Antropometría 3D, una mirada interdisciplinar

MAGDA ALEXANDRA TRUJILLO JIMÉNEZ

Puerto Madryn

Seminario; Metodología de Análisis Cualitativo para Estudios Socioambientales; 2020

Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales, Universidad de la Patagonia San Juan Bosco

Las técnicas que permiten obtener información 3D a partir de fotos o video han avanzado notablemente en la última década, gracias tanto al avance en la fotogrametría como en el desarrollo de software específico para la determinación de los parámetros geométricos de la generación de imágenes [Kraus 2011, Lee et al. 2015]. Entre ellas, la denominada structure from motion (SfM) ha cobrado recientemente gran vigencia en aplicaciones de relevamiento topográfico de alcance corto, específicamente utilizando vehículos autónomos [Häming et al. 2010, Genchi et al. 2015]. El éxito de SfM en este tipo de aplicaciones motivó el interés por utilizarlo también en problemas de rango corto, como por ejemplo en arqueología, antropología, medicina, deportología, etc., donde los resultados son aún incipientes [Hassett et al. 2017, Liem et al. 2011, Demirel et al. 2016]. En estos contextos, la reconstrucción 3D a partir de imágenes es potencialmente provechosa dado que permite la elaboración de modelos precisos y registrables, lo cual posibilita la comparación de diversos escenarios [Ballester et al. 2014, 2016]. En aplicaciones médicas, por ejemplo, permite la elaboración de modelos para el diseño e impresión 3D de prótesis, la estimación del avance de determinadas enfermedades, la cuantificación de malformaciones, etc. Podría citarse un sinnúmero de aplicaciones similares en ciencias médicas, antropología, ciencias forenses, etc. [Giachetti et al. 2014, Gotoa et al. 2015]. Hasta el presente, no hay en la bibliografía trabajos previos que propongan el uso de landmarking automático como parte del proceso de transformación de la nube de puntos a la reconstrucción final conocida como malla o mesh, lo cual representa una ventaja fundamental para este plan de trabajo.El potencial mayor de la investigación propuesta está en poder servir de vínculo entre diferentes disciplinas. Por ejemplo, existen varias iniciativas transdisciplinarias tendientes a obtener información fenotípica humana de alta calidad que facilite la solución de diversos problemas médicos. El University College of London (Reino Unido), el CONICET (Argentina), la Universidad de Antioquia (Colombia), la Universidad Nacional Autónoma de México y la Escuela Nacional de Antropologı́a e Historia (México), la Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brasil), la Universidad de Tarapacá (Chile) y la Universidad de San Andrés (Perú) están llevando a cabo una masiva compilación de datos fenotı́picos y genéticos organizados por el consorcio CANDELA, con el cual el LCI (Laboratorio de Ciencias de las Imágenes) y el GIBEH (Grupo de Investigación en Biología Evolutiva Humana) poseen vinculación académica activa. Para no perder la oportunidad de liderar investigaciones de alto impacto en este campo, es crítico involucrarse en forma temprana en el desarrollo de productos tecnológicamente novedosos. El consorcio cuenta con una base de datos de aproximadamente 7500 individuos pertenecientes a los cinco países citados anteriormente. A la fecha, estos individuos han sido relevados en cuanto a variables fenotípicas de aspecto externo, y se cuenta con un panel de 40 marcadores individuales de ancestría (AIMs), y un panel de 730.000 marcadores genéticos destinados a estudios de asociación del tipo GWAS (Genome-Wide Association Studies) [Adhikari et al. 2015, De Cerqueira et al. 2014]. El uso de SfM, landmarking y mallado corporal para la obtención de información fenotípica accionable es de gran potencial para permitir el cruce de diversas fuentes de información, el testeo de hipótesis, y demás actividades de gran importancia.