A combined algorithm for image segmentation using neural networks and 3D surface reconstruction using dynamic meshes.

Resumen

La reconstrucción de superficies a partir de conjuntos de puntos no estructurados con el fin de crear modelos tridimensionales es un problema frecuente en muchas disciplinas científicas e industriales. La presencia creciente de escaners 3D que son capaces de producir grandes bases de datos de información parcial de objetos requiere de algoritmos robustos para completar la información faltante sobre los objetos y crear modelos completos de la información 3D. La reconstrucción de superficies es también importante después de la segmentación de imágenes, de modo que sea posible visualizar la superficie 3D representada por la segmentación. En este artículo proponemos una metodología algorítmica que obtiene segmentaciones de tomografías de la cabeza humana, produce conjuntos no estructurados de puntos a partir de las segmentaciones, y después produce automáticamente una superficie a partir del conjunto de puntos sin importar la topología de la superficie que se esté reconstruyendo. La metodología se puede dividir en dos etapas. Primero, las imágenes tomográficas son segmentadas usando un algoritmo de redes neuronales basado en los mapas autoorganizables de Kohonen. El resultado de este algoritmo son neuronas que se han adaptado a la imagen y que constituyen el conjunto de puntos 3D que se utilizará en la segunda etapa. La segunda etapa utiliza un algoritmo de descomposición espacial y seguimiento de superficies para producir una aproximación burda S´ de la superficie desconocida S. La superficie S´ sirve de inicialización para un modelo de malla dinámica que produce los detalles de S mejorando notablemente la calidad de la reconstrucción.