In questa tesi descriviamo i metodi informatici e gli esperimenti eseguiti per l’applicazione della tecnologia whole body 3D scanner in supporto dell’antropometria. I body scanner restituiscono in uscita una nuvola di punti, solitamente trasformata in mesh triangolare mediante l’uso di algoritmi specifici per supportare la visualizzazione 3D della superficie e l’estrazione di misure e landmarks antropometrici significativi. L’antropometria digitale è già stata utilizzata con successo in vari studi per valutare importanti parametri medici. L’analisi antropometrica digitale è solitamente eseguita utilizzando soluzioni software fornite dai costruttori che sono chiuse e specifiche per il prodotto, che richiedono attenzione nell’acquisizione e dei forti limiti sulla posa assunta dal soggetto. Questo può portare a dei problemi nella comparazione di dati acquisiti in diversi luoghi, nella realizzazione di studi multicentrici su larga scala e nell’applicazione di metodi avanzati di shape analysis sui modelli acquisiti. L’obiettivo del nostro lavoro è di superare questi problemi selezionando e personalizzando strumenti di processing geometrico capaci di creare un sistema aperto ed indipendente dallo strumento per l’analisi di dati da body scanner. Abbiamo inoltre sviluppato e validato dei metodi per estrarre automaticamente dei punti caratteristici, segmenti corporei e misure significative che possono essere utilizzate nella ricerca antropometrica e metabolica. Nello specifico, presentiamo tre esperimenti. Nel primo, utilizzando uno specifico software per l’antropometria digitale, abbiamo valutato la performance dello scanner Breuckmann BodySCAN nelle misure antropometriche. I soggetti degli esperimenti sono 12 giovani adulti che sono stati sottoposti procedure di antropometria manuale e digitale tridimensionale (25 misurazioni) indossando abbigliamento intimo attillato. Le misure duplicate effettuate da un’antropometrista esperto mostrano una correlazione r=0.975-0.999; la loro media è significativamente (secondo il test t di Student) diversa su 4 delle 25 misure. Le misure digitali effettuate in duplicato da un antropometrista esperto e da due antropometristi non esperti, mostrano indici di correlazione individuali r che variano nel range 0.975-0.999 e medie che che erano significativamente diverse in una misurazione su 25. La maggior parte delle misure effettuate dall’antropometrista esperto, manuali e digitali, mostrano una correlazione significativa (coefficiente di correlazione intra-classe che variano nell’intervallo 0.855-0.995, p<0.0001). Concludiamo che lo scanner Breuckmann BodySCAN è uno strumento affidabile ed efficace per le misure antropometriche. In un secondo esperimento, compariamo alcune caratteristiche geometriche facilmente misurabili ottenute dalle scansioni di femmine obese (BMI>30) con i parametri di composizione corporea (misurata con una DXA) dei soggetti stessi, per investigare quali misure dei descrittori di forma correlavano meglio con il grasso del torso e corporeo. I risultati ottenuti mostrano che alcuni dei parametri geometrici testati presentano una elevata correlazione, mentre altri non correlano fortemente con il grasso corporeo. Questi risultati supportano il ruolo dell’antropometria digitale nell’indagine sulle caratteristiche fisiche rilevanti per la salute, ed incoraggiano la realizzazione di ulteriori studi che analizzino la relazione tra descrittori di forma e composizione corporea. Infine, presentiamo un nuovo metodo per caratterizzare le superfici tridimensionali mediante il calcolo di una funzione chiamata “Area projection transform”, la quale misura la possibilità dei punti dello spazio 3D di essere il centro di simmetria radiale della forma a predeterminati raggi. La trasformata può essere usata per rilevare e caratterizzare in maniera robusta i regioni salienti (approssimativamente parti sferiche e cilindriche) ed è, quindi, adatta ad applicazioni come la detection di caratteristiche anatomiche. In particolare, mostriamo che è possibile costruire grafi che uniscono questi punti seguendo i valori massimali della MAPT (Radial Simmetry Graphs) e che questi grafi possono essere usati per estrarre rilevanti proprietà della forma o definire corrispondenze puntuali robuste nei confronti di problematiche quali parti mancanti, rumore topologico e deformazioni articolate. Concludiamo che le potenziali applicazioni della tecnologia della scansione tridimensionale applicata all’antropometria sono innumerevoli, limitate solo dall’abilità della conoscienza scientifica di connettere il fenomeno biologico con le appropriate descrizioni matematiche/geometriche.

In this thesis we describe the developed computer method and experiments performed in order to apply whole body 3D scanner technology in support to anthropometry. The output of whole body scanners is a cloud of points, usually transformed in a triangulated mesh through the use of specific algorithms in order to support the 3D visualization of the surface and the extraction of meaningful anthropometric landmarks and measurements. Digital anthropometry has been already used in various studies to assess important health-related parameters. Digital anthropometric analysis is usually performed using device-specific and closed software solutions provided by scanner manufacturers, and requires often a careful acquisition, with strong constraints on subject pose. This may create problems in comparing data acquired in different places and performing large-scale multi-centric studies as well as in applying advanced shape analysis tools on the captured models. The aim of our work is to overcome these problems by selecting and customizing geometrical processing tools able to create an open and device-independent method for the analysis of body scanner data. We also developed and validated methods to extract automatically feature points, body segments and relevant measurements that can be used in anthropometric and metabolic research. In particular we present three experiments. In the first, using specific digital anthropometry software, we evaluated the Breuckmann BodySCAN for performance in anthropometric measurement. Subjects of the experiment were 12 young adults underwent both manual and 3D digital anthropometry (25 measurements) wearing close-fitting underwear. Duplicated manual measurement taken by one experienced anthropometrist showed correlation r 0.975-0.999; their means were significantly different in four out of 25 measurements by Student’s t test. Duplicate digital measurements taken by one experienced anthropometrist and two naïve anthropometrists showed individual correlation coefficients r ranging 0.975-0.999 and means were significantly different in one out of 25 measurements. Most measurements taken by the experienced anthropometrist in the manual and digital mode showed significant correlation (intraclass correlation coefficient ranging 0.855-0.995, p<0.0001). We conclude that the Breuckmann BodyScan is reliable and effective tool for digital anthropometry. In a second experiment, we compare easily detectable geometrical features obtained from 3D scans of female obese (BMI > 30) subjects with body composition (measured with a DXA device) of the same subjects, in order to investigate which measurements on shape descriptors better correlate with torso and body fat. The results obtained show that some of the tested geometrical parameters have a relevant correlation, while other ones do not strongly correlate with body fat. These results support the role of digital anthropometry in investigating health-related physical characteristics and encourage the realization of further studies analyzing the relationships between shape descriptors and body composition. Finally, we present a novel method to characterize 3D surfaces through the computation of a function called Area Projection Transform, measuring the likelihood of points in the 3D space to be center of radial symmetry at selected scales (radii). The transform can be used to detect and characterize robustly salient regions (approximately spherical and cylindrical parts) and it is, therefore, suitable for applications like anatomical features detection. In particular, we show that it is possible to build graphs joining these points following maximal values of the MAPT (Radial Symmetry Graphs) and that these graphs can be used to extract relevant shape properties or to establish point correspondences on models robustly against holes, topological noise and articulated deformations. It is concluded that whole body scanning technology application to anthropometry are potentially countless, limited only by the ability of science to connect the biological phenomenon with the appropriate mathematical/geometrical descriptions.

Three-dimensional body scanning: methods and applications for anthropometry

LOVATO, Christian
2013

Abstract

In questa tesi descriviamo i metodi informatici e gli esperimenti eseguiti per l’applicazione della tecnologia whole body 3D scanner in supporto dell’antropometria. I body scanner restituiscono in uscita una nuvola di punti, solitamente trasformata in mesh triangolare mediante l’uso di algoritmi specifici per supportare la visualizzazione 3D della superficie e l’estrazione di misure e landmarks antropometrici significativi. L’antropometria digitale è già stata utilizzata con successo in vari studi per valutare importanti parametri medici. L’analisi antropometrica digitale è solitamente eseguita utilizzando soluzioni software fornite dai costruttori che sono chiuse e specifiche per il prodotto, che richiedono attenzione nell’acquisizione e dei forti limiti sulla posa assunta dal soggetto. Questo può portare a dei problemi nella comparazione di dati acquisiti in diversi luoghi, nella realizzazione di studi multicentrici su larga scala e nell’applicazione di metodi avanzati di shape analysis sui modelli acquisiti. L’obiettivo del nostro lavoro è di superare questi problemi selezionando e personalizzando strumenti di processing geometrico capaci di creare un sistema aperto ed indipendente dallo strumento per l’analisi di dati da body scanner. Abbiamo inoltre sviluppato e validato dei metodi per estrarre automaticamente dei punti caratteristici, segmenti corporei e misure significative che possono essere utilizzate nella ricerca antropometrica e metabolica. Nello specifico, presentiamo tre esperimenti. Nel primo, utilizzando uno specifico software per l’antropometria digitale, abbiamo valutato la performance dello scanner Breuckmann BodySCAN nelle misure antropometriche. I soggetti degli esperimenti sono 12 giovani adulti che sono stati sottoposti procedure di antropometria manuale e digitale tridimensionale (25 misurazioni) indossando abbigliamento intimo attillato. Le misure duplicate effettuate da un’antropometrista esperto mostrano una correlazione r=0.975-0.999; la loro media è significativamente (secondo il test t di Student) diversa su 4 delle 25 misure. Le misure digitali effettuate in duplicato da un antropometrista esperto e da due antropometristi non esperti, mostrano indici di correlazione individuali r che variano nel range 0.975-0.999 e medie che che erano significativamente diverse in una misurazione su 25. La maggior parte delle misure effettuate dall’antropometrista esperto, manuali e digitali, mostrano una correlazione significativa (coefficiente di correlazione intra-classe che variano nell’intervallo 0.855-0.995, p<0.0001). Concludiamo che lo scanner Breuckmann BodySCAN è uno strumento affidabile ed efficace per le misure antropometriche. In un secondo esperimento, compariamo alcune caratteristiche geometriche facilmente misurabili ottenute dalle scansioni di femmine obese (BMI>30) con i parametri di composizione corporea (misurata con una DXA) dei soggetti stessi, per investigare quali misure dei descrittori di forma correlavano meglio con il grasso del torso e corporeo. I risultati ottenuti mostrano che alcuni dei parametri geometrici testati presentano una elevata correlazione, mentre altri non correlano fortemente con il grasso corporeo. Questi risultati supportano il ruolo dell’antropometria digitale nell’indagine sulle caratteristiche fisiche rilevanti per la salute, ed incoraggiano la realizzazione di ulteriori studi che analizzino la relazione tra descrittori di forma e composizione corporea. Infine, presentiamo un nuovo metodo per caratterizzare le superfici tridimensionali mediante il calcolo di una funzione chiamata “Area projection transform”, la quale misura la possibilità dei punti dello spazio 3D di essere il centro di simmetria radiale della forma a predeterminati raggi. La trasformata può essere usata per rilevare e caratterizzare in maniera robusta i regioni salienti (approssimativamente parti sferiche e cilindriche) ed è, quindi, adatta ad applicazioni come la detection di caratteristiche anatomiche. In particolare, mostriamo che è possibile costruire grafi che uniscono questi punti seguendo i valori massimali della MAPT (Radial Simmetry Graphs) e che questi grafi possono essere usati per estrarre rilevanti proprietà della forma o definire corrispondenze puntuali robuste nei confronti di problematiche quali parti mancanti, rumore topologico e deformazioni articolate. Concludiamo che le potenziali applicazioni della tecnologia della scansione tridimensionale applicata all’antropometria sono innumerevoli, limitate solo dall’abilità della conoscienza scientifica di connettere il fenomeno biologico con le appropriate descrizioni matematiche/geometriche.
Digital Anthropometry; Anthropometry; Morphometry; DXA, Body fat, Body lean mass, Bone mineral content, Competitive level, Playing position; Curve Skeleton; 3D body scanning; Area Projection Transform; Automatic analyzer; Shape Analysis; shape descriptors; Mesh processing
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11562/540549
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