Se muestra el desarrollo de una aplicaci ón para la detección y adquisicióon autom ática de landmarks y semilandmarks pertenecientes al ojo, en particular los p árpados en un espacio bidimensional. En fases ulteriores de este trabajo se continuar a con otra informaci ón fenot  ípica cuantitativa como el color de ojos y otros rasgos faciales.
Con Popeye se plantea mejorar el relevamiento de información fenotí  pica externa destinada tanto a estudios de Genéetica Cuantitativa que buscan identifi car marcadores gen éticos involucrados en la expresi ón de dichos fenotipos, como a alimentar bases de datos masivas empleadas en protocolos de fenotipado forense por ADN (DNA forensic phenotyping), una t écnica que busca predecir valores de determinados fenotipos para un individuo a partir de una muestra de su ADN.Eje: Workshop Computación gráfica, imágenes y visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cintas, Celia

Delrieux, Claudio

González-José, Rolando

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Posicionamiento Automa´tico deLandmarks Anato´micos en OjosCintas Celia1, Delrieux Claudio2 , Gonzalez-Jose´ Rolando31UNPSJB - Facultad de Ingenier´ıa.2UNS - Departamento de Ingenier´ıa Ele´ctrica y Computadoras. - IIIE - CONICET.3Centro Nacional Patago´nico-CONICET.ResumenSe muestra el desarrollo de una aplicacio´n para la deteccio´n y adquisi-cio´n automa´tica de landmarks y semilandmarks pertenecientes al ojo, enparticular los pa´rpados en un espacio bidimensional. En fases ulterioresde este trabajo se continuara´ con otra informacio´n fenot´ıpica cuantitativacomo el color de ojos y otros rasgos faciales.Con Popeye se plantea mejorar el relevamiento de informacio´n fenot´ıpicaexterna destinada tanto a estudios de Gene´tica Cuantitativa que buscanidentificar marcadores gene´ticos involucrados en la expresio´n de dichos fe-notipos, como a alimentar bases de datos masivas empleadas en protocolosde fenotipado forense por ADN (DNA forensic phenotyping), una te´cnicaque busca predecir valores de determinados fenotipos para un individuo apartir de una muestra de su ADN.Palabras Clave: Procesamiento de Ima´genes, Fenotipos, Landmarks,Gene´tica Forense, Antropolog´ıa Biolo´gica, Inteligencia Artificial.1. Introduccio´nLa Morfometr´ıa Geome´trica plantea una metodolog´ıa para el ana´lisis cuan-titativo de la forma de los objetos, espec´ıficamente de los organismos biolo´gicosen general [Zelditch 2004], [Mitteroecker 2009] y en humanos en particular[Slice 2005]. Por dicha razo´n sus aplicaciones principales se encuentran en elana´lisis del registro fo´sil, el estudio de los cambios alome´tricos [Linde 2009],ontogene´ticos [Vidarsdottir 2002], heterocro´nicos [Lieberman1 2007], la bio-meca´nica [Lieberman 2004], [Paschetta 2010], la evaluacio´n de alteraciones en eldesarrollo [Klingenberg 2002], los estudios filogene´ticos [Gonzalez-Jose 2008a],[Perez 2011], y las comparaciones de variacio´n intra e interpoblacional en el con-texto histo´rico [Gonzalez-Jose 2008a], [Perez 2011], por citar algunos ejemplos.La obtencio´n de coordenadas de landmark en 2D y 3D, sin embargo, esta´ enun estado ma´s incipiente, por las dificultades te´cnicas, econo´micas y operativasque se presentan: debe contarse con dispositivos caros, o no-porta´tiles, capacesde tomar puntos en 3D sobre los objetos bajo estudio, y el proceso de land-marking (emplazamiento de puntos anato´micos sobre ima´genes en 2D o 3D delorganismo/estructura bajo estudio) suele ser hecho “a mano” por operadoresentrenados. Una de las posibles soluciones a este problema radica en obtenercoordenadas de landmarks 3D a partir del uso de varias tomas fotogra´ficas condiferentes a´ngulos que, mediante un ajuste fotograme´trico, permitan derivar lasubicaciones en 3D de landmarks redundantes (fiduciarios) observados en ma´s deuna toma 2D. Dicho procedimiento es laborioso, requiere te´cnicas fotograme´tri-cas complejas, y esta´ sujeto a errores intra observador e inter toma fotogra´fica.Como ya se menciono´, estas te´cnicas no esta´n implementadas para emplazarlandmarks sobre la estructura de intere´s, por lo que su uso en principio no esadecuado para la morfometr´ıa geome´trica de organismos biolo´gicos. Sin embar-go, es posible extender la teor´ıa y el uso de estos me´todos para obtener un modeloque se ajuste a las exigencias metodolo´gicas de la morfometr´ıa geome´trica. Porun lado, se pueden adaptar y refinar los me´todos de deteccio´n automa´tica delandmarks, y por otro, definir un modelo de Splines que tome a los landmarkscomo puntos interpolantes [Gunz 2005], [He 2004].De esta manera, es posible realizar una reconstruccio´n 3D completa del organis-mo a partir de los landmarks (puntuales) y caracter´ısticos tensoriales asociadosa dichos puntos. Finalmente, los landmarks de cada organismo pueden sumer-girse dentro de un espacio auxiliar utilizando Free Form Deformation, con locual ser´ıa posible parametrizar cada tupla de landmarks como una instancia deun mismo objeto gene´rico bajo diferentes deformaciones. [Hirota 2004]En este trabajo presentamos una aplicacio´n para la deteccio´n y adquisicio´n au-toma´tica de landmarks pertenecientes al ojo, en particular los pa´rpados en unespacio bidimensional, como un paso previo necesario al desarrollo en 3D ci-tado ma´s arriba, y como un desarrollo tendiente a mejorar el relevamiento deinformacio´n fenot´ıpica externa para su uso en Gene´tica Cuantitativa y Forense.2. Fundamentos Ba´sicos para Obtencio´n de Land-marks Anato´micosLa Morfometr´ıa Geome´trica es un conjunto de me´todos destinados a la ad-quisicio´n, procesamiento y ana´lisis de formas de manera tal que, durante el pro-ceso, siempre se preserve toda la informacio´n geome´trica que acontece durantelos cambios de taman˜o y de forma. Definida como la unio´n entre la biolog´ıa yla geometr´ıa, se ha convertido en una herramienta fundamental para el estudiode estructuras fenot´ıpicas.Su principal innovacio´n teo´rica radica en un cambio rotundo en la aproximacio´nal taman˜o y la forma de las estructuras bajo estudio. En lugar de enfocarseen el ana´lisis multivariante de un conjunto de medidas lineales entre puntosmorfome´tricos, la Morfometr´ıa Geome´trica propone estudiar los cambios en eltaman˜o y la forma a partir del desplazamiento en el plano (2D) o en el espacio(3D) de un conjunto de puntos morfome´tricos o landmarks. La relacio´n espacialen dos o tres dimensiones de estos landmarks siempre se conserva a lo largo detodo el ana´lisis, lo que permite reconstruir con tanta precisio´n como se desee laforma y el taman˜o del espe´cimen estudiado [Zelditch 2004].Desde comienzos de los an˜os ’90 se ha desarrollado un conjunto de me´todosanal´ıticos y gra´ficos que permiten observar estos cambios espaciales desde unao´ptica estad´ıstica, un paso fundamental en el desarrollo de un me´todo biolo´gico[Zelditch 2004].Para entender los fundamentos de la Morfometr´ıa Geome´trica es necesario te-ner en cuenta conceptos tales como: landmarks, contornos/outlines y forma ytaman˜o. Al estar enfocados en las propiedades geome´tricas podemos dejar delado propiedades tales como el color y la textura. Los me´todos de Morfometr´ıaGeome´trica cuantifican la forma (shape) de cada espe´cimen de acuerdo a laubicacio´n en el espacio de un conjunto de landmarks o puntos que son homo´lo-gos entre individuos. Luego, el taman˜o y la forma son separados a trave´s dela superposicio´n de ProcrustesI de los landmarks, que traslada dichos puntosa un origen de coordenadas comu´n, los escala a un taman˜o en comu´n, y losrota hasta minimizar la suma de cuadrados de las distancias entre s´ı. As´ı, lasuperposicio´n de Procrustes permite cuantificar la forma como una desviacio´nmultidimensional de los landmarks de un espe´cimen de una configuracio´n dereferencia (usualmente, el promedio de todas las configuraciones de la muestra).Siendo posible definir varias clases de variables a utilizar, sera´ necesario seleccio-nar algunas dependiendo de las necesidades a la hora de especificar los puntos ainvestigar. Espec´ıficamente para nuestro desarrollo utilizamos: distancias, con-tornos y landmarks.LandmarksUn landmark es un punto en un espacio 2D o 3D que corresponde a la posi-cio´n de un rasgo en particular en un objeto de intere´s. [Bookstein 1991] Loslandmarks ideales cumplen los siguientes requisitos:1. Proveen una adecuada cobertura morfolo´gica.2. Pueden ser identificados repetidamente y con precisio´n.3. Deben ubicarse en el mismo plano.Podemos clasificar a los landmarks en tres clases:1. Tipo I, son puntos cuya supuesta homolog´ıa de un individuo a otro esrespaldada por una significacio´n biolo´gica.2. Tipo II, son puntos matema´ticos cuya supuesta homolog´ıa de un indivi-duo a otro es respaldada u´nicamente por la geometr´ıa y no por evidenciaanato´mica.I El ana´lisis de Procrustes consiste en aplicar una transformacio´n euclidiana que conservala forma del objeto, para eliminar las diferencias de traslacio´n, rotacio´n y escala entre ellas ypoder as´ı llevarlas a un punto esta´ndar para poder ser trabajadas. [Goodall 1991]Figura 1: Landmarks de tipo I, imagen obtenida de [Richtsmeier 2002]Figura 2: Landmarks de tipo II3. Tipo III o semilandmarks, se refieren a puntos localizados en cualquierlugar a lo largo de un contorno o entre dos landmarks de tipo I o II.Figura 3: Landmarks de tipo IIIOutlinesCuando trabajamos con contornos (outlines) la forma se captura por mediode las coordenadas de la secuencia de puntos que definen el contorno. Estoscontornos pueden ser cerrados o abiertos, es decir que el comienzo y el fin deun contorno se encuentran o no. Para obtener el contorno de un objeto tenemosvarios me´todos:1. Ana´lisis de Fourier, Se analiza la contribucio´n de los coeficientes de unafuncio´n trigonome´trica que reproduzca lo ma´s exactamente posible unadeterminada curva. [Gonzalez 2011].2. Curvas polinomiales, una ecuacio´n polino´mica de grado n ajustara´ a n+1restricciones, estas restricciones pueden ser puntos, a´ngulos o una curva-tura.3. Ana´lisis eigenshape.3. Popeye: la aplicacio´nPopeye es parte de un conglomerado de mo´dulos para la toma de landmarksy semilandmarks en forma automatizada de distintos fenotipos faciales. Actual-mente so´lo nos encontramos trabajando sobre el parpado y ojos. Otros fenotiposfaciales sera´n contornos internos del pabello´n auditivo, la forma de la nariz envistas frontal y lateral, etc. Las ima´genes que Popeye recibe cuentan con uncierto protocolo a la hora de la obtencio´n para asegurar que para e´ste y futurosmo´dulos la informacio´n que deseamos obtener este´ disponible y estandarizada.A continuacio´n mostramos el pipe de procesamiento implementado en Popeyeque puede observarse en la figura 4. Los pasos brevemente explicados, son lossiguientes:Deteccio´n de Rostros Para llevar a cabo la deteccio´n se ha utilizado el algo-ritmo de [Viola & Jones 2003], que dispone OpenCV. En este caso utiliza-mos el clasificador haarcascade realizado por Rainer Lienhart (Intel) quenos permite encontrar caras que esta´n en la imagen de manera frontal.Divisio´n de Rostro So´lo preservamos la parte superior del rostro para reducirde forma preliminar falsos positivos a la hora de buscar ojos.Deteccio´n de Ojos En esta deteccio´n se ha utilizado nuevamente el algoritmode [Viola & Jones 2003]. En este caso utilizamos el clasificador haarcas-cade realizado por Shameem Hameed (Intel) que nos permite encontrarojos con un muy buen nivel de acierto.Validacio´n En esta fase del proceso nos aseguramos que lo encontrado seaun ojo, aunque el algoritmo utilizado para encontrarlo y la toma de so´louna parte del rostro nos aseguran disminuir casi en su totalidad los falsosresultados.Binarizacio´n La binarizacio´n se maneja con un umbral adaptativo ya quedependiendo del color de piel (cercano al ojo) o existencia de ojeras debeincrementarse o reducirse el H.Clausura Morfolo´gica Realizamos esta operacio´n morfolo´gica para eliminardetalles restantes innecesarios.Marcado de Landmarks Anato´micos Marcamos en la imagen y almacena-mos los puntos en donde encontramos estos landmarks; estos landmarksen cuestio´n son exocantion (h0), endocantion (h1), palpebral superior (v0)y palpebral inferior (v1) los cuales pueden observarse en la parte inferiorde la figura 4.Obtencio´n de pa´rpados Y para el almacenamiento del pa´rpado se utiliza unchain codeII.Tanto la deteccio´n de rostros como de ojos se encarga de encontrar regionesrectangulares en la imagen de entrada que tienen una gran probabilidad decontener los objetos (caras y ojos) para los que el clasificador ha sido entre-nado, devolviendo estas regiones como una secuencia de recta´ngulos a su vezescanea la imagen varias veces en diferentes escalas aplicando algoritmos deheur´ıstica para reducir el nu´mero de regiones analizadas. Toda la estructura deFigura 4: Pipe de PDI implementado en Popeye.la implementacio´n respeta la forma de un agente inteligente, aislando la lo´gicadel elemento a evaluar, por lo que podemos usar la misma estructura para losproximos landmarks so´lo cambiando el objeto a identificar.4. Uso de PopeyeLos valores resultado de la extraccio´n de landmarks con Popeye, como sepuede ver su GUI en la figura 5, ayudara´n a acelerar el obtencio´n de estad´ısti-cas de estos puntos en muestras grandes de personas, dado que este trabajosuele hacerse de forma manual. Al ser configurable la forma de salida de loslandmarks en un archivo persistente puede ser utilizado para diferentes tipos deestad´ısticas, que pueden ser dependientes de su morfolog´ıa, simetr´ıa, etc.IIEste me´todo de codificacio´n es particularmente efectivo para ima´genes consistentes en unnu´mero razonablemente alto de componentes conectados.Ejemplos de chain codes populares son: Freeman Chain Code of Eight Directions1 (FCCE),Vertex Chain Code2 (VCC), Three OrThogonal symbol chain code3 (3OT) and DirectionalFreeman Chain Code of Eight Directions4 (DFCCE).La utilizacio´n de Popeye esta´ pensada principalmente para la investigacio´n an-tropolo´gica biolo´gica pero puede derivarse en campos como es el forense o de-terminacio´n de expresiones faciales (junto con otros landmarks faciales).Figura 5: GUI de Popeye.5. Resultados y Trabajo FuturoEl trabajo desarrollado hasta el momento no so´lo ha logrado una propuestade automatizacio´n de landmarks para recolectar datos de ima´genes sin la nece-sidad de la constante supervisio´n por parte del individuo. Aunque todav´ıa faltaabstraer muchos otros componentes, nos encontramos definiendo un esquema dedesarrollo y mu´ltiples herramientas reutilizables para la ubicacio´n de distintoslandmarks.Las pruebas preliminares fueron realizadas con un conjunto de 30 ima´genes ycomo parte de los resultados de la aplicacio´n se muestra la figura 6.Figura 6: Resultados de Popeye.Como se puede observar en estas muestras todav´ıa se esta´ trabajando en lainteligencia del adaptador de umbrales que permitira´ obtener un error muchomenor que el actual, para esto se esta refactorizando el umbral adaptativo im-plementando ma´quinas de soporte vectorial para clasificar colores como puedeverse en [Quinlan 2004].Las corridas realizadas tienen en promedio 26,77 segundos de duracio´n, por loque se tienen en cuenta te´cnicas para reducir estos tiempos en la pro´xima ver-sio´n. Estos valores no son definitivos ya que pretendemos que Popeye trabajecon muestras de alrededor de las 2000 o 3000 ima´genes por procesamiento enlotes o en forma interactiva si la cantidad es menor.Referencias[Bookstein 1991] Bookstein FL. 1991. Morphometric tools for landmark data. Geo-metry and biology. New York: Cambridge University Press.[Gonzalez-Jose 2008a] Cladistic analysis of continuous modularized traits providesphylogenetic signals in Homo evolution. R. Gonza´lez-Jose´ and I. Escapa and W.A.Neves and R. Cuneo and H.M. Pucciarelli, 2008.[Gonza´lez BE] Gonza´lez BE Borrell LN, Choudhry S, Naqvi M, Tsai HJ, Rodriguez-Santana JR, Chapela R, Rogers SD, Mei R, Rodriguez-Cintron W, Arena JF,Kittles R, Perez-Stable EJ, Ziv E, y Risch N. 2005. Latino populations: a uniqueopportunity for the study of race, genetics, and social environment in epidemiolo-gical research. Am J Public Health 95:2161-2168.[Gonzalez 2011] Introduccio´n a la Morfometr´ıa Geome´trica (Apuntes de curso), Silvi-na Van der Molen, Rolando Gonza´lez.[Goodall 1991] Goodall CR. 1991. Procrustes methods in the statistical analysis ofshape (with discussion and rejoinder). J Roy Stat Soc Ser B 53:285-339.[Gunz 2005] Statistical and geometric reconstruction of hominid crania. Reconstruc-ting Australopithecine ontogeny. P. Gunz, 2005.[He 2004] Surface Reconstruction with Triangular B-splines. Ying He and Hong Qin.2004.[Hirota 2004] Fast Volume-Preserving Free Form Deformation Using Multi-Level Op-timization. Gentaro Hirota and Renee Maheshwari and Ming C. Lin, 2004.[Klingenberg 2002] Morphometrics and the role of the phenotype in studies of theevolution of developmental mechanisms. C.P. Klingenberg, 2002.[Lieberman1 2007] A geometric morphometric analysis of heterochrony in the craniumof chimpanzees and bonobos. D.E. Lieberman and J. Carlo and D.L Ponce and C.P.Zollikofer, 2007.[Lieberman 2004] Effects of food processing on masticatory strain and craniofacialgrowth in a retrognathic face. D.E. Lieberman and G.E Krovitz and F.W. Yatesand M. Devlin and M. St Claire, 2004.[Linde 2009] Inferring the nature of allometry from geometric data. K. Van Der Lindeand D. Houle, 2009.[Mitteroecker 2009] Advances in Geometric Morphometrics. P. Mitteroecker and P.Gunz, 2009.[Paschetta 2010] The influence of masticatory loading on craniofacial morphology: Atest case across technological transitions in the Ohio valley. C. Paschetta, 2010.[Perez 2011] Patterns of cranial shape diversification during the phylogenetic bran-ching process of New World monkeys (Primates: Platyrrhini). S.I. Pe´rez and J.KLACZKO and G. ROCATTI and S. F. DOS REIS, 2011.[Quinlan 2004] Michael J. Quinlan, Stephan K. Chalup and Richard H. MiddletonS-chool of Electrical Engineering & Computer Science The University of Newcastle,Callaghan 2308, Australia, 2004.[Richtsmeier 2002] Richtsmeier JT, Burke Deleon V, Lele SR. 2002. The promise ofGeometric Morphometrics. Yearbook of Physical Anthropology 45, 63-91.[Shriver 2009] Klimentidis YC, Miller GF, y Shriver MD. 2009. Genetic admixture,self-reported ethnicity, self-estimated admixture, and skin pigmentation amongHispanics and Native Americans. Am J Phys Anthropol 138:375-383.[Slice 2005] Modern Morphometrics in Physical Anthropology. E. Dennis Slice, 2005.[Vidarsdottir 2002] A geometric morphometric study of regional differences in theontogeny of the modern human facial skeleton. U.S Vidarsdo´ttir and P. O’Higginsand C. Stringer, 2002.[Viola & Jones 2003] Fast Multi-view Face Detection, Agosto 2003.[Yvinec 2010] Mesh Generation through Delaunay Refinement 3D Meshes. MarietteYvinec, 2010.[Zelditch 2004] Geometric morphometric for biologists. M.L Zelditch and D.L Swi-derski, 2004.

Posicionamiento automático de landmarks anatómicos en ojos

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Posicionamiento Automa´tico de
Landmarks Anato´micos en Ojos
Cintas Celia1, Delrieux Claudio2 , Gonzalez-Jose´ Rolando3
1UNPSJB - Facultad de Ingenier´ıa.
2UNS - Departamento de Ingenier´ıa Ele´ctrica y Computadoras. - IIIE - CONICET.
3Centro Nacional Patago´nico-CONICET.
Resumen
Se muestra el desarrollo de una aplicacio´n para la deteccio´n y adquisi-
cio´n automa´tica de landmarks y semilandmarks pertenecientes al ojo, en
particular los pa´rpados en un espacio bidimensional. En fases ulteriores
de este trabajo se continuara´ con otra informacio´n fenot´ıpica cuantitativa
como el color de ojos y otros rasgos faciales.
Con Popeye se plantea mejorar el relevamiento de informacio´n fenot´ıpica
externa destinada tanto a estudios de Gene´tica Cuantitativa que buscan
identificar marcadores gene´ticos involucrados en la expresio´n de dichos fe-
notipos, como a alimentar bases de datos masivas empleadas en protocolos
de fenotipado forense por ADN (DNA forensic phenotyping), una te´cnica
que busca predecir valores de determinados fenotipos para un individuo a
partir de una muestra de su ADN.
Palabras Clave: Procesamiento de Ima´genes, Fenotipos, Landmarks,
Gene´tica Forense, Antropolog´ıa Biolo´gica, Inteligencia Artificial.
1. Introduccio´n
La Morfometr´ıa Geome´trica plantea una metodolog´ıa para el ana´lisis cuan-
titativo de la forma de los objetos, espec´ıficamente de los organismos biolo´gicos
en general [Zelditch 2004], [Mitteroecker 2009] y en humanos en particular
[Slice 2005]. Por dicha razo´n sus aplicaciones principales se encuentran en el
ana´lisis del registro fo´sil, el estudio de los cambios alome´tricos [Linde 2009],
ontogene´ticos [Vidarsdottir 2002], heterocro´nicos [Lieberman1 2007], la bio-
meca´nica [Lieberman 2004], [Paschetta 2010], la evaluacio´n de alteraciones en el
desarrollo [Klingenberg 2002], los estudios filogene´ticos [Gonzalez-Jose 2008a],
[Perez 2011], y las comparaciones de variacio´n intra e interpoblacional en el con-
texto histo´rico [Gonzalez-Jose 2008a], [Perez 2011], por citar algunos ejemplos.
La obtencio´n de coordenadas de landmark en 2D y 3D, sin embargo, esta´ en
un estado ma´s incipiente, por las dificultades te´cnicas, econo´micas y operativas
que se presentan: debe contarse con dispositivos caros, o no-porta´tiles, capaces
de tomar puntos en 3D sobre los objetos bajo estudio, y el proceso de land-
marking (emplazamiento de puntos anato´micos sobre ima´genes en 2D o 3D del
organismo/estructura bajo estudio) suele ser hecho “a mano” por operadores
entrenados. Una de las posibles soluciones a este problema radica en obtener
coordenadas de landmarks 3D a partir del uso de varias tomas fotogra´ficas con
diferentes a´ngulos que, mediante un ajuste fotograme´trico, permitan derivar las
ubicaciones en 3D de landmarks redundantes (fiduciarios) observados en ma´s de
una toma 2D. Dicho procedimiento es laborioso, requiere te´cnicas fotograme´tri-
cas complejas, y esta´ sujeto a errores intra observador e inter toma fotogra´fica.
Como ya se menciono´, estas te´cnicas no esta´n implementadas para emplazar
landmarks sobre la estructura de intere´s, por lo que su uso en principio no es
adecuado para la morfometr´ıa geome´trica de organismos biolo´gicos. Sin embar-
go, es posible extender la teor´ıa y el uso de estos me´todos para obtener un modelo
que se ajuste a las exigencias metodolo´gicas de la morfometr´ıa geome´trica. Por
un lado, se pueden adaptar y refinar los me´todos de deteccio´n automa´tica de
landmarks, y por otro, definir un modelo de Splines que tome a los landmarks
como puntos interpolantes [Gunz 2005], [He 2004].
De esta manera, es posible realizar una reconstruccio´n 3D completa del organis-
mo a partir de los landmarks (puntuales) y caracter´ısticos tensoriales asociados
a dichos puntos. Finalmente, los landmarks de cada organismo pueden sumer-
girse dentro de un espacio auxiliar utilizando Free Form Deformation, con lo
cual ser´ıa posible parametrizar cada tupla de landmarks como una instancia de
un mismo objeto gene´rico bajo diferentes deformaciones. [Hirota 2004]
En este trabajo presentamos una aplicacio´n para la deteccio´n y adquisicio´n au-
toma´tica de landmarks pertenecientes al ojo, en particular los pa´rpados en un
espacio bidimensional, como un paso previo necesario al desarrollo en 3D ci-
tado ma´s arriba, y como un desarrollo tendiente a mejorar el relevamiento de
informacio´n fenot´ıpica externa para su uso en Gene´tica Cuantitativa y Forense.
2. Fundamentos Ba´sicos para Obtencio´n de Land-
marks Anato´micos
La Morfometr´ıa Geome´trica es un conjunto de me´todos destinados a la ad-
quisicio´n, procesamiento y ana´lisis de formas de manera tal que, durante el pro-
ceso, siempre se preserve toda la informacio´n geome´trica que acontece durante
los cambios de taman˜o y de forma. Definida como la unio´n entre la biolog´ıa y
la geometr´ıa, se ha convertido en una herramienta fundamental para el estudio
de estructuras fenot´ıpicas.
Su principal innovacio´n teo´rica radica en un cambio rotundo en la aproximacio´n
al taman˜o y la forma de las estructuras bajo estudio. En lugar de enfocarse
en el ana´lisis multivariante de un conjunto de medidas lineales entre puntos
morfome´tricos, la Morfometr´ıa Geome´trica propone estudiar los cambios en el
taman˜o y la forma a partir del desplazamiento en el plano (2D) o en el espacio
(3D) de un conjunto de puntos morfome´tricos o landmarks. La relacio´n espacial
en dos o tres dimensiones de estos landmarks siempre se conserva a lo largo de
todo el ana´lisis, lo que permite reconstruir con tanta precisio´n como se desee la
forma y el taman˜o del espe´cimen estudiado [Zelditch 2004].
Desde comienzos de los an˜os ’90 se ha desarrollado un conjunto de me´todos
anal´ıticos y gra´ficos que permiten observar estos cambios espaciales desde una
o´ptica estad´ıstica, un paso fundamental en el desarrollo de un me´todo biolo´gico
[Zelditch 2004].
Para entender los fundamentos de la Morfometr´ıa Geome´trica es necesario te-
ner en cuenta conceptos tales como: landmarks, contornos/outlines y forma y
taman˜o. Al estar enfocados en las propiedades geome´tricas podemos dejar de
lado propiedades tales como el color y la textura. Los me´todos de Morfometr´ıa
Geome´trica cuantifican la forma (shape) de cada espe´cimen de acuerdo a la
ubicacio´n en el espacio de un conjunto de landmarks o puntos que son homo´lo-
gos entre individuos. Luego, el taman˜o y la forma son separados a trave´s de
la superposicio´n de ProcrustesI de los landmarks, que traslada dichos puntos
a un origen de coordenadas comu´n, los escala a un taman˜o en comu´n, y los
rota hasta minimizar la suma de cuadrados de las distancias entre s´ı. As´ı, la
superposicio´n de Procrustes permite cuantificar la forma como una desviacio´n
multidimensional de los landmarks de un espe´cimen de una configuracio´n de
referencia (usualmente, el promedio de todas las configuraciones de la muestra).
Siendo posible definir varias clases de variables a utilizar, sera´ necesario seleccio-
nar algunas dependiendo de las necesidades a la hora de especificar los puntos a
investigar. Espec´ıficamente para nuestro desarrollo utilizamos: distancias, con-
tornos y landmarks.
Landmarks
Un landmark es un punto en un espacio 2D o 3D que corresponde a la posi-
cio´n de un rasgo en particular en un objeto de intere´s. [Bookstein 1991] Los
landmarks ideales cumplen los siguientes requisitos:
1. Proveen una adecuada cobertura morfolo´gica.
2. Pueden ser identificados repetidamente y con precisio´n.
3. Deben ubicarse en el mismo plano.
Podemos clasificar a los landmarks en tres clases:
1. Tipo I, son puntos cuya supuesta homolog´ıa de un individuo a otro es
respaldada por una significacio´n biolo´gica.
2. Tipo II, son puntos matema´ticos cuya supuesta homolog´ıa de un indivi-
duo a otro es respaldada u´nicamente por la geometr´ıa y no por evidencia
anato´mica.
I El ana´lisis de Procrustes consiste en aplicar una transformacio´n euclidiana que conserva
la forma del objeto, para eliminar las diferencias de traslacio´n, rotacio´n y escala entre ellas y
poder as´ı llevarlas a un punto esta´ndar para poder ser trabajadas. [Goodall 1991]
Figura 1: Landmarks de tipo I, imagen obtenida de [Richtsmeier 2002]
Figura 2: Landmarks de tipo II
3. Tipo III o semilandmarks, se refieren a puntos localizados en cualquier
lugar a lo largo de un contorno o entre dos landmarks de tipo I o II.
Figura 3: Landmarks de tipo III
Outlines
Cuando trabajamos con contornos (outlines) la forma se captura por medio
de las coordenadas de la secuencia de puntos que definen el contorno. Estos
contornos pueden ser cerrados o abiertos, es decir que el comienzo y el fin de
un contorno se encuentran o no. Para obtener el contorno de un objeto tenemos
varios me´todos:
1. Ana´lisis de Fourier, Se analiza la contribucio´n de los coeficientes de una
funcio´n trigonome´trica que reproduzca lo ma´s exactamente posible una
determinada curva. [Gonzalez 2011].
2. Curvas polinomiales, una ecuacio´n polino´mica de grado n ajustara´ a n+1
restricciones, estas restricciones pueden ser puntos, a´ngulos o una curva-
tura.
3. Ana´lisis eigenshape.
3. Popeye: la aplicacio´n
Popeye es parte de un conglomerado de mo´dulos para la toma de landmarks
y semilandmarks en forma automatizada de distintos fenotipos faciales. Actual-
mente so´lo nos encontramos trabajando sobre el parpado y ojos. Otros fenotipos
faciales sera´n contornos internos del pabello´n auditivo, la forma de la nariz en
vistas frontal y lateral, etc. Las ima´genes que Popeye recibe cuentan con un
cierto protocolo a la hora de la obtencio´n para asegurar que para e´ste y futuros
mo´dulos la informacio´n que deseamos obtener este´ disponible y estandarizada.
A continuacio´n mostramos el pipe de procesamiento implementado en Popeye
que puede observarse en la figura 4. Los pasos brevemente explicados, son los
siguientes:
Deteccio´n de Rostros Para llevar a cabo la deteccio´n se ha utilizado el algo-
ritmo de [Viola & Jones 2003], que dispone OpenCV. En este caso utiliza-
mos el clasificador haarcascade realizado por Rainer Lienhart (Intel) que
nos permite encontrar caras que esta´n en la imagen de manera frontal.
Divisio´n de Rostro So´lo preservamos la parte superior del rostro para reducir
de forma preliminar falsos positivos a la hora de buscar ojos.
Deteccio´n de Ojos En esta deteccio´n se ha utilizado nuevamente el algoritmo
de [Viola & Jones 2003]. En este caso utilizamos el clasificador haarcas-
cade realizado por Shameem Hameed (Intel) que nos permite encontrar
ojos con un muy buen nivel de acierto.
Validacio´n En esta fase del proceso nos aseguramos que lo encontrado sea
un ojo, aunque el algoritmo utilizado para encontrarlo y la toma de so´lo
una parte del rostro nos aseguran disminuir casi en su totalidad los falsos
resultados.
Binarizacio´n La binarizacio´n se maneja con un umbral adaptativo ya que
dependiendo del color de piel (cercano al ojo) o existencia de ojeras debe
incrementarse o reducirse el H.
Clausura Morfolo´gica Realizamos esta operacio´n morfolo´gica para eliminar
detalles restantes innecesarios.
Marcado de Landmarks Anato´micos Marcamos en la imagen y almacena-
mos los puntos en donde encontramos estos landmarks; estos landmarks
en cuestio´n son exocantion (h0), endocantion (h1), palpebral superior (v0)
y palpebral inferior (v1) los cuales pueden observarse en la parte inferior
de la figura 4.
Obtencio´n de pa´rpados Y para el almacenamiento del pa´rpado se utiliza un
chain codeII.
Tanto la deteccio´n de rostros como de ojos se encarga de encontrar regiones
rectangulares en la imagen de entrada que tienen una gran probabilidad de
contener los objetos (caras y ojos) para los que el clasificador ha sido entre-
nado, devolviendo estas regiones como una secuencia de recta´ngulos a su vez
escanea la imagen varias veces en diferentes escalas aplicando algoritmos de
heur´ıstica para reducir el nu´mero de regiones analizadas. Toda la estructura de
Figura 4: Pipe de PDI implementado en Popeye.
la implementacio´n respeta la forma de un agente inteligente, aislando la lo´gica
del elemento a evaluar, por lo que podemos usar la misma estructura para los
proximos landmarks so´lo cambiando el objeto a identificar.
4. Uso de Popeye
Los valores resultado de la extraccio´n de landmarks con Popeye, como se
puede ver su GUI en la figura 5, ayudara´n a acelerar el obtencio´n de estad´ısti-
cas de estos puntos en muestras grandes de personas, dado que este trabajo
suele hacerse de forma manual. Al ser configurable la forma de salida de los
landmarks en un archivo persistente puede ser utilizado para diferentes tipos de
estad´ısticas, que pueden ser dependientes de su morfolog´ıa, simetr´ıa, etc.
IIEste me´todo de codificacio´n es particularmente efectivo para ima´genes consistentes en un
nu´mero razonablemente alto de componentes conectados.
Ejemplos de chain codes populares son: Freeman Chain Code of Eight Directions1 (FCCE),
Vertex Chain Code2 (VCC), Three OrThogonal symbol chain code3 (3OT) and Directional
Freeman Chain Code of Eight Directions4 (DFCCE).
La utilizacio´n de Popeye esta´ pensada principalmente para la investigacio´n an-
tropolo´gica biolo´gica pero puede derivarse en campos como es el forense o de-
terminacio´n de expresiones faciales (junto con otros landmarks faciales).
Figura 5: GUI de Popeye.
5. Resultados y Trabajo Futuro
El trabajo desarrollado hasta el momento no so´lo ha logrado una propuesta
de automatizacio´n de landmarks para recolectar datos de ima´genes sin la nece-
sidad de la constante supervisio´n por parte del individuo. Aunque todav´ıa falta
abstraer muchos otros componentes, nos encontramos definiendo un esquema de
desarrollo y mu´ltiples herramientas reutilizables para la ubicacio´n de distintos
landmarks.
Las pruebas preliminares fueron realizadas con un conjunto de 30 ima´genes y
como parte de los resultados de la aplicacio´n se muestra la figura 6.
Figura 6: Resultados de Popeye.
Como se puede observar en estas muestras todav´ıa se esta´ trabajando en la
inteligencia del adaptador de umbrales que permitira´ obtener un error mucho
menor que el actual, para esto se esta refactorizando el umbral adaptativo im-
plementando ma´quinas de soporte vectorial para clasificar colores como puede
verse en [Quinlan 2004].
Las corridas realizadas tienen en promedio 26,77 segundos de duracio´n, por lo
que se tienen en cuenta te´cnicas para reducir estos tiempos en la pro´xima ver-
sio´n. Estos valores no son definitivos ya que pretendemos que Popeye trabaje
con muestras de alrededor de las 2000 o 3000 ima´genes por procesamiento en
lotes o en forma interactiva si la cantidad es menor.
Referencias
[Bookstein 1991] Bookstein FL. 1991. Morphometric tools for landmark data. Geo-
metry and biology. New York: Cambridge University Press.
[Gonzalez-Jose 2008a] Cladistic analysis of continuous modularized traits provides
phylogenetic signals in Homo evolution. R. Gonza´lez-Jose´ and I. Escapa and W.A.
Neves and R. Cuneo and H.M. Pucciarelli, 2008.
[Gonza´lez BE] Gonza´lez BE Borrell LN, Choudhry S, Naqvi M, Tsai HJ, Rodriguez-
Santana JR, Chapela R, Rogers SD, Mei R, Rodriguez-Cintron W, Arena JF,
Kittles R, Perez-Stable EJ, Ziv E, y Risch N. 2005. Latino populations: a unique
opportunity for the study of race, genetics, and social environment in epidemiolo-
gical research. Am J Public Health 95:2161-2168.
[Gonzalez 2011] Introduccio´n a la Morfometr´ıa Geome´trica (Apuntes de curso), Silvi-
na Van der Molen, Rolando Gonza´lez.
[Goodall 1991] Goodall CR. 1991. Procrustes methods in the statistical analysis of
shape (with discussion and rejoinder). J Roy Stat Soc Ser B 53:285-339.
[Gunz 2005] Statistical and geometric reconstruction of hominid crania. Reconstruc-
ting Australopithecine ontogeny. P. Gunz, 2005.
[He 2004] Surface Reconstruction with Triangular B-splines. Ying He and Hong Qin.
2004.
[Hirota 2004] Fast Volume-Preserving Free Form Deformation Using Multi-Level Op-
timization. Gentaro Hirota and Renee Maheshwari and Ming C. Lin, 2004.
[Klingenberg 2002] Morphometrics and the role of the phenotype in studies of the
evolution of developmental mechanisms. C.P. Klingenberg, 2002.
[Lieberman1 2007] A geometric morphometric analysis of heterochrony in the cranium
of chimpanzees and bonobos. D.E. Lieberman and J. Carlo and D.L Ponce and C.P.
Zollikofer, 2007.
[Lieberman 2004] Effects of food processing on masticatory strain and craniofacial
growth in a retrognathic face. D.E. Lieberman and G.E Krovitz and F.W. Yates
and M. Devlin and M. St Claire, 2004.
[Linde 2009] Inferring the nature of allometry from geometric data. K. Van Der Linde
and D. Houle, 2009.
[Mitteroecker 2009] Advances in Geometric Morphometrics. P. Mitteroecker and P.
Gunz, 2009.
[Paschetta 2010] The influence of masticatory loading on craniofacial morphology: A
test case across technological transitions in the Ohio valley. C. Paschetta, 2010.
[Perez 2011] Patterns of cranial shape diversification during the phylogenetic bran-
ching process of New World monkeys (Primates: Platyrrhini). S.I. Pe´rez and J.
KLACZKO and G. ROCATTI and S. F. DOS REIS, 2011.
[Quinlan 2004] Michael J. Quinlan, Stephan K. Chalup and Richard H. MiddletonS-
chool of Electrical Engineering & Computer Science The University of Newcastle,
Callaghan 2308, Australia, 2004.
[Richtsmeier 2002] Richtsmeier JT, Burke Deleon V, Lele SR. 2002. The promise of
Geometric Morphometrics. Yearbook of Physical Anthropology 45, 63-91.
[Shriver 2009] Klimentidis YC, Miller GF, y Shriver MD. 2009. Genetic admixture,
self-reported ethnicity, self-estimated admixture, and skin pigmentation among
Hispanics and Native Americans. Am J Phys Anthropol 138:375-383.
[Slice 2005] Modern Morphometrics in Physical Anthropology. E. Dennis Slice, 2005.
[Vidarsdottir 2002] A geometric morphometric study of regional differences in the
ontogeny of the modern human facial skeleton. U.S Vidarsdo´ttir and P. O’Higgins
and C. Stringer, 2002.
[Viola & Jones 2003] Fast Multi-view Face Detection, Agosto 2003.
[Yvinec 2010] Mesh Generation through Delaunay Refinement 3D Meshes. Mariette
Yvinec, 2010.
[Zelditch 2004] Geometric morphometric for biologists. M.L Zelditch and D.L Swi-
derski, 2004.


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Posicionamiento automático de landmarks anatómicos en ojos

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