Body shape: Implicaciones en el estudio de obesidad y factores asociados

Abstract

Basado en el creciente avance de técnicas de computación que permiten describir o predecir características a partir de diferentes representaciones de datos, y tomando como punto de partida la creciente epidemia de obesidad y sobrepeso decretada por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se propone un método de segmentación 3D de escaneos corporales que, junto con técnicas de morfometría geométrica, permite cuantificar la distribución del tejido adiposo en el abdomen. Específicamente, se analizó un conjunto de circunferencias del cuerpo a partir de landmarks posicionados anatómicamente. Posteriormente se calculó un análisis de componentes principales para comparar las variables de forma con los datos antropométricos (peso, altura y circunferencia de cintura y cadera). Los indicadores de forma generados a partir de este nuevo enfoque se correlacionan con el comportamiento de los marcadores clásicos: Índice de Masa Corporal, Índice Cintura Cadera, Índice Cintura Talla.Based on the growing advancement of computer techniques that allow describing or predicting characteristics from different data representations and taking as a starting point the growing obesity and overweight epidemic decreed by the World Health Organization. A method of 3D segmentation of body scans is proposed that, together with geometric morphometric techniques, allows to quantify the distribution of adipose tissue in the abdomen. Specifically, a set of body circumferences was analyzed, each one defined from anatomically positioned landmarks. Subsequently, a principal component analysis was calculated to compare the shape variables with the anthropometric data (weight, height and waist and hip circumference). The shape indicators generated from this new approach are correlated with the behavior of the classic markers: Body Mass Index, Waist-Hip Index, Waist-Height Index.