POSICIONAMIENTO AUTOMÁTICO DE LANDMARKS ANATÓMICOS 2D MEDIANTE MORFOMETRÍA GEOMÉTRICA Y DEEP LEARNING: APLICACIONES BIOANTROPOLÓGICAS

CINTAS, CELIA; CLAUDIO DELRIEUX; QUINTO-SÁNCHEZ MIRSHA; PASCHETTA, CAROLINA ANDREA; RAMALLO, VIRGINIA; SILVA DE CERQUEIRA, CAIO; DE AZEVEDO, SOLEDAD; GONZÁLEZ-JOSÉ ROLANDO

Tacuarembó

Congreso; XIV Congreso Latinoamericano de Antropología Biológica; 2016

Sociedad Latinoamericana de Antropología Biolgógica

La obtención de coordenadas delandmarksen 2D de modo automatizado y en bases de datos masivas se encuentraen un estado incipiente, a causa de las dificultades técnicas,económicas y operativas que se presentan: debe contarse condispositivos caros, o no-portátiles y el proceso de landmarkingsuele ser hecho ?a mano? por operadores entrenados. Dichoprocedimiento es laborioso y está sujeto a errores intra observadore inter toma fotográfica. Por otro lado, estas técnicas no estánimplementadas para emplazar landmarksautomáticamente sobre la estructura de interés, por lo que su usoen principio no es adecuado para la morfometría geométrica en basesde datos masivas.En este trabajo presentamos unalgoritmo para la detección y adquisición automática de landmarksfaciales en 2D basado en dos métodos bien conocidos, MorfometríaGeométrica y Deep Learning.Una Red Neuronal Convolucionanda(ConvNet)fue entrenada con un set de ejemplos de landmarks manuales para luegopoder realizar landmarking sobre imagenes nuevas (no vistas en laetapa de entrenamiento), se evaluaron diferentes tipos dearquitecturas y se midió su performance contra landmarkingmanual humano y contra otras redes implementadas. Los fenotiposexpuestos en este trabajo son configuraciones de landmarks ysemilandmarks sobre vista lateral de la cara y orejas.A futuro se busca con este métodopoder mejorar el relevamiento de información fenotípica externadestinada tanto a estudios de Genética Cuantitativa que buscanidentificar marcadores genéticos involucrados en la expresión dedichos fenotipos, como a alimentar bases de datos masivas empleadasen protocolos de fenotipado forense por ADN, o bien (considerandolandmarking corporal) diagnóstico, monitoreo y tratamiento deenfermedades como escoliosis, obesidad, diabetes o lesiones en lapiel.