Comparison of iPhone and DSLR photogrammetry methods with implications for geometric morphometric analysis
Este estudio demuestra que la fotogrametría con iPhone utilizando la aplicación Abound produce datos de malla 3D con diferencias geométricas insignificantes en comparación con los métodos DSLR, validando su uso para la creación de conjuntos de datos accesibles y de múltiples fuentes en análisis de morfometría geométrica, al tiempo que señala que la fuente de la malla aún debe ser considerada en los modelos estadísticos.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA de un preprint que no ha sido revisado por pares. No es consejo médico. No tome decisiones de salud basándose en este contenido. Leer descargo de responsabilidad completo
Las colecciones de los museos son vastos repositorios de la historia de la vida, que albergan miles de especímenes que cuentan la historia de la evolución y la adaptación. Durante décadas, los científicos que estudiaban la forma de estos objetos, como los cráneos de animales, dependieron de máquinas costosas y laboriosas como los escáneres de TC para crear modelos tridimensionales detallados. Estos modelos permitían a los investigadores medir diferencias sutiles en la estructura ósea sin tocar nunca el original frágil. Sin embargo, el alto costo y la complejidad de dicho equipo significaban que solo unos pocos investigadores podían acceder a estas herramientas digitales, dejando la mayor parte de las colecciones de los museos bloqueadas para el estudio global. En años recientes, ha surgido una alternativa más sencilla: utilizar cámaras estándar para tomar muchas fotografías de un objeto desde diferentes ángulos y luego usar software informático para unir esas imágenes en un modelo 3D. Este proceso, conocido como fotogrametría, ha hecho posible que más científicos construyan archivos digitales, pero también ha planteado una nueva pregunta. A medida que los investigadores comienzan a mezclar modelos creados con diferentes cámaras y diferentes programas de software en un solo estudio, necesitan saber si las diferencias en cómo se crearon los modelos son mayores que las diferencias biológicas reales que están tratando de medir.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Wyoming se propuso responder a esta pregunta comparando dos formas muy diferentes de crear modelos 3D de cráneos de mapache. Por un lado, utilizaron una cámara digital de alta gama tradicional y un software profesional, un método que produce modelos altamente detallados pero complejos. Por el otro, utilizaron una aplicación para teléfonos inteligentes llamada Abound, que guía al usuario para tomar fotos con un iPhone y luego construye automáticamente el modelo en la nube. Los investigadores querían ver si los modelos creados por el teléfono eran lo suficientemente precisos como para ser utilizados junto con los modelos creados con el equipo profesional. Probaron veintinueve cráneos de mapache, creando una versión digital de cada uno utilizando ambos métodos. Para asegurar una prueba justa, también procesaron los modelos de tres maneras diferentes: dejándolos tal como fueron creados originalmente, simplificándolos para que tuvieran menos puntos y suavizándolos para que la textura de la superficie fuera más uniforme. Esto permitió al equipo ver si las diferencias entre el teléfono y la cámara desaparecerían o aumentarían cuando los modelos se prepararan para el análisis científico.
Los resultados mostraron que los dos métodos produjeron modelos notablemente similares en su forma general. Cuando los investigadores midieron la distancia entre las superficies de los modelos emparejados, encontraron que la mayor diferencia era de solo 0.18 por ciento del tamaño total del cráneo, lo que se traduce en aproximadamente 0.26 milímetros. Para poner esto en perspectiva, este diminuto espacio es aproximadamente el ancho de un solo cabello humano. Mientras que la cámara y el software profesionales crearon modelos con muchos más puntos y caras pequeñas, haciendo que se vean más rugosos en algunas áreas, la aplicación del teléfono inteligente creó modelos que eran más suaves y completos. La aplicación del teléfono fue particularmente buena para rellenar los huecos donde la cámara podría haber tenido dificultades, como las grietas profundas dentro del cráneo, al crear una superficie suave y estanca. En contraste, el software profesional a veces dejaba agujeros en estas áreas difíciles porque se negaba a adivinar cómo era la superficie cuando la luz era deficiente.
Cuando los investigadores analizaron las formas para ver qué causaba la mayor variación, encontraron que la identidad del mapache individual era, por mucho, el factor más importante. Las diferencias entre los cráneos de diferentes mapaches explicaron entre el 85 y el 93 por ciento de la variación en los datos. El método utilizado para crear el modelo —ya fuera el teléfono o la cámara profesional— representó menos del 4 por ciento de la variación. Esto significa que las diferencias biológicas entre los animales son mucho mayores que los errores minúsculos introducidos por la cámara o el software, de modo que los dos tipos de modelos pueden mezclarse de forma segura en un solo estudio. Los investigadores señalaron que, aunque los modelos del teléfono eran ligeramente menos detallados en superficies muy brillantes como los dientes, seguían siendo lo suficientemente precisos para detectar características biológicas importantes, como el desgaste dental o la ausencia de dientes.
Este estudio confirma que la aplicación para teléfonos inteligentes es una herramienta válida para la investigación científica, ofreciendo una forma rápida y accesible de crear modelos 3D de alta calidad sin la necesidad de equipo costoso. Sugiere que los museos y los investigadores pueden ahora combinar datos de muchas fuentes diferentes, desde laboratorios profesionales hasta investigadores de campo que utilizan teléfonos, para construir conjuntos de datos mucho más grandes e inclusivos. Si bien el método profesional sigue siendo la elección para estudios que requieren una precisión extrema en estructuras internas diminutas, el método del teléfono inteligente proporciona una alternativa confiable y eficiente para la mayoría de los estudios morfológicos. Al demostrar que estos diferentes procesos de producción pueden trabajar juntos, la investigación abre la puerta a una nueva era de ciencia colaborativa donde la barrera de entrada es simplemente una cámara y la voluntad de compartir.
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