En primer lugar, suponiendo que esté familiarizado con un Polygon Mesh, podemos proceder a explicar el algoritmo de los cubos de marcha en el contexto de las imágenes médicas.
Las modalidades de imágenes médicas tales como MRI, CT y SPECT se basan en cortes consecutivos obtenidos del paciente mediante exploración en una dirección específica a lo largo del cuerpo del paciente, es decir, volumen de interés (para obtener más información sobre el tema, no dude en preguntar). Suponiendo que tenemos estos cortes en 2D, es decir, superficies iso 2D, podemos construir un modelo 3D del volumen escaneado de interés basado en los valores escalares discretos. Estos valores escalares en 3D se denominan vóxeles, mientras que en 2D se llaman píxeles. Aquí viene el algoritmo de los cubos de marcha, que tiene nuestro modelo 3D que consiste en vóxeles, el algoritmo extrae una malla poligonal de él; crea modelos triangulares de superficies de densidad constante a partir de estos datos médicos 3D. Para hacerlo, el algoritmo siempre determina cómo la superficie se cruza con un cubo que consta de 8 píxeles creados a partir de dos sectores adyacentes. Luego, pasa al siguiente cubo y así sucesivamente.
El proceso es el siguiente [1]:
- Adquisición de datos: los cortes obtenidos por la máquina MR, CT, SPECT
- Procesamiento de imagen: procesamiento de señal en los datos obtenidos (filtrado, eliminación de ruido, etc.).
- Construcción de superficie: Algoritmo de cubos de marcha
- Pantalla: visualiza los datos
Notas a pie de página
[1] https: //people.eecs.berkeley.edu …
