evMIC

Los entornos virtuales colaborativos (EVC) permiten colaborar e interactuar de una forma más cercana a la interacción real entre personas gracias a aspectos como la inmersión, la sensación de presencia y la respuesta inmediata del sistema. Teniendo en cuenta estas características, el consorcio del proyecto evMIC ha trabajado en la creación de una plataforma genérica interoperable y centrada en el usuario, orientada a superar las limitaciones de las herramientas actuales a través de cuatro grandes pilares: un nuevo paradigma de interacción accesible, la gestión de la información, la simulación y los servicios ofertados por el mundo virtual. La validación de esta plataforma ha tenido lugar en tres escenarios clave del sector laboral: tele-trabajo, selección de personal y formación de profesionales.

Se ha trabajado en el desarrollo de una serie de módulos que componen la arquitectura de la plataforma y que brindan soporte a los entornos virtuales de aprendizaje. Con vistas a la validación, se han desarrollado herramientas específicas que permiten la implementación de los pilotos centrados en el usuario final y en el sector laboral. Los pilotos escogidos para validar la viabilidad de la plataforma son:

• Selección de personal;
• Formación de profesionales (eCoach);
• Herramientas para el tele-trabajo;
• Entrenador quirúrgico

El grupo de Realidad Virtual del CeDInt ha participado en el diseño y creación de la arquitectura interoperable de la plataforma y en el desarrollo de entornos y contenidos de Realidad Aumentada, entre otras actividades. Además, ha sido responsable del desarrollo del Módulo de reconstrucción de estructuras óseas encargado de ofrecer soporte al piloto Entrenador Quirúrgico.

Módulo de reconstrucción de estructuras óseas

El Módulo de reconstrucción permite obtener de forma automática la reconstrucción 3D de una estructura ósea a partir del fichero DICOM correspondiente. El resultado se guarda en un fichero que contiene la información de la geometría tridimensional de la estructura ósea objeto de estudio.

Para obtener dicha reconstrucción, se ha implementado un algoritmo de segmentación basado en clasificación automática de píxeles en función de su intensidad. Esta aproximación presenta importantes ventajas frente a otros algoritmos, como los basados en crecimiento de regiones, que requieren de uno o varios píxeles de referencia para llevar a cabo la segmentación.

Finalmente, un algoritmo de reconstrucción 3D (en concreto, el conocido como Marching Cubes) se aplica al conjunto de imágenes segmentadas que constituyen el fichero DICOM, con el objetivo de obtener imágenes tridimensionales correspondientes a las estructuras óseas.