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índice Introducción Definición del modelo Historia de un cráneo
Aplicaciones del modelo Conclusiones Bibliografía
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Introducción
Obtención de imágenes: Rayos X, RM, PET Reconstrucción del modelo mentalmente por
parte de los médicos Operaciones muy complejas para hacerlo
mentalmente Necesidad de otro tipo de representación más
eficaz
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índice Introducción Definición del modelo Historia de un cráneo
Aplicaciones del modelo Conclusiones Bibliografía
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mundo real mundo computador
modelo
CONCEPTO
Definición del modelo
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Un modelo para la diagnosis y la terapia a partir de imágenes médicas.
Revisar la anatomía y fisiología humana.
Simular la terapia e incrementar los conocimientos médicos para reintegrar los resultados de los exámenes en el modelo.
OBJETIVO
Definición del modelo
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P = {f1,f2. . .,Fn, r1, r2. . .,Rn}
Donde:f1 . . . Fn = juego de
funcionesr1 . . . Rn = juego de
relaciones
MODELO DEL PACIENTE
Definición del modelo
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Nuestro modelo será de uso práctico sólo si definimos una correspondencia de este con un juego de símbolos
finitos que serán procesados por el ordenador
Lo ideal sería una correspondencia 1:1 entre el modelo y su representación
Esto NO es posible.
Definición del modelo
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Las funciones bases cuyos argumentos serán las coordenadas del cubo 3D.
Las funciones concatenadas cuyos argumentos serán las otras funciones, de aquí que sirvan para representar los atributos.
Para la representación de estas funciones usaremos una representación de celda extendida (XCE) donde el primer paso será acotar el espacio 3D.
Definición del modelo
FUNCIONES DEL MODELO
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¿EN QUÉ CONSISTE XCE?
Asignarle a cada ubicación del cubo 3D una serie de valores de función, obtenidos del análisis del paciente en sí.
F1
F2 . . .Fn
Celda
Celda Extendida
Definición del modelo
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ftejidoBlando
fcaravela
fHU
esta_en
segmento_de
segmento_de
Grafo de descripción representa nodos de función.
Problema: se pierden las dependencias entre las funciones concatenadas.
Solución:
Definición del modelo
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fHU:nombre: Hounsfield Unitrango: 0..4096# bits: 12pos. 1er bit: 0
ftejidoBlando:nombre: tejido blandorango: 0..1# bits: 11pos. 1er bit: 13
fcaravela:nombre: caravelarango: 0..1# bits: 1pos. 1er bit: 12
segmento_de
segmento_de
esta_en
Definición del modelo
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HuesoH
Cono de riesgo
C
VasosV
(B\C)\V (BnC)\V (C\B)\V (VnC)\B (V\B)\C
consta_de
Grafo de estructura representa nodos de valores de función.
Problema: no se representan las relaciones entre valores de función.Solución:
Definición del modelo
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Aplicaciones del modelo Conclusiones Bibliografía
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Historia de un Cráneo
Ejemplo de la utilización del SofwareXCE Studio 2008.
Elementos necesarios:• Un sujeto de estudio• Un TAC• XCE Studio 2008
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Historia de un Cráneo
Un sujeto de estudio
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Historia de un Cráneo
Un TAC
Obtenemos:
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Historia de un Cráneo
Obtener Representación 3D
Software
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Historia de un Cráneo
¿Y AHORA QUÉ?- ¿Cómo podríamos ver sólo la parte del hueso?
- ¿Y sólo el tejido blando?
- ¿Podríamos ver las diferencias entre dos imágenes prácticamente iguales?
- ¿Podríamos ver el % que ha aumentado un Tumor, por ejemplo?
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Aplicaciones del modelo Conclusiones Bibliografía
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Historia de un Cráneo
¿VER EL HUESO SÓLO?
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Historia de un Cráneo
¿VER EL HUESO SÓLO?
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Historia de un Cráneo
¿VEMOS CÓMO FUNCIONA?
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Historia de un Cráneo
¿VER SI HA AUMENTADO UN TUMOR?
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Historia de un Cráneo
¿VEMOS CÓMO FUNCIONA?
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Historia de un Cráneo
¿% DE UN TUMOR?
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Historia de un Cráneo
¿VEMOS CÓMO FUNCIONA?
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Aplicaciones del modelo Conclusiones Bibliografía
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Conclusiones
A simple vista el modelo XCE puede parecer fácil y sencillo de usar.
Sería la solución a los problemas en la representación 3D en medicina
Posibilita ver las zonas del cuerpo humano independientemente del resto, evolución del tamaño de los órganos…
… y un largo etcétera…
…pero…
EXTENDED CELL ENUMERATION
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Conclusiones
LA REALIDAD ES MUY DISTINTA…
Partimos de un modelo del año 1990, que aún no se ha usado.
Sólo existe documentación del modelo, nada de software asociado.
El principal problema es que este tipo de representación necesita de un modelo explícito del paciente.
Esto nos lleva al inconveniente de no poder hacer una generalización.
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Conclusiones
Cada paciente tendría un modelo específico en un momento y en un lugar.
Al paso del tiempo el paciente cambia físicamente por lo que el modelo ha de cambiar
Es decir que un paciente puede tener mas de un modelo.
Modelo1 Modelo2
Modelo1 <> Modelo2
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Conclusiones
Suponiendo una imagen de 1000x1000x1000tendríamos 1.000.000.000 Voxels
Si decimos que cada voxel ocupa un Byte
Tendríamos 1.000.000.000 Bytes ≈ 0.93 GB
1 GB con una resolución baja. Cuando lo normal es 1.000.000x1.000.000x1.000.000
Totalmente inviable
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Conclusiones
Una imagen de 32x32x32 (Bastante pequeña)Tarda en procesarla 2s aproximadamente.
La imagen de 1000x1000x1000Tardaría 16h y 57m.
¡¡¡30518 VECES MAS!!!
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Conclusiones
Por lo que concluimos que el modelo aún siendo una buena idea es totalmente inviable.
Los cálculos están hechos con imágenes de 1000x1000x1000 y con 1B de tamaño del Voxel. Si ponemos más tamaño de la imagen y más tamaño de voxel se nos dispara el tamaño total de la imagen.
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Aplicaciones del modelo Conclusiones Bibliografía
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Bibliografía
Artículo: 3D modeling using an extended cell enumerationrepresentation. K.D. Toennies, U. TronnierEnlace : http://ma1.eii.us.es/miebros/rogodi/articulos0708/td-40.zip
Como lenguaje de programación: C#.net
Plataforma de desarrollo: Microsoft Visual Studio 2005
Como software de renderizado 3D: Voxelo
3D modeling using an extended cell enumeration representation. K. D. Toennies, U. Tronnier 3D modeling using an extended cell enumeration representation. K. D. Toennies, U. Tronnier
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FIN
¡¡¡MUCHAS GRACIAS!!!
Alejandro Alemán RamosPablo Verd Gallego
Isabel Mª López Barrientos
TD-40
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