Comparison of iPhone and DSLR photogrammetry methods with implications for geometric morphometric analysis
Questo studio dimostra che la fotogrammetria con iPhone utilizzando l'app Abound produce dati di mesh 3D con differenze geometriche trascurabili rispetto ai metodi DSLR, convalidando il suo uso per la creazione di dataset accessibili e multi-fonte nelle analisi di morfometria geometrica, pur rilevando che la sorgente della mesh debba comunque essere considerata nei modelli statistici.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA di un preprint non sottoposto a revisione paritaria. Non è un consiglio medico. Non prendere decisioni sulla salute basandoti su questo contenuto. Leggi il disclaimer completo
Le collezioni dei musei sono vasteplanti di storia della vita, che custodiscono migliaia di esemplari che raccontano la storia dell'evoluzione e dell'adattamento. Per decenni, gli scienziati che studiavano la forma di questi oggetti, come i teschi animali, si sono affidati a macchine costose e dispendiose in termini di tempo, come gli scanner CT, per creare modelli tridimensionali dettagliati. Questi modelli permettevano ai ricercatori di misurare sottili differenze nella struttura ossea senza mai toccare l'originale fragile. Tuttavia, l'alto costo e la complessità di tali attrezzature significavano che solo pochi ricercatori potevano accedere a questi strumenti digitali, lasciando la maggior parte delle collezioni museali preclusa allo studio globale. Negli ultimi anni, è emersa un'alternativa più semplice: l'uso di fotocamere standard per scattare molte fotografie di un oggetto da diverse angolazioni e poi utilizzare un software per cucire insieme queste immagini in un modello 3D. Questo processo, noto come fotogrammetria, ha reso possibile per più scienziati costruire archivi digitali, ma ha anche sollevato una nuova questione. Man mano che i ricercatori iniziano a mescolare modelli creati con fotocamere diverse e programmi software diversi in un singolo studio, devono sapere se le differenze nel modo in cui i modelli sono stati realizzati siano maggiori delle reali differenze biologiche che stanno cercando di misurare.
Un team di ricercatori dell'Università del Wyoming si è posto l'obiettivo di rispondere a questa domanda confrontando due modi molto diversi di creare modelli 3D di teschi di procione. Da un lato, hanno utilizzato una fotocamera digitale tradizionale di alta gamma e un software professionale, un metodo che produce modelli altamente dettagliati ma complessi. Dall'altro lato, hanno utilizzato un'app per smartphone chiamata Abound, che guida l'utente a scattare foto con un iPhone e poi costruisce automaticamente il modello nel cloud. I ricercatori volevano vedere se i modelli realizzati con il telefono fossero abbastanza accurati da essere utilizzati insieme ai modelli realizzati con l'attrezzatura professionale. Hanno testato ventantanove teschi di procione, creando una versione digitale di ciascuno con entrambi i metodi. Per garantire un test equo, hanno inoltre elaborato i modelli in tre modi diversi: lasciandoli come erano stati originariamente creati, semplificandoli per avere meno punti e levigandoli per rendere la superficie più uniforme. Ciò ha permesso al team di vedere se le differenze tra il telefono e la fotocamera sarebbero scomparse o sarebbero aumentate quando i modelli venivano preparati per l'analisi scientifica.
I risultati hanno mostrato che i due metodi producevano modelli sorprendentemente simili nella loro forma complessiva. Quando i ricercatori hanno misurato la distanza tra le superfici dei modelli accoppiati, hanno scoperto che la differenza massima era solo dello 0,18 percento della dimensione totale del cranio, il che si traduce in circa 0,26 millimetri. Per dare un termine di paragone, questo minuscolo spazio è approssimativamente la larghezza di un singolo capello umano. Mentre la fotocamera e il software professionali creavano modelli con molti più piccoli punti e facce, rendendoli più ruvidi in alcune aree, l'app per smartphone creava modelli più lisci e completi. L'app per smartphone è stata particolarmente brava a colmare le lacune dove la fotocamera avrebbe potuto faticare, come nelle profonde fessure all'interno del cranio, creando una superficie liscia e impermeabile. Al contrario, il software professionale a volte lasciava dei buchi in queste aree difficili perché rifiutava di indovinare l'aspetto della superficie quando la luce era scarsa.
Quando i ricercatori hanno analizzato le forme per vedere cosa causasse la maggiore variazione, hanno scoperto che l'identità del singolo procione era di gran lunga il fattore più importante. Le differenze tra i teschi di diversi procioni spiegavano tra l'85 e il 93 percento della variazione nei dati. Il metodo utilizzato per creare il modello — che fosse il telefono o la fotocamera professionale — rappresentava meno del 4 percento della variazione. Ciò significa che le differenze biologiche tra gli animali sono molto più grandi dei minuscoli errori introdotti dalla fotocamera o dal software, in modo che i due tipi di modelli possono essere mescolati in sicurezza in un singolo studio. I ricercatori hanno osservato che, sebbene i modelli del telefono fossero leggermente meno dettagliati su superfici molto lucide come i denti, erano comunque abbastanza accurati per rilevare caratteristiche biologiche importanti, come l'usura dei denti o la mancanza di denti.
Questo studio conferma che l'app per smartphone è uno strumento valido per la ricerca scientifica, offrendo un modo rapido e accessibile per creare modelli 3D di alta qualità senza la necessità di attrezzature costose. Suggerisce che i musei e i ricercatori possono ora combinare dati provenienti da molteplici fonti, dai laboratori professionali ai ricercatori sul campo che utilizzano telefoni, per costruire dataset molto più ampi e inclusivi. Sebbene il metodo professionale rimanga la scelta per studi che richiedono un'estrema precisione sulle minuscole strutture interne, il metodo dello smartphone fornisce un'alternativa affidabile ed efficiente per la maggior parte degli studi morfologici. Dimostrando che queste diverse pipeline di produzione possono lavorare insieme, la ricerca apre la porta a una nuova era di scienza collaborativa dove la barriera all'ingresso è semplicemente una fotocamera e la volontà di condividere.
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