Iris Project: computer vision system for assessing human body composition

• Grant number: 21/03786-1
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Innovative Research in Small Business - PIPE
• Start date: June 01, 2021
• End date: February 28, 2022
• Field of knowledge: Interdisciplinary Subjects
• Principal Investigator: Laísa Ribeiro Silva de Abreu
• Grantee: Laísa Ribeiro Silva de Abreu
• Company: ACRM Inovações Tecnológicas Ltda
• CNAE: Atividades de atenção à saúde humana não especificadas anteriormente
• Associated research grant: 20/05792-6 - Iris Project: computer vision system for assessing human body composition, AP.PIPE

Abstract

A análise da composição corporal refere-se à medição e caracterização qualitativa e quantitativa dos diferentes tipos de tecidos que compõem o corpo humano, contribuindo para a determinação do estado nutricional do indivíduo e de populações. Sua importância está na associação extensamente documentada desses parâmetros a um amplo espectro de doenças como as cardiovasculares, Diabetes, Câncer, Síndrome Metabólica, Osteoporose e Osteoartrite. Além da composição, a distribuição corporal do tecido adiposo tem sido levantada como fator de alto impacto no risco cardiometabólico. Os métodos tradicionais utilizados na estimativa da composição corporal humana incluem medidas antropométricas obtidas com uso manual de adipômetros, densitometria - o Dual Energy X-Ray Absormetry (DXA), impedância bioelétrica, tomografia computadorizada, dentre outros, cujas aplicações são cientificamente limitadas e/ou de alto custo. Deste modo, dada a epidemia de Obesidade e suas comorbidades crônicas, o interesse científico e econômico no estabelecimento acurado e de baixo custo da composição e distribuição corporal é crescente ao longo dos últimos anos. Assim, buscar uma solução de uso universal, com maior precisão e custo reduzido é desejável e abre caminhos para diversas aplicações. O uso de visão computacional no desenvolvimento de sistemas especializados tem recebido grandes contribuições acadêmicas que a permitiram ser uma das bases para as soluções na Quarta Revolução Industrial (indústria 4.0, saúde 4.0, cidades inteligentes, fazendas inteligentes, etc.). As soluções de visão computacional foram intensificadas, principalmente, com o uso de redes neurais profundas, que podem ser treinadas para avaliações mais assertivas também no âmbito da nutrição. Assim, objetiva-se aplicar suas bases no campo da saúde e desenvolver algoritmos de redes neurais acurados o suficiente para que sejam capazes de mensurar a composição corporal do indivíduo através de imagens, apresentando a porcentagem de gordura corporal e, se possível, a sua distribuição. (AU)