水中尸体研究专题 刘超
溺死是指由于液体阻塞呼吸道而发生的窒息性死亡。在法医学实践中，判断水中尸体为溺死还是死后入水，是案件定性的关键。同时，溺死地点推断以及死后淹没时间（postmortem submersion interval，PMSI）在调查死者身份、缩小侦查范围和侦破案件等方面发挥着重要作用。基于硅藻检验、分子生物学、影像学及人工智能等技术，国内外法医工作者们已在死因鉴定、溺死地点推断和PMSI等方面进行了研究，并在法医学应用中取得了一定的成果。现对上述研究内容进行综述，以便更好地为水中尸体相关研究提供参考。
探究虚拟解剖技术在溺死尸体上获取关键证据信息的能力及其在溺死诊断中的应用价值。
以7例溺死尸体为主要研究对象，在传统尸体解剖前行计算机断层扫描采集尸体影像数据，通过影像阅片观察特征性表现并结合虚拟测量指标，与15例非溺死尸体作为对照组进行对比分析。
溺死者死后影像可见呼吸道较多积液、肺部呈弥漫性较均匀的毛玻璃样改变；溺死者鼻窦（上颌窦及蝶窦）内积液量为（10.24±4.70） mL，对照组量为（2.02±2.45） mL；溺死者鼻窦内积液、左心房血液、胃内容物CT均值分别为（15.91±17.20）、（52.57±9.24）、（10.33±12.81） HU，较非溺死者低（P<0.05）。
将多项特征性影像表现与虚拟测量指标综合考虑，有助于溺死诊断，虚拟解剖技术目前可作为一种辅助溺死法医学鉴定的手段。
硅藻检验是法医学溺死诊断中的主要实验室检验方法，在鉴别水中尸体生前溺死和死后入水以及推断落水点中发挥了重要作用。人工智能自动化硅藻检验基于硅藻形态学特征，应用人工智能算法对组织器官中的硅藻进行自动化识别和分类，是法医学硅藻检验的一次技术革新。本文从形态学硅藻检验方法展开讨论，并对人工智能算法参与的自动化硅藻识别和分类研究进展进行综述。人工智能深度学习算法可以辅助硅藻检验得到客观、准确、高效的定性定量分析结果，有望成为未来法医学溺死硅藻检验研究的新方向。
检验玻璃珠-涡旋振荡改良法提升硅藻DNA提取的效果。
以DNeasy PowerSoil Pro试剂盒为对照，另选取2种不同原理的植物DNA提取试剂盒（新型植物基因组DNA提取试剂盒、Plant DNA Isolation试剂盒）和1种血液DNA提取试剂盒（全血基因组DNA提取试剂盒）对同一水样及同一溺死案件肺组织的硅藻DNA进行提取。设计不同大小玻璃珠质量比和涡旋振荡时间的组合，选择加入玻璃珠振荡的最佳DNA提取条件。将常规组与改良组的提取产物直接进行电泳，经硅藻特异性PCR扩增检测，采用qPCR对提取物进行定量，对各组的Ct值进行统计学分析。
当涡旋振荡频率为3 000 r/min时，DNA提取的最佳组合为涡旋振荡4 min，大小玻璃珠质量比为1∶1。以DNeasy PowerSoil Pro试剂盒的Ct值为参照，10 mL水样的Ct值大于0.5 g组织的Ct值。其他3种试剂盒采用玻璃珠-涡旋振荡改良法后，用于植物DNA提取的2种试剂盒Ct值均下降，且改良前后组织的Ct值差异均有统计学意义（P<0.05）；全血基因组DNA提取试剂盒可以成功提取硅藻DNA，水样提取效果接近DNeasy PowerSoil Pro试剂盒，改良法用于组织样本后，其Ct值差异有统计学意义（P<0.05）；但应用3种试剂盒对水样中硅藻DNA进行提取时，改良前后的Ct值只有新型植物基因组DNA提取试剂盒差异具有统计学意义（P<0.05）。
玻璃珠-涡旋振荡改良法可提高植物及血液DNA提取试剂盒对法医学检材中硅藻DNA的提取效果，特别是对组织样本中硅藻DNA的提取。
硅藻检验是法医学水中尸体检验中鉴别生前溺水与死后抛尸、推断落水地点的重要手段，以硅藻DNA为主要研究对象的分子生物学技术成为硅藻检验的重要技术途径之一。近年来，高通量测序技术获得了较快发展，已被广泛应用于硅藻分类调查。本文对高通量测序技术及其在法医学硅藻检验中的研究和应用现状及前景进行综述。
选择深度学习图像分类算法中复杂性和准确性较为平衡的4种算法进行硅藻的自动识别，探究最适用于硅藻识别的分类算法，为法医学自动化硅藻检验研究提供数据参考。
建立真实水中尸体肺组织消化液涂片的“硅藻”“背景”小样本量数据集（20 000张），用于4种算法（VGG16、ResNet50、InceptionV3和Inception-ResNet-V2）模型的训练、验证和测试。绘制受试者工作特征曲线、混淆矩阵并计算召回率、查准率、特异性、准确率及F1分数，对各模型性能进行系统性评估。
InceptionV3的硅藻识别性能明显优于其他3种算法，具有更为均衡的硅藻查全（89.80%）与查准（92.58%）性能；VGG16和Inception-ResNet-V2的硅藻识别性能相当，虽无法做到硅藻查全与查准的性能均衡，但其识别能力尚可接受；ResNet50的硅藻识别性能最低，其召回率仅为55.35%。在特征提取上，4种模型均提取到了硅藻和背景的特征，且都以硅藻区域为主要识别依据。
包含Inception结构的模型，在硅藻特征提取方面具有更强的指向性和靶向性。其中，InceptionV3算法能够更为准确、靶向地提取到硅藻特征，具有最优的硅藻识别性能，更适合应用于日常法医学硅藻检验。
通过文献计量学方法研究1991—2020年法医学溺死领域的研究热点和发展趋势。
基于Web of Science、CNKI数据库和万方数据知识服务平台，运用python 3.9.2、CiteSpace 5.8.R3和Gephi 0.9.2软件等对溺死相关研究的发文趋势、国家/地区、机构、作者和主题进行分析。
获得溺死相关英文文献631篇（中国作者的英文文献59篇）、中文文献386篇。载文量最多的中英文期刊分别是《中国法医学杂志》（80篇）和Forensic Science International（106篇）。英文文献发文最多的国家/地区是日本，中国位列第三；Osaka City Univ（Japan，28篇）发表的英文文献最多，Guangzhou Forens Sci Inst（China，22篇）位居第二。中文文献中广州市刑事科学技术研究所（32篇）发表最多。主题分析结果显示，硅藻检验、虚拟解剖、死后生物化学检验、死亡性质、死后淹没时间推断等是目前研究的热点，但英文文献在新技术、新方法方面的研究更多，中文文献则更偏向于实践、应用和经验总结。
法医学溺死领域的发文量较为平稳，但国际合作和国内合作范围还比较局限。硅藻的自动化检验、硅藻DNA条形码的建立和虚拟解剖将是未来一段时间最主要的研究热点，并有望在溺死诊断、溺水地点推断、死后淹没时间推断等方面取得重大突破。
研究水温与水中尸体上浮时间之间的关系，为更精确地定位搜索浮尸提供参考。
建立17~30 ℃水温下豚鼠溺死后上浮模型，记录尸体上浮时间。收集32例珠江水域浮尸案件，整理尸体上浮时间和事发水域水温。分别构建豚鼠尸体上浮时间、真实案例浮尸上浮时间与水温的关系模型。
尸体上浮时间与水温呈负相关。豚鼠尸体上浮时间与水温关系的幂函数拟合方程为y=1×1015x-10.530（R2 =0.871，P<0.01），案件尸体上浮时间与水温关系的幂函数拟合方程为y=3×106x-3.467（R2 =0.802，P<0.01）。
尸体平均上浮时间与水温具有幂函数关系，可为浮尸的定位及建立搜索模型提供参考。
对水中尸体硅藻检验案例进行回顾性分析，探讨硅藻定量分析在溺死诊断中的应用价值。
收集水中尸体共490例，根据死因分为溺死组和死后入水组，采用微波消解-真空抽滤-自动扫描电子显微镜法对肺、肝、肾组织及水样进行硅藻定量分析，并计算肺组织与水样硅藻含量的比值（CL/CD值）。
溺死组肺、肝和肾组织同时检出的有400例（85.5%），肺、肝、肾组织和水样中硅藻含量分别为（113 235.9±317 868.1）、（26.7±75.6）、（23.3±52.2）和（12 113.3±21 760.0）个/10 g，硅藻种类数分别为（7.5±2.8）、（2.6±1.9）、（2.9±2.1）、（8.9±3.0）种。溺死组和死后入水组CL/CD值分别为（100.6±830.7）、（0.3±0.4）。
硅藻定量分析可为溺死诊断提供支持性证据，引入CL/CD值这一参数进行分析，能更准确地作出溺死的诊断。
研究溺死和非溺死尸体中肺血液坠积现象，评估该现象在辅助溺死法医病理学死因判断中的价值。
收集广州市2011年1月—2021年6月以来经系统尸体检验明确死因的案件235例，按照尸体发现位置分为水中尸体组（97例）和非水中尸体组（138例），水中尸体组又分为水中溺死组（90例）和水中非溺死组（7例），非水中尸体组分为非水中溺死组（1例）、非水中非溺死组（137例），经3名资深法医病理学家独立对案件尸体解剖照片进行阅片，判断肺组织是否出现血液坠积，统计肺血液坠积现象的检出率。
水中溺死组（90例）肺血液坠积现象检出率为0，阴性率为100%；水中非溺死组（7例）肺血液坠积现象检出率为100%，阴性率为0，两组检出率差异有统计学意义（P<0.05）；水中尸体组肺血液坠积现象检出率为7.22%，非水中尸体组（剔除2例后剩余136例）肺血液坠积现象检出率为87.50%，差异有统计学意义（P<0.05）。
肺血液坠积现象阴性是溺死的特征性尸体征象，可辅助溺死的法医病理学诊断。
采用LC-MS/MS代谢组学技术结合数据分析，检测水中大鼠尸体死后早期玻璃体液中代谢谱变化及差异，探讨其用于早期死后淹没时间（postmortem submersion interval，PMSI）和死亡原因推断的可行性。
于自然湖水中造模，将100只SD大鼠随机分为溺死组（50只）和死后[二氧化碳（CO2）窒息]即刻入水组（50只），分别于死后0、6、12、18及24 h从每组中取10只大鼠提取玻璃体液进行代谢组学检测，其中8只构建训练集模型、2只作为测试集样本。通过PCA及PLS多元统计分析探索训练集样本中不同PMSI及死因间的代谢谱差异，进而应用随机森林（random forest，RF）算法筛选生物标志物并以此构建模型。
PCA及PLS分析可观察到玻璃体液代谢谱变化具有时间规律性，但不同死因间未发现明显差异。应用RF算法最终筛选到13种时间相关性较好的小分子生物标志物，基于该指标集构建了简化PMSI推断模型，测试数据表明模型预测的平均绝对误差为0.847 h。
水中大鼠尸体玻璃体液中筛选出的13种代谢标志物与早期死后淹没时间具有良好的时间相关性，应用RF构建的简化PMSI推断模型可用于PMSI的推断。此外，玻璃体液代谢物不能用于早期水中尸体的死因鉴别。
基于YOLOv3模型构建硅藻电子显微镜图像识别模型，测试在实际案例中的应用效果，探讨该模型在法医学硅藻鉴定中的优势。
选取25 000张1 500×的硅藻电子显微镜图像作为初始图像集，经专家标注和图像处理后，输入YOLOv3网络训练识别模型。收集8例溺死案例肺、肝、肾组织样本的硅藻电子显微镜图像，分别在0.4、0.6、0.8的阈值下利用该模型识别硅藻，同时进行人工识别，以识别速度、召回率和查准率评价该模型的实际应用效果。
模型在验证集和测试集上的平均精度均值分别为94.8%和94.3%，平均召回率分别为81.2%和81.5%。实际应用中，该模型识别速度是人工识别速度的9倍以上。阈值为0.4时，肺组织硅藻总体召回率均值达89.6%、总体查准率均值达87.8%；肝、肾组织硅藻总体召回率达100%、查准率低于5%。随着阈值的增加，各组织硅藻召回率下降、查准率上升；模型在肺组织的F1分数随着阈值升高而降低，在肝、肾组织的F1分数随着阈值升高而升高。
基于YOLOv3的硅藻电子显微镜图像识别模型能够快速识别硅藻图像，并能在一定的阈值下取得良好的硅藻召回率和肺组织较高的硅藻查准率，显著减少了人工识别的工作量，具有良好的应用前景。
探索硅藻检验过程中组织消解温度和消解时间的合理条件。
取肝组织80份，每份2 g，将每份肝组织分别加入2 mL珠江水样混合。设置消解温度为100 ℃、120 ℃、140 ℃、160 ℃、180 ℃和消解时间为40、50、60、70、80 min对所取肝组织和水样混合物进行分组，每组8份。使用微波消解-真空抽滤-扫描电子显微镜法对上述检材进行硅藻检验，检测硅藻回收数量和滤膜上的残留物质量。
消解时间设置为60 min时，不同温度下硅藻的回收数量之间差异有统计学意义（P<0.05），140 ℃时硅藻回收数量最高，可达（28 797.50±6 009.67）个，滤膜上的残留物质量在180 ℃时最低，为（0.60±0.28）mg。消解温度设置为140 ℃时，不同消解时间的硅藻回收数量之间差异具有统计学意义（P<0.05），40 min时硅藻回收数量最高，可达（20 650.88±1 950.29）个，各组滤膜上的残留物质量在不同消解时间组之间差异无统计学意义（P>0.05）。
硅藻消解效果与温度、时间有关，当消解温度为140 ℃，消解时间为40、50、60 min时利于硅藻检出。
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