D E S C R I P C I O N

OBJETO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se refiere a un sistema de obtención de datos útiles para el análisis de la morfometría corporal y método asociado que permite el análisis de la morfometría corporal, ya que es un método fotogramétrieo específicamente desarrollado para que ofrezca resultados fiables 3D independientemente del movimiento o postura del paciente, de forma no invasiva, como puede ser el caso de lactantes.

El objeto de la presente invención es un sistema de obtención de datos útiles para el análisis de la morfometría corporal y método asociado que permite la obtención de modelos métricos 3D a partir de soluciones fotogramétricas para determinar la morfometría corporal de manera automática, no invasiva, rápida y a bajo coste. Además, el sistema y el método obtienen los datos del paciente (lactante o no) en estado consciente, al no verse influidos por el movimiento.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

Las deformaciones corporales son un problema que afecta a un gran número de pacientes. Entre ellas, la deformación craneal es un problema que afecta a un elevado porcentaje de lactantes. Existen distintas causas, desde la posicional, a la debida a la sutura prematura de las fontanelas craneales. Las consecuencias pueden variar y son puramente estéticas en ios casos más leves, pero pueden suponer riesgo de presión intracraneal elevada en ios casos más graves. Habitualmente la deformación se trata con fisioterapia, reposicionamiento, cascos prostéticos y, en algunos casos, cirugía. El diagnóstico durante los primeros meses de vida supone una gran ventaja para la corrección de la deformidad.

La deformación craneal se evalúa habituaimente por el personal médico utilizando metodologías como la combinación de cinta métrica y calibre o pruebas radiológicas como son la Tomografía Axial Computarizada (TAC) y la Resonancia Magnética Nuclear (RMN) (Siegentbaler, 2015). La evaluación tanto mediante cinta métrica como con calibre es rápida y de bajo coste, pero la información obtenida es muy limitada. En casos severos, la alternativa son las pruebas radiológicas, que dan como resultado un modelo 3D detallado que permite analizar la deformidad de forma precisa. La desventaja de las pruebas radiológicas es su alto coste y el hecho de que son altamente invasivas ai requerir la sedación de ¡os lactantes e implicar radiación.

Existen metodologías de análisis de la deformidad no invasivas (Spitzer et al., 2011 ; Cho et al., 2018), aunque el nivel de detalle es bajo al ser soluciones 2D únicamente, por lo que no representan correctamente cualquier tipo de deformación. Además, en algunos casos requieren un tiempo elevado para el registro de todas las mediciones.

Existen también herramientas que utilizan imágenes, compuestas habitualmente por combinaciones de escáneres (Nahles et al , 2018) y cámaras (Skoinick et al., 2015; Meuistee et al., 2017). Aunque representan bien la deformidad, se trata de soluciones de alto coste que requieren una inversión para su implantación en la práctica clínica y, por este motivo, su uso no está generalizado. Además, gran parte de estas soluciones no funcionan con pacientes en movimiento lo que imposibilita su uso en lactantes. También están disponibles soluciones de modelado 3D de la cabeza utilizando una única cámara, pero todas ¡as estudiadas se basan en ¡a digitalización de la cara, reconstruyendo ¡a superficie craneal a partir de información de diferentes individuos contenida en bases de datos. Estas soluciones carecen completamente de calidad métrica.

El solicitante desconoce la existencia de sistemas de obtención de datos útiles para el análisis de la morfometría corporal y métodos asociados que permitan ¡levar a cabo la determinación de la morfometría corporal (en lactantes o no) de forma automática, no invasiva y con gran precisión y rapidez.

DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN

La presente invención se refiere a un sistema de obtención de datos útiles para el análisis de la morfometría corporal que comprende:

- una malla codificada configurada para ser ajustada a una superficie corporal; un conjunto de dianas codificadas dispuestas en la malla codificada;

al menos un sensor de imagen configurado para registrar el conjunto de dianas codificadas dispuestas en la malla;

unos medios de procesamiento del conjunto de imágenes configurados para generar un modelo tridimensional de la superficie corporal a partir del conjunto de dianas codificadas dispuestas en la malla codificada y configuradas para ser registradas por el al menos un sensor de imagen; y

unos medios de visualización del modelo tridimensional de la superficie corporal. Preferentemente, el al menos un sensor de imagen configurado para registrar el conjunto de dianas codificadas dispuestas en ia mafia codificada y los medios de procesamiento se encuentran integrados en un teléfono inteligente (smartphoné) .

Los medios de procesamiento integrados en el teléfono inteligente, pueden ser una aplicación integrada en el teléfono inteligente que evalúa ia calidad de las imágenes y las selecciona en tiempo real, guardando ia información en un formato específico. Además, guía ai usuario, asegurando que se obtienen los datos necesarios para obtener del modelo métrico 3D a partir de ia solución fotogramétrica para determinar ia morfometría corporal de manera automática.

Preferentemente, ios medios de procesamiento se encuentran integrados en un dispositivo diferente al dispositivo donde se encuentra integrado el al menos un sensor de imagen. Preferentemente, el sistema comprende además unas dianas codificadas adicionales (opcionaimente no más de tres) configuradas para ser fijadas a la mafia codificada en determinados puntos y que permitirán fijar el sistema de referencia;

Preferentemente, el al menos un sensor de imagen configurado para registrar el conjunto de dianas codificadas dispuestas en ia malla codificada se selecciona de al menos uno de entre una cámara fotográfica, un teléfono inteligente o una tableta.

Preferentemente, la mafia es una capelina configurada para ser ajustada a una superficie craneal. La invención se refiere también a un método de obtención de datos útiles para el análisis de la morfología corporal llevado a cabo con el sistema descrito anteriormente, donde el método comprende:

una etapa de ajuste de la malla codificada a la superficie corporal;

una etapa de colocación de un conjunto de dianas codificadas en la malla codificada;

una etapa de registro del conjunto de dianas codificadas dispuestas en la malla codificada mediante ai menos un sensor de imagen;

una etapa de procesamiento del conjunto de imágenes mediante los medios de procesamiento en la que se genera un modelo tridimensional de la superficie corporal a partir dei conjunto de dianas codificadas registradas en la etapa anterior; y

una etapa de visuaiización del modelo tridimensional de la superficie corporal mediante los medios de visuaiización.

En la etapa de procesamiento se lleva a cabo la selección de las imágenes y la obtención de ios datos útiles de estas en tiempo real durante la toma.

Opcionalmente, el método comprende además una etapa de colocación de manera desmontable de la primera diana codificada, la segunda diana codificada y la tercera diana codificada en la malla codificada entre la etapa de ajuste de la malla a la superficie corporal y la etapa de registro del conjunto de dianas codificadas dispuestas en la malla codificada mediante el al menos un sensor de imagen, para definir un sistema de coordenadas.

Opcionalmente, el método comprende además una etapa de comprobación de la etapa de registro del conjunto de dianas codificadas dispuestas en la malla codificada, donde se lleva a cabo la comprobación del número de dianas codificadas dispuestas en la malla codificada que han sido registradas de entre el conjunto de dianas codificadas, para determinar si el número de dianas codificadas registradas es suficiente para validar ia etapa de registro en función de unos parámetros como la calibración y/o la orientación externa de las imágenes.

Opcionalmente, la etapa de procesamiento del conjunto de imágenes mediante ios medios de procesamiento en ia que se genera un modelo tridimensional de ia superficie corporal a partir de! conjunto de dianas codificadas detectadas comprende una subetapa de generación de una nube de puntos correspondientes a! conjunto de dianas codificadas detectadas. BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

Las Figuras 1c, 1 b y 1c muestran sendas vista en perspectiva de la capelina configurada para ser ajustada a la superficie corporal a medir de manera automática por el sistema y método de obtención de datos útiles para el análisis de la morfometría corporal, en 3D de la presente invención.

La Figura 2 muestra un interfaz de la aplicación del teléfono inteligente o smartphone donde se encuentran integrados los medios de procesamiento del sistema y método de obtención de datos útiles para el análisis de la morfometría corporal de la presente invención, aplicado ai caso de una deformación craneal.

Las Figuras 3a y 3c muestran una vista lateral y superior respectivamente de la nube de puntos correspondientes a! conjunto de dianas codificadas detectadas, derivada de la subetapa de generación de la nube de puntos.

Las Figuras 3b y 3d muestran una vista latera! y superior respectivamente de! modelo tridimensional de la superficie de la cabeza generado a partir de! conjunto de dianas codificadas detectadas, correspondientes a las nubes de puntos de las Figuras 3a y 3c respectivamente.

La Figura 4 muestra otra interfaz de la aplicación de! teléfono inteligente o smartphone una vez generado el modelo tridimensional de la superficie de la cabeza de la Figura 3d. REALIZACIÓN PREFERENTE DE LA INVENCIÓN

A continuación se procederá a describir de manera detaíiada ei sistema y método de obtención de datos útiles para ei análisis de la morfometría corporal de la presente invención. El sistema de obtención de datos útiles para el análisis de la morfometría corporal comprende:

una capelina o malla (1) codificada configurada para ser ajustada a una superficie corporal (2);

un conjunto de dianas (4) codificadas dispuestas en la capelina o malla (1) codificada

ai menos un sensor de imagen configurado para registrar ei conjunto de dianas (4) codificadas dispuestas en la capelina o malla (1) codificada;

unos medios de procesamiento integrados en ei mismo dispositivo de la cámara que permiten la selección de las imágenes y la obtención de información útil de estas, además de hacer de guía para ei usuario; y

unos medios de procesamiento del conjunto de imágenes (3) configurados para generar un modelo tridimensional (5) de la superficie corporal (2) a partir del conjunto de dianas (4) codificadas dispuestas en la capelina o malla (1) corporal y configuradas para ser registradas por ei ai menos un sensor de imagen; y unos medios de visualización (8) del modelo tridimensional (5) de la superficie corporal (2).

El conjunto de dianas (4) codificadas dispuestas en la capelina o malla (1) codificada configuradas para ser detectadas por el al menos un sensor de imagen comprende una primera diana (41) codificada, una segunda diana (42) codificada y una tercera diana (43) codificada configuradas para ser dispuestas de manera desmontable en la capelina o malla (1) codificada, donde preferentemente, la primera diana (41) codificada, la segunda diana (42) codificada y la tercera diana (43) codificada comprenden unos medios de unión de la primera diana (41) codificada, la segunda diana (42) codificada y la tercera diana (43) codificada a la capelina o malla (1) codificada, donde estos medios de unión son preferentemente un adhesivo.

La capelina o malla (1) codificada con el conjunto de dianas (4) codificadas dispuestas en la misma (1) permite obtener modelos tridimensionales (5) de superficies corporales, por ejemplo, cabezas de lactantes (2) lo que permite determinar la morfometría de la zona medida. La ventaja de esta sistema es que permite la obtención automática de modelos tridimensionales (5) de manera no invasiva, rápida y a bajo coste. Además, la herramienta funciona con el paciente (lactante o no) consciente, ai no verse influida por el movimiento. Por tanto, no es necesario el uso de anestesia. El sistema podrá ser utilizado por personal médico sin conocimientos de fotogrametría. Para ello, el sistema comprende una aplicación (8) que guía al personal médico durante la toma de datos.

El cuanto ai método de obtención de datos útiles para determinar la morfometría corporal, llevado a cabo con el sistema descrito anteriormente y aplicado al caso de la cabeza, dicho método comprende:

una etapa de ajuste de la capelina o malla (1) codificada a la superficie corporal

(2);

una etapa de colocación de un conjunto de dianas (4) codificadas en la capelina o malla (1 ) codificada;

una etapa de registro del conjunto de dianas (4) codificadas dispuestas en la capelina o malla codificada (1) mediante al menos un sensor de imagen;

una etapa de procesamiento del conjunto de imágenes (3) mediante ios medios de procesamiento en la que se genera un modelo tridimensional (5) de la superficie corporal (2) a partir del conjunto de dianas (4) codificadas registradas en la etapa anterior; y

una etapa de visuaiización del modelo tridimensional (5) de la superficie corporal (2) mediante ios medios de visuaiización (6).

La etapa de procesamiento del conjunto de imágenes (3) mediante ios medios de procesamiento en la que se genera un modelo tridimensional (5) de la superficie craneal (1) a partir del conjunto de dianas (4) codificadas detectadas, comprende una subetapa de generación de una nube de puntos (7) correspondientes al conjunto de dianas (4) codificadas detectadas.

La etapa de procesamiento del conjunto de imágenes (3) mediante ios medios de procesamiento se lleva a cabo mediante un algoritmo de procesamiento integrado en el dispositivo de toma de imágenes (aplicación en teléfono móvil, por ejemplo) que evalúa la calidad de las imágenes y las selecciona en tiempo real.

EJEMPLO De manera detallada, en primer lugar, el personal médico deberá colocar la capelina. Será importante respetar la posición de colocación, ai menos, de forma aproximada. Posteriormente, el usuario médico colocará de manera desmontable ¡a primera diana (41) codificada, la segunda diana (42) codificada y ¡a tercera diana (43) codificada en los puntos identificados como preauricular derecho, preauricular izquierdo (frente al trago en ambos casos) y glabeila, respectivamente. Esto permitirá definir un sistema de coordenadas común para todos los modelos generados. Una vez se han realizado ¡as etapas anteriores, se arrancará la cámara del dispositivo y la interfaz será similar a la grabación de un vídeo. En cada fotograma se visualizarán aquellas dianas codificadas que estén siendo detectadas, tal y como se muestra en la Figura 2, que en este ejemplo se muestran resaltadas respecto al resto. También se muestra en la parte superior, el porcentaje de dianas codificadas detectadas, así como en la parte inferior, las zonas correctamente registradas de las que no ¡o están. De esta forma un usuario no experto podrá comprobar fácilmente si la distancia ai paciente, enfoque, etc. son las adecuadas. La interfaz muestra además las zonas de ¡a cabeza que ya han sido adecuadamente registradas y aquellas que aún requieren más imágenes.

Para cada fotograma, la aplicación detecta las dianas codificadas. Se comprueba si el número de dianas codificadas detectadas es suficiente para resolver la calibración y la orientación externa de las imágenes; también se evalúa si la imagen aporta nueva información o, por el contrario, repite información ya registrada. Si el fotograma es seleccionado, se registran en un fichero ¡as dianas codificadas detectadas y sus coordenadas. No se guardan imágenes, por lo que el almacenamiento requerido es muy bajo. Además, los datos pueden anonimizarse totalmente aumentando la seguridad y privacidad de unos datos altamente sensibles. En el mismo fichero se almacenan también ¡os parámetros básicos de ¡a cámara, que permitirán su calibración.

Una vez la totalidad de ¡a cabeza ha sido registrada con un número mínimo de imágenes, el modelo 3D puede obtenerse a partir del archivo de coordenadas generado. Las coordenadas de las dianas codificadas se procesan como puntos homólogos. Se ha creado un algoritmo que codifica la numeración de la nube de puntos 3D, siguiendo ¡a numeración de las dianas codificadas. El software para la creación de la aplicación está basado en ¡as herramientas Tapas y AperiCloud, pertenecientes a! software MicMac. Posteriormente se escala la nube de puntos utilizando el tamaño conocido de las dianas codificadas y se crea la malla mediante Poisson Reconstruction y MeshLab. Por último, se realiza el escalado del modelo utilizando el tamaño conocido de las dianas codificadas.

La malla creada se utilizará para obtener los parámetros de deformación y podrá compararse con datos almacenados en capturas anteriores. El modelo y los datos obtenidos también podrán ser visualizados en un visor web. El presente sistema y método se basan en una solución fotogramétrica que ha sido validada mediante comparación con medidas de calibre y cinta métrica (Barbero-García et al., 2017), modelos obtenidos mediante cámaras réfíex (Lerma et ai., 2018) y pruebas radiológicas (Barbero-García et al., 2019).