Comparison of iPhone and DSLR photogrammetry methods with implications for geometric morphometric analysis
Este estudo demonstra que a fotogrametria com iPhone utilizando o aplicativo Abound produz dados de malha 3D com diferenças geométricas negligenciáveis em comparação aos métodos DSLR, validando seu uso para a criação de conjuntos de dados acessíveis e de múltiplas fontes em análises de morfometria geométrica, observando, contudo, que a origem da malha ainda deve ser considerada nos modelos estatísticos.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA de um preprint que não foi revisado por pares. Não é aconselhamento médico. Não tome decisões de saúde com base neste conteúdo. Ler aviso legal completo
As coleções de museus são vastos repositórios da história da vida, guardando milhares de espécimes que narram a história da evolução e da adaptação. Durante décadas, cientistas que estudavam a forma desses objetos, como crânios de animais, dependeram de máquinas caras e demoradas, como scanners de CT, para criar modelos tridimensionais detalhados. Esses modelos permitiam que pesquisadores medissem diferenças sutis na estrutura óssea sem nunca tocar o original frágil. No entanto, o alto custo e a complexidade de tal equipamento significavam que apenas alguns pesquisadores podiam acessar essas ferramentas digitais, deixando a maior parte das coleções de museus trancada para o estudo global. Nos últimos anos, uma alternativa mais simples surgiu: usar câmeras padrão para tirar muitas fotografias de um objeto de diferentes ângulos e, em seguida, usar um software de computador para costurar essas imagens e formar um modelo 3D. Esse processo, conhecido como fotogrametria, tornou possível que mais cientistas construíssem arquivos digitais, mas também levantou uma nova questão. À medida que os pesquisadores começam a misturar modelos criados por diferentes câmeras e diferentes programas de computador em um único estudo, eles precisam saber se as diferenças na forma como os modelos foram feitos são maiores do que as diferenças biológicas reais que eles estão tentando medir.
Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Wyoming partiu para responder a essa pergunta comparando duas formas muito diferentes de criar modelos 3D de crânios de guaxinim. De um lado, eles usaram uma câmera digital tradicional de alto nível e um software profissional, um método que produz modelos altamente detalhados, porém complexos. Do outro lado, eles usaram um aplicativo de smartphone chamado Abound, que guia o usuário para tirar fotos com um iPhone e, em seguida, constrói automaticamente o modelo na nuvem. Os pesquisadores queriam ver se os modelos feitos pelo telefone eram precisos o suficiente para serem usados ao lado dos modelos feitos pelo equipamento profissional. Eles testaram vinte e nove crânios de guaxinim, criando uma versão digital de cada um usando ambos os métodos. Para garantir um teste justo, eles também processaram os modelos de três maneiras diferentes: deixando-os como foram originalmente criados, simplificando-os para ter menos pontos e suavizando-os para tornar a textura da superfície ainda mais uniforme. Isso permitiu à equipe ver se as diferenças entre o telefone e a câmera desapareceriam ou cresceriam quando os modelos fossem preparados para a análise científica.
Os resultados mostraram que os dois métodos produziram modelos que eram notavelmente semelhantes em sua forma geral. Quando os pesquisadores mediram a distância entre as superfícies dos modelos pareados, descobriram que a maior diferença era de apenas 0,18 por cento do tamanho total do crânio, o que se traduz em cerca de 0,26 milímetros. Para colocar em perspectiva, essa lacuna minúscula é aproximadamente a largura de um único fio de cabelo humano. Embora a câmera e o software profissionais tenham criado modelos com muito mais pontos e faces minúsculas, fazendo-os parecer mais ásperos em algumas áreas, o aplicativo de smartphone criou modelos que eram mais suaves e completos. O aplicativo de telefone foi particularmente bom em preencher lacunas onde a câmera poderia ter tido dificuldades, como fendas profundas dentro do crânio, ao criar uma superfície lisa e estanque. Em contraste, o software profissional às vezes deixava buracos nessas áreas difíceis porque se recusava a adivinhar como a superfície parecia quando a luz era ruim.
Quando os pesquisadores analisaram as formas para ver o que causava mais variação, descobriram que a identidade do indivíduo guaxinim era, de longe, o fator mais importante. As diferenças entre os crânios de diferentes guaxinins explicavam entre 85 e 93 por cento da variação nos dados. O método usado para criar o modelo — fosse o telefone ou a câmera profissional — representou menos de 4 por cento da variação. Isso significa que as diferenças biológicas entre os animais são muito maiores do que os pequenos erros introduzidos pela câmera ou pelo software, de modo que os dois tipos de modelos podem ser misturados com segurança em um único estudo. Os pesquisadores observaram que, embora os modelos de telefone fossem ligeiramente menos detalhados em superfícies muito brilhantes, como dentes, eles ainda eram precisos o suficiente para detectar características biológicas importantes, como o desgaste dos dentes ou dentes ausentes.
Este estudo confirma que o aplicativo de smartphone é uma ferramenta válida para a pesquisa científica, oferecendo uma maneira rápida e acessível de criar modelos 3D de alta qualidade sem a necessidade de equipamentos caros. Sugere que museus e pesquisadores podem agora combinar dados de muitas fontes diferentes, desde laboratórios profissionais até pesquisadores de campo usando telefones, para construir conjuntos de dados muito maiores e mais inclusivos. Embora o método profissional continue sendo a escolha para estudos que exigem precisão extrema em estruturas internas minúsculas, o método do smartphone fornece uma alternativa confiável e eficiente para a maioria dos estudos morfológicos. Ao provar que esses diferentes fluxos de produção podem trabalhar juntos, a pesquisa abre as portas para uma nova era de ciência colaborativa, onde a barreira de entrada é simplesmente uma câmera e a disposição para compartilhar.
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