ANTROPOMETRÍA PRECISA EN NUBES DE PUNTOS 3D

TRUJILLO JIMÉNEZ, MA; NAVARRO P; PAZOS, B; MORALES, L; RAMALLO V; PASCHETTA CAROLINA; DE AZEVEDO, S; RUDERMAN, A; PÉREZ, LUIS O.; DELRIEUX, C; GONZÁLEZ JOSÉ, ROLANDO

Jornada; XV JORNADAS NACIONALES DE ANTROPOLOGÍA BIOLÓGICA; 2021

En este trabajo presentamos body2vec, una herramienta de segmentacióncapaz de realizar la reconstrucción de nubes de puntos y generar unmodelo 3D del cuerpo humano. Utiliza una arquitectura de red neuronalespecíficamente entrenada a partir de filmaciones, lograndomediciones antropométricas de alta calidad. Para este desarrollo seemplearon datos de 60 personas voluntarias del Proyecto Raíces(aprobación Comité de Bioética del Área Programática Norte -Chubut): información familiar y de salud, antropometría clásica,videos (registros en 180° de la forma corporal filmados consmartphone) y escaneos 3D con un escáner de sensores LiDAR. Lascorrespondientes nubes de puntos a partir de las filmaciones seobtuvieron automáticamente con métodos fotogramétricos estándar.En la programación, las mallas 3D obtenidas con el escáner seutilizaron como silver standard y las mediciones antropométricascomo gold standard. En las tres reconstrucciones de cuerpo entero secalculó la circunferencia de cintura y de cadera. Las razonesmatemáticas derivadas de estas medidas constituyen, junto con elíndice de masa corporal (IMC), losindicadores más utilizados en diagnóstico de sobrepeso y obesidad.Estos resultados se compararon con las medidas reales tomadas por losantropometristas. La aplicación de nuestro método a los vídeos sinprocesar mejoró significativamente la calidad de los resultados dela nube de puntos 3D en comparación con la malla basada en LiDAR, yde las mediciones antropométricas en comparación con el perímetroreal de la cadera y la cintura. En ambos contextos, la calidadresultante de body2vec es equivalente a la reconstrucción generadapor LiDAR.p { line-height: 115%; margin-bottom: 0.25cm; background: transparent }