摘要：Se presenta un enfoque para la segmentación de imágenes tridimensionales y extracción directa de mallas de superficie, el cual ha sido utilizado para la segmentación y visualización de diferentes tipos de imágenes, principalmente tomografías computadas y resonancias magnéticas. El algoritmo se basa en la integración de una detección inicial de cada región de interés y un posterior refinamiento de la superficie mediante contornos activos. Al trabajar sobre un dominio discreto, la superficie obtenida mediante segmentación de regiones posee un aspecto escalonado, con triángulos dispuestos de manera ortogonal; sin embargo, proporciona una inicialización robusta y en forma automática para el contorno deformable, el cual puede evolucionar adaptándose a la topología de los objetos hasta lograr el ajuste de la superficie con respecto al contorno real. Esta integración plantea un enfoque interesante de segmentación ya que combina la robustez del método de crecimiento de regiones con la calidad final de las superficies generadas con T-Snakes. El método propuesto fue aplicado inicialmente en 2 dimensiones y luego se extendió a 3D con el fin de poder generar mallas de superficie correspondientes a los objetos detectados. Además de la descripción de los algoritmos analizados, se incluyen algunos ejemplos donde se lograron segmentaciones de alta calidad.
其他摘要：Se presenta un enfoque para la segmentación de imágenes tridimensionales y extracción directa de mallas de superficie, el cual ha sido utilizado para la segmentación y visualización de diferentes tipos de imágenes, principalmente tomografías computadas y resonancias magnéticas. El algoritmo se basa en la integración de una detección inicial de cada región de interés y un posterior refinamiento de la superficie mediante contornos activos. Al trabajar sobre un dominio discreto, la superficie obtenida mediante segmentación de regiones posee un aspecto escalonado, con triángulos dispuestos de manera ortogonal, sin embargo, proporciona una inicialización robusta y en forma automática para el contorno deformable, el cual puede evolucionar adaptándose a la topología de los objetos hasta lograr el ajuste de la superficie con respecto al contorno real. Esta integración plantea un enfoque interesante de segmentación ya que combina la robustez del método de crecimiento de regiones con la calidad final de las superficies generadas con T-Snakes. El método propuesto fue aplicado inicialmente en 2 dimensiones y luego se extendió a 3D con el fin de poder generar mallas de superficie correspondientes a los objetos detectados. Además de la descripción de los algoritmos analizados, se incluyen algunos ejemplos donde se lograron segmentaciones de alta calidad.
