KörperdatenbankKörperdatenbankKörperdatenbankKörperdatenbankDies ist ein Referenzkörper — keine echte Person. Er stellt eine durchschnittliche athletische Frau von etwa 65 Jahren dar, mit rund 28 % Körperfett, erzeugt aus bevölkerungsbezogenen Gesundheitsdaten.
Nutze ihn als Maßstab: Stelle deinen eigenen Scan daneben, um zu sehen, wie deine Körperzusammensetzung, deine Proportionen und deine Silhouette im Vergleich zu einem typischen Körper deines Alters und Aktivitätsniveaus liegen.
Er ist ein Bezugspunkt zur Einordnung — kein Ziel. Echte Körper variieren stark um jeden Durchschnitt, und Gesundheit hängt von weit mehr ab als von einer einzelnen Silhouette.
Eine visuelle Schätzung der Körperregionen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit mehr Fett enthalten als andere — keine Messung. Diese Funktion ist experimentell; behandle die Heatmap als Hinweis, nicht als klinischen Befund. Die Genauigkeit ist an den Extremen des Körperfettanteils am besten, in der Mitte schwächer, und atypische Körperformen (athletische Statur, Schwangerschaft usw.) werden möglicherweise nicht gut abgebildet.
| Metrik | Wert vs Referenz | Referenz | Messwert |
|---|---|---|---|
| Seitliche Neigung?In einem einzelnen Scan auf etwa ±2-3° genau — die Kameraneigung ist der Hauptstörfaktor. Ein Trend gegen deine eigene Historie (gleicher Aufbau) ist zuverlässiger als der absolute Wert. Achte für beste Genauigkeit darauf, dass die Kamera beim Scannen waagerecht war. | +0.4° | 0° = vertikal (frontale Knie-zu-Kopf-Achse) | natürlich — aufrecht |
| Kopfvorlage?In einem einzelnen Scan auf etwa ±1-2 cm genau — Kameraneigung und Kopfdrehung (nach oben / unten / zur Seite blicken) sind die Hauptstörfaktoren. Ein Trend gegen deine eigene Historie (gleicher Aufbau) ist zuverlässiger als der absolute Wert. Blicke für beste Genauigkeit geradeaus und halte die Kamera beim Scannen waagerecht. | Lade ein Seitenfoto hoch, um diese Metrik zu erhalten | 0 = Ohr in einer Linie mit der Wirbelsäulenachse (keine Kopfvorlage) | — |
| Vor-/Rückneigung?In einem einzelnen Scan auf etwa ±2-3° genau — die Kameraneigung ist der Hauptstörfaktor. Ein Trend gegen deine eigene Historie (gleicher Aufbau) ist zuverlässiger als der absolute Wert. Achte für beste Genauigkeit darauf, dass die Kamera beim Scannen waagerecht war. | Lade ein Seitenfoto hoch, um diese Metrik zu erhalten | 0° = vertikal (seitliche Knie-zu-Kopf-Achse) | — |
| Schulterneigung?In einem einzelnen Scan auf etwa ±2-3° genau — die Kameraneigung ist der Hauptstörfaktor. Ein Trend gegen deine eigene Historie (gleicher Aufbau) ist zuverlässiger als der absolute Wert. Achte für beste Genauigkeit darauf, dass die Kamera beim Scannen waagerecht war. | +1.6° | 0° = waagerecht (frontal) | natürlich — ausgewogen |
| Hüftneigung?In einem einzelnen Scan auf etwa ±2-3° genau — die Kameraneigung ist der Hauptstörfaktor. Ein Trend gegen deine eigene Historie (gleicher Aufbau) ist zuverlässiger als der absolute Wert. Achte für beste Genauigkeit darauf, dass die Kamera beim Scannen waagerecht war. | 0.0° | 0° = waagerecht (frontal) | natürlich — ausgewogen |
| Segment | Breite links | Breite rechts | Δ vs symmetrisch | Messwert |
|---|---|---|---|---|
| Oberarm Bizeps / Trizeps | 7.2 cm | 6.9 cm | +3.9% | natürlich — ausgewogen |
| Unterarm Unterarmbeuger | 5.7 cm | 6.1 cm | -7.0% | natürlich — rechte Seite größer |
| Oberschenkel Quadrizeps | Nicht gemessen — diese Gliedmaße war auf deinen Fotos nicht klar genug sichtbar. | |||
BodyWHAT nutzt eine eigene, proprietäre, auf neuronalen Netzen basierende Technologie, um deinen Körperfettanteil und weitere Kennzahlen der Körperzusammensetzung direkt aus deinen Fotos zu schätzen. Diese intern entwickelten Modelle werden mit etablierten anthropometrischen Methoden kombiniert; die unten aufgeführten veröffentlichten Methoden und Referenzbereiche fließen in diese Schätzungen ein und kalibrieren sie.
Die Werte von BodyWHAT sind Schätzungen zu Fitness- und Informationszwecken — keine medizinische Beratung und keine Diagnose. Sie beruhen auf etablierten Methoden und veröffentlichten Referenzbereichen:
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