Изучение возможностей 3D-моделирования поверхности тела для проведения клинической антропометрии и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском

• Мисникова Инна Владимировна
• Ковалева Юлия Александровна
• Губкина Валерия Алексеевна
• Полякова Елена Юрьевна

Резюме

Цель исследования - изучение возможностей 3D-сканирования для проведения клинической антропометрии и косвенного определения состава тела у людей с избыточной массой тела и ожирением в сравнении с денситометрией.

Материал и методы. Обследованы 32 пациента старше 45 лет с сахарным диабетом 2-го типа (СД2) и индексом массы тела (ИМТ) >25 кг/м², имевших 2 критерия метаболического синдрома и более. Данные 3D-сканирования проанализированы у 10 практически здоровых добровольца 18-30 лет, составивших контрольную группу. Всем участникам исследования проводили 3D-моделирование тела с помощью 3D-сканера поверхности тела с определением окружностей, объемов и поверхности различных частей тела, их соотношения, а также денситометрию с определением состава тела (тощей и жировой массы). Для оценки жировой массы рассчитывали индекс жировой массы (ИЖМ). Проводили сравнение степени ожирения по ИМТ и ИЖМ, корреляции между показателями денситометрии и 3D-сканирования.

Результаты. Доля пациентов с ожирением, диагностированным по ИМТ (75%), больше, чем при оценке по ИЖМ (50%). Отмечены прямые, статистически значимые корреляции между показателями, измеренными посредством денситометрии и отражающими количество жировой ткани (общая жировая масса, жировая масса тела, жировая масса правой конечности), и объемами, полученными в результате 3D-сканирования (объем живота, туловища, правого бедра), а также отношениями объема живота к объему бедра. Индекс аппендикулярной тощей массы, отражающий состав мышечной массы, прямо коррелировал с объемом туловища.

Заключение. ИЖМ более точно отражает степень ожирения, чем ИМТ. 3D-сканирование тела можно использовать для антропометрического анализа конституциональных особенностей, косвенного определения состава тела и определения метаболических рисков у людей с ожирением.

Ключевые слова:3D-сканирование тела; денситометрия; состав тела

Ожирение - глобальная проблема здравоохранения. Социальная значимость ожирения определяется угрозой инвалидизации пациентов и снижением общей продолжительности жизни в связи с частым развитием тяжелых сопутствующих заболеваний [1]. Высокую актуальность имеет выявление антропометрических маркеров ожирения, а также изменений в составе тела, свидетельствующих о высоком метаболическом риске [2]. Как показывает ряд исследований, индекс массы тела (ИМТ) не всегда служит надежным критерием высокого метаболического риска. По данным B. Goodpaster и соавт., у мужчин с нормальным ИМТ и повышенным содержанием висцерального жира риск метаболического синдрома увеличен в 2 раза [3]. Вместе с тем существует феномен метаболически здорового ожирения (ИМТ >30 кг/м², но без признаков метаболических нарушений).

От 10 до 40% пациентов с ожирением имеют сохранные показатели углеводного обмена, липидного профиля, артериального давления [4]. В ряде случаев это можно объяснить топографическими особенностями отложения жира и достаточным развитием мышечной массы. Пациенты с сахарным диабетом 2-го типа (СД2) в большинстве случаев имеют избыточную массу тела и ожирение [5]. Особенности состава тела и распределения жировой массы у больных СД2 могут оказывать влияние на выраженность факторов риска со стороны сердечно-сосудистой системы. Риск метаболических нарушений повышается у людей, имеющих абдоминальное (висцеральное) ожирение [6].

Высокоточными методами для диагностики висцерального ожирения служат магнитно-резонансная томография (МРТ) и компьютерная томография (КТ), позволяющие оценить состав тела с определением соотношения жировой и мышечной массы [7]. В последние годы к "золотому стандарту" оценки массы тела относят и денситометрию [8]. Однако доступность высокоточных методов оценки состава тела ограничена из-за высокой стоимости, трудоемкости и лучевой нагрузки. Продолжают использовать для оценки состава тела биоимпедансометрию, данные которой по некоторым показателям коррелируют с МРТ и денситометрией [9]. Все перечисленные методы не дают пространственной оценки распределения мышечной и жировой массы.

К антропометрическим методам оценки можно отнести и метод 3D-сканирования тела, позволяющий рассчитать пространственные размеры тела: линейные (длина тела, периметр грудной клетки), объемные (объем тела) и поверхностные (площадь поверхности тела) [10]. Несомненные преимущества этого метода - быстрота (одновременно определяется большое количество параметров) и точность измерения. Основу технологии 3D-сканирования тела составляют широкоформатные 3D-сканеры и автоматическая программа для обработки данных. Сканеры фиксируют все особенности формы тела.

Получение точных параметров тела позволяет создать модель тела человека и рассчитать все необходимые окружности и площади тела.

В настоящее время проводятся работы по созданию моделей прогнозирования ожирения и регионарного перераспределения жира (в области туловища, ног) с помощью параметров, измеренных посредством стереовизуальной системы 3D-сканирования в сравнении с двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрией (ДРА) [11].

Однако до сих пор не разработаны алгоритмы проведения и анализа 3D-сканирования для оценки конституциональных особенностей и косвенного определения состава тела у людей с ожирением. В настоящее время этот метод используют у спорт­сменов для оценки роста мышечной массы в динамике, есть единичные публикации об использовании 3D-сканирования по сравнению с другими методами оценки состава тела [12, 13].

Цель исследования - изучить возможности 3D-сканера поверхности тела в сравнении с денситометрией для косвенного определения состава тела (соотношение жировой и тощей массы) и проведения клинической антропометрии (окружности различных частей тела) в сравнении с рутинными методами антропометрии у людей с избыточной массой тела/ожирением при СД2.

Материал и методы

Пациенты, включенные в исследование, проходили лечение в отделении терапевтической эндокринологии ГБУЗ МО "МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского" (Москва). 3D-сканирование практически здоровых добровольцев выполнено в фитнес-центре и предоставлено исследователям в ослепленном варианте.

Время исследования. Набор пациентов в исследование осуществлялся в течение 6 мес с апреля по июль 2017 г.

Изучали 2 популяции - пациентов с СД2 и здоровых участников исследования.

Популяция пациентов с СД2. Критерии включения: мужчины и женщины в возрасте 45 лет и старше с ИМТ >25 кг/м², имеющие два критерия метаболического синдрома и более, подписавшие информированное согласие на участие в исследовании.

Критерии исключения: беременность, отсутствие конечности, несъемный металл в теле (например, эндопротезированные суставы), исследование с бария сульфатом за 2 нед до включения в настоящее исследование, масса тела более 120 кг (ограничение для проведения денситометрии), волосы на голове, которые нельзя убрать под шапочку.

Популяция здоровых людей. Критерии включения: мужчины и женщины в возрасте 18-30 лет, регулярно посещающие фитнес-зал.

Критерии исключения: профессиональные спортсмены, метаболические нарушения в анамнезе, избыточная масса тела и ожирение по ИМТ, беременность.

Выборка сформирована путем сплошного включения наблюдений.

Дизайн исследования. Проведено интервенционное одноцентровое одномоментное сравнительное двухвыборочное исследование.

Описание медицинского вмешательства. Всем больным проводили 3D-моделирование тела с помощью 3D-сканера поверхности тела и денситометрию с определением состава тела (тощей и жировой массы) [14]. Предварительно осуществляли подготовку пациента к 3D-сканированию тела. В местах измерения окружностей исследователь накладывал ленты с выступающими метками, которые видны на созданной компьютерной модели, что снижает вероятность ошибки при последующем расчете окружностей и объемов (приложение 1). ДРА выполнена всем пациентам исследуемой группы, ее выполняли в тот же день, что и 3D-сканирование, в одном и том же пищевом статусе.

Методы. 3D-сканирование тела проводили с помощью системы трехмерного сканирования тела человека на аппарате DUBLLIK модели R 1000. 3D-сканер оснащен поворотным столом и специально предназначен для сканирования тела человека. В результате трехмерного сканирования тела пациента была получена его цифровая 3D-модель, позволяющая оценить окружности, объемы и поверхности различных частей тела в форматах, представленных разработчиком сканера - Standard Template Library (STL) и Polygon File Format - Stanford Triangle Format (PLY). Измерения проводили по протоколу, представленному в приложении 1.

ИМТ рассчитывали по формуле: масса тела (кг) / рост² (м²) [15].

Объемы частей тела рассчитывали по программе Dubllik - в приложении, позволяющем осуществить расчет параметров 3-мерных моделей, получаемых в результате сканирования [16].

Рассчитывали следующие объемы и окружности:

· объем выступающей части живота - объем живота, выступающий кпереди от плоскости, проходящей через реберные дуги сверху и переднюю верхнюю ость подвздошной кости снизу;

· окружности шеи (ОШ), окружности грудной клетки, груди, талии, окружность на уровне лобкового симфиза, окружности бедер, колена, голени, голеностопного сустава, плеча, локтевого сустава, предплечья и запястья.

Для определения типа телосложения использовали индекс Пинье:

ИП = L(p + T) [17],

где ИП - индекс Пинье; L - рост, см; p - масса тела, кг; T - окружность грудной клетки, см.

Тип телосложения определяли по окружности запястья рабочей руки. Для женщин астенический тип - обхват <16 см, нормостенический - 16-18 см, >18 см - гиперстенический. Для мужчин астенический тип - обхват <17 см, нормостенический - 17-20 см, >20 см - гиперстенический. Рассчитывали отношение окружности талии к правому бедру, отношение талии к росту, отношение объема выступающей части живота к каждому из бедер и их сумме, а также их корреляции с индексом жировой массы (ИЖМ).

ДРА проводили на аппарате Hologic Discoveri A по протоколу определения состава тела. На основании данных ДРА определяли следующие показатели:

· общую жировую массу, кг;

· общую тощую (сухую) массу, кг;

· аппендикулярную тощую массу;

· тощую массу туловища и головы;

· процентное содержание жира и тощей массы тела в целом, тела и конечностей.

Для оценки жировой массы рассчитывали ИЖМ: масса жира (кг) / рост (м²).

Для оценки нормальной массы тела и степени ожирения была использована классификация по ИЖМ, предложенная T. Kelly и соавт. [18].

Рассчитаны корреляции между показателями ДРА и 3D-сканирования: между общей жировой массой (г) и объемом живота (л), объемом туловища (л), объемом правого бедра (л), отношением объема живота на оба бедра. Изучали также корреляции жировой массы тела (г) с объемами живота (л), двух бедер (л), а также отношение объема живота к объему одного бедра, отношение объема живота к двум бедрам; корреляции жировой массы правой ноги и объема живота (л), жировой массы правой ноги и объема правого бедра (л), объема двух бедер (л). Исследовали корреляции ИЖМ, определенной с помощью ДРА, с объемом живота (л), а также с объемом правого бедра (л), с отношением объема живота к объему одного бедра и с отношением объема живота к двум бедрам, полученным при помощи 3D-сканирования; корреляцию индекса аппендикулярной тощей массы и объема туловища (л) (приложение 4).

Сравнивали объемы живота (л), правого бедра (л), двух бедер (л), полученные при 3D-сканировании, а также отношение объема живота к объему одного бедра и отношение объема живота к двум бедрам у исследуемых больных и группы контроля.

Этическая экспертиза. Исследование было одобрено независимым комитетом по этике при ГБУЗ МО "МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского" (протокол № 3 от 16.03.2017). Все пациенты подписали информированное согласие.

Статистический анализ. Статистический анализ проведен с использованием программы SPSS версии 22.0 для Windows с применением стандартных методов вариационной статистики. Данные представлены в виде медианы и интерквартильного интервала [25%; 75%]. Для выявления корреляции между показателями применялся критерий Спирмена. Критический уровень значимости (р) при проверке статистических гипотез принимали равным 0,05 (95% уровень значимости), тенденцию определяли при уровне р=0,05-0,08. Поскольку данное исследование выполняли как пилотный проект, расчет размера выборки заранее не проводили.

Результаты

Объекты (участники) исследования. Обследованы 32 пациента с СД2, имевшие избыточную массу тела или ожирение, в их числе 25 (78,13%) женщин и 7 (21,88%) мужчин, средний возраст в общей группе составил 63,59±7,93 года, медиана 63,5 [57,3; 69,0] года. Средняя масса тела пациентов составила 91,81±13,8 кг, медиана - 92,0 [82,3; 102,3] кг, средний ИМТ - 33,56±4,41 кг/м², медиана - 33,4 [29,9; 37,2] кг/м².

Основные результаты. В результате 3D-сканирования были проведены измерения 23 окружностей тела, часть которых потом была использована для корреляционного анализа с данными ДРА. Подробно результаты измерений окружностей отражены в приложении 1. При определении соматотипа по окружности запястья большинство пациентов соответствовали гиперстеническому типу - 19 (59,4%) человек, 13 (40,6%) участников исследования - нормостеническому типу. Ни один пациент не соответствовал астеническому типу. При расчете индекса Пинье все пациенты, как мужчины, так и женщины, имели крепкое телосложение. В исследуемой группе все имели абдоминальное ожирение, средняя окружность талии у мужчин - 112,7±10,3 см, у женщин - 111,8±10,8 см, отношение окружности талии к окружности бедер у мужчин - 1,1±0,02, у женщин - 0,96±0,1. Средняя ОШ в исследовании у мужчин - 48,4±4,3 см, у женщин - 45,1±3,7 см.

По результатам 3D-сканирования в исследуемой группе были рассчитаны объемы тела, проведено их сравнение с объемами у участников контрольной группы (приложение 2). Объем выступающей части живота (по данным 3D-сканирования) достоверно был больше у пациентов исследуемой группы, как у мужчин, так и у женщин, по сравнению с контрольной группой. При этом объем живота у женщин был больше, чем у мужчин, что связано с более выраженным ожирением у женщин исследуемой группы. У них же по сравнению с контрольной группой отмечено статистически значимое различие в объемах как одного, так и двух бедер, тогда как у обследуемых мужчин и мужчин группы контроля эти показатели практически не различаются.

Данные ДРА подтверждают результаты 3D-сканирования в плане наличия избытка жировой массы живота у женщин, что обусловливает высокие метаболические риски. При этом у женщин процентное содержание мышечной массы менее выражено по сравнению с мужчинами (приложение 3).

Доля пациентов с ожирением различалась в зависимости от использованного критерия диагностики: при оценке по ИМТ она составила 75%, по ИЖМ - 50,0%. Как у мужчин, так и у женщин частота ожирения по ИМТ была практически в 2 раза чаще, чем по ИЖМ (см. таблицу).

Отмечены прямые, статистически значимые корреляции между показателями, измеренными посредством ДРА и отражающими количество жировой ткани (общая жировая масса, жировая масса тела, жировая масса правой конечности) и объемами, полученными в результате 3D-сканирования (объемом живота, туловища, правого бедра), а также отношениями объема живота к объему бедра. Индекс аппендикулярной тощей массы, измеренный посредством ДРА, прямо коррелировал с объемом туловища, оцененного на основании 3D-сканирования (приложение 4).

Нежелательных явлений на фоне проводимого исследования не отмечено.

Обсуждение

Данное исследование было пилотным в плане изучения возможностей 3D-сканирования тела для проведения клинической антропометрии и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском. В настоящее время в доступной литературе найдены единичные исследования на эту тему. B.K. Ng и соавт. изучали возможности 3D-сканирования в сравнении с денситометрией и импедансометрией у 39 здоровых людей и 37 посетителей фитнес-центров. Было установлено, что результаты 3D-сканирования коррелируют с общепринятыми методами антропометрических измерений и определения состава тела, однако необходимы дальнейшие исследования, изучающие возможности данного метода в особых группах: при ожирении и метаболических нарушениях [12]. Наше исследование подтвердило наличие прямых корреляций между показателями, измеренными посредством ДРА и отражающими количество жировой ткани (общая жировая масса, жировая масса тела, жировая масса правой конечности), и объемами, полученными в результате 3D-сканирования (объемом живота, туловища, правого бедра).

ИМТ не всегда служит надежным маркером в оценке развития метаболических нарушений и сердечно-сосудистой патологии. Методы оценки состава тела (МРТ, КТ и ДРА) помогают создать дополнительные критерии риска СД2 и сердечно-сосудистых заболеваний. Так, исследование J. Wilson и соавт. показало, что увеличение отношения объема тела к объему левой ноги может быть маркером развития СД2, повышенного уровня триглицеридов, высокого артериального давления и метаболического синдрома [19]. Причем увеличение отношения объема тела к объему ноги оставалось независимым фактором риска СД2, даже после стандартизации по ИМТ и окружности талии.

Продолжается поиск более доступных методов оценки конституции и состава тела пациентов, так как ДРА и КТ имеют лучевую нагрузку и не всегда доступны для рутинного обследования пациентов с ожирением. Ряд исследований показал, что вариант распределения жировой ткани оказывает существенное влияние на риск заболеваний, связанных с ожирением. Так, перераспределение жира в область верхней части тела - андроидное ожирение связано с повышением риска, тогда как отложение жировой ткани в области нижней части тела, гиноидное ожирение, ассоциировано со сниженными факторами риска [20]. Андроидное ожирение положительно коррелировало с метаболическими факторами риска, в то время как гиноидное распределение жира снижало метаболические риски [20]. Возможность прогнозировать регионарное распределение жира с помощью недорогого и достаточно простого метода будет полезна для оценки риска заболеваний, связанных с ожирением, в больших группах населения.

Наше исследование показало, что результаты измерений 23 окружностей тела по данным 3D-сканирования дают наглядное представление о превышении размеров различных частей тела, что важно для определения типа телосложения в целом, диагностики абдоминального ожирения и оценки факторов риска различной патологии. В зависимости от особенностей строения тела и выраженности основных функций и метаболических процессов выделяют 3 основных типа телосложения (соматотипа) [21]:

1) астенический (эктоморфы);

2) нормостенический (мезоморфы);

3) гиперстенический (эндоморфы).

Соматотип определяют на основании антропометрических измерений (ряда окружностей тела, величины кожных складок), а также функциональных тестов на переносимость физической активности. В упрощенном варианте он может быть определен на основании измерения только окружностей и объемов тела.

Учет типа телосложения у пациентов с ожирением позволяет оптимизировать рекомендации по питанию и физической активности, выбрав диетический режим, вид физической активности, наиболее эффективно способствующие снижению жировой массы и сохранению/набору мышечной массы. С возрастом люди с любым соматотипом могут набрать массу тела. Состав тела при этом у них может значительно отличаться. Поскольку у астеников исходно плохое развитие мышечной массы, то при наборе массы тела у них может быть очень существенный перекос в доле жировой массы. Это повышает риск развития саркопенического ожирения. У нормо- и гиперстеников при наборе массы тела может сохраняться относительно нормальное соотношение мышечной и жировой массы. Гиперстеники предрасположены к избыточной массе тела, поэтому, как правило, испытывают особые трудности с ее снижением.

Исходя из этого учет соматотипа позволяет скорректировать программу по снижению массы тела и коррекции пропорций тела, разработав индивидуальный план физических нагрузок и режима питания. У гиперстеников занятия направлены на уменьшение жировой массы. Для астеников физическая нагрузка направлена на увеличение мышечной массы. Это обеспечивается целенаправленной мышечной работой силового характера, индивидуальным рационом и режимом питания. Для нормостеников цель занятий - поддержание имеющегося уровня пропорций тела [22]. Таким образом, зная свой соматотип, можно добиться оптимальных результатов тренировок. По размеру запястья в нашем исследовании пациенты разделились на гиперстеников (59,4%) и нормостеников (40,6%).

На основании проведенного исследования создан протокол проведения 3D-сканирования тела для пациентов с избыточной массой тела и ожирением с перечнем измерений, которые представляется целесообразным использовать при выполнении 3D-сканирования (приложение 5).

Измерение ОШ дает возможность оценить риск апноэ сна. Так, в исследовании с участием 836 мужчин в возрасте от 19 до 83 лет с ОШ от 30 до 62 см была обнаружена корреляция между ОШ и индексом апноэ-гипопноэ. У мужчин с ОШ >41 см вероятность возникновения синдрома обструктивного апноэ во сне возрастает более чем в 1,5 раза [23]. По данным A. Gami и соавт., ОШ 37-40 см у женщин и более 43 см у мужчин свидетельствует о высоком риске возникновения синдрома обструктивного апноэ во сне [24]. Корреляция между ОШ и этим синдромом была подтверждена и на азиатской популяции [25]. В нашем исследовании 6 (85,7%) мужчин имели ОШ более 43 см; у 21 (84%) женщины зарегистрирован ОШ более 40 см, что свидетельствует о повышении риска синдрома обструктивного апноэ во сне и необходимости обследования для исключения нарушений дыхания во сне. По данным ряда исследований, ОШ может быть лучшим маркером висцерального ожирения, чем другие антропометрические показатели [26]. Так, на результат измерения окружности талии могут влиять увеличение живота после приема пищи и колебания вследствие дыхательных движений. Центральное ожирение вероятно при ОШ ≥32 см у женщин и ≥38 см у мужчин [27].

Ограничения исследования и его безопасность

Данная работа была пилотным исследованием использования 3D-сканирования у пациентов с избыточной массой тела или ожирением и СД2. Оно имеет сравнительно небольшой объем выборки, что предполагает дальнейшую разработку проблемы использования 3D-сканеров в оценке особенностей телосложения пациентов и его роли в профилактике формирования метаболических нарушений.

3D-сканеры не используют рентгеновское излучение. При исследовании применяют оптические и лазерные 3D-сканеры, которые не представляют опасности для глаз. Точность измерения составляет 1 мм, что исключает ошибки подсчетов и позволяет достоверно рассчитать длину окружностей, площади поверхностей тела и объемы жировой и тощей массы тела.

Выводы

1. Моделирование поверхности тела с помощью 3D-сканера у пациентов с избыточной массой тела и ожирением можно рассматривать в качестве метода клинической антропометрии для измерения окружностей различных частей тела и косвенной оценки его состава. Это может найти применение для более точного прогноза тяжести метаболических нарушений у пациентов с метаболическим синдромом и СД2, персонификации рекомендаций по питанию и физической активности и контроля эффективности терапевтических мероприятий по снижению массы тела.

2. Протокол проведения 3D-сканирования тела для пациентов с избыточной массой тела и ожирением может найти клиническое применение для оценки соматотипа, определения типа ожирения и риска синдрома обструктивного апноэ во сне.

Приложения

Приложение 1. Показатели, полученные в результате 3D-сканирования.

https://disk.yandex.ru/i/g9ZzNxQCzjHhgw

Приложение 2. Сравнение объемов, полученных при 3D-сканировании у пациентов исследуемой группы и представителей группы контроля.

https://disk.yandex.ru/i/lfgPIyc_mt3MfA

Приложение 3. Показатели, рассчитанные на основании результатов денситометрии.

https://disk.yandex.ru/i/GIkEXXnXkiovXw

Приложение 4. Взаимосвязь показателей, полученных в результате 3D-сканирования и денситометрии.

https://disk.yandex.ru/i/kZJ7u9lfvx3AoQ

Приложение 5. Протокол проведения 3D-сканирования тела для пациентов с избыточной массой тела и ожирением.

https://disk.yandex.ru/i/uZh7D8fzfeJBNg

Литература

1. Лескова И.В., Ершова Е.В., Никитина Е.А., Красниковский В.Я., Ершова Ю.А., Адамская Л.В. Ожирение в России: современный взгляд под углом социальных проблем // Ожирение и метаболизм. 2019. Т. 16, № 1. С. 20-26. DOI: https://doi.org/10.14341/omet9988

2. Zhang R., Dong S., Wang F. et al. Associations between body composition indices and metabolic disorders in Chinese adults: a cross-sectional observational study // Chin. Med. J. (Engl.). 2018. Vol. 131, N 4. Р. 379-388. DOI: https://doi.org/10.4103/0366-6999.225059

3. Goodpaster B., Krishnaswami S., Harris T. et al. Obesity, regional body fat distribution, and the metabolic syndrome in older men and women // Arch. Intern. Med. 2005. Vol. 165, N 7. Р. 777-783. DOI: https://doi.org/10.1001/archinte.165.7.777

4. Романцова Т.И., Островская Е.В. Метаболически здоровое ожирение: дефиниции, протективные факторы, клиническая значимость // Альманах клинической медицины. 2015. Т. 13, № 21. С. 75-87. DOI: https://doi.org/10.18508/endo1810

5. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Prevalence of overweight and obesity among adults with diagnosed diabetes - United States, 1988-1994 and 1999-2002 // MMWR Morb. Mortal. Wkly Rep. 2004. Vol. 53. Р. 1066-1068.

6. Chait A., den Hartigh L. Adipose tissue distribution, inflammation and its metabolic consequences, including diabetes and cardiovascular disease // Front. Cardiovasc. Med. 2020. Vol. 7. P. 22. DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2020.00022

7. Lemos T., Gallagher D. Current body composition measurement techniques // Curr. Opin. Endocrinol. Diabetes Obes. 2017. Vol. 24, N 5. Р. 310-314. DOI: https://doi.org/10.1097/MED 0000000000000360

8. Buckinx F., Landi F., Cesari M. et al. Pitfalls in the measurement of muscle mass: a need for a reference standard // J. Cachexia Sarcopenia Muscle. 2018. Vol. 9, N 2. Р. 269-278. DOI: https://doi.org/10.1002/jcsm.12268

9. Pietiläinen K., Kaye S., Karmi A. et al. Agreement of bioelectrical impedance with dual-energy X-ray absorptiometry and MRI to estimate changes in body fat, skeletal muscle and visceral fat during a 12-month weight loss intervention // Br.J. Nutr. 2013. Vol. 109, N 10. Р. 1910-1916. DOI: https://doi.org/10.1017/S0007114512003698

10. Medina-Inojosa J., Somers V., Jenkins S. et al. Validation of a white-light 3D body volume scanner to assess body composition // Obes. Open Access. 2017. Vol. 3, N 1. Р. 1-10. DOI: https://doi.org/10.16966/2380-5528.127

11. Lee J., Freeland-Graves J., Pepper M. et al. Prediction of android and gynoid body adiposity via a three-dimensional stereovision body imaging system and dual-energy X-ray absorptiometry // J. Am. Coll. Nutr. 2015. Vol. 34, N 5. Р. 367-377. DOI: https://doi.org/10.1080/07315724.2014.966396

12. Ng B., Hinton B., Fan B. et al. Clinical anthropometrics and body composition from 3D whole-body surface scans // Eur. J. Clin. Nutr. 2016. Vol. 70, N 11. Р. 1265-1270. DOI: https://doi.org/10.1038/ejcn.2016.109

13. Alotaibi M., Alotybie A., Alotaibi H. Clinical role of 3D body scanners in presenting direct anthropometrics for estimation of body composition // Endocrinol. Res. Pract. 2023. Vol. 27, N 2. Р. 59-64. DOI: https://doi.org/10.5152/erp.2023.22135185

14. Kendler D., Borges J., Fielding R. et al. The official positions of the International Society for Clinical Densitometry: indications of use and reporting of DXA for body composition // J. Clin. Densitom. 2013. Vol. 16. P. 496-507. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2013.08.020

15. WHO Working Group. Use and interpretation of anthropometric indicators of nutritional status // Bull. World Health Organ. 1986. Vol. 64. Р. 929-941.

16. Кошеков К.Т., Астапенко Н.В. Метод и алгоритм вычисления объема заданной дискретно 3D поверхности с помощью полиномов Лагранжа // Математические структуры и моделирование. 2016. Т. 3, № 39. С. 86-92.

17. Черноруцкий М.В. Диагностика внутренних болезней: учебник для медицинских институтов. 4-е изд. Ленинрад : Медгиз, 1954. 660 с.

18. Kelly T., Wilson K., Heymsfield S. Dual energy X-ray absorptiometry body composition reference values from NHANES // PLoS One. 2009. Vol. 4, N 9. Article ID e7038. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0007038

19. Wilson J., Kanaya A., Fan B. et al. Ratio of trunk to leg volume as a new body shape metric for diabetes and mortality // PLoS One. 2013. Vol. 8, N 7. Article ID e68716. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068716

20. Fu X., Song A., Zhou Y. et al. Association of regional body fat with metabolic risks in Chinese women // Public Health Nutr. 2014. Vol. 17, N 10. Р. 2316-2324. DOI: https://doi.org/10.1017/S-1368980013002668

21. Петренко В.М. Общая конституция человека и ее типы. Вазогемальный аспект проблемы // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. Т. 11, № 2. С. 291-294.

22. Романова Л.А., Еганов В.А. Особенности индивидуальной коррекции пропорций тела студенческой молодежи, имеющих разные соматические типы, средствами физических упражнений // Вестник ЮУрГУ. 2010. № 37. С. 128-131.

23. Ardelean C., Dimitriu D., Frent S. et. al. Sensitivity and specificity of neck circumference in obstructive sleep apnea syndrome // Eur. Respir. J. 2014. Vol. 44. Р. 2293.

24. Gami A., Caples S., Somers V. Obesity and obstructive sleep apnea // Endocrinol. Metab. Clin. North Am. 2003. Vol. 32. Р. 869-894. DOI: https://doi.org/10.1016/s0889-8529(03)00069-0

25. Kim S., Park B., Park S. et al. Predictors for presence and severity of obstructive sleep apnea in snoring patients: significance of neck circumference // J. Sleep Med. 2015. Vol. 12, N 2. Р. 34-38. DOI: https://doi.org/10.13078/jsm.15007

26. Luo Y., Ma X., Shen Y. et al. Neck circumference as an effective measure for identifying cardio-metabolic syndrome: a comparison with waist circumference // Rev. Assoc. Med. Bras. (1992). 2018. Vol. 64, N 1. Р. 54-62. DOI: https://doi.org/10.1590/1806-9282.64.01.5

27. Anothaisintawee T., Sansanayudh N., Thamakaison S. et al. Neck circumference as an anthropometric indicator of central obesity in patients with prediabetes: a cross-sectional study // Biomed. Res. Int. 2019. Vol. 2019. Article ID 4808541. DOI: https://doi.org/10.1155/2019/4808541

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License («Атрибуция - Всемирная»)