Posicionamiento automático de landmarks anatómicos 2D mediante morfometría geométrica y deep learning: aplicaciones bioantropológicas

CINTAS CELIA; DELRIEUX CLAUDIO ; QUINTO-SÁNCHEZ MIRSHA ; PASCHETTA CAROLINA ; RAMALLO VIRGINIA ; DE CERQUEIRA CAIO CESAR; DE AZEVEDO SOLEDAD; GONZALEZ-JOSÉ ROLANDO

Tacuarembó

Congreso; XIV Congreso de la Asociación Latinoamericana de Antropología Biológica; 2016

Asociación Latinoamericana de Antropología Biológica - Universidad de la República

La obtención de coordenadas de landmarks en 2D de modo automatizado y en bases de datos masivas se encuentra en un estado incipiente, a causa de las dificultades técnicas, económicas y operativas que se presentan: debe contarse con dispositivos caros, o no-portátiles y el proceso de landmarking suele ser hecho ?a mano? por operadores entrenados. Dicho procedimiento es laborioso y está sujeto a errores intra observador e inter toma fotográfica. Por otro lado, estas técnicas no están implementadas para emplazar landmarks automáticamente sobre la estructura de interés, por lo que su uso en principio no es adecuado para la morfometría geométrica en bases de datos masivas.En este trabajo presentamos un algoritmo para la detección y adquisición automática de landmarks faciales en 2D basado en dos métodos bien conocidos, Morfometría Geométrica y Deep Learning.Una Red Neuronal Convolucionanda (ConvNet) fue entrenada con un set de ejemplos de landmarks manuales para luego poder realizar landmarking sobre imagenes nuevas (no vistas en la etapa de entrenamiento), se evaluaron diferentes tipos de arquitecturas y se midió su performance contra landmarking manual humano y contra otras redes implementadas. Los fenotipos expuestos en este trabajo son configuraciones de landmarks y semilandmarks sobre vista lateral de la cara y orejas.A futuro se busca con este método poder mejorar el relevamiento de información fenotípica externa destinada tanto a estudios de Genética Cuantitativa que buscan identificar marcadores genéticos involucrados en la expresión de dichos fenotipos, como a alimentar bases de datos masivas empleadas en protocolos de fenotipado forense por ADN, o bien (considerando landmarking corporal) diagnóstico, monitoreo y tratamiento de enfermedades como escoliosis, obesidad, diabetes o lesiones en la piel.