🏃‍♂️ MyBodyComposition - Sistema Avanzado de Análisis Corporal

Sistema de análisis de composición corporal que utiliza básculas Xiaomi Mi Body Composition Scale y fórmulas científicas validadas contra DEXA, RMN y otros métodos de referencia.

🚀 Características

• Fórmulas científicas validadas: Utiliza ecuaciones de Wu et al. (2015), Janssen et al. (2000), Kushner & Schoeller, y Liu et al. (2022)
• Soporte para básculas Xiaomi: Compatible con V1 y V2 de Mi Body Composition Scale
• Análisis completo: BMI, grasa corporal, masa muscular, agua corporal, metabolismo basal, grasa visceral
• Datos antropométricos opcionales: Mejora la precisión con medidas de cintura, cuello, cadera y muslo
• Reportes detallados: Guarda resultados en archivos con referencias científicas

📊 Métricas Calculadas

Básicas

• IMC (BMI): Índice de masa corporal
• % Grasa corporal: Basado en FFM de Wu et al. (2015)
• Masa libre de grasa (FFM): Fórmula Wu validada contra DEXA
• Masa muscular esquelética: Ecuación Janssen et al. (2000)

Agua Corporal

• Agua corporal total (TBW): Kushner & Schoeller
• Agua extracelular (ECW) e intracelular (ICW)
• Porcentaje de hidratación

Metabolismo

• Tasa metabólica basal (TMB): Cunningham (1980)

Grasa Visceral (opcional)

• Área de grasa visceral: Liu et al. (2022) - requiere medidas de cintura y cuello

🛠️ Instalación

1. Clona o descarga este repositorio
2. Instala dependencias:

   pip install bleak

⚙️ Configuración

1. Edita user_config.py con tus datos:

   USER_HEIGHT = 175      # Tu altura en cm
   USER_AGE = 30         # Tu edad
   USER_SEX = 'male'     # 'male' o 'female'
   MISCALE_MAC = "xx:xx:xx:xx:xx:xx"  # MAC de tu báscula
   
   # Opcionales para mayor precisión
   USER_WAIST = 85       # Circunferencia de cintura en cm
   USER_NECK = 40        # Circunferencia de cuello en cm

2. Encuentra la MAC de tu báscula:

   • Android: Apps como "BLE Scanner"
   • iOS: Apps como "LightBlue"
   • Windows: Configuración > Bluetooth > Dispositivos

🏃‍♂️ Uso

Análisis con Báscula

python body_scan.py

1. Ejecuta el script
2. Asegúrate de que la báscula esté encendida
3. Sube a la báscula para activar la medición
4. Espera a que se capturen peso e impedancia
5. Los resultados se guardan automáticamente

Pruebas sin Báscula

python test_enhanced_metrics.py

📁 Archivos Generados

• my_body_metrics.txt: Reporte completo de tu análisis
• Archivos de prueba: perfil_atletico.txt, perfil_mujer.txt, etc.

📝 Ejemplo de Reporte

=== REPORTE DE COMPOSICIÓN CORPORAL ===
Fecha: 2025-01-25 14:30:15

--- DATOS BÁSICOS ---
Peso: 75.5 kg
Altura: 178 cm
Edad: 28 años
Sexo: male
Impedancia: 485 ohm

--- COMPOSICIÓN CORPORAL ---
Masa libre de grasa (FFM Wu): 58.6 kg
Porcentaje de grasa: 22.5%
Masa grasa: 17.0 kg
Masa muscular esquelética (Janssen): 33.1 kg

--- AGUA CORPORAL ---
Agua corporal total (TBW): 32.5 L
Agua extracelular (ECW): 12.4 L
Agua intracelular (ICW): 20.1 L
Porcentaje de agua: 43.1%

--- METABOLISMO ---
Tasa metabólica basal (Cunningham): 1634 kcal/día

🔬 Referencias Científicas

• Wu et al. (2015): FFM validation against DEXA
• Janssen et al. (2000): Skeletal muscle mass estimation
• Kushner & Schoeller: Total body water via BIA
• Cunningham (1980): Basal metabolic rate
• Liu et al. (2022): Visceral fat area estimation

🔧 Personalización

Agregar Nuevas Fórmulas

Edita enhanced_body_metrics.py y agrega métodos siguiendo el patrón:

def get_nueva_metrica(self) -> float:
    """Descripción de la nueva métrica"""
    resultado = # tu fórmula aquí
    return self._check_bounds(resultado, min_val, max_val)

Modificar Rangos de Validación

Ajusta los límites en el método _check_bounds() según tus necesidades.

⚠️ Limitaciones

• Precisión: Las fórmulas son aproximaciones; para diagnósticos médicos consulta profesionales
• Bluetooth: Requiere conectividad Bluetooth funcional
• Compatibilidad: Probado con básculas Xiaomi Mi Body Composition Scale V1 y V2

🤝 Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Especialmente:

• Nuevas fórmulas científicas validadas
• Soporte para otras básculas
• Mejoras en la interfaz de usuario
• Optimizaciones de precisión

📄 Licencia

Este proyecto es de código abierto. Úsalo responsablemente y siempre consulta profesionales de la salud para interpretación médica de los resultados.