Resumen

Las imágenes médicas son imprescindibles para la realización del diagnóstico, planificación de cirugía y evolución de la patología. El avance de la tecnología ha desarrollado nuevas técnicas para obtener imágenes digitales con más detalles, esto a su vez ha llevado a tener desventajas, entre ellas: el análisis de grandes volúmenes de información, tiempo prolongado para determinar una región afectada y dificultad para definir el tejido maligno para su posterior extirpación, entre las más relevantes. Este artículo presenta una estrategia de segmentación de imágenes y la optimización de un método de generación de modelos tridimensionales. Se implementó un prototipo en el que se logró evaluar los algoritmos de segmentación y técnica de reconstrucción 3D permitiendo visualizar el modelo del tumor desde diferentes puntos de vista mediante realidad virtual. En esta investigación, se evalúa el costo computacional y la experiencia del usuario, los parámetros seleccionados en términos de costo computacional son el tiempo y el consumo de RAM, se utilizaron 140 imágenes MRI cada una de ellas con dimensiones de 260x320 píxeles, y como resultado, se obtuvo un tiempo aproximado de 37.16s y el consumo de memoria RAM es de 1.3GB. Otro experimento llevado a cabo es la segmentación y reconstrucción de un tumor, este modelo está formado por una malla tridimensional que contiene 151 vértices y 318 caras. Finalmente, se evalúa la aplicación con una prueba de usabilidad aplicada a una muestra de 20 personas con diferentes áreas de conocimiento, los resultados muestran que los gráficos presentados por el software son agradables, también se evidencia que el software es intuitivo y fácil de usar. También mencionan que ayuda a mejorar la compresión de imágenes médicas.

I. INTRODUCCIÓN

Los objetivos fundamentales de la medicina son la prevención y promoción de la salud, el alivio del dolor, la asistencia a las enfermedades incurables y la prevención de la muerte prematura [1, 2]. En la práctica médica, el diagnóstico y la evolución de la patología son las actividades más frecuentes en el trabajo diario de un médico.

Los médicos se apoyan en diversas herramientas que les proporcionan información sobre el estado del cuerpo humano, para diagnosticar y determinar la evolución de la patología y decidir el tratamiento a seguir [3, 4]. En los últimos años, las imágenes médicas se han convertido en la principal herramienta del médico, ya que muestran el estado de los tejidos internos en una zona concreta del cuerpo humano.

A través de los desarrollos tecnológicos han surgido diferentes técnicas para observar el interior del cuerpo, entre ellas se encuentra la tomografía computarizada (TC), donde la imagen se construye a partir de múltiples valores del haz de rayos X, que atraviesa la zona de estudio [5].

• Materias:Procesamiento de imágenes Medicina Impresión 3D
• Subjects:Image processing Medicine 3D Printing
• Palabras claves:Imágenes médicas; k-means; malla 3D; modelo 3D; segmentación de imágenes; usabilidad
• Keywords:3D mesh; 3D model; image segmentation; k-means; medical images; usability