Tesis doctoral

@phdthesis{Navarro2021Algoritmos,

title = {Algoritmos de alta eficiencia para el fenotipado autom\'{a}tico: aplicaciones en reconstrucci\'{o}n morfom\'{e}trica 3D, medicina, y ciencia forense},

author = {Pablo Navarro},

url = {https://ria.utn.edu.ar/items/c2927099-abc1-4d15-96e9-69c9f6969c21},

year  = {2021},

date = {2021-09-01},

address = {Buenos Aires, Argentina},

school = {Universidad Tecnol\'{o}gica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires},

abstract = {El uso de esc\'{a}neres 3D para capturar informaci\'{o}n sobre la forma del cuerpo humano est\'{a} creciendo r\'{a}pidamente y no solo se limita a estudios ergon\'{o}micos o de dise\~{n}o, sino que tambi\'{e}n resulta de inter\'{e}s para aplicaciones relacionadas con la salud. Para ello, contar con herramientas que nos permitan obtener autom\'{a}ticamente representaciones de caracter\'{i}sticas relevantes es un paso crucial. \'{E}stas representan una caracter\'{i}stica esencial durante la medici\'{o}n e interpretaci\'{o}n de los datos, tanto para realizar diversos an\'{a}lisis (por ejemplo el somatotipo o estudio de porcentaje y distribuci\'{o}n del tejido adiposo), como para el diagn\'{o}stico apropiado de condiciones m\'{e}dicas (evaluaci\'{o}n del sobrepeso, detecci\'{o}n de malformaciones, etc.). La presente tesis se centra en el estudio de la forma corporal, y c\'{o}mo utilizando t\'{e}cnicas de Machine Learning y Deep Learning, se pueden encontrar de manera autom\'{a}tica mejores representaciones geom\'{e}tricas a fenotipos estudiados en el campo de la antropolog\'{i}a. Se presenta el desarrollo y validaci\'{o}n de distintos tipos de descriptores junto con el procesamiento para extraerlos y utilizarlos en la pr\'{a}ctica. Los resultados indican que los indicadores de forma no s\'{o}lo predicen bien los marcadores cl\'{a}sicos, sino que permiten la aplicaci\'{o}n de m\'{a}s indicadores que reflejan con mayor precisi\'{o}n el fenotipo en estudio.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {phdthesis}

}