Evento

Identificación y segmentación automática del cuerpo humano utilizando herramientas computacionales para la reconstrucción antropométrica 3D

Trujillo Jiménez, Magda Alexandra Icon; Navarro, Jose Pablo Icon; Ramallo, Virginia Icon; Paschetta, Carolina Andrea Icon; de Azevedo, Soledad Icon; Ruderman, Anahí Icon; Perez, Luis Orlando Icon; Morales, Arturo Leonardo Icon; Pazos, Bruno Alfredo Icon; Delrieux, Claudio Augusto Icon; Gonzalez-Jose, Rolando Icon

Otros responsables

Fecha

2019

Editorial

Asociación de Antropología Biológica Argentina

Revista

Título del libro

Nombre del evento

XIV Jornadas Nacionales de Antropología Biológica

Fecha del evento

2019-10-08

Institución organizadora

Asociación de Antropología Biológica Argentina

ISSN

eISSN

ISBN

978-987-27445-3-3

Idioma

Español

Tipo del evento

Jornada

Clasificación temática

Resumen

Un escáner 3D crea una nube de puntos referenciados espacialmente, los cuales luego se unen en una malla que idealmente reconstruye la forma escaneada. El costo de este instrumental es prohibitivo, por lo que buscamos alternativas económicas pero de calidad comparable. El objetivo final es desarrollar un servicio en la nube que procese videos tomados con smartphones, haciendo accesible y práctico el escaneo corporal. Se desarrollaron algoritmos de visión por computadora e inteligencia artificial para, desde todos los ángulos, identificar y segmentar automáticamente la forma humana. En el entrenamiento y testeo del sistema se utilizaron aproximadamente 200 videos tomados a voluntarios, e imágenes bidimensionales (COCO dataset, de libre acceso, con 66.808 fotos). Con el modelo de análisis construido, se estudiaron los videos de RAÍCES 2018. Este biobanco de población patagónica cuenta, para cada persona, con filmaciones acompañadas de escaneos 3D (Structure Sensor), mediciones antropométricas clásicas, material biológico e información individual padronizada (datos socioeconómicos, de salud, dieta y actividad física). Se analizaron 54 videos de este biobanco, empleando 300 cuadros de cada uno en promedio, lo que suma 16.200 imágenes, consiguiendo 54 representaciones corporales en forma de nube de puntos 3D. Se obtuvo un 86% de cobertura sobre las reconstrucciones del Structure Sensor, mostrando que las tomas de video posibilitan efectivamente un modelado tridimensional con exactitud y precisión adecuadas. Este modelo habilita un amplio espectro de tareas de análisis que requieren mediciones antropométricas precisas. En particular, en el grupo de estudio, permitirá verificar que la morfometría del cuerpo humano es un predictor robusto de fenotipos biomédicos relacionados con condiciones como obesidad y sobrepeso, así como validar su utilidad en la práctica clínica habitual.

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