Встановлення новітніх судово-медичних критеріїв крововтрати шляхом використання фізичних та морфогістологічних методів досліджень крові та тканин людини

Abstract

У цій дисертаційній роботі проведене дослідження можливості застосування багатопараметричної диференційної Мюллер-матричної томографії зразків біологічних тканин і крові людини в точному встановленні об'єму крововтрати. Як об’єкти дослідження використовувалися зрізи головного мозку, прямого м’яза живота, шкіри, селезінки, нирки та полікристалічні плівки крові людей, які померли внаслідок масивної гострої крововтрати. Критеріями виключення були: лабораторно підтверджені будь-які екзогенні й ендогенні інтоксикації; наявність системних захворювань організму. У рамках дисертаційної роботи були використані наступні методи дослідження: азимутально-інваріантна поляризаційна мікроскопія (одержання поляризаційних зображень); диференційне Мюллер-матричне картографування (отримання диференційних Мюллер-матричних зображень і мап лінійного двопроменезаломлення, циркулярного двопроменезаломлення, лінійного дихроїзму та циркулярного дихроїзму); статистичний аналіз результатів багатопараметричного диференційного Мюллер-матричного картографування. Статистичну обробку даних проводили за допомогою прикладних програм MS® Excel® 2010™ і Statistica® 7.0. This dissertation study investigated the possibility of using multiparametric differential Muller-matrix tomography of biological tissue and human blood samples to accurately determine the volume of blood loss. The study subjects were sections of the brain, rectus abdominis muscle, skin, spleen, kidney, and polycrystalline blood films from people who died as a result of massive acute blood loss. The exclusion criteria were: any laboratory-confirmed exogenous and endogenous intoxications; the presence of systemic diseases of the body. The following research methods were used in the framework of the dissertation work: azimuthal-invariant polarization microscopy (obtaining polarization images); differential Muller matrix mapping (obtaining differential Muller matrix images and maps of linear birefringence, circular birefringence, linear dichroism and circular dichroism); statistical analysis of the results of multiparametric differential Muller matrix mapping. Statistical data processing was carried out using MS® Excel® 2010™ and Statistica® 7.0.