Identificación y segmentación automática del cuerpo humano utilizando herramientas computacionales para la reconstrucción antropométrica 3D
- Autores
- Trujillo Jiménez, Magda Alexandra; Navarro, Jose Pablo; Ramallo, Virginia; Paschetta, Carolina Andrea; de Azevedo, Soledad; Ruderman, Anahí; Perez, Luis Orlando; Morales, Arturo Leonardo; Pazos, Bruno Alfredo; Delrieux, Claudio Augusto; Gonzalez-Jose, Rolando
- Año de publicación
- 2019
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Un escáner 3D crea una nube de puntos referenciados espacialmente, los cuales luego se unen en una malla que idealmente reconstruye la forma escaneada. El costo de este instrumental es prohibitivo, por lo que buscamos alternativas económicas pero de calidad comparable. El objetivo final es desarrollar un servicio en la nube que procese videos tomados con smartphones, haciendo accesible y práctico el escaneo corporal. Se desarrollaron algoritmos de visión por computadora e inteligencia artificial para, desde todos los ángulos, identificar y segmentar automáticamente la forma humana. En el entrenamiento y testeo del sistema se utilizaron aproximadamente 200 videos tomados a voluntarios, e imágenes bidimensionales (COCO dataset, de libre acceso, con 66.808 fotos). Con el modelo de análisis construido, se estudiaron los videos de RAÍCES 2018. Este biobanco de población patagónica cuenta, para cada persona, con filmaciones acompañadas de escaneos 3D (Structure Sensor), mediciones antropométricas clásicas, material biológico e información individual padronizada (datos socioeconómicos, de salud, dieta y actividad física). Se analizaron 54 videos de este biobanco, empleando 300 cuadros de cada uno en promedio, lo que suma 16.200 imágenes, consiguiendo 54 representaciones corporales en forma de nube de puntos 3D. Se obtuvo un 86% de cobertura sobre las reconstrucciones del Structure Sensor, mostrando que las tomas de video posibilitan efectivamente un modelado tridimensional con exactitud y precisión adecuadas. Este modelo habilita un amplio espectro de tareas de análisis que requieren mediciones antropométricas precisas. En particular, en el grupo de estudio, permitirá verificar que la morfometría del cuerpo humano es un predictor robusto de fenotipos biomédicos relacionados con condiciones como obesidad y sobrepeso, así como validar su utilidad en la práctica clínica habitual.
Fil: Trujillo Jiménez, Magda Alexandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes; Argentina
Fil: Navarro, Jose Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Ramallo, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Paschetta, Carolina Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: de Azevedo, Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Ruderman, Anahí. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Perez, Luis Orlando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
Fil: Morales, Arturo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Trelew.; Argentina
Fil: Pazos, Bruno Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Trelew.; Argentina
Fil: Delrieux, Claudio Augusto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Gonzalez-Jose, Rolando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina
XIV Jornadas Nacionales de Antropología Biológica
San Salvador de Jujuy
Argentina
Asociación de Antropología Biológica Argentina - Materia
-
ANTROPOMETRIA 3D
ESCANEO CORPORAL
APRENDIZAJE DE MAQUINA - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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Se desarrollaron algoritmos de visión por computadora e inteligencia artificial para, desde todos los ángulos, identificar y segmentar automáticamente la forma humana. En el entrenamiento y testeo del sistema se utilizaron aproximadamente 200 videos tomados a voluntarios, e imágenes bidimensionales (COCO dataset, de libre acceso, con 66.808 fotos). Con el modelo de análisis construido, se estudiaron los videos de RAÍCES 2018. Este biobanco de población patagónica cuenta, para cada persona, con filmaciones acompañadas de escaneos 3D (Structure Sensor), mediciones antropométricas clásicas, material biológico e información individual padronizada (datos socioeconómicos, de salud, dieta y actividad física). Se analizaron 54 videos de este biobanco, empleando 300 cuadros de cada uno en promedio, lo que suma 16.200 imágenes, consiguiendo 54 representaciones corporales en forma de nube de puntos 3D. Se obtuvo un 86% de cobertura sobre las reconstrucciones del Structure Sensor, mostrando que las tomas de video posibilitan efectivamente un modelado tridimensional con exactitud y precisión adecuadas. Este modelo habilita un amplio espectro de tareas de análisis que requieren mediciones antropométricas precisas. En particular, en el grupo de estudio, permitirá verificar que la morfometría del cuerpo humano es un predictor robusto de fenotipos biomédicos relacionados con condiciones como obesidad y sobrepeso, así como validar su utilidad en la práctica clínica habitual.Fil: Trujillo Jiménez, Magda Alexandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes; ArgentinaFil: Navarro, Jose Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Ramallo, Virginia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Paschetta, Carolina Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: de Azevedo, Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; ArgentinaFil: Ruderman, Anahí. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. 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