТИЧЕСКУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

4.1. Влияние латеральной асимметрии на построение идентификационных моделей

В ходе выяснения влияния латеральной асимметрии на точность и достоверность построенных статистических моделей идентификации личности были выполнены целый ряд действий.

Первым этапом анализа латеральной асимметрии было построение новой базы данных из 256 случаев, каждый элемент которой вычислялся согласно следующей формуле:

4 = р, Р i+9

38.46 где Р - элементы исходной матрицы, i - номер признака левой нижней конечности, совпадающий с классификацией, приведенной в главе 2; i+9 является номером соответствующего признака правой конечности.

В качестве следующего этапа выполнялось исключение из анализа тех признаков, единицами измерения которых являются баллы, поскольку предлагаемая методика не является корректной для анализа таких признаков. Поскольку в ходе нашей работы вышеописанные признаки нижних конечностей не входили в сферу наших интересов, то ни один признак из анализа исключен не будет.

Следующим этапом было проведение формирования и анализа дескриптивной статистики для полученных данных.

Рассмотрим табл. 4.1, в которой содержится информация о полученной базе данных. В столбце N содержится количество случаев для каждой переменной, Minimum и Maximum содержат, соответственно, минимальное и максимальное значение каждой переменной, в столбце Mean можно увидеть среднее значение переменной. Стандартное отклонение является показателем разброса выборки относительно среднего значения, выборочная асимметрия характеризует, насколько симметрично относительно средней величины располагаются значения выборки. Если закон распределения случайной величины симметричен относительно среднего значения, то выборочная асимметрия близка к нулю. Если же она положительна (отрицательна), то мы наблюдаем смещение выборки относительно среднего значения вправо (влево).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения диссертационной работы были исследованы возможности современных методов идентификации личности по сегментам останков с учетом мягких тканей и скелетизированных останков, а так же обоснование необходимости использования современных вычислительных средств с целью проведения расчетов значений идентификационных параметров.

На основе проведенного анализа была сформулирована необходимость разработки моделей и алгоритмов определения пола, роста, возраста и веса по сегментам нижних конечностей на основе установления статистических взаимосвязей морфологических признаков в составе автоматизированной системы судебно-медицинской идентификации личности по сегментам тела, были поставлены и решены следующие задачи:

1) выявлены статистические зависимости между антропометрическими признаками нижних конечностей, позволяющие выявить морфометрические параметры, наиболее сильно взаимосвязанные с идентификационными параметрами с целью уменьшения объема расчетов по построению статистических моделей;

2) разработаны комплекс методов определения идентификационных параметров по метрическим признакам нижних конечностей, что позволяет быстрее и точнее производить идентификацию личности в условиях полной или частичной фрагментации останков;

3) разработана автоматизированная инструментальная система судебно-медицинской идентификации личности, обеспечивающая возможность выбора идентификационной модели в зависимости от конкретной экспертной ситуации;

4) проведен статистический анализ влияния латеральной асимметрии на определение пола, возраста, роста, веса, в результате которого был установлен вклад левой и правой нижних конечностей в построенные статистические идентификационные модели;

5)выявлены взаимосвязи между параметрами сегментов нижних конечностей и размером одежды, позволяющие сформировать более полное описание исследуемых останков, что увеличивает точность идентификации.

6) проведена апробация и подтверждена адекватность созданных методов и средств на практических объектах при прогнозировании роста, возраста, веса и пола человека по сегментам нижних конечностей.

Программное обеспечение, разработанное в ходе выполнения диссертационной работы, внедрено на кафедре судебной медицины Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко и в деятельность ГУЗ Воронежского Медицинского Информационно-аналитического Центра. Материалы диссертации используются в учебном процессе кафедры "Управление в социальной сфере и медицине" при обучении студентов специальности 060819 "Экономика и управление на предприятиях социально-культурной сферы" в курсе "Информационные технологии в управлении".

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Турлак, Вера Васильевна, 2006 год

1. Абрамов С.С. Выбор методов исследования при судебно-медицинской остеологической идентификации /С.С. Абрамов //Судебно-медицинская экспертиза. 1996. - Т.39, №4. - С. 13-20.

2. Автандилов Г.Г. Медицинская морфометрия: Руководство / Г.Г.Автандилов. М.: Медицина, 1990. - 384 с.

3. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей /С.А. Айвазян.-М.: Издательство "Металлургия", 1968.- 227 с.

4. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. /С.А. Айвазян,- М.: Финансы и статистика, 1983.- 471 с.

5. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ, изд. /С.А. Айвазян.- М.: Финансы и статистика, 1985.- 487 с.

6. Алгоритмическое и программное обеспечение статистического анализа. Сб. статей. М.: Наука, 1980.- 421 с.

7. Александров В.В. Анализ данных на ЭВМ / В.В. Александров, А.И. Алексеев, Н.Д. Горский.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 191 с.

8. Александров В.В. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ. /В.В. Александров, B.C. Шнейдеров.- М.: Медицина, 1984.- 157с.

9. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ./ Т. Андерсон.- М.: Физматгиз, 1963. -500 с.

10. Атлас по судебной медицине/ А.А. Солохин, В.Н. Крюков, П.П. Ширинский, Ю.И. Пиголшин; Под ред. А.А. Солохина.- М.: Медицина, 1998.-512 с.

11. И.Афифи А. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / А.

12. Афифи,, С. Эйзен.- М.: Мир, 1982. -488 с. 12.Бабенко В.П. Использование макроструктурных признаков малоберцовой кости человека для определения пола/ В.П. Бабенко, А.А.Моисеев, М.А. Кислов, А.А Ролдугин, В.В. Турлак //Медицина в начале нового века:

13. Достижения и перспективы. Общие закономерности морфогенеза в норме, патологии и эксперименте. Воронеж, Волгоград, 2002.-С.18-19.

14. З.Бабичев В.И. О количественном распределении некоторых остеонных конструкций большеберцовой кости человека в связи с возрастом/В.И.Бабичев // Современ. вопр. суд. мед-ны и экспертной практики. Ижевск, 1975.- С.303-304.

15. Бабичев В.И. Экспертно-диагностические особенности определения возраста по фрагментам большеберцовой кости человека: Автореф.дис. канд. мед. наук /В.И.Бабичев; II Московский государственный медицинский институт им. Пирогова. М., 1977. - 20 с

16. Бакаев А.А. Методы организации и обработки баз знаний./А.А. Бакаев, В.И. Гриценко, Д.Н. Козлов.- Киев: Наукова думка, 1993.- 300 с.

17. Бахметьев В.И. Исследование фрагментов сожженных костей в судебно-медицинском отношении: Автореф. дис . канд. мед. наук / В.И.Бахметьев; II Московский государственный медицинский институт им. Пирогова. М., 1977. - 20 с.

18. Беллман Р. Математические модели в медицине./Р. Беллман М.: Мир, 1987.- 135 с.

19. Брагина Н.Н. Функциональные асимметрии человека. 2-е изд. перераб. и доп. / Н.Н. Брагина, Т.А. Доброхотова, М.: Медицина, 1988.- 240 с.

20. Браунли К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике./К.А. Браунли.- М.: Наука, 1977.- 407 с.

21. Бунак В.В. Антропология./ В.В. Бунак.- М.: Учпедгиз, 1941.- 376 с.

22. Бююль A. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. / А. Бююль, П. Цёфель. СПб.: 000»ДиаСофтЮП», 2002,- 608 с.

23. Властовский В.Г. Об асимметрии скелета конечности человека /В.Г. Властовский //Вопросы антропологии. 1960. - Вып.З.

24. Вопросы судебной травматологии (материалы VI расширенной научной конференции)./ Киев, 1966.- 275 с.

25. Воронин Ю.А. Теория классифицирования и ее приложенияЛО.А.Воронин.- Новосибирск: Наука. Сибирское отделение, 1985.- 231 с.

26. Гармус А.К. Возможность идентификации личности по костям голени: Автореф. дис. канд. мед. наук / Каунас, 1974.- 18 с.

27. Гладышев Ю.М. Микроскопические конструкции костной ткани и их судебно-медицинское значение: Дис. . д-ра мед. наук/Воронеж, 1965.318 с.

28. Громов А.П. Судебно-медицинская экспертиза механических повреждений. / А.П, Громов, О.А. Ромодановский. Москва, типография метроснаба, 1969.- 62 с.

29. Джамса К. Программирование для Internet в среде Windows: перев с англ. / К. Джамса, К. Коул. СПб.: Питер, 1996. -688с.

30. Добряк В.И. Судебно-медицинская экспертиза скелетированного трупа./В.И,Добряк.- Киев: Государственное медицинское издательство УССР, I960.- 192 с.

31. Донцов В.Г. Возрастные особенности микроскопического строения и минерализации костной ткани плечевой кости человека в судебно-медицинском отношении: Автореф. дис . канд. мед. наук /В.Г.Донцов. -М, 1977. 19 с.

32. Зб.Звягин В.Н. Определение возраста по микроструктуре костей черепа: Метод, реком. / В.Н. Звягин , Г.П. Джуваляков. М., 1988.- 16 с.37.3олотов С. Протоколы Internet: Руководство для профессионалов./С. Золотов.- СПб.: BHV, 1998.- 304 с.

33. Казанцева И.А. Программа для компьютерного анализа дефектов клинической диагностики на основе паталогоанатомической базы данных/И.А.Казанцева // Архив патологии. № 4. 1992.- 31-33с.

34. Кендел М. Ранговые корреляции./М.Кендел.- М.: Статистика, 1975. — 756 с.

35. Кендел М. Статистические выводы и связи./ М. Кендел А. Стьюарт. М.: Наука, 1983 г. -899 с.

36. Кенул Т. Форматы файлов Интернет./Т.Кенул.- СПб.: Питер-пресс, 1997.318 с.

37. Козлов А.В. Программирование для Internet в Delphi 5.0./А.В.Козлов.-М.:ЗАО ""Издательсто БИНОМ", 2001.- 368 с.

38. Кокс Д. Прикладная статистика. Принципы и примеры. / Д. Кокс, Э. Снелл М.: Мир, 1984. -200 с.

39. Компьютеризация медицинских технологий / Н.И. Калядин, В.А. Леменков, И.Р. Лосев, М.В. Пилина, П.И. Чалый. // Мед. техника. 1996. № 2. С. 21-24.

40. Компьютерная биометрия / Под. ред. Ю.М. Барабанова. М.: Наука 1990.174 с.

41. Кощеев В.А. Автоматизация статистического анализа данных./В.А. Кощеев.- М.: Наука, 1988.- 230 с.

42. Лабораторные и специальные методы исследования в судебной медицине (Практическое руководство) / Под редакцией В.И. Пашковой, В.В. Томилина. М.: Медицина, 1975.- 454 с.

43. Лившиц М.И. Учебник о конституциях человека /М.И.Лившиц. -Харьков. 1924.-254 с.

44. Львович Я.Е., Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем: Учеб. пособие / Под ред. академика РАЕН В.Н. Фролова. Воронеж: ВГТУ, МУВТ, 1994.

45. Малиновский Л.Г. Классификация объектов средствами дискриминантного анализа. М.: Наука, 1978.- 260 с.

46. Мандрыкин А.В.' Разработка моделей и алгоритмов судебно-медицинского установления возраста человека по микроструктуре трубчатых костей: Дис. канд. техн. наук./ Воронеж, 1998 г.-160 с.

47. Математическая статистика и ее приложения: Сб. статей/ Под ред. Ф.П. Тарасенко. Томск: Издательство ТГУ. вып. 6. 1980.- 179 с.

48. Мейдоналд Дж. Вычислительные алгоритмы в прикладной статистике./Дж.Мейдоналд.- М.: Финансы и статистика, 1988.- 348 с.

49. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур./Б.Г.Миркин М.: Статистика, 1980,- 319 с.

50. Молоденкова И.Д. Обработка экспериментальных данных./И.Д.Молоденкова.- Саратов: Издательство саратовского университета, 1990.- 31 с.

51. Мордасов В.Ф. Судебно-медицинское установление возраста человека по микроструктуре бедренной кости: Автореф. дис. . канд. мед. наук /В.Ф. Мордасов; НИИ судебной медицины. М., 1989. - 24 с.

52. Морфология человека: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. доп. / Под ред. Б.А. Никитюка, В.П. Чтецова.- М.: Издательство МГУ, 1990.-344 с.

53. Мостеллер Ф., Тьюки Дж.У. Анализ данных и регрессия: В 2 т. /Ф Мостеллер, Дж.У .Тьюки.- М.: Финансы и статистика. 1982.Т.1.- 319 с.

54. Мостеллер Ф., Тьюки Дж.У. Анализ данных и регрессия: В 2 т. /Ф Мостеллер, Дж.У .Тьюки.- М.: Финансы и статистика. 1982.Т.2.- 299 с.

55. Мутафян М.И. Моделирование и алгоритмизация процессов визуализации и диагностики в биомедицинских системах на основе конвейерных технологий: Дис. докт. техн. наук / Воронеж, 1998.- 354 с.

56. Мутафян М.И. Применение методов цифровой обработки изображений в задачах медицинской диагностики // Компьютеризация в медицине: Сб. тр. Воронеж: ВПИ., 1991.- С.76-77.

57. Мутафян М.И., Федянин В.И. Построение программного комплекса визуализации и анализа биомедицинской информации // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб. тр. Воронеж: ВГТУ, 1995.- С.21-25.

58. Мутафян М.И. Построение интерфейса прикладных программ в интегрированных программных комплексах // Интерактивное проектирование техн. устройств и автоматиз. систем на ПЭВМ: Тез. докладов Всесоюзного совещания. Воронеж, 1991.- С.34-37.

59. Мутафян М.И., Родионов О.В., Федянин В.И. Разработка компьютеризированного комплекса для исследования функциональных систем организма человека // Компьютеризация в медицине: Межвуз. сб.тр. Воронеж: ВГТУ, 1995.- С. 12-20.

60. Мутафян М.И. Применение информационных технологий в задачах идентификации личности по фрагментам останков/ М.И. Мутафян,

61. B.В. Турлак // Сборник научных трудов конференции. Владимир, 2001.1. C.14-15.

62. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей./А.Д. Мышкис. М.: Физматлит, 1994.- 192 с.

63. Найнис И.-В.И. Комплексный метод определения возраста при идентификации личности по костным останкам/ И.-В.И. Найнис // Материалы 5-й Всесоюзн. научн. конф. судебных медиков. М., 1969. Т.1.-С.385-386.

64. Пашкова В.И. Очерки судебно-медицинской остеологии (определение пола, возраста и роста по костям скелета человека) /В.И.Пашкова. М., 1963. - 155 с.

65. Поиск зависимостей и оценка погрешности / Сб. ст. АН СССР, Институт проблем передачи информации; отв. ред. И.М. Пинскер.- М.: Наука, 1985.- 147 с.

66. Попов В. Судебная медицина. Учебник/В.Попов.-М.:Спарк, 1999.-495с

67. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерностей / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин.- М.: Финансы и статистика, 1989.- 606 с.

68. Райскина М.Е. Статистическая обработка медицинских данных./М.Е. Райскина, М.А. Акялеме.- Вильнюс, 1989.- 354 с.

69. Райх В.А. Автоматизированная информационная система/В.А. Райх.- // Сов. здравоохранение, 1991. № 12. С.12-16.

70. Руководство по судебной медицине/Под ред. В.В. Томилина. М.: Медицина, 2001.- 576 с.

71. Рунион Р.П. Справочник по непараметрической статистике./Р.П. Рунин.-М.: Финансы и статистика, 1982.- 198 с.

72. Себер Дж. А.Ф. Линейный регрессионный анализ./Дж.Себер.- М.: Мир, 1980.-456 с.

73. Системы управления базами данных и знаний: Справ, изд. / А.Н.Наумов, А.М.Вендров, В.К.Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991.-352с.

74. Справочник по прикладной статистике/Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана:.- В 2 т. М.: Финансы и статистика 1990.Т2.- 525 с.

75. Станчев Н.А. Одонтологические критерии судебно-медицинской диагностики возраста человека: Автореф. дис. . канд. мед. наук / М., 1987.- 19 с.

76. Теория статистики / Под ред. Р.А. Шмойловой.- М.: Финансы и статистика, 1996.- 460 с.

77. Туровцев А.И. Комплексные методы исследования особенностей ребер для судебно-медицинской идентификации личности: Дис. . д-ра мед.наук. / Воронеж, 1970.- 380 с.

78. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере / Под ред. В.Э. Фигурнова.- М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995.- 384 с.

79. Урбах В.Ю. Математическая статистика для биологов и медиков. /В.Ю.Урбах.- М.: Издательство академии наук СССР, 1963.- 323 с.

80. Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. /В.Ю.Урбах.- М.: Медицина, 1975. -295 с.

81. Устройство для автоматических процессов биологического анализа // Кибернетика и вычислительная техника, 1991. Вып. 90.- 49-52 с.

82. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Сборник / Под. ред. И.С. Енюкова.- М.: Финансы и статистика, 1989.- 218 с.

83. Ферстер Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа. / Э. Ферстер, Б. Рену.- М.: Финансы и статистика., 1983.- 302 с.

84. Фролов А.В. Разработка моделей и алгоритмов судебно-медицинской идентификации личности по сегментам верхних конечностей человека: Дис. канд. техн. наук./Воронеж, 1998 г.- 152с.

85. Фролов В.Н др. Автоматизированные учебно-исследовательские системы, кн.2/ Львович И.Я., Родионов О.В., Федянин В.И., ред. Львович И.Я.; Под ред. В.Н. Фролова.- Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999.-196 с.

86. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы).-Воронеж: ВГТУ, 1997.-151 с.

87. Фролов В.Н. Управление в биологических и медицинских системах: Учеб. Пособие/ В.Н. Фролов.-Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2001.-327 с.

88. Халиков Р.Ш. Автоматизированная система медицинской диагностики/ Р.Ш. Халиков // Автоматизация процессов обработки первичной информации. Пенза, 1991, С. 36-40.

89. Angyal M.The conditions of the radiological comparison method in the forensic personal identification process/ M. Angyal, K. Derczy // Rechtsmedizin. 1999. № 4.- P. 141-144.

90. Anslinger K. Identification of the skeletal remains of Martin Bormann by mtDNA analysis International/ K. Anslinger, G. Weichhold, W. Keil, B. Bayer, W. Eisenmenger // Journal of Legal Medicine. 2001. № 3. P.- 194-196.

91. Behrman B.W.Eyewitness Identification in Actual Criminal Cases/ B.W. Behrman, S. L. Davey // An Archival AnalysisLaw and Human Behavior. 2001. №5. P.- 475-491.

92. Benthaus S., Rotzscher K., Engel H. The use of mobile dental x-ray techniques in the forensic investigation of mass disaster victims // Rechtsmedizin. 1999. № 4 . P.- 155-158.

93. Вое L.-J. Forensic voice identification in France Speech/ L.-J. Вое // Communication. 2000. № 2-3. P.- 205-224.

94. Bradley B.J. Accurate DNA-based sex identification of apes using noninvasive samples/. B.J. Bradley, K.E Chambers., L. Vigilant // Conservation Genetics. 2001. № 2.- P.- 179-181.

95. Brkic H. Odontological identification of human remains from mass graves in Croatia/ H. Brkic, D.Strinovic, M.Kubat, V. Petrovecki // International Journal of Legal Medicine. 2000. № 1/2 .- P. 19-22.

96. Brkic H. Dental identification of war victims from Petrinja in Croatia/ H.Brkic, D. Strinovic, M.Slaus, J.Skavic, D.Zecevic, M. Milicevic // International Journal of Legal Medicine. 1997. № 2 .- P. 47-51.

97. Cecchi R. Incorrect identification of a military pilot with international implications/ R.Cecchi, L.Cipolloni, M.Nobile // International Journal of Legal Medicine. 1997. № 3 .- P. 167-169.

98. Champod С. The inference of identity in forensic speaker recognition/ C.Champod, D. Meuwly // Speech Communication, 2000, № 2-3.- P. 193-203.

99. De Biasio P. Reference values for fetal limb biometry at 10-14 weeks of gestation/ P. De Biasio, F. Prefumo, P.B.Lantieri, P.L Venturini. // Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2002 № 6.- P. 588-591.

100. Doddington G.R. The NIST speaker recognition evaluation Overview, methodology, systems, results, perspective/ G.R.Doddington, M.A.Przybocki, A.F.Martin, D.A. Reynolds // Speech Communication, 2000 № 2-3.- p. 225254.

101. Du Chesne A. Post-mortem orthopantomography an aid in screening for identification purposes/ A.Du Chesne, S.Benthaus, K.Teige, B. Brinkmann // International Journal of Legal Medicine, 2000 № 2.- P. 0063-0069.

102. Foreman L.A. A Bayesian approach to validating STR multiplex databases for use in forensic casework/ L.A. Foreman, A.F.M. Smith, I.W. Evett // International Journal of Legal Medicine, 1997 № 5.- P. 244-250.

103. Glassberg J. Method for forensic analysis/ J.Glassberg // Biotechnology Advances, 1997, № 2.- p. 494.

104. Goffinet F. Dating biometry during the first trimester: accuracy of an everyday practice/ F.Goffinet, D.Cabrol, G.Grange, E.Pannier, J.-R. Zom // European Journal of Obstetrics & Gynecology and Reproductive Biology, 2000, №1. p. 61-64.

105. Haigis W. Pseudophakic correction factors for optical biometry/ W.Haigis // Graefes Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology, 2001, № 8.- P. 589-598.

106. Hasman A. "Medical application of computers: an overveiw "/ A. Hasman // "Int. J. Bio-Med. Comput."", 1987, v20, N 4.- P. 239-251."

107. Hunger H. Identification./ H.Hunger, D. Leopold Leipzig, 1978.

108. Jacquemyn Y. Fetal biometry in different ethnic groups/ Y. Jacquemyn, P.Verdonk, S.U. Sys // Early Human Development, 2000, № 1, P. 1-13.

109. Murray J.D.Mathematical Biology./ J.D.Murray.-Springer, New York, 1993

110. Praisler M. Pattern recognition techniques screening for drugs of abuse with gas chromatography-Fourier transform infrared spectroscopy/ M.Praisler, I.Dirinck, J.Van Bocxlaer, A.De Leenheer, D.L. Massart // Talanta, 2000, № 1.-P. 177-193.

111. Rahman A.F.R. Serial Combination of Multiple Experts: A Unified Evaluation/ A.F.R.Rahman, M.C. Fairhurst // Pattern Analysis & Applications, 1999, №4.- P. 292-311.

112. Schmittbuhl M. Sexual dimorphism of the human mandible: demonstration by elliptical Fourier analysis/ M.Schmittbuhl, J.M.Le Minor, F.Taroni, P. Mangin // International Journal of Legal Medicine, 2001, № 2 октябрь.- P. 100-101.

113. Soomer H. Identification of victims from the M/S Estonialnternational/ H.Soomer, H.Ranta, A.Penttila // Journal of Legal Medicine, 2001, № 4/5.- P. 259-262.

114. Tamura S. Male/female identification from 8x6 very low resolution face images by neural network/ S.Tamura, H.Kawai, H.Mitsumoto // Pattern Recognition, 1996, № 2.- P. 331-335

115. Thangaraj K. Is the amelogenin gene reliable for gender identification in forensic casework and prenatal diagnosis / K.Thangaraj, A.G. Reddy, L.Singh // International Journal of Legal Medicine, 2002, № 2.- P. 121-123.

116. Valenzuela A. The application of dental methods of identification to human burn victims in a mass disaster/ A.Valenzuela, S.Martin-de las Heras, T.Marques, N.Exposito, J.M. Bohoyo // International Journal of Legal Medicine, 2000, № 4.- P. 0236-0239.

117. Wojcikiewicz J. Statistical interpretation of eyewitness testimony using the mock witness paradigm: A case study/ J.Wojcikiewicz, I.Bialek, K.Deszynski, A.L. Dawidowicz // Expert Evidence, 1999, № 3.- P. 175-186.

118. Корреляционные таблицы признаков нижней конечности