Identificação de vestígios de sangue em diferentes substratos empregando equipamento NIR portátil e modelo hierárquico

Abstract

Um dos tipos de evidência mais importantes em uma investigação criminal são vestígios de sangue humano. Para que essas evidências de sangue sejam investigadas, é preciso que elas sejam apropriadamente identificadas e coletadas no local do crime. Os métodos atualmente utilizados para identificá-las podem apresentar falsos positivos devido a contaminações ambientais por diversas substâncias, sejam industrializados ou naturais. Sabendo a necessidade da aplicação de metodologias abrangentes para identificação de sangue, o presente trabalho teve o objetivo de desenvolver modelos hierárquicos para classificação, baseados na espectroscopia de infravermelho próximo (NIR), capaz de identificar vestígios de sangue humano (SH), sangue animal (SA) e de falsos positivos comuns (FPC) em pisos com diferentes composições, cinco tipos de cerâmicas e quatro tipos de porcelanatos (com colorações e rugosidades diversas). Os espectros foram obtidos utilizando um espectrômetro portátil MicroNIR (Viavi) após seis dias de secagem. O conjunto de dados foi dividido em três conjuntos de treinamento (CT) para avaliar a robustez dos modelos. Foram criados três modelos hierárquicos para cada conjunto de treinamento através sucessão de técnicas de Análise de Componentes Principais (PCA), Modelagem Independente e Flexível de Analogia de Classe (SIMCA) ou Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA). Os modelos utilizaram duas regras de decisão. A primeira regra, baseada no critério Q-estatístico, funcionou como um filtro para separar as amostras de sangue das amostras de FPC, e utilizou o critério de Q-Estatístico obtido através de um modelo de Análise de Componentes Principais (PCA). A segunda regra de decisão foi construída para discriminar as amostras de sangue humano e sangue animal, sendo que para esse fim foram construídos modelos PCA, SIMCA e PLS-DA. Também foram construídos modelos para os mesmos conjuntos de treinamento com a faixa reduzida de 1300-1600 nm considerando a mesma metodologia anterior. Por último, desenvolveu-se um protocolo para avaliar a representatividade de um piso externo com relação a variabilidade dos pisos inclusos no conjunto de treinamento. Os modelos hierárquicos construídos usando PLS-DA como segunda regra de decisão obtiveram resultados de sensibilidade e especificidade iguais a 1. Os modelos construídos a partir dos conjuntos de treinamento mais abrangentes e que utilizaram um modelo PCA para discriminar as amostras de SH e SA obtiveram 100% de classificação correta para amostras de SH. Os modelos hierárquicos de classificação construídos para esses mesmos conjuntos de treinamento apresentaram os melhores resultados, onde todos os modelos construídos obtiveram valores de sensibilidade acima de 0,94 e especificidade acima de 0,78, isso ressalta a importância da escolha do conjunto de treinamento para a construção do modelo. O protocolo criado para avaliar a representatividade de um substrato com relação aos demais incluídos no modelo se mostrou bastante eficiente, indicando quando um piso externo não tinha a variabilidade contemplada indicando que o modelo de identificação de sangue poderia não ter a performance esperada.