Body shape: Implicaciones en el estudio de obesidad y factores asociados

Autores
Navarro, Jose Pablo; Delrieux, Claudio Augusto; Gonzalez-Jose, Rolando
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Basado en el creciente avance de técnicas de computación que permiten describir o predecir características a partir de diferentes representaciones de datos, y tomando como punto de partida la creciente epidemia de obesidad y sobrepeso decretada por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se propone un método de segmentación 3D de escaneos corporales que, junto con técnicas de morfometría geométrica, permite cuantificar la distribución del tejido adiposo en el abdomen. Específicamente, se analizó un conjunto de circunferencias del cuerpo a partir de landmarks posicionados anatómicamente. Posteriormente se calculó un análisis de componentes principales para comparar las variables de forma con los datos antropométricos (peso, altura y circunferencia de cintura y cadera). Los indicadores de forma generados a partir de este nuevo enfoque se correlacionan con el comportamiento de los marcadores clásicos: Índice de Masa Corporal, Índice Cintura Cadera, Índice Cintura Talla.
Based on the growing advancement of computer techniques that allow describing or predicting characteristics from different data representations and taking as a starting point the growing obesity and overweight epidemic decreed by the World Health Organization. A method of 3D segmentation of body scans is proposed that, together with geometric morphometric techniques, allows to quantify the distribution of adipose tissue in the abdomen. Specifically, a set of body circumferences was analyzed, each one defined from anatomically positioned landmarks. Subsequently, a principal component analysis was calculated to compare the shape variables with the anthropometric data (weight, height and waist and hip circumference). The shape indicators generated from this new approach are correlated with the behavior of the classic markers: Body Mass Index, Waist-Hip Index, Waist-Height Index.
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: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina
Fil: Gonzalez-Jose, Rolando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
5ta Jornadas de Intercambio y Difusión de los Resultados de Investigaciones de los Doctorandos en Ingeniería
Buenos Aires
Argentina
Universidad Tecnológica Nacional
Materia
OBESIDAD
DESCRIPTOR DE FORMA CORPORAL
LANDMARK
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Based on the growing advancement of computer techniques that allow describing or predicting characteristics from different data representations and taking as a starting point the growing obesity and overweight epidemic decreed by the World Health Organization. A method of 3D segmentation of body scans is proposed that, together with geometric morphometric techniques, allows to quantify the distribution of adipose tissue in the abdomen. Specifically, a set of body circumferences was analyzed, each one defined from anatomically positioned landmarks. Subsequently, a principal component analysis was calculated to compare the shape variables with the anthropometric data (weight, height and waist and hip circumference). The shape indicators generated from this new approach are correlated with the behavior of the classic markers: Body Mass Index, Waist-Hip Index, Waist-Height Index.
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