Reconstrucción automática de estructuras anatómicas en 3D

Abstract

En la actualidad, los métodos y herramientas disponibles para llevar a cabo tareas de reconstrucción de estructuras anatómicas dependen, en mayor o menor medida, de la intervención de personal especializado al momento de iniciar el proceso de reconstrucción, ajustando parámetros manualmente y/o corrigiendo imperfecciones al obtener los resultados. Esto se traduce directamente en una gran demanda de tiempo valioso de estos profesionales. En contextos de investigación o durante prácticas médicas, el poder contar con un mecanismo de reconstrucción automática de las estructuras mencionadas a partir de imágenes médicas (CT y/o MRI), permitiría obtener información indispensable en escenarios como análisis antropológicos sobre individuos y/o poblaciones, simulaciones fluidodinámicas con fines biomédicos, análisis morfológicos comparando las estructuras de individuos sanos contra las de individuos con alguna patología, entre otros. El objetivo principal de este trabajo es investigar y desarrollar algoritmos y/o métodos para la adquisición y reconstrucción automática de estructuras anatómicas complejas a partir de los tipos de adquisición de imágenes mencionados teniendo como principal área de interés, el tracto nasofaríngeo humano. Como resultado, se pretende contar con una herramienta capaz de realizar automáticamente tareas de segmentación automática de la estructura bajo estudio, cuantificación espacial, generación de mallas poligonales para su representación geométrica 3D, simplificación y corrección de errores y potencialmente, la capacidad de realizar simulaciones de fluidos con la estructura resultante (CFD). Finalmente, esta herramienta permitirá acelerar el proceso de obtención de datos al poder contar con grandes volúmenes de imágenes ya procesadas y modelos 3D listos para ser analizados, alivianando la carga de trabajo de los profesionales, ahorrándoles tiempo y proveyéndoles resultados confiables, robustos y precisos para realizar sus tareas.