Automatización de la Datación de Equimosis en el Peritaje Médico Legal Peruano mediante Redes Neuronales Artificiales y Procesamiento de Imágenes

Abstract

Las equimosis poseen un extraordinario interés médico – legal, ya que proporcionan los más valiosos indicios para la reconstrucción de la violencia en los que se produjeron. Tradicionalmente, los médicos de acuerdo a su experiencia utilizan la evaluación visual para determinar la edad de la equimosis, pero esta técnica ha sido sustancialmente subjetiva y ha demostrado ser inexacta y poco fiable.

El propósito de este estudio es desarrollar un sistema inteligente que incorpore el procesamiento de imágenes utilizando la técnica RGB de la metodología de colorimetría con el objetivo de obtener el píxel promedio de la zona indurada de la equimosis y una red Perceptrón Multicapa que tiene como variables de entrada el color promedio de la zona indurada obtenido por el procesamiento de imágenes, el color de piel, edad y sexo del lesionado, la presencia de tejido laxo, tejido óseo y tejido vascular, así como también la temperatura ambiental; las cuales han sido cuidadosamente seleccionadas con la finalidad de obtener una mayor precisión en la datación de equimosis.

El procesamiento de imágenes se implementó en el lenguaje de programación Java, el cual tiene por finalidad obtener el promedio de los pixeles RGB más influyentes de la zona indurada de la equimosis. Así mismo, la fase de aprendizaje y validación de la red Perceptrón Multicapa se realizó con la herramienta matemática MATLAB, utilizando el algoritmo backpropagation que brindó una taza de error de 1.26% y 1.37% respectivamente. En consecuencia, el sistema inteligente propuesto en esta tesis genera una mayor precisión en la datación de equimosis en comparación al 80% de inexactitud de los diagnósticos de los médicos legales.

Palabras clave: datación de equimosis, procesamiento de imágenes, backpropagation.

The ecchymosis has a special medical - legal interest, as these provide the most valuable clues for the reconstruction of violence in which they occurred. Traditionally, doctors according to their experience using visual assessment to determine the age of ecchymosis, but this technique has been substantially subjective and has proven to be inaccurate and unreliable.

The purpose of this thesis is to develop an intelligent system that incorporates image processing technique using the RGB colorimetric methodology in order to obtain the average pixel of indurated area of ecchymosis and a multilayer perceptron network whose input variables the average color of the indurated area obtained by images processing, color, age and sex of the injured, the presence of loose tissue, bone tissue and vascular tissue, as well as the ambient temperature, which have been carefully selected in order to obtain a more accurate dating of ecchymosis.

The image processing is implemented in the Java programming language, which aims to obtain the average of the RGB pixels most influential of indurated area of ecchymosis. Also, the learning and validation phase of the multilayer perceptron network was performed with the mathematical tool MATLAB, using the backpropagation algorithm which provided an error rate of 1.26% and 1.37%, respectively. In consequence, the intelligent system proposed in this thesis generates a more precise dating ecchymosis compared to 80% of incorrect medical diagnoses.

Keywords: Dating of ecchymosis, Image processing, Backpropagation.