• Home
  • Química
  • Astronomia
  • Energia
  • Natureza
  • Biologia
  • Física
  • Eletrônicos
  • Um novo método de análise facial detecta síndromes genéticas com alta precisão e especificidade

    Arquitetura do método proposto para reconstrução facial 3-D e identificação de dismorfologia facial associada a síndromes genéticas. Os pontos verdes e vermelhos denotam a correspondência de características anatômicas entre as fotografias 2-D e o modelo estatístico de forma (SSM) do rosto. A classificação usa a geometria da forma (ângulos e distâncias) e as características da textura (calculadas em torno das localizações dos pontos amarelos). Crédito:Springer Nature Switzerland AG 2019.

    Cada ano, mais de um milhão de crianças nascem com uma doença genética. Embora cerca de metade das síndromes genéticas apresentem dismorfologia facial, as características faciais anormais são frequentemente sutis no nascimento e sua identificação por pediatras pode ser desafiadora. Atrasos e erros no diagnóstico têm um impacto significativo na mortalidade e morbidade associadas às síndromes genéticas. A título de exemplo, a acurácia média na detecção de uma das síndromes genéticas mais estudadas, Síndrome de Down, por um pediatra treinado é tão baixo quanto 64% nos EUA, e assim os métodos para a detecção precoce de síndromes genéticas tornam-se muito importantes.

    Hoje, a análise facial de crianças a partir de fotografias é uma técnica que permite a identificação precoce de síndromes genéticas. Contudo, as imagens podem sofrer problemas de calibração e iluminação. Embora a fotografia 3-D supere alguns desses problemas, Scanners 3-D para quantificar a dismorfologia craniofacial em crianças são caros e muitas vezes não estão disponíveis em todos os centros de saúde. Um estudo recente apresenta um novo método para otimizar a análise facial que permite reconstruir o rosto em 3-D a partir de fotografias 2-D.

    Araceli Morales, Gemma Piella e Federico Sukno, membros do grupo de pesquisa SIMBIOsys e do Cognitive Media Technologies do Departamento de Tecnologias de Informação e Comunicação (DTIC) da UPF, juntamente com investigadores da University of Washington (EUA) são os autores deste trabalho publicado a 7 de Outubro na edição online da Notas de aula em ciência da computação . O artigo descreve o novo método de otimização para realizar reconstruções faciais em 3-D do formato dos rostos das crianças a partir de fotografias 2-D não calibradas usando um novo modelo estatístico.

    Primeiro, para cada foto 2-D, o novo método estima a pose da câmera usando um modelo estatístico e um conjunto de pontos de referência faciais 2-D. Em segundo lugar, o método calcula a pose da câmera e os parâmetros do modelo estatístico, minimizando a distância entre a projeção da face 3-D estimada no plano da imagem de cada câmera e a geometria da face 2-D observada.

    "Usando faces 3D reconstruídas, extraímos automaticamente um conjunto de descritores geométricos e de aparência 3D e os usamos para treinar um classificador para identificar dismorfologia facial associada a síndromes genéticas, "explica Araceli Morales, primeira autora do artigo que está trabalhando nesta pesquisa para sua tese de doutorado que está sendo orientada por Federico Sukno.

    O método de reconstrução facial em fotografias 3-D foi avaliado em 54 indivíduos (faixa etária de 0 a 3 anos), e "nosso classificador identificou síndromes genéticas em faces 3-D reconstruídas a partir de fotografias 2-D com 100% de sensibilidade e especificidade de 92,11%, "os autores explicam em seu artigo.


    © Ciência https://pt.scienceaq.com