Procedimientos computacionales en la adquisición y captura de datos antropométricos / Computational procedures in the acquisition and capture of anthropometric data
Resumen
El objetivo de la presente investigación fue señalar los procedimientos computacionales empleados para la adquisición, lectura y captura de datos antropométricos relacionados con las siguientes variables: peso, talla, envergadura, diámetro y perÃmetro de cintura, umbilical y de cadera, Ãndices de masa corporal, Ãndice de masa ósea, porcentaje de agua en el cuerpo, entre otros. Los datos recabados fueron obtenidos a) de forma manual; b) de manera digital y manual, c) a través de tecnologÃa por infrarrojo, y d) en comunicación por bluetooth. El grupo de participantes estuvo constituido por 50 mujeres y 50 hombres, cuyas edades oscilaban entre los 19 y los 25 años, pertenecientes al estado de San Luis PotosÃ. Las mediciones fueron realizadas con hardware y software comercial en México, de modo que se presentan las ocurrencias por captura de sensores infrarrojos con Kinect. Los datos recabados demuestran que las mediciones realizadas deben ser cuidadosamente atendidas al momento de su captura, pues se evidencia la presencia de ruido por infrarrojo, particularmente en los puntos de extremidades inferiores. Para este estudio se contó con el permiso del Comité de Ética en Salud de la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de San Luis Potosà y con el apoyo del proyecto SEP-Conacyt CB-2015-257902 Generación de información antropométrica básica en población adulta en el estado de San Luis PotosÃ. En este estudio no se midieron menores de edad.Citas
Barchini, G. E. (2005). Métodos “I+D� de la informática. Revista de Informática Educativa y Medios Audiovisuales, 2(5), 16-24.
Bunge, M. (1986). La ciencia, su método y su filosofÃa. Ediciones Quinto Sol.
Fusca, M., Perego, P. and Andreoni, G. (2018). Method for Wearable Kinematic Gait Analysis Using a Harmonic Oscillator Applied to the Center of Mass. Journal of Sensors. Doi: https://doi.org/10.1155/2018/4548396.
Ionescu, C., Papava, D., Olaru, V. and Sminchisescu, C. (2014). Human 3.6M: Large Scale Datasets and Predictive Methods for 3D Human Sensing in Natural Environments. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 36(7), 1325-1339. Doi: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2013.248.
MartÃnez MartÃnez, R., Aguilera Cortés, A., Serratos, J. N. y Negrete GarcÃa, M. C. (2002). Base de datos antropométricos y maniquà paremetrizado. Herramientas para diseño con criterios ergonómicos. Acta Universitaria, 12(2).
Pasko, S. and Sutkowski, M. (2016). Anthropometric measurement based on structure from motion imaging technique. Devices and Methods of Measurements, 7(3), 305-311.
Rezzoug, N., Hansen, C., Gorce, P. and Isableu, B. (2018). Contribution of interaction torques during dart throwing: Differences between novices and experts. Human Movement Science, 57, 258-266. Doi: https://doi.org/10.1016/j.humov.2017.09.004.
Shiratori, T., Park, H. S., Sigal, L., Sheikh, Y. and Hodgins, J. K. (2011). Motion Capture from Body-Mounted Cameras. ACM Transactions on Graphics, 30(4). Doi: https://doi.org/10.1145/1964921.1964926.
Sigal, L., Balan, A. O. and Black, M. J. (2010). HumanEva: Synchronized Video and Motion Capture Dataset and Baseline Algorithm for Evaluation of Articulated Human Motion. International Journal of Computer Vision, 87(4), 4-27. Doi: https://doi.org/10.1007/s11263-009-0273-6.
Von Marcard, T., Rosenhahn, B., Black, M. J. and Pons-Moll, G. (2017). Sparse Inertial Poser: Automatic 3D Human Pose Estimation from Sparse IMUs. Computer Graphics Forum, 36(2), 349-360. Doi: https://doi.org/10.1111/cgf.13131
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