D3BT:动态3D身体转换器用于评估身体脂肪百分比.

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算机视觉 计算机视觉
• 人类测量学 人类测量学.

背景情况:

• 3D身体扫描提供了准确的身体形状测量,但由于网状复杂性,与详细的身体脂肪分析作斗争.
• 目前的方法通常依赖于间接的人类测量测量,缺少复杂的身体形状细节.
• 现有的以点为基础的方法缺乏对人体形状和回归任务的关注.

研究的目的:

• 探索使用点云表示用于从3D身体扫描中分析体脂百分比的可行性.
• 引入和评估一种基于变压器的新型模型 (D3BT) 以准确预测身体脂肪.
• 改进传统的人类测量方法和现有的基于点的方法,以评估身体成分.

主要方法:

• 开发了D3BT,一个在3D体积点云上运行的变压器网络.
• 实现了动态声音化,以提高点云密度和对齐.
• 训练和评估模型使用双能X射线吸收计 (DXA) 的地面真实数据.

主要成果:

• 与传统和其他以点为基础的方法相比,D3BT模型在预测身体脂肪百分比方面表现优异.
• 获得了0.86的平均R平方得分,表明了强大的预测准确性.
• 根平均平方误差 (RMSE) 平均减少了10.30%.

结论:

• D3BT模型有效地利用来自3D身体扫描的点云数据进行精确的体脂估计.
• 变压器网络为分析复杂的人体形状数据提供了一个有希望的途径.
• 这种方法推进了身体成分评估,超出了传统的人类测量方法.