血迹形成时间的获取方法、血红蛋白特征吸收峰在预测血迹形成时间中的应用

本发明涉及鉴定，特别涉及血迹形成时间的获取方法、血红蛋白特征吸收峰在预测血迹形成时间中的应用。

背景技术：

1、血迹是犯罪现场常见证据之一，尤其是暴力犯罪现场。案发现场的血迹中蕴藏着案件侦破的重要信息，血迹中提取的dna可以用于确认死者的真实身份或嫌疑人，通过对现场血迹大小、形状、分布等信息的分析，能够推测罪犯的行动轨迹以及判断案件性质等。然而，血迹的作用远不止于此，通过推断血迹形成时间，能够确定犯罪发生的时间，缩小调查范围，进而证实对嫌疑人的指控，尤其是在血迹作为案发现场唯一可用证据时，这一点尤为重要。

2、目前，血迹形成时间的检测方法主要包括两类，一类是有损检测方法，通过检测血迹中各种物质的氧化、变性及降解，推测血迹形成时间，例如，利用血迹暴露后rna的降解程度与暴露时间的线性关系，推测血迹形成的时间。另一类是无损检测方法，运用振动光谱可以观察到物质细微结构的变化，如拉曼光谱、近红外光谱、高光谱成像以及数字图像分析等，这些方法能够最大限度保护犯罪现场的完整性，保留更多的原始信息。

3、然而，有损检测方法中各种物质的表达存在个体差异，在同一个体的不同器官的表达也不同，因此，无论是进行绝对定量还是相对定量的，都存在无法确定某种物质的固定量作为统一标准的问题。无损检测方法中，例如，拉曼光谱会受到具有固有荧光载体的影响，水分子中-oh键会影响近红外光谱的吸收，血迹存在的载体颜色对成像检测的方法会有影响。可见，提供一种新型且准确的血迹形成时间的获取方法十分重要。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明提供血迹形成时间的获取方法、血红蛋白特征吸收峰在预测血迹形成时间中的应用，能够解决相关技术存在的技术问题。

2、具体而言，包括以下的技术方案：

3、一方面，提供了一种血迹形成时间的获取方法，所述获取方法包括：

4、基于不同温度条件、不同湿度条件以及不同载体条件，建立多个血迹样本；

5、针对每一所述血迹样本，随着血迹沉积时间的变化，依次提取血红蛋白；

6、获取每一所述血红蛋白的紫外-可见光吸收光谱，从中分别提取soret band、βband以及αband的最大吸收波长值，并以此建立数据库；

7、根据所述数据库，建立基于bp神经网络的预测模型；

8、提供待检测血迹，基于所述待检测血迹中血红蛋白的soret band、βband以及αband的最大吸收波长值数据，利用所述预测模型预测得到待检测血迹的形成时间。

9、在一些可能的实现方式中，所述soret band的最大吸收波长的蓝移范围为406nm-415nm；

10、所述βband的最大吸收波长的蓝移范围为535nm-542nm；

11、所述αband的最大吸收波长的蓝移范围为575nm-577nm。

12、在一些可能的实现方式中，所述温度条件所对应的温度范围为-20℃至30℃；

13、所述湿度条件所对应的湿度范围为10％-100％；

14、所述载体条件所对应的载体包括：a4纸、玻璃、瓷砖、涤纶、棉布和不锈钢。

15、在一些可能的实现方式中，针对每一所述血迹样本，设计血迹沉积时间梯度，在血迹沉积时间梯度所对应的各时间点处，分别提取血红蛋白。

16、在一些可能的实现方式中，所述血迹沉积时间梯度所对应的各时间点如下所示：0h、1h、4h、8h、12h、24h、72h、168h、360h、720h。

17、在一些可能的实现方式中，根据所提取的soret band、βband以及αband的最大吸收波长值，建立以下数据库中的至少一种：

18、根据所提取的soret band的最大吸收波长值随血迹沉积时间变化的数据，建立第一数据库；

19、根据所提取的soret band和βband两者各自的最大吸收波长值随血迹沉积时间变化的数据，建立第二数据库；

20、根据所提取的soret band、βband和αband三者各自的最大吸收波长值随血迹沉积时间变化的数据，建立第三数据库；

21、根据所提取的soret band和βband两者的最大吸收波长值的比值随血迹沉积时间变化的数据，建立第四数据库；

22、根据所提取的soret band和αband两者的最大吸收波长值的比值随血迹沉积时间变化的数据，建立第五数据库。

23、在一些可能的实现方式中，根据第一数据库、第二数据库、第三数据库、第四数据库和第五数据库中的至少一种，分别相应地建立第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型、第四预测模型和第五预测模型中的至少一种；

24、根据第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型、第四预测模型和第五预测模型中的至少一种，对所述待检测血迹的形成时间进行预测。

25、在一些可能的实现方式中，使用origin软件，建立基于bp神经网络的预测模型。

26、在一些可能的实现方式中，在建立所述预测模型时，所述预测模型的剩余预测偏差rpd大于3。

27、另一方面，提供了血迹中血红蛋白的soret band、βband以及αband的吸收峰在预测血迹形成时间中的应用。

28、本发明实施例提供的技术方案的有益效果至少包括：

29、本发明实施例提供的血迹形成时间的获取方法，根据血红蛋白的soret band、βband以及αband三者吸收峰的蓝移程度，能够判断血红蛋白的氧化程度，进而能够准确可靠地推断血迹形成时间。在应用时，首先获取多个血迹样本，根据这些血迹样本随着血迹沉积时间的变化所对应的血红蛋白的三种特征吸收峰的最大吸收波长值，以此建立数据库并进一步建立基于bp神经网络的预测模型，该预测模型存储有一定存在条件下血迹样本的血迹形成时间与soret band、βband以及αband的最大吸收波长值之间的关系，这样，通过获取待检测血迹中血红蛋白的soret band、βband以及αband的最大吸收波长值数据，并将其输入至预测模型，即可预测得到该待检测血迹的形成时间，从而能够为案发时间、受害人死亡时间等问题提供参考。

30、与现有技术相比，本发明实施例首次将bp神经网络与血红蛋白特征吸收峰的蓝移特征相结合，建立预测模型，为研究法医学领域血迹形成时间提供了一种新型预测方法。而且，本发明实施例提供的血迹形成时间的获取方法，其操作简单、结果准确可靠、应用前景广阔，对于法医学研究领域有重要的意义。

技术特征：

1.一种血迹形成时间的获取方法，其特征在于，所述获取方法包括：

2.根据权利要求1所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，所述soret band的最大吸收波长的蓝移范围为406nm-415nm；

3.根据权利要求1所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，所述温度条件所对应的温度范围为-20℃至30℃；

4.根据权利要求1所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，针对每一所述血迹样本，设计血迹沉积时间梯度，在血迹沉积时间梯度所对应的各时间点处，分别提取血红蛋白。

5.根据权利要求4所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，所述血迹沉积时间梯度所对应的各时间点如下所示：0h、1h、4h、8h、12h、24h、72h、168h、360h、720h。

6.根据权利要求1-5任一项所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，根据所提取的soret band、βband以及αband的最大吸收波长值，建立以下数据库中的至少一种：

7.根据权利要求6所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，根据第一数据库、第二数据库、第三数据库、第四数据库和第五数据库中的至少一种，分别相应地建立第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型、第四预测模型和第五预测模型中的至少一种；

8.根据权利要求1所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，使用origin软件，建立基于bp神经网络的预测模型。

9.根据权利要求1所述的血迹形成时间的获取方法，其特征在于，在建立所述预测模型时，所述预测模型的剩余预测偏差rpd大于3。

10.血迹中血红蛋白的soret band、βband以及αband的吸收峰在预测血迹形成时间中的应用。

技术总结本发明公开了血迹形成时间的获取方法、血红蛋白特征吸收峰在预测血迹形成时间中的应用，属于鉴定技术领域。该方法包括：基于不同温度条件、不同湿度条件以及不同载体条件，建立多个血迹样本；针对每一血迹样本随血迹沉积时间的变化，提取血红蛋白；获取血红蛋白中soret band、βband以及αband的最大吸收波长值，以此建立数据库，进而建立基于BP神经网络的预测模型；利用预测模型预测待检测血迹的形成时间。本发明首次将BP神经网络与血红蛋白特征吸收峰的蓝移特征相结合，建立预测模型，其操作简单、结果准确可靠、应用前景广阔，对于法医学研究领域有重要的意义。技术研发人员：李杭,胡倩,陈雪莲,赵翰臣,薛舒元受保护的技术使用者：大连医科大学技术研发日：技术公布日：2024/9/9