Estudo de manchas de sangue: uma abordagem forense empregando espectroscopia Raman, imagens digitais e ferramentas quimiométricas

Autor: Carlos Alberto Rios
Přispěvatelé: Mariana Ramos de Almeida, Ana Paula de Carvalho Teixeira, Bruno Gonçalves Botelho
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UFMG
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
instacron:UFMG
Popis: O estudo das evidências e vestígios encontrados no local de um crime é uma das etapas essenciais de uma investigação criminal. Dessa forma, a proposta deste trabalho foi realizar um estudo com manchas de sangue empregando espectroscopia Raman e imagens digitais juntamente com ferramentas quimiométricas. As manchas de sangue foram analisadas ao longo do tempo e em diferentes condições ambientes de exposição. No estudo foram coletadas amostras de 10 doadores voluntários, homens e mulheres com idade entre 20 e 50 anos. Uma análise exploratória dos resultados obtidos foi realizada empregando a análise por componentes principais (PCA). Os modelos de regressão foram construídos usando o método de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) para estimar o tempo das manchas. Na metodologia empregando espectroscopia Raman, o intervalo de tempo estudado foi de 269 horas e o melhor modelo de regressão obtido foi construído usando 7 variáveis latentes com uma variância explicada na matriz X de 84,5% e no vetor y de 98,49%. O erro médio obtido foi de 19h e o coeficiente de correlação foi de 0,91. A banda mais importante dos espectros Raman obtidos foi atribuído àdesoxihemoglobina (meta-Hb) em 377 cm-1, uma vez que essa banda está relacionada com as mudanças químicas que ocorrem no sangue ao longo do tempo de exposição. As imagens digitais foram obtidas com um smartphone Galaxi S8 e 9 sistemas de cores foram usados para a construção dos modelos de regressão, assim como diferentes substratos e condições ambientes. Para o melhor modelo de regressão foram selecionadas 6 variáveis latentes com 98,26% da variância explicada na matriz X e de 89,19% no vetor y, que descreve o tempo de exposição em escala logarítmica dos minutos. O erro médio de predição do modelo foi de 0,43 e o intervalo de tempo monitorado foi de 3967 horas. Os resultados obtidos nesse trabalho mostram que as condições ambientes influenciam a velocidade das reações químicas envolvidas no envelhecimento de uma mancha de sangue e podem causar altos erros de predição, por isso, estas informações devem ser consideradas no momento da construção dos modelos de regressão. Por fim, as metodologias propostas apresentam potencial para acompanhar as mudanças químicas e físicas que ocorrem em manchas de sangue em função do tempo de exposição e podem ser aplicadas como testes de triagem para fins forenses. The study of evidence and traces found at the scene of a crime is one of the essential steps in a criminal investigation. Thus, the purpose of this work was to perform a bloodstain study using Raman spectroscopy and digital images, along with chemometric tools. Bloodstains were analyzed over time and the different environmental exposure conditions. In the study, samples were collected from 10 voluntary donors, men andwomen aged between 20 and 50 years. The chemometric tools were used for exploratory analysis, in which case the principal component analysis (PCA) was employed. Multivariate regression models were constructed using partial least squares regression (PLS) to estimate the exposure time of the stains. In the methodology using Ramanspectroscopy, the time interval studied was 269 hours and the regression model was constructed employing 7 latent variables with a variance explained in the X matrix of 84.5% and in the vector y of 98.49%, which provides exposure time information in hours. The mean error of prediction was 19h and the correlation coefficient of 0.91. The mostimportant Raman spectrum band for the regression model were assigned to deoxyhemoglobin (met-Hb) at 377 cm-1, since this band are related to chemical changes occurring in the blood over the exposure time. The digital images were obtained with a smartphone Galaxy S8 and 9 color systems were used for the construction of the regression models, as well as different substrates and environmental conditions. For thebest regression model, we selected 6 latent variables with 98.26% of the variance explained in matrix X and 89.19% in vector y, which describes the time of logarithmic minute exposure. The mean prediction error of the model was 0.43 and the time interval monitored was 3967 hours. The results obtained in this work show that environmental conditions influence the speed of the chemical reactions that occur in the bloodstain and cause high prediction errors, therefore this information should be considered when the regression models are constructed. Finally, the proposed methodologies present potential to accompany the chemical and physical changes that occur in bloodstains as a functionof the exposure time and can be applied as screening tests for forensic purposes.
Databáze: OpenAIRE
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