Je maakt gebruik van je smartphone om foto's te maken, je bankzaken te beheren of je sportprestaties te registreren. Binnenkort zou het wellicht ook mogelijk zijn om je lichaam te meten. Ons onderzoek laat zien dat bepaalde smartphone-apps opmerkelijk nauwkeurig, precies en betrouwbaar zijn. Dit kan zowel de gezondheidszorg toegankelijker als effectiever maken.
"Staat maar even recht." Wie ooit een kinesitherapeut, diëtist of arts heeft bezocht, zal het waarschijnlijk herkennen. Een meetlint verschijnt uit een lade, je arm of middel wordt gemeten en de gegevens worden opgeslagen in een dossier. Hoewel het misschien een eenvoudige handeling lijkt, geven die lichaamsmetingen verrassend veel informatie. Ze laten bijvoorbeeld zien of iemand na een operatie spiermassa opbouwt, spiermassa verliest door sarcopenie of vooruitgang maakt tijdens een revalidatie.
Desondanks wordt dat meten nog steeds voornamelijk uitgevoerd met technieken die niet veel zijn veranderd sinds onze grootouders op jonge leeftijd, zoals met een eenvoudige lintmeter. Dat terwijl vrijwel iedereen een sterke 3D-scanner in zijn broekzak meedraagt.
Van selfie naar digitaal lichaam

Nieuwe smartphone-apps bieden de mogelijkheid om met een paar foto's een volledig driedimensionaal model van je lichaam te creëren. In minder dan een minuut kunnen ze tientallen lichaamsmaten automatisch berekenen; het is praktisch, snel en voordelig. Eén cruciale vraag bleef echter onbeantwoord: Kunnen we die cijfers daadwerkelijk vertrouwen?
Wanneer een smartphone onjuiste lichaamsmetingen geeft, kunnen zorgprofessionals onjuiste conclusies trekken. Een kleine vergissing kan misschien niet veel invloed hebben, maar wanneer een kinesitherapeut de ontwikkeling van spiermassa monitort of een arts de veranderingen in de omvang van het lichaam evalueert, is elke centimeter van belang. Wij bestudeerden daarom de effectiviteit van smartphone-apps.
Drie manieren om hetzelfde lichaam te meten
Voor ons onderzoek hebben we 35 gezonde volwassenen uitgenodigd in het 4D4ALL-laboratorium van de Universiteit Antwerpen. Elke deelnemer kreeg een meting op drie diverse manieren.
De klassieke meting vond aanvankelijk plaats met behulp van een meetlint, een weegschaal en een stadiometer. Vandaag de dag blijft dat de norm in de gezondheidszorg.
Vervolgens werd er een scan uitgevoerd met een geavanceerd 4D-systeem. Veertien modules creëerden binnen enkele seconden een zeer precies digitaal model van het gehele lichaam. Dit systeem wordt beschouwd als een van de meest geavanceerde methoden die momenteel beschikbaar zijn. Ten slotte zijn er twee populaire smartphone-applicaties onderzocht: 3D Measure Me en MeThreeSixty.
Om de metingen op een eerlijke manier te vergelijken, droegen alle deelnemers aansluitende kleding en een badmuts. Daarnaast volgden alle onderzoekers precies hetzelfde protocol voor metingen. Zo konden we de technologie vergelijken zonder dat verschillen in houding of kleding de resultaten zouden beïnvloeden.
Niet elke app vertelt hetzelfde verhaal
Een app die mooie afbeeldingen produceert, is niet automatisch een effectieve meettool.We bestudeerden daarom drie kenmerken: betrouwbaarheid, validiteit en acuuraatheid.
De eerste was de betrouwbaarheid. Krijg je dezelfde resultaten als een meting opnieuw wordt uitgevoerd? We hebben ook de geldigheid onderzocht. Hoe sterk zijn de metingen vergelijkbaar met de gebruikelijke methode met een meetlint? Ten slotte bestudeerden we de precisie. Hoe omvangrijk zijn de verschillen tussen de twee methoden? Een techniek kan pas een plek krijgen in de gezondheidszorg als deze op alle drie de criteria voldoet.
Eén app verraste ons
Dat het professionele 4D-systeem uitstekend zou presteren, lag in de lijn der verwachtingen. De grootste verrassing kwam van een gewone smartphone. De app 3D Measure Me bleek voor heel wat lichaamsmetingen verrassend dicht aan te sluiten bij de traditionele meetmethode. Vooral de omtrek van armen, onderarmen en benen werd nauwkeurig gemeten. Ook lichaamslengte werd zeer betrouwbaar bepaald. Dat betekent niet dat de smartphone perfect is, maar wel dat een toestel dat miljoenen mensen elke dag gebruiken, in staat blijkt om lichaamsmetingen uit te voeren die dicht in de buurt komen van professionele apparatuur.
De tweede app, MeThreeSixty, behaalde minder goede resultaten. Vooral bij grotere lichaamsdelen, zoals de buik en de bovenbenen, werden de afwijkingen groter. Dat toont meteen aan dat niet elke app dezelfde kwaliteit levert. Achter twee gelijkaardige apps kunnen heel verschillende algoritmes schuilgaan.
Waarom de buik moeilijker is dan een arm
Tijdens ons onderzoek zagen we een opvallend patroon. Metingen aan armen en benen waren meestal nauwkeuriger dan metingen aan de romp. Dat heeft verschillende oorzaken. De buik verandert voortdurend door de ademhaling, de houding en de spanning van de buikspieren. Ook de borstkas beweegt constant mee. Voor software is het daardoor moeilijker om telkens exact dezelfde anatomische punten terug te vinden. Een onderarm of enkel verandert veel minder van vorm. Daardoor kan de software daar veel consistenter meten. Dat verklaart waarom zelfs de beste technologie vandaag nog moeite heeft met sommige lichaamsdelen.
Waarom dit belangrijk is
Op het eerste gezicht lijkt dit onderzoek vooral interessant voor technologieliefhebbers. Toch kan de impact veel groter zijn. Steeds meer zorg verschuift van het ziekenhuis naar de thuissituatie. Mensen volgen revalidatie thuis, krijgen online begeleiding van een kinesitherapeut of spreken een diëtist via videoconsultaties.
Betrouwbare smartphone-scans kunnen daarbij een belangrijke rol spelen. Stel dat een patiënt na een knieoperatie thuis wekelijks een scan maakt. De kinesitherapeut kan objectief opvolgen of de bovenbeenspieren opnieuw groeien, zonder dat de patiënt telkens naar de praktijk moet komen. Ook mensen die moeilijk mobiel zijn of ver van een ziekenhuis wonen, kunnen zo eenvoudiger worden opgevolgd. De technologie vervangt de zorgverlener niet, maar kan hem wel ondersteunen.
De smartphone wordt slimmer, maar nog niet perfect
Ons onderzoek toont dat smartphonegebaseerde lichaamsmetingen veel verder staan dan veel mensen vermoeden. Vooral 3D Measure Me liet zien dat een gewone smartphone verrassend betrouwbare lichaamsmetingen kan uitvoeren. Tegelijk blijft voorzichtigheid nodig. Vooral metingen van de romp vragen nog verdere ontwikkeling voordat ze even nauwkeurig worden als traditionele methoden. Dat betekent dat het meetlint voorlopig nog niet uit de praktijk verdwijnt.
Maar misschien komt er binnenkort wel een nieuw instrument bij. Geen duur toestel. Geen ingewikkelde scanner. Gewoon de smartphone die vandaag al in bijna iedere broekzak zit.
Bartol, K., Bojanić, D., Petković, T., Pribanić, T., Department of Electronic Systems and
Information Processing, Faculty of Electrical Engineering and Computing, University of
Zagreb, 10000 Zagreb, Croatia, Croatian Science Foundation, & Kristijan Bartol. (2021). A
review of body measurement using 3D scanning. In Mohamad Forouzanfar (Ed.), IEEE
Access (Vol. 9, p. 67281) [Journal-article]. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3076595
(2) Bougourd, J., Treleaven, P., & University College London. (2010). UK National Sizing Survey -
SizeUK. In International Conference on 3D Body Scanning Technologies, International
Conference on 3D Body Scanning
Technologies. https://proc.3dbody.tech/papers/2010/10327_32bougourd.pdf
(3) Hodgdon, J., Martine Brandsma, Daanen, H., & Hervig, L. (2005). Prediction of body surface
area based on 3-Dimensional laser scans. In T.R.U.E. Research Foundation & U.S. Army
Medical Research and Materiel Command, T.R.U.E. Research Foundation. T.R.U.E. Research
Foundation.
(4) Rumbo-Rodríguez, L., Sánchez-SanSegundo, M., Ferrer-Cascales, R., García-D’Urso, N.,
Hurtado-Sánchez, J. A., & Zaragoza-Martí, A. (2021). Comparison of body scanner and
manual anthropometric measurements of body shape: A Systematic review. International
Journal of Environmental Research and Public Health, 18(12),
6213. https://doi.org/10.3390/ijerph18126213
(5) Heymsfield, S. B., Bourgeois, B., Ng, B. K., Sommer, M. J., Li, X., & Shepherd, J. A. (2018).
Digital anthropometry: a critical review. European Journal Of Clinical Nutrition, 72(5), 680–
687. https://doi.org/10.1038/s41430-018-0145-7
(6) Rumbo-Rodríguez, L., Sánchez-SanSegundo, M., Ferrer-Cascales, R., García-D’Urso, N.,
Hurtado-Sánchez, J. A., & Zaragoza-Martí, A. (2021). Comparison of Body Scanner and
Manual Anthropometric Measurements of Body Shape: A Systematic Review. International
Journal Of Environmental Research And Public Health, 18(12),
6213. https://doi.org/10.3390/ijerph18126213
(7) Reliability and agreement of 3D anthropometric measurements in facial palsy patients using
a Low-Cost 4D imaging system. (2020, August 1). IEEE Journals & Magazine | IEEE
Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/document/9133557
(8) Bougma, K., Mei, Z., Palmieri, M., Onyango, D., Liu, J., Mesarina, K., Akelo, V., Mwando, R.,
Zhou, Y., Meng, Y., & Jefferds, M. E. (2022). Accuracy of a handheld 3D imaging system for
child anthropometric measurements in population-based household surveys and25
surveillance platforms: an effectiveness validation study in Guatemala, Kenya, and
China. American Journal of Clinical Nutrition, 116(1), 97–
110. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqac064
(9) Susato, S. (2011). Development and Application of Portable Manual Non-Contact-Type
Anthropometric Instruments for Measuring Human Anatomical Longitudinal
Parameters. Journal Of PHYSIOLOGICAL ANTHROPOLOGY, 30(2), 55–
67. https://doi.org/10.2114/jpa2.30.55
(10) Lopez, M. G., Matthes, K. L., Sob, C., Bender, N., & Staub, K. (2023). Associations between 3D
surface scanner derived anthropometric measurements and body composition in a cross-
sectional study. European Journal of Clinical Nutrition, 77(10), 972–
981. https://doi.org/10.1038/s41430-023-01309-4
(11) Aydin, A. C., Karakol, P., Sulhan, A., Erk, H., & Bozkurt, M. (2024). Comparison of
anthropometric and cephalometric measurements obtained by stereophotogrammetry and
3D computed tomography of the nose before septorhinoplasty. Aesthetic Plastic
Surgery, 48(21), 4314–4322. https://doi.org/10.1007/s00266-024-04097-9
(12) Graybeal, A. J., Brandner, C. F., Compton, A. T., Swafford, S. H., Henderson, A., Aultman, R.,
Vallecillo-Bustos, A., & Stavres, J. (2023). Smartphone derived anthropometrics: Agreement
between a commercially available smartphone application and its parent application
intended for use at point-of-care. Clinical Nutrition ESPEN, 59, 107–
112. https://doi.org/10.1016/j.clnesp.2023.11.021
(13) Hobbs Murphy, K. H. M. (2024, 16 april). Intra-rater and inter-rater reliability of 3D facial
measurements.
ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003687023002569?via
%3Dihub
(14) Liu, L. Y., Sangani, S., Patterson, K. K., Fung, J., & Lamontagne, A. (2020). Real-Time Avatar-
Based feedback to enhance the symmetry of spatiotemporal parameters after stroke:
Instantaneous effects of different avatar views. IEEE Transactions on Neural Systems and
Rehabilitation Engineering, 28(4), 878–887. https://doi.org/10.1109/tnsre.2020.2979830
(15) Scataglini, S., Dens, A., Laermans, E., Naalden, A., & Truijen, S. (2025). Exploring and analysing
3D and 4D camera based markerless technologies for human body anthropometrics in healthy
individuals: a systematic review. International Journal of Medical Informatics, 205,
106084. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2025.106084
(16) Scataglini, S., Van Orden, F., Van Den Hoek, E., Stessel, M., & Truijen, S. (2025). Smartphone
and tablet-based 3D scanner for anthropometric assessments in adults: a systematic review of26
reliability, validity, and accuracy. BioMedical Engineering OnLine, 25(1),
3. https://doi.org/10.1186/s12938-025-01480-8
(17) 3D Measure Me. (2025b, oktober 11). 3D Measure Me Home Page - 3D Measure Me. 3D
Measure Me - Get Your Body Measurements With The Touch Of A Button Using Your
Smartphone. https://3dmeasureme.com/
(18) MeThreeSixty | 3D Body Visualizer. (n.d.). MeThreeSixty. https://www.methreesixty.com/
(19) G*Power. (2025, June 12). https://www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-
psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower
(20) A balanced Latin square design allows each participant to complete all measurement
conditions while controlling for order and carry-over effects across treatments (Dean & Voss,
1999; Cotton, 1993; Jones & Kenward, 1989).
(21) Susato, S. (2011). Development and Application of Portable Manual Non-Contact-Type
Anthropometric Instruments for Measuring Human Anatomical Longitudinal
Parameters. Journal Of PHYSIOLOGICAL ANTHROPOLOGY, 30(2), 55–