Desarrollan una fórmula para modelar más rápido imágenes médicas en 3D y 4D

Redacción. Alicante
Una nueva formulación que permite analizar, caracterizar y segmentar de forma más rápida objetos en 3D y 4D mediante procesado de imagen. Ese es el resultado de la tesis doctoral de Rafael Berenguer, leída en la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), y que se ha utilizado, por ejemplo, en la segmentación y el seguimiento del movimiento de objetos en imágenes médicas, como las procedentes de un TAC.

La investigación se centra en los modelos deformables, métodos matemáticos utilizados para delinear los bordes de los objetos mediante curvas, superficies o volúmenes que se deforman bajo la influencia de fuerzas internas y externas, según ha informado la institución en un comunicado. La aplicación de estos modelos “es eficaz y válida”, afirma la tesis, en la caracterización de datos multidimensionales, dado que estos modelos deformables son capaces de emular la forma y las propiedades físicas de los objetos, y en particular aquellos con movimiento o deformación no rígida.

La formulación propuesta se ha validado en escenarios 3D y 4D en diferentes aplicaciones. Entre otros, los modelos se han aplicado en la caracterización de datos topográficos con ruido y en la segmentación y seguimiento del movimiento de objetos en imágenes médicas, como las prodecedentes de TAC (tomografías axiales computarizadas). También se han utilizado los modelos con eficacia y eficiencia para simular la deformación de tejidos blandos sometidos a presión.

El trabajo realizado en esta tesis doctoral extiende la formulación clásica al caso multidimensional y la traslada a su vez al dominio de Fourier, produciendo implementaciones computacionalmente más eficientes.