Una investigadora de esta casa obtuvo el primer premio en un concurso latinoamericano de tesis de doctorado en el Congreso Latinoamericano de Informática (CLEI). Sus resultados tienen aplicaciones en campos tan diversos como la medicina, la moda, la antropología y la ciencia forense. Es la primera mujer en obtener dicho galardón.
Magda Alexandra Trujillo Giménez es la autora de la tesis “Reconstrucción antropométrica 3D de bajo costo basada en procesamiento de imágenes y deep learning“. “El nombre es un poco largo, pero describe bastante el objetivo de la tesis”, explica la autora. “La morfología del cuerpo humano ha sido objeto de estudio en diversas disciplinas, incluyendo la antropología biológica, la medicina, el diseño de indumentaria y la ciencia forense. Tradicionalmente, la cuantificación de la forma corporal se hizo mediante métodos manuales o dispositivos especializados, que, aunque son precisos, a menudo son costosos y poco accesibles para el público general, incluyendo grupos de investigación. En este contexto, la necesidad de desarrollar métodos innovadores y accesibles para la reconstrucción tridimensional se ha vuelto cada vez más demandado y representa un significativo potencial” explica en su investigación. El resultado es un desarrollo tecnológico de uso sencillo, no invasivo, que requiere mínima supervisión, y que permite obtener mediciones registrables de alta calidad, así como el acopio masivo de datos en formato digital, y su integración con otras bases de datos,
“A pesar del avance tecnológico en dispositivos móviles, como teléfonos celulares y tabletas, la integración de métodos precisos y eficientes para la captura y análisis de datos antropométricos 3D sigue siendo un desafío considerable. La precisión y la accesibilidad de estos métodos podrían cambiar la forma en que se entiende y se cuantifica la morfología humana, permitiendo aplicaciones prácticas en contextos clínicos, industriales y académicos. La presente tesis se centra en la investigación y desarrollo de métodos y algoritmos para la reconstrucción antropométrica 3D utilizando dispositivos móviles, como teléfonos celulares y tabletas”, justifica.
La tesis también aborda la necesidad de explorar algoritmos avanzados que permitan la automatización completa de la reconstrucción 3D y su integración con análisis de datos antropométricos correlacionados con variables de salud y hábitos alimentarios. “La colaboración con diferentes grupos de investigación y la aplicación de la antropometría 3D en investigaciones específicas se consideran esenciales para extender el impacto de este trabajo y asegurar su relevancia práctica y científica”, agrega.
Tal como detalla la autora, el proceso técnico se desarrolla en varias etapas clave. Inicialmente, se utiliza un modelo de segmentación de imágenes avanzado para identificar y delimitar cuerpos humanos en fotos o videos. Luego, la tecnología emplea fotogrametría—la extracción de mediciones a partir de fotografías—para crear una “nube de puntos” tridimensional a partir de estos videos segmentados. Posteriormente, se aplica Deep Learning (Aprendizaje Profundo) para convertir y refinar estas nubes de puntos en mallas 3D de alta calidad, que son esenciales para el análisis detallado de la morfología humana.
“En el transcurso de esta tesis se ha logrado un avance significativo en la reconstrucción antropométrica 3D y su análisis morfométrico a través del uso de dispositivos móviles. Se ha desarrollado un modelo de segmentación de imágenes que ha demostrado ser altamente eficiente en la clasificación precisa de la figura humana en entornos complejos, al tiempo que se ha extendido su aplicación a la segmentación de instancias para identificar y delinear siluetas corporales individuales con una alta precisión”, explica Trujillo.
“Este estudio no solo presenta las herramientas, sino que también valida rigurosamente los métodos en diversas poblaciones, asegurando su aplicabilidad generalizada y credibilidad científica”, remarca. Actualmente, la investigación continúa hacia la automatización completa de la reconstrucción 3D y explorando la correlación de estos datos antropométricos detallados con otras variables de interés, como factores de salud y hábitos alimentarios. En síntesis, según la autora, “la tesis marca un hito en la comprensión de la forma corporal, abriendo puertas a investigaciones clínicas y colaboraciones internacionales que prometen enriquecer nuestro conocimiento sobre la salud humana”.
Sobre el premio
El citado galardón fue entregado en el XI Concurso Latinoamericano de Tesis de Doctorado (CLTD) del Congreso Latinoamericano de Informática (CLEI) realizado en octubre en Chile. “El concurso lo que hace es evaluar tesis de doctorado en informática, computación y áreas afines. El reconocimiento daba lugar al uso y el desarrollo de diferentes modelos, algunos basados en la famosa inteligencia artificial, que yo prefiero llamarle modelos de aprendizaje, que utilicé para este desarrollo. Y la verdad que sí, es un honor y agradecida con la Universidad Nacional del Sur, como con el CONICET, porque yo no habría podido hacer el doctorado si no fuera por la beca doctoral que me otorgó el CONICET”, contó entrevistada por Radio Universidad.
La investigadora no ocultó sus sorpresa por saber que se trató de la primera mujer en recibir este premio: “La verdad me quedé muy sorprendida porque en estos tiempos ser la primera en algo, me imaginé como que ya habíamos pasado esa etapa y evidentemente no. Así que bueno, eso le da otro valor al reconocimiento”.
La tesis se realizó en el Laboratorio de Ciencias de la Imágenes bajo la dirección del doctor Claudio Delrieux, y la codirección del doctor Rolando González-José, director del Grupo de Investigación en Biología Evolutiva Humana (IPCSH-CENPAT), quien con su equipo de trabajo tiene líneas de investigación que tienen que ver con poblaciones humanas, con salud y con obesidad y sobrepeso.
