Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   10 ,  No.   4 ,  A ugus t   2020 ,   pp.  4101 ~ 41 08   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v10 i 4 . pp 4101 - 41 08          4101       Journ al h om e page :  http: // ij ece.i aesc or e.c om/i nd ex .ph p/IJ ECE   Lum bar di sk 3D modelin g from li mited nu mb er     of  MRI   ax i al slic es       Asm a’a Al - M nayy is 1 ,  S ana a Abu  A l as al 2 ,  M ohamm ad   Alsmir at 3 ,  Q ani ta Bani  B aker 4 ,  Sh ad i  AlZu’bi 5   1 Depa rtment of  Cli nical   Scie n ces - Radi olog y   Div ision - MSK  R adi ologi st,   Facult y   of  Medicine ,     Yarm ouk  Univer sit y ,   Jordan   2,3,4 Depa rtment   o f  Com pute r  Sci e nce ,   Jordan  Univ ersity   of   Sci enc e   and Technolog y,   Jordan   5 Com pute r  Scie n ce   Dep art m ent   Al  Zay t oonah   Univer si t y   of  Jord an ,  Jord an       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Dec   6 , 2 019   Re vised  Feb   1 0 ,   2020   Accepte d  Fe b   24 , 202 0       Thi s  pape r  stud i es  the   probl em  of  cl in ic a l  MRI  a naly s is  in  th e  field  of  lumbar   int erv ert ebr al   d isk  her nia t ion  dia gnosis.  It  di scuss es  the   poss ibi li t y   of   assisting  rad iol o gists  in  rea ding   the   patient' s  M RI  images  b y   c onstruct in g     a  3D  m odel   for  t he  reg ion  o f  inte rest  using  sim ple   computer   v isio n  m et hods.  W e  use  axi al   MRI  slic es  of  the   l um bar   are a.   The  proposed  fra m ework  works  with  a  ver y   sm all  num ber   of  MR I  slic es  and  goes  through  thre e  m ai n  stage s.   Nam ely ,   th e  r e gion  of  in te r est  ext r action  an d  enha n ce m ent,   int er - slice  int erp ol ation,   a nd  3D  m odel   construc t ion.   W e  use  the   Mar c hing  Cubes   al gorit hm   to  con struct   the   3D  m odel   of  the   reg io n  of  int ere st.  Th e  val id at ion   of  our  3D  m o del s  is  b ase d  on  a  r adi o logi st' s  anal y s is  of  the   m odel s .     W e  te sted  the   p roposed  3D  m o del   construction   on  83  ca ses  and  W e  have     a  95%  ac cur acy  accordi ng  to  th e  rad iol ogist  ev al ua ti on.   Thi s  st ud y   show s   tha t  3D  m odel   c onstruct ion  ca n  gre atl y   e ase   the  ta sk  of  the  rad io logi st  which   enha nc es  the   working  expe ri en ce .   Th is  le ads  e vent ua lly   to  a  m or e  ac cur a te  and  e as y   di agno sis proc ess.   Ke yw or d s :   3D m od el ing   Disk   he rn ia ti on   Iso s urface   Ma rch in g  c ube s   MRI   Copyright   ©   202 0   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Moh am m ad  Alsm irat ,    Dep a rtm ent o f  Com pu te r   S c i e n c e ,   Jo r da n Un i ver s it y of  Scie nce  and tec hnol ogy,     A r   R a m t h a   3 0 3 0 ،   A r - Ra m tha, Jor dan .   Em a il :  m as m ir at @just.ed u.j o       1.   INTROD U CTION   Disk   herniat io n  is  on e  of   t he  m ai n  causes  of   low  bac k  pain .  It  is  a  cl ass  of   disk   relat ed  de gen e rati on  def i ned   as  a  lo cal   disp la cem e nt  of  disk   i ngr edients  t ow a rd  the  poste rior  norm al   m arg ins  of   t he  inte r - vert ebr a l   disk   [ 1].   In   m os t   cases,   hernia ti on   occ ur s   in   t he   lo we r   lum bar   area ,   a nd   it   is   detect ed   by   t he   pr e sence   of   pai n   in  the   lo we r   bac k   area   e xten ding   towa rd s   the   le gs   [2,   3].   Hernia ti on   is   usual ly   cat egorized   in   sever al   ways [ 4].     Ba sed on t he  t ype s uch as  protr us io n,  e xtr usi on, a nd   seq ue strat ion .     Ba sed on t he  l ocati on s uch as  central,  poster olate ral ( rig ht  or left),   an d for a m inal (r ig ht,  l eft or   both ).     Dep e ndin g   on   wh et her   it   has   com pr ess   on   or   disp la ce   the   ne rv e   root,   wh ic h   is   a   cause   of   sever e   pain .   Ma gn et ic   re sonance   im aging  (MRI)   is  one  of  the  r ou ti nes  c onduct ed   in  the   m anag em ent  and    t h e   diag nosis  of  diseases  s uc h  as  sp inal  ste nosis,  disk   herni at ion ,  or   tum ors  [4,  5].  MR I  us es  m agn et ic   fiel ds   to o btain   a   s et   of   m ulti planar   i m ages   of   the   body   organs.   T hose   an at om ic   detai ls   of   the   3D   organ   a re   pr es ented   as  a  set   of  2D  par al le l  cr os s - s ect ion al   ( axial ) ,  sa gitt al   or   co ronal  im ages  [ 6].  MR I   scan s  are  the   m os t  w idely   us e d  im aging   m od al ity   for   exam ining   the   anatom y   and   the   physi ology   of   the   bo dy   de sp it e   bein g   the   m os t   exp e ns i ve  one   [7 ] .   Mostl y,  the  aut om atic  diagnostic   resea rch   that  is  bas ed  on  cl inica l  MR I  data  us es   on ly     the  s a g i t t a l   vie ws   [8 - 10 ] ,   e ve n   th ou gh   ra diol og ist s   scan   both   sa gitt al   and   axial   planes   to   m ake   their   final   diag nosis [ 4].   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   4101   -   4108   4102   In  ge ne ral,  r ea ding  t he  MR I   i m ages  is  a  c ha ll eng in g  proc ess  an d  nee d  t i m e  and   e ffo rt  from   bo t h  rad i ologist s  be fore  the  case  c an  be  dia gnos e d.   T he  a forem entione d  c halle ng e s  m otivate d  researc he rs  to   study   conve rting   m edical   i m ages  into  qu a ntit at ive  m easur em e nts  [4 ,   11 - 13] .   In   a nothe r  di recti on,  resea r c her s   stud ie d  the  po ssibil it y  of   bu i lding   3D  m od el s  fr om   tho se   m edical   i m age  [2 ,  13 - 16,  9,   10 ]   to  m ake  read in g    the im ages easier fo r  the  sp eci al ist s.   In   t his   pa per,   we   are   plan ning   to   bu il d   a   3D   m od el   for   the   dis ks   in   the   l um bar   area   from   a   set   of   s t a c k e d   2D   a xial  MR I   sli ces.  The  a rea  that  we  ar e  stud yi ng  is  the  area  betw een  the  l um bar   ve rteb rae  4  and  5    ( L 4 / L 5   disk   le vel).   O ur   m et ho d  can  be  us e d  to  buil d  a  3D  m od el   from   a  ve ry  lim i te d  nu m ber   of  axi al   MR I  sli ces  as  i t  is   us ua ll y  ver y  diff ic ult  to  get  m or e  s li ces   in  this   area.  The   3D   m od el   that  we  bu il t  is  u sed  in   visu al iz in g  the   dis k  to   assist   the  s pecial ist   in  the   m anu al   diag -   no se s  of  the  st ud ie d  c ases.  By   perform in g    the  analy sis  and   the  evaluati on  of   the  3D  m od el s ,  the  rad i ologist   find s  th at   it  is   easi er   t o  reach  the  diagnosi s   base d  only   on   the  3D   m od el   in  95%  of   the  cases.  The  re st  of   the  pa per   i s  organ iz e d  as   fo ll ows.  I n  th e  nex t  sect ion ,  we  re vi ew  the  previ ous  w orks  i n   t he   fiel d  of   t his  s t u d y ,   and   s ect ion   3  disc us es  the  dataset   we  us e  in   our  e xperim ent s.  The   propo sed  3D  m od el   co ns tr uctio n  is  detai le d  i n  sect ion   4.  Fin al ly ,  the  res ul ts  are   pr ese nted  in  s e ct ion   5.       2.   LIT ERATUR E   REVIEW   Ma ny  stu dies  c an  be  f ound  in   the  li te ratur e  t hat  deal  with  m edical   3D   m od el   c onstr uction  but  no n  of   them   was  done   on  a  li m it ed  num ber   of  M RI  axial   view  scans  of  the  di sk s  i n  the  l umbar  a rea.   F or   t he   3D   m od el ing   ap proach e s   in   tum or   fiel d,   Ar a ke ri   et   al . ,   [2]   dev el op e d   a   3D   co ns tr uctio n   a n d   qu a ntific at ion   m et ho d   for   assist ing   the   physi ci ans   in   s urgical   plan nin g   a nd   volu m e   co m pu ta ti on   of   br ai n   tum or s.     They   reconstr uc te d   a   3D   br ai n   tum or   from   a   giv e n   set   of   2D   MRI   sli ces   of   the   br ai n   by   dev el opin g   m et ho ds   for  se gm entat i on,  inter - sli ce  inter po la ti on,  m esh  gen e rati on an d  sim plific ation . S li ces  that  con ta i n   tum or   w e r e   extracte d   f ro m   a   giv en   set   of   axial   sli ces   of   the   br ai n.   They   us ed   a   centro i d   al ign m ent   te chn iqu e   an d     interp ola -   ti on   in   enh a ncin g   the   sh ape   whic h   helpe d   in   est i m ating   the   m issi ng   sli ce s   accuratel y   betwee n     the   c ho se n   sli ces.   Th ei r   ex per im ental   resu lt s   sh owe d   that   the   pro posed   3D   co ns tr uction   a ppr oa ch   can   gen e rate   an   ac cur at e   3D   m odel   in   le ss   t i m e,   and   it   can   assis t   the   rad iolo gis t   to   identify   the   sta ge   of   the   t um or   and   t he   treat m e nt   plan ning.   Ali  et   al . ,   [ 13 ]   hav e  de velo pe d  a  f ully   auto ,  e a s y ,   and   ef fec ti ve  segm entat i on   te c hniq ue  f or   detect ing  and   e xtracti ng  the  tum or   reg i on   from   three  seq uen ti al   T1 - weig hted  MR I   sli ces.  These  segm entat ion   r esults   wer e  us e d  in  orde r  to  re co ns t ru ct   a  3D  im age  for  the  tum or  reg i on.  The n  t he  res ulted  3D  tum or   was  ins erted  in  3D   c onto ur  i m age  of   the  brai n.   T he  relat ive  siz e  of   the  tum or   has  bee n  m easur ed  wit h  res pect  to  the  br ai n  siz e. Th is  wor k  sho we d  that t he  pr opos e d  m et hod  co uld be  u se d  in  detect ing  a nd ex t racti ng  t he  brai n  t um or  in  the   MRI   im ages.   Also ,   they   showe d   that   t heir   m et ho d   ca n   be   inc orporated   in   longit udinal   stud ie s   f or   anal yz in g  the  evo l utio n  of  the  tum or s  an d  their  im pact  on   the  s urr oundin g  struct ur es .  Fu rt her m or e,  their  res ults  showe d  that t heir  m od el  can  be used f or  the  diag nosi s,  the treat m ent p la nn i ng, th e  thera peu ti c m on it or i ng,   s u r g e r y ,   and   path ologica l b r ai n   m od el ing .   Kızı lgo ¨ z  et   a l. ,   [17]  ha ve  cond ucted  a  c om par ison   bet ween   th ree - di m ension al   tu r bo   s pin - ech o   se quences   versus  c onve ntio nal  two - dim ension al   tu rbo  s pin - ech o  se quences  in  the  diag nosis  of   l um bar  interve r -   te br al   discs.   They  c oncl uded   that  th e  3D  feat ur e s  a re  ve ry  us ef ull  and  it   us e  is   co m par able  to  th e  use   of   the  co nvent ion al   MR I.   A  fr am ewo r k  f or  3D   surface - m esh - base d  seg m entat ion   of   he al thy  and   herniat e d  disk s   of  the   lum bar   sp i ne   over   sagitt al   pl anes   was   pro pose d   by   Ha q   et   al . ,   [ 9].   In   add it io n,   t his   pap e r   pr ese nted   a   pr oof   of   c oncept   of   t heir  se gme ntati on   m et hod  as  par t  of   a   processi ng   pipe li ne  for  a nato m ic al  m od el s  inp ut  to  interact ive  s urger y  sim ulatio n,   es pecial ly   of   a   discect om y   pr ocedur e ,   in   conjuncti on   with     the   S OFA - bas ed   sim ulati on   that   captu res  s pin e   path olog y   with   fi delit y.   G rou nd   trut h   m od el   is   m a de   by   SO F A.  The   m ean   a bsolute   s hap e   dista nce,   MAS D,   (in   m m )  and   a bso lute  sta ndar d  dev ia ti on  of  al l  errors     (in  m m ),   abso lute  m ean  sq ua re  distance  MS D  (in  m m ),   the  Hau s dor ff   distance  (in  m m )  and   DI CE  sim i la rity  coeffic ie nt  c om par ison   m et rics  ha ve  be en  cal culat ed  to  c om par e  the  qu al it y  of   their  s egm entat ion   a ppr oac h  with  gro und  tr uth .  Where  th e  Hau s dor ff   di sta nce   is  the  m axi m u m   su rfac e  distance  be tween  tw o  s urface   m eshes  an d q ua ntit at ively  r ep resen ts  a m eas ur e  of the   w ors t  segm entat ion   error.       3.   D A T A S E T   The   dataset   use d   in   this   wor k   is   ta ken   f ro m   King   A bdullah   Un i ver sit y   H ospit al   (KAUH)   -   Irbid ,   f r o m   the   ra dio l og y   dep a rtm ent   (h t tps:/ /bit .ly /2BEWkwM ) .   T he   sam e   raw   data set   is   us e d   to   e xtract   the   im ae s   us e d     i n   [7 ,  18,  19] .  Fr om   the  raw   dataset ,  the  cases  that  hav e  m ulti ple  sli ces  per   disk   are  c hosen  beca us e  th ey   can  b e   us e d   in   3D   const ru ct io n   of   t he   disk   a re a.   A   ra dio l og i st   helpe d   us   in   the   an nota ti on   a nd   cl arifica ti on   of     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Lumbar  disk  3D  modeli ng fr om li mite d n umber …  ( Asm a’a   Al - Mn ayyis )   4103   the   c a s e s .   Sh e   al so   bu il t   a   gro und   tr uth   f or   t he   stud ei d   im a ges.   And   fi nally ,   sh e   validat e   the   resu lt s   of   the   3D   c o n s t r u c t i o n   of the   cases.     Each  patie nt  is   inv ol ve d  in  only   on e  im aging   sessio n.   Im a ging  res ults  co ntains  T 1  an d  T2  wei gh te d  seq uen ces   in   the   sagitt al   plan e   (ser ie s   from   rig ht   to   le ft)   in   ad diti on   to   ax ia l   T1   an d   T2   sli ces   that   are   cutti ng     the  body  trans ver sel y.  F or   th e  lu m bar   area,   the  nu m ber   of  sli ces  in  the  s agitt al   view  is  betwee n  11  an d  13 .     In   the  a xial   v i e w ,   the   num ber   of   sli ces   is   bet ween   10   a nd   20   an d   the re   are   5   cuts   co ver   t he   inter ver te bral   disk   betwee n  eve ry  two  ver te brae  ( sp inal  se gm ent ).   T hese  5  c uts   are  posit ion e d  at   the  lower   e ndplate   of   t he  uppe r   ver te br a,   up pe r   pa rt   of   the   disk ,   m id   of   the   disk,   bott om   of   the   disk   a nd   at   the   uppe r   e ndplate   of   the   lowe r   ver te br a.   T h e s e   locat ion s a re t he best t o desc ribe  t he  inte rv e rtebr al   dis k   s ha pe.   The   thic kness   of   eac h   sli ce   is   4mm   in   aver a ge ,   but   this   do e s   not   m ean   that   the   s pace   bet w een   sli ces   is  4mm .   The  distances  bet ween   sli ces  are  diff e ren t  an d  are  de te rm ined  by  th e  sp eci al ist   to  t ake  sli ces  in  certai n  places   that   appear   necessa ry   f or   the   diag no st ic   pr oce ss.   T he se   places   are   usual ly   determ ined   on   a   sagitt al   s c o u t   i m ages  that  sta rt  from   le ft  to  rig ht  so   th at   th e  sp ine  is  c ut  longit udinall y  to  s how  the  s pi nal  co rd,  the  ne ur al   canals,  an d  sur rou nd i ng   ti ss ue s.   W e   can  no t ic e  fr om   Figu r e  1  that  there  is  a  big   distanc e  between   e very   two  sli ces.  This  dis ta nce   il lus -   trat es  the  s hri nki ng  a nd  the  disa pp ea ra nce  of  s om e  ti ssu es  lo cat ed  bet wee n  tho se  sli ces.  He nce,  we  f ound  t h a t   i t  is  bette r  to  ge ner at e  a rtific ia l  sli ces  betwee n  each  tw o.   The   arti fici al   sli ce s  are   gen e rated  u si ng inte rpolat ing  adj ace nt  or i gina l   sli ces.           Figure  1.  P os it ion s  of t he  MR I  cu ts l ow e r,  m i dd le  a nd  uppe r  the  disk       In   this   w a y ,   we   can   buil d   a   m od el   that   si m ulates   the   sh a pe   of   the   area   on   w hi ch   the   dia gnos i s   is   a p p l i e d .   Our  stu dy  include s  on ly   the  axial   T2  weig hted  i m age  that  s hows  a  high  sign al   inten sit y  fo r  the  str uctu re s  w i t h   higher wat er c on te nt su c h  as  the cere bros pina l fluid  CSF a nd the  nu cl e us  pulp osus of th e  disk   [4 ] . T he  a rea   to  be  dia gnos e d  in  each  sli ce  is  the  m arg in  that  li es  between   the  poste ri or   of  the  lum bar   disk   an d  the  inter ior  of   the thecal  sac , t his ar ea is  il lustrate d  in  Fig ur e 2 .   In   the   a xial   v i e w ,   the   healt hy   disk   looks   li ke   a   ci rcle   with   blac k   m arg ins   an d   gray   co lore d   m idd le .     The  thecal   sac   area  looks  li ke   a  tria ng le ;  with  hole s  in di cat e  the  passag e  o f  the  sp i na l  ner ve s  thr ough  it .   Fo r  la te ral  neural   foram en   (NF),   they   a pp ea r   cl early ,   as   they   al low   the   traver si ng   nerves   to   exit   from   th e   sides   of   the   t h e c a l   sa c   to   sup ply   the   orga n   that   the y   are   rel at ed   to   [20].   On   t he   ot her   hand,   in   di sk   herniat ion   c ases,     the   disk   ap pea r s  to  be   bulge d  ou t  of   t he  NF   f iber  go i ng  out  to  it s  poste rio r   side  that  to uc hes  the   anteri or  area  of   t he  thecal   sa c.  This  bulgin g  ap pear s  i n  the  form   of   a  blac k  area   exte nd i ng  poste rior ly   to   the  ante rio r  pa rt  of   the thecal  sac   a nd  N F .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   4101   -   4108   4104       (a)   (b)     Figure  2. Re d  l ines that i nd ic a te s the ar e a  of  i nterest,  (a)  no r m al  case, ( b) a bnorm al  case       We  obta in  83  cases  div ide d  i nto  45  a bnorm al   cases  a nd  38  norm al   cases.  T he  rad i ologi st  exam ined  these  cases  to  bu il d  a  gr ound  truth   f or  them .  In   the  a bror m al   cases,  30   case s  are  diffus,  1 5  cases  are  fo ra m inal  (one Le ft - fora m inal, on e  Ri ght - f oram inal a nd 13 Bi - f or a m inal). Th is  gr ound tr uth i s det ai le d  in Ta ble 1 .       Table  1.  T raini n g ca ses  dis tri bu ti on  of cla ss es   Clas s ty p e   No .  o f  cases   No r m al   38   Dif f u se   30   Bi - f o ra m in al   13   Left  f o ra m in al   1   Rig h t f o ra m in al   1       4.   PROP OSE D L UM B AR D I SK  3D MOD EL   CONSTR UC TI ON   The  pro posed   lum bar   dis k  m od el   c on st ru ct io n  m et ho d  is  s um m arized  by  t he  fo ll owin g  ste ps .   G i v e n   three   sli ces   that   cut   the   lu m bar   inter - ver te br al   dis k   that   exists   betwee n   L4 - L5   ve rteb rae   in   three   lo cat ion s     (up per ,   m idd le   and ,   lo we r),   ( A)   e xtract   the   reg i on   of   inter est   (ROI )   fro m   each   sli ce   a nd   e nh a nce   th e m   by   app ly in g   s o m e   i m age   proce s sing   te ch nique s,   (B)   inter pola te   the   three   avail able   sli ces   to   gen e rate   arti fici al   inter - sli ces   bet ween  them ,   (C)   sta ck   the   s li ces   anf   the   a rtific ia l   sli ces   tog et he r   in   one   3D   im age,   ( D)   a nd   visu al iz e   the   3D   i s o s u r f a c e   data u sin g  t he  m a rch i ng cube al gorithm  [ 21 ]  i n o rd e r  to  create  a 3D   m esh.     4.1.   ROI   ex tra c tio n and   prepr oc essing   The  R O I   extra ct ion  all ow s t he  CAD  syst em   to w or k  easi er  because  the anal ysi s includ es  on ly  a   sm all   r egi on  in  t he  i m age  rathe r  t ha n  processi ng  a  la rg e   detai le d  im age  [18].  The  a reas  t o  be   sel ect ed  is  de te rm ined  by   the   rad i olog ist ’s   guida nce   and   is   the n   m od el ed   to   be   detect ed   a uto m at i cal ly .   In   our   ca se,   we   a re   inter est ed   i n   the  area   ar ound  th e  m idd le   of   the  a xial  MR I  sli ce.  T o   pe rfo r m   R O I   extracti on,  we  us e d  t he   sam e  m et ho d  us e d  in   pr e vious   w orks   [ 7,   18] .   Thi s   m et ho d   is   cal le d   the   He uri sti c   R O I   extracti on,   w here   it   is   done   ov e r   t wo   pa sses;   ver ti cal  and  ho rizo ntal extract ion s .   A  sam ple of  R O I   extract ion   ste ps  a nd  r esults are  il lustrate d  i n  Fi gure   3.             (a)   (b)   (c)     Figure  3. RO I e xtracti on  resul ts, (a)  ori gina l sl ic e, (b) ve rtic al  ex tract io n ,   (c)   final st rip  of RO I   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Lumbar  disk  3D  modeli ng fr om li mite d n umber …  ( Asm a’a   Al - Mn ayyis )   4105   Af te r   e xtracti ng   the   RO I,   we   perform   so m e   enh a ncem ents   ov e r   the   e xtrac te d   R O I   in   ord er   to   inc rease   the   detai ls   in   the   i m age   wh ic h   increases   t he   a ccur acy   of   t he   nex t   ste ps .   T he   enh a ncem ents   that   we   are   i nterested   in   aim s   to   incr ease   the   detai ls   that   show   t he   edg e s   that   se pa rate   the   ti ssu es   from   each   oth e r   in   the   stri ppe d   R O I .   The  m et ho d  th at   we  us e   in  e dg e   s harpin g  i s  cal le d  t he  unsh ar p  m askin g  [ 22 ]   i n  wh ic h  the  im age  (its el f)   is   su bt racted   f r om   a  blu r re d  ( unsha r p)  ver si on  of  t he  im age.   U nshar p  m asking  pr oduces   a n  e dgy  im age   ( , )   from t he  input  i ma ge    ( , )   a s i n th e  fol lowi ng e quat ion:     ( , ) = ( , ) −  ℎ ( , )   (1)     wh e re  f sm oo th   ( , )   is  a  sm oo thed   ver si on  of  the o ri gin al   im age  ( , ) .  Finall y,  we  c om bin e  al l  of   t his  into   the equat io n:      ℎ  ( , ) = ( , ) + ∗ ( , )   (2)     w he re     is  a   sca li ng  co ns ta nt.  Logica l  va lues  o f   k  m igh t  be  w it hin  the  r an ge   [ 0 ,  2],   the   la r v ge r   val ues   pro vid e s   increasin g  am ounts  of   sh a rpenin g.   By   e xperim enting  with  diff e ren t  val ues  of   ,  we  s et   it s  value  to   0 . 6.     W e   us ed   the Ga us sia n  bl urrin g  filt er  [23]  in o r der  to  sm oo t h  the   im age.  The  re su lt  o f  t his  proces s  is  il lustrate d  in Figu re   4.           (a)   (b)     Figure  4. RO I  enh a ncem ent re su lt s, (a)  be fore e nh a ncem ent, (b)  a fter e nh ancem ent       4 . 2.   Int er - sli ce   int erpola tio n   W e   only   ha ve   three  2D   sli c es  for  eac h  di sk ,  wh e re  the  disk   i nfor m at i on   betwee n  th ese  sli ces  is    un know n.   Thi s   prob le m   can   be   so lve d   by   interp olati ng   the   avail able   2D   sli ces   to   try   to   recover   so m e   inf or m at ion   ab ou t  th e  dis k  ar ea  betwee n  the   avail able  sli ces.  D oing  that  m ay   le ad  to  producin g  3D  vo lum e  with  m or e  deta il s.  In te rpolat io n  is  a   m et ho d  of  co ns tr uctin g  ne w  data  po i nt s  within   the   ra ng e   of  a   disc re te   set  of   da ta   points  t hat  are  kn own  [24].  This  ste p  can  be  done  by   a  si m ple  l inear  inter po la ti on  te ch nique  w hich  is   fast,  but  if  th e  distance  bet ween   th e  sli ces  is  too   m u ch,   the n  the  m et ho d  produ ces  discre pan c ie s  in    the  inter pola te d  sli ces.   T ho s e  disc rep a ncie s  ha ppen   bec ause  ti ss ues  c an  e xpan d,  s hri nk,  be nd  or  eve n  disap pear   betw een  two  s ucces sive   sli ces.  Let   us   say   that  S 1  and   S 2  are  tw o  sli ces  that  we  need   to  inter po la te ,   a sli ce     that i s e xactl y half way b et wee n  S 1  a nd  S 2 i s calc ulat ed   us in g  t he  f ol lowing e qu at i on :     ( = 0 . 5 ) = ( 1 + 2 ) / 2   (3)     wh e re  t  is  the  sp ace  betwee n  i m ages  and   it   i s  betwee n  0  an d  1.  I n  gen e ral,   we  can   inter pola te   betwee n  at   any  sp ace  t  us ing  t he follo wing e qu at io n :     ( ) = ( 1 − ) ∗ 1 + ∗ 2   (4)     4 .3 .   3D   m od el  con struc tion a nd   visua li z at io n   At  this  ste p,   w e  com bin e  the  interp olate d  sli ces  in  one  sin gl e  i m age  of   f our  dim ension s  as  a  sta ck.   Th os e   f our   dim ensio ns   are   x* x*1*n,   w her e   t he   first   two   x   a re   the   dim ensio ns   of   the   sli ces,   the   third   dim e ns io n  is  for  t he  im age  col or  data  a nd  n  is   f or  the   num ber   of  i nter po la te d  sli ces.  H o w e v e r ,   si nce  we   are   deali ng  w i t h   gr ay scal e im ages th e t hird d i m ension is no l onge r neede d;  so , we  can  eli m inate  it  to  ha ve  a  3D   a r r a y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   4101   -   4108   4106   W e   only   care  about  the  poste r ior  pa rt  of   t he  disk   in  the  a rea   that  tou che s  th e  upper   e dge  of  the  sp i nal   canal  an d  t he   lowe r  e dg e   of   t he  disk.  This  re gi on   f or m s  on ly   a bout  25%  of  the  fi rst  of  t he   y - axis.   Th us ,  sub -   volum e  is  do ne  by   cutti ng   the  or i gin al   3D  ar r ay   and   hav i ng  on ly   the  firs t  25 %  of  the  voxels.   The  data  we  ar e  ha ving  now  i s  sti ll   voxels,  wh e re  t hey  are   pix el s   in  a   vol um e  sp ace  [ 25] .  In  orde r  t o  c onve rt   vo l um et ric  dat a  into  a  geo m e tric al   su rf ace,  we  ha ve  to  conver t  those   voxe ls  to  tria ng le s;  this  pr o cess  is  cal le d  Trian gu la ti on.  On e   of   the   tri angulat ion   te c hn i qu e s   us e d   m ai nly   in   the   fiel d   of   3D   re const ru ct in g   f r om   CT   scans   or   MRI   is   the  Is os urf ace.   Iso s urfac e  is  a  co m m o n  m e tho d  in  both  m edical   i m age  processi ng   a nd  com pu te r  gra phic s.  It  is  u s e d   f or   vis ualiz in g  volum es  bas ed  on  th e  3D  gr i ds   that  c on t ai n  discr et e  va lues  of    a  den sit y  f un ct ion   [ 26] .  S o,   the  isos urface   of   a   gr i d   for   a   s pecific   iso valu e   is   the   set   of   whole   po i nts   t hat   thei r   densi ty   equ al s   to   that   isov al ue .   It  is  bei ng  use d  to   re pr e sent   reg i ons  of   a   pa rtic ular  de ns it y  in  a  3D  CT  or  MR I   scans, al lowi ng the  v is ualiz at ion   of inter nal  orga ns , b on e s, or  o t her   st ru ct ures.   Diff e re nt  isova lues  outp ut  di f fer e nt  isos urfa ces,  with  le ss  or  m or e  data  ( de ta il s).   As  a  ru l e,  the  lo wer   isov al ue  woul d  invo lve  m or e  data  in  the  is os urf ace.  The  higher  iso valu e  would  dri ve  ou t  noise ,  but  we  will   ob ta in  fe we r  da ta .  The  com mo n  sit uatio n  is  to  try   diff ere nt   isov al ues  in  orde r  to  fin d  w hich  one  w ork s  best.  The  iso values  that  we  are  interest ed  in  are  the  values  that   rep rese nt  the  bounda ries  su c h  as  the  bounda ries  separ at in g  bet ween  the  bone   an d  th e   s of t  ti ssu es  [ 27] .  I so s urface  e xtr act ion   im ple m entat ion s   usua ll y  us e     the  Ma rc hing  Cub es   al gorith m   [2 5],  wh ic h  retu r n  a  t rian gu la r  s urface  t hat  lo oks  li ke   te ssell at ed  s urf ace .   Also ,   the  isoc aps  (e nds  of   is os urf ace)  m us t  be  ext racted.  Iso ca ps   a re  ex tract ed  f or   t he   pur po se  o f   cr eat in g   end - ca ps   f or   isosurface s   of   the   3D   data,   wh e re   it   pla ces   caps   at   the   ope n   en ds   of   the   is osu rf aces .   These  t rian gu l at ed  s urfaces  a re  set s  of  fac es   an d  ver ti ces,   wh e re  eac h  t riang le   is  a  face  and  the   points   on  the   corner s  of  eac h face a re t he   ve rtic es.   In   order   to   buil d   a   sin gle   so li d   and   c ohere nt   m od el ,   we   nee d   to   c om bin e   tho s e   isos urface s   and   i s o c a p s   in  one  m esh.   I n  order  to  buil d  a  si ng le   so l i d  a nd  co he ren t   m od el ,  we  ne ed  to   com bin e  tho se  is osur fac es  an d  isocaps   in  one  po ly go nal  3D  m esh.   A   poly gonal  3D  m esh  consi sts  of  th re e  kinds  of  m es h  el em ents:  v e r t i c e s ,   edg e s,  a nd  fac es  [25].  A  ver t ex  is  a  po sit io n  or  a  c oor dina te   in  a  3D  s pa ce  with  oth e r   inf or m at ion   s uch  as  colo r,   no rm al   v ect or ,   a nd   te xt ur e   c oor din at es .   An   ed ge   is   a   c onnecti on   bet w een   two   ve rtic es.   A   f ace   is   a   cl os e d  gro up   of  ed ges   an d  a  tria ngle   face  ha s  th ree  edg e s.  T o   bu il d  the  m esh,   we   com bin e  the  f aces  an d  the  ve rtic es  resu lt ed  from   t he  isos urfaces  with  those   w hich  are  ext racted  from   the  isocaps.   Me s h  el em ents  are  con s tructe d  in  a  sp eci al   ty pe  of   tria ngulate d  m esh  data  structu re  cal le d  F a c e - V e r t e x   Mesh   [ 28 ] .  It  is  de f ine d  for  each   face  (of   de gr ee   d);   store   d   r efe rence s   to   incident   ver ti ces   for   each   ve rtex,   a nd   one   ref e ren c e   to   its   coo rd i nates .     Figure  5   s how s   the   m od el   we   obta in   a fter   c om bin ing   the   isosurf ace   with   t he   is ocap s .   As   m entioned,   we   nee d   on ly   the  first  25%  of the y - ax is i n our  diag nosin g   proce ss.           (a)   (b)           (c)   (d)     Figure  5. 3D m esh visuali zat ion,  (a)  is osur fa ce, (b)  isoca ps ,  ( c)  co m bin at io n resu lt ,    (d) on ly   25% y - axis  of the  m od el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Lumbar  disk  3D  modeli ng fr om li mite d n umber …  ( Asm a’a   Al - Mn ayyis )   4107   5.   R E S U L T S   The   pro po se d  3D   m od el   c onstructio n  m et ho d  is  ap plied  on  the  83  cases  that  we  have  in  the  datase t   descr i bed  in   s e ct ion   3.  U nfo rtun at el y,  it   is  i m po ssible  to  hav e  a  groun d  trut h  3D   m od el   that  m od el s  l um bar  disk s  a s  they   m ay   diff er  fro m   per son  t o  pe rson.   For  that  r easo n,   the  e val uation  of  the  c ases  in  our  da ta set   is  p e r f o r m e d   b y   a   r a d i o l o g i s t   by   v i s u a l i z i n g   o n l y   t h e   3 D   m o d e l s   r a t h e r   t h a n   a na l y z i n g   t h e   s e t   o f   2 D   s l i c e s .   O u r  3 D   m od el ing   fr am ewor k   is   valida te d   by   c om par ing   t he   2D   diag no si ng   res ults   ver s us   t he   3D   di agnosin g   resu l ts.   Ther e  wer e  only   four   case s  in  wh ic h  th e  rad iol og ist   need e d  to  get   back   to  the  2D   im ages.   Af te r   in vestiga ti ng   these   case s,   we   fin d   that   the   pro blem   in   the   con str uction   of   the   m od el   is   caused   by   so m e   erron e ous  sli ces  that  m ay  resu lt   from   par ti al   vo lum e   ov erla p  betwee n  the  dis k  regi on   an d  the  bone  of   the  uppe r  or   l ower  ver te br ae .  By   loo ki ng   at   th e  num ber s,  t he  eval uatio n  sh ows  t hat  the   pro po se d  3D   m od e l   const ru ct io n ha s an acc uracy  of m or e tha n   95 %.       6.   CONCL US I O N   In   t his  pa pe r,   we  pr ese nted  a   si m ple,  rob us t ,  an d  fu ll y  aut om at ed  3D   m od el   co ns tr uctio n  f ram ewo r k  for  m edical   i mages  wit h  a  spe ci al   fo cus  on   axial   MR I  of  the  lum bar   spi ne.   O ur   fr am ework   was  te st ed  on     a  dataset   that  c on ta in s  83   pati ent  cases.   W e   f irst  extr act e d  t he  RO I,  the n  we  e nh a nce  t he   ROI   ed ges,  the  RO Is   from   diff eren t sl ic es  are  then  interp olate d  to f il l  the  gap s  be tween  the  sli de s,  finall y,  we  sta cked   th e  i m ages  in   a  3D   m at rix  t o  be  use d  in  t he  extracti on  of   the  m od el .  The  3D  m od el   was  evaluate d  by  a   rad iolo gi st  and     the  eval uation  resu lt ed   an d  ac cur acy   of   m or e   than  95%.  I n  the  f uture,  we  hope   to  be  a ble  to  us e   the  m odel   in  the d ia gm os ing p ro ces s  of   i nterv e rteb ral d isc s   he rn ia ti on.       REFERE NCE S   [1]   Ajaz   Hus sain  Mir,   “ Segm ent at io n  of  the   her n ia t e d  int erv er te br al   discs, ”  Int ernational  Journal  of  Image,   Gr aphic s   and  Signal P roc essing ,  vol .   10 ,   n o.   6 ,   pap er.  31,   2 018.   [2]   Megha   P .   Arak eri ,   G .   Ra m   Mohana   Redd y ,   a nd  Ram  Mohana ,   “ An  eff ectiv e  and  eff ic i ent   appr oac h  to  3d   rec onstruc ti on  a nd  quantificat io n  of  br ai n  tum or  on  m agnetic  r esona nce  image s ,”  Int ernati onal   Journal  o f  S ign al   Proce ss ing,   Image  Proc essing  a nd  Pattern  R ec o gnit ion ,  vol .   6 ,   n o.   3 ,   pap er.  111,   2013.   [3]   Sofia  Michopou lou ,   “ Im age   anal y sis  for  th e  diagnos is  of  MR  i m age s  of  the   lu m bar   spine ,”   Ph D  the sis,  UCL   (Unive rsit y   Co llege London) ,   20 11.   [4]   Mee li s  Loot us ,   “ Autom at ed  ra dio logi c al   anal y sis   of  spinal   MRI ,”   PhD   the sis ,   Univ ersity   of   Oxford,   2015.   [5]   Subarna   Ghos h,   Vipin  Chaudha r y ,   and  Gurm ee t  Dhill on,   “ Expl or ing  the   u ti l ity   of   axi a l  lumbar  M RI   for  aut om ati c   dia gno sis  of  int erv er te br al   di sc  abnor m al it i e s ,”  In   Me dic al   Imaging  201 3:  Computer - Ai ded  Diagnosis ,   Inte rnational   So ci e ty   for Opt i cs  and  Phot on ic s ,   v ol.   8670 ,   p p .   867 03D,  2013.   [6]   Nec ulai  Archi p,   Robert   Rohli ng ,   Vince nt  Dess enn e,   Pierre - Je an  Er ard ,   and  Lutz  Pete r  Nolte,  “ Anatomica l  struct ur e   m odel ing  from   m edi ca l   images , ”  Computer  M ethods   and  Program s  in  Bi omed i ci ne ,  vol .   82 ,   no .   3,   pp.   203 - 215 ,   2006.   [7]   Khale d  Alawne h ,   Ma y s  Al - dwie kat ,   Moham m ad  A lsm ira t,   and  Mahm oud  Al - A yy oub ,   “ Com put er - ai d ed  dia g nos is   of  lumbar  disc   her nia ti on , ”   In   Information  and  Comm unic ati on  Syste ms   ( ICICS ) ,   2015  6th  Inte rnation al   Confe renc e   on ,   I EE E ,   pp .   286 - 29 1 ,  2015 .   [8]   Alom ari   Raj a’S . ,   Jason  J .   C or so,  and  Vipin  Chaudha r y ,   “ La be li ng   of  lumbar  discs  using  both  pixe l - and  obje c t - le v el  fea tur es  with  a  two - le ve l  proba bil isti c  m odel , ”  IEE E  transacti o ns  on  medic al  i maging ,  vol.   30 ,   no.   1,   pp .   1 - 10 ,   2011.   [9]   Rabi a  Haq ,   Rif at   Aras,  David   A .   Besac hio,   Roderi ck  C .   Bo rgie ,   an d  Michel  A .   Audett e ,   “ 3d  lumbar  spine  int erv ert ebr al   di sc  segm ent at ion  and  compress ion  sim ula ti on  from  MRI  u sing  sha pe - awa re  m odels ,”  Inte rnation a l   journal  of   comp ute r ass iste d  rad iol ogy   and  sur ge ry ,  vol .   10 ,   no .   1 ,   pp .   45 - 54 ,   201 5.   [10]   Jess ic a  Beni t ez   Mendie t a ,   “ An  eff ic i ent   and  s emi aut om at i c  segm ent at ion  m et hod  f or  3D  surfac e  re construc -   t ion  o f   the   lumbar  spine  from   Magne ti c  Resonanc e  Im agi ng  (MRI ) ,”  PhD   the sis ,   Quee nsland  Univer sit y   of  Te chno log y,   2016.   [11]   A .   Beul ah,   T .   Sree   Sharm il a,   an d  V .  K .   Pra m od,   “ Disc  bulge   dia gnostic   m odel   in  axi al   lumbar  MR   images  u sing  int erv ert ebr al di s c  desc r ipt or   (idd ) ,”  Multimedia  T ools a nd  App li ca ti ons ,   pp .   1 - 16 ,   2 018.   [12]   Jianhua   Ya o,   To bia s  Klinde r ,   an d  Shuo  Li ,   “ Com puta ti onal   Me t hods  and  Cli nica l   Applic a ti ons  fo r  Spine  Im agi ng, ”   Springer ,   2014 .   [13]   S .  M .   Ali,   Loay   K adom  A bood,   and  Raba b  Saad oon  Abdoon,  “ A utomati c  t ec hn iq ue  to  produc e  3 D   image  for  bra i n   tumor of  MRI   i m age s ,”  Journal   of  Uni ve rs ity  of   Baby lon ,  vol .   22 ,   no .   7 ,   pp .   1896 - 1907,   2014 .   [14]   Chet han   kum ar  and  Anitha   kum ari ,   “ 3D   rec onst ruc ti on  of  br ai n  tumor  fro m   2D   MRI' s  using  fc m   and  m arc h - ing  cube s ,”  Int ernational  Journal  of  Adv anc ed  Re sea rch  in  El ec troni cs  and  Com municat ion  Engi n ee ri ng ,  vol.   3 ,   no.   9,   pp.   970 - 974 ,   20 14.   [15]   Christos  P .   Loi zou,   Christos  Pap ac har alam bous,  Giorgos  Sam ara s,  Eft h y vou los  K y riacou,   T aki s   Kaspari s,  Marios   Pantz i ari s,  El en i  Er ac l eous ,   an d  Constant inos   S .   Pattich is,  “ Brai n  image  and  l esions  reg istra ti on   and   3 d  rec onstruc ti on  i n  dic om   MRI   images ,”  In   Computer - Base d   Me dic al  System s  ( CBMS ) ,   2 017  IEE E  30t h   Inte rnational   Sy mpos ium  on ,   pp.   419 - 4 22 ,   2017.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  10 , No .  4 ,  A ugus t  2020  :   4101   -   4108   4108   [16]   Hadia   B ashir,   F awa d  Hus sa in,   and  Muham m ad  Haroon  Yous a f,   “ Sm art   al gor i thm  for  3D  recons truc ti on  and   segm ent at ion  of   bra in  tumor  fro m   MRI s   u sing  slic e  se lecti on  m e cha nism ,”  Smar t   Computing  Revi ew ,  vol .   5,   no.   3 ,   pp.   187 – 200 ,   20 15.   [17]   Volkan  Kızılgo ¨ z,   Al i  Kem al   S ivri og˘lu ,   Hasan   A y dın ,   Suna y   Sibel   Kar a y ol,  Can  Hak an  Yı l dırı m ,   and   Utku  Mende res,   “ Thr ee - dimensiona l  t urbo  spin - ec ho  seque nce   ver sus   conve nti on al   t wo - dimensional  turbo  spin -   ec h o   seque nce s  in   th e  evalua t ion  of   lumbar  int er ve rte bra l  discs , ”  The  European  Re search  Journ al ,  vol .   4,   no.   4,   pp.   365 - 372 ,   20 18.   [18]   Mahm oud  Al - A yy oub ,   Nus ai ba  Al - Mna y y is ,   Moham m ad  A .   Als m ira t,   Khal ed  Alawne h,   Ya ser  J ara rweh ,   and  Bri j   B .   Gupta,   “ Sift  base d  roi  ext r action  for  lumbar  disk  her nia t ion  ca d  s y st em  from   MRI   axi al   s ca ns,”   Journal  of   Ambie nt   Intelli g enc e   and  Hum an ized  Computing ,   pp.   1 - 9 ,   2018 .   [19]   M .   Alsm ira t,   K .   Alawne h,   M .   Al - A y y oub,   and  M .   Al - dwiek at,  “ Buil ding   a  sim ulated  educ a ti ona l  envi ronm ent   fo r   the   d ia gnosis of   lumbar  disk h ern ia ti on   using  axia l  vi ew  MRI   sca n s,”   Int   J   Ad v  In tell Paradig  ( IJA I P ),   2017 .   [20]   Sam ah  Al - Helo,   Raj a  S .   Alom ari,   Subarna   Ghos h,   Vipin  Chaudha r y ,   Gurm eet  Dhil lon,   Al - Zoub i  Mohd  B . ,   Haz em  H ia r y ,   and  Tha i r  M .   Ham ti ni.   Com pre ss ion  fra ct ure   di agnosis  i n  lumbar:  a  c linical  ca d  s y s tem ,   “ Inte rnational   journal  of   comp ute r ass iste d  rad iol ogy   and  sur ge ry , ”   vo l. 8, no. 3, pp.  461 - 469,   20 13.   [21]   W il li am   E .   Lor e nsen  and  Harve y   E .   Cli ne ,   “ Marc hing  cube s:  A  high  resolut ion  3d   surfac e  constru ct ion  al go rit hm , ”     In   ACM  siggrap h  compute r  graphics ,  ACM ,   vol .  21,   p p .   163 - 169 ,   1987.   [22]   Matt hew  Tre n tacoste,   Ra ta l  Ma nti uk,   W olfga ng   Heidr ic h,   and  F lori an  Du frot,   “ Uns har p  m askin g,   count er - shad i ng  and  hal os:  Enhance m ent s  or   art if ac ts ? ,”   In  Computer  Gr aphic s  F orum ,   W il e y   Online   Li br ar y ,   vol .  31,   p p.   555 - 564,   2012.   [23]   Ze - Nian   Li,  M ar k  S .   Drew,   and   Jiangc hu an  L iu ,  “ Fundam ent al s of   m ult imedia ,”   Sp ringer ,   2004 .   [24]   John  Todd,   “ Basic   Num eri ca l  Mathe m at i cs, ”   I nte rnational   ser ie s  of  numeric a l  mathemati cs ,   Birkha user  Base l,   1978.     [25]   W il li am  J.  Schro ede r,   K enne th  M .   Marti n ,   and  W i ll ia m   E .   Lor ense n ,   “ The   visua li z at ion  tool kit:  an  obje c t -   o rie n ted   appr oac h  to  3D  gra phic s ;  visuali ze   data  in  3D - med ical,   eng ineeri ng  or  scie nti fi c ;  buil d  y our  own  appl i ca t ions  w it h   C ,   T cl,  Jav a  ord   P y th on/   W il l   Sc hroe der ;   Ken  M art in ;   Bi ll   Lore n sen , ”   K it ware ,   2 006.   [26]   Ran  Z ask  and  M at th ew  N .   Dai ley ,   “ Rapi d  3d   vis ual i za t ion  of  ind oor  sce nes  using   3d  oc cupa nc y   g rid  iso -   surfa ce s , ”  In  El e ct ri cal   En gine ering/El ec tr onic s ,   Comput er,   Telecomm unications  and  Infor mation  Tech -   no logy ,   2009 .   ECTI - CON 2009.   6th   I nte rnational   Co nfe renc e  o n ,  I EEE,   vo l .   2,   p p .   67 2 - 675 ,   2009 .   [27]   Ham ish  Carr ,   Ja ck  Snoe y ink ,   an d  Michi e l  Van  De  Panne,  “ Flexi ble   isosurfac es:   Sim pli f y ing  an d  display ing   sca lar   topol og y   using   t he  con tour tre e , ”   Computati onal   Geomet ry ,  vol. 4 3,   no .   1 ,   pp .   42 - 58,   2010 .   [28]   M.  Botsch,   L.   K obbel t ,   M .   Paul y,   P.  Alli e z,   and  B.   Le v y ,   “ Pol y g on  Mesh    Proce s sing ,”   Ak   Pe t ers  Serie s ,   T a y lor  &  Franc is,  2010 .   [ Online ] ,   Avai la b le :   htt ps: // bo oks. google . jo/ books ? i d=8 zX - 2VRqBA kC.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.