Resultados de la verificación y consistencia del método de

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Resultados de la verificación y consistencia del método de correspondencia anatómica inter-frame

Entregable: E2.1

Paquete de trabajo: PT2

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Resultados de la verificación y consistencia del método de correspondencia anatómica inter-frame

ÍNDICE

1. MÉTODO DE MALLAS HOMÓLOGAS INTER-FRAME 5

1.1 Generación y preparación de lAS bases de datos 6

1.2 verificación del método de generación de mallas homólogas inter-frame 7

1.3 Conclusiones 20

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1. MÉTODO DE MALLAS HOMÓLOGAS INTER-FRAME

La obtención de mallas 3D con una topología homóloga para toda la secuencia de movimiento, es uno de los aspectos más diferenciales y novedosos respecto al estado de la técnica actual. Además de mantener la topología, los 50.000 puntos de la malla tienen correspondencia anatómica (Figura 1).

Figura 1. Correspondencia anatómicos entre distintos sujetos.

Asegurar la correspondencia anatómica de los puntos de la malla ente-sujetos y entre todas las mallas de la secuencia con precisión, tiene bastante complejidad. Requiere que el modelo de deformación tenga suficiente flexibilidad e información en el entrenamiento para adecuarse a cualquier forma corporal y que la predicción de posicione de puntos anatómicos de referencia tenga bastante precisión. Sin embargo, conseguir esta propiedad en el procesado de las mallas

presenta ventajas muy relevantes en la proyección a futuro de las aplicaciones del sistema de captura y procesado:

Permite hacer el seguimiento de los puntos en las secuencias de

movimientos. Esta información podría ser equivalente a las registradas con equipos de análisis de movimientos, por lo tanto, esta metodología podría ser alternativa a la de estudios de movimientos tradicionales aportando mejoras sustanciales: eliminar el uso de marcadores físicos y aumentar el número de puntos significativamente de conjuntos de 15-30 marcadores a 50.000.

Figura 2. Izquierda: Marcadores medidos en laboratorio en los métodos clásico de análisis de movimientos.

Derecha: Puntos medidos mediante nuevos métodos de escaneado 4D.

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Permitirá, en futuras adaptaciones del código, extender la cinta métrica

digital basada en la topología de la malla, a cualquier postura para obtener las medidas de forma automática sin necesidad de hacer operaciones manuales (Figura 3).

Figura 3. Cálculo de medidas sobre el avatar homólogo.

Generar grandes bancos de datos en un formato estructurado que permite la anotación automática para el entrenamiento de redes de IA que puedan utilizarse en modelos de predicción mediante inferencia en un futuro (ej. el ajuste de avatares 3D en videos).

1.1 GENERACIÓN Y PREPARACIÓN DE LAS BASES DE DATOS

El método de correspondencia inter-frame, se ha implementado mediante la red

de clasificación de nubes de puntos en puntos de la malla. Para entrenar el modelo se ha optado por la topología de malla más densa de las utilizadas hasta el momento, compuesta por 50k puntos y 99k triángulos (Figura 4).

Figura 4. Detalle de la topología de malla implementada en el método inter-frame.

Aunque algunas aplicaciones requieren mallas con menos resolución o con elementos cuadrangulares, se ha implementado un post-procesado que permite

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transformar automáticamente la malla de alta densidad a otras tipologías de malla manteniendo siempre la correspondencia en el proceso.

1.2 VERIFICACIÓN DEL MÉTODO DE GENERACIÓN DE MALLAS HOMÓLOGAS INTER-FRAME

A partir de los datos experimentales recabados en el proyecto, se han ha preparado un análisis para evaluar la consistencia de los puntos de la malla para aplicaciones de análisis de movimientos y valoración biomecánica. Se ha definido un conjunto de vértices de la malla que corresponden con marcadores utilizados en los modelos biomecánicos validados en el estado del arte (Figura 5).

Figura 5. Izquierda: Distribución de puntos de acuerdo a diferentes modelos biomecánicos. Derecha: Cálculo

de los movimientos de los puntos.

Los marcadores se han agrupado por segmentos corporales y se ha analizado el desplazamiento de los grupos de marcadores en varios usuarios escaneados durante la ejecutando distintos movimientos.

A continuación, se han representado las gráficas de los resultados obtenidos específicamente para carrera. Las gráficas siguientes muestran el desplazamiento (m) en cada instante (frame) de tres puntos seleccionados en cada segmento corporal.

TIBIA

Sujeto 1

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Sujeto 2

Sujeto 3

Sujeto 4

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CADERA

Sujeto 1

Sujeto 2

Sujeto 3

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Sujeto 4

BRAZO

Se han selecionado tres marcadores en el brazo

Sujeto 1

Sujeto 2

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Sujeto 3

Sujeto 4

HOMBRO

Sujeto 1

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Sujeto 2

Sujeto 3

Sujeto 4

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MUSLO

Sujeto 1

Sujeto 2

Sujeto 3

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Sujeto 4

ANTEBRAZO

Sujeto 1

Sujeto 2

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Sujeto 3

Sujeto 4

Tal y como se esperaba, las gráficas muestran patrones con mayor variabilidad en brazos (brazo y antebrazo), que en la pierna (tibia y muslo) y en la cadera. En los hombros, el patrón es consistente y las pequeñas diferencias que se pueden visualizar son esperables puesto que se ha representado el hombre derecho frente al izquierdo (el patrón de movimientos no es perfectamente simétrico).

Uno de los aspectos que se confirma en las gráficas es que, aunque el patrón de movimiento de los puntos de cada segmento corporal es en general consistente,

su variación depende del punto seleccionado debido a los artefactos producidos por el tejido blando. Por lo tanto, la consideración de cada segmento como un solido rígido en los modelos de análisis de movimientos, está introduciendo un error que con este nuevo sistema de captura se puede estudiar y corregir.

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Se ha extendido a todos los puntos de la malla el cálculo de los desplazamientos y se ha representado sobre el segmento corporal el mapa del desplazamiento máximo en cada punto. Estos mapas, permiten identificar las zonas de mayor desplazamiento por el efecto de los tejidos blandos. Se debería evitar la colocación de marcadores en estas zonas en las experimentaciones tradicionales mediante marcadores.

El estudio de desplazamientos asociados a la deformación del tejido blando se ha centrado en el miembro inferior que es el objeto principal de estudio de movimientos deportivos. Se ha analizado la deformación en pierna y muslo en cinco sujetos con IMC y distribuidos morfotipos variados (Figura 6).

Sujeto 1 IMC>35

Sujeto 2 IMC 30-35

Sujeto 3 IMC 18-25

Sujeto 4 IMC 25-30 Deportista

Sujeto 5 IMC 18-25 Deportista

Figura 6. Morfotipo de los sujetos de ensayo.

Mapa de deformación del tejido blando en el muslo. Sujeto 1

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Mapa de deformación del tejido blando en la pierna. Sujeto 1


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1.3 CONCLUSIONES

En líneas generales, se ha observado coherencia en los patrones de movimientos de los distintos segmentos corporales reproducidos por los puntos selecciones en cada segmento.

En función del punto seleccionado, se puede observar que el efecto de los artefactos relacionados con la deformación del tejido blando puede variar. Estos resultados indican que la selección del punto de referencia para el análisis puede ser crítica e influir notablemente en los resultados obtenidos.

En esta línea, se han evaluado mapas de desplazamiento de los puntos de la superficie del cuerpo en el miembro inferior para visualizar las zonas con menos artefactos debidos a la deformación de los tejidos blandos (color

rojo de los mapas de calor reportados en los resultados). Los mapas obtenidos en la pierna muestran que la zona más adecuada en

todos los casos es sobre la parte central de la tibia. Se tendrían que evitar las zonas laterales exteriores, especialmente en sujetos con altos IMC. Sin embargo, esta zona es la más utilizada cuando se analizan los movimientos mediante marcadores al ser la de mejor visibilidad para las cámaras y la que menores oclusiones genera.

En el caso del muslo, la zona óptima es la frontal a una distancia media entre la rodilla y la entrepierna.

Los resultaos preliminares obtenidos en la evaluación de la tecnología de escaneado 4D para valoración biomecánica muestran que esta tecnología puede aportar información más completa en los análisis, permitiendo caracterizar la cinemática de los movimientos de forma más precisa. A

partir de aquí, se requiere la planificación de estudios en mayor profundidad en el que se puedan realizar medidas sincronizadas comprado medidas tradicionales con medidas realizadas con el escáner 4D, y en las

que se mida un mayor número de sujetos para asegurar una adecuada potencia test en el estudio.

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