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死后间隔时间(postmortem interval,PMI)推断是法医学实践的核心问题之一.尸体腐败过程可产生大量时间依赖性参数,而现有的任一传统PMI推断方法均无法实现对此类多维度数据全面有效的分析和利用.作为近年来快速发展的信息技术,人工智能(artificial intelligence,AI)在大数据处理方面具有综合、高效、自动化的显著优势,部分学者已将其引入PMI推断研究,展现了其明显优于传统方法的准确性和发展前景.本文将对大数据及AI在PMI推断中应用的意义、模式及研究成果进行综述,并对后续研究提出建议与展望.

作者:邹熠;庄冲;方琦;李飞

来源:法医学杂志 2020 年 36卷 1期

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作者:
邹熠;庄冲;方琦;李飞
来源:
法医学杂志 2020 年 36卷 1期
标签:
法医病理学 人工智能 死亡时间推断 综述
死后间隔时间(postmortem interval,PMI)推断是法医学实践的核心问题之一.尸体腐败过程可产生大量时间依赖性参数,而现有的任一传统PMI推断方法均无法实现对此类多维度数据全面有效的分析和利用.作为近年来快速发展的信息技术,人工智能(artificial intelligence,AI)在大数据处理方面具有综合、高效、自动化的显著优势,部分学者已将其引入PMI推断研究,展现了其明显优于传统方法的准确性和发展前景.本文将对大数据及AI在PMI推断中应用的意义、模式及研究成果进行综述,并对后续研究提出建议与展望.