Customizable tubular model for n-furcating blood vessels and its application to 3D reconstruction of the cerebrovascular system

Understanding the 3D cerebral vascular network is one of the pressing issues impacting the diagnostics of various systemic disorders and is helpful in clinical therapeutic strategies. Unfortunately, the existing software in the radiological workstation does not meet the expectations of radiologists who require a computerized system for detailed, quantitative analysis of the human cerebrovascular system in 3D and a standardized geometric description of its components. In this study, we show a method that uses 3D image data from magnetic resonance imaging with contrast to create a geometrical reconstruction of the vessels and a parametric description of the reconstructed segments of the vessels. First, the method isolates the vascular system using controlled morphological growing and performs skeleton extraction and optimization. Then, around the optimized skeleton branches, it creates tubular objects optimized for quality and accuracy of matching with the originally isolated vascular data. Finally, it optimizes the joints on n-furcating vessel segments. As a result, the algorithm gives a complete description of shape, position in space, position relative to other segments, and other anatomical structures of each cerebrovascular system segment. Our method is highly customizable and in principle allows reconstructing vascular structures from any 2D or 3D data. The algorithm solves shortcomings of currently available methods including failures to reconstruct the vessel mesh in the proximity of junctions and is free of mesh collisions in high curvature vessels. It also introduces a number of optimizations in the vessel skeletonization leading to a more smooth and more accurate model of the vessel network. We have tested the method on 20 datasets from the public magnetic resonance angiography image database and show that the method allows for repeatable and robust segmentation of the vessel network and allows to compute vascular lateralization indices. Graphical abstract: [Figure not available: see fulltext.]</p

Desarrollo de algoritmo rápido de esqueletonización de estructuras óseas en 3D a partir de imágenes médicas

La esqueletonización pretende obtener de un objeto, un patrón continúo que lo represente con la menor cantidad de datos posibles. Con el fin de llevar a cabo dicho proceso existen diferentes métodos. Todos ellos tienen por objetivo la eliminación de puntos del objeto hasta obtener la curva o superficie media de menor espesor que define su forma. Sin embargo, el proceso utilizado para conseguirlo es diferente y por lo tanto, los principales métodos para la esqueletonización se pueden clasificar en tres clases: basados en Adelgazamiento, basados en Transformada de la Distancia y basados en Diagramas de Voronoi. En el presente proyecto se comparan estas tres clases y se analizan sus ventajas y desventajas. Para ello, se estudian los resultados obtenidos al aplicar una serie de algoritmos pertenecientes a cada clase con la finalidad de identificar la metodología más adecuada y desarrollar su versión 3D. Así pues, se presenta un nuevo algoritmo de esqueletonización 3D basado en la transformada de la distancia que extrae el esqueleto de estructuras óseas a partir de imágenes médicas adquiridas mediante resonancia magnética. La intención es conseguir modelos más simples de la estructura del tejido trabecular que nos permitan evaluar la respuesta mecánica y la influencia de la erosión en el hueso mediante simulaciones de estas estructuras.Mompeán Escartí, MI. (2012). Desarrollo de algoritmo rápido de esqueletonización de estructuras óseas en 3D a partir de imágenes médicas. http://hdl.handle.net/10251/17008.Archivo delegad