[논문]Highly sensitive and accurate estimation of bloodstain age using smartphone

Choi, Wooseok; Shin, Joonchul; Hyun, Kyung-A; Song, Jaewoo; Jung, Hyo-Il

doi:10.1016/j.bios.2018.09.017

Highly sensitive and accurate estimation of bloodstain age using smartphone

Biosensors & bioelectronics, v.130, 2019년, pp.414 - 419

Choi, Wooseok (School of Mechanical Engineering, Yonsei University) , Shin, Joonchul (School of Mechanical Engineering, Yonsei University) , Hyun, Kyung-A (School of Mechanical Engineering, Yonsei University) , Song, Jaewoo (Department of Laboratory Medicine, Yonsei University College of Medicine, Severance Children's Hospital) , Jung, Hyo-Il (School of Mechanical Engineering, Yonsei University)

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Abstract The estimation of bloodstain age is an important factor in forensic analysis. Previously, we have reported a smartphone-based colorimetric system for age estimation of bloodstain, in which Whole blood and EDTA whole blood were dropped on 4 different materials (700 μL) and captured using a smartphone for 72 h. In order to enhance sensitivity and accuracy of the previous system, the current work is dedicated towards the application of pattern recognition and classification of bloodstain images based on a smartphone. Three detection methods (blood pool, crack ratio, and colorimetric analysis) in terms of 6 steps of drying process of the bloodstain (coagulation, gelation, edge desiccation, center desiccation, crack propagation, and final desiccation) were applied to estimate age of the bloodstain accurately. Three parameters from the bloodstain images were then classified as comparing to those of stored reference images with similar trends in database. The bloodstain age was successfully determined by 9 h, 18 h, and 48 h with respect to the three detection methods mentioned above, respectively. The differences in bloodstain images were clearly distinguished every hour by using smartphone-based pattern recognition analysis. Therefore, our system is expected to shed a light on the field of forensic science by estimating bloodstain age in real time. Highlights A smartphone-based pattern recognition was introduced to estimate bloodstain age. Blood pool, crack ratio, and brightness values of the images were successfully measured. The proposed methods was designed for enhancing accuracy in the early time zone. A low detection limit of 1 h toward age estimation of bloodstains could be achieved.

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