Reconstrucción 3d como herramienta para la valoración del estado nutricional
- Autores
- Trujillo Jiménez, Magda Alexandra; Navarro, Jose Pablo; Morales, Arturo Leonardo; Pazos, Bruno Alfredo; Teodoroff, Tamara Alejandra; Delrieux, Claudio Augusto
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La antropometría es una técnica ampliamente utilizada para medir y analizar diversos parámetros del cuerpo humano, como la composición corporal, el crecimiento y el estado nutricional. Aunque tiene limitaciones que afectan la precisión de los resultados, como la variabilidad en los métodos de medición, y las características físicas y culturales de las poblaciones, se han propuesto alternativas para abordar estos desafíos. Una de estas alternativas es el uso de herramientas computacionales y modelos 3D, que permiten crear modelos más precisos y personalizados de la composición corporal. Los avances recientes en la estimación de la forma humana en 3D, impulsados por las redes neuronales profundas, han mejorado significativamente la capacidad de representación. Sin embargo, técnicas anteriores que utilizaban imágenes de baja resolución para abarcar un contexto espacial amplio resultaban en estimaciones 3D menos precisas. El objetivo de este trabajo es presentar un método multinivel para obtener modelos corporales tridimensionales de alta resolución a partir de video basado en Procesamiento Avanzado de Imágenes y Aprendizaje de Máquina, que posibilitan la toma de medidas antropométricas clásicas y el análisis de formas, con protocolos de medición semi-automatizados.Los modelos 3D resultantes ofrecen una imagen con medidas precisas y formas detalladas que permitan analizar la composición corporal y la evaluación del estado nutricional. Además, la creación de bases de datos en 3D de cuerpos humanos ayuda a comprender mejor la diversidad biológica y la variabilidad genética de las poblaciones, siendo especialmente relevante en investigación en nutrición y salud pública.
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. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Secretaría de Planeamiento y Políticas. Programa de Referencia y Biobanco Genómico de la Población Argentina; 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes; Argentina. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Secretaría de Planeamiento y Políticas. Programa de Referencia y Biobanco Genómico de la Población Argentina; 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 del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes; Argentina. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Secretaría de Planeamiento y Políticas. Programa de Referencia y Biobanco Genómico de la Población Argentina; 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 del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras. Laboratorio de Ciencias de Las Imágenes; Argentina. Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. Secretaría de Planeamiento y Políticas. Programa de Referencia y Biobanco Genómico de la Población Argentina; Argentina
Fil: Teodoroff, Tamara Alejandra. 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. 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
XVI Jornadas Nacionales de Antropología Biológica
Cordoba
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ANTROPOMETRÍA
ESCANEO CORPORAL
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Los avances recientes en la estimación de la forma humana en 3D, impulsados por las redes neuronales profundas, han mejorado significativamente la capacidad de representación. Sin embargo, técnicas anteriores que utilizaban imágenes de baja resolución para abarcar un contexto espacial amplio resultaban en estimaciones 3D menos precisas. El objetivo de este trabajo es presentar un método multinivel para obtener modelos corporales tridimensionales de alta resolución a partir de video basado en Procesamiento Avanzado de Imágenes y Aprendizaje de Máquina, que posibilitan la toma de medidas antropométricas clásicas y el análisis de formas, con protocolos de medición semi-automatizados.Los modelos 3D resultantes ofrecen una imagen con medidas precisas y formas detalladas que permitan analizar la composición corporal y la evaluación del estado nutricional. 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