Resumen de Generation of 3D Tumor Models from DICOM Images for Virtual Planning of its Recession

Oscar Rodríguez Bastidas, Hermes Fabián Vargas Rosero

• español

  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 lacompresión de imágenes médicas.

• English

  Medical images are essential for diagnosis, planning of surgery and evolution of pathology. The advancesintechnology havedeveloped new techniques to obtain digital images with more details, in return this has also led to disadvantages, such as:the analysis of large volumes of information, long time to determine an affected region and difficulty in defining the malignant tissue for its later extirpation, among the most relevant. This article presents an image segmentation strategy and the optimization of a method forgenerating three-dimensional models. A prototype was implemented in which it was possible to evaluate the segmentation algorithms and 3D reconstruction technique, allowing to visualize the tumor model from different points of view through virtual reality.In this investigation, we evaluate the computational cost and user experience, the parameters selected in terms of computational cost are the time and consumption of RAM, we used 140 MRI images each with dimensions 260x320 pixel, andas a result, we obtained an approximate time of 37.16s and consumption in RAM of 1.3GB. Another experiment carried out is the segmentation and reconstruction of a tumor, this model is formed by a three-dimensional mesh made up of 151 vertices and 318 faces. Finally, we evaluate the application, witha usability test applied to a sample of 20 people with different areas of knowledge.The results show that the graphics presented by the software are pleasant, they also show that the application is intuitive and easy to use. Additionally, it ismentionedthat it helps improve the understandingof medical images.