Comparison of iPhone and DSLR photogrammetry methods with implications for geometric morphometric analysis
Cette étude démontre que la photogrammétrie par iPhone utilisant l'application Abound produit des données de maillage 3D présentant des différences géométriques négligeables par rapport aux méthodes DSLR, validant ainsi son utilisation pour la création de jeux de données multi-sources accessibles dans les analyses de morphométrie géométrique, tout en notant que la source du maillage doit néanmoins être prise en compte dans les modèles statistiques.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète
Les collections des musées sont de vastes répertoires de l'histoire de la vie, abritant des milliers de spécimens qui racontent l'histoire de l'évolution et de l'adaptation. Pendant des décennies, les scientifiques étudiant la forme de ces objets, tels que les crânes d'animaux, se sont appuyés sur des machines coûteuses et chronophages comme les scanners CT pour créer des modèles tridimensionnels détaillés. Ces modèles permettaient aux chercheurs de mesurer les différences subtiles de la structure osseuse sans jamais toucher l'original fragile. Cependant, le coût élevé et la complexité de tels équipements signifiaient que seuls quelques chercheurs pouvaient accéder à ces outils numériques, laissant la majeure partie des collections des musées verrouillée pour une étude mondiale. Ces dernières années, une alternative plus simple est apparue : utiliser des appareils photo standards pour prendre de nombreuses photographies d'un objet sous différents angles, puis utiliser un logiciel informatique pour assembler ces images en un modèle 3D. Ce processus, connu sous le nom de photogrammétrie, a permis à davantage de scientifiques de construire des archives numériques, mais il a également soulevé une nouvelle question. Alors que les chercheurs commencent à mélanger des modèles créés par différentes caméras et différents programmes logiciels dans une seule étude, ils doivent savoir si les différences dans la manière dont les modèles ont été fabriqués sont plus importantes que les réelles différences biologiques qu'ils cherchent à mesurer.
Une équipe de chercheurs de l'Université du Wyoming s'est donné pour mission de répondre à cette question en comparant deux méthodes très différentes de création de modèles 3D de crânes de ratons laveurs. D'un côté, ils ont utilisé un appareil photo numérique haut de gamme traditionnel et un logiciel professionnel, une méthode qui produit des modèles très détaillés mais complexes. De l'autre côté, ils ont utilisé une application pour smartphone appelée Abound, qui guide l'utilisateur pour prendre des photos avec un iPhone, puis construit automatiquement le modèle dans le cloud. Les chercheurs voulaient voir si les modèles fabriqués par le téléphone étaient assez précis pour être utilisés aux côtés des modèles fabriqués avec l'équipement professionnel. Ils ont testé vingt-neuf crânes de ratons laveurs, créant une version numérique de chaque crâne en utilisant les deux méthodes. Pour garantir un test équitable, ils ont également traité les modèles de trois manières différentes : en les laissant tels qu'ils avaient été initialement créés, en les simplifiant pour avoir moins de points, et en les lissant pour rendre la texture de la surface plus uniforme. Cela a permis à l'équipe de voir si les différences entre le téléphone et l'appareil photo disparaîtraient ou s'accentueraient lorsque les modèles seraient préparés pour l'analyse scientifique.
Les résultats ont montré que les deux méthodes produisaient des modèles remarquablement similaires dans leur forme globale. Lorsque les chercheurs ont mesuré la distance entre les surfaces des modèles appariés, ils ont constaté que la plus grande différence n'était que de 0,18 % de la taille totale du crâne, ce qui se traduit par environ 0,26 millimètre. Pour mettre cela en perspective, cet écart minuscule correspond approximativement à la largeur d'un seul cheveu humain. Bien que l'appareil photo et le logiciel professionnels aient créé des modèles avec beaucoup plus de petits points et de faces, les faisant paraître plus rugueux dans certaines zones, l'application pour smartphone a créé des modèles plus lisses et plus complets. L'application pour téléphone était particulièrement efficace pour combler les lacunes là où l'appareil photo aurait pu éprouver des difficultés, comme dans les crevasses profondes à l'intérieur du crâne, en créant une surface lisse et étanche. En revanche, le logiciel professionnel laissait parfois des trous dans ces zones difficiles parce qu'il refusait de deviner l'aspect de la surface lorsque la lumière était faible.
Lorsque les chercheurs ont analysé les formes pour voir ce qui causait le plus de variations, ils ont découvert que l'identité de l'individu raton laveur était de loin le facteur le plus important. Les différences entre les crânes de différents ratons laveurs expliquaient entre 85 et 93 % de la variation des données. La méthode utilisée pour créer le modèle — qu'il s'agisse du téléphone ou de l'appareil photo professionnel — ne rendait compte que de moins de 4 % de la variation. Cela signifie que les différences biologiques entre les animaux sont tellement plus grandes que les minuscules erreurs introduites par l'appareil photo ou le logiciel que les deux types de modèles peuvent être mélangés en toute sécurité dans une même étude. Les chercheurs ont noté que bien que les modèles de téléphone soient légèrement moins détaillés sur les surfaces très brillantes comme les dents, ils restaient suffisamment précis pour détecter des caractéristiques biologiques importantes, telles que l'usure dentaire ou les dents manquantes.
Cette étude confirme que l'application pour smartphone est un outil valide pour la recherche scientifique, offrant un moyen rapide et accessible de créer des modèles 3D de haute qualité sans avoir besoin d'un équipement coûteux. Elle suggère que les musées et les chercheurs peuvent désormais combiner des données provenant de nombreuses sources différentes, des laboratoires professionnels aux chercheurs de terrain utilisant des téléphones, pour construire des ensembles de données beaucoup plus vastes et inclusifs. Bien que la méthode professionnelle reste le choix privilégié pour les études exigeant une précision extrême sur de minuscules structures internes, la méthode par smartphone constitue une alternative fiable et efficace pour la plupart des études morphologiques. En prouvant que ces différentes chaînes de production peuvent fonctionner ensemble, la recherche ouvre la porte à une nouvelle ère de science collaborative où la barrière à l'entrée est simplement un appareil photo et une volonté de partager.
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