Estrategias informáticas alternativas en el análisis de la forma corporal
- Autores
- Navarro, Jose Pablo; Ramallo, Virginia; Cintas, Celia; Paschetta, Carolina Andrea; de Azevedo, Soledad; Ruderman, Anahí; Perez, Luis Orlando; Pazos, Bruno Alfredo; Delrieux, Claudio Augusto; Gonzalez-Jose, Rolando
- Año de publicación
- 2017
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Según la Organización Mundial de la Salud, sobrepeso y obesidad constituyen dos de los principales problemas de salud pública del siglo XXI. En Argentina, 27,4 % de hombres y 31 % de mujeres padecen obesidad. Para su tratamiento, es crucial un diagnóstico y seguimiento precisos. Indicadores clásicos, como el índice de masa corporal (IMC), de cintura-cadera (ICC) o de cintura-talla (ICT), no reflejarían la distribución de tejidos. El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología de abordaje al problema de sobrepeso y obesidad considerando la distribución del tejido adiposo abdominal como un aspecto de forma corporal (shape). Este enfoque difiere del tradicional al no limitarse a la relación lineal entre dos o más medidas. Se emplearon imágenes 3D de voluntarios utilizando el escaner "The Structure Sensor" (aprobación ética nro 010/16 - Hospital Ísola - Puerto Madryn). Se lograron 150 reconstrucciones (86 mujeres y 24 varones (edad promedio 39,2+/-13,3) con datos antropométricos asociados (estatura total -mediante tallímetro- , peso -mediante balanza de bioimpedancia-, circunferencia de cadera, cintura, brazo y muslo -mediante cinta métrica- y pliegues escapular y bicipital -mediante plicometro-). Se colocaron 15 landmarks anatómicos, segmentando los torsos reconstruidos en 250 porciones homólogas, reduciendo la varianza en la circunferencia de los segmentos mediante análisis de componentes principales. Los dos primeros ejes (26% de la variabilidad) se correlacionaron con valores de impedancia (porcentaje de grasa, agua y masa muscular) y los indicadores mencionados, encontrando r2 estadísticamente significativos. El análisis de segmentos presentó mayor sensibilidad para discriminar el efecto del dimorfismo sexual.
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: Cintas, Celia. 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: 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: 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. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages". Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica "Alfredo Desages"; 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
XIII Jornadas Nacionales de Atropología Biológica
Necochea; Quequén
Argentina
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Según la Organización Mundial de la Salud, sobrepeso y obesidad constituyen dos de los principales problemas de salud pública del siglo XXI. En Argentina, 27,4 % de hombres y 31 % de mujeres padecen obesidad. Para su tratamiento, es crucial un diagnóstico y seguimiento precisos. Indicadores clásicos, como el índice de masa corporal (IMC), de cintura-cadera (ICC) o de cintura-talla (ICT), no reflejarían la distribución de tejidos. El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología de abordaje al problema de sobrepeso y obesidad considerando la distribución del tejido adiposo abdominal como un aspecto de forma corporal (shape). Este enfoque difiere del tradicional al no limitarse a la relación lineal entre dos o más medidas. Se emplearon imágenes 3D de voluntarios utilizando el escaner "The Structure Sensor" (aprobación ética nro 010/16 - Hospital Ísola - Puerto Madryn). Se lograron 150 reconstrucciones (86 mujeres y 24 varones (edad promedio 39,2+/-13,3) con datos antropométricos asociados (estatura total -mediante tallímetro- , peso -mediante balanza de bioimpedancia-, circunferencia de cadera, cintura, brazo y muslo -mediante cinta métrica- y pliegues escapular y bicipital -mediante plicometro-). Se colocaron 15 landmarks anatómicos, segmentando los torsos reconstruidos en 250 porciones homólogas, reduciendo la varianza en la circunferencia de los segmentos mediante análisis de componentes principales. Los dos primeros ejes (26% de la variabilidad) se correlacionaron con valores de impedancia (porcentaje de grasa, agua y masa muscular) y los indicadores mencionados, encontrando r2 estadísticamente significativos. El análisis de segmentos presentó mayor sensibilidad para discriminar el efecto del dimorfismo sexual. |
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