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Generative deep learning furthers the understanding of local distributions of fat and muscle on body shape and health using 3D surface scans
Communications medicine, 2024-01, Vol.4 (1), p.13-13, Article 13
2024
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Next-generation smart watches to estimate whole-body composition using bioimpedance analysis: accuracy and precision in a diverse, multiethnic sample
The American journal of clinical nutrition, 2022-11, Vol.116 (5), p.1418-1429
2022
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Children and Adolescents’ Anthropometrics Body Composition from 3‐D Optical Surface Scans
Obesity (Silver Spring, Md.), 2019-11, Vol.27 (11), p.1738-1749
2019
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Assessment of clinical measures of total and regional body composition from a commercial 3-dimensional optical body scanner
Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland), 2022-01, Vol.41 (1), p.211-218
2022
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Reply to Y Lu et al
The American journal of clinical nutrition, 2023-03, Vol.117 (3), p.641-642
2023
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Accuracy and Precision of 3-dimensional Optical Imaging for Body Composition by Age, BMI, and Ethnicity
The American journal of clinical nutrition, 2023-09, Vol.118 (3), p.657-671
2023
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A pose‐independent method for accurate and precise body composition from 3D optical scans
Obesity (Silver Spring, Md.), 2021-11, Vol.29 (11), p.1835-1847
2021
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A device‐agnostic shape model for automated body composition estimates from 3D optical scans
Medical physics (Lancaster), 2022-10, Vol.49 (10), p.6395-6409
2022
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Cross-sectional assessment of body composition and detection of malnutrition risk in participants with low body mass index and eating disorders using 3D optical surface scans
The American journal of clinical nutrition, 2023-10, Vol.118 (4), p.812-821
2023
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Development and validation of a rapid multicompartment body composition model using 3-dimensional optical imaging and bioelectrical impedance analysis
Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland), 2024-02, Vol.43 (2), p.346-356
2024
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Accuracy and precision of multiple body composition methods and associations with muscle strength in athletes of varying hydration: The Da Kine Study
Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland), 2024-01, Vol.43 (1), p.284-294
2024
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Monitoring body composition change for intervention studies with advancing 3D optical imaging technology in comparison to dual-energy X-ray absorptiometry
The American journal of clinical nutrition, 2023-04, Vol.117 (4), p.802-813
2023
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Three‐dimensional optical body shape and features improve prediction of metabolic disease risk in a diverse sample of adults
Obesity (Silver Spring, Md.), 2022-08, Vol.30 (8), p.1589-1598
2022
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Automated body composition estimation from device-agnostic 3D optical scans in pediatric populations
Clinical nutrition (Edinburgh, Scotland), 2023-09, Vol.42 (9), p.1619-1630
2023
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Bioimpedance for assessing adiposity: The importance of comparisons / Reply
The American journal of clinical nutrition, 2023-03, Vol.117 (3), p.639
2023
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Monitoring body composition change for intervention studies with advancing 3D optical imaging technology in comparison to dual-energy X-ray absorptiometry
The American journal of clinical nutrition, 2023-04, Vol.117 (4)
2023
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