Les procédures d’évaluation de la taille, de la forme et de la composition du corps par le biais de solutions d’imagerie optique tridimensionnelle disponibles dans le commerce permettent la collecte rapide de données précises et reproductibles. Les cliniciens pourraient mettre en œuvre l’acquisition de biomarqueurs novateurs et utiles (mesures « e-tape ») dans les évaluations de routine des patients afin d’aider à caractériser leur état de santé.
L’évaluation de la taille et de la composition corporelle est couramment incluse dans la gestion de routine des athlètes en bonne santé ainsi que de différents types de patients afin de personnaliser la stratégie d’entraînement ou de réadaptation. Les analyses anthropométriques numériques décrites dans le protocole suivant peuvent être effectuées avec des systèmes récemment introduits. Ces nouveaux outils et approches ont le potentiel d’être largement utilisés en milieu clinique car ils sont très simples à utiliser et permettent la collecte rapide de données précises et reproductibles. L’un se compose d’une plate-forme rotative avec une plaque de mesure de poids, de trois caméras infrarouges et d’une tablette intégrée dans une tour, tandis que l’autre système se compose d’une tablette montée sur un support. Après la capture d’image, le logiciel des deux systèmes génère un avatar humanoïde tridimensionnel anonymisé avec des variables anthropométriques et de composition corporelle associées. Les procédures de mesure sont simples : un sujet peut être testé en quelques minutes et un rapport complet (comprenant le scan tridimensionnel et les mesures de la taille, de la forme et de la composition du corps) est généré automatiquement.
L’anthropométrie est l’étude des mesures physiques du corps humain. La taille, le poids, la longueur, l’épaisseur des plis cutanés et les circonférences sont des mesures anthropométriques couramment utilisées qui se sont avérées utiles pour étudier les patients atteints de troubles endocriniens et métaboliques et pour surveiller la croissance, le vieillissement et les adaptations de la taille et de la composition corporelle induites par le régime alimentaire et l’entraînement chez les athlètes 1,2. Par exemple, l’évaluation des circonférences de la taille et des hanches s’est avérée utile pour la prise en charge des personnes obèses : les deux circonférences évaluent la distribution de l’adiposité qui peut être considérée comme un prédicteur de la mortalité toutes causes confondues3.
Les circonférences des membres sont fréquemment évaluées en médecine de réadaptation et en médecine sportive en raison de leur utilité pour détecter et/ou surveiller la diminution de la masse maigre appendiculaire (par exemple, la circonférence du mollet est utilisée comme un marqueur musculaire squelettique simple et pratique pour diagnostiquer les muscles squelettiques bas et la sarcopénie)1,2 et l’asymétrie entre les membres qui a un impact à la fois sur la performance physique et le risque de blessures chez les athlètes et sur la qualité de vie des patients (par exemple, patients cancéreux présentant un gonflement unilatéral des extrémités)1,2. De plus, un grand nombre de modèles de prédiction de la composition corporelle basés sur l’anthropométrie ont été proposés au cours des dernières décennies pour estimer la quantité de masse grasse ou de masse maigre à partir d’une combinaison de différentes mesures anthropométriques telles que les circonférences corporelles ou les épaisseurs des plis cutanés 1,2,4,5,6,7.
Étant donné que les mesures anthropométriques conventionnelles (c.-à-d. à l’aide d’un ruban et d’un pied à coulisse) peuvent ne pas être culturellement ou socialement acceptables et présenter une faible fiabilité8, il était nécessaire de développer et de valider des approches non invasives, reproductibles et valides. Les systèmes d’imagerie optique tridimensionnelle (3D) récemment développés ont permis de fournir des mesures non invasives, précises et exactes 8,9,10,11, ainsi que les appareils photo numériques grand public et les smartphones offrent des outils faciles à utiliser et largement disponibles pouvant être utilisés dans des contextes cliniques et non cliniques pour évaluer à la fois les patients et les sujets sains 8,9,10,11 ,12,13,14,15,16,17,18,19,20. L’objectif du protocole présenté dans la section suivante est de décrire les procédures d’évaluation de la taille, de la forme et de la composition du corps à travers deux solutions d’imagerie optique 3D disponibles dans le commerce qui sont devenues omniprésentes au cours des dernières années à la fois dans le cadre des soins de santé (pour évaluer les patients) et dans les milieux non cliniques (pour évaluer les athlètes).
Le protocole suit les directives d’intégrité de la recherche de l’École polytechnique de Turin21. L’acquisition d’images optiques a été réalisée dans le cadre d’études de recherche approuvées par les comités d’éthique locaux (les données sont rapportées dans les légendes de la figure 1 et de la figure 2) et les sujets étudiés ont donné leur consentement écrit (pour la participation à l’étude et la publication d’images anonymisées).
1. Préparation du sujet
REMARQUE : Toutes les préparations de pré-balayage décrites dans cette section sont similaires entre les procédures d’essai #1 et #2.
2. Inscription du sujet à la procédure de test #1
3. Procédure de test #1
4. Inscription du sujet pour la procédure de test #2
5. Procédure de test #2
Après la capture d’image, le logiciel du système #1 génère un avatar humanoïde 3D apersonnalisé (Figure 1C : les nuages de points sont convertis en un maillage relié par des triangles d’environ 25 000 sommets et 50 000 visages) et une anthropométrie automatisée, qui comprend les longueurs, les circonférences, les volumes, les surfaces et les estimations de la composition corporelle. Le tableau de bord du système #1 permet à chaque sujet de visualiser (et de télécharger un rapport incluant) le balayage 3D (Figure 1C), les mesures du poids, de la taille et de la forme du corps (c’est-à-dire l’évaluation de la forme du corps, le tour de taille, le rapport taille-hanches, le rapport de volume tronc-jambe), les estimations du taux métabolique de base et de la composition corporelle (c’est-à-dire BF%, masse grasse, masse maigre) et les mesures standard de la circonférence (cou, buste, taille, hanches, biceps gauche et droit, avant-bras gauche et droit, cuisse gauche et droite, mollet gauche et droit).
De plus, les résultats des évaluations de la posture et de l’équilibre peuvent également être visualisés et sont inclus dans le rapport. Les résultats de l’évaluation de la posture comprennent les vues avant, latérale et arrière du balayage 3D avec le décalage associé (défini comme une partie du corps qui se déplace en position inclinée et la vitesse à laquelle elle s’incline dans une direction) et l’inclinaison (définie comme le mouvement « glissant » vers l’avant, l’arrière, la gauche ou la droite, un léger changement ou variation de position à partir du point central) : i) vues de face et de dos : décalage des mesures vers la droite ou la gauche par rapport au plan sagittal (représenté par une ligne verticale entre les hémisomes droit et gauche) et pourcentages d’inclinaison par rapport au transversal (plan horizontal) pour la tête, les épaules, le dessous de la poitrine, la hanche, le genou ; ii) Vue latérale : décalez les mesures vers l’avant ou vers l’arrière par rapport au plan frontal (coronal) (représenté par une ligne verticale à partir de l’articulation de la cheville) pour la tête, l’épaule, la hanche, le genou.
Le résultat de l’évaluation de l’équilibre comprend la répartition du poids en position debout pour les régions antérieure et postérieure des pieds droit et gauche. Le tableau de bord du système #1 permet également pour chaque sujet de télécharger . OBJ et .GIF fichiers image et un fichier . CSV contenant les mesures anthropométriques et les estimations de la composition corporelle énumérées au tableau 1.
Toutes les estimations de la composition corporelle sont obtenues à l’aide d’algorithmes propriétaires, à l’exception de l’estimation du taux métabolique de base et du calcul de l’indice de forme corporelle qui sont obtenus, respectivement, selon l’étude Mifflin-St. L’équation de Jeor23 et l’équation de Krakauer24 présentées dans le tableau 2.
Après la capture d’image, le logiciel du système #2 génère un avatar humanoïde 3D apersonnalisé (Figure 2D : les nuages de points sont convertis en un maillage relié par des triangles d’environ 50 000 sommets et 100 000 visages) et une anthropométrie automatisée, qui comprend les longueurs, les circonférences, les volumes, les surfaces et les estimations de la composition corporelle. Le tableau de bord du système #2 (tableau de bord de téléchargement des données dans la Table des matériaux) permet pour chaque sujet de télécharger . OBJ et .PNG fichiers image et les trois fichiers . Fichiers CSV :
Le fichier « App Measures.csv » rapporte les mesures anthropométriques et de composition corporelle suivantes : poids, surface corporelle, BF%, tissu adipeux viscéral, indice de fitness, masse maigre des bras, masse maigre des jambes, masse corporelle maigre, teneur minérale osseuse totale, largeur des épaules, largeur des épaules arrière (à travers l’arrière du cou), circonférences du cou, des bras, des biceps (droite/gauche), avant-bras (droite/gauche), poignet (droite/gauche), poitrine, sous-poitrine, buste (avec chute), ventre, taille, taille peinte, hanches (prises à 8 pouces du bas du dos), siège, cuisse (droite/gauche), mollet (droite/gauche), longueur du dos du cou à la taille, longueur des manches (droite/gauche), longueur de l’entrejambe, couture intérieure et extérieure (droite/gauche).
Le fichier « Body Composition.csv » rapporte les mesures anthropométriques et de composition corporelle suivantes : graisse corporelle, indice de masse corporelle, surface corporelle, teneur minérale osseuse, indice de masse grasse, indice de forme physique, taille, indice de corps maigre, masse corporelle maigre, masse maigre des bras, masse maigre des jambes, taux métabolique au repos, circonférence de l’estomac, tissu adipeux viscéral, rapport taille/taille, rapport taille-hanches, poids.
Le fichier « Core Measures.csv » présente les mesures anthropométriques énumérées au tableau 1.
Toutes les estimations de la composition corporelle sont obtenues à l’aide d’algorithmes propriétaires, à l’exception de l’estimation du taux métabolique de base et de l’estimation du pourcentage de BF qui sont obtenues, respectivement, selon l’équation de Katch-McArdle25 et les deux équations précédemment développées et validées par Harty et al.26. Ces deux équations (BF% Equation 1 et Equation 2 du tableau 2) sont adoptées, respectivement, pour les personnes ayant une circonférence abdominale inférieure <103,5 cm (<40,75 pouces) et ≥103,5 cm (≥40,75 pouces). Bien que des études antérieures aient démontré l’exactitude de l’équation 1 pour l’estimation du BF% chez les adultes en bonne santé15,26, nous avons récemment constaté qu’elle surestimait (en ce qui concerne l’absorptiométrie à rayons X à double énergie) le BF% chez les jeunes athlètes18. Par conséquent, nous avons proposé la reparamétrisation (équation 3) rapportée dans le tableau 2 pour fournir une estimation précise de BF% chez les jeunes joueurs de football des deux sexes18.
En plus des variables de composition corporelle énumérées ci-dessus, la masse maigre appendiculaire (MLA) peut également être estimée pour les balayages effectués avec le système #2 à l’aide de l’équation spécifique à l’appareil récemment proposée par McCarthy et coll.27 pour les sujets sédentaires (équation 1 de la MLA pour les hommes et équation 2 de la MLA pour les femmes dans le tableau 2) que nous avons adaptée pour l’estimation de la MLA chez les jeunes athlètes (équation 3 de la MLA pour les hommes et équation 4 de la MLA pour les femmes dans le tableau 2)18.
La figure 3 montre des avatars représentatifs obtenus chez un athlète masculin (indice de masse corporelle : 26,0 kg/m2 : Figure 3A,B) et une personne obèse (indice de masse corporelle : 44,0 kg/m2 : Figure 3C,D) avec le système #1 (Figure 3A,C) et avec le système #2 (Figure 3B,D). Les mesures anthropométriques et les estimations de la composition corporelle obtenues par le système #1 et le système #2 pour deux balayages des deux sujets sont présentées dans le tableau 3.
Les mesures de circonférence obtenues chez l’athlète différaient entre les scans obtenus avec les deux systèmes (en particulier pour le cou, les bras, les hanches et les jambes : les données sont rapportées dans le tableau 3). Les valeurs BF% (moyennes des deux balayages) étaient de 19,1 % et 16,1 % pour les balayages effectués avec les systèmes #1 et #2, respectivement, et les valeurs de masse maigre (moyennes des deux balayages) étaient de 69,7 kg et 72,2 kg. La valeur moyenne de l’ALM pour les balayages effectués avec le système #2 était de 38,4 kg.
Les mesures de circonférence obtenues chez la personne obèse différaient entre les échographies obtenues avec les deux systèmes (en particulier pour la taille et les jambes : les données sont rapportées dans le tableau 3). Les valeurs BF% (moyennes des deux balayages) étaient de 44,1 % et 46,3 % pour les balayages effectués avec les systèmes #1 et #2, respectivement, et les valeurs de masse maigre (moyennes des deux balayages) étaient de 67,9 kg et 64,9 kg. La valeur moyenne de l’ALM pour les balayages effectués avec le système #2 était de 25,1 kg.
Figure 1 : Images prises avec le système #1. (A,B) Pose A normalisée assumée et maintenue par un sujet masculin représentatif pendant la rotation de la plate-forme et (C) l’avatar 3D relatif. L’acquisition d’images optiques a été réalisée dans le cadre d’une étude de recherche approuvée par le comité d’éthique de l’Université de Turin (protocole n. 0115311). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 2 : Images prises avec le système #2. (A) Image d’un sujet masculin représentatif debout au-dessus d’un tapis avec le symbole du guide des pieds (symbole ovale noir sur le tapis) aligné avec le marqueur de pieds vert montré sur l’écran de la tablette du système #2. Acquisition des images (B) frontales et (C) latérales chez le sujet représentatif et (D) de l’avatar 3D relatif. L’acquisition d’images optiques a été réalisée dans le cadre d’une étude de recherche approuvée par le comité d’éthique de l’Université de Turin (protocole n. 0115311). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 3 : Avatars représentatifs obtenus avec les systèmes #1 et #2. (A,B) Athlète masculin et (C,D) une personne obèse étudiée avec le système (A,C) #1 et (B,D) système #2. Chaque sujet a subi deux balayages, avec repositionnement : l’avatar obtenu lors du premier balayage a été montré pour les deux sujets, tandis que les estimations anthropométriques et de composition corporelle obtenues par le système #1 et le système #2 pour deux balayages des deux sujets sont rapportées dans le tableau 3. L’acquisition d’images optiques a été réalisée dans le cadre d’études de recherche approuvées par le comité d’éthique de l’Université de Turin (protocole n° 0115311) et par le comité d’éthique territoriale (CET - protocole n° 0065654). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Tableau 1 : Ensembles de mesures étendus téléchargeables à partir du tableau de bord des systèmes #1 et #2. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.
Tableau 2 : Équations pour l’estimation du taux métabolique de base, du pourcentage de graisse corporelle et de la masse maigre appendiculaire. Estimations du taux métabolique de base : les unités de mesure sont le kg pour le poids et la masse maigre, le cm pour la taille et l’année pour l’âge. Une estimation de l’indice de forme corporelle : les unités de mesure sont m pour le tour de taille et la taille sont mesurées, kg/m2 pour l’indice de masse corporelle. Estimation du pourcentage de graisse corporelle : le sexe est codé comme masculin = 1 et féminin = 0, la surface corporelle est mesurée en cm2 et toutes les autres variables indiquées en circ. sont mesurées en cm. L’indice muscle-ventre est obtenu comme suit : (biceps droit circ. + biceps gauche circ. + cuisse droite circ. + cuisse gauche circ. + mollet droit circ. + mollet gauche circ.) / ventre maximum circ. Estimation de la masse maigre appendiculaire : les unités de mesure sont le cm pour toutes les circonférences et longueurs ; cm2 pour les surfaces ; cm3 pour les volumes ; kg pour le poids ; ans pour l’âge. Les trois équations de ce tableau sont tirées de Minetto et al.18. Abréviations : BMR = taux métabolique de base ; ABSI = un indice de forme corporelle ; BF% = pourcentage de graisse corporelle ; circ. = circonférences ; ALM = masse maigre appendiculaire ; NHOPI = Natif d’Hawaï et d’autres îles du Pacifique. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.
Tableau 3. Mesures de la circonférence et estimations de la composition corporelle obtenues par les deux systèmes chez chacun des deux sujets représentatifs (un athlète et une personne obèse). Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.
Figure supplémentaire S1 : Formulaire d’inscription du sujet pour la procédure d’essai #1. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Figure supplémentaire S2 : Formulaire d’inscription du sujet pour la procédure d’essai #2. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Les procédures présentées dans cet article peuvent être utilisées pour évaluer la taille, la forme et la composition du corps grâce à deux solutions d’imagerie optique 3D disponibles dans le commerce qui ont été précédemment développées et validées 9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 . Ces solutions sont simples à utiliser, et les données valides peuvent être rapidement collectées et organisées automatiquement dans un rapport. De plus, les systèmes présentés permettent de collecter des données reproductibles (comme le suggère la comparaison des résultats des deux scans effectués avec les deux systèmes dans nos deux cas représentatifs et documentés par des études antérieures)9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 et peut donc être utilisé pour surveiller les changements induits par l’entraînement ou l’alimentation.
Comme le système #2 a un poids limité (~4 kg au total pour la tablette et le support), il est facilement transportable. Cependant, une limitation du système #2 est que la génération d’un avatar 3D à partir d’images 2D peut produire des reconstructions 3D moins précises que celles obtenues avec le système #1, en particulier chez les personnes obèses (comme le montre l’exemple représentatif de la figure 3 C,D) ou chez les patients présentant des anomalies localisées de la forme du corps (e.g. patients après chirurgie bariatrique présentant un excès cutané gênant ou des patients atteints de lymphœdème unilatéral des membres supérieurs ou inférieurs).
La disponibilité d’un espace suffisant est essentielle pour l’acquisition de la numérisation avec les deux systèmes : une zone libre de 157 x 198 cm pour le système #1 et de 86 x 166 cm pour le système #2 est requise. De plus, le système #2 exige que le sujet soit placé près d’un mur vierge sans miroirs, affiches brillantes ou fenêtres. Les deux systèmes exigent qu’aucune lumière naturelle du soleil et aucune surface réfléchissante ne soient visibles par les caméras. Les deux systèmes nécessitent également une connexion Internet Wi-Fi constante et cohérente pour traiter efficacement les numérisations.
La principale limite des procédures décrites ci-dessus est qu’elles exigent que le sujet faisant l’objet de l’enquête soit capable d’adopter la position debout. Par conséquent, ces approches ne peuvent pas être utilisées chez les patients gravement malades (tels que les patients neurologiques gravement atteints ou les patients gravement malades) qui sont incapables de sortir du lit. De plus, les sujets étudiés doivent être capables de maintenir la position debout (c’est-à-dire la pose en A et la pose latérale) sans mouvements qui peuvent modifier la forme de l’avatar10,22 et biaiser l’estimation des circonférences corporelles.
L’une des limites des paramètres décrits ci-dessus est qu’ils sont obtenus à l’aide d’algorithmes propriétaires spécifiques au dispositif : cela implique que les mesures de la taille, de la forme et de la composition du corps sont uniques au système de balayage particulier. Par conséquent, la comparaison ou le regroupement des données acquises avec différents systèmes est exclu en raison de la variabilité analytique (c’est-à-dire entre les scanners). De manière cohérente, les mesures de circonférence obtenues chez nos deux sujets représentatifs représentés à la figure 3 différaient entre les deux systèmes. Cependant, des solutions indépendantes de l’appareil ont déjà été développées pour surmonter cette limitation : ces solutions reformatent et modifient le maillage 3D, puis détectent automatiquement différents points de repère (tels que les aisselles, l’entrejambe et les pieds), puis calculent les mesures de la taille du corps 28,29,30,31,32,33,34,35. Une autre limite des paramètres de composition corporelle décrits ci-dessus est qu’ils sont obtenus à l’aide de modèles de prédiction anthropométriques conventionnels. Cependant, des études récentes ont montré que des modèles basés sur la forme du corps pourraient être nécessaires pour capturer des informations sur la composition corporelle au-delà des mesures anthropométriques conventionnelles36,37.
Malgré certaines limites, l’approche anthropométrique numérique doit être considérée comme prête à être utilisée en milieu clinique. Les systèmes d’imagerie 3D fournissent des mesures non invasives qui peuvent être plus acceptables que les mesures manuelles (à l’aide d’un ruban adhésif et/ou d’un pied à coulisse) qui sont basées sur l’identification de repères anatomiques par l’observation et la palpation. De plus, le balayage optique 3D est également plus rapide que d’autres investigations (par exemple, l’imagerie par résonance magnétique et l’absorptiométrie à rayons X à double énergie) couramment adoptées dans la recherche et les milieux cliniques pour l’évaluation de la taille et de la composition corporelles. De plus, comme il est relativement peu coûteux et sans rayonnement, il peut être utilisé en toute sécurité pour des balayages ultérieurs (par exemple, l’acquisition d’images peut être facilement et rapidement répétée si l’expérimentateur remarque des mouvements du corps ou un placement incorrect des membres qui peut produire des changements dans la forme de l’avatar) et pour des investigations répétées38 ainsi que pour être utilisé en toute sécurité chez des populations spéciales (telles que les enfants, les enfants. adolescents et femmes enceintes)35,39.
Les cliniciens pourraient donc mettre en œuvre l’acquisition de biomarqueurs innovants et utiles (mesures (mesures « e-tape » et estimations dérivées de la composition corporelle) dans les évaluations de routine de sujets sains (par exemple, les athlètes) pour aider à prédire et à caractériser leurs performances physiques et le risque de blessure 40,41,42,43 ainsi que pour surveiller la récupération des blessures. Par exemple, la force des jambes et la symétrie de la masse maigre influencent les performances physiques et le risque de (re)blessure44. Par conséquent, la récupération d’une symétrie normale des circonférences cuisse/mollet peut être incluse parmi les objectifs généraux à considérer pour le retour au jeu45. L’évaluation de routine des patients pourrait également être améliorée par l’intégration de l’anthropométrie numérique dans les soins de santé. L’évaluation de la circonférence et de la forme du corps (qui est déterminée par la distribution interne des tissus mous et adipeux) peut être utile pour détecter la masse musculaire de faible masse (par exemple, chez les patients suspectés d’être sarcopénique), pour prédire le risque de maladie métabolique46, pour évaluer le résultat d’une intervention chirurgicale, ainsi que pour surveiller les progrès du patient après une intervention38. Les patients atteints de maladies dont les composantes nutritionnelles sont des contributeurs clés à leur physiopathologie peuvent spécifiquement bénéficier d’une surveillance longitudinale de la taille et de la composition corporelle pour réduire les symptômes et les affections coexistantes47. Par exemple, dans le cas de la prise en charge de l’obésité par un régime alimentaire et/ou des médicaments, il peut ne pas être approprié de surveiller uniquement le poids parce que la « règle empirique des 25/75 » bien connue (c’est-à-dire l’hypothèse générale selon laquelle la perte de poids est généralement une perte de masse sans graisse de 25 % et une perte de graisse de 75 %) peut ne pas décrire avec précision l’efficacité de l’intervention38 qui pourrait être démêlée par une évaluation basée sur l’anthropométrie de la quantité relative de perte de muscle et de graisse. En outre, l’anthropométrie numérique, intégrée aux soins de santé, a le potentiel d’étendre les services de santé à des endroits éloignés, améliorant ainsi l’assistance et l’observance des patients et réduisant les coûts des soins de santé.
A.P. et S.B.H. siègent au conseil consultatif médical de Tanita Corporation. Les autres auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à déclarer.
Les auteurs sont reconnaissants au Dr Federico Della Vecchia et au Dr Alessandro Cairo (Université de Turin) pour leur précieux soutien dans la préparation du manuscrit. Ce travail a été soutenu par des subventions de la Fondazione CRT (Turin, Italie), de l’Université de Turin (Fondo per la Ricerca Locale - ex-60%), et des National Institutes of Health (subvention R01DK109008, Shape UP ! Adultes).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
System #1 | |||
Proscanner | Fit3D Inc., San Mateo, CA, USA | Version 5 | "System #1" in the manuscript |
Fit3D Proscanner app | Fit3D Inc., San Mateo, CA, USA | Version 5 | "App #1" in the manuscript |
CHUWI tablet PC | Chuwi Technology Co., Ltd., Shenzhen, CHINA | Hi10X | "Tablet #1" in the manuscript |
Fit3D dashboard | Fit3D Inc., San Mateo, CA, USA | https://dashboard.fit3d.com | |
System #2 | |||
Mobile Scanner 1 (MS-1) app | Size Stream LLC, Cary, NC, USA | Version 2 | "System #2" in the manuscript |
iPad | Apple Inc., Cupertino, CA, USA | 9th generation | "Tablet #2" in the manuscript |
iPad Floor Stand | Displays2go LLC, Fall River, MA, USA | SKU: TABFLATBBK | www.displays2go.com/P-29987/Universal-Tablet-Floor-Stand-Anti-Theft-Locking-Kit |
Size Stream registration dashboard | Size Stream LLC, Cary, NC, USA | https://measure.mobilefit.sizestream.com | |
Size Stream data download dashboard | Size Stream LLC, Cary, NC, USA | https://data.mobilefit.sizestream.com |
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