INVESTIGADORES
GONZALEZ-JOSE Rolando
congresos y reuniones científicas
Título:
Posicionamiento automático de landmarks corporales 3D mediante morfometría geométrica y redes neuronales: aplicaciones bioantropológicas.
Autor/es:
CINTAS, C; NAVARRO, P.; RAMALLO, V; PAZOS, B.A.; DELRIEUX, C; RUDERMAN, A; PASCHETTA C; DE AZEVEDO S; GONZÁLEZ JOSÉ, ROLANDO
Lugar:
Necochea
Reunión:
Jornada; XIII Jornadas Nacionales de Antropología Biológica; 2017
Institución organizadora:
Asociación de Antropología Biológica Argentina
Resumen:
Comunicaciones LibresPresentación OralPosicionamiento automático de landmarks corporales 3D mediantemorfometría geométrica y redes neuronales: aplicacionesbioantropológicas.Cintas, Celia1; Navarro, Pablo 2; Ramallo, Virginia3; Pazos, Bruno4; Delrieux, Claudio5;Ruderman, Anahí6; Paschetta, Carolina7; De Azevedo, Soledad8; González-José, Rolando91Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas, Centro Nacional Patagónico-CONICET /Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco, Facultad de Ingeniería.; 2Instituto Patagónicode Ciencias Sociales y Humanas, Centro Nacional Patagónico-CONICET.; 3Instituto Patagónico deCiencias Sociales y Humanas, Centro Nacional Patagónico-CONICET.; 4Instituto Patagónico deCiencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico-CONICET / UniversidadNacional de la Patagonia San Juan Bosco ? Facultad de Ingeniería; 5Universidad Nacional del Sur,IIIE-CONICET; 6Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro NacionalPatagónico-CONICET; 7Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), CentroNacional Patagónico-CONICET; 8Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH),Centro Nacional Patagónico-CONICET; 9Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas(IPCSH), Centro Nacional Patagónico-CONICETLa obtención de coordenadas de landmarks en 3D de modo automatizado se encuentra en unestado incipiente, a causa de las dificultades técnicas, económicas y operativas que sepresentan: debe contarse con dispositivos caros, o no-portátiles y el proceso de landmarkingsuele ser hecho "a mano" por operadores entrenados. Dicho procedimiento es laborioso y estásujeto a errores intra observador e inter toma fotográfica. En este trabajo presentamos unalgoritmo para la adquisición automática de landmarks corporales en 3D basado en dosmétodos bien conocidos, Morfometría Geométrica y Redes Neuronales. Las mallas fueronobtenidas a partir de dos fuentes, mediante el sensor 3D Structure se relevaron 149 modelosreales gracias a la colecta CITES. Por otro lado se generaron 450 modelos sintéticos con elsoftware Poser. Todos estos modelos asociados con sus landmarks manuales colocados porun experto. Una Red Neuronal fue entrenada con un set de ejemplos de landmarks manualesy Pcs asociados a los vértices de sus mallas, asegurando la cobertura de un 90% de lavariabilidad de la muestra, para luego poder realizar landmarking sobre nuevas mallas (novistas en la etapa de entrenamiento), se evaluaron diferentes tipos de arquitecturas y se midiósu performance contra landmarking manual y otras redes implementadas. Los fenotiposexpuestos 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 informaciónfenotípica externa destinada tanto a diagnóstico, monitoreo y tratamiento de enfermedadescomo escoliosis, sobrepeso y obesidad, diabetes o lesiones en la piel.Palabras Clave: redes neuronales, morfometría geométrica, aplicaciones diagnósticas