ANTROPOMETRÍA PRECISA EN NUBES DE PUNTOS 3D

TRUJILLO, A.; NAVARRO, P.; PAZOS, B.A.; MORALES, L.; RAMALLO, V.; PASCHETTA, C.; DE AZEVEDO, S.; RUDERMAN, A.; PEREZ, O.; DELRIEUX, C.; GONZALEZ-JOSE, ROLANDO

La Plata

Jornada; XV Jornadas Nacionales de Antropología Biológica; 2021

Asociación de Antropología Biológica Argentina

En este trabajo presentamos body2vec, una herramienta de segmentación capaz de realizar la reconstrucción de nubes de puntos y generar un modelo 3D del cuerpo hu- mano. Utiliza una arquitectura de red neuronal específicamente entrenada a partir de filmaciones, logrando mediciones antropométricas de alta calidad. Para este desarrollo se emplearon datos de 60 personas voluntarias del Proyecto Raíces (aprobación Comité de Bioética del Área Programática Norte - Chubut): información familiar y de salud, antropo- metría clásica, videos (registros en 180° de la forma corporal filmados con smartphone) y escaneos 3D con un escáner de sensores LiDAR. Las correspondientes nubes de puntos a partir de las filmaciones se obtuvieron automáticamente con métodos fotogramétricos estándar. En la programación, las mallas 3D obtenidas con el escáner se utilizaron como silver standard y las mediciones antropométricas como gold standard. En las tres recons- trucciones de cuerpo entero se calculó la circunferencia de cintura y de cadera. Las razo- nes matemáticas derivadas de estas medidas constituyen, junto con el índice de masa corporal (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 la calidad de los resultados de la nube de puntos 3D en comparación con la malla basada en LiDAR, y de las mediciones antropométricas en comparación con el perímetro real de la cadera y la cintura. En ambos contextos, la calidad resultante de body2vec es equivalente a la reconstrucción generada por LiDAR.