論文の概要: New Advances in Body Composition Assessment with ShapedNet: A Single
Image Deep Regression Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09709v1
- Date: Sun, 15 Oct 2023 02:30:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 18:41:50.520858
- Title: New Advances in Body Composition Assessment with ShapedNet: A Single
Image Deep Regression Approach
- Title（参考訳）: シェードネットを用いた体組成評価の新展開:単一画像深部回帰法
- Authors: Navar Medeiros M. Nascimento, Pedro Cavalcante de Sousa Junior, Pedro
Yuri Rodrigues Nunes, Suane Pires Pinheiro da Silva, Luiz Lannes Loureiro,
Victor Zaban Bittencourt, Valden Luis Matos Capistrano Junior, Pedro Pedrosa
Rebou\c{c}as Filho
- Abstract要約: そこで本研究では,身体組成評価を向上するためのShapedNetと呼ばれる新しい手法を提案する。
ディープニューラルネットワークを用いて、BFP(Body Fat Percentage)を推定し、個人識別を行い、1枚の写真を用いて局所化を可能にする。
ShapedNetの精度は、ゴールド標準法であるDual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA)と比較して総合的に検証され、1273人の健康な成人が年齢、性別、BFPレベルにまたがっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We introduce a novel technique called ShapedNet to enhance body composition
assessment. This method employs a deep neural network capable of estimating
Body Fat Percentage (BFP), performing individual identification, and enabling
localization using a single photograph. The accuracy of ShapedNet is validated
through comprehensive comparisons against the gold standard method, Dual-Energy
X-ray Absorptiometry (DXA), utilizing 1273 healthy adults spanning various
ages, sexes, and BFP levels. The results demonstrate that ShapedNet outperforms
in 19.5% state of the art computer vision-based approaches for body fat
estimation, achieving a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 4.91% and Mean
Absolute Error (MAE) of 1.42. The study evaluates both gender-based and
Gender-neutral approaches, with the latter showcasing superior performance. The
method estimates BFP with 95% confidence within an error margin of 4.01% to
5.81%. This research advances multi-task learning and body composition
assessment theory through ShapedNet.
- Abstract（参考訳）: 体組成評価を向上させる新しい手法であるシェードネットを提案する。
この方法は、体脂肪率(bfp)を推定し、個人識別を行い、単一の写真を用いたローカライズを可能にするディープニューラルネットワークを用いる。
ShapedNetの精度は、ゴールド標準法であるDual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA)と比較して総合的に検証され、1273人の健康な成人が年齢、性別、BFPレベルにまたがっている。
その結果,ShapedNetは体脂肪推定の19.5%で優れており,平均絶対誤差(MAPE)は4.91%,平均絶対誤差(MAE)は1.42。
この研究は、性別に基づくアプローチと性中立アプローチの両方を評価し、後者の方が優れたパフォーマンスを示している。
誤差マージンの95%信頼度は4.01%から5.81%と推定される。
本研究では,ShapedNetによるマルチタスク学習と身体構成評価理論を進歩させる。
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