Un algoritmo per la ricostruzione di isosuperfici da modelli volumetrici di grande dimensione

Le tecniche di estrazione di isosuperfici da modelli volumetrici sono certamente le più diffuse nel campo della visualizzazione di dati multidimensionali. Esse trovano applicazione soprattutto nei settori in cui le informazioni sono regolarmente distribuite su un grigliato 3D, quali ad esempio quelli connessi all'indagine non invasiva del corpo umano (Tomografie Assiali Computerizzate, Risonanze Magnetiche, etc.). I fattori limitanti di un uso diffuso ed interattivo di tali tecniche sono essenzialmente la grande quantità di dati da gestire ed elaborare e la complessità della geometria restituita. Questo lavoro affronta tali problemi e propone una soluzione innovativa che consente di gestire ed elaborare efficientemente le informazioni in ingresso e contemporaneamente di ridurre drasticamente la complessità in termini di spazio delle primitive geometriche restituite, introducendo un errore accettabile nella qualità delle immagini risultanti. Il nuovo algoritmo, che come principio di funzionamento rispecchia nelle sue caratteristiche di base quello del Marching Cubes, presuppone la discretizzazione del dataset iniziale e sostituisce la fase di interpolazione sul lato della cella con la selezione del relativo punto medio. Sotto queste ipotesi, la superficie estratta risulterà composta da poligoni appartenenti ad un numero finito e limitato di possibili piani di incidenza; questo consentirà la realizzazione di una successiva fase di accorpamento (merging) di tutte le faccette restituite in output che siano tra loro adiacenti e coplanari, per formare più ampi poligoni. Saranno quindi riportate alcune valutazioni sperimentali ottenute applicando il nuovo metodo a dataset relativi ad immagini di diversa natura: di tipo biomedico, ottenuti per via analitica o da modelli relativi ad elementi chimici.