¿Qué es la segmentación en los seres humanos?

Segmentación del cuerpo humano python

IntroducciónEn la biomecánica, los parámetros de los segmentos corporales (BSP) son datos necesarios para una serie de aplicaciones. Los BSPs incluyen las masas de los segmentos del cuerpo, las posiciones del centro de masa de los segmentos del cuerpo con respecto a un marco de referencia del segmento, los momentos de inercia de la masa del segmento con respecto a un punto del segmento, y las longitudes del segmento del cuerpo. Los BSP pueden servir como datos de entrada para la ingeniería de prótesis [1,2], para el diseño ergonómico [3], y son necesarios para la dinámica inversa [4]. Aunque se pueden utilizar conjuntos de datos “genéricos” compuestos por mediciones de una serie de seres humanos para aproximar los BSP de las personas, las estimaciones directas in vivo específicas de los participantes proporcionan el mayor nivel de precisión [5]. Por desgracia, los enfoques directos para estimar los BSP pueden ser engorrosos y costosos. En este trabajo, desarrollamos y evaluamos un método fácil de implementar para estimar indirectamente los BSP específicos de los participantes utilizando una cámara de profundidad de bajo coste.

La estimación de los BSP requiere tanto estimaciones de densidad como propiedades geométricas. Las imágenes médicas son el método de referencia para estimar la densidad. La resonancia magnética [16,17] y la tomografía computarizada se han utilizado para estimar los BSP in vivo de las personas mediante la estimación de los perfiles geométricos y de densidad de los segmentos individuales del cuerpo [18]. Las limitaciones son que hay una exposición a dosis bajas de radiación para los enfoques de tomografía computarizada, las imágenes médicas incurren en costos elevados, y para ciertas poblaciones, estos enfoques pueden no ser factibles (por ejemplo, las mujeres embarazadas y los niños) [6]. La absorciometría de rayos X de doble energía también ha demostrado su potencial en este campo [15], ya que es menos costosa y más rápida que los enfoques mencionados. Pero, en general, las imágenes médicas no son fáciles de conseguir y son poco prácticas para muchos experimentos de laboratorio que buscan metodologías baratas y de mínima implicación.

Segmentación del cuerpo humano github

Se desarrolló la segmentación automática de datos de escaneo del cuerpo humano en 3D no organizados sin valores heurísticos especificados. Fue fiable para encontrar los puntos de referencia primarios de la parte superior del cuerpo. El artículo tiene como objetivo discutir estas cuestiones.

Se definió la secuencia de puntos cuasi-límite (QBPS) para encontrar el límite del cuerpo humano. Los datos del escáner corporal se clasificaron agrupando las características extraídas de la QBPS predefinida. Se utilizó una aproximación B-spline racional no uniforme (NURBS) para detectar los puntos de referencia del torso superior segmentado.

El método de segmentación basado en la extracción de características era fiable independientemente de la fidelidad de los datos de escaneado. Se comprobó que el método de detección de puntos de referencia introducido en este trabajo es más robusto que un método anterior que utiliza la posición de los datos puntuales.

Existen varios estudios sobre la segmentación del cuerpo humano y la detección de puntos de referencia corporales. Este trabajo, sin embargo, pretende automatizar completamente la segmentación y desarrollar métodos de búsqueda más fiables. A diferencia de los trabajos anteriores que sólo utilizan información del cuerpo humano en 2D, este trabajo utiliza información del cuerpo en 3D. Además, los métodos de búsqueda de puntos de referencia anteriores fueron sustituidos por métodos más robustos que aplican aproximaciones NURBS.

¿Cuántos segmentos corporales tiene el ser humano?

La segmentación es la característica física por la que el cuerpo humano se divide en subunidades repetitivas llamadas segmentos, dispuestas a lo largo de un eje longitudinal. En los seres humanos, la característica de segmentación observada en el sistema nervioso tiene importancia biológica y evolutiva[1]. La segmentación es un proceso de desarrollo crucial que interviene en el patrón y la segregación de grupos de células con características diferentes, generando propiedades regionales para dichos grupos celulares y organizándolos tanto dentro de los tejidos como a lo largo del eje embrionario[2].

El sistema nervioso humano está formado por el sistema nervioso central (SNC), que comprende el cerebro y la médula espinal, y el sistema nervioso periférico (SNP), que comprende las fibras nerviosas que se ramifican desde la médula espinal hacia todas las partes del cuerpo. Ambas partes del sistema nervioso participan activamente en la comunicación de señales entre las distintas partes del cuerpo para garantizar la transferencia fluida y eficaz de la información que controla y coordina el movimiento de los músculos y regula las funciones de los órganos. Las neuronas, que forman la unidad elemental del sistema nervioso, reciben mensajes de sus dendritas, transmiten la información como señal eléctrica por el axón y liberan mensajeros químicos conocidos como neurotransmisores, convirtiendo así la señal eléctrica en una señal química[3].

El cuerpo está segmentado en

La segmentación del cuerpo humano es importante para el seguimiento y el reconocimiento de objetos. Cuando hay varios cuerpos humanos, debido a la inter-oclusión, la segmentación precisa del cuerpo humano es difícil. Se propone un método de segmentación basado en un modelo de forma previo y un conjunto de niveles. Se construyen modelos de forma humanos gruesos con posición, escala y postura. Para cada cuerpo humano, se obtiene su correspondiente modelo de forma humana mediante la coincidencia de modelos, por lo que la posición se obtiene de forma aproximada después de la coincidencia de modelos, y el contorno preciso del objeto se obtiene a través de la evolución de la curva mediante un conjunto de niveles multifase con el contorno inicial obtenido del modelo de forma. El método propuesto puede segmentar el objeto humano con precisión.

J.G. Brostow, R. Cipolla. Unsupervised Bayesian Detection of Independent Motion in Crowds, en: Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, New Yourk: IEEE Computer Society, Vol. 1, p.594 (2006).

Z. Lin, S.D. Larry,D. Doermann, et. al. An interactive approach to pose-assisted and appearance-based segmentation of humans. En: ICCV Workshop on Interactive Computer Vision, Río de Janeiro, Brasil, (2007).