IPCSH - CENPAT 25618
INSTITUTO PATAGONICO DE CIENCIAS SOCIALES Y HUMANAS "DRA. MARÍA FLORENCIA DEL CASTILLO BERNAL"
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
POSICIONAMIENTO AUTOMÁTICO DE LANDMARKS CORPORALES 3D MEDIANTE MORFOMETRÍA GEOMÉTRICA Y REDES NEURONALES: APLICACIONES BIOANTROPOLÓGICAS
Autor/es:
PABLO NAVARRO; CLAUDIO DELRIEUX; SOLEDAD DE AZEVEDO; VIRGINIA RAMALLO; ANAHÍ RUDERMAN; ROLANDO GONZALEZ JOSÉ; CELIA CINTAS; BRUNO PAZOS; CAROLINA PASCHETTA
Lugar:
Necochea
Reunión:
Jornada; XIII Jornadas Nacionales de Atropología biiológica; 2017
Institución organizadora:
Asociación Argentina de Antropología Biológica
Resumen:
La obtención de coordenadas de landmarks en 3D de modo automatizado se encuentra en un estado incipiente, a causa de las dificultades técnicas, económicas y operativas que se presentan:debe contarse con dispositivos caros, o no-portátiles y el proceso de landmarking suele ser hecho ?a mano? por operadores entrenados. Dicho procedimiento es laborioso y está sujeto a errores intra observador e inter toma fotográfica.En este trabajo presentamos un algoritmo para la adquisición automática de landmarks corporales en 3D basado en dos métodos bien conocidos, Morfometría Geométrica y Redes Neuronales.Las mallas fueron obtenidas a partir de dos fuentes, mediante el sensor 3D Structure se relevaron 149 modelos reales gracias a la colecta CITES. Por otro lado se generaron 450 modelos sintéticos con el software Poser. Todos estos modelos asociados con sus landmarks manuales colocados porun experto.Una Red Neuronal fue entrenada con un set de ejemplos de landmarks manuales y Pcs asociados a los vertices de sus mallas, asegurando la covertura de un 90% de la variabilidad de la muestra, para luego poder realizar landmarking sobre nuevas mallas (no vistas en la etapa deentrenamiento), se evaluaron diferentes tipos de arquitecturas y se midió su performance contra landmarking manual y otras redes implementadas. Los fenotipos expuestos en este trabajo son configuraciones de landmarks sobre mallas de cuerpo completo. En un futuro se busca con este método poder mejorar el relevamiento de información fenotípica externa destinada tanto a diagnóstico, monitoreo y tratamiento de enfermedades como escoliosis, sobrepeso y obesidad, diabetes o lesiones en la piel.
