Científicos de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona y de la Universidad de Washington han desarrollado un sistema que reconstruye rostros en 3D a partir de fotografías 2D para ayudar a detectar síndromes genéticos en niños.

Cada año nacen más de un millón de niños con una enfermedad genética. Aunque aproximadamente la mitad de estos síndromes presentan dismorfología facial, las características faciales anormales a menudo son sutiles al nacer y su identificación por parte de los pediatras puede ser difícil.

En la actualidad, el análisis facial de niños a partir de fotografías es una técnica que permite identificar precozmente síndromes genéticos. Sin embargo, las imágenes pueden presentar algunos problemas de calibración y de iluminación. Aunque la fotografía en 3D supera algunos de estos problemas, los escáneres en 3D para la cuantificación de la dismorfología craneofacial en niños son caros y no suelen estar al alcance de los centros sanitarios.

Ahora, un equipo científico de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona y de la Universidad de Washington han presentado en la revista Computer Science un nuevo método de optimización del análisis facial que permite detectar síndromes genéticos en niños con alta sensibilidad y especificidad.

El estudio describe el nuevo método de optimización para hacer reconstrucciones faciales en 3D de la forma de la cara infantil a partir de fotografías en 2D no calibradas mediante un nuevo modelo estadístico.

El nuevo método, para cada fotografía en 2D, estima la posición de la cámara mediante un modelo estadístico y un conjunto de datos faciales 2D y luego calcula la posición de la cámara y los parámetros del modelo estadístico minimizando la distancia entre la proyección estimada de la cara en 3D en el plano de imagen de cada cámara y la geometría de la cara en 2D observada.

El método de reconstrucción de la cara en fotografías 3D se ha evaluado en 54 niños (rango de edad de 0 a 3 años). Nuestro clasificador ha detectado síndromes genéticos en las caras 3D reconstruidas a partir de fotografías en 2D con una sensibilidad del 100 % y una especificidad del 92,11 %», explican los autores en su artículo.

Fuente: ABC enfermedades.