{"id":2464,"date":"2024-09-04T14:38:44","date_gmt":"2024-09-04T18:38:44","guid":{"rendered":"https:\/\/biotonixposture.com\/?p=2464"},"modified":"2026-04-15T09:45:32","modified_gmt":"2026-04-15T13:45:32","slug":"from-pixels-to-posture-biotonix-postures-innovation-in-ai-driven-anatomical-detection","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/biotonixposture.com\/it\/from-pixels-to-posture-biotonix-postures-innovation-in-ai-driven-anatomical-detection\/","title":{"rendered":"Dai pixel alla postura: L'innovazione di Biotonix Posture nel rilevamento anatomico guidato dall'IA"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Dai pixel alla postura: L'innovazione di BIOTONIX nel rilevamento anatomico guidato dall'intelligenza artificiale<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

L'identificazione degli oggetti e dei loro punti di interesse nelle immagini grezze \u00e8 un compito arduo e lungo, che spesso richiede competenze altamente specializzate. Questo compito rappresenta un primo passo per interpretare le immagini e analizzarle quantitativamente (Lindner 2017<\/a>).\u00a0<\/p>

Un sistema autonomo in grado di svolgere un compito del genere in modo accurato e affidabile potrebbe avere un valore significativo in vari campi di indagine scientifica, come l'analisi morfometrica, l'analisi statistica della forma, la stima della posa, la ricostruzione 3D, ma anche a livello commerciale.<\/p>

Per citare solo alcuni esempi di settore:<\/p>

Medicina moderna e fisioterapia<\/b> si basano molto sull'identificazione precisa di punti anatomici (a seconda del campo di applicazione, vengono utilizzati diversi sinonimi di \"punto\", come marker, landmark, key point, ecc.) per la diagnosi, il trattamento e la riabilitazione (ad esempio, Ghesu et al. 2016, Fig. 1<\/a>).\u00a0<\/p>

\"Landmarks<\/a>
Figura 1 - Punti di riferimento rilevati nelle immagini mediche. Fonte: Ghesu et al. 2016.<\/figcaption><\/figure>
\u00a0<\/div>
L'industria della moda e dell'abbigliamento pu\u00f2 sfruttare questa tecnologia per effettuare misurazioni biometriche precise. Identificando i punti anatomici chiave, gli stilisti possono creare capi pi\u00f9 aderenti, riducendo il numero di resi e aumentando la soddisfazione dei clienti. Questa tecnologia potrebbe anche rivoluzionare lo shopping online, consentendo di effettuare prove virtuali con consigli precisi sulle taglie (ad es, Liao et al. 2023,<\/a> Fig. 2).\u00a0<\/div>
\u00a0<\/div>
\"Body<\/a>
Figura 2 - Rilevamento dei punti del corpo per i servizi di sartoria. Fonte: Liao et al. 2023.<\/figcaption><\/figure>Ergonomia e progettazione della postazione di lavoro<\/strong> si basano fondamentalmente sulla comprensione dell'anatomia dell'individuo. Misurazioni accurate possono guidare la progettazione di arredi, strumenti e spazi di lavoro per l'ufficio che riducono il rischio di disturbi muscoloscheletrici e aumentano la produttivit\u00e0 (ad es. Kim et al. 2021,<\/a> Fig. 3).<\/div><\/div>
\u00a0<\/div>
\"Skeletal<\/a>
Figura 3 - Tracciamento dello scheletro con tre diversi sistemi. Fonte: Kim et al. 2021.<\/figcaption><\/figure><\/div>

Nel corso degli anni sono stati sviluppati diversi metodi ingegnosi per l'annotazione automatica delle immagini, sia per la segmentazione che per il rilevamento dell'oggetto o dei suoi punti di interesse (ad esempio, rilevamento di punti caratteristici, registrazione di gruppi di immagini, sogliatura, rilevamento dei bordi, approccio a finestra scorrevole). Questi metodi tradizionali richiedono la definizione manuale delle caratteristiche, rendendoli meno flessibili di fronte a condizioni variabili dell'immagine. (O'Mahony et al. 2020)<\/a>).<\/p>

I metodi basati sull'apprendimento automatico (ML), come il deep learning (DL), hanno rivoluzionato questo campo negli ultimi anni. Il rilevamento di oggetti, la segmentazione semantica e il rilevamento di punti chiave sono gi\u00e0 attivit\u00e0 standard di computer vision che traggono vantaggio dal DL, ma richiedono un grande volume di dati annotati, che non \u00e8 sempre disponibile, poich\u00e9 l'accumulo richiede tempo e pu\u00f2 essere molto costoso.<\/p><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

L'evoluzione della valutazione della postura: Dall'osservazione visiva a quella digitale<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Sebbene alcuni metodi pi\u00f9 oggettivi di valutazione della postura in piedi utilizzando fotografie (ad es. Kraus & Eisenmenger-Weber 1945; MacEwan et al. 1932<\/a>) sono stati proposti gi\u00e0 nella prima met\u00e0 del XX secolo, prima dell'avvento della moderna tecnologia digitale, la valutazione della postura si basava principalmente su esami anamnestici e osservazioni visive da parte degli operatori, generalmente basate sull'osservazione qualitativa delle curvature della colonna vertebrale e del disallineamento del corpo in relazione alla linea di riferimento nelle viste anteriori, posteriori e laterali (Iunes et al. 2009<\/a>). Sebbene questo metodo abbia fornito informazioni preziose, rimane inevitabilmente soggettivo e largamente dipendente dall'esperienza individuale del valutatore.<\/p>

Con la diffusione delle fotocamere digitali negli anni '90, il settore ha registrato progressi significativi. I sistemi fotografici per la valutazione della postura statica sono diventati un nuovo standard, aprendo la strada a metodi di valutazione quantitativi. Questi sistemi miravano a ridurre la soggettivit\u00e0 insita nelle valutazioni visive e a fornire un processo di misurazione pi\u00f9 standardizzato e riproducibile.<\/p>

Zonnenberg e altri (1996)<\/a> ha evidenziato il potenziale di questi metodi concentrandosi sulla loro affidabilit\u00e0 intra\/inter-rater, mostrando come gli strumenti digitali possano offrire coerenza nelle misurazioni su fotografie della postura corporea (Fig. 4). Tuttavia, per poter valutare quantitativamente le deviazioni posturali, \u00e8 necessaria l'identificazione precisa di punti anatomici specifici del corpo umano.<\/p>

\"Configuration<\/a>
Figura 4 - Configurazione fotografica di base per l'analisi quantitativa della postura. Fonte: Zonnenberg et al. (1996).<\/figcaption><\/figure>

\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

I primi passi pionieristici della BIOTONIX POSTURE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

In quanto pioniere nello sviluppo di sistemi fotografici per la valutazione quantitativa della postura, la storia di BIOTONIX, nata all'inizio degli anni 2000, \u00e8 strettamente legata alla storia dello sviluppo scientifico in questo campo. (Guimond et al. 2003<\/a>). Alla base del sistema BIOTONIX c'era il paradigma stabilito da Kendall e colleghi (Kendall et al. 2005)<\/a>.<\/p>

Invece di stimare visivamente le deviazioni dall'allineamento della lead line, come prescritto da questi autori, il sistema fotogrammetrico basato su marker di BIOTONIX ha rappresentato un'innovazione, in quanto ha quantificato queste deviazioni registrando immagini e coordinate di punti di riferimento anatomici in unit\u00e0 metriche.<\/p>

Sebbene innovativo ed efficace per l'epoca, questo approccio non era privo di sfide. L'affidamento alla palpazione manuale comportava variazioni intrinseche tra le valutazioni, influenzate dalla competenza e dall'esperienza individuale del fisioterapista valutatore.<\/p>

Una delle caratteristiche principali del sistema BIOTONIX originale era l'attenzione ai dettagli durante la fase di fotografia. Per garantire che i punti anatomici fossero chiaramente visibili e distinti nelle foto, sono stati utilizzati marcatori di superficie fluorescenti (Fig. 5). Quando il flash della fotocamera veniva attivato, questi marcatori riflettevano intensamente la luce, creando punti ad alto contrasto sulle immagini catturate.<\/p>

\"Assembly<\/a>
Figura 5 - Assemblaggio della sfera del marcatore retroriflettente e dell'adesivo di applicazione (sinistra) e costruzione dell'adesivo del marcatore retroriflettente (destra). Fonte: Guimond et al. 2003: Guimond et al. 2003.<\/figcaption><\/figure>

<\/p>

Il forte contrasto garantiva l'inconfondibilit\u00e0 dei punti anatomici, riducendo il rischio di interpretazioni errate durante la fase di valutazione. Questo aspetto era particolarmente cruciale dato il numero di punti valutati e la necessit\u00e0 di un'elevata precisione nella determinazione dell'allineamento posturale.<\/p>

<\/p>

<\/p>

<\/p>

Utilizzando algoritmi convenzionali di visione computerizzata, il software ha analizzato le immagini, rilevando e registrando le coordinate di ogni punto anatomico ad alto contrasto. Questa automazione non solo ha accelerato il processo, ma ha anche introdotto un nuovo livello di coerenza e precisione nella procedura. Una volta registrate le coordinate, il software ha potuto calcolare le deviazioni posturali, confrontando l'allineamento posturale osservato con l'ideale prestabilito.<\/p>

L'approccio innovativo e la metodologia alla base del sistema originale di BIOTONIX sono stati brevettati nel 2003 da Sylvain Guimond, Ph.D., e dai suoi colleghi. (Guimond et al. 2003)<\/a>. Intitolato \"Sistema e metodo per l'analisi biomeccanica automatizzata, il rilevamento e la correzione delle deviazioni posturali\", questo brevetto testimonia lo spirito pionieristico e i risultati tecnici raggiunti dal sistema all'epoca. Negli anni successivi, diversi gruppi di ricerca hanno convalidato l'affidabilit\u00e0 del sistema. (Harrison et al. 2008<\/a>, 2007<\/a>; Janik et al. 2007<\/a>; Normand et al. 2007<\/a>, 2002<\/a>).<\/p>

Questa metodologia brevettata ha stabilito un nuovo standard nel mondo dell'analisi biomeccanica, segnando il passaggio da metodi puramente manuali ad approcci pi\u00f9 automatizzati e standardizzati, come il DIPA. (Furlanetto et al. 2012<\/a>) e SAPO (Ferreira et al. 2011<\/a>).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Utilizzando un questionario con scala del dolore, lo studio ha anche analizzato l'incidenza del dolore corporeo tra i soggetti con diversi tipi di postura. \u00c8 interessante notare che i soggetti con una postura ideale hanno riportato punteggi di dolore inferiori rispetto agli individui con altre categorie di postura. Questo risultato evidenzia l'importanza di mantenere una postura corretta per ridurre il rischio di dolore e disagio.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Il problema: la sfida di identificare i punti anatomici per la valutazione posturale<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Sebbene i metodi fotografici per l'analisi quantitativa della postura rappresentino un notevole progresso nella pratica clinica, l'identificazione di punti anatomici specifici sul corpo del paziente prima di scattare le foto rimaneva un compito basato sull'ispezione visiva e sulla palpazione, che richiedeva molto tempo e dipendeva dall'esperienza dell'operatore.<\/p>

Con il progredire della tecnologia, emerge una soluzione rivoluzionaria: un sistema basato sull'intelligenza artificiale iperspecializzato nell'identificazione dei punti anatomici sulle foto digitali.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

BIOTONIX 2.0: Abbracciare il futuro con l'autonomia basata sull'intelligenza artificiale<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Forte del suo ricco patrimonio e della sua comprovata esperienza, BIOTONIX ha intrapreso un'ambiziosa trasformazione a partire dal 2020. Con il sostegno del Ricerca scientifica e sviluppo sperimentale (SR&ED) del governo federale canadese.<\/a> L'azienda si \u00e8 posta l'obiettivo di rivoluzionare la valutazione posturale sviluppando un nuovo sistema autonomo.<\/p>

BIOTONIX ha deciso di creare un sistema di valutazione posturale autonomo, in grado di escludere la necessit\u00e0 dell'intervento umano. Per raggiungere questo obiettivo, BIOTONIX si \u00e8 rivolta a tecniche avanzate di intelligenza artificiale (AI), cercando di sfruttare la potenza dell'AI per ottenere una precisione e un'efficienza senza pari.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Perch\u00e9 il passaggio all'intelligenza artificiale?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Sebbene il sistema BIOTONIX originale fosse rivoluzionario per l'epoca, c'erano alcune aree di miglioramento evidenti:<\/p>