あなたは歯科・医療関係者ですか?

WHITE CROSSは、歯科・医療現場で働く方を対象に、良質な歯科医療情報の提供を目的とした会員制サイトです。

日本語AIでPubMedを検索

日本語AIでPubMedを検索

PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。
Forensic Sci. Int..2020 Aug;313:110363. S0379-0738(20)30225-5. doi: 10.1016/j.forsciint.2020.110363.Epub 2020-06-10.

銃器がカートリッジケースに残した刻印の比較と解釈 - 尤度比に基づく手法の実用化に向けて

Comparison and interpretation of impressed marks left by a firearm on cartridge cases - Towards an operational implementation of a likelihood ratio based technique.

  • Fabiano Riva
  • Erwin J A T Mattijssen
  • Rob Hermsen
  • Pascal Pieper
  • W Kerkhoff
  • Christophe Champod
PMID: 32590197 DOI: 10.1016/j.forsciint.2020.110363.

抄録

銃器検査は、その基礎的な妥当性と固有の主観的な性質について、ますます精査されるようになってきています。自動比較システムの普及により、主観性を低減することができる可能性がある。本稿では、発砲ピン痕、ブリーチフェース痕、またはそれらの組み合わせを比較する際に、法医学的所見に重みを割り当てる自動比較システムの性能と限界を紹介する。この重みは、二次元統計モデルと結合した三次元地形測定値に基づく尤度比(LR)で表される。このようなシステムの性能は、モデルに情報を提供するために使用される参照データベースに依存する可能性があるため、我々は弾薬の銘柄とサンプル数の影響を調査した。その結果、LRの計算に使用する参照データベースは、理想的には調査中のケースと同じ種類の弾薬で構成されるべきであり、同じ銃器で発射された7つの標本で十分であり、より多くの標本(60)を使用した場合と比較して、同程度の大きさの誤解を招く証拠率が得られることが示された。さらに、自動システムを使用して、同一出典または異なる出典の根拠となる真実が知られている7つのケースの結果を評価した。これらのケースは、8人の資格を持つ銃器鑑定士によっても審査されました。すべてのケースにおいて、専門家の鑑定は真実の根拠に沿ったものであった。自動システムは、堅牢なLRを算出するのに十分なデータが得られなかった場合にはいくつかの限界があったが、試験官の意思決定プロセスを支援し、強化することができることを示した。

Firearm examination is subject to increased scrutiny regarding its foundational validity and inherent subjective nature. The increased use of automatic comparison systems may help to reduce subjectivity. In this paper, we present the performance and limits of an automatic comparison system that assigns a weight to the forensic findings for the comparisons between firing pin marks, breechface marks, or a combination of the two. This weight is expressed by a likelihood ratio (LR) based on 3D topographical measurements coupled with a bi-dimensional statistical model. As the performance of such systems may depend on the reference databases used to inform the model, we investigated the impact of the brand of ammunition and the number of samples. We show that reference databases used to calculate LRs should ideally consist of the same type of ammunition as is seen in the case under investigation and that 7 specimens fired by the same firearm are enough to obtain rates of misleading evidence of a similar magnitude compared to those obtained when far more specimens (60) are used. Additionally, the automatic system was used to assess the outcomes of 7 cases with known same-source or different-source ground truths. These cases were also examined by 8 qualified firearm examiners. In all cases, the experts' appraisals were in line with the ground truth. The automatic system showed some limitations in cases were the data were not sufficient to calculate a robust LR, but also that it can assist and enhance the examiners in their decision process.

Copyright © 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.