Форма тіла: наслідки у вивченні ожиріння та суміжних рис

Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Пуерто-Мадрин, Аргентина

Департамент інформатики (DIT), Факультат де Інгенієрія, Національний університет Патагонії Сан-Хуан-Боско, Трелев, Чубут, Аргентина

Laboratorio de Ciencias de las Imágenes, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computadoras, Universidad National del Sur, Bahia Blanca, Argentina

Листування

Пабло Наварро, Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Boulevard Brown 2915, Puerto Madryn, Provincia de Chubut, Argentina.

Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Пуерто-Мадрин, Аргентина

IBM Research Africa, Найробі, Кенія

Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Пуерто-Мадрин, Аргентина

Laboratorio de Ciencias de las Imágenes, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computadoras, Universidad National del Sur, Bahia Blanca, Argentina

Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Пуерто-Мадрин, Аргентина

Laboratorio de Ciencias de las Imágenes, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computadoras, Universidad National del Sur, Bahia Blanca, Argentina

Листування

Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Пуерто-Мадрин, Аргентина

IBM Research Africa, Найробі, Кенія

Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Пуерто-Мадрин, Аргентина

Laboratorio de Ciencias de las Imágenes, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computadoras, Universidad National del Sur, Bahia Blanca, Argentina

Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas (IPCSH), Centro Nacional Patagónico (CENPAT - CONICET), Пуерто-Мадрин, Аргентина

Анотація

Завдання

Діагностика та лікування ожиріння зазвичай базуються на традиційних антропометричних змінних, включаючи вагу, зріст та кілька периметрів тіла. Тут ми представляємо об’ємний (3D) обчислювальний підхід, заснований на зображенні, спрямований на фіксацію розподілу жирової тканини черевної порожнини як аспекту форми, а не взаємозв’язку між класичними антропометричними показниками.

Методи

Для кількісної оцінки варіації форми ожиріння черевної порожнини та її відношення до класичних показників був проведений морфометричний підхід, заснований на орієнтирах та напівметках, розміщених на поверхні 3D тулуба. Зокрема, ми проаналізували набори кіл поперечного перерізу тіла, визначивши їх разом, а також антропометричні дані, отримані у 112 добровольців. Аналіз основних компонентів (PCA) проводили на 250 колах, розташованих уздовж черевної області кожного добровольця. Аналіз коваріаційної моделі був використаний для порівняння змінних фігури (ПК) з антропометричними даними (вага, зріст, окружність талії та стегон).

Результати

Спостережувані закономірності форми були головним чином пов’язані з харчовим статусом, а потім статевим диморфізмом. PC1 (12,5%) та PC2 (7,5%) представляли 20% загальної варіації. У СПС, розрахованих незалежно від статі, лінійний регресійний аналіз забезпечує статистично значущі зв'язки між РС1 та трьома класичними показниками: індексом маси тіла, співвідношенням талії та зросту та співвідношенням талії.

Висновок

Індикатори форми добре прогнозують поведінку класичних маркерів, але також оцінюють тривимірні та геометричні особливості з більшою точністю, що стосується досліджуваної форми тіла. Цей підхід також полегшує діагностику та подальше лікування за допомогою доступних технологій 3D.