Authors
Contact Us

Sign In

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • Representative Results
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

ההליכים להערכת גודל הגוף, צורתו והרכבו באמצעות פתרונות זמינים מסחרית להדמיה אופטית תלת-ממדית מאפשרים איסוף מהיר של נתונים מדויקים וניתנים לשחזור. רופאים יוכלו ליישם רכישה של סמנים ביולוגיים חדשניים ושימושיים (מדידות "קלטת אלקטרונית") בהערכות שגרתיות של מטופלים כדי לסייע באפיון מצבם הבריאותי.

Abstract

הערכת גודל הגוף והרכבו נכללת בדרך כלל בניהול שגרתי של ספורטאים בריאים, כמו גם של סוגים שונים של מטופלים כדי להתאים אישית את אסטרטגיית האימון או השיקום. ניתן לבצע את הניתוחים האנתרופומטריים הדיגיטליים המתוארים בפרוטוקול הבא באמצעות מערכות שהוכנסו לאחרונה. לכלים ולגישות חדשים אלה יש פוטנציאל להיות בשימוש נרחב במסגרות קליניות מכיוון שהם פשוטים מאוד לתפעול ומאפשרים איסוף מהיר של נתונים מדויקים וניתנים לשחזור. מערכת אחת מורכבת מפלטפורמה מסתובבת עם לוח מדידת משקל, שלוש מצלמות אינפרא אדום וטאבלט מובנה במגדל, ואילו המערכת השנייה מורכבת מטאבלט המורכב על מחזיק. לאחר לכידת התמונה, התוכנה של שתי המערכות מייצרת אווטאר דמוי אדם תלת-ממדי ללא זיהוי עם משתנים אנתרופומטריים והרכב גוף קשורים. הליכי המדידה פשוטים: ניתן לבדוק נבדק תוך מספר דקות ודו"ח מקיף (כולל הסריקה התלת ממדית ומדידות גודל הגוף, הצורה והקומפוזיציה) מופק באופן אוטומטי.

Introduction

אנתרופומטריה היא חקר האמצעים הפיזיים של גוף האדם. גובה, משקל, אורכים, עובי קפלי עור והיקפים הם מדדים אנתרופומטריים נפוצים שהוכחו כשימושיים לחקירת חולים עם הפרעות אנדוקריניות ומטבוליות ולמעקב אחר גדילה, הזדקנות והתאמות בגודל הגוף ובהרכבו שנוצרו על ידי תזונה ואימונים בספורטאים 1,2. לדוגמה, הערכת היקפי המותניים והירכיים הוכיחה את עצמה כשימושית לניהול אנשים עם השמנת יתר: שני ההיקפים מעריכים את התפלגות השומן שיכולה להיחשב כמנבא לתמותה מכל הסיבות3.

היקפי גפיים מוערכים לעתים קרובות ברפואה שיקומית וברפואת ספורט בשל יעילותם לאיתור ו/או ניטור הירידה במסת התוספתן הרזה (למשל, היקף השוק משמש כסמן שרירי שלד פשוט ומעשי לאבחון שרירי שלד נמוכים וסרקופניה)1,2 והא-סימטריה הבין-גפיים המשפיעה הן על הביצועים הפיזיים והן על הסיכון לפציעות אצל ספורטאים ועל איכות החיים של מטופלים (למשל, חולי סרטן עם נפיחות חד צדדית בגפיים)1,2. יתר על כן, מספר רב של מודלים אנתרופומטריים לחיזוי הרכב הגוף הוצעו במהלך העשורים האחרונים כדי להעריך את כמות מסת השומן או המסה נטולת השומן משילוב של מדדים אנתרופומטריים שונים כגון היקפי גוף או עובי קפל עור 1,2,4,5,6,7.

מכיוון שמדידות אנתרופומטריות קונבנציונליות (כלומר, מבוססות סרט וקליפר) עשויות שלא להיות מקובלות מבחינה תרבותית או חברתית וגם להציג אמינות ירודה8, היה צורך בפיתוח ותיקוף של גישות לא פולשניות, ניתנות לשחזור ותקפות. מערכות הדמיה אופטית תלת ממדיות (3D) שפותחו לאחרונה ומאפשרות לספק מדידות לא פולשניות, מדויקות ומדויקות 8,9,10,11, כמו גם מצלמות צרכניות דיגיטליות וסמארטפונים מציעות כלים קלים לשימוש וזמינים באופן נרחב המתאימים לשימוש במסגרות קליניות ולא קליניות להערכת מטופלים ונבדקים בריאים 8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20. מטרת הפרוטוקול המדווח בסעיף הבא היא לתאר את ההליכים להערכת גודל הגוף, צורתו והרכבו באמצעות שני פתרונות זמינים מסחרית לדימות אופטי תלת-ממדי שהפכו נפוצים בשנים האחרונות הן במסגרת הבריאות (להערכת מטופלים) והן במסגרות לא קליניות (להערכת ספורטאים).

Protocol

הפרוטוקול עוקב אחר הנחיות שלמות המחקר של הפוליטכני של טורינו21. רכישת תמונות אופטיות בוצעה במסגרת מחקרים שאושרו על ידי ועדות האתיקה המקומיות (הנתונים מדווחים באגדות איור 1 ואיור 2) והנבדקים נתנו את הסכמתם בכתב (להשתתפות במחקר ולפרסום תמונות אנונימיות).

1. הכנת הנושא

הערה: כל ההכנות לסריקה מוקדמת המתוארות בסעיף זה דומות בין הליכי בדיקה #1 ו- #2.

  1. בקשו מהנבדקת להיות לבושה בבגדים תחתונים או ללבוש בגדים מינימליים (מכנסיים קצרים אם גברים ומכנסיים קצרים וחזיית ספורט אם נקבה), להסיר גרביים, נעליים ואביזרים, ולחבוש כובע ים לכיסוי שיער.

2. רישום נושא להליך הבדיקה #1

  1. מדוד את גובה הנושא באמצעות סטדיומטר סטנדרטי.
  2. הפעל את האפליקציה המותקנת בטאבלט (אפליקציה #1 וטאבלט #1 בטבלת החומרים) של מערכת #1 המורכבת מפלטפורמה מסתובבת עם לוח מדידת משקל, שלוש מצלמות אינפרא אדום והטאבלט המובנה במגדל (איור 1A,B).
  3. מלא את טופס רישום הנושא (איור משלים S1), כולל שם פרטי, שם משפחה, כתובת דוא"ל, סיסמה, מין (בחר זכר או נקבה), יחידות מידה (בחר ארה"ב או מדד), מוצא אתני (בחר אחת מהקבוצות הבאות: לא צוין, היספני/לטיני, אינדיאני אמריקאי או יליד אלסקה, אסיאתי, שחור או אפרו-אמריקאי, יליד הוואי או אי אחר באוקיינוס השקט, קווקזי), תאריך לידה.
  4. סמן בדגל את שלוש תיבות הסימון (הסכם קבלת תנאי השירות, מדיניות פרטיות, ויתור על אחריות) ולאחר מכן הקש על לחצן שלח .
  5. ודאו שהנבדק חובש את כובע הים כראוי ולאחר מכן הקישו על הלחצן 'הבא '.
  6. ודאו שהנבדק לובש לבוש הולם ולאחר מכן הקישו על הלחצן 'הבא '.
  7. ודאו שאזור הסורק נקי (למשל, השאירו בגדים מחוץ לאזור הסריקה וודאו שאין אור שמש או חומר מחזיר אור בתצוגת הסורק), ולאחר מכן הקישו על הלחצן 'הבא '.
  8. מלאו את שדה מדידת הגובה ולאחר מכן הקישו על הלחצן הבא .
  9. מלא את השדות הקשורים למדדים אופציונליים נוספים (% שומן הגוף [BF%], קצב לב, לחץ דם סיסטולי ודיאסטולי, מים תוך תאיים ומים חוץ-תאיים) ולאחר מכן הקש על הלחצן שלח .

3. הליך בדיקה #1

  1. בקשו מהנבדק לדרוך על הסולם ולעמוד ללא תזוזה ככל האפשר על טביעות הרגליים (עם גפיים עליונות וידיים משני הצדדים, מבלי לגעת בידיות הטלסקופ) במשך 10 שניות כדי ללכוד את משקל הגוף (ואת פיזורו).
  2. בקשו מהנבדק לעמוד זקוף בתנוחת A סטנדרטית (עם כתפיים רפויות וזרועות ישרות וחטופות מפלג הגוף העליון) תוך אחיזה בידיות הטלסקופ כדי לבצע את סריקת הגוף בהתאם להוראות הבאות (איור 1A,B).
    הערה: סריקת גוף מלא אורכת ~45 שניות שבמהלכה חיישני עומק קידוד אור לוכדים את הצורה התלת-ממדית כאשר הפלטפורמה מסתובבת פעם אחת.
    1. הרימו את הידיות עד שהידיים והרגליים ישרות.
    2. הישארו דוממים ככל האפשר.
    3. שמור על הראש ללא תזוזה עם עיניים קדימה.
    4. לחץ לחיצה ממושכת על כפתורי ידיות האחיזה עד להשלמת הסריקה.
    5. צא מהסולם לאחר השלמת הסריקה.
  3. לאחר שהנושא יורד מהסולם, הקישו על הלחצן 'יציאה '.

4. רישום נושא להליך הבדיקה #2

  1. מדוד את הגובה והמשקל של הנושא באמצעות סולם סטנדרטי עם סטדיומטר.
  2. באמצעות כל דפדפן אינטרנט מודרני המותקן במחשב שולחני או נייד, עבור אל לוח המחוונים של מערכת #2 (לוח מחוונים רישום בטבלת החומרים).
  3. מלא את טופס רישום הנושא (איור משלים S2), כולל שם פרטי, שם משפחה, מספר טלפון, כתובת דוא"ל, גיל, מין (בחר זכר או נקבה), משקל וגובה.
  4. סמן בדגל את תיבת הסימון (קבלת תנאי השימוש ומדיניות הפרטיות) ולאחר מכן הקש או לחץ על לחצן הירשם כדי להשלים את הגדרת החשבון.
  5. הצג באופן חזותי את דף תצוגת החשבון המציג את קוד התגובה המהירה (QR) הייחודי של הנושא, מספר הטלפון וכתובת הדואר האלקטרוני שלו.
  6. צלם תמונה (למשל, באמצעות טלפון נייד) של קוד ה- QR.

5. הליך בדיקה #2

  1. הפעל את האפליקציה (אפליקציה #2 בטבלת החומרים) המותקנת על הטאבלט של מערכת #2 המורכבת מטאבלט המורכב על מחזיק (טאבלט #2 ומעמד רצפה בטבלת החומרים).
  2. הקש על מסך הטאבלט והצג את קוד ה- QR.
  3. הקש על לחצן התחל .
  4. בקש מהנבדק להאזין להוראות השמע ולצפות במדריך המופיע על המסך.
  5. בקשו מהנבדק לעמוד מעל שטיח במרחק סטנדרטי מהלוח, כאשר כפות הרגליים במדריך כפות הרגליים (סמל אליפטי שחור מעל השטיח) מיושרות עם סמן כפות הרגליים הירוק המוצג על המסך (איור 2A).
  6. בקשו מהנבדק להניח "תנוחת A קדמית" (ולשמור על התנוחה ללא תנועות שיכולות לגרום לאווטאר פגום)10,22 עם רגליים מופרדות, זרועות שנחטפו מפלג הגוף העליון בזווית משוערת של 45°, וידיים סגורות באגרופים כדי ללכוד את התמונה הקדמית (איור 2B).
  7. לאחר צילום התמונה הקדמית, בקשו מהנבדק להניח "תנוחת צד" עם רגליים יחד, זרועות/ידיים מונחות ישר על הצדדים (כלומר, זרועות/ידיים מיושרות עם ונגד תא המטען/ירכיים), ופנים ישר קדימה כדי ללכוד את התמונה הרוחבית (איור 2C).
  8. לאחר לכידת התמונה הרוחבית, הודע לנושא שהסריקה הושלמה (האפליקציה מציגה מסך תודה ).

Representative Results

לאחר לכידת התמונה, התוכנה של מערכת #1 מייצרת אווטאר דמוי אדם תלת-ממדי שאינו מזוהה (איור 1C: עננים נקודתיים מומרים לרשת המחוברים באמצעות משולשים עם כ-25,000 קודקודים ו-50,000 פרצופים) ואנתרופומטריה אוטומטית, הכוללת אורכים, היקפים, נפחים, שטחי פנים והערכות הרכב גוף. לוח המחוונים של מערכת #1 מאפשר לכל נבדק לדמיין (ולהוריד דוח כולל) סריקה תלת-ממדית (איור 1C), מדידות של משקל גוף, גודל וצורה (כלומר, דירוג צורת גוף, היקף מותניים, יחס מותניים לירך, יחס נפח תא מטען לרגל), הערכות של קצב חילוף החומרים הבסיסי והרכב הגוף (כלומר, BF%, מסת שומן, מסת רזה), ומדידות היקף סטנדרטיות (צוואר, חזה, מותניים, ירכיים, שרירי זרוע שמאליים וימניים, אמה שמאלית וימנית, ירך שמאל וימנית, שוק שמאל וימין).

יתר על כן, ניתן גם לדמיין את תוצאות הערכות היציבה ושיווי המשקל והן נכללות בדו"ח. תוצאות הערכת היציבה כוללות את התצוגות הקדמיות, הצידיות והאחוריות של הסריקה התלת-ממדית עם מדידות נלוות (המוגדרות כחלק מהגוף הנע למצב משופע והקצב שבו הוא משתפל בכיוון אחד) והטיה (המוגדרת כתנועה "מחליקה" קדימה, אחורה, שמאלה או ימינה, שינוי קל או שינוי במיקום מנקודת האמצע): i) מבט מלפנים ומאחור: מדידות הסטה ימינה או שמאלה ביחס למישור הקשת (המיוצג כקו אנכי בין המיזומים הימניים והשמאליים) ואחוזי הטיה ביחס למישור הרוחבי (מישור אופקי) עבור ראש, כתף, חזה תחתון, ירך, ברך; II) מבט מהצד: מדידות הסטה קדימה או אחורה ביחס למישור הקדמי (העטרתי) (המיוצג כקו אנכי למעלה ממפרק הקרסול) לראש, כתף, ירך, ברך.

תוצאת הערכת שיווי המשקל כוללת את חלוקת המשקל במהלך תנוחת העמידה עבור האזורים הקדמיים והאחוריים של כף רגל ימין ורגל שמאל. לוח המחוונים של מערכת #1 מאפשר גם לכל נושא להוריד . OBJ ו- .GIF קבצי תמונה ו- . קובץ CSV עם המדידות האנתרופומטריות ואומדני הרכב הגוף המפורטים בטבלה 1.

כל אומדני הרכב הגוף מתקבלים באמצעות אלגוריתמים קנייניים, למעט אומדן קצב חילוף החומרים הבסיסי וחישוב מדד צורת הגוף המתקבלים, בהתאמה, על פי Mifflin-St. משוואת ג'אור23 ומשוואת קרקאואר24 מדווחות בטבלה 2.

לאחר לכידת התמונה, התוכנה של מערכת #2 מייצרת אווטאר דמוי אדם תלת-ממדי שאינו מזוהה (איור 2D: עננים נקודתיים מומרים לרשת המחוברת על-ידי משולשים עם כ-50,000 קודקודים ו-100,000 פרצופים) ואנתרופומטריה אוטומטית, הכוללת אורכים, היקפים, נפחים, שטחי פנים והערכות הרכב גוף. לוח המחוונים של מערכת #2 (לוח מחוונים להורדת נתונים בטבלת החומרים) מאפשר לכל נושא להוריד . OBJ ו- .PNG קבצי תמונה ואת שלושת הבאים . קבצי CSV:

קובץ "Measures.csv האפליקציה" מדווח על המדידות האנתרופומטריות והרכב הגוף הבאות: משקל, שטח פני הגוף, BF%, רקמת שומן הקרביים, מדד כושר, מסת זרועות רזות, מסת רגליים רזות, מסת גוף רזה, תכולת מינרלים כוללת בעצם, רוחב כתפיים, רוחב כתפיים אחוריות (דרך הצוואר האחורי), היקפי צוואר, בית השחי, שרירי הזרוע (ימין/שמאל), אמה (ימין/שמאל), שורש כף היד (ימין/שמאל), חזה, חזה תחתון, חזה (עם טיפה), בטן, מותניים, מותניים צבועים, ירכיים (נלקח 8 אינץ 'למטה מקטן של הגב), מושב, ירך (ימין / שמאל), שוק (ימין / שמאל), אורך גב צוואר עד מותניים, אורך שרוול (ימין / שמאל), אורך המפשעה, תפר פנימי, תפר חיצוני (ימין / שמאל).

קובץ "Composition.csv הגוף" מדווח על המדידות האנתרופומטריות והרכב הגוף הבאות: שומן הגוף, מדד מסת הגוף, שטח פני הגוף, תכולת מינרלים בעצמות, מדד מסת שומן, מדד כושר, גובה, מדד גוף רזה, מסת גוף רזה, מסת זרועות, מסת רגליים רזות, קצב חילוף חומרים במנוחה, היקף קיבה, רקמת שומן הקרביים, יחס מותניים לגובה, יחס מותניים לירך, משקל.

קובץ "Measures.csv הליבה" מדווח על המדידות האנתרופומטריות המפורטות בטבלה 1.

כל אומדני הרכב הגוף מתקבלים באמצעות אלגוריתמים קנייניים, למעט אומדן קצב חילוף החומרים הבסיסי ואומדן BF% המתקבלים, בהתאמה, על פי משוואת Katch-McArdle25 ולשתי המשוואות שפותחו ואומתו בעבר על ידי Harty et al.26. שתי משוואות אלה (משוואה 1 של BF% ומשוואה 2 בטבלה 2) מאומצות, בהתאמה, עבור אנשים עם היקף בטן תחתון <103.5 ס"מ (<40.75 אינץ') ו- ≥103.5 ס"מ (≥40.75 אינץ'). למרות שמחקרים קודמים הדגימו את הדיוק של משוואה 1 עבור הערכת BF% במבוגרים בריאים15,26, לאחרונה מצאנו כי היא העריכה יתר על המידה (ביחס לספיגת קרני רנטגן באנרגיה כפולה) את ה- BF% בקרב ספורטאים צעיריםבני 18. לכן, הצענו את הרפרמטריזציה (משוואה 3) המדווחת בטבלה 2 כדי לספק הערכה מדויקת של BF% בקרב שחקני כדורגל צעירים משני המינים18.

בנוסף למשתני הרכב הגוף המפורטים לעיל, ניתן להעריך את מסת התוספתן הרזה (ALM) גם עבור הסריקות שבוצעו עם מערכת #2 באמצעות המשוואה הספציפית למכשיר שהוצעה לאחרונה על ידי McCarthy et al.27 עבור נבדקים יושבניים (משוואה 1 של ALM עבור גברים ומשוואה 2 של ALM עבור נשים בטבלה 2) שהתאמנו עבור הערכת ALM בספורטאים צעירים (משוואה 3 של ALM עבור זכרים ומשוואה 4 של ALM עבור נשים בטבלה 2)18.

איור 3 מראה אווטארים מייצגים שהתקבלו אצל ספורטאי זכר (מדד מסת גוף: 26.0 ק"ג/מ"ר2: איור 3A,B) ואצל אדם עם השמנת יתר (מדד מסת גוף: 44.0 ק"ג/מ"ר2: איור 3C,D) עם המערכת #1 (איור 3A,C) ועם המערכת #2 (איור 3B,D). המדידות האנתרופומטריות ואומדני הרכב הגוף המתקבלים על ידי מערכת #1 ומערכת #2 עבור שתי סריקות של שני הנבדקים מדווחים בטבלה 3.

מדידות ההיקף שהתקבלו אצל הספורטאי היו שונות בין הסריקות שהתקבלו בשתי המערכות (במיוחד עבור הצוואר, הזרועות, הירכיים והרגליים: הנתונים מדווחים בטבלה 3). ערכי BF% (ממוצעים של שתי הסריקות) היו 19.1% ו-16.1% עבור הסריקות שבוצעו במערכות #1 ו-#2, בהתאמה, וערכי המסה הרזה (ממוצעים של שתי הסריקות) היו 69.7 ק"ג ו-72.2 ק"ג. הערך הממוצע של ALM עבור הסריקות שבוצעו עם מערכת #2 היה 38.4 ק"ג.

מדידות ההיקף שהתקבלו אצל אדם עם השמנת יתר היו שונות בין הסריקות שהתקבלו בשתי המערכות (במיוחד עבור המותניים והרגליים: הנתונים מדווחים בטבלה 3). ערכי BF% (ממוצעים של שתי הסריקות) היו 44.1% ו-46.3% עבור הסריקות שבוצעו במערכות #1 ו-#2, בהתאמה, וערכי המסה הרזה (ממוצעים של שתי הסריקות) היו 67.9 ק"ג ו-64.9 ק"ג. הערך הממוצע של ALM עבור הסריקות שבוצעו עם מערכת #2 היה 25.1 ק"ג.

figure-representative results-6747
איור 1: תמונות שצולמו באמצעות מערכת #1. (A,B) תנוחת A סטנדרטית שהונחה ונשמרה על-ידי נבדק זכר מייצג במהלך סיבוב הפלטפורמה ו-(C) האווטאר התלת-ממדי היחסי. רכישת תמונות אופטיות בוצעה במסגרת מחקר שאושר על ידי ועדת האתיקה של אוניברסיטת טורינו (פרוטוקול מס' 0115311). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-representative results-7389
איור 2: תמונות שצולמו באמצעות מערכת #2. (A) תמונה של נושא זכר מייצג עומד מעל שטיח עם סמל מדריך הרגליים (סמל אליפסה שחור מעל השטיח) מיושר עם סמן הרגליים הירוק המוצג על מסך הטאבלט של מערכת #2. רכישת התמונות (B) הקדמיות ו-(C) הרוחביות בנושא המייצג ו-(D) האווטאר התלת-ממדי היחסי. רכישת תמונות אופטיות בוצעה במסגרת מחקר שאושר על ידי ועדת האתיקה של אוניברסיטת טורינו (פרוטוקול מס' 0115311). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-representative results-8189
איור 3: אווטארים מייצגים שהתקבלו עם מערכות #1 ו-#2. (A,B) ספורטאי זכר ו-(C,D) אדם עם השמנת יתר שנחקר באמצעות מערכת (A,C) #1 ו-(B,D) #2. כל נבדק עבר שתי סריקות, עם מיקום מחדש: האווטאר שהתקבל מהסריקה הראשונה הוצג עבור שני הנבדקים, ואילו האומדנים האנתרופומטריים והרכב הגוף שהתקבלו על ידי מערכת #1 ומערכת #2 עבור שתי סריקות של שני הנבדקים מדווחים בטבלה 3. רכישת תמונות אופטיות בוצעה במסגרת מחקרים שאושרו על ידי ועדת האתיקה של אוניברסיטת טורינו (פרוטוקול מס' 0115311) ועל ידי ועדת האתיקה הטריטוריאלית (CET - פרוטוקול מס' 0065654). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

טבלה 1: ערכות מדידה מורחבות להורדה מלוח המחוונים של מערכות #1 ו- #2. אנא לחץ כאן כדי להוריד טבלה זו.

טבלה 2: משוואות להערכת קצב חילוף החומרים הבסיסי, אחוז השומן בגוף ומסת התוספתן. אומדני קצב חילוף החומרים הבסיסי: יחידות המידה הן ק"ג למשקל ולמסה רזה, ס"מ לגובה ושנים לגיל. הערכת מדד צורת הגוף: יחידות המדידה הן m עבור היקף מותניים וגובה נמדדים, kg/m2 עבור מדד מסת הגוף. הערכת אחוזי שומן בגוף: המין מקודד כזכר = 1 ונקבה = 0, שטח פני הגוף נמדד בס"מ2, וכל שאר המשתנים המסומנים כ- circ. נמדדים בס"מ. אינדקס שריר לקיבה מתקבל כ- (מעגל שריר הזרוע הימני. + מחזור שריר ירך ימין. + מעגל ירך ימין. + מעגל שוק ימין + מעגל שוק שמאל) / מעגל קיבה מקסימלי. הערכת מסה רזה של התוספתן: יחידות המידה הן ס"מ לכל ההיקפים והאורכים; ס"מ 2 לשטחי פנים; ס"מ 3 לכרכים; ק"ג למשקל; שנים לגיל. שלוש משוואות של טבלה זו הן מתוך Minetto et al.18. קיצורים: BMR = קצב חילוף החומרים הבסיסי; ABSI = מדד צורת גוף; BF% = אחוז שומן בגוף; circ. = היקפים; ALM = מסה רזה של התוספתן; NHOPI = יליד הוואי ושאר תושבי האיים באוקיינוס השקט. אנא לחץ כאן כדי להוריד טבלה זו.

טבלה 3. מדידות היקף ואומדני הרכב גוף שהתקבלו על ידי שתי המערכות בכל אחד משני הנבדקים המייצגים (ספורטאי אחד ואדם אחד עם השמנת יתר). אנא לחץ כאן כדי להוריד טבלה זו.

תרשים משלים S1: טופס רישום נושא להליך בדיקה #1. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים S2: טופס רישום נושא להליך בדיקה #2. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

Discussion

ניתן להשתמש בהליכים המוצגים במאמר זה כדי להעריך את גודל הגוף, צורתו והרכבו באמצעות שני פתרונות זמינים מסחרית לדימות אופטי תלת-ממדי שפותחו ואומתו בעבר 9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 . פתרונות אלה פשוטים לתפעול, וניתן לאסוף במהירות נתונים חוקיים ולארגן אותם באופן אוטומטי בדוח. יתר על כן, המערכות המוצגות מאפשרות איסוף נתונים הניתנים לשחזור (כפי שעולה מהשוואת התוצאות משתי הסריקות שבוצעו עם שתי המערכות בשני המקרים המייצגים שלנו ותועדו במחקרים קודמים)9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20 ולכן ניתן להשתמש בהם כדי לעקוב אחר השינויים הנגרמים על ידי אימונים או דיאטה.

מכיוון שלמערכת #2 יש משקל מוגבל (~ 4 ק"ג בסך הכל עבור טאבלט ומחזיק), היא ניידת בקלות. עם זאת, מגבלה של מערכת #2 היא שיצירת אווטאר תלת-ממדי מתמונות דו-ממדיות יכולה לייצר שחזורים תלת-ממדיים פחות מדויקים מאלה המתקבלים עם מערכת #1, במיוחד אצל אנשים עם השמנת יתר (כפי שמוצג בדוגמה המייצגת של איור 3 C,D) או בחולים המציגים חריגות מקומיות של צורת הגוף (למשל, חולים לאחר ניתוח בריאטרי המציגים עודפי עור מטרידים או חולי סרטן עם לימפאדמה חד צדדית בגפיים העליונות או התחתונות).

הזמינות של שטח מספיק היא קריטית עבור רכישת הסריקה עם שתי המערכות: שטח ברור של 157 x 198 ס"מ עבור מערכת #1 ושל 86 x 166 ס"מ עבור מערכת #2 נדרש. יתר על כן, מערכת #2 דורשת שהנושא ימוקם קרוב לקיר ריק ללא מראות, פוסטרים מבריקים או חלונות. שתי המערכות דורשות שלא יהיה אור שמש טבעי ולא יהיו משטחים מחזירי אור מול המצלמות. שתי המערכות דורשות גם חיבור אינטרנט Wi-Fi קבוע ועקבי כדי לעבד סריקות ביעילות.

המגבלה העיקרית של ההליכים המתוארים לעיל היא שהם דורשים מהנחקר להיות מסוגל למלא את תפקיד העמידה. לכן, לא ניתן להשתמש בגישות אלה בחולים קשים (כגון חולים נוירולוגיים לקויים קשה או חולים קריטיים) שאינם מסוגלים לקום מהמיטה. יתר על כן, הנבדקים הנחקרים חייבים להיות מסוגלים לשמור על תנוחת העמידה (כלומר, תנוחת A ותנוחת צד) ללא תנועות שיכולות לשנות את צורת האווטאר10,22 ולהטות את הערכת היקפי הגוף.

מגבלה של הפרמטרים המתוארים לעיל היא שהם מתקבלים באמצעות אלגוריתמים ספציפיים למכשיר קנייני: משמעות הדבר היא כי גודל הגוף, צורתו ומדידות ההרכב ייחודיים למערכת הסריקה המסוימת. לכן, השוואה או איגום של נתונים שנרכשו עם מערכות שונות נמנעים על ידי שונות אנליטית (כלומר, בין סורקים). באופן עקבי, מדידות ההיקף שהתקבלו בשני הנבדקים המייצגים שלנו שהוצגו באיור 3 היו שונות בין שתי המערכות. עם זאת, פתרונות אגנוסטיים למכשירים כבר פותחו כדי להתגבר על מגבלה זו: פתרונות אלה מעצבים מחדש ועורכים את הרשת התלת-ממדית, לאחר מכן מזהים באופן אוטומטי ציוני דרך שונים (כגון בתי שחי, מפשעה ורגליים) ולאחר מכן מחשבים מדידות גודל גוף28,29,30,31,32,33,34,35. מגבלה נוספת של הפרמטרים המתוארים לעיל של הרכב הגוף היא שהם מתקבלים באמצעות מודלים קונבנציונליים מבוססי אנתרופומטריה. עם זאת, מחקרים אחרונים הראו כי מודלים מבוססי צורת גוף עשויים להידרש כדי ללכוד מידע על הרכב הגוף מעבר למדידות אנתרופומטריות קונבנציונליות36,37.

למרות כמה מגבלות, הגישה האנתרופומטרית הדיגיטלית חייבת להיחשב מוכנה לשימוש בסביבה הקלינית. מערכות הדמיה תלת ממדיות מספקות מדידות לא פולשניות שיכולות להיות מקובלות יותר בהשוואה למדידות ידניות (מבוססות סרט ו/או קליפר) המבוססות על זיהוי נקודות ציון אנטומיות באמצעות תצפית ומישוש. יתר על כן, סריקה אופטית תלת-ממדית היא גם מהירה יותר בהשוואה למחקרים אחרים (למשל, דימות תהודה מגנטית וספיגת קרני רנטגן באנרגיה כפולה) שאומצו בדרך כלל במחקר ובמסגרות קליניות להערכת גודל הגוף והרכבו. בנוסף, מכיוון שהוא זול יחסית וללא קרינה, הוא בטוח לשימוש בסריקות הבאות (למשל, ניתן לחזור על רכישת התמונה בקלות ובמהירות אם הנסיין מבחין בתנועות גוף או במיקום גפיים לא תקין שיכול לגרום לשינויים בצורת האווטאר) ולחקירות חוזרות38 וכן בטוח לשימוש באוכלוסיות מיוחדות (כגון ילדים, מתבגרים ונשים בהריון)35,39.

לפיכך, רופאים יכולים ליישם רכישה של סמנים ביולוגיים חדשניים ושימושיים (מדידות "קלטת אלקטרונית" והערכות הרכב גוף נגזרות) בהערכות שגרתיות של נבדקים בריאים (למשל, ספורטאים) כדי לסייע בחיזוי ואפיון הביצועים הגופניים שלהם והסיכון לפציעות 40,41,42,43 כמו גם כדי לפקח על התאוששות פציעה. לדוגמה, כוח הרגליים וסימטריית המסה הרזה משפיעים על הביצועים הפיזיים ועל הסיכון לפציעה (מחדש)44. לכן, התאוששות של סימטריה נורמלית של היקפי הירך/שוק יכולה להיכלל בין המטרות הכלליות שיש לקחת בחשבון כדי לחזור לשחק45. ההערכה השגרתית של חולים יכולה להשתפר גם על ידי שילוב של אנתרופומטריה דיגיטלית בתחום הבריאות. הערכת היקף הגוף וצורתו (המונעת על ידי הפיזור הפנימי של רקמות רכות ושומניות) יכולה להיות שימושית כדי לזהות את שריר המסה הנמוכה (למשל, בחולים החשודים כסרקופניים), לחזות את הסיכון למחלה מטבולית46, להעריך את התוצאה של הליך כירורגי, כמו גם לעקוב אחר התקדמות המטופל לאחר התערבות38. חולים עם מחלות שיש להם רכיבים תזונתיים כתורמים מרכזיים לפתופיזיולוגיה שלהם יכולים להפיק תועלת ספציפית מניטור אורכי של גודל הגוף והרכבו כדי להפחית את הסימפטומים ואת התנאים הקיימים יחד47. לדוגמה, במקרה של ניהול מבוסס דיאטה ו / או תרופות של השמנת יתר, ייתכן שלא יהיה זה מתאים רק לפקח על המשקל מכיוון ש"כלל האצבע 25/75" הידוע (כלומר, ההנחה הכללית כי ירידה במשקל היא בדרך כלל 25% אובדן מסה ללא שומן ו -75% אובדן שומן) עשוי שלא לתאר במדויק את יעילות ההתערבות38 שניתן לפענח על ידי הערכה מבוססת אנתרופומטריה של הכמות היחסית של אובדן שרירים ושומן. יתר על כן, לאנתרופומטריה דיגיטלית, המשולבת בשירותי הבריאות, יש פוטנציאל להרחיב את שירותי הבריאות למקומות מרוחקים, ובכך לשפר את הסיוע וההיענות למטופלים ולהפחית את עלויות הבריאות.

Disclosures

A.P. ו- S.B.H. חברות במועצה המייעצת הרפואית של Tanita Corporation. לשאר המחברים אין ניגודי עניינים להצהיר.

Acknowledgements

המחברים אסירי תודה לד"ר פדריקו דלה וקיה ולד"ר אלסנדרו קהיר (אוניברסיטת טורינו) על תמיכתם רבת הערך בהכנת כתב היד. עבודה זו נתמכה על ידי מענקים מ- Fondazione CRT (טורינו, איטליה), אוניברסיטת טורינו (Fondo per la Ricerca Locale - לשעבר 60%), והמכונים הלאומיים לבריאות (מענק R01DK109008, Shape UP! מבוגרים).

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
System #1
ProscannerFit3D Inc., San Mateo, CA, USAVersion 5"System #1" in the manuscript
Fit3D Proscanner appFit3D Inc., San Mateo, CA, USAVersion 5"App #1" in the manuscript
CHUWI tablet PCChuwi Technology Co., Ltd., Shenzhen, CHINAHi10X"Tablet #1" in the manuscript
Fit3D dashboardFit3D Inc., San Mateo, CA, USAhttps://dashboard.fit3d.com
System #2
Mobile Scanner 1 (MS-1) appSize Stream LLC, Cary, NC, USAVersion 2"System #2" in the manuscript
iPadApple Inc., Cupertino, CA, USA9th generation"Tablet #2" in the manuscript
iPad Floor StandDisplays2go LLC, Fall River, MA, USASKU: TABFLATBBKwww.displays2go.com/P-29987/Universal-Tablet-Floor-Stand-Anti-Theft-Locking-Kit
Size Stream registration dashboard Size Stream LLC, Cary, NC, USAhttps://measure.mobilefit.sizestream.com
Size Stream data download dashboard Size Stream LLC, Cary, NC, USAhttps://data.mobilefit.sizestream.com

References

  1. Heymsfield, S. B., Lohman, T., Wang, Z. M., Going, S. Human body composition-2nd edition. Human Kinetics. , (2005).
  2. Lohman, T. G., Milliken, L. A. ACSM's Body composition assessment. Human Kinetics. , (2020).
  3. Ross, R., et al. Waist circumference as a vital sign in clinical practice: a Consensus Statement from the IAS and ICCR Working Group on Visceral Obesity. Nat Rev Endocrinol. 16 (3), 177-189 (2020).
  4. Heymsfield, S. B., Gonzalez, M. C., Lu, J., Jia, G., Zheng, J. Skeletal muscle mass and quality: evolution of modern measurement concepts in the context of sarcopenia. Proc Nutr Soc. 74 (4), 355-366 (2015).
  5. Marin-Jimenez, N., et al. Criterion-related validity of field-based methods and equations for body composition estimation in adults: a systematic review. Curr Obes Rep. 11 (4), 336-349 (2022).
  6. Duarte, C. K., et al. Prediction equations to estimate muscle mass using anthropometric data: a systematic review. Nutr Rev. 81 (11), 1414-1440 (2023).
  7. Jagim, A. R., et al. Validation of skinfold equations and alternative methods for the determination of fat-free mass in young athletes. Front Sports Act Living. 5, 1240252 (2023).
  8. Minetto, M. A., et al. Digital anthropometry for body circumference measurements: European phenotypic variations throughout the decades. J Pers Med. 12 (6), 906 (2022).
  9. Ng, B. K., Hinton, B. J., Fan, B., Kanaya, A. M., Shepherd, J. A. Clinical anthropometrics and body composition from 3D whole-body surface scans. Eur J Clin Nutr. 70 (11), 1265-1270 (2016).
  10. Bourgeois, B., et al. Clinically applicable optical imaging technology for body size and shape analysis: comparison of systems differing in design. Eur J Clin Nutr. 71 (11), 1329-1335 (2017).
  11. Heymsfield, S. B., et al. Digital anthropometry: a critical review. Eur J Clin Nutr. 72 (5), 680-687 (2018).
  12. Tinsley, G. M., Moore, M. L., Benavides, M. L., Dellinger, J. R., Adamson, B. T. 3-Dimensional optical scanning for body composition assessment: A 4-component model comparison of four commercially available scanners. Clin Nutr. 39 (10), 3160-3167 (2020).
  13. Tinsley, G. M., Moore, M. L., Dellinger, J. R., Adamson, B. T., Benavides, M. L. Digital anthropometry via three-dimensional optical scanning: evaluation of four commercially available systems. Eur J Clin Nutr. 74 (7), 1054-1064 (2020).
  14. Smith, B., et al. Anthropometric evaluation of a 3D scanning mobile application. Obesity (Silver Spring). 30 (6), 1181-1188 (2022).
  15. Graybeal, A. J., Brandner, C. F., Tinsley, G. M. Validity and reliability of a mobile digital imaging analysis trained by a four-compartment model. J Hum Nutr Diet. 36 (3), 905-911 (2023).
  16. Graybeal, A. J., Brandner, C. F., Tinsley, G. M. Evaluation of automated anthropometrics produced by smartphone-based machine learning: a comparison with traditional anthropometric assessments. Br J Nutr. 130 (6), 1077-1087 (2023).
  17. Wong, M. C., et al. Accuracy and precision of 3-dimensional optical imaging for body composition by age, BMI, and ethnicity. Am J Clin Nutr. 118 (3), 657-671 (2023).
  18. Minetto, M. A., et al. Equations for smartphone prediction of adiposity and appendicular lean mass in youth soccer players. Sci Rep. 13 (1), 20734 (2023).
  19. Cataldi, D., et al. Accuracy and precision of multiple body composition methods and associations with muscle strength in athletes of varying hydration: The Da Kine Study. Clin Nutr. 43 (1), 284-294 (2024).
  20. Graybeal, A. J., et al. Smartphone derived anthropometrics: Agreement between a commercially available smartphone application and its parent application intended for use at point-of-care. Clinical Nutrition ESPEN. 59, 107-112 (2024).
  21. . Politecnico di Torino Available from: https://www.polito.it/sites/default/files/2023-05/Research%20Integrity%20POLITO_EN.pdf (2024)
  22. Sobhiyeh, S., et al. Hole filling in 3D scans for digital anthropometric applications. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2019, 2752-2757 (2019).
  23. Mifflin, M. D., et al. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 51 (2), 241-247 (1990).
  24. Krakauer, N. Y., Krakauer, J. C. A new body shape index predicts mortality hazard independently of body mass index. PLoS One. 7 (7), e39504 (2012).
  25. Katch, F. I., McArdle, W. D. Validity of body composition prediction equations for college men and women. Am J Clin Nutr. 28 (2), 105-109 (1975).
  26. Harty, P. S., et al. Novel body fat estimation using machine learning and 3-dimensional optical imaging. Eur J Clin Nutr. 74 (5), 842-845 (2020).
  27. MCCarthy, C., et al. Smartphone prediction of skeletal muscle mass: model development and validation in adults. Am J Clin Nutr. 117 (4), 794-801 (2023).
  28. Loper, M., Mahmood, N., Romero, J., Pons-Moll, G., Black, M. J. SMPL: A skinned multi-person linear model. ACM Trans Graph. 34, 248 (2015).
  29. Sobhiyeh, S., et al. Digital anthropometry for body circumference measurements: Toward the development of universal three-dimensional optical system analysis software. Obes Sci Pract. 7 (1), 35-44 (2020).
  30. Sobhiyeh, S., et al. Digital anthropometric volumes: Toward the development and validation of a universal software. Med Phys. 48 (7), 3654-3664 (2021).
  31. Dechenaud, M. E., Kennedy, S., Sobhiyeh, S., Shepherd, J., Heymsfield, S. B. Total body and regional surface area: Quantification with low-cost three-dimensional optical imaging systems. Am J Phys Anthropol. 175 (4), 865-875 (2021).
  32. Wong, M. C., et al. A pose-independent method for accurate and precise body composition from 3D optical scans. Obesity (Silver Spring). 29 (11), 1835-1847 (2021).
  33. Tian, I. Y., et al. A device-agnostic shape model for automated body composition estimates from 3D optical scans. Med Phys. 49 (10), 6395-6409 (2022).
  34. Tian, I. Y., et al. Automated body composition estimation from device-agnostic 3D optical scans in pediatric populations. Clin Nutr. 42 (9), 1619-1630 (2023).
  35. Wells, J. C. K. Three-dimensional optical scanning for clinical body shape assessment comes of age. Am J Clin Nutr. 110 (6), 1272-1274 (2019).
  36. Ng, B. K., et al. Detailed 3-dimensional body shape features predict body composition, blood metabolites, and functional strength: the Shape Up! studies. Am J Clin Nutr. 110 (6), 1316-1326 (2019).
  37. Wong, M. C., et al. Monitoring body composition change for intervention studies with advancing 3D optical imaging technology in comparison to dual-energy X-ray absorptiometry. Am J Clin Nutr. 117 (4), 802-813 (2023).
  38. Wong, M. C., et al. Children and adolescents' anthropometrics body composition from 3-D optical surface scans. Obesity (Silver Spring). 27 (11), 1738-1749 (2019).
  39. Morse, S., et al. Machine learning prediction of combat basic training injury from 3D body shape images. PLoS One. 15 (6), e0235017 (2020).
  40. Harty, P. S., et al. Military body composition standards and physical performance: historical perspectives and future directions. J Strength Cond Res. 36 (12), 3551-3561 (2022).
  41. Keith, D. S., et al. Anthropometric predictors of conventional deadlift kinematics and kinetics: a preliminary study. Int J Exerc Sci. 16 (1), 429-447 (2023).
  42. Smith, M., et al. Body shape and performance on the US Army Combat Fitness Test: Insights from a 3D body image scanner. PLoS One. 18 (5), e0283566 (2023).
  43. Hart, N. H., Nimphius, S., Spiteri, T., Newton, R. U. Leg strength and lean mass symmetry influences kicking performance in Australian football. J Sports Sci Med. 13 (1), 157-165 (2014).
  44. Ardern, C. L., et al. Consensus statement on return to sport from the First World Congress in Sports Physical Therapy, Bern. Br J Sports Med. 50 (14), 853-864 (2016).
  45. Bennett, J. P., et al. Three-dimensional optical body shape and features improve prediction of metabolic disease risk in a diverse sample of adults. Obesity (Silver Spring). 30 (8), 1589-1598 (2022).
  46. Heymsfield, S. B., Shapses, S. A. Guidance on energy and macronutrients across the life span. N Engl J Med. 390 (14), 1299-1310 (2024).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved