Antropometría precisa en nubes de puntos 3d

Abstract

En este trabajo presentamos body2vec, una herramienta de segmentación capaz derealizar la reconstrucción de nubes de puntos y generar un modelo 3D del cuerpo humano. Utiliza una arquitectura de red neuronal específicamente entrenada a partir defilmaciones, logrando mediciones antropométricas de alta calidad. Para este desarrollo seemplearon datos de 60 personas voluntarias del Proyecto Raíces (aprobación Comité deBioética del Área Programática Norte - Chubut): información familiar y de salud, antropometría clásica, videos (registros en 180° de la forma corporal filmados con smartphone) yescaneos 3D con un escáner de sensores LiDAR. Las correspondientes nubes de puntos apartir de las filmaciones se obtuvieron automáticamente con métodos fotogramétricosestándar. En la programación, las mallas 3D obtenidas con el escáner se utilizaron comosilver standard y las mediciones antropométricas como gold standard. En las tres reconstrucciones de cuerpo entero se calculó la circunferencia de cintura y de cadera. Las razones matemáticas derivadas de estas medidas constituyen, junto con el índice de masacorporal (IMC), los indicadores más utilizados en diagnóstico de sobrepeso y obesidad.Estos resultados se compararon con las medidas reales tomadas por los antropometristas.La aplicación de nuestro método a los vídeos sin procesar mejoró significativamente lacalidad de los resultados de la nube de puntos 3D en comparación con la malla basada enLiDAR, y de las mediciones antropométricas en comparación con el perímetro real de lacadera y la cintura. En ambos contextos, la calidad resultante de body2vec es equivalentea la reconstrucción generada por LiDAR.