Потребность в физических вскрытиях может быть уменьшена за счет проекта, в котором цифровые 3D-анатомические модели могут более точно отображать траектории пуль.

Викторианский институт судебной медицины (VIFM), который также действует как Отдел судебной медицины Университета Монаша, проводит вскрытие всех смертей, о которых сообщается коронеру штата Виктория.

Он содержит уникальную в глобальном масштабе коллекцию данных — более 75 000 компьютерных томографических (КТ) сканов всего тела умерших людей, архив, который увеличивается на 7000 случаев в год. Представлены все причины смерти, включая травмы, убийства и самоубийства. Представлены все возрастные группы и полы.

База данных также содержит более двух миллионов цифровых фотоизображений, включая внешние и внутренние повреждения, патологические состояния и внешние изображения всего тела.

Это огромный банк потенциально меняющей правила игры информации; однако возможность поиска новой информации во всем этом ограничена.

Раскрытие потенциала

Когда профессор Монаша Крис Бейн из Факультета информационных технологий впервые услышал об этом и обдумал возможности этого в машинном обучении или искусственном интеллекте, он был ошеломлен.

«Моя челюсть упала на пол, — говорит он. «Когда я взял его в руки, я осознал его потенциал».

Профессор Бейн — первый профессор Университета, специализирующийся на цифровом здравоохранении. Он проработал на этой должности всего около двух месяцев — это было два года назад — когда прослушал презентацию заместителя директора VIFM, доцента Ричарда Басседа, который описал базу данных.

У «ВИФМ огромная база данных сканов и фотографий, — говорит профессор Бейн. Это отличные знания, поэтому мы пытаемся работать с ними со временем, чтобы создать для них библиотеку. Это очень ценно для них, но в целом они становятся окончательным источником правды — золотым стандартом, если хотите — в вопросе «Как кто-то умер?.

«Видение, — говорит он, — состоит в том, чтобы развивать судебную медицину, используя гораздо больше вычислительной мощности и гораздо меньше архаичных человеческих методов».

В работе над коллаборацией четыре проекта. Компания Leidos, занимающаяся информационными и биомедицинскими исследованиями, вложила 150 000 долларов в первый проект (часть более широкого партнерства Институт медицинской инженерии Монаша), посвященный траекториям пуль, то есть тому, что пули делают и куда они попадают внутри тела. Leidos хочет продукты, которые могут применяться в военном здравоохранении.

Проект, который укомплектован персоналом и начал работу шесть месяцев назад, направлен на использование машинного обучения для создания цифровой 3D-модели анатомии человека, включая входные и выходные пулевые ранения. Сканы и фотографии в VIFM являются исходным материалом, и в конечном итоге идея состоит в том, чтобы иметь алгоритмы для отображения траекторий пуль, поиска фрагментов пуль и определения калибра и дальности, с которой был произведен выстрел.

«Мы хотим, чтобы машинное обучение изучало повторяющиеся закономерности того, что происходит с определенными пулевыми ранениями», — говорит профессор Бейн. «Например, что делают с грудью высокоскоростные пули? Это может быть полезно для ухода за военными на передовой. На данном этапе финансирование ограничено, но это не мешает нам исследовать его на ранней стадии исследований».

"Идея состоит в том, чтобы развивать судебную медицину, используя гораздо больше вычислительной мощности и гораздо меньше архаичных человеческих методов".

Доцент Бассед сказал, что баллистика в судебной медицине включает «достаточно базовые аналитические методы», которые не менялись в течение 100 лет.

«До того, как у нас появилась компьютерная томография, мы использовали рентгеновские лучи для получения двухмерного изображения чьего-то тела, что затрудняло локализацию снарядов и фрагментов без проведения внутреннего осмотра. Траектория была определена с использованием основных методов, таких как длинные зонды для определения пути снаряда. Современные методы визуализации не могут отличить осколки пули от посторонних металлических предметов, таких как кардиостимулятор или зубные пломбы.

«Эта технология позволит нам сделать цифровую 3D-реконструкцию жертвы стрельбы, которую затем мы сможем разрезать в нескольких плоскостях и направлениях, используя передовую компьютерную графику, в том числе с использованием дополненной реальности. Затем мы можем применить машинное обучение для определения траектории и фрагментации снаряда, а также создать 3D-печатную модель, которую потенциально можно использовать в качестве доказательства в суде».

Юридические преимущества

Профессор Бейн говорит, что проект сигнализирует о потенциальном отходе от физических вскрытий. Он говорит, что правовая точка зрения — машинное обучение может сделать вскрытие более точным — убедительна.

«Одно из критических замечаний по поводу судебных доказательств в том виде, в каком они представлены сейчас, заключается в том, что они слишком зависят от мнения эксперта. Вы можете возразить, что каждый раз, когда у вас есть человеческая интерпретация, вы подвергаетесь судебной критике».

Он говорит, что в будущем может быть меньше необходимости в вскрытии расстрелянных жертв, поскольку технология будет сканировать тело, а не физически вскрывать и исследовать тело.

Доцент Бассед сказал, что на кафедре судебной медицины находится ряд заявок на гранты, которые касаются судебно-медицинского анализа случаев и предотвращения смерти или травм с использованием машинного обучения в качестве инструмента для анализа и прогнозирования.

В ролях:

Крис Бейн
профессор практики цифрового здравоохранения Университета Монаша

Ричард Бассед
Заведующий отделением судебной медицины; Заместитель директора Викторианского института судебной медицины

Первоначально опубликовано на https://lens.monash.edu 19 ноября 2019 г.