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Pesquisadores combinam equipamentos modernos para maior precisão na análise da composição corporal

Pesquisadores combinam equipamentos modernos para maior precisão na análise da composição corporal

Exemplos de conjuntos de testes femininos (superior) e masculinos (inferiores) de entradas de modelos e comparações de previsões. Duas visualizações de uma varredura 3D de participante padronizada para a pose T, a varredura DXA real, a varredura prevista do modelo Pseudo-DXA e o mapa de erro comparando o DXA real com o Pseudo-DXA. Os mapas de erro representam o erro percentual, onde zero e 100 equivalem a nenhum erro e ao erro máximo, respectivamente. Crédito: Medicina das Comunicações (2024). DOI: 10.1038/s43856-024-00434-w

A localização de distribuições específicas e localizadas de gordura e músculo na composição corporal está intuitiva e imprecisamente implícita na forma corporal. Agora, uma equipe de pesquisadores descobriu que a combinação única de modelos modernos de aprendizagem profunda, equipamentos específicos e varreduras corporais tridimensionais proporcionou uma validação quantitativa em imagens médicas que antes era apenas qualitativa.

O professor biomédico de Pennington de metabolismo e composição corporal, Dr. Steven Heymsfield, faz parte de uma equipe de pesquisadores que confirmou os resultados no estudo “Generative Deep Learning promove a compreensão das distribuições locais de gordura e músculos na forma corporal e na saúde usando varreduras de superfície 3D. ” O estudo aparece no Medicina das Comunicações.

“Criar fácil e rapidamente um mapa digital detalhado da forma corporal de uma pessoa e depois usar essa informação para gerar não apenas estimativas precisas da sua composição corporal e riscos para a saúde, mas também uma imagem de raio X correspondente, era quase inimaginável apenas alguns anos atrás”, disse o Dr. Heymsfield. “Avanços tecnológicos como este exigem habilidades de uma ampla gama de cientistas que vivem em instituições como a Pennington Biomedical e o Centro de Câncer da Universidade do Havaí.”

O grupo de pesquisa utilizou varreduras 3D da superfície corporal obtidas anteriormente, originalmente coletadas do estudo “Shape Up! Adults”, do qual a Pennington Biomedical foi um local de estudo clínico participante. As varreduras foram feitas com uma câmera 3D baseada em cabine, originalmente projetada para a indústria de vestuário, mas ultimamente usada cada vez mais em pesquisas biomédicas. A equipe desenvolveu um modelo que alimentou as varreduras de superfície 3D em uma absorciometria de raios X de dupla energia, ou scanner DXA. Com as entradas, o scanner DXA mediu quantidades de músculos, gordura e ossos.

O scanner DXA gerou resultados mostrando onde estavam localizadas as distribuições de gordura e músculo, e a equipe então afirmou essa precisão com medidas padrão usando balanças e fita métrica. Quando comparado com software comercial que é comumente usado em ambientes clínicos, a combinação única de equipamentos e análises da equipe rendeu medições de gordura, massa muscular magra e ossos com maior precisão. Em última análise, a combinação destes dois equipamentos ajudou a afirmar a forte relação entre a forma exterior da carroçaria e a composição interior.

“Com nosso objetivo de contribuir para a base de conhecimento, até mesmo o emparelhamento de dois equipamentos amplamente testados está abrindo portas para possibilidades profundas de medição corporal que são precisas e não invasivas”, disse o Dr. John Kirwan, Diretor Executivo da Pennington Biomedical. “Este estudo é o mais recente no longo legado de avanços tecnológicos do Dr. Heymsfield em busca de melhorias para a saúde, incluindo seu trabalho com as mais recentes ferramentas digitais de saúde e bem-estar, que ele realizou em 2021, quando foi nomeado Amazon Scholar.”

Com a precisão deste método confirmada, o Dr. Heymsfield está confiante sobre como esse tipo de digitalização pode ser usado. Afirmando que os principais benefícios são o quão preciso e não invasivo é esse método de medição, ele prevê que tais métodos serão usados ​​na medição da sarcopenia, ou na perda involuntária de massa e força muscular relacionada à idade.

Mais Informações:
Lambert T. Leong et al, O aprendizado profundo generativo promove a compreensão das distribuições locais de gordura e músculos na forma e na saúde do corpo usando varreduras de superfície 3D, Medicina das Comunicações (2024). DOI: 10.1038/s43856-024-00434-w

Fornecido pela Universidade Estadual de Louisiana

Citação: Pesquisadores combinam equipamentos modernos para maior precisão na análise da composição corporal (2024, 19 de fevereiro) recuperado em 19 de fevereiro de 2024 em https://medicalxpress.com/news/2024-02-combine-modern-equipment-precision-body.html

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