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Capítulo III Definiciones y procesos internos de la reconstrucción 3.1.Introducción En la biomecánica existen 2 tipos de estudios de marcadas diferencias. El estudio “in vivo” y el estudio “in vitro”. Dependiendo del nivel de precisión y la clase de objetivos, cada estudio puede ser suficiente o necesario. En referencia al estudio de la morfología y funcionamiento del hueso, se pueden explicar definiciones. El estudio “in vivo”, del latín que significa en vida, implica hacer un análisis del hueso en su ambiente natural es decir dentro de la estructura de un ser vivo. Este tipo de análisis es necesario cuando se requiere investigar parámetros biológicos o cuando la exactitud es un requisito indispensable. Por otro lado el estudio “in vitro”, del latín que quiere decir en vidrio, es el estudio del hueso en una ambiente artificial, en este caso se trata de huesos cadavéricos bien conservados. El estudio “in vitro” es suficiente para un análisis de la geometría y propiedades mecánicas del hueso. Cada tipo de estudio tiene sus ventajas y desventajas. Cuando un hueso cadavérico se estudia en un laboratorio, las pruebas y medidas que se puedan hacer serán hechas de una forma más práctica y menos compleja. Y es que el hecho de poder manipular el hueso como una estructura de ingeniería reduce el costo de la investigación. Sin embargo, si quisiéramos manipular el hueso vivo se necesitaría una tecnología adecuada. El cuidado aumenta pues tratamos un componente biológico dentro de un ser vivo que podría ser dañado si lo exponemos a una mala práctica. Obviamente los costos de una investigación “in vivo” se eleva con respecto al otro tipo de estudio.
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Capítulo III
Definiciones y procesos internos de la reconstrucción
3.1.Introducción
En la biomecánica existen 2 tipos de estudios de marcadas diferencias. El estudio
“in vivo” y el estudio “in vitro”. Dependiendo del nivel de precisión y la clase de objetivos,
cada estudio puede ser suficiente o necesario. En referencia al estudio de la morfología y
funcionamiento del hueso, se pueden explicar definiciones.
El estudio “in vivo”, del latín que significa en vida, implica hacer un análisis del
hueso en su ambiente natural es decir dentro de la estructura de un ser vivo. Este tipo de
análisis es necesario cuando se requiere investigar parámetros biológicos o cuando la
exactitud es un requisito indispensable.
Por otro lado el estudio “in vitro”, del latín que quiere decir en vidrio, es el estudio
del hueso en una ambiente artificial, en este caso se trata de huesos cadavéricos bien
conservados. El estudio “in vitro” es suficiente para un análisis de la geometría y
propiedades mecánicas del hueso.
Cada tipo de estudio tiene sus ventajas y desventajas. Cuando un hueso cadavérico
se estudia en un laboratorio, las pruebas y medidas que se puedan hacer serán hechas de
una forma más práctica y menos compleja. Y es que el hecho de poder manipular el hueso
como una estructura de ingeniería reduce el costo de la investigación.
Sin embargo, si quisiéramos manipular el hueso vivo se necesitaría una tecnología
adecuada. El cuidado aumenta pues tratamos un componente biológico dentro de un ser
vivo que podría ser dañado si lo exponemos a una mala práctica. Obviamente los costos de
una investigación “in vivo” se eleva con respecto al otro tipo de estudio.
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Un claro ejemplo es cuando vemos las posibilidades que ofrece cada tipo de estudio
para extraer la geometría del hueso. Mientras que la estrategia usada para un hueso
cadavérico necesitaría del empleo suficiente de digitalizadores con los cuales transferir una
serie de puntos de la superficie hacia el computador, un estudio “in vivo” de la geometría
del hueso implicaría escanearlo directamente con el uso de tomógrafos y/o resonadores
magnéticos.
Además, en el campo de la investigación no es completamente viable hacer
experimentos sobre sujetos vivos (otro camino dentro del estudio in-vivo) por cuestiones
éticas y además por el alto costo. De aquí la importancia de los métodos numéricos y
virtuales para la simulación u obtención de realidades clínicas muy aproximadas.
El punto importante de estos métodos es el nivel de exactitud. Dada la aplicación,
las prótesis usadas en personas, el criterio de la exactitud es fundamental. Los métodos
usados para definir tanto la geometría como la estructura mecánica del hueso son más
confiables cuando se desarrollan dentro de un estudio “in vivo” con imágenes biomédicas.
Finalmente, el estudio “in vivo” involucra el uso necesario de la informática, pues
los datos que se procesan tienen la gran ventaja de que se pueden almacenar en diferentes
formatos que hacen más fácil su manipulación. Además el desarrollado de software
permite la comunicación entre máquinas de diversa clase acelerando el proceso de
adquisición de datos.
La Ingeniería Inversa aplicada en este trabajo consiste en seguir el camino del
estudio “in vivo” usando métodos numéricos y tecnología virtual. En este capítulo se
detallarán los elementos informáticos que participarán en todo el proceso virtual de la
reconstrucción, así como los conceptos implicados dentro de los mismos.
3.2.Adquisición de datos
Es el primer proceso y quizás el más importante. La cantidad de datos que se
puedan extraer así como el modo de guardarlos nos permitirá lograr que los resultados
finales aumenten en precisión y calidad. Esta etapa consiste en la recopilación de
información específica sobre una estructura de estudio. Esta información puede ser de
distinto tipo: geometría, propiedades mecánicas, sobre patologías existentes, daños, etc.
Sin embargo existen muchos medios para conseguir la información deseada como
se muestran en el esquema de la figura 3.1. Cada medio tiene su coste y eficiencia. Para
efectos de este trabajo se usarán las imágenes biomédicas o radiológicas.
Con el desarrollo de la informática, la adquisición de datos se ha hecho en su
mayoría digital y por lo tanto se ha hecho más manejable. Además al existir mayor
capacidad de almacenamiento se pueden hacer estudios estadísticos y mantener historiales
que serían de mucha ayuda para estudios posteriores. Como resultado se ha implementado
la Bioinformática que tiene su principal aplicación en la adquisición de datos.
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Figura 3. 1 Esquema que muestra los caminos para extraer datos en una línea de investigación.
Entonces, para extraer la información de la geometría y las propiedades mecánicas
del hueso se usarán las Imágenes Radiológicas.
3.3.Adquisición de Imágenes biomédicas [30]
Las imágenes y la información que contienen representan herramientas esenciales
para los médicos e ingenieros en la actualidad. El médico tiene la posibilidad de elaborar
un diagnóstico del paciente a través del análisis escrupuloso de la imagen; mientras que el
ingeniero podría tratar la imagen para extraer los datos de geometría y propiedades del
hueso.
La adquisición de datos con imágenes biomédicas actualmente abarca cursos
enteros sobre técnicas adecuadas que incluyen el almacenaje de los datos y el post-
procesamiento de la imagen. Es una técnica que se aplica dentro del proceso biomecánico.
Para el caso visto en este trabajo, la adquisición de imágenes se hace desde
tomografías o resonancias magnéticas hechas con los dispositivos médicos
correspondientes.
La adquisición de imágenes es el mejor medio que existe para la recopilación de
datos sobre geometría y propiedades mecánicas. Esta característica se debe al nivel de
tecnología de los dispositivos médicos de imagenología que proveen imágenes de gran
contraste y calidad.
3.3.1. Breve historia de las imágenes [32]
Las imágenes biomédica conocidas ahora empezaron su auge a finales del siglo
XIX, cuando en 1895 W.C Röntgen descubre la existencia de los rayos X. Luego en el año
1923 se logra implementar la técnica angiográfica que resaltaba el contraste mediante
sustancias opacas a los rayos X de las radiografías.
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Figura 3. 2: La radiografía convencional fue el inicio de la evolución de las imágenes biomédicas.
Ya en los años 50 del siglo pasado se empezaron los experimentos con ultrasonidos
debido a los avances con el SONAR en la II Guerra Mundial. En 1970 se desarrolló la
Tomografía Axial Computarizada (TAC) que no vino a ser más que la aplicación de unos
cálculos sobre proyecciones hechos en 1917 (Radón). Una década después apareció la
Tomografía de emisión de fotones únicos SPECT (Single Photon Emission Computed
Tomography) y la Tomografía por Emisión d Positrones PET (Positron Emission
Tomography). Por ese mismo tiempo apareció la Resonancia Magnética que ofrecía
imágenes de alta resolución y contraste que permite hacer estudios sobre la fenomenología
biológica del organismo.
Figura 3. 3: A la derecha se muestra la tomografía axial computarizada TAC y a la izquierda una serie de
imágenes provenientes de una resonancia magnética a una rodilla.
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3.3.2. Proyecto UDEP-CSM
La Universidad de Piura (UDEP) asociada a la Clínica San Migue de Piura (CSM)
ha comenzado a elaborar una línea de investigación en Biomecánica sobre las Prótesis de
Cadera. Con la colaboración de una joven madre con Displasia de Cadera como paciente,
la Clínica San Miguel permitió el uso de su tomógrafo helicoidal para extraer las imágenes
tomográficas del fémur y la cadera.
Figura 3. 4: Imágenes tomográficas extraídas en un tomógrafo Siemens Somaton Plus de la Clínica San Miguel
de Piura.
La UDEP ha recibido las imágenes y usando la tecnología de ingeniería disponible
ha comenzado el diseño de la prótesis personalizada de cadera.
3.3.3. Tipos de imágenes [32, 33]
Las imágenes radiológicas son divididas en dos clasificaciones: primero las que se
obtienen por proyección y reconstrucción; segundo, aquellas que son extensión de las
primeras y se obtienen mediante proyecciones sucesivas y su posterior reconstrucción.
El primer tipo de imágenes se obtiene directamente de la interacción entre una
radiación electromagnética o ionizante y los tejidos. Dentro de este tipo se engloba la
radiología convencional y digital, la denominada medicina nuclear y los sistemas de
exploración basados en ultrasonidos.
Al segundo grupo de imágenes pertenecen la Tomografía Axial Computarizada
(TAC), las tomografías SPECT, PET y MR y las imágenes tridimensionales (estáticas o
dinámicas) generadas mediante técnicas infográficas.
La tabla de la figura 3.5 muestra otras modalidades de imágenes médicas.
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3.3.3.1. Radiografía
Una radiografía, consiste en la obtención de una imagen de una zona del cuerpo o
de los órganos internos de la misma,
fotográfica con una mínima cantidad de radiación, que se hace pasar por la zona del cuerpo
a examinar. Cada tipo de tejido del organismo dejan pasar cantidades distintas de esta
radiación, por lo que la plac
según el tejido que tiene delante, permitiéndonos así obtener una imagen de los órganos.
Figura 3. 6: Radiografía de cadera. Las radiografías se utilizan para un
En el caso de estudio, una radiografía ósea se utiliza para establecer un diagnóstico
previo del problema del paciente
que nos enfrentamos. Además una radiog
− Determinar si un hueso se ha fracturado o si una articulación se encuentra dislocada.
Figura 3. 5. Tipos de imágenes biomédicas. [32]
Radiografía
Una radiografía, consiste en la obtención de una imagen de una zona del cuerpo o
de los órganos internos de la misma, con la cual se genera una impresión en una placa
fotográfica con una mínima cantidad de radiación, que se hace pasar por la zona del cuerpo
a examinar. Cada tipo de tejido del organismo dejan pasar cantidades distintas de esta
radiación, por lo que la placa se impresiona con más o menos intensidad en cada zona,
según el tejido que tiene delante, permitiéndonos así obtener una imagen de los órganos.
: Radiografía de cadera. Las radiografías se utilizan para un estudio no tan detallado de la patología.
En el caso de estudio, una radiografía ósea se utiliza para establecer un diagnóstico
previo del problema del paciente y saber en primera instancia la magnitud del problema al
que nos enfrentamos. Además una radiografía del hueso se utiliza para:
Determinar si un hueso se ha fracturado o si una articulación se encuentra dislocada.
Una radiografía, consiste en la obtención de una imagen de una zona del cuerpo o
con la cual se genera una impresión en una placa
fotográfica con una mínima cantidad de radiación, que se hace pasar por la zona del cuerpo
a examinar. Cada tipo de tejido del organismo dejan pasar cantidades distintas de esta
a se impresiona con más o menos intensidad en cada zona,
según el tejido que tiene delante, permitiéndonos así obtener una imagen de los órganos.
estudio no tan detallado de la patología.
En el caso de estudio, una radiografía ósea se utiliza para establecer un diagnóstico
y saber en primera instancia la magnitud del problema al
Determinar si un hueso se ha fracturado o si una articulación se encuentra dislocada.
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− Garantizar que una fractura ha sido adecuadamente alineada y estabilizada para la
curación después del tratamiento.
− Determinar si existe acumulación de líquido en la articulación o alrededor del hueso.
− Evaluar la lesión o el daño de condiciones tales como infección, artritis, crecimientos
óseos anormales u otras enfermedades óseas, como la osteoporosis.
− Asistir en la detección y el diagnóstico de cáncer.
3.3.3.2. Tomografía Axial Computarizada (TAC)
Los Rayos X fueron descubiertos por Wilhem Konrad. Röntgen en 1895, son ondas
electromagnéticas que son capaces de atravesar la materia, y permiten obtener imágenes
del cuerpo humano cuando es atravesado por ellos. Hounsfield, en 1972 se percató que los
rayos X al pasar a través del cuerpo registraban información de los órganos o
constituyentes que se atravesaban en el camino del haz de rayos.
Esta técnica radiológica permite, utilizando los rayos X, la obtención de imágenes
muy precisas del interior del cuerpo humano.
Figura 3. 7: Las TAC hasta hace poco sólo eran de aplicación exclusiva para la medicina en el diagnóstico por
imágenes y ahora son materia prima de procesos ingenieriles.
La obtención de las imágenes tomográficas se produce después de hacer girar un
haz de rayos que extraen información desde varias direcciones. Una vez obtenida esa
información las computadoras se encargan de la reconstrucción.
La imagen reconstruida se puede almacenar, para ser nuevamente analizada cuando
sea preciso. También puede ser impresa en una placa radiográfica convencional a través de
una impresora conectada al monitor de visualización. Puede conseguirse todo esto
mediante los sistemas informáticos que nos dan una imagen digital, algo trascendental pues
ofrece la posibilidad de una manipulación posterior de la imagen.
Las tomas tomográficas son cortes que permiten observar con mayor claridad lo
que hay en cada “rebanada”, además es posible juntarlos y reconstruirla en 3D.
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Figura 3. 8: Esquema que muestra el modo de funcionamiento de una tomógrafo.
Desde los primeros equipos hasta la actualidad, la Tomografía Computarizada ha
avanzado mucho, cada vez son más perfectos, con lo que se ha conseguido acortar el
tiempo de exploración y la mejorar la calidad de imagen. De esta forma en los últimos años
disponemos de equipos helicoidales dotados con un sistema de rotación constante, que
ofrece grandes ventajas con respecto a los equipos convencionales.
Como toda exposición a radiación, un estudio tomográfico tiene ciertos riesgos,
mínimos pero se toman en cuenta. El paciente recibe la información necesaria y se analiza
su aptitud para el examen.
La duración de la exploración oscila entre 10 y 30 minutos. Hay estudios que
requieren la administración de contrastes por vía oral o intravenosa, de lo que el enfermo
será debidamente informado. El paciente se tumbará sobre una mesa la cual se deslizará
suavemente a través de un gran agujero central “gantry”, para obtener las imágenes. El
técnico de radiología no puede permanecer en la sala pero se comunicará mediante
sistemas de comunicación. En algunos estudios se le pedirá que colabore con los
movimientos respiratorios inspirando o espirando.
Figura 3. 9: Imagen de una sesión tomográfica. Paciente recostada sobre la mesa deslizante justo antes de entrar
en el gantry.
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Finalizado el estudio, que será supervisado en todo momento por un médico
especialista en Radiodiagnóstico, se archivarán las imágenes para ser valoradas
posteriormente por dicho especialista, que enviará el informe al médico que lo solicitó.
3.3.3.3. Resonancia Magnética
Otro de los procedimientos para la adquisición de imágenes para la Bioingeniería es
la Resonancia Magnética. Su principal ventaja es no usar la radiación en su modo de
funcionamiento sin embargo sólo se puede usar para el análisis antes de la construcción de
la prótesis y no para su seguimiento, pues no puede ser usada si el paciente tiene objetos
metálicos en su interior.
También denominada Resonancia Nuclear Magnética (RNM ó RM), esta es una
técnica de diagnóstico surgida en 1946 (sus creadores, los físicos Edward Purcell de la
Universidad de Harvard y Felix Bloch de la Universidad de Stanford obtuvieron el Premio
Nobel en 1952).
En un principio, el método fue aplicado a objetos sólidos en estudios de
espectroscopía, en 1967, J. Jackson comenzó a aplicar los descubrimientos logrados hasta
entonces, en organismos vivos, y recién en 1972, P. Laterbur en Nueva York, se dio cuenta
que era posible utilizar esta técnica para producir imágenes, llegando por fin a probarlo con
seres humanos.
Con respecto a la radiografía y TAC, la resonancia magnética ofrece una mejor
calidad de imagen que incluso puede llegar a detectar patologías en sus etapas iniciales.
Figura 3. 10: La figura claramente que la calidad de imagen de una MRI es mejor a una TAC.
Utiliza un campo magnético intenso, ondas de radio y una computadora para crear
imágenes. Si bien los rayos X son muy buenos para visualizar los huesos, la RNM le
permite al médico visualizar estructuras de tejido blando, como los ligamentos y el
cartílago, y ciertos órganos como los ojos, el cerebro y el corazón.
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La generación de imágenes mediante resonancia magnética se basa en recoger las
ondas de radiofrecuencia procedentes de la estimulación de la materia sometida a la acción
de un campo electromagnético. La energía liberada por los protones (que tiene la misma
frecuencia que la del pulso de RF recibido) al volver al estado de equilibrio, es captada por
un receptor y analizada por un ordenador que la transforma en imágenes. Estas imágenes
son luego impresas en placas.
El paciente se acuesta sobre una camilla acolchonada que se desplaza dentro de un
imán en forma de túnel, abierto en ambos extremos. Durante este tiempo, se debe
permanecer sumamente quieto para que las imágenes no salgan borrosas. Durante la toma
de las imágenes, el paciente escucha un fuerte golpeteo y un zumbido. Para no molestarlo o
perturbarlo, se le colocan tapones en sus oídos o se le hace escuchar música a través de
auriculares. Cuando la prueba finaliza, el paciente puede continuar con sus actividades
normales.
Algunas de las ventajas que se pueden enumerar podrían ser:
− No utiliza radiación ionizante, reduciendo riesgos de mutaciones celulares o cáncer.
− Permite cortes muy finos (1/2 mm o 1mm) e imágenes muy detalladas permitiendo
observar detalles anatómicos no apreciables con otro tipo de estudio.
− Permite la adquisición de imágenes multiplanares (axial, sagital, coronal),
simplificando por ejemplo el estudio tridimensional del encéfalo, sin necesidad de
cambiar de postura al paciente.
− Detecta muy rápidamente los cambios en el contenido tisular de agua.
− No causa dolor.
− El paciente tiene en todo momento comunicación con el médico.
Mientras tanto, las principales desventajas con respecto a los otros procedimientos:
− La larga duración del examen (la mayor parte de las RNM llevan entre 30 y 60
minutos).
− El costo económico (superior a los de otros estudios similares).
− Los problemas planteados en lo que respecta a dispositivos de soporte vital (apoyo
ventilatorio mecánico, marcapasos), materiales ferromagnéticos presentes en el
paciente (proyectiles de arma de fuego, material de osteosíntesis) y sistemas de
tracción esquelética o de inmovilización, que pueden interferir en la calidad de la
imagen o incluso conllevar riesgo para la vida del paciente por movilización de dichos
componentes.
− Sensación de claustrofobia cuando se está adentro del túnel. El mayor porcentaje de
imposibilidad para realizar la exploración se debe a este tipo de problemas, llevando a
la necesidad de sedar al paciente en algunas ocasiones.
3.4.Diagnóstico por Imágenes
Según la Universidad de Virginia, el radiólogo es un doctor en medicina que ha
completado una residencia de cuatro años en radiología diagnóstica u oncología
radioterápica. Un radiólogo puede fungir como consultor de otro médico que esté tratando
al paciente, o como médico de cabecera del paciente en el tratamiento de una enfermedad
(como un oncólogo radioterapeuta).
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Imagine, si puede, el ejercicio de la medicina sin los estudios por imágenes: sin
pruebas de detección precoz para alertar a los pacientes y a los médicos sobre la
posibilidad de una enfermedad grave; sin tomografías computarizadas (TAC) para ayudar a
los médicos clínicos a diagnosticar correctamente; y sin imágenes de seguimiento para
determinar si un tratamiento particular está funcionando o no. Con velocidad sorprendente,
tecnologías como la TAC y la resonancia magnética (RM) se han vuelto indispensables, y
las técnicas por imágenes mejoran continuamente y encuentran más aplicaciones en la
clínica y la investigación [31].
Figura 3. 11: Los radiólogos han extendido su campo de acción debido al protagonismo de las imágenes
biomédicas en el diagnóstico de las enfermedades.
Los departamentos de Imagenología de los diferentes centros de salud del mundo se
han convertido en piezas fundamentales dentro de su infraestructura, pues estas áreas van a
permitir un mejor análisis de las patologías y por ende la elección del mejor tratamiento.
El Diagnóstico por Imágenes es un procedimiento por el cual un radiólogo evalúa
una imagen radiológica extraída al paciente para construir un diagnóstico preliminar de la
patología y de esta forma, el médico especialista, tenga un panorama más claro para
dictaminar una prescripción y tratamiento definitivo.
En estos últimos años, cada médico tiene la posibilidad de estudiar una enfermedad
con mayor detalle y precisión. Las imágenes son herramientas que le permiten al médico
tener un conocimiento más amplio de la enfermedad sin la necesidad de otros tipos de
métodos invasivos o dolorosos. Por eso es que los médicos han tenido que adaptarse a la
tecnología médica de tal forma que la interpretación de imágenes o la detección por
imágenes está dentro de sus habilidades como profesional.
3.5.Tratamiento de imágenes
La intervención del ingeniero comienza a hacerse notar a partir de aquí. El
tratamiento de imágenes incluye:
− La elección o diseño del mejor software para manipular las imágenes.
− El manejo de los formatos de la imagen: DICOM e Iges.
− El almacenamiento, procesamiento y edición de la imagen: Segmentación.
− Reconstrucción 3D: Obtención de superficie y sólido.
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En la etapa de tratamiento de imágenes el ingeniero aplicará todos sus
conocimientos para mejorar el estado del arte de los datos recibidos en las imágenes. El
tipo de formato elegido determinará el contraste y la resolución de la imagen, lo que a su
vez hará más o menos exacta la segmentación. Una buena segmentación originará una
superficie suave y continua, muy real y finalmente se podrá conseguir un sólido 3D con los
estándares deseados.
Figura 3. 12: Esquema simple que muestra la dirección y los pasos en la etapa del Tratamiento de la Imagen.
El tratamiento de las imágenes tiene como objetivo lograr una adecuada calidad de
las imágenes para el diagnóstico del médico y para aplicaciones ingenieriles.
Se puede verificar que el tratamiento de las imágenes radiológicas es una tecnología
que debe mejorar para la aplicación en el área del Diagnóstico por Imágenes. Para
aplicaciones médicas, el tratamiento de imágenes ofrece la posibilidad de:
− Ahorrar costo y tiempo para el diagnóstico de una enfermedad. Están llegando a
reemplazar otros tipos de análisis.
− El médico especialista y/o radiólogo necesita una imagen con gran contraste y de alta
resolución.
Figura 3. 13: La innovación tecnológica en los centros de salud ha derivado en el uso masivo de medios
informáticos para el estudio de las enfermedades. Ahora el médico puede recibir las imágenes de una paciente vía
red a su consultorio.
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− Se necesita una reconstrucción 3D lo más exacta posible para dar una ubicación
espacial que le permita al médico un mayor panorama de análisis.
− La interactividad del profesional de la salud con el computador debe ser simple, debido
que generalmente el médico no cuenta con la pericia técnica como para manipular un
software muy complejo.
− Las imágenes deben tener el formato adecuado que no distorsione la información
original, que permita la comunicación entre los dispositivos electrónicos y además que
sea fácil de trasportar vía red local o internet.
Para aplicaciones ingenieriles, una correcta etapa de tratamiento de imágenes le
confiere a las etapas siguientes una base sólida para su ejecución. Después de conseguir
una reconstrucción en 3D de excelente calidad, el mallado y la simulación por FEM, el
diseño de la prótesis y la manufactura serán tareas más factibles de realizar y los sendos
resultados serán cada vez más exactos.
Figura 3. 14: Una buen tratamiento de la imagen garantiza buenos resultados a las etapas posteriores.
3.6.Formatos de entrada - salida
La información digital intercambiada en la técnica de Ingeniería Inversa es
almacenada en archivos con diversos formatos. El tipo de formato a usar dependerá de
muchos criterios de elección. Dentro los que se pueden mencionar están el tamaño del
archivo, la capacidad de almacenamiento del formato y la facilidad de lectura por el
hardware y software disponibles.
Con los increíbles y rápidos avances de la tecnología informática, actualmente se
cuenta con computadores cuyas especificaciones de alta velocidad de procesamiento y
capacidad de almacenaje, hacen factible cumplir con el primer requerimiento.
El segundo requisito, la capacidad de almacenamiento del archivo, es una
característica intrínseca del tipo de formato a usar. En el mercado digital existe diversidad
de formatos que podrían ofrecernos la posibilidad de tener la menor pérdida de
información al momento de guardarla, pero sin embargo no todas las computadoras de los
dispositivos médicos automatizados (tomógrafos, resonancia magnética) tienen la
posibilidad de manejar todos los tipos de archivo.
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Es por eso que para cumplir con los tres requisitos en forma simultánea se necesita
de una estandarización de los formatos. Esta estandarización permitirá entre otras cosas:
− La lectura universal de los archivos por la mayoría de software disponibles.
− El fácil intercambio de información entre diferentes dispositivos electrónicos, por
ejemplo un tomógrafo y un computador de oficina.
− El uso de software especializados en el manejo de un tipo de formato específico.
En la cadena de procesos a realizar existen dos instantes claves en el flujo de
información: la información que sale del tomógrafo y la información que sale del proceso
final de Ingeniería Inversa. Por lo tanto se puede reconocer dos tipos de formato a usar:
− Formato DICOM de entrada de datos
− Formato IGES de salida de datos
3.6.1. Formato Dicom [34, 35]
El nombre proviene de las siglas Digital Imaging and Communication in Medicine.
Este es un formato estándar pensado para el manejo, almacenamiento, impresión y
transmisión de imágenes médicas.
Además, este formato se define como un formato de fichero y de un protocolo de
comunicación de red. El protocolo de comunicación es un protocolo de aplicación que usa
TCP/IP para la comunicación entre sistemas. Por eso los archivos DICOM pueden
intercambiarse entre dos entidades que tengan capacidad de recibir imágenes y datos de
pacientes en formato DICOM.
Figura 3. 15: El formato DICOM tiene la capacidad de almacenar diversos tipos de datos: geométricos,
propiedades como la densidad, hasta datos referidos al día, hora y lugar de la prueba.
Algunas de sus características más resaltantes son:
− Intercambiar objetos en redes de comunicación y en medios de almacenamiento a
través de protocolos y servicios, manteniendo sin embargo, independencia de la red y
del almacenamiento físico.
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− Especificación de diferentes niveles de compatibilidad para escoger sólo opciones
específicas de DICOM.
− Información explícita de Objetos a través de estructuras de datos, que facilitan su
manipulación como entidades autocontenidas. Los Objetos no son únicamente
imágenes digitales y gráficas, sino también estudios y reportes.
− Clasificación de objetos.
− Flexibilidad al definir nuevos servicios.
− Interoperabilidad entre servicios y aplicaciones a través de una configuración definida
por el estándar, manteniendo una comunicación eficiente entre el usuario de servicios y
el proveedor de los mismos.
− Representación de aspectos del mundo real, utilizando objetos compuestos que
describen un contexto completo, y objetos normalizados como entidades del mundo
real.
− Sigue las directivas de ISO-OSI (International Standards Organization Open Systems
Interconnection) en la estructura de su documentación multipartes. De esta forma
facilita su evolución, simplificando la adición de nuevas partes.
Sin embargo lo que resalta en el uso de este formato en el trabajo de Ingeniería
Inversa es su habilidad para integrar diferentes tipos de dispositivos como tomógrafos,
servidores, impresoras y otros tipos de dispositivos de diversos proveedores o marcas, todo
esto dentro de un sistema de almacenamiento y comunicación de imágenes. Las diferentes
máquinas, servidores y estaciones de trabajo tienen una declaración de conformidad
DICOM (conformance statements) que establece claramente las clases DICOM que
soportan.
Si los archivos médicos tuviesen un formato estándar como el DICOM, mediante
transmisión segura, los datos de los pacientes extraídos de sendos tipos de análisis (TAC,
MRI) podrían viajar entre departamentos de un hospital, entre hospitales, etc., permitiendo
que los médicos puedan diagnosticar desde su casa, buscar diferentes opiniones de otros
médicos expertos de una forma sencilla y rápida.
Figura 3. 16: El mundo científico ha decidido estandarizar el lenguaje de comunicación entre instrumental
médico (tomógrafo) y los medios informáticos comunes como una computadora. DICOM es un lenguaje común ahora.
Para el procedimiento que es desarrollado en este trabajo se eligió al formato
DICOM para los archivos que son importados del tomógrafo helicoidal y que luego son
leídos por el software Mimics.
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El formato DICOM está en planes de ser adoptado en un posible proyecto de redes
internas para la comunicación entre áreas de la Clínica San Miguel de Piura.
3.6.2. Formato Iges [35, 36]
La Ingeniería Inversa se implementará con el fin específico de producir un hueso
sólido. Este hueso reconstruido, producto de diversas fases, será almacenado en un archivo
digital de formato IGES. IGES son las iniciales de Initial Graphics Exchange Specification
y es el primer estándar de intercambio de datos de producto, entre diferentes sistemas de
CAD/CAM.
El proyecto IGES inició en 1979 con un grupo de usuarios y proveedores CAD
como Boeing, General Electric, Xerox, ComputerVision, Applicon y con el apoyo de la
Oficina Nacional de Estándares. El nombre fue cuidadosamente escogido para evitar
cualquier parecido con un estándar de base de datos que podría competir con las bases de
datos y después usada pos diferentes proveedores de CAD.
Se puede decir que en sí, fue desarrollado para dos propósitos:
− Transferencia de datos de modelado entre diferentes sistemas CAD/CAM.
− Comunicaciones entre empresa con proveedores y clientes
Con este formato se pueden intercambiar información en forma de superficies y
sólidos para funciones de análisis (FEM) y/o manufactura (CAM).
Figura 3. 17: IGES es el puente que comunica la etapa CAD de diseño con la etapa de manufactura del
producto.
• Ventajas:
Documenta y detalla el formato para todas las entidades de una geometría
específica. Para hacer esto todos los sistemas CAD/CAM deben soportar perfectamente el
compartir información con otros sistemas. Para alcanzar este objetivo IGES esta en
constantes revisiones y mejoras. Por ejemplo en Septiembre de 1996, la versión era la 5.3
(aprobada por ANSI) tenia 621 paginas de procedimientos matemáticos utilizados para leer
y escribir en este formato. Cualquier CAM debería poder abrir cualquier archivo IGES
generado en cualquier sistema CAD y poder utilizar y manipular este archivo para generar
código directamente, esto es sin tener que retocar el modelo.
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• Desventajas:
− Interpretación y errores: Las especificaciones de IGES son como una muy larga y
compleja ley. Esta sujeta a interpretaciones y contiene errores. Al paso de los años
diferentes marcas de CAD han interpretado de forma diferente los IGES, creando
incompatibilidades. En algunas ocasiones las compañías CAD simplemente se
equivocaron.
− Opciones de exportación: Los sistemas modernos de CAD tienen muchas maneras
diferentes de escribir los datos IGES. Estas opciones de exportación hacen que el
archivo IGES resulte mejor o peor, dependiendo de la compatibilidad. Por ejemplo un
usuario de CATIA puede exportar superficies analíticas como conos o planos o
cambiarlas por splines. Algunos sistemas CAM prefieren la primera y otros la segunda.
− Tolerancias, precisión y resolución: El mundo de los CAD 3D esta basado en
superficies paramétricas, incluyendo Bezier, B-Spline y NURBS (Non Uniform
Rational B-Splines). Todos los cálculos son desarrollados dentro de la tolerancia o
resolución especificada para el sistema CAD. La mayor parte de los cálculos para las
superficies no son analíticos. Un ejemplo de un cálculo analítico es la intersección de
dos líneas. Esto requiere de una formula y puede ser calculada teniendo en
consideración la precisión, que normalmente es de 16 lugares decimales. Las
superficies paramétricas son muy diferentes. Los cálculos para la intersección de dos
superficies son repetitivos, definiendo el resultado en cada repetición, hasta que
alcanza su tolerancia, las tolerancias cerradas requieren de un tiempo considerable de
cálculo. Un sistema CAD tratará a 2 puntos que estén posicionados a una distancia
menor a la tolerancia del mismo sistema CAD como un solo punto, es la misma
situación para líneas, círculos, splines y superficies. El problema para IGES es cuando
se crea el archivo y tiene que ser leído por dos sistemas CAD/CAM diferentes que
utilicen precisiones diferentes. Si abrimos un archivo IGES generado con una
tolerancia “fina” en un sistema con una tolerancia “gruesa” produce curvas que no
cierran, superficies con “gaps” y solapamiento, si el caso es contrario produce
resultados similares.
El IGES es la más avanzada tecnología hasta hoy con sus continuas revisiones y
modificaciones y ahora tenemos el modelado de sólidos, es más sensible a los IGES, que
el viejo estilo de modelado de superficies. El objetivo del modelado de sólidos es el de
producir la definición matemática de una parte, esto significa, sin aberturas, sin
solapamientos de superficies; es decir, mas fácil para el diseñador.
3.7.Especificaciones de los software
Otra de las ventajas de esta época (originada en la estandarización de formatos) es
la gran variedad de software disponibles para la manipulación del formato DICOM.
Muchos de estos software son programas especializados en lograr un sólo objetivo como la
reconstrucción de órganos específicos o simplemente permiten visualizar las imágenes de
diversos colores con alta resolución en 2D ó 3D. La mayoría de los software disponibles
son para aplicación médica.
86
Sin embargo hay otros software más complejos que cuentan con diversas
herramientas para aplicaciones más avanzadas como la Bioingeniería. Se mencionarán los
primeros y se informará un poco más de los segundos.
3.7.1. Aplicaciones Médicas [37]
Para aplicaciones médicas, los programas son más simples de manejar pues en
principio un médico no tiene la preparación técnica para manipular un medio virtual
complicado. Además generalmente su interacción con el programa consiste en observar las
imágenes en 2D y/o 3D, cambiar vistas, mostrar colores u otras herramientas de edición;
para luego extraer un diagnóstico.
Los programas de aplicación médica son aquellos usados por los médicos con el
único objetivo de visualizar las imágenes en diferentes dimensiones para elaborar
diagnósticos de una situación real, es decir con propósitos de un análisis estático. Por lo
tanto las especificaciones de los programas médicos son fácil interacción, alta calidad de
imagen y reconstrucciones dinámicas.
• EzDICOM: Programa Visor de Imágenes DICOM programado en Delphi con
código fuente.
• MRIcro y MRICron: Conversor
a formato Analyze de imágenes
médicas.
• DICOMWorks: Visor DICOM,
puede crear CDs DICOM, exportar a
PowerPoint, e-mail, FTP, etc.
• Osirix: Visor exclusivo para
Mac, con capacidad de
reconstrucción volumétrica de
imágenes médicas. El software es
Open Source, pero hay varias
empresas que dan soporte al
programa, una de ellas es
Kanteron Systems.
• PACS dcm4chee: Este
software esta especializado en el
almacenamiento masivo de
imágenes médicas (PACS).
Funciona sobre JBoss y es
multiplataforma.
• K-Pacs: Workstation
DICOM, con funciones de
almacenamiento y búsqueda en
Figura 3. 18: A EzDICOM se le dice un "espectador médico"
pues sólo lee y convierte imágenes de diferentes marcas de
tomógrafos o resonadores magnéticos. [37]
Figura 3. 19: La imagen muestra la ventana de interacción con el
K-Pacs. Este es un programa muy sencillo que es usado el
tomógrafo de la Clínica San Miguel de Piura. [37]
87
red (query / retrive). Tienen 2 versiones, una gratuita con algunas funciones avanzadas
desactivadas y otras de pago que incorporan reconstrucción en 3D.
• Amide: Programa en continuo desarrollo para analizar datos volumétricos en
imágenes médicas. Programado en GTK+ funciona sobre múltiples plataformas.
• Aeskulap: Otro visor DICOM con funciones de red, permite buscar estudios en
PACS. Multiplataforma.
• Oviyam: Visor Web para imágenes DICOM, integrado con dcm4chee mediante el
protocolo WADO.
• Magnetic Resonance Perfusion (MRPerf): Herramienta software para el
tratamiento de secuencias dinámicas de Resonancia Magnética Cerebral (perfusión,
CINE-RMC), y valoración de la viabilidad miocárdica.
• Perfusion Echum (PEchum): Herramienta software para médicos cardiólogos
para el estudio de la microcirculación del miocardio mediante el análisis de imágenes
ecocardiográficas con contraste.
• ICARO: Herramienta software para el tratamiento y análisis tanto de imágenes
como de secuencias de ecocardiografía de perfusión.
• Analyzer of Flor (ANNOF): Herramienta software para el tratamiento de
secuencias dinámicas de Resonancia Magnética en Contraste de Fase almacenadas en
formato DICOM.
3.7.2. Aplicaciones en biomecánica
Algo más complicados son los programas usados en la bioingeniería pues los
usuarios son ingenieros con mayor destreza en la manipulación de sistemas informáticos.
Los programas usados en la bioingeniería son elaborados generalmente para el desarrollo
de más de una etapa en la reconstrucción. Algunos incluso tienen módulos que incluyen
análisis por elementos finitos.
Desde los primeros tiempos de la Bioingeniería, los ingenieros han tenido que
adaptar sus programas de análisis y simulación de estructuras no biológicas para el estudio
de entes biológicos y en particular el cuerpo humano. A partir de allí, el aporte de los
sistemas virtuales como camino adicional a las pruebas en seres vivos ha sido muy
ventajoso. En consecuencia, la modelación matemática de sistemas biológicos, los
algoritmos de reconstrucción, el análisis ingenieril, etc., ha sido incluido en paquetes,
librerías y módulos dentro de la performance de los programas usados en la bioingeniería y
particularmente en la biomecánica.
Los programas de aplicación en biomecánica incluyen el análisis estático y además
ofrecen la posibilidad de desarrollar un análisis dinámico de las imágenes, es decir las
imágenes podrán no sólo ser visualizadas sino además se podrán editar y reconstruir en 3D
listas para ser usadas en tecnologías de ingeniería pura. Es por eso que se puede definir a
88
los programas que a continuación se mencionarán como “software puentes”, pues sirven de
enlace entre la tecnología médica y la tecnología ingenieril.
Dentro de la enorme gama de software utilizados en bioingeniería y en especial en
biomecánica, mencionaremos los más importantes y se elegirá al más adecuado para
conseguir los mejores resultados en este trabajo. Como criterios de selección, los
programas aptos para aplicaciones dentro del campo de la biomecánica tendrán las
siguientes características:
− Sea un perfecto acoplador entre la tecnología médica (imágenes biomédicas, DICOM)
y la tecnología CAD/CAM.
− Métodos de segmentación con alto grado de efectividad.
− Reconstrucciones de alta resolución y contraste.
− Alto grado de especialización.
− Su formato de entrada sea DICOM y su formato de salida IGES.
− Compatibilidad con software de ingeniería comerciales.
Con estas características se encontraron los siguientes programas:
• 3DDoctor
En el proyecto UDEP – CSM fue el primer programa en utilizar. Su método de
segmentación se basa en el uso de la escala de grises o la escala Hounsfield. Es una
avanzada herramienta de modelado en 3D, por lo tanto es muy útil dentro del
procesamiento de imágenes. Analiza imágenes biomédicas como MRI, TAC, PET,
microscopía, científico, industrial y aplicaciones en edición de imágenes fotográficas.
Figura 3. 20: El software 3DDoctor es un potente programa de reconstrucción. Fue usado como primera opción
el proceso de reconstrucción en el proyecto UDEP-CSM.
Admite la lectura de imágenes en DICOM, TIFF, Interfile, GIF, JPEG, PNG, BMP,
PGM, MRC, RAW o de otros formatos de archivo de imagen. 3D-DOCTOR crea modelos
3D de la superficie y el volumen de renderizado en 2D de sección transversal de imágenes
en tiempo real en su PC.
89
Sin embargo su calidad de segmentación es pobre pues no suele diferenciar tejidos
con mucha claridad. No es adecuado para este trabajo.
• Mimics
Mimics es uno de los software de la familia Materialise. Tiene la ventaja de que
tiene herramientas que trabajan con cada una de las imágenes biomédicas. Además tiene la
capacidad de segmentación predefinida para ciertos órganos como el hueso compacto,
trabecular, desde una TAC, etc.; pues posee rangos de unidades Hounsfield determinados
para dichos tejidos.
Figura 3. 21: Materialise es una compañía con mucha reputación en el campo de la medicina. Esta especializada
en el prototipado rápido para aplicaciones médicas. Mimics pertenece a esta casa.
Otro detalle está en la buena calidad de visualización de las imágenes, la
posibilidad de reconstrucción interactiva, su conexión compatible con software como
Patran, Ansys, Abaqus y otros.
Figura 3. 22: Ventana virtual del programa Mimics. La calidad de imagen es muy buena y su menú es muy
interactivo.
Los formatos de salida lo hacen el perfecto eslabón para el diseño en CAD/CAM;
además puede realizar mediciones, simulaciones de cirugía, y diseño de prótesis, implantes
y dispositivos médicos personalizados.
90
• Geomagic [38]
Geomagic es un programa que también fue utilizado en un principio en el proyecto
UDEP – CSM. Sin embargo, no se llegó a perfeccionar su uso. Para apreciar sus
características, la información sobre este programa es citada de su página web:
Geomagic Studio es una plataforma de software que permite la creación de modelos
digitales precisos de cualquier parte física y proporciona automatización y simplicidad
inigualables sin desventajas.
Figura 3. 23: Geomagics esta especializado en trabajar con dispositivos externos de adquisición de datos como
digitalizadores, escáner 3D y otros. [59]
Creaform, experto en cada paso del proceso, se encarga completamente de sus
proyectos de ingeniería inversa. Ya sea que desee crear modelos 3D precisos y funcionales
basados en objetos existentes o preparar reconstrucciones 3D en un formato utilizable y
transferible, Creaform optimiza y simplifica el desarrollo de su producto.
La tecnología y los servicios de Creaform se integran fácilmente y no requieren
contacto alguno con los pacientes. Por esta razón, nuestros productos y soluciones son la
mejor alternativa, especialmente para la reconstrucción quirúrgica, el desarrollo de ortosis
y prótesis o el seguimiento de enfermedades degenerativas. La gran precisión de los
resultados obtenidos permite el desarrollo de soluciones perfectamente adaptables a las
necesidades y a la morfología de los pacientes.
− Digitalización de cualquier parte del cuerpo humano.
− Digitalización en el establecimiento del cliente o en nuestras oficinas, en el interior o
en el exterior.
− Creación de archivos digitales 3D a partir de partes del cuerpo u objetos existentes.
− Tratamiento posterior de los datos y archivos digitales (corrección, reconstrucción,
conversión en formatos CAD genéricos (IGS, STP) y formatos nativos (CATIA, Pro-E,
UG)), y preparación para la definición de prototipos.
− Posibilidad de uso de los datos (archivos .stl) adquiridos por Creaform o
proporcionados por el cliente.
− Modelado en 3D.
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− Reconstrucción de superficies.
− Diseño en 2D.
− Conversión de formatos de archivo.
− Administración y entrega de proyectos llave en mano.
Figura 3. 24: Geomagics posee herramientas muy potentes para la reconstrucción, sin embargo su manejo no es
muy sencillo y se necesita de un hardware de cierto nivel de tecnología.
La mejor performance encontrada la ofrecía el programa Mimics pues facilitó el
proceso de Ingeniería Inversa con la diversidad de herramientas que posee. Es por eso que
se hará un estudio más detallado de la capacidad del programa Mimics.
3.7.3. Especificación del software Mimics [34]
3.7.3.1. Introducción
En el desarrollo de la Ingeniería Inversa había un eslabón perdido entre las TAC y
el CAD-CAE-CAM. Con el descubrimiento del software Mimics la cadena está completa.
El Mimics es un programa muy completo con la capacidad incluso de realizar todo el
proceso por si sólo; pues no sólo puede adquirir las imágenes DICOM sino que además
puede mallar el sólido y exportarlo para continuar con el proceso.
José Osuna López [34] hace un recuento muy bueno de las habilidades y
características del programa Mimics frente a las exigencias de la Biomecánica en general.
Para informarse extensamente del tema es recomendable leer el trabajo. Sin embargo, se
ha creído conveniente sólo explicar las herramientas necesarias para el desarrollo de la
Ingeniería Inversa propuesta.
92
3.7.3.2.Descripción general
Para una visión general del programa se exponen a continuación sus principales
características:
− Obtención de imágenes: Mimics importa información digital de una tomografía (CT)
o de una resonancia magnética (MRI) y provee acceso directo a imágenes grabadas en
discos ópticos y cintas convirtiéndolas en formato de imagen de Materialise,
conservando la información original para su uso posterior.
− Visualización: Mimics despliega la información obtenida de diversas maneras. Mimics
divide la pantalla en tres partes, en la primera muestra la vista axial original y en las
otras muestra las vistas sagital y coronal. Mimics incluye además funciones de
corrección de contraste, desplazamiento, acercamiento y rotación de las imágenes
tridimensionales obtenidas.
− Visualización tridimensional: Mimics ofrece una interfaz flexible para el cálculo
rápido del modelo tridimensional de la región de interés, ofreciendo total control sobre
los parámetros de filtro y resolución. Se puede obtener información sobre peso,
dimensiones, volumen y superficie de cada modelo. Mimics puede desplegar la
información tridimensional del modelo en cualquier ventana de visualización con
funciones como rotación en tiempo real, desplazamiento y acercamiento y la capacidad
de aplicar transparencia y/o sombreado de profundidad.
− Medición: Con Mimics es posible hacer mediciones de punto a punto tanto en la
visualización bidimensional como en el modelo tridimensional.
− CTM: El modulo CTM sirve como interfaz entre Mimics y los equipos de impresión
tridimensional, por medio de archivos tipo STL o VRML. Muy adecuado para
prototipado rápido.
3.7.3.3. Descripción detallada
A continuación se presenta las principales herramientas que contiene el Mimics
junto a los procesos en las que son aplicadas.
a) Importar Imágenes
En Archivo del menú de Mimics se encuentra la opción Importar Imágenes. Los
archivos que se encuentran en el disco duro de la computadora provenientes de una TAC o
MRI son cargados y ordenados en forma automática por el programa. Se puede observar
que en el proceso de importación el programa reconoce datos incluidos en el estudio
clínico como por ejemplo nombre del paciente, tipo de estudio (TAC, MRI u otros), el
tamaño de pixeles, etc.
Figura 3. 25: El programa Mimics reconoce toda la información contenida en los archivos DICOM
provenientes del estudio radiológico.
93
La importación de imágenes del Mimics concluye con la creación de un archivo en
formato propio del programa para su acceso directo. Además justo después de la
conversión de los archivos el programa le pide al usuario que complete manualmente las
orientaciones de las imágenes (posterior – anterior, arriba – abajo, derecha - izquierda).
El programa Mimics ofrece finalmente cuatro sub-ventanas para la visualización de
las imágenes. Tres sub-ventanas contiene cada una de las vistas de las imágenes: plano
antero-posterior (superior izquierda), plano longitudinal (superior derecha), plano lateral
(inferior izquierda). La cuarta sub-ventana contiene la imagen en 3D que resulta del
proceso de reconstrucción en Mimics.
Figura 3. 26: El programa Mimics ofrece 4 ventanas para visualizar diferentes planos de la imagen.
b) ““Thresholding””
Mimics cuenta con excelentes métodos de segmentación, con el nivel suficiente
para aplicaciones reales y además muy sencillas de manejar. En el menú del programa
existe la opción Segmentación. Al hacer clic se nos mostrará una lista de todas las
herramientas de segmentación y reconstrucción posibles.
94
Figura 3. 27: Todas las herramientas de la opción SEGMENTATION en el menú de Mimics.
La herramienta ““thresholding”” del menú Segmentación permite al usuario
segmentar las imágenes siguiendo un intervalo de valores HU (Hounsfield Units). Por lo
tanto se elegirá un valor mínimo y un valor máximo y así todos los pixeles que tengan HU
entre estos valores serán incluidos en un grupo y los demás no.
Figura 3. 28: La sub ventana del kit de herramientas de la opción ““thresholding””. Obsérvese a la derecha
como existe la opción para elegir un perfil predeterminado de valores HU para distintos órganos.
A este método se le conoce como Umbralización como se explica más adelante.
El programa Mimics tiene ya intervalos de escalas Hounsfield predeterminados
para ciertos tejidos u órganos, por ejemplo el hueso (compacto, esponjoso, de niño o
adulto, etc.), músculos, la piel, etc.
Elegidos los valores máximo y mínimo del ““thresholding”” (o el tipo de tejido) se
aplica y la segmentación está lista.
Como una herramienta adicional, el Mimics brinda la posibilidad de tener una
medición más ajustada a la realidad de las unidades Hounsfield de las imágenes. Para esto
en el menú Herramientas ubicamos Draw Profile Line. Al hacer clic sobre esta opción nos
permitirá trazar una línea que finalmente será nuestra abscisa para un diagrama donde la
ordenada será los valores de HU. De esta forma podremos medir los valores mínimos y
máximos de HU reales.
95
Figura 3. 29: Una ventaja el Mimics es su capacidad de medición. Con Draw profile se puede saber que valores
de HU existen a lo largo de una determinada dirección.
c) Region Growing (separación de partes)
Esta es una herramienta que sirve para la separación o división en partes no
conectadas de un objeto. El algoritmo se basa en el concepto de región creciente, un
método de segmentación (ver apartado 3.8.7.2). Con esta herramienta se podría por
ejemplo separar todos los huesos que se unen en una articulación.
Figura 3. 30: Ventana gráfica de la herramienta Region Growing.
En el menú Segmentación se elige Región Growing. Después se hará un clic sobre
un punto dentro de la parte que se desea separar. Automáticamente la región crecerá a
partir de este punto hasta abarcar todos los pixeles con similares valores de HU.
Figura 3. 31: El objetivo final es dividir un objeto en partes no continuas. En la figura se logra diferenciar el
fémur de la cadera.
96
d) Creación de modelos en 3D
Hecha la segmentación en Mimics, la construcción 3D es muy sencilla. Sin
embargo tenemos dos formas de visualizar en 3D las imágenes Biomédicas: en forma de
un sólido y en forma de polilíneas.
− Sólido
Las imágenes son mostradas como un objeto sólido que representará sólo a las
zonas incluidas en la segmentación. En el menú Segmentación se encuentra la opción
Calculate 3D. Al hacer clic sobre dicha opción se le pedirá que elija la máscara (o la región
segmentada) a partir de la cual se requiere la construcción en 3D, en el caso de que hubiese
más de una máscara.
Figura 3. 32: Después de terminada la segmentación, el programa Mimics fácilmente crea un objeto sólido
tridimensional en la parte inferior derecha. [34]
− Polilíneas
Otra forma de presentar las imágenes es con polilíneas. Las polilíneas no son más
que contornos de cada plano u imagen que se superponen unas a otras a lo largo del eje
longitudinal formando una figura tridimensional.
De igual forma, en el menú Segmentación se elige Calculate Polylines y se abrirá
un diálogo que le pide la máscara a partir de la cual se extraerán las polilíneas. Hecho esto
aparecerá el modelo en 3D en contornos.
97
Figura 3. 33: En el programa Mimics se puede crear no sólo un sólido en 3D sino además una figura
tridimensional de polilíneas con la misma forma que el sólido.
e) Exportación
Mimics ofrece la posibilidad de exportar su trabajo con una gran variedad de
formatos. El formato que nos interesa es el Igs o Iges. En el menú ubicamos Export. La
opción IGES saldrá en la lista. Al hacer clic aparecerá una ventana que le permite al
usuario elegir que tipo de objeto desea exportar: una mask, un 3dd, un objeto CAD o una
serie de polylines.
Figura 3. 34: A la izquierda se muestra la lista de los formatos posibles exportación. A la derecha se muestra la
ventana de exportación IGES.
Se tiene que recordar que el objetivo final de Mimics es suministrar un producto
adecuado para el acoplamiento con los programas CAD-CAE-CAM.
98
3.8.Segmentación [33, 39, 40]
3.8.1. Descripción y definiciones
Nadie puede negar la enorme importancia del Diagnóstico por Imágenes. Ya se
había mencionado antes que como método no invasivo es muy eficaz para el estudio del
interior del cuerpo humano en busca de enfermedades y tratamientos. De aquí que la
preocupación científica por extraer de forma óptima la información clínica de las imágenes
para una reconstrucción real y esta extracción se hace a partir de una buena técnica de
segmentación.
Con el incremento en tamaño y número de imágenes médicas, se ha hecho
necesario el uso del computador para facilitar el procesamiento y análisis de las mismas.
En particular, los algoritmos para el delineamiento de estructuras anatómicas y otras
regiones son un componente clave para asistir y automatizar ciertas tareas radiológicas.
Estos algoritmos de segmentación de imágenes juegan un papel importante en numerosas
aplicaciones biomédicas, sobre todo y principalmente en la reconstrucción de los órganos
en estudio.
La segmentación de imágenes es la separación de la imagen en regiones u objetos
con una propiedad común. Esta separación se hace de diferentes formas. El método a usar
depende de la aplicación específica, el tipo de imagen y otros factores. Y es que la
segmentación del tejido del cerebro no es la misma que la segmentación del tejido óseo.
Figura 3. 35: La segmentación permite elegir sólo la parte del objeto que deseamos. Estas partes se eligen en
cada plano de corte para luego extruirse y unirse. [60]
Una imagen es una colección de medidas o valores en el espacio bidimensional
(2D) o tridimensional (3D). En imágenes médicas, estas medidas o intensidades de imagen
pueden ser la absorción de radiación de imágenes de Rayos X (TAC) o amplitud de señal
99
de radio-frecuencia (RF - radio-frecuency) en MRI. Si se hace una medida simple para
cada posición de la imagen, entonces la imagen es una imagen escalar. Si se hace más de
una medida (por ejemplo: dual-eco MRI), la imagen es llamada imagen vector o imagen
multicanal. Las imágenes pueden ser adquiridas en el dominio continuo como las películas
de Rayos X, o en el discreto como en MRI. En imágenes discretas 2D, la posición de cada
medida se conoce como píxel y en imágenes 3D, se le llama voxel.
En el presente trabajo la segmentación es el proceso de subdividir la imagen en
regiones basándose en sus características pictóricas. La subdivisión se hace aislando los
voxels correspondientes a un rango de unidades Hounsfield deseado. Esto puede
observarse en la figura 3.35 donde se muestra la segmentación de la tibia. La posición de
cada voxel es medida desde el primer voxel de la imagen.
La principal desventaja de la técnica de segmentación es que no puede
estandarizarse, es decir no existe un método de segmentación que alcance resultados
aceptables para todo tipo de imagen médica. Es por eso que cuando se usa la segmentación
en un software, este tiene que ser muy especializado. Esto determina la complejidad de
conseguir una correcta segmentación para una aplicación específica.
3.8.2. Aplicaciones
− Determinación de superficies y volúmenes.
− Reconstrucción tridimensional.
− Diagnóstico automático (detección de defectos en materiales, tejidos anómalos, células,
etc.).
− Reducción de información en transmisión, almacenamiento.
3.8.3. Ventajas
− Diagnósticos que requieren estudiar un número demasiado elevado de imágenes.
− Análisis cuantitativo.
− El análisis automático es más repetitivo.
− Reconstrucción tridimensional de imágenes.
− Visión de zonas ocultas al ojo humano.
3.8.4. Dificultades
− Volumen parcial: Al ser las imágenes representaciones bidimensionales de objetos
tridimensionales podemos encontrar en la imagen información que no es propiamente
de ese plano y que limita la definición de las regiones.
− Artefactos: Por problemas en la adquisición podemos encontrar ruido en la imagen, que
distorsiona las características de las distintas regiones.
− Homogeneidad (textura): Los objetos no poseen siempre una iluminación uniforme,
sino que muchas veces es sólo una textura característica lo que los diferencia de otros.
− Forma: Podríamos clasificar las formas de los objetos grosso modo en objetos patata,
con una forma más o menos regular y convexa, objetos con forma de coliflor, con
bordes no definidos y ciertas ramificaciones, y objetos spaghetti, objetos finos y muy
ramificados. Estos últimos pueden ser difíciles de segmentar ya que pueden estar
entrelazados con otros objetos.
100
− Ruido: La imagen puede ser de baja calidad debido a la presencia de ruido o a una mala
adquisición de la misma.
− Conocimiento previo: Muchas veces empleamos en la segmentación visual el
conocimiento previo que tenemos sobre una determinada región. Este conocimiento
previo no es sencillo de obtener ni de ponerlo en estructuras aplicables a algoritmos.
3.8.5. Formas de segmentar
3.8.5.1. Manual
El ingeniero segmenta usando alguna herramienta informática. Casi
artísticamente el ingeniero va delineando las fronteras. Esto lo hace marcando puntos
de los bordes y el resto es calculado por interpolación. Obviamente mientras más
puntos logré identificar, más exacta será la interpolación.
La ventaja de esta forma de segmentación es que se puede elegir los contornos y
así despreciar con mayor libertad aquello que no queremos incluir en nuestra
reconstrucción.
Sin embargo suele ser lenta por lo tanto es sólo aplicable a un número muy
pequeño de imágenes. Un mayor número necesitaría una automatización del proceso.
Figura 3. 36: En la forma manual de segmentar, el usuario puede a mano alzada elgir la forma o la zona a ser
segmentada.
3.8.5.2. Semi-automática
Hay etapas automáticas, pero el usuario sigue el proceso en todo momento. Para
esta forma de segmentación se usa la denominada Umbralización. La Umbralización es
una segmentación en la cual la región resultante tiene pixeles semejantes. Es decir, se
separa regiones con igual o semejante intensidad de color de pixel. Es por eso que se
requiere de un rango de intensidad entre los cuales se discriminarán aquellos pixeles
que son tomados en cuenta.
Este contexto implica explicar un concepto muy difundido en biomecánica y
mucho más en el tema especifico de trabajos con huesos, el tres holding.
101
• “Threshold” (Filtro de Umbral) La segmentación por “threshold” (umbral) es la más simple y la más utilizada
en la identificación de hueso, que es el órgano de interés abordado en este trabajo.
Además, tiene resultados aceptables y requerimientos computacionales modestos.
La idea detrás de este algoritmo es clasificar cada elemento de volumen según
sus propiedades intrínsecas, medidas por el tomógrafo, como OBJETO o NO-OBJETO
(parte del órgano o no). Generalmente se determinan, de forma experimental, valores
de umbral adecuados para cada tipo de órgano y/o para cada estudio distinto. Vale la
pena hacer notar que, si bien la determinación exacta de los umbrales requiere cierto
nivel de interactividad, puede ser realizado muy rápidamente en la misma consola por
el operador del equipo TAC.
Una vez determinados los umbrales el algoritmo es simple, y consiste en:
Para todos los voxels de C, C(x,y,z)
�� �������� � ���, �, �� � ��������
�������� ���, �, �� � � !���
���� ���, �, �� � "� � !���
Este algoritmo, aplicado a una imagen de TAC de la parte superior del cráneo,
nos da como resultado algo similar a lo mostrado en la figura 3.37.
Todos los métodos arriba mencionados generan como resultado una escena
binaria, definiéndose esta como el conjunto de voxels del volumen de datos,
previamente procesados de manera tal que cada voxel tenga uno de dos valores
posibles (0 ó 1), en función de su pertenencia al objeto de interés.
Figura 3. 37: Resultado de aplicar el filtro de umbral a la imagen. [61]
3.8.5.3. Automática
El proceso se realiza sin interacción por parte del usuario. Se usan software
especializados según el tipo de imagen y el tipo de órgano que se está analizando.
102
Como se hace usando un software y dependiendo del equipo (computadora) a usar se
puede trabajar con muchas imágenes de diversa complejidad.
Esta forma de segmentación incluye características de las anteriores:
− Antes de calcular el umbral, podemos filtrar el histograma (suavizado, mediana, etc.).
− Cálculo del umbral por regiones.
− Usar otra información aparte del histograma (gradiente de la imagen, textura, etc.).
− Clustering o agrupamiento empleando diferentes características.
Figura 3. 38: Para la segmentación automática ya se usan software especializados que combinan todos los
algoritmos de segmentación. [62]
3.8.6. Unidades Hounsfield
Las Unidades Hounsfield son parámetros tomados en cuenta en los algoritmos de
segmentación.
Los coeficientes de atenuación µ dependen de la energía de la radiación utilizada.
Cada sistema de TAC trabaja con radiaciones de diferente energía. Para evitar que los
coeficientes de atenuación de un objeto difieran de un equipo a otro, entonces los equipos
calculan coeficientes de atenuación relativos. De este modo se determina la diferencia
entre los coeficientes de atenuación del objeto y el de un material de referencia. Como
material de referencia se utiliza el agua, debido a que su atenuación es similar a los tejidos
del cuerpo humano.
103
La TAC recoge imágenes en tonalidades de grises, que representan las diferentes
densidades tisulares de la anatomía estudiada. Por esto se creó una escala de densidades
denominada Unidades Hounsfield (en honor del descubridor de la TC). Esta escala da al
agua un valor densimétrico de cero, con extremos que van del -1000 (aire, imágenes muy
hipodensas), hasta +1000 (hueso compacto/ cuerpos extraños, imágenes muy hiperdensas).
Figura 3. 39: Tabla de la escala Hounsfield utilizada para calibrar los diversos algoritmos de segmentación [33].
3.8.7. Métodos
En el mercado actual de programas médicos para la reconstrucción de imágenes, el
algoritmo de segmentación usado es de importancia vital en la efectividad de los
resultados. Son diversos los métodos, todos creados de forma independiente, sin embargo
para aplicaciones reales se usan la combinación de dos o más métodos.
Debido a la alta especialización de los métodos de segmentación, algunos autores
como Xu [39] han clasificado en ocho categorías:
− Métodos de Umbralización
− Clasificadores
− Métodos de agrupamiento (Clustering methods)
− Modelos de campos aleatorios de Markov
− Métodos de región creciente
− Redes neurales artificiales
− Modelos deformables
− Métodos guiados por planillas (Atlasguided methods)
Los cuatro primero son denominados métodos de clasificación de pixeles. Algo
común en los métodos de segmentación es que básicamente están conformados por
algoritmos de optimización, es decir, se llega a resultados a partir de la optimización de
104
una función de costo o energía. Estos análisis lo hacen los ingenieros de control que
implementan algoritmos de optimización en lazos de control.
3.8.7.1. Umbralización
También llamado ““thresholding””, es un método de segmentación muy usado en
aplicaciones industriales. Generalmente es el primer método que se usa para segmentar. Se
basa en la similitud entre los píxeles pertenecientes a un objeto y sus diferencias respecto
al resto. Este método crea una partición binaria de las intensidades de las imágenes.
Básicamente lo que hace es agrupar los pixeles de mayor intensidad en una clase y
los otros en otra.
Figura 3. 40: La umbralización elegirá los pixeles que se encuentran dentro de un intervalo de valores
predeterminados para luego convertirlos en una única región.
Dentro de sus limitaciones está el hecho de que sólo se generan dos clases por lo
que no se puede aplicar a una imagen multicanal. Además la umbralización no toma en
cuenta características espaciales de la imagen y por lo tanto es de esperarse una
sensibilidad al ruido y la heterogeneidad de la intensidad (generalmente visto en imágenes
de Resonancia Magnética).
3.8.7.2. Región Creciente
Con esta técnica se logran extraer zonas de la imagen que tiene cierta relación de
intensidad. Para esto el usuario requiere de un punto semilla (seed point) desde el cual la
región crecerá incluyendo a los pixeles conectados a la semilla que tengan el mismo valor
de intensidad. Aunque esta relación puede estar basada en información de intensidades y/o
bordes de la imagen
En forma similar, la técnica de region growing se usa como una de las operaciones
o métodos de segmentación dentro de todo un proceso de tratamiento de imágenes,
particularmente en la delineación de pequeñas y simples estructuras como tumores y
lesiones.
105
Figura 3. 41: La segmentación por Región Creciente necesitará de un punto de partida para comenzar a
desarrollar la región de interés.
Desafortunadamente la selección manual de la semilla es una pérdida de exactitud.
Sin embargo, los últimos algoritmos de división y mezcla pueden implementar este tipo de
segmentación sin la necesidad de una semilla. La región creciente también puede ser
sensible al ruido, causando que las regiones extraídas tengan agujeros e inclusive que se
desconecten.
3.8.7.3. Clasificadores
El objetivo de este método es la partición siguiendo cierto patrón de una zona
específica denominada espacio característico. Este método usa datos con etiquetas
conocidas. Un espacio característico es un rango espacial de cualquier función de la
imagen, siendo las intensidades de la imagen el más común de los espacios característicos.
Los clasificadores son conocidos como métodos supervisados debido a que
requieren datos de entrenamiento que son segmentados manualmente, para luego ser
utilizados en la segmentación automática de nuevos datos. Hay una gran cantidad de
maneras en las que los datos de entrenamiento pueden ser aplicados en los métodos de
clasificación. Un clasificador simple es el clasificador del vecino más cercano, donde cada
píxel o voxel es clasificado en la misma clase que el dato de entrenamiento con la
intensidad más cercana. Los k vecinos más cercanos (kNN – k Nearest Neighbor) es una
generalización de este método. Otros clasificadores utilizados son la ventana de Parzen y el
clasificador de Bayes. [39]
Este método necesita que el espacio característica sea diferenciable con otros
espacios para que las etiquetas que se puedan usar sean transferibles a los nuevos datos.
Gracias a que el método no implica un procedimiento iterativo, el nivel de exactitud que se
alcanza es mayor y entonces puede ser aplicado a imágenes multicanal.
Dentro de las múltiples desventajas que existen en este método es que no depende
de ningún modelo espacial prefijado. Además los datos de entrenamiento deben ser
añadidos manualmente por el ingeniero lo que implica un posible error de subjetividad en
los cálculos.
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3.8.7.4. Agrupamiento (clustering)
Se les denomina métodos no supervisados porque no necesitan de datos de
entrenamiento. Además se dice que se entrenan a así mismo con los datos disponibles
debido a que el método itera entre segmentar la imagen y caracterizar las propiedades de
cada clase. El algoritmo más usado es el llamado algoritmo de las K-medias o ISODATA.
Este algoritmo agrupa datos calculando iterativamente la media de la intensidad
para cada clase y segmentando la imagen mediante la clasificación de cada píxel en la
clase con la media más cercana.
Figura 3. 42: a) Imagen real. b) Después de la segmentación usando el método de clustering. [39]
3.8.7.5. Campos aleatorios de Markov
Aunque no es un método propiamente de segmentación, los modelos de campos
aleatorios de Markov (MRF) proveen la matemática estadística para construir un algoritmo
que relaciona los pixeles vecinos, pues hay mucha probabilidad que un pixel vecino de otro
pertenezca a la misma clase de este.
Los MRF son incorporados frecuentemente en los algoritmos de segmentación por
agrupamiento, como las K-medias bajo un modelo Bayesiano previo.
Sin embargo encontrar los parámetros para abordar las interacciones entre los
pixeles es difícil. Una selección muy alta puede resultar en segmentación excesivamente
suave y una pérdida de los detalles estructurales. Si a esto le añadimos que el nivel de
complejidad del algoritmo es muy alto se requerirá de equipos especiales para soportarlo.
A pesar de estas desventajas, los MRF son ampliamente utilizados no solo para
modelar clases de segmentación, sino también para modelar propiedades de texturas e
inhomogenidades de las intensidades.
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3.8.7.6. Redes Neurales Artificiales
Las Redes Neurales Artificiales (ANN – Artificial Neural Network) son redes
masivamente paralelas de procesamiento de elementos o nodos que simulan el aprendizaje
biológico. Cada nodo en una ANN es capaz de llevar a cabo cálculos elementales. El
aprendizaje se alcanza a través de la adaptación de pesos asignados a las conexiones entre
nodos. Haykin en su trabajo Neural networks: a comprehensive foundation, realiza un
tratamiento más profundo de las redes neurales.
Las ANN representan un paradigma para el aprendizaje de las máquinas y pueden
ser usadas en una variedad de formas de segmentación de imágenes. El uso que más se le
da en procesamiento de imágenes médicas es el de un clasificador, donde los pesos son
determinados usando datos de entrenamiento y luego se utiliza la ANN para segmentar
nuevos datos. Las ANN también pueden ser usadas de una manera no supervisada como
método de agrupamiento o como modelo deformable.
Debido al gran número de interconexiones utilizadas en una red neural, se puede
incorporar fácilmente información espacial en los procedimientos de clasificación. Aunque
las ANN son inherentemente paralelas, pero frecuentemente se implementan en
computadores seriales, y esto reduce su potencial computacional.
3.8.7.7. Modelos deformables
Los modelos deformables están basados en motivaciones físicas, utilizados para
delinear bordes de regiones usando curvas o superficies paramétricas cerradas que se
deforman bajo la influencia de fuerzas externas e internas. Para delinear el borde de un
objeto en la imagen, se debe colocar una curva o superficie cerrada cerca del borde
deseado y luego permitirle experimentar un proceso iterativo de relajación. Las fuerzas
internas se calculan en el interior de la curva o superficie para mantenerla suave a lo largo
de la deformación. Las fuerzas externas son frecuentemente derivadas de la imagen para
llevar la curva o superficie hacia la característica de interés deseada [39].
3.8.7.8. Guiados por planillas
Obviamente se necesitará de mapas predefinidos para poder usarlo como referencia
en el proceso de segmentación. El atlas “guided methods” es muy similar a los
clasificadores con la excepción de que están implementados en el dominio espacial de la
imagen en lugar de en un espacio característico.
Los métodos estándar guiados por plantillas primero encuentran una transformación
uno-a-uno que transforma la plantilla de la imagen pre-segmentada a la imagen deseada
que requiere segmentación. Este proceso se conoce como una deformación de plantilla
(atlas warping). La deformación puede ser realizada usando transformaciones lineales,
pero debido a la variabilidad anatómica, frecuentemente se utiliza una aplicación
secuencial de transformaciones lineales y no lineales.
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Figura 3. 43: a) Imagen plantilla. b) Imagen deseada. c) Deformación de plantilla. [39]
3.8.7.9. Otros métodos
Existen además de los mencionadas formas de segmentar, algunas otras como el
denominado método de ajuste al modelo (model - fitting) que simplemente ajusta una
forma simple como la elipse o parábola a la localización de características de la imagen. Lo
difícil está en extraer las características antes del ajuste.
Otro método de segmentación se basa en el algoritmo de watershead usa conceptos
de matemática morfológica para partir la imagen en regiones homogéneas. Este método
sufre de sobresegmentación, la cual ocurre cuando la imagen es segmentada en un número
innecesario de regiones. Por lo tanto, los algoritmos de watershead en imágenes médicas
por lo general son procesados posteriormente para mezclar regiones separadas que
pertenecen a la misma estructura.
3.9.Obtención de la Superficie
La obtención de la superficie pertenece a la etapa CAD del procedimiento de la
Ingeniería Inversa. Después de que el archivo IGES con la información de las polilíneas es
producido por el Mimics existen dos objetivos próximos: la generación de una superficie y
la generación de un sólido.
Una superficie es aquello que sólo tiene longitud y anchura. No tiene grosor. Para
este caso, se podría decir que sólo es el recubrimiento de un esqueleto formado por las
polilíneas que se comportan como contornos guía. Al final la obtención de una superficie
consiste en un proceso de extrusión o recubrimiento, es decir, una curva cerrada en un
plano determinado se une con su vecina de otro plano a través de una superficie que tiene
la forma de dichas curvas.
3.9.1. Importancia
El desarrollo de las prótesis personalizadas no cementadas como una mejor opción
a las prótesis convencionales cementadas ha comenzado a ser prioridad en las mejores
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industrias encargadas de instrumental médico. El tema es muy extenso y no es incluido en
este trabajo, sin embargo existen algunos procesos que son justificados a partir del diseño
de estas prótesis. Uno de estos es el proceso de obtención de la superficie.
La obtención de la superficie no es un proceso innecesario, al contrario, su
importancia es fundamental por ejemplo en el diseño personalizado de la prótesis de
cadera. Una prótesis personalizada no cementada de cadera tiene su mayor probabilidad de
éxito en la denominada estabilidad primaria [41]. La estabilidad primaria depende casi
exclusivamente de la forma que adopta la prótesis con respecto a la forma real del hueso en
su interior. Entonces ¿Cómo se logra esta compatibilidad de formas?
Figura 3. 44 La estabilidad primaria es un factor determinante del éxito de las prótesis de cadera personalizadas,
por lo tanto la geometría final de la prótesis debe calzar con gran precisión sobre la superficie interior del hueso.
En palabras sencillas se podría decir que la superficie interior del hueso debería ser
la superficie exterior del tallo de la prótesis de cadera. Esto significaría un acoplamiento
casi perfecto de la prótesis – hueso. Es así que el acabado de la superficie necesita de
pericia y especial cuidado.
Por lo tanto, en conclusión, la importancia de la generación de las superficies en
este trabajo radica en su aplicación para diseñar la forma que debe tener el elemento
protésico.
3.9.2. Software
Al igual que en la etapa de tratamiento de la imagen se necesita del Mimics, para la
generación de una superficie se necesita de un software especializado con ciertas
características. La mejor opción es el Rhinoceros 3D.
Rhinoceros 3D es una herramienta de software para modelado en 3D basado en
NURBS. Lo creó Robert McNeel & Associates, originalmente como un agregado para
AutoCAD de Autodesk. El programa es comúnmente usado para el diseño industrial, la
arquitectura, el diseño naval, el diseño de joyas, el diseño automotriz, CAD/CAM,
prototipado rápido, ingeniería inversa, así como en la industria del diseño gráfico y
multimedia. [42]
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Rhinoceros 3D tiene la ventaja de su alta especialización en modelado mediante
NURBS. NURBS es el Acrónimo inglés de la expresión Non Uniform Rational B-Splines.
NURBS se basa en algoritmos para representar superficies y curvas.
La información que ofrece su página web puede dar una idea más clara de las
potencialidades del programa [43]:
− Ilimitadas herramientas de modelado de forma libre 3D como éstas se encuentran sólo
en productos que cuestan de 20 a 50 veces más caros. Modele cualquier forma
imaginable.
− Precisión necesaria para el diseño, los prototipos, la ingeniería, el análisis y la
fabricación de cualquier producto, desde aviación hasta joyería.
− Compatibilidad con otros diseños, dibujos, CAM, ingeniería, análisis, renderizado,
animación y software de dibujo.
− Lee y repara complicados archivos IGES.
− Accesible. Es tan fácil de aprender y de utilizar que se puede dedicar al diseño y la
visualización sin tener que preocuparse por el software.
− Rápido, incluso en un ordenador portátil común. No se necesita ningún hardware
especial.
− Asequible. Hardware común. Aprendizaje breve. Precio equiparable al de otros
programas de Windows. Sin cuotas de mantenimiento.
Otro software que puede ser de utilidad en esta fase es el SolidWorks, sin embargo
la complejidad de las polilíneas no permitía usar las herramientas para hacer superficies,
así que esta opción se tuvo que descartar.
Figura 3. 45 el software Rhinoceros ha sido elaborado con la idea de trabajar en procesos de ingeniería inversa.
Por esto y muchas otras cosas es el programa perfecto en este trabajo.
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3.9.3. Herramientas del Rhinoceros para superficie
Hacer una superficie en Rhinoceros involucra una serie de pasos y en cada paso el
uso de un comando diferente. Las opciones usadas en esta fase por el usuario están:
• Capas
Rhinoceros, al igual que muchos otros programas CAD, tiene la posibilidad de
reunir un conjunto de líneas, superficies o sólidos en las denominadas capas. Las capas
funcionan como grupos de objetos que pueden mostrarse, ocultarse, etc. Imagínense una
planta de un edificio donde los muebles están creados con una capa, los tabiques con otra,
etc. De esta forma se puede ocultar sólo los muebles y mostrar o imprimir sólo los
tabiques.
Figura 3. 46 La herramienta capa es muy común en los programas CAD. Con ellas podemos lograr separar o
diferenciar cualquier parte un objeto.
Para usar este comando se elige la línea, superficie o sólido y luego en el menú
gráfico (como se muestra en la figura 3.46) se hace clic sobre cualquiera de las opciones de
capas:
Crear capa: crea una nueva capa donde ubicar el objeto.
Cambiar capa: lleva el objeto designado hacia una capa diferente a la original.
• Transición
En el menú principal del Rhinoceros existe la opción superficie. Al expandir este
menú se puede observar la opción Transición como se muestra en la figura 3.47. La
herramienta Transición es usada para crear superficies a partir de curvas que definen la
forma de dicha superficie.
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Figura 3. 47 La figura muestra la posición de la herramienta Transición.
• Transformar – suavizar
En el menú principal se ubica Transformar. Al desplegar esta opción se encontrará
la herramienta Suavizar. Este comando se utiliza para intentar mejorar la calidad de la
superficie, es decir para afinar mejor el trabajo realizado por la herramienta transición,
pues dada la complejidad de la aplicación (el hueso), las superficies que se logran son muy
accidentadas, con cambios bruscos. Desafortunadamente después de ejecutar este comando
se pierde exactitud sobre la forma real.
• Sombrear
Sombrear es una opción que sirve para poder observar la superficie en una vista
más ilustrativa y real. En este caso específico sombrear es darle textura a la superficie para
de esta forma lograr ver mejor los resultados finales. No es una operación necesaria para el
proceso, sin embargo es bueno poder apreciar los resultados para analizar posibles errores.
Figura 3. 48 La figura muestra las herramientas Suavizar y Sombrear.
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3.10. Obtención del sólido
El método de elementos finitos para el análisis de estructuras ha facilitado en los
últimos tiempos el estudio de las prótesis de cadera. Las pruebas que se hacen “in vitro”
usando huesos cadavéricos no son lo suficientemente exactas como se quisiera. Sin
embargo el avance de la informática ha hecho posible que usando las computadoras se
puedan simular aquellos modelos matemáticos sobre los huesos.
Los algoritmos que simulan la fenomenología mecánico – biológica del tejido óseo
ya han sido añadidos a software de ingeniería. Por lo tanto, ahora no sólo se puede estudiar
al hueso como una estructura mecánica inerte, sino además se puede hacer estudios
predictivos del comportamiento del hueso en el espacio temporal y bajo una ciertas
condiciones.
Esta tecnología ha derivado en un incremento increíble del éxito de las prótesis de
cadera. Sin embargo, para conseguir los resultados deseados se necesitar partir el estudio
de datos confiables y en este caso el dato confiable, por ejemplo de geometría, sería el
hueso mismo. En otras palabras, se necesita tener el hueso real (virtual) para simular un
estado mecánico.
La obtención del sólido consiste en un procedimiento ordenado en el que se
consigue una estructura volumétrica real del hueso. Este es el fin del método de la
Ingeniería Inversa en el que se consigue reconstruir el hueso real y obtener un hueso real y
virtual. La estructura en 3D del hueso se consigue en este caso a partir de una superficie
predeterminada.
3.10.1. Importancia
La razón más importante para la generación de un sólido es para sus aplicaciones:
− Su manufactura
− Su uso en procesos CAE, es decir para el análisis por FEM.
Figura 3. 49 Las máquinas de prototipado rápido (izquierda) y los análisis por elementos finitos (derecha)
necesitan de un sólido que pueda ser procesado.
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3.10.2. Software
El software usado para el propósito de esta fase será otra vez el Rhinoceros debido
una mayor facilidad de manipulación y a mejores prestaciones.
3.10.3. Herramienta de Rhinoceros para sólidos
• Superficie a partir de curvas planas
Con esta opción se podrá crear una superficie a partir de cualquier conjunto de
líneas cerradas sobre un plano. Primero se necesita dibujar la geometría del plano y luego
se ejecuta este comando para crear una superficie en un plano determinado por la figura
previamente dibujada.
• Transformar – Copiar
En la barra gráfica de herramientas se encuentra la opción copiar que permite
duplicar algún objeto (superficie por ejemplo).
• Diferencia Booleana
Para usar este comando se debe buscar la barra de herramientas para sólido. Como
muestra la figura 3.50, existen múltiples opciones que se utilizan para operaciones con
sólidos. Se escoge Diferencia Booleana que sirve para crear un sólido a partir de una o
varias superficies que forman un sólido cerrado sin incluir dichas superficies.
Figura 3. 50 La figura muestra las diferentes herramientas usadas para la generación de un sólido en
Rhinoceros.
