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Reformatação Curvilínea
Devido à complexidade da anatomia do cérebro humano, encontrar algumas anormalidades ou lesões sutis tornam-se tarefas difíceis de serem realizadas. Casos de displasia cortical focal são um exemplo disso. A displasia cortical focal é uma causa comum de epilepsia refratária. Em geral, o tratamento indicado é a remoção da área lesionada. Visualmente essa área é associada como um borramento entre a substância branca e cinzenta ao longo das camadas paralelas ao escalpo do cérebro. Embora essas regiões possam ser identificadas por imagens de alta qualidade, fornecidas pela ressonância magnética, pequenas lesões podem ainda não serem detectadas.
A ferramenta de reformatação curvilínea, é uma solução computacional que permite uma análise não invasiva das camadas paralelas ao escalpo, podendo levar a detecção de tais lesões. Essas regiões são difíceis de serem detectadas usando cortes planares, pois as lesões estão ao longo das camadas do cérebro, que possui uma geometria curva. A reformatação curvilínea consiste de uma série de superfícies curvilíneas equidistantes, que são criadas com o deslocamento da superfície do escalpo na direção dos seus vetores normais. Este conjunto de superfícies é denominado superfícies paralelas.
O algoritmo de reformatação curvilínea pode ser resumido da seguinte forma: 1) o usuário utilizando um mouse demarca sobre o volume do paciente a região a ser explorada, 2) a região é amostrada e uma malha é construída, essa malha é uma aproximação da superfície demarcada, 3) em seguida um algoritmo de geração de malhas offset é utilizado para gerar o conjunto de malhas paralelas, 4) durante o deslocamento um algoritmo de voxelização é utilizado para marcar quais voxels a malha está ocupando na atual profundidade. Após o término da reformatação o usuário utilizando slider controla a profundidade do corte da reformatação.
Para realizar o deslocamento da malha em relação ao escalpo foi proposto um algoritmo de geração de malhas offset. O algoritmo proposto utiliza um algoritmo de simplificação proposto por Garland e Heckbert , para evitar as faces degeneradas durante o deslocamento. Calculando previamente o custo de contração de cada de aresta, o algoritmo de simplificação realiza a contração do menor para o maior custo. Toda vez que uma face é considerada degenerada, o algoritmo de simplificação é utilizado. Uma face é considerada degenerada caso a área da face do triângulo seja muito pequena, ou seja, um triângulo que tende a virar um vértice ou uma aresta. Vale observar que tratamos nesse trabalho apenas as auto-interseções locais, pois as auto-interseções globais não ocorrem. Isso decorre do fato de que as superfícies curvilíneas são abertas e suaves.
Devido à geometria da cabeça não é possível ter uma visão simultânea dos dois hemisférios. A vizualização dos dois hemisférios ajuda no diagnóstico comparativo. Como o procedimento utilizado para selecionar a região de interesse é baseado na sua visibilidade, uma reformatação curvilínea cobrindo a extensão de dois hemisférios requer a seleção de mais de uma área. Para realizar esse corte de maior extensão foi proposto um algoritmo de costura de malhas adquiridas em diferentes pontos de vista antes da efetivação de uma reformatação curvilínea. A demarcação da primeira área é realizada, em seguida a cabeça é mudada de posição e a segunda demarcação é realizada. Para cada posição da cabeça do paciente, uma malha é construída. Em seguida elas são costuradas formando assim uma só malha para assegurar a suavidade na região de sobreposição das duas malhas durante a geração de malhas de offset. A malha é costurada par a par. Consideramos que as superfícies das malhas da cabeça sejam convexas.
