从手机三维成像来估计身体组成:对美国陆军一站式方法的评估
Christine M Florez1, Christian Rodriguez1, Madelin R Siedler1
1Energy Balance & Body Composition Laboratory, Department of Kinesiology and Sport Management, Texas Tech University, Lubbock79409, TX, USA.
The British journal of nutrition
|October 16, 2024
概括
手机3D光学成像 (3DO) 提供了一种用户友好的身体组成评估方法. 虽然军队的军队.
科学领域:
- 军事健康和绩效科学
- 生物医学工程和成像技术.
- 人体组成分析分析 人体组成分析
背景情况:
- 监测士兵的身体组成对于身体表现和准备能力至关重要.
- 传统的人类测量测量可以耗时,需要专业知识.
- 移动技术的进步为快速和可访问的身体成分评估提供了潜力.
研究的目的:
- 为了评估手机三维光学成像 (3DO) 对人类测量的有效性.
- 用3DO衍生的腹周来确定新陆军单位体脂肪方程的准确性.
- 为了将基于3DO的评估与标准方法 (如DXA和4分区模型) 进行比较.
主要方法:
- 96名参与者 (51F,45M) 使用3DO,DXA和4个隔间 (4C) 模型进行了评估.
- 陆军的一站式身体脂肪方程使用3DO衍生的腹周被应用.
- 统计比较包括高估/低估,常量误差,比例偏差和共识极限.
主要成果:
- 使用3DO数据的陆军方程式显示了可接受的组级表现,但与4C和DXA相比有显著的比例偏差.
- 与4C模型相比,BF%和脂肪质量被高估了,而无脂肪质量被低估了 (P <0.01).
- 对BF%和脂肪量/无脂肪量达成一致的界限很宽 (分别为9.5-10.2%和6.8-7.8公斤).
结论:
- 虽然3DO在军事环境中显示了自动化体脂估计的前景,但由于比例偏差,目前的陆军一站式方程对个人评估有局限性.
- 需要进一步的研究来完善算法和验证基于3DO的身体组成评估,用于军事应用.
- 3DO技术可能有助于开发用于军事准备监测的先进的,自动化的数字人体测量工具.
