基于多图像和双图像方法的智能手机数字人体测量在体脂评估中的准确性、重复性及互换性

《Clinical Nutrition ESPEN》：Accuracy, Repeatability, and Interchangeability of Smartphone-Based Digital Anthropometry Using Multi- and Dual-Image Approaches for Body Fat Estimation

　　

伊里斯马尔·贡萨尔维斯·阿尔梅达·达恩卡纳索昂|马特乌斯·桑托斯·塞尔凯拉|格兰特·M·廷斯利|卡万·巴普蒂斯塔·德奥利维拉·费雷拉|埃里克·坎波斯·萨莱斯|韦尔顿·多斯桑托斯·席尔瓦·奥利维拉|尤里·席尔瓦·德索萨|米凯尔·塞阿布拉·莫拉埃斯|费尔南达·卡里娜·多斯桑托斯|克劳迪娅·埃莉扎·帕特罗西尼奥·德奥利维拉|阿纳莉莎·莫妮卡·洛佩斯·德阿尔梅达·席尔瓦|迭戈·奥古斯托·桑托斯·席尔瓦|奥斯瓦尔多·科斯塔·莫雷拉

巴西米纳斯吉拉斯州维索萨市维索萨联邦大学生物与健康科学中心体育教育系

摘要

背景与目的

利用移动应用进行数字人体测量已成为估算身体成分的一种便捷方法。然而，其准确性和重复性仍存在不确定性，目前还不清楚不同的移动应用是否能得出相似的结果，以及图像采集方式（双图像和多图像采集）是否会影响测量结果。本研究旨在评估各种移动应用在估算体脂百分比方面的重复性和准确性，并将其与双能X射线吸收测定法进行比较，同时探讨这些应用之间的互换性以及双图像和多图像采集方式的差异。

方法

57名健康成年人（30名男性，27名女性；平均年龄28.0±10.2岁）在标准化条件下，使用三种移动应用（MeThreeSixty、Bodygram和ZOZO Fit）以及双能X射线吸收测定法（作为参考标准）来估算体脂百分比。选择这些移动应用是基于其易获取性、创新性以及图像采集方式，其中包括一种多图像采集的移动应用（ZOZO Fit，每次扫描需拍摄12张照片）和两种双图像采集系统。通过类内相关系数和变异系数来评估测试-重测的重复性，而准确性则通过平均差异、一致性相关系数、均方根误差以及布兰德-阿尔特曼分析来进行评估。此外还研究了这些移动应用之间的互换性。

结果

所有移动应用都表现出极高的测试-重测重复性（类内相关系数为0.98-0.99，变异系数不超过4.1%）。与双能X射线吸收测定法相比，所有移动应用估算的体脂百分比均偏低，其中ZOZO Fit的平均偏差为-1.2%，Bodygram的为-2.1%。作为唯一的多图像采集系统，ZOZO Fit的估算误差最低（均方根误差为2.95%），与双能X射线吸收测定法的一致性最高（一致性相关系数为0.90）。不过，没有一种移动应用的估算结果能在±2%的范围内与双能X射线吸收测定法的结果相当，且在各项对比中其结果的一致性范围都很宽。

结论

这些移动应用虽然具有很高的重复性，但准确性较低，且无法相互替代。尽管在群体层面分析中，多图像采集的移动应用表现相对更好，但目前没有任何一种移动应用能够用于人群监测、临床诊断或个体决策。在更广泛地实际应用之前，还需要进一步进行验证、校准以及纠正系统偏差。