Bruteforcing in der temperaturgestützten Todeszeitschätzung

Abstract

The „bruteforcing method“ (BF method) presented in this work is a new approach to temperature-based time-to-death estimation. The nomogramm method (NM) is currently used in routine forensic medicine. The NM calculates the time that has elapsed since death (estimation of the time since death / TsD). In addition to the rectal temperature (T(r)) and ambient temperature (T(a)), the so-called correction factors (CF), which enable an adjustment to special cooling scenarios, are included in the calculation. The assumed value for the CF, individual body proportions (e.g. child) and the rectal temperature at the time of death (T(r@D)) must be estimated or assumed with a fixed value. This results in a certain subjectivity of the time of death estimation (using the NM method). The aim of this work is to reduce the subjectivity of the time of death estimation by using the BF method. The basis for this is testing different values for the cooling weight (cooling weight / cw). This corresponds to the value at which a body cools down under the influence of CF and body proportions. The aim here is to calculate a value for the time of death that is constant over time. This can then be plotted graphically as a function of time as a cooling weight curve (CWC). If all parameters used in the calculation are correctly assumed, a horizontal straight line results. Based on the curve shape of the CWC, statements can therefore also be made about the correctness of the assumed parameters (T(a) and T(r@D)). First, based on the mathematical description of the cooling of the corpses, ideal cooling curves were modeled for known parameters. The BF method was then applied to these cooling curves. For deliberately made false assumptions regarding T(a) and T(r@D), characteristic curve shapes of the CWC were shown. In particular, it was possible to detect an increased T(r@D) and a falsely high or falsely low value for T(a). Furthermore, to test the BF method in practice, a total of ten cooling dummies with a real weight between 5.9 kg and 26.3 kg were produ- ced according to the „original recipe“ of the NM method and used for cooling experiments. The cooling dummies were equipped with a self-made setup of measuring probes and Raspberry Pi computers and read out automatically. A total of 127 cooling experiments were carried out for the dummies under different T(a) and different environmental conditions with a total length of the cooling experiments of about 130 days. After smoothing with a smoothing filter (Sawitzky - Golay - Filter / SG-Filter), the derived cooling data were fed into the evaluation. The BF method was then applied to the cooling data using a script written in the PYTHON programming language. Bruteforcing was applied using a Python script. Expected values were calculated for a large number of possible cooling weights at defined time intervals using the cooling data derived. A cooling weight was then accepted as correct if the time difference discussed the expected value of the time difference of the selected temperature intervals. At first a purely „ignorant approach“ took place, which also did not include a well-known increase of the T(r@D) in the considerati- ons. Despite this lack of adjustment, the overall results were satisfactory. Especially in special cases (negative T(a), „broken experiments“ and childlike proportions of the cooling dummies), the calculated results were superior to the published, statistical benchmarks of the NM method. These advantages were particularly evident at low ambient temperatures, which is due to a peculiarity of the calculation formula with different parameter assumptions for low and high ambient temperatures. Furthermore, chilling data were derived from 17 pigs killed in another toxicology experiment. The BF method was then also applied to this cooling data. Since a large number of pigs had a higher rectal temperature than humans, it was included in the calculation as part of an „educated-approach“. After an analysis of the CWC derived for the pigs, certain false assumptions for T(a) and T(r@D) could be adjus- ted. Satisfactory results could also be calculated here. The „educated- approach“ led to an improvement in the statistical benchmarks of the BF method. Compared to the current gold standard, the results were satisfactory and probably even advantageous, especially under special cooling conditions. These should be further investigated in further practical tests on corpses.

Die in der vorliegenden Arbeit vorgestellte Methode „Bruteforcing- Methode“ (BF-Methode) ist ein neuer Ansatz zur temperaturbasierten Todeszeitschätzung. Aktuell wird in der rechtsmedizinischen Routinearbeit die Nomogramm-Methode (NM) verwendet. Die NM berechnet hierbei die seit dem Tode verstrichene Zeit (Schätzung der Time since Death / TsD). In die Berechnung fließen neben der Rektaltemperatur (T(r)) und Umgebungstemperatur (T(a)) die sogenannten Korrekturfaktoren (CF), die eine Anpassung an spezielle Kühlszenarien ermöglichen, ein. Der an- genommene Wert für die CF, individuelle Körperproportionen (z. B. Kind) und die Rektaltemperatur zum Zeitpunkt des Todes (T(r@D)) müssen hierfür geschätzt bzw. mit einem festen Wert angenommen werden. Dies hat eine gewisse Subjektivität der Todeszeitschätzung (mittels NM-Methode) zur Folge. Ziel dieser Arbeit ist es, die Subjektivität der Todeszeitschätzung, durch die Anwendung der BF - Methode, zu reduzieren. Basis hierfür bildet das Erproben verschiedener Werte für das Kühlgewicht (cooling weight / cw). Dieses entspricht dabei dem Wert, dem ein Körper entsprechend unter Einfluss von CF und Körperproportionen abkühlt. Ziel ist es hierbei, einen über den Auskühlzeitraum konstanten Wert für die Todeszeit zu berechnen. Graphisch kann dieser dann in Abhängigkeit von der Zeit als Kühlgewichtskurve (cooling weight curve / CWC) aufgetragen werden. Bei korrekter Annahme aller in die Berechnung eingehenden Parameter ergibt sich eine horizontale Gerade. Anhand der Kurvenform der CWC können daher auch Aussagen über die Korrektheit der angenommenen Parameter (T(a) und T(r@D)) getroffen werden. Zunächst, wurden ausgehend von der mathematischen Beschreibung der Leichenkühlung, ideale Kühlkurven für bekannte Parameter modelliert. Auf diese Kühlkurven wurde dann die BF - Methode angewendet. Für bewusst getroffene Fehlannahmen bezüglich T(a) und T(r@D) zeigten sich charakteristische Kurvenformen der CWC. Insbesondere war hierbei eine Detektion einer erhöhten T(r@D) und einer falsch - hoch bzw. falsch niedrig angenommenen Wertes für T(a) möglich. Weiterhin wurden zur Erprobung der BF-Methode in der Praxis insgesamt zehn Kühldummies mit einem Realgewicht zwischen 5,9 kg und 26,3 kg nach der „Orginalrezeptur“ der NM-Methode hergestellt und für Kühlexperimente verwendet. Hierbei wurden die Kühldummies mit einem selbst gebauten Setup aus Messsonden und Raspberry Pi Computern bestückt und automatisiert ausgelesen. Für die Dummies wurden insgesamt 127 Kühlversuche unter verschiede- nen T(a) und verschiedenen Umgebungsbedingungen mit einer Gesamtlänge der Kühlexperimente von ca. 130 Tagen durchgeführt. Die abgeleiteten Kühldaten wurden nach Glättung durch einen Glättungs- filter (Sawitzky - Golay - Filter / SG-Filter) der Auswertung zugeführt.

Mit einem in der Programmiersprache PYTHON geschriebenen Skript wurde daraufhin die BF-Methode auf die Kühldaten angewendet. Es wurde mittels Python-Skript das Bruteforcing angewendet. Hierbei wurden für eine Vielzahl möglicher Kühlgewichte in zeitlich definierten Abständen anhand der abgeleiteten Kühldaten Erwartungswerte berechnet. Ein Kühlgewicht wurde dann als korrekt akzeptiert, wenn die zeitliche Differenz der Erwartungswert der zeitlichen Differenz der gewählten Temperaturintervalle besprach. Hierbei erfolgte zunächst ein rein „ignoranter Ansatz“, welcher auch eine bekannte Erhöhung der T(r@D) nicht in die Überlegungen ein- schloss. Trotz dieser unterbleibenden Anpassung zeigten sich in der Summe zufriedenstellende Ergebnisse. Besonders in Sonderfällen (negative T(a), „broken experiments“ und kindliche Proportionen der Kühldummies) waren die berechneten Ergebnisse den publizierten, statistischen Benchmarks der NM-Methode überlegen. Diese Vorteile zeigten sich besonders bei niedrigen Umgebungstemperaturen, was auf eine Besonderheit der Berechnungsformel mit unterschiedlichen Parameterannahmen für niedrige und hohe Umgebungstemperaturen zurückzuführen ist. Weiterhin wurden an 17 Schweinen, aus einem anderen Experi- ment der Toxikologie, Kühldaten abgeleitet. Auf diese Kühldaten wurde dann ebenfalls die BF-Methode angewendet. Da eine Vielzahl der Schweine eine gegenüber dem Menschen erhöhte Rektaltemperatur aufwies, wurde diese hier im Rahmen eines „educated- Berechnungsansatzes“ in die Berechnung einbezogen. Nach einer Ana- lyse der für die Schweine abgeleiteten CWC konnte eine Anpassung bestimmter Fehlannahmen für T(a) und T(r@D) erfolgen. Auch hier konnten zufriedenstellende Ergebnisse berechnet werden. Der „educated-Berechnungsansatz“ führte hierbei zu einer Verbesserung der statistschen Benchmarks der BF-Methode. Im Vergleich zum aktuellen Goldstandard ergaben sich zufriedenstellende Ergebnisse und insbesondere auch unter besonderen Abkühlbedingungen wahrscheinlich sogar Vorteile. Diese sollten in weiteren Praxisversuchen an kriminalistisch untersuchten Leichen weiter verifizert werden.