Modelado sólido de estructuras óseas a partir de imágenes de tomografía

Abstract

En este trabajo se ha abordado el problema de la extracción automática de la geometría 3D de la parte proximal de la tibia a partir de una secuencia de imágenes de cortes transversales paralelos obtenidos mediante Tomografía Computerizada, Esta tarea comprende tres etapas principales: delimitacion del contorno exterior de la tibia corte a corte, detección de lesiones y obtención de la superficie 3D que define el modelo geométrico. La primera de las tareas se ha abordado mediante un sistema basado en conocimiento para segmentación mediante unión y división de regiones, un sistema de segmentación basado en modelos deformables y un bloque de integración de las segmentaciones obtenidas por los dos sistemas anteriores. El sistema de segmentación por unión y división consta de un bloque de bajo nivel, que genera una presegmentación inicial proporcionada por un clasificador neuronal y organiza esta información en un RAG, y un bloque de alto nivel que, a partir del RAG, completa la segmentación mediante la incorporación de conocimiento sobre el dominio a través de un conjunto de reglas para unión y división de regiones. El sistema basado en modelos deformables implementa una estrategia de segmentación basada en contornos, habiendo definido nuevos términos de energía adecuados al problema concreto. Estos dos sistemas presentan una serie de ventajas e inconvenientes que conjugamos en un bloque de integración, con el fin de obtener una segmentación robusta y fiable. Una vez identificadas las estructuras de interés en cada una de las imágenes que constituyen la secuencia, se procede con la identificación de posibles lesiones. Esta tarea se aborda empleando un esquema basado en el formalismo de los campos aleatorios de Markov para el etiquetado de regiones y un sistema basado en reglas que refina su identificación inicial evaluando la consistencia 3D de la clasificación de lesión efectuada anteriormente.