在儿科患者群体中,自动估计来自无设备的3D光学扫描的身体组成
Isaac Y Tian1, Michael C Wong2, William M Nguyen1
1Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, WA, 98195, USA.
Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland)
|July 23, 2023
概括
三维光学扫描提供了一种安全,经济高效的方法来评估儿童的身体组成. 这项技术可以跟踪儿童肥胖的变化,有助于早期发现与肥胖相关的健康风险.
科学领域:
- 生物医学成像学 生物医学成像学
- 儿科卫生健康 儿科卫生健康
- 身体组成分析分析.
背景情况:
- 儿童肥胖与糖尿病和癌症等严重的成人疾病有关.
- 像BMI Z-score这样的当前方法无法捕捉区域脂肪分布.
- 先进的成像 (MRI,DXA) 是昂贵的,涉及辐射,限制了儿科的使用.
研究的目的:
- 推出一种无辐射,自动化的3D光学成像解决方案.
- 监测5至17岁儿童的身体形状和组成.
- 将3D身体形状与身体组成数据相关联.
主要方法:
- 开发了一种自动化的线性学习方法,用于从3D光学扫描中预测身体组成.
- 采集了351名儿童 (5-17岁) 的3D光学扫描,使用了三个扫描仪.
- 使用主要组件分析 (PCA) 来创建参数化的身体形状空间和DXA数据的回归矩阵.
主要成果:
- 3D光学扫描预测身体组成,R平方值至少为0.85 (不包括内脏脂肪).
- 精度误差是DXA的1-4倍.
- 大多数预测变量与DXA测量密切匹配,除了男性的干瘦质.
结论:
- 3D光学成像提供了一种快速,安全和负担得起的方法来估计儿科区域身体组成.
- 能够频繁,无辐射监测随时间变化身体脂肪的变化.
- 支持早期识别和管理与儿童过度肥胖相关的健康风险.
