Architecture de la méthode proposée pour la reconstruction faciale 3D et l'identification des dysmorphologies faciales associées aux syndromes génétiques. Les points verts et rouges indiquent la correspondance des caractéristiques anatomiques entre les photographies 2D et le modèle statistique de forme (SSM) du visage. La classification utilise à la fois la géométrie de la forme (angles et distances) et les caractéristiques de la texture (calculées autour des emplacements des points jaunes). Crédit :Springer Nature Suisse SA 2019.
Chaque année, plus d'un million d'enfants naissent avec une maladie génétique. Bien qu'environ la moitié des syndromes génétiques présentent une dysmorphologie faciale, Les traits anormaux du visage sont souvent subtils à la naissance et leur identification par les pédiatres peut s'avérer difficile. Les retards et les erreurs de diagnostic ont un impact significatif sur la mortalité et la morbidité associées aux syndromes génétiques. A titre d'exemple, la précision moyenne dans la détection d'un des syndromes génétiques les plus étudiés, Syndrome de Down, par un pédiatre qualifié est aussi faible que 64% aux États-Unis, c'est pourquoi les méthodes de détection précoce des syndromes génétiques deviennent très importantes.
Aujourd'hui, l'analyse faciale des enfants à partir de photographies est une technique qui permet une identification précoce des syndromes génétiques. Cependant, les images peuvent souffrir de problèmes de calibrage et d'éclairage. Bien que la photographie 3D surmonte certains de ces problèmes, Les scanners 3D pour quantifier la dysmorphologie craniofaciale chez les enfants sont chers et souvent pas disponibles dans tous les centres de santé. Une étude récente présente une nouvelle méthode pour optimiser l'analyse faciale qui permet de reconstruire le visage en 3D à partir de photographies en 2D.
Araceli Morales, Gemma Piella et Federico Sukno, membres du groupe de recherche SIMBIOsys et des technologies cognitives des médias du département des technologies de l'information et de la communication (DTIC) de l'UPF, avec des chercheurs de l'Université de Washington (USA) sont les auteurs de ce travail publié le 7 octobre dans l'édition en ligne de Notes de cours en informatique . L'article décrit la nouvelle méthode d'optimisation pour effectuer des reconstructions faciales en 3D de la forme du visage des enfants à partir de photographies en 2D non calibrées à l'aide d'un nouveau modèle statistique.
D'abord, pour chaque photo 2D, la nouvelle méthode estime la pose de la caméra à l'aide d'un modèle statistique et d'un ensemble de repères faciaux en 2D. Deuxièmement, le procédé calcule la pose de la caméra et les paramètres du modèle statistique en minimisant la distance entre la projection du visage 3-D estimé dans le plan image de chaque caméra et la géométrie du visage 2-D observé.
"En utilisant des visages 3D reconstruits, nous extrayons automatiquement un ensemble de descripteurs géométriques et d'apparence 3-D et nous les utilisons pour former un classificateur afin d'identifier les dysmorphologies faciales associées aux syndromes génétiques, " explique Araceli Morales, premier auteur de l'article qui travaille sur cette recherche pour sa thèse de doctorat qui est supervisée par Federico Sukno.
La méthode de reconstruction faciale sur photographies 3D a été évaluée chez 54 sujets (tranche d'âge 0-3 ans), et "notre classificateur a identifié des syndromes génétiques dans des visages 3D reconstruits à partir de photographies 2D avec une sensibilité de 100 % et une spécificité de 92,11 %, " expliquent les auteurs dans leur article.
