Control parameter for polygonal simplification applied to medical images

La descripción del comportamiento mecánico de tejidos duros mediante el empleo de modelos discretos pasa por diferentes etapas de análisis, que van desde el procesamiento digital de la imagen y la especificación de las propiedades físicas del tejido hasta el modelo discreto. Las recientes tecnologías de adquisición de imágenes médicas permiten su obtención con elevada resolución. La obtención del dominio geométrico de estas requiere de elevados niveles de hardware para su procesamiento y almacenamiento, y la simplificación poligonal, con un error mínimo definido, es una de las vías para la compresión del dominio geométrico. La importancia de la simplificación de polígonos es la de contar con la información suficiente y necesaria para la reconstrucción de superficies y volúmenes que describan geométricamente órganos y tejidos del cuerpo humano, para su posterior análisis mediante elementos finitos. En el presente trabajo se determina de forma experimental un parámetro de control para la simplificación de los polígonos presentes en imágenes médicas. Los resultados experimentales demostraron que es posible la obtención de un modelo tridimensional con una variación volumétrica promedio del 87,49% empleando el 36,3% de los datos iniciales, con un error máximo del 1,0% entre las áreas inicial y final de los polígonos presentes, en un menor tiempo de procesamiento.The description of mechanical behavior of hard tissues by means of discrete models goes through various stages of analysis, which range from digital image processing and the specification of physical properties of tissue to the discrete model. Nowadays, technologies for acquiring medical images allow obtaining high resolution images. Obtaining the geometrical domain of these images requires high levels of hardware to process and store them, and polygonal simplification, with a defined minimum error, is one of the ways to compress the geometrical domain. Polygonal simplification is important in order to have the necessary and sufficient information to reconstruct surfaces and volumes that geometrically describe tissues and organs of the human body for their analysis by means of finite elements. In this paper an experimental control parameter is defined for polygon simplification. Experimental results proved that is possible to obtain a tridimensional model with an average volume variation of 87.49%, using only 36.3% of initial data, with a maximum error of 1.0% between initial and final polygon areas. All this process takes less processing time.Peer Reviewe