Abstract
It is known that in the work of forensic medicine experts have to process and evaluate a large amount of information, which may belong to different types of data – the site inspection protocols, photographic materials, macroscopic data obtained during the autopsy of the corpse , the results of laboratory tests, medical records etc. All the received data should be studied, categorized and evaluated according to international standards.Aim of the work. Analysis of possibilities and limitations of application of artificial neural networks in forensic practice.Conclusions. Modern computer technologies of artificial intelligence (artificial neural networks) can help in the handling of forensic medicine data, which, in turn, will reduce to a minimum the probability of mistakes in preparation of expert conclusions. The algorithms used in artificial neural networks, as a result of processing different types of input data, can direct them to the resulting categorized outputs and structure them. The structure of artificial neural networks allows them to be used in the forensic identification of an unknown person, thus eliminating errors that may be made by a specialist and, accordingly, increasing the effectiveness of such examinations.
Highlights
which may belong to different types of data
macroscopic data obtained during the autopsy of the corpse
The algorithms used in artificial neural networks
Summary
Структура штучних нейронних мереж дозволяє використовувати їх при проведенні судово-медичної ідентифікації невідомої особи, у такий спосіб виключаючи помилки, що можуть бути здійснені фахівцем, відповідно підвищуючи результативність таких експертиз. Що можуть бути використані в медичній практиці, а також аналітичних методів для їх опрацювання дозволяє навести успішні приклади застосування штучного інтелекту в медицині. Штучна нейронна мережа (Artificial neural network (ANN)) – це математична модель, що за своєю структурою схожа на нервову систему людини. Таблиця 1 Приклад таблиці з вхідними даними для навчання Artificial neural network Таблиця 2 Приклад наповнення таблиці даними для ідентифікації расової приналежності невідомої особи чоловічої статі
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
