From data to diagnosis in forensic pathology
(2026) In Master's Theses in Mathematical Sciences BERM01 20261Mathematics (Faculty of Sciences)
- Abstract
- Forensic pathology is a branch of medicine that aims to determine the manner and cause of unnatural, suspicious or unexpected deaths that require a legal investigation. An important part of determining the cause of death is the examination of the body through an autopsy. The purpose of this project is to evaluate whether machine learning algorithms can predict cause of death based on autopsy data. The dataset used contains autopsy variables and cause of death extracted from 23 000 autopsy reports. In order to see if there exists groups within the dataset that correspond with the causes of death, dimension reduction and clustering is performed with UMAP and hierarchical clustering. The classification is performed with four different models... (More)
- Forensic pathology is a branch of medicine that aims to determine the manner and cause of unnatural, suspicious or unexpected deaths that require a legal investigation. An important part of determining the cause of death is the examination of the body through an autopsy. The purpose of this project is to evaluate whether machine learning algorithms can predict cause of death based on autopsy data. The dataset used contains autopsy variables and cause of death extracted from 23 000 autopsy reports. In order to see if there exists groups within the dataset that correspond with the causes of death, dimension reduction and clustering is performed with UMAP and hierarchical clustering. The classification is performed with four different models tasked with classifying heart failure. The four models are logistic regression, random forest, neural network and TabPFN. The classifiers performed quite similar to each other and all performed AUC scores between 0.75-0.79. Meaning all models performed better than randomly guessing. In conclusion, the project works as a proof of concept for classifying cause of death based on autopsy data. In order to increase the performance of the classifiers, other autopsy variables better capturing differences between the causes of death need to be extracted from the autopsy reports. (Less)
- Popular Abstract (Swedish)
- Rättsmedicin är en medicinsk gren som utreder icke-naturliga eller misstänkta dödsfall för att fastställa hur och varför en person har dött. Det är dödsfall som kräver en polisutredning och inkluderar mord, självmord, olyckor och obevittnade dödsfall. Kroppen undersöks genom en obduktion och fynden antecknas i en obduktionsrapport. Resultatet från 23 000 obduktionsrapporter har sammanställts till ett stort dataset med variabler som ålder, kön, längd, vikt, organvikter, dimensionsmått på organen, grad av förruttnelse och dödsorsak. Syftet med projektet är att avgöra om det är möjligt att träna en maskininlärningsmodell på obduktionsdata och förutsäga hur en person har dött. Fyra olika klassificeringsmodeller har använts för att klassificera... (More)
- Rättsmedicin är en medicinsk gren som utreder icke-naturliga eller misstänkta dödsfall för att fastställa hur och varför en person har dött. Det är dödsfall som kräver en polisutredning och inkluderar mord, självmord, olyckor och obevittnade dödsfall. Kroppen undersöks genom en obduktion och fynden antecknas i en obduktionsrapport. Resultatet från 23 000 obduktionsrapporter har sammanställts till ett stort dataset med variabler som ålder, kön, längd, vikt, organvikter, dimensionsmått på organen, grad av förruttnelse och dödsorsak. Syftet med projektet är att avgöra om det är möjligt att träna en maskininlärningsmodell på obduktionsdata och förutsäga hur en person har dött. Fyra olika klassificeringsmodeller har använts för att klassificera hjärtsvikt som dödsorsak. De fyra modellerna är logistisk regression, random forest, neuralt nätverk och TabPFN. UMAP och hierarkisk klustring används för att undersöka om det existerar grupper i dataset som motsvarar de olika dödsorsakerna. Resultatet från UMAP och hierarkisk klustring visade inga tydliga grupper som motsvarade de olika dödsorsakerna. Klassificeringsmodellerna presterade relativt likt varandra och fick alla ett AUC-värde mellan 0.75-0.79. Det betyder att samtliga modeller är bättre än att slumpmässigt gissa om den avlidne dött av hjärtsvikt eller ej. Modellerna testades på 4400 avlidna, varav 500 avlidna från hjärtsvikt. Modellerna klassificerade korrekt 80-90% av de 3900 som inte avlidit av hjärtsvikt och 40-50% korrekt av de 500 som avlidit av hjärtsvikt. Projektet fungerar som ett proof of concept för att klassificera dödsorsak från obduktionsdata. För att förbättra modellerna hade fler variabler behövt extraheras från obduktionsrapporterna, exempelvis fynd från rättskemiska analyser och resultat av mikroskopisk undersökningar, som i större utsträckning bidrar till differentiering mellan olika dödsorsaker. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
https://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9242911
- author
- Svensson, Alexander LU
- supervisor
- organization
- alternative title
- Från data till diagnos inom rättsmedicin
- course
- BERM01 20261
- year
- 2026
- type
- H2 - Master's Degree (Two Years)
- subject
- keywords
- Neural Network, Logistic Regression, TabPFN, Random Forest, Forensic Pathology, UMAP, Hierarchical Clustering, Cause of Death, Heart Failure
- publication/series
- Master's Theses in Mathematical Sciences
- report number
- LUNFBV-3013-2026
- ISSN
- 1404-6342
- other publication id
- 2026:E65
- language
- English
- id
- 9242911
- date added to LUP
- 2026-07-27 10:43:50
- date last changed
- 2026-07-27 10:43:50
@misc{9242911,
abstract = {{Forensic pathology is a branch of medicine that aims to determine the manner and cause of unnatural, suspicious or unexpected deaths that require a legal investigation. An important part of determining the cause of death is the examination of the body through an autopsy. The purpose of this project is to evaluate whether machine learning algorithms can predict cause of death based on autopsy data. The dataset used contains autopsy variables and cause of death extracted from 23 000 autopsy reports. In order to see if there exists groups within the dataset that correspond with the causes of death, dimension reduction and clustering is performed with UMAP and hierarchical clustering. The classification is performed with four different models tasked with classifying heart failure. The four models are logistic regression, random forest, neural network and TabPFN. The classifiers performed quite similar to each other and all performed AUC scores between 0.75-0.79. Meaning all models performed better than randomly guessing. In conclusion, the project works as a proof of concept for classifying cause of death based on autopsy data. In order to increase the performance of the classifiers, other autopsy variables better capturing differences between the causes of death need to be extracted from the autopsy reports.}},
author = {{Svensson, Alexander}},
issn = {{1404-6342}},
language = {{eng}},
note = {{Student Paper}},
series = {{Master's Theses in Mathematical Sciences}},
title = {{From data to diagnosis in forensic pathology}},
year = {{2026}},
}