Modelo Tridimensional Desde una Tomografía Computarizada Cone-Beam

Este artículo pertenece una serie de entradas sobre Fabricación Digital Aplicada a la Odontología. En el artículo anterior describí acabadamente lo que es un Conjunto de Datos DICOM.

El conjunto de datos DICOM es una serie de cortes bidimensionales que deben ser unidos entre sí para generar un modelo tridimensional, este proceso es llevado a cabo mediante programas computacionales que interpretan y segmentan los datos bidimensionales de los cortes transformándolos en volúmenes tridimensionales.

El formato de archivo de modelos tridimensionales más utilizado es el STL (STereo Lithography), este formato es una representación geométrica en 3D de una superficie (Figura 1). La superficie que representa el archivo STL está constituida por múltiples triángulos unidos entre sí (Figura 2) (1,2).

El programa computacional debe interpretar datos bidimensionales DICOM y generar modelos tridimensionales virtuales en formato STL, a continuación se describirán dos programas que cumplen este objetivo:

3D Slicer

3D Slicer (www.slicer.org) es un programa computacional de libre acceso para el análisis y visualización de imágenes médicas. Dentro de las prestaciones del programa se encuentra la función de segmentación de áreas específicas para la posterior generación de un modelo tridimensional virtual en formato STL (3).

Para la generación de modelos tridimensionales virtuales, el usuario debe determinar los umbrales de densidad en la estructura a segmentar, estos umbrales se miden en Unidades Hounsfield (HU), por ejemplo la densidad de los huesos maxilofaciales ronda entre los 400 y 900 HU (4). El software determina los voxeles (unidad mínima de una imagen digital tridimensional, homólogo al pixel en imágenes bidimensionales) que van a formar parte del modelo tridimensional virtual. Cabe destacar que la generación de modelos tridimensionales virtuales automáticamente a través de la determinación de umbrales presenta artefactos debido a que los umbrales establecidos incluyen voxeles anexos indeseados de la estructura a segmentar. Estos artefactos deben ser eliminados posteriormente con programas computacionales de edición de modelos tridimensionales virtuales.

Otra alternativa en la generación de modelos tridimensionales virtuales es la segmentación manual, ésta se obtiene al pintar en cada corte de la tomografía computarizada la estructura que se desea segmentar (Figura 3) Este proceso es bastante tedioso debido a que una tomografía computarizada de cabeza y cuello contiene alrededor de 400 cortes tomográficos.

itk-SNAP

itk-SNAP (www.itksnap.org) es un programa computacional de acceso libre para la generación de modelos tridimensionales virtuales en formato STL a partir de datos DICOM.

Este programa computacional es más ventajoso para la generación de modelos tridimensionales que 3D Slicer, debido a que cuenta con un método de segmentación automática avanzado llamado Active Contour Segmentation, el cual gesta un modelo tridimensional virtual más limpio, libre de artefactos y fidedigno (5) (Figura 4).

Itk-SNAP no cuenta con más herramientas de análisis de imágenes biomédicas, como sí cuenta 3D Slicer.

Referencias

1. Grimm T. User’s guide to rapid prototyping [Internet]. Society of Manufacturing Engineeers; 2004 [cited 2016 Jul 10]. 404 p. Available from: https://books.google.com/books?id=o2B7OmABPNUC&pg=PA55&lpg=PA55&f=falseGrimm T. User’s guide to rapid prototyping [Internet]. Society of Manufacturing Engineeers; 2004 [cited 2016 Jul 10]. 404 p. Available from: https://books.google.com/books?id=o2B7OmABPNUC&pg=PA55&lpg=PA55&f=false11.
2. Chua CK, Leong KF, Lim CS. Rapid Prototyping: Principles and Applications. In World Scientific; 2010. p. 351. Available from: https://books.google.cl/books?id=4OYcyiDUpsQC12.
3. Fedorov A, Beichel R, Kalpathy-Cramer J, Finet J, Fillion-Robin JC, Pujol S, et al. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network. Magn Reson Imaging [Internet]. 2012;30(9):1323–41. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.mri.2012.05.00113.
4. Turkyilmaz I, Tözüm TF, Tumer C. Bone density assessments of oral implant sites using computerized tomography. J Oral Rehabil [Internet]. 2007 Apr [cited 2016 Jul 21];34(4):267–72. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1737156414.
5. Yushkevich PA, Piven J, Hazlett HC, Smith RG, Ho S, Gee JC, et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 2006;31(3):1116–28.