Arquitectura del método propuesto para la reconstrucción facial 3-D e identificación de la dismorfología facial asociada a síndromes genéticos. Los puntos verdes y rojos denotan la correspondencia de características anatómicas entre fotografías en 2-D y el modelo estadístico de forma (SSM) de la cara. La clasificación utiliza tanto la geometría de la forma (ángulos y distancias) como las características de la textura (calculadas alrededor de las ubicaciones de los puntos amarillos). Crédito:Springer Nature Switzerland AG 2019.
Cada año, más de un millón de niños nacen con una enfermedad genética. Aunque aproximadamente la mitad de los síndromes genéticos presentan dismorfología facial, Los rasgos faciales anormales suelen ser sutiles al nacer y su identificación por parte de los pediatras puede resultar un desafío. Los retrasos y errores en el diagnóstico tienen un impacto significativo en la mortalidad y morbilidad asociadas a los síndromes genéticos. A modo de ejemplo, la precisión media en la detección de uno de los síndromes genéticos más estudiados, Síndrome de Down, por un pediatra capacitado es tan bajo como 64% en los EE. UU., por lo que los métodos para la detección temprana de síndromes genéticos se vuelven muy importantes.
Hoy dia, El análisis facial de niños a partir de fotografías es una técnica que permite la identificación temprana de síndromes genéticos. Sin embargo, las imágenes pueden sufrir problemas de calibración e iluminación. Aunque la fotografía en 3D resuelve algunos de estos problemas, Los escáneres 3-D para cuantificar la dismorfología craneofacial en niños son costosos y, a menudo, no están disponibles en todos los centros de salud. Un estudio reciente presenta un nuevo método para optimizar el análisis facial que permite reconstruir el rostro en 3-D a partir de fotografías en 2-D.
Araceli Morales, Gemma Piella y Federico Sukno, miembros del grupo de investigación SIMBIOsys y de las Tecnologías de Medios Cognitivos del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF, junto a investigadores de la Universidad de Washington (EE.UU.) son los autores de este trabajo publicado el 7 de octubre en la edición online de Notas de la clase en Ciencias de la Computación . El artículo describe el nuevo método de optimización para realizar reconstrucciones faciales en 3D de la forma de las caras de los niños a partir de fotografías en 2D sin calibrar utilizando un nuevo modelo estadístico.
Primero, para cada foto 2-D, el nuevo método estima la pose de la cámara utilizando un modelo estadístico y un conjunto de puntos de referencia faciales bidimensionales. En segundo lugar, el método calcula la pose de la cámara y los parámetros del modelo estadístico minimizando la distancia entre la proyección de la cara 3-D estimada en el plano de la imagen de cada cámara y la geometría de la cara 2-D observada.
"Utilizando caras tridimensionales reconstruidas, extraemos automáticamente un conjunto de descriptores geométricos y de apariencia tridimensionales y los usamos para entrenar un clasificador para identificar la dismorfología facial asociada con síndromes genéticos, "explica Araceli Morales, primera autora del artículo que está trabajando en esta investigación para su tesis doctoral que está siendo supervisada por Federico Sukno.
El método de reconstrucción facial en fotografías 3-D se evaluó en 54 sujetos (rango de edad 0-3 años), y "nuestro clasificador identificó síndromes genéticos en caras tridimensionales reconstruidas a partir de fotografías bidimensionales con una sensibilidad del 100% y una especificidad del 92,11%, "explican los autores en su artículo.
