<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<front>
<journal-meta>
<journal-id>0121-5256</journal-id>
<journal-title><![CDATA[Revista Med]]></journal-title>
<abbrev-journal-title><![CDATA[rev.fac.med]]></abbrev-journal-title>
<issn>0121-5256</issn>
<publisher>
<publisher-name><![CDATA[Universidad Militar Nueva Granada. Facultad de Medicina]]></publisher-name>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id>S0121-52562007000100013</article-id>
<title-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[MORFOMETRÍA DE SUPERFICIES COMPLEJAS USANDO DEFORMACIONES NO-PARAMÉTRICAS]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[MORPHOMETRY OF SURFACE-BASED COMPLEXES USING NON-PARAMETRIC DEFORMATIONS]]></article-title>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[RUEDA]]></surname>
<given-names><![CDATA[ANDREA]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[ROMERO]]></surname>
<given-names><![CDATA[EDUARDO]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A02"/>
</contrib>
</contrib-group>
<aff id="A02">
<institution><![CDATA[,Universidad Nacional de Colombia Centro de Telemedicina ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[Bogotá, D.C. ]]></addr-line>
</aff>
<aff id="A01">
<institution><![CDATA[,Universidad Nacional de Colombia Centro de Telemedicina ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[Bogotá,D.C. ]]></addr-line>
</aff>
<pub-date pub-type="pub">
<day>00</day>
<month>01</month>
<year>2007</year>
</pub-date>
<pub-date pub-type="epub">
<day>00</day>
<month>01</month>
<year>2007</year>
</pub-date>
<volume>15</volume>
<numero>1</numero>
<fpage>110</fpage>
<lpage>121</lpage>
<copyright-statement/>
<copyright-year/>
<self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0121-52562007000100013&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_abstract&amp;pid=S0121-52562007000100013&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_pdf&amp;pid=S0121-52562007000100013&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><abstract abstract-type="short" xml:lang="es"><p><![CDATA[En este trabajo presentan de manera didáctica los modelos más usados para deformar superficies tridimensionales y su aplicabilidad en la morfometría de estructuras anatómicas, a partir de pilas de imágenes médicas. Estos modelos permiten simplificar una geometría compleja por medio de alguna manipulación matemática de la superficie, con el objetivo de facilitar la realización de estudios de anatomía comparativa en órganos complejos y sobre grandes volúmenes de población.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[This work aims to show in a didactic way, the most used models for deforming 3D surfaces regarding their applicability to measuring anatomical structures constructed from 3D Medical Images. These models permit great simplification of complex geometries by means of surface mathematical transformations and facilitate comparative measurements in large anatomical studies of complex organs]]></p></abstract>
<kwd-group>
<kwd lng="es"><![CDATA[morfometría]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[mapeo de superficies]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[alisado de superficies]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[morphometry]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[surface mapping]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[surface smoothing]]></kwd>
</kwd-group>
</article-meta>
</front><body><![CDATA[  	<font face="verdana" size="2"> 	    <p align="right"><b>ART&Iacute;CULO</b></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>MORFOMETR&Iacute;A DE SUPERFICIES COMPLEJAS USANDO DEFORMACIONES NO-PARAM&Eacute;TRICAS</b>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>MORPHOMETRY OF SURFACE-BASED COMPLEXES USING NON-PARAMETRIC DEFORMATIONS</b>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">ANDREA RUEDA<sup><b>a</b></sup>* Y EDUARDO ROMERO<sup><b>a</b></sup></p>      <br>Recibido: Octubre 15 de 2006.   Aceptado: Octubre 30 de 2006.      <p><sup><b>a</b></sup> Grupo de Investigaci&oacute;n BioIngenium, Centro de Telemedicina, Universidad Nacional de Colombia, Bogot&aacute;, D.C.      <p>* Correspondencia: <a href="mailto: adruedao@unal.edu.co"/a>adruedao@unal.edu.co</a>. Direcci&oacute;n postal: Centro de Telemedicina, Universidad Nacional Ciudad Universitaria, Bogot&aacute;,D.C.  <hr>      <br><b>Resumen</b></p>     <p>En este trabajo presentan de manera did&aacute;ctica los modelos m&aacute;s usados para deformar superficies tridimensionales y su aplicabilidad en la morfometr&iacute;a de estructuras anat&oacute;micas, a partir de pilas de im&aacute;genes m&eacute;dicas. Estos modelos permiten simplificar una geometr&iacute;a compleja por medio de alguna manipulaci&oacute;n matem&aacute;tica de la superficie, con el objetivo de facilitar la realizaci&oacute;n de estudios de anatom&iacute;a comparativa en &oacute;rganos complejos y sobre grandes vol&uacute;menes de poblaci&oacute;n.     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Palabras clave</b>: morfometr&iacute;a, mapeo de superficies, alisado de superficies.  <hr>      <p><b>Abstract</b></p>  This work aims to show in a didactic way, the most used models for deforming 3D surfaces regarding their applicability to measuring anatomical structures constructed from 3D Medical Images. These models permit great simplification of complex geometries by means of surface mathematical transformations and facilitate comparative measurements in large anatomical studies of complex organs.     <p><b>Key words</b>: morphometry, surface mapping, surface smoothing.  <hr>     <p><b>Introducci&oacute;n</b></p>      <p>La visualizaci&oacute;n y an&aacute;lisis de las caracter&iacute;sticas funcionales y anat&oacute;micas de algunas estructuras se puede facilitar mediante modelos tridimensionales obtenidos por segmentaci&oacute;n, a partir de im&aacute;genes de tomograf&iacute;a computarizada (CT, Computer Tomography) o resonancia magn&eacute;tica (MR, Magnetic Resonance). La determinaci&oacute;n de longitudes y &aacute;reas en estas superficies se dificulta debido a la intrincada geometr&iacute;a de algunas estructuras anat&oacute;micas, como la corteza cerebral, &oacute;rganos huecos como el colon, etc. En el caso de la corteza cerebral, la compleja e intrincada forma de algunas circunvoluciones y cisuras no permite calcular de manera exacta el valor de las &aacute;reas funcionales, tal como se muestra en la <a href="#fig1">Figura 1</a>. Sin embargo, algunas de estas aplicaciones morfom&eacute;tricas se pueden simplificar si las mediciones se realizan sobre otra superficie m&aacute;s suave, con una topolog&iacute;a similar y que conserve las m&eacute;tricas lo m&aacute;s posible.      <p>    <center><a name= "fig1"><img src="/img/revistas/med/v15n1/v15n1a13F01.gif" border= "0"></a></center></p>      <p>Por otro lado, las deformaciones de superficies tridimensionales y sus aplicaciones han sido tema de estudio en los &uacute;ltimos veinte a&ntilde;os. Los modelos deformables se aplican actualmente en diferentes &aacute;reas, para automatizar procesos como segmentaci&oacute;n, registro, medici&oacute;n, ajuste y otros relativos a im&aacute;genes m&eacute;dicas.     <p>B&aacute;sicamente, se denominan modelos deformables a aquellos en los que un contorno bidimensional, o una superficie tridimensional, se hacen evolucionar hasta que toman la forma de otro contorno, o superficie objetivo. De acuerdo con lo presentado por Montagnat et al. [1] en su revisi&oacute;n, los campos de acci&oacute;n en los cuales se aplican los modelos deformables cubre el reconocimiento de patrones, animaci&oacute;n computarizada, simulaci&oacute;n de cirug&iacute;as y la segmentaci&oacute;n de im&aacute;genes, entre otras. Tambi&eacute;n se utilizan diferentes representaciones para generar desde l&iacute;neas 3D deformables hasta vol&uacute;menes deformables. Los modelos deformables fueron introducidos por Kass et al. [2] en 2D,  y extendidos al caso 3D por Terzopoulos et al. [3]. Algunos de los modelos deformables rese&ntilde;ados por Montagnat et al., como level sets, spring-mass y modelos de elementos finitos tambi&eacute;n se incluyen aqu&iacute;, junto con algunas otras aproximaciones relacionadas y combinaciones de &eacute;stas.     <p>Este trabajo pretende proporcionar una introducci&oacute;n a los modelos potencialmente &uacute;tiles para deformar superficies, que faciliten mediciones en &oacute;rganos complejos a partir de informaci&oacute;n 3D de las im&aacute;genes m&eacute;dicas. Para ello, se plantea en primera instancia una breve descripci&oacute;n del problema, para luego introducir al lector en los modelos para deformar superficies, junto con una clasificaci&oacute;n somera de los modelos que se ver&aacute;n m&aacute;s adelante. A continuaci&oacute;n se hace un recuento de los m&eacute;todos para aplanar superficies, se rese&ntilde;an los modelos de suavizado de superficies, se describen los modelos para mapear superficies y se presentan algunos de los m&eacute;todos para realizar metamorfosis entre superficies. Finalmente, esta informaci&oacute;n se complementa con algunas de las aplicaciones de los modelos de deformaci&oacute;n de superficies, en especial, la morfometr&iacute;a basada en superficies.      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Definici&oacute;n del problema</b></p>      <p>En los &uacute;ltimos a&ntilde;os,  la medicina ha sido invadida por avances tecnol&oacute;gicos que han modificado de muchas maneras el ejercicio profesional. Los recursos computacionales en particular, se han convertido en una importante herramienta en toma de decisiones m&aacute;s acertadas acerca de la condici&oacute;n del paciente y de su tratamiento. Algunos tipos de im&aacute;genes m&eacute;dicas permiten obtener representaciones bidimensionales y tridimensionales (conjuntos de voxeles<a href="#cita1"><sup>1</sup></a><a name= "cit1"> , mallas poligonales, etc.) de las estructuras anat&oacute;micas del paciente, de tal manera que el m&eacute;dico las puede estudiar con m&aacute;s comodidad y precisi&oacute;n. Diversos paquetes de software desarrollados en la actualidad, permiten simular por ejemplo, los efectos a largo plazo de un tratamiento o de una cirug&iacute;a. Muchas herramientas proporcionan medidas m&aacute;s precisas y son mucho m&aacute;s r&aacute;pidas para efectuar an&aacute;lisis complejos.     <p>La morfometr&iacute;a o biometr&iacute;a, es decir, el estudio cuantitativo de las estructuras anat&oacute;micas, es un elemento potencialmente importante en el diagn&oacute;stico, el pron&oacute;stico y el seguimiento de la condici&oacute;n de un paciente. Las mediciones sobre alg&uacute;n &oacute;rgano, cuando se realizan, generalmente se hacen de forma manual, siendo vulnerables a errores en la medici&oacute;n y, como consecuencia,  producen p&eacute;rdida en la precisi&oacute;n y confiabilidad de la medida [4].     <p>Existen paquetes de software que permiten realizar mediciones exactas sobre superficies lisas y sencillas; sin embargo, este tipo de mediciones es muy dif&iacute;cil en superficies m&aacute;s complejas e intrincadas, pues es necesario considerar factores tales como el cambio en los &aacute;ngulos, en las curvaturas, los cambios topol&oacute;gicos, las relaciones locales y globales de la superficie, etc.,  que determinan la precisi&oacute;n en las mediciones. Para resolver este problema, una aproximaci&oacute;n posible consiste en deformar la superficie inicial para simplificar la geometr&iacute;a, con lo cual se pueden aplicar entonces, algoritmos de medici&oacute;n para superficies sencillas. El proceso de deformaci&oacute;n de estas superficies se puede hacer de diferentes maneras, tal como se explicar&aacute; mas adelante.  Un elemento adicional que se considera, es la posibilidad de transformar una superficie en otra, con el objetivo de comparar las mediciones realizadas en cada una de ellas.     <p>Algunos de los t&eacute;rminos relativos a la deformaci&oacute;n de superficies y que se encontrar&aacute;n m&aacute;s adelante son:     <p>* <i><u>Mapeo conforme</u> (conformal map)</i>: se refiere a una funci&oacute;n que preserva &aacute;ngulos; las formas peque&ntilde;as se conservan y las &aacute;reas,  s&oacute;lo de forma aproximada.     <p>* <i><u>Distancia geod&eacute;sica</u></i>: se define como la ruta m&aacute;s corta entre dos puntos en un espacio con una m&eacute;trica definida.     <p>* <u><i>Curvatura</u></i>: es b&aacute;sicamente la cantidad que mide la desviaci&oacute;n de un objeto geom&eacute;trico con respecto a un plano. En superficies, se encuentran las curvaturas principales, k<sub>1</sub> y k<sub>2</sub>, que indican la curvatura m&iacute;nima y m&aacute;xima en un punto de la superficie; la curvatura media, que es el promedio de las curvaturas principales y la curvatura Gaussiana, que es el producto de k<sub>1</sub> y <sub>k2</sub>.      <p><b>Modelos para deformar superficies</b></p>      <p>El problema de obtener una representaci&oacute;n plana de una superficie curva, como por ejemplo una esfera, fue estudiado por Gauss hacia 1828, quien lo consider&oacute; un problema sin soluci&oacute;n exacta, debido a la diferencia entre las curvaturas Gaussianas de la superficie curvada y su representaci&oacute;n en el plano. Sin embargo, hacia 1989, se empezaron a publicar las primeras soluciones aproximadas de este problema. La investigaci&oacute;n en este campo continua con mejores aproximaciones planares de las superficies 3D, mientras se han explorado otras posibilidades tales como suavizar la geometr&iacute;a de la superficie, u obtener un mapeo entre los puntos de la superficie y otra m&aacute;s simple.     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Los trabajos realizados por David Van Essen et al. [5-12] y Bruce Fischl et al. [4,13-16], aunque est&aacute;n enfocados hacia el estudio de la corteza cerebral, constituyen un buen ejemplo y actualmente son una referencia de los trabajos que se pueden realizar con los modelos de deformaci&oacute;n basados en superficies. Sus art&iacute;culos presentan desarrollos muy completos acerca de los tres tipos de modelos que se presentar&aacute;n aqu&iacute; (aplanamiento, suavizado y mapeo). Del mismo modo, se han elaborado herramientas de software, como SureFit, Caret y SuMS [11], las cuales le permiten al usuario realizar diversos an&aacute;lisis sobre superficies de la corteza cerebral y aplicar operaciones como suavizado, transformaciones geom&eacute;tricas, proyecciones, aplanado y otras deformaciones.      <p>Los modelos para deformar superficies, rese&ntilde;ados en la literatura m&aacute;s reciente se pueden clasificar en cuatro grandes grupos como lo muestra la <a href="#fig2">Figura 2</a>.  Los modelos que aplanan una superficie buscan obtener una representaci&oacute;n en el plano euclidiano de la superficie 3D, insertando,  si es necesario,  l&iacute;neas de corte que mejoren la proyecci&oacute;n. Con los modelos que suavizan la geometr&iacute;a de la superficie se obtiene una representaci&oacute;n alisada que conserva la forma b&aacute;sica,  pero elimina los picos y valles demasiados pronunciados. Con la aplicaci&oacute;n de los m&eacute;todos de mapeo de superficies se busca proyectar los puntos de la superficie 3D en otra de geometr&iacute;a m&aacute;s simple (como una esfera). Por &uacute;ltimo, con los m&eacute;todos de metamorfosis entre superficies se busca la transformaci&oacute;n que permite deformar una superficie en otra y las superficies correspondientes,  a los pasos intermedios de la transformaci&oacute;n.      <p>    <center><a name= "fig2"><img src="/img/revistas/med/v15n1/v15n1a13F02.gif" border= "0"></a></center></p>      <p>A. Aplanar una superficie      <p>Este es el primer problema que se consider&oacute; en deformaci&oacute;n de superficies, dada su similaridad con el problema de elaborar mapas, cuyo objetivo es el de obtener representaciones planas de una superficie curvada. La cantidad de puntos de la superficie original se conserva en la representaci&oacute;n en el plano, pero las distancias, &aacute;ngulos y &aacute;reas,  se afectan significativamente entre m&aacute;s compleja y curva sea la superficie. En esas situaciones se utilizan las l&iacute;neas de corte, que ayudan a corregir un poco la distorsi&oacute;n en las m&eacute;tricas. En la <a href="#fig3">Figura 3</a> se presenta el resultado obtenido al aplicar un m&eacute;todo para aplanar la superficie. En este caso particular, es necesario insertar una l&iacute;nea de corte en la superficie para lograr una representaci&oacute;n plana de la superficie inicial.      <p>    <center><a name= "fig3"><img src="/img/revistas/med/v15n1/v15n1a13F03.gif" border= "0"></a></center></p>      <p>La soluci&oacute;n al problema de elaborar mapas [17] puede considerarse una aproximaci&oacute;n muy primitiva pero v&aacute;lida por ser la pionera. B&aacute;sicamente, se presentan los lineamientos de un algoritmo que permite alisar superficies no convexas, el cual se basa en calcular una matriz con las distancias entre los puntos de la superficie curva; luego, se determina un conjunto de puntos en el plano cuya matriz de distancias se ajuste a la calculada para la superficie inicial, usando el m&eacute;todo del descenso del gradiente de Newton-Raphson y el algoritmo para calcular las distancias m&iacute;nimas,  presentado por Wolfson et al. [18]. Junto con otros ajustes (como la cantidad de vecinos que se eval&uacute;an), la representaci&oacute;n plana obtenida representa adecuadamente la forma alisada de la superficie original.      <p>M&aacute;s recientemente se han presentado diferentes aproximaciones,  que resuelven de la forma m&aacute;s exacta posible el problema de aplanar una superficie:     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><i><u>Parametrizaci&oacute;n</u></i>: Floater [19]  presenta el desarrollo matem&aacute;tico necesario para elaborar una parametrizaci&oacute;n para una superficie de triangulaci&oacute;n, de forma que la imagen obtenida sea una representaci&oacute;n plana de esta superficie. B&aacute;sicamente se hace una consideraci&oacute;n sobre los vecinos en cada punto y se desarrollan tres diferentes parametrizaciones: uniforme, m&iacute;nimos cuadrados ponderados y preservaci&oacute;n de la forma, las cuales son comparadas al final para determinar la mejor aproximaci&oacute;n.     <p><i><u>Circle Packings</u></i> (empaquetar c&iacute;rculos): Este m&eacute;todo fue presentado inicialmente por Hurdal et al. [20] y retomado y redefinido posteriormente [21] por los mismos autores. Aunque se trata de un m&eacute;todo que no preserva totalmente las m&eacute;tricas, se considera una aproximaci&oacute;n discreta que permite generar representaciones planas de la superficie en el plano euclidiano y en el plano hiperb&oacute;lico. Se trabaja sobre una malla de triangulaci&oacute;n, se colocan c&iacute;rculos con centro en cada v&eacute;rtice de la malla y el radio del c&iacute;rculo se va ajustando de acuerdo a una condici&oacute;n sobre la suma de los &aacute;ngulos que se pueden construir en cada v&eacute;rtice. Tambi&eacute;n se elabor&oacute; un paquete de software, CirclePack, que implementa este m&eacute;todo.     <p><i><u>Basada en voxeles</u></i>: Dado que la representaci&oacute;n general de las superficies 3D est&aacute; basada en voxeles, Grossmann et al. [22] desarrollaron un m&eacute;todo directo que opera sobre los voxeles de la superficie, el cual requiere de dos pasos: el c&aacute;lculo de las distancias geod&eacute;sicas m&iacute;nimas entre los voxeles y la b&uacute;squeda de una configuraci&oacute;n de puntos en 2D, cuyas distancias euclidianas aproximen lo m&aacute;s posible las distancias geod&eacute;sicas entre los voxeles. El m&eacute;todo es r&aacute;pido,  pues no requiere del c&aacute;lculo de una superficie de triangulaci&oacute;n y conserva de forma aproximada las m&eacute;tricas globales.     <p><i><u>Spring-Mass</u></I>: Presentado por Wang et al. [23], &eacute;ste m&eacute;todo se enfoca en la aplicaci&oacute;n de un modelo spring-mass (masas y conexiones), que se rige principalmente por la minimizaci&oacute;n de una funci&oacute;n de energ&iacute;a y por t&eacute;rminos que indican la precisi&oacute;n en la forma y en el &aacute;rea. Es relativamente r&aacute;pido y generalmente requiere de pocas iteraciones para obtener buenos resultados. El modelo spring-mass es retomado y modificado por Li et al. [24], incluyendo, adem&aacute;s de las conexiones de tensi&oacute;n del modelo original, conexiones cruzadas que minimizan la distorsi&oacute;n de la representaci&oacute;n resultante. La superficie se divide en cintas de tri&aacute;ngulos que se van aplanando una a una, y para eliminar las posibles superposiciones de tri&aacute;ngulos, se considera la energ&iacute;a global de relajaci&oacute;n, un procedimiento local de correcci&oacute;n y algunas restricciones en la evoluci&oacute;n.     <p><i><u>Woven mesh</u></i>: Es el m&eacute;todo m&aacute;s reciente, presentado por Wang et al. [25] y se basa en la construcci&oacute;n de una malla entrecruzada (woven mesh), utilizando dos tipos de mapeo: el de nodos de tensi&oacute;n, que va adicionando los nodos sobre dos rutas perpendiculares en la superficie y el mapeo diagonal de nodos, que agrega los nodos ubicados en los cuadrantes. Luego se minimiza una funci&oacute;n de energ&iacute;a que mide las deformaciones de longitud y &aacute;rea entre los nodos en la superficie y los nodos en la representaci&oacute;n planar, lo que permite establecer una parametrizaci&oacute;n entre todos los puntos de cada una de las superficies.     <p>Un elemento adicional que se considera en los modelos para aplanar una superficie 3D, es el de l&iacute;neas de corte  en una superficie con complejidad geom&eacute;trica alta,  para garantizar que la representaci&oacute;n plana corresponder&aacute; de mejor forma con la superficie inicial. En algunas aproximaciones iniciales, estas l&iacute;neas de corte las pod&iacute;a estimar el usuario de forma manual. M&aacute;s recientemente, Wang et al. [26]  presentan un m&eacute;todo para automatizar esta labor, el cual eval&uacute;a, en cada punto de la malla de triangulaci&oacute;n, la curvatura Gaussiana y la utiliza como criterio para establecer la cantidad y longitud de las l&iacute;neas de corte que se deben aplicar a la superficie. El proceso de aplanado se realiza por medio de un modelo spring-mass modificado.      <p>B.  Alisar una superficie      <p>El proceso de suavizado puede generar una superficie con menos puntos, con lo cual se reduce el espacio en disco que ocupa la representaci&oacute;n y el tiempo de procesamiento de la misma. En la <a href="#fig4">Figura 4</a> se presenta el resultado de alisar una representaci&oacute;n 3D del tallo cerebral.      <p>    <center><a name= "fig4"><img src="/img/revistas/med/v15n1/v15n1a13F04.gif" border= "0"></a></center></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Algunas de las aproximaciones m&aacute;s relevantes en este campo se presentan a continuaci&oacute;n:     <p><i><u>Parametrizaciones</u></i>: Un m&eacute;todo de suavizado, utilizando parametrizaciones relacionadas con multirresoluci&oacute;n de mallas es presentado por Lee et al. [27]. La idea b&aacute;sica es simplificar la malla de triangulaci&oacute;n de forma iterativa utilizando mapas conformes, de forma que se establezca una jerarqu&iacute;a y luego, cada punto de la malla inicial,  se asocia con cada una de las diferentes resoluciones. Es una soluci&oacute;n r&aacute;pida y no restringe la topolog&iacute;a de la malla.     <p>Sheffer et al. [28] se concentran en una parametrizaci&oacute;n que &uacute;nicamente tiene en cuenta la preservaci&oacute;n de los &aacute;ngulos. Su argumento es que para preservar las caracter&iacute;sticas m&eacute;tricas, &uacute;nicamente se necesita que se mantenga el valor de los &aacute;ngulos en cada iteraci&oacute;n de la evoluci&oacute;n de la superficie. Plantean un problema de minimizaci&oacute;n en t&eacute;rmino de los &aacute;ngulos, con restricciones que se van modificando si se observa que se generan intersecciones en la frontera. Tambi&eacute;n puede aplicarse para generar m&uacute;ltiples resoluciones de la malla inicial.     <p>Un tercer ejemplo de parametrizaci&oacute;n es introducido por Khodakovsky et al. [29]. El proceso se basa en dividir la superficie en regiones triangulares y luego, para cada una de &eacute;stas, calcular el mapeo en el dominio de par&aacute;metros, cuya base es generada con la simplificaci&oacute;n de la malla original por eliminaci&oacute;n de v&eacute;rtices. El proceso considera la calidad de los tri&aacute;ngulos y la distorsi&oacute;n m&eacute;trica.     <p><i><u>Level sets</u></i>: Hermosillo et al. [30]  presentan una aproximaci&oacute;n al problema de suavizado empleando level sets. Se consideran las caracter&iacute;sticas que gobiernan el movimiento de la superficie de acuerdo a su curvatura media, en los casos de la preservaci&oacute;n del &aacute;rea y la preservaci&oacute;n del volumen, las cuales se integran a la formulaci&oacute;n de level sets que aproxima estos movimientos. Adicionalmente, se determinan las condiciones que permiten mantener la correspondencia entre los puntos a lo largo de la evoluci&oacute;n de la superficie.     <p>La combinaci&oacute;n de los modelos de level sets y la t&eacute;cnica de difusi&oacute;n anisotr&oacute;pica para el suavizado de superficies es presentado por Tasdizen et al. [31]. Se utilizan level sets con flujos de cuarto nivel, uno de los cuales es la difusi&oacute;n anisotr&oacute;pica, representados con ecuaciones diferenciales parciales. El proceso consiste en resolver la difusi&oacute;n anisotr&oacute;pica en el mapa normal de la superficie y luego la superficie se deforma aplicando los level sets, hasta que se ajusta a las normales suavizadas. Se aplican conceptos de minimizaci&oacute;n del mapa normal de energ&iacute;a y reajuste de la superficie.     <p><i><u>Estimaci&oacute;n de la velocidad</u></i>: Pons et al. se enfocaron en la preservaci&oacute;n del &aacute;rea al suavizar una superficie [32]. Su enfoque se basa en tomar un movimiento normal dado por el usuario y que generalmente se basa en la curvatura media y construir,  a partir de &eacute;l,  una velocidad tangencial apropiada que preserve el &aacute;rea,  a medida que evoluciona la superficie. El m&eacute;todo puede aplicarse en superficies de triangulaci&oacute;n y en level sets, pero &uacute;nicamente se presentan resultados con la implementaci&oacute;n en level sets.     <p><i><u>L&iacute;neas de cresta</u></i>: Stylianou et al. [33] presentan la utilizaci&oacute;n de l&iacute;neas de cresta para suavizar una superficie. El objetivo de establecer las l&iacute;neas de cresta es que permiten particionar la superficie creando un diagrama geod&eacute;sico de Voronoi, con el cual se puede implementar un algoritmo r&aacute;pido de alisar superficies, el cual combina el mapeo baric&eacute;ntrico de Tutte y las coordenadas de valor medio de Floater. Las l&iacute;neas de cresta se calculan de acuerdo a una aproximaci&oacute;n de la curvatura y a una esqueletizaci&oacute;n. La distorsi&oacute;n m&eacute;trica introducida por este m&eacute;todo parece ser m&iacute;nima.      <p>C. Mapear una superficie      <p>Los m&eacute;todos que permiten mapear una superficie 3D, en otra con las mismas caracter&iacute;sticas topol&oacute;gicas, utilizan generalmente una esfera, o un elipsoide como superficie objetivo. El que este m&eacute;todo pueda utilizarse se justifica con la aplicaci&oacute;n de la geometr&iacute;a de superficies de Riemann, con la que se puede afirmar que cualquier superficie sin hoyos, o intersecciones consigo misma,  se puede mapear de forma conforme en una esfera y cualquier porci&oacute;n de la superficie se puede mapear en un disco [34]. En la <a href="#fig5">Figura 5</a> se presenta el resultado que se obtiene al aplicar un m&eacute;todo para mapear una superficie 3D, como el tallo cerebral, en otra superficie suave, en este caso una esfera.      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>    <center><a name= "fig5"><img src="/img/revistas/med/v15n1/v15n1a13F05.gif" border= "0"></a></center></p>      <p>El objetivo principal de estos m&eacute;todos es determinar un mapa conforme entre la superficie y la esfera, pero var&iacute;an las formas de llegar a este mapeo. Se pueden encontrar m&eacute;todos que aplican elementos finitos para construir el mapa conforme, como el presentado por Haker et al. [34], que adicionalmente considera la aplicaci&oacute;n de texturas y la generaci&oacute;n de mapas de coordenadas. En la misma l&iacute;nea, Angenent et al. [35] presentan la aplicaci&oacute;n del operador de Laplace-Beltrami que, junto con la formulaci&oacute;n por elementos finitos, permite construir el mapa conforme y mapear as&iacute; la superficie en una esfera. Otra forma de construir un mapa conforme esf&eacute;rico es la presentada por Ju et al. [36], en donde se utiliza el mapeo conforme por m&iacute;nimos cuadrados introducido por Levy et al. [37], el cual no preserva muy bien las m&eacute;tricas,  pero invierte menos tiempo en los c&aacute;lculos. Uno de los m&eacute;todos m&aacute;s recientes para construir un mapa conforme &uacute;nico entre una superficie y una esfera es presentado por Wang et al. [38], en donde se aplican los elementos de la geometr&iacute;a diferencial para construir un homeomorfismo entre las superficies y luego &eacute;ste se deforma de forma que minimice la energ&iacute;a arm&oacute;nica.     <p>Otra forma de obtener una representaci&oacute;n esf&eacute;rica de una superficie 3D, que es un poco m&aacute;s sencilla de formular, pero que no ofrece tan buenos resultados de forma directa, es plantear una fuerza que mueva cada uno de los puntos de la superficie inicial hacia la superficie de la esfera. Fischl et al. [16] presentan un m&eacute;todo con esta caracter&iacute;stica y consideran, para cada punto y en cada iteraci&oacute;n, una fuerza de suavizado y una fuerza radial. El m&eacute;todo requiere de un paso posterior para uniformizar la densidad de puntos en la esfera.     <p>D. Metamorfosis de superficies      <p>A primera vista se podr&iacute;a pensar que la metamorfosis de superficies tiene muy poco en com&uacute;n con los dem&aacute;s m&eacute;todos; sin embargo, podr&iacute;a funcionar de forma similar al m&eacute;todo de mapeo en superficies m&aacute;s sencillas, tomando la superficie 3D inicial y la esfera o elipsoide (o alguna otra superficie suave) como la superficie objetivo. Una de las caracter&iacute;sticas de los dem&aacute;s m&eacute;todos,  que no tienen los modelos de metamorfosis de superficies,  es la preservaci&oacute;n de m&eacute;tricas,  ya que no se aplican restricciones sobre la superficie inicial y la superficie objetivo. En la <a href="#fig6">Figura 6</a> se presenta el resultado esperado al realizar la metamorfosis entre dos superficies.       <p>    <center><a name= "fig6"><img src="/img/revistas/med/v15n1/v15n1a13F06.gif" border= "0"></a></center></p>      <p>Los m&eacute;todos de metamorfosis entre superficies requieren, en la mayor&iacute;a de los casos, la intervenci&oacute;n del usuario para establecer algunos par&aacute;metros, o elementos b&aacute;sicos necesarios para el proceso, de tal forma que son m&aacute;s propensos a errores; s&oacute;lo unos pocos  son completamente autom&aacute;ticos.     <p>A continuaci&oacute;n se destacan  algunos desarrollos recientes en esta &aacute;rea:       ]]></body>
<body><![CDATA[<p>* Kanai et al. [39] presentan una transformaci&oacute;n r&aacute;pida entre superficies 2D o 3D, basada en  la construcci&oacute;n de un mapa arm&oacute;nico entre las superficies y un disco unitario, que sirve para establecer la correspondencia uno-a-uno entre los puntos de las superficies. Se requiere de la intervenci&oacute;n del usuario para definir una marca de posici&oacute;n en cada una de las superficies.     <p>* Un elemento novedoso, denominado representaci&oacute;n multiplanar, es introducido por Ramasubramanian et al.[40] y aplicado a la transformaci&oacute;n entre superficies. La representaci&oacute;n multiplanar toma una superficie 3D y construye un conjunto de planos 2D que la representan totalmente, con lo que es posible aplicar algoritmos de metamorfosis 2D. En cada plano se almacena un conjunto de superficies, determinadas por una parametrizaci&oacute;n basada en radios. Se requiere que el usuario defina un eje, que afecta la cantidad de planos y la forma de las superficies y algunas correspondencias entre los planos,  en caso de que no puedan ser determinadas por el algoritmo.     <p>* Zockler et al. [41] presentan un m&eacute;todo de metamorfosis basado en regiones de correspondencia y puntos de ajuste, los cuales deben ser identificados completamente por el usuario en la etapa inicial. El algoritmo se encarga de establecer una parametrizaci&oacute;n entre cada par de regiones, de ajustarlas de acuerdo a los puntos puestos por el usuario y de generar las superficies intermedias de la transformaci&oacute;n, de acuerdo a una interpolaci&oacute;n.     <p>* Una aplicaci&oacute;n del modelo de level sets 3D es presentada por Breen et al. [42]. Se construye un level set que se ajusta a la superficie inicial y se deforma,  de manera progresiva,  de acuerdo a la optimizaci&oacute;n de una funci&oacute;n objetivo que act&uacute;a como medida de similaridad entre los objetos, hasta que alcanza la forma de la superficie final. Este m&eacute;todo es completamente autom&aacute;tico, pero no  puede ser utilizado con superficies abiertas.     <p>* Finalmente Treece et al. [43] presentan la extensi&oacute;n de un m&eacute;todo de transformaci&oacute;n 2D a la metamorfosis de superficies 3D, para lo cual utilizan vol&uacute;menes de distancias, representaciones en esferas y vectores de correspondencia entre esferas. Es un procedimiento algo complejo que requiere de la intervenci&oacute;n del usuario en cada etapa, para determinar ciertos par&aacute;metros.      <p><b>Aplicaciones</b></p>      <p>La primera aplicaci&oacute;n de los modelos de deformaci&oacute;n de superficies fue elaborar un mapa a partir de una superficie curva,  como lo es el globo terr&aacute;queo. En la actualidad, las aplicaciones de estos m&eacute;todos abarcan campos muy variados, desde el dise&ntilde;o de prendas de vestir, hasta la recreaci&oacute;n de animaciones 3D; pero estando centradas la mayor&iacute;a de ellas,  en el campo de la medicina.     <p>El dise&ntilde;o de prendas de vestir y de zapatos es una de las aplicaciones m&aacute;s directas de los m&eacute;todos para aplanar superficies [23, 25, 44]. Se utiliza una representaci&oacute;n tridimensional del cuerpo de la persona y sobre ella se determina la superficie que cubrir&aacute; la prenda; luego &eacute;sta es extra&iacute;da y aplanada, insertando las l&iacute;neas de corte necesarias. Este modelo plano se imprime, para luego cortar las telas y fabricar las prendas que se ajustan perfectamente al cuerpo de la persona. El dise&ntilde;o de zapatos se realiza con un procedimiento similar.     <p>Otro grupo de aplicaciones se relacionan directamente con el procesamiento de gr&aacute;ficas. Los m&eacute;todos de metamorfosis entre superficies pueden utilizarse para elaborar algunas animaciones y efectos especiales en las transiciones, de mucha aplicaci&oacute;n en el cine, la televisi&oacute;n, la publicidad y el dise&ntilde;o gr&aacute;fico. De igual forma los m&eacute;todos para suavizar superficies permiten obtener m&uacute;ltiples resoluciones de una malla poligonal, facilitando el manejo de estas estructuras en tareas tales como almacenamiento, visualizaci&oacute;n, edici&oacute;n y transmisi&oacute;n. La adaptaci&oacute;n de mapas de texturas a una superficie se puede conseguir utilizando los m&eacute;todos de aplanado y de mapeo de superficies [45].     <p>Pero como ya se mencion&oacute;, el campo de la medicina es en el que se concentran la mayor parte de las aplicaciones de los modelos de deformaci&oacute;n de superficies.  Bas&aacute;ndose en estos m&eacute;todos,  se construyen paquetes de software que permiten a los profesionales de la salud analizar de una manera m&aacute;s precisa y segura las estructuras anat&oacute;micas de sus pacientes, as&iacute; como establecer comparaciones entre ellas. Utilizando los m&eacute;todos para aplanar superficies se pueden analizar vasos sangu&iacute;neos, con el fin de detectar y visualizar patolog&iacute;as como estenosis y p&oacute;lipos, aplicaci&oacute;n presentada por Zhu et al. [46]; as&iacute; como el interior del est&oacute;mago, de acuerdo a lo presentado por Mori et al. [47].     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Dentro de la medicina, el &aacute;rea con mayor n&uacute;mero de publicaciones sobre deformaci&oacute;n de superficies es la relativa a las estructuras cerebrales, puesto que la corteza cerebral es considerada la superficie m&aacute;s compleja del cuerpo humano, en cuanto a geometr&iacute;a y a topolog&iacute;a se refiere. La aplicaci&oacute;n de estos m&eacute;todos permite la identificaci&oacute;n de cambios en los surcos del cerebro debidos a tumores u otras patolog&iacute;as y tambi&eacute;n facilita la visualizaci&oacute;n de las diferentes &aacute;reas funcionales del cerebro, as&iacute; como la determinaci&oacute;n de distancias y otras medidas.     <p>Morfometr&iacute;a basada en superficies     <p>Una vez obtenida una representaci&oacute;n simplificada de una superficie 3D, es importante revisar los an&aacute;lisis que pueden aplicarse sobre esta nueva superficie. En la medicina, una de las aplicaciones m&aacute;s comunes son los estudios morfom&eacute;tricos, es decir, la toma de medidas con el objeto de compararlas con las de otros sujetos,  o con un atlas, o para observar los cambios producidos durante la evoluci&oacute;n de la estructura anat&oacute;mica. Estas mediciones permiten la detecci&oacute;n de tumores y otras enfermedades que afecten la forma de las estructuras anat&oacute;micas.     <p>De acuerdo con la investigaci&oacute;n en morfometr&iacute;a realizada por Ashburner [48], existen tres m&eacute;todos morfom&eacute;tricos principales: la morfometr&iacute;a basada en deformaciones, la morfometr&iacute;a basada en tensores y la morfometr&iacute;a basada en voxeles. Cada m&eacute;todo identifica elementos diferentes (diferencias anat&oacute;micas macrosc&oacute;picas, diferencias estructurales en regiones y composici&oacute;n local, respectivamente), se aplican exclusivamente al cerebro y son utilizados para comparaci&oacute;n entre pacientes.     <p>Las medidas morfom&eacute;tricas b&aacute;sicas que se pueden tomar sobre la superficie incluyen longitudes o distancias, &aacute;reas, &aacute;ngulos, curvaturas, grosor, etc. Es necesario resaltar que la caracter&iacute;stica m&aacute;s importante que deben poseer los m&eacute;todos de deformaci&oacute;n de superficies es que la nueva representaci&oacute;n simplificada preserve la mayor&iacute;a de las m&eacute;tricas de la superficie 3D original, pues de otra forma no tendr&iacute;a gran aplicaci&oacute;n. La superficie puede estar representada por una malla de triangulaci&oacute;n, por voxeles, o por alguna otra estructura y los m&eacute;todos de medici&oacute;n son dependientes del tipo de estructura que se utilice.     <p>Entre los desarrollos relacionados con este campo se encuentra la estimaci&oacute;n de &aacute;reas basada en vos&eacute;eles y presentada por Windreich et al. [49]. El m&eacute;todo requiere dos pasos: detectar y delimitar la regi&oacute;n de inter&eacute;s, para luego estimar el &aacute;rea de la regi&oacute;n. El usuario debe indicar algunos puntos que indican la regi&oacute;n de inter&eacute;s, los cuales son conectados,  de acuerdo a la ruta m&aacute;s corta para delimitar la regi&oacute;n. Luego, se aplica el estimador de &aacute;rea de Mullikin & Verbeek para aproximar el &aacute;rea de la regi&oacute;n. N&oacute;tese que el estimar la ruta m&aacute;s corta entre cada par de puntos permite calcular  distancias entre &eacute;stos, pudi&eacute;ndose obtener el per&iacute;metro de la regi&oacute;n de inter&eacute;s.     <p>Otro trabajo relacionado es el presentado por Chung et al. [50]. En &eacute;ste se presenta una aproximaci&oacute;n estad&iacute;stica para realizar morfometr&iacute;a basada en superficies de la corteza cerebral. El c&aacute;lculo de las medidas consideradas en este trabajo est&aacute; basado en el tensor m&eacute;trico de Riemann, el cual permite medir longitudes, &aacute;reas y &aacute;ngulos y cuyo diferencial permite estimar cambios en el &aacute;rea y en la curvatura de la superficie. Esta aproximaci&oacute;n no requiere la definici&oacute;n de una regi&oacute;n de inter&eacute;s.      <p><b>Conclusiones</b></p>      <p>Los m&eacute;todos para deformar superficies constituyen una herramienta muy valiosa al momento de simplificar an&aacute;lisis y procesamientos en diferentes disciplinas, como la computaci&oacute;n gr&aacute;fica, el dise&ntilde;o gr&aacute;fico y de modas, entre otras. El &aacute;rea en la que se han aplicado la mayor&iacute;a de modelos de deformaci&oacute;n de superficies es la medicina, en donde se facilita la visualizaci&oacute;n de las caracter&iacute;sticas estructurales y funcionales de los vol&uacute;menes anat&oacute;micos,  construidos a partir de pilas de im&aacute;genes m&eacute;dicas. Los an&aacute;lisis que se pueden realizar sobre estas superficies son m&aacute;s precisos y proveen informaci&oacute;n adicional sobre la condici&oacute;n del paciente.      <p>Existen diferentes clases de deformaciones de superficies: aplanado, alisado, mapeo y metamorfosis, bajo las cuales se pueden agrupar los m&eacute;todos publicados m&aacute;s recientemente. Las caracter&iacute;sticas particulares de cada m&eacute;todo lo pueden hacer m&aacute;s o menos adecuado para ciertos tipos de problemas, pero gracias a la diversidad de modelos planteados,  es posible encontrar alguno con el que se obtengan resultados satisfactorios.      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Enfoc&aacute;ndose en el problema particular de morfometr&iacute;a de estructuras anat&oacute;micas, se concluye que el grupo de m&eacute;todos menos aplicable es el de metamorfosis de superficies, ya que no garantiza la preservaci&oacute;n de m&eacute;tricas, la cual es una condici&oacute;n necesaria para asegurar la precisi&oacute;n en los an&aacute;lisis morfom&eacute;tricos. Trabajos futuros en esta &aacute;rea incluyen determinar si la combinaci&oacute;n de dos o m&aacute;s de estos m&eacute;todos influye positivamente en la preservaci&oacute;n de m&eacute;tricas, desarrollar m&eacute;todos que se adapten a la complejidad de peque&ntilde;as &aacute;reas de la superficie y estudiar la aplicabilidad de un modelo basado en el centro de masa y los vectores normales, entre otros.      <p><a name="cita1"><sup><b>1</b></sup> Volume elements. Los voxeles de una representaci&oacute;n 3D son equivalentes a los pixeles de una imagen 2D.  <a href="#cit1">Volver</a>  <hr>      <p><b>Referencias</b>      <p>     <!-- ref --><p>1. Montagnat J, Delingette H, Ayache N.  A review of deformable surfaces: topology, geometry and deformation, Image and Vision Computing. 2001;19:1023-1040.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S0121-5256200700010001300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>2. Kass M, Witkin A, Terzopoulos D. Snakes: active contour models. International Journal of Computer Vision 1988;1:321-331.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S0121-5256200700010001300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>3. Terzopoulos D, Witkin A, Kass M. Constraints on deformable models: recovering 3D shape and nonrigid motion, Artificial Intelligence. 1988;36:91-123.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S0121-5256200700010001300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>4. Fischl B, Dale M. Measuring the thickness of the human cerebral cortex from magnetic resonance images. Proceedings of the National Academy of Science. 2000;97(20):1050-11055.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S0121-5256200700010001300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>5. Carman G, Drury H, Essen D. Computational methods for reconstructing and unfolding the cerebral cortex.  Cerebral Cortex. 1995;5:506-517.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S0121-5256200700010001300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>6. Drury H, Van Essen D. Computerized mappings of the cerebral cortex: a multiresolution flattening method and a surface-based coordinate system. Journal of Cognitive Neuroscience. 1996;1:1-28.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S0121-5256200700010001300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>7. Essen D, Drury H. Structural and functional analyses of human cerebral cortex using a surface-based atlas. The Journal of Neuroscience. 1997;17:7079-7102.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000103&pid=S0121-5256200700010001300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>8.  Essen D,  Drury H, Joshi S, Miller M. Functional and structural mapping of human cerebral cortex: Solutions are in the surfaces. Neuroimaging of Human Brain Function. 1998;95:788- 795.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000104&pid=S0121-5256200700010001300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>9. Drury H, Corbetta M, Shulman G, Van Essen D. Mapping FMRI activation data onto a cortical atlas using surface-based deformation. NeuroImage. 1998;7:728-730     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000105&pid=S0121-5256200700010001300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>10. Joshi M, Cui J, Doolittle K, Joshi S, Van Essen D. Brain segmentation and the generation of cortical surfaces. NeuroImage. 1999;9:461-476.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000106&pid=S0121-5256200700010001300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>11. Van Essen D, Drury H, Dickson J. An integrated software suite for surface-based analyses of cerebral cortex. Journal of the American Medical Informatics Association. 2001;8:443-459.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000107&pid=S0121-5256200700010001300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>12. Harwell J, Van Essen D. Integrated software for surface-based analyses of cerebral cortex. NeuroImage. 20001;13:148-152     &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000108&pid=S0121-5256200700010001300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>13. Fischl M, Sereno M, Tootell R, Dale A. High-resolution intersubject averaging and a coordinate system for the cortical surface. Human Brain Mapping. 1999;8:272-284.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000109&pid=S0121-5256200700010001300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>14. Dale A, Fischl M, Sereno M. Cortical surface-based analysis I: Segmentation and surface reconstruction. NeuroImage. 1999;9:179-194.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000110&pid=S0121-5256200700010001300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>15. Fischl B, Sereno M, Dale A. Cortical surface-based analysis II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. NeuroImage. 1999:9:195-207.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000111&pid=S0121-5256200700010001300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>16. Fischl B, Liu A, DaleA. Automated manifold surgery: Constructing geometrically accurate and topologically correct models of the human cerebral cortex. IEEE Transactions on Medical Imaging. 20001;20:70-80.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000112&pid=S0121-5256200700010001300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>17. Schwartz E, Shaw A, Wolfson E. A numerical solution to the generalized mapmaker's problem: Flattening nonconvex polyhedral surfaces. IEEE Transactions in Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1989;11:1005-1008.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000113&pid=S0121-5256200700010001300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>18. E. Wolfson and E. Schwartz, "Computing minimal distances on polyhedral surfaces," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 11, pp. 1001-1005, 1989.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S0121-5256200700010001300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>19. Floater M. Parametrization and smooth approximation of surface triangulations. Computer Aided Geometric Design. 1997;14:231- 250.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000115&pid=S0121-5256200700010001300019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>20. Hurdal M, Stephenson K, Bowers P. Cortical surface flattening: A quasi-conformal approach using circle packings. Neuroimage. 2000;15:114-125.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000116&pid=S0121-5256200700010001300020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>21. Hurdal M, Stephenson K. Cortical cartography using the discrete conformal approach of circle packings. NeuroImage. 2004; 23:119-128.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000117&pid=S0121-5256200700010001300021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>22. Grossmann R, Kiryati N, Kimmel R. Computational surface flattening: A voxel-based approach. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2002;24:433-441.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000118&pid=S0121-5256200700010001300022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>23. Wang C, Smith S, Yuen M. Surface flattening based on energy model. Computer-Aided Design 2002;34:823-833.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000119&pid=S0121-5256200700010001300023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>24. Li J, Zhang D, Lu G, Peng Y. Flattening triangulated surfaces using a mass-spring model. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2005;25:108-117.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000120&pid=S0121-5256200700010001300024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>25. Wang C, Tang K, Yeung B. Freeform surface flattening based on fitting a woven mesh model. CAD Computer Aided Design. 2005;37:799-814.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000121&pid=S0121-5256200700010001300025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>26. Wang C, Tang K, Yeung B. Reduce the stretch in surface flattening by finding cutting paths to the surface boundary. Computer-Aided Design. 2004;36:665-677.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000122&pid=S0121-5256200700010001300026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>27. Lee A, Sweldens W, Shroder P. MAPS: multiresolution adaptive parameterization of surfaces. Computer graphics and interactive techniques. 1998;1:95-104.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000123&pid=S0121-5256200700010001300027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>28. Sheffer A. Parameterization of faceted surfaces for meshing using angle-based flattening. Engineering with Computers. 2001;17:326-337.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000124&pid=S0121-5256200700010001300028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>29. Khodakovsky A, Kitke N, Schroder P. Globally smooth parameterizations with low distortion. ACM Transactions on Graphics (TOG). 2003;22:350-357.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000125&pid=S0121-5256200700010001300029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>30. Hermosillo H, Faugueras O, Gomes R. Cortex unfolding using level set methods. INRIA: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Tech. Rep., 1999.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000126&pid=S0121-5256200700010001300030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>31. Tasdizen T, Whitaker R, Burchard P. Geometric surface smoothing via anisotropic diffusion of normals. Visualization 2002;1:15-18.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000127&pid=S0121-5256200700010001300031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>32. Pons J, Keriven R, Faugeras O. Area preserving cortex unfolding. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI 2004: 7th International Conference, Saint-Malo, France, September 26-29, 2004. Proceedings, Part I, 2004, pp. 376-383.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000128&pid=S0121-5256200700010001300032&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>33. Stylianou G, Farin G. Crest lines for surface segmentation and flattening. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2004;10:536-544.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000129&pid=S0121-5256200700010001300033&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>34. Haker S, Angenent A. Conformal surface parameterization for texture mapping. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2000;6:181-189.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000130&pid=S0121-5256200700010001300034&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>35. Haker S, Angenent A, Kikinis S. On the Laplace-Beltrami operator and brain surface flattening. IEEE Transactions on Medical Imaging. 1999;18:700-711.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000131&pid=S0121-5256200700010001300035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>36. Ju L, Stern J, Rehm K. Cortical surface flattening using least square conformal mapping with minimal metric distortion. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: Macro to Nano. 2004;1:77-80.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000132&pid=S0121-5256200700010001300036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>37. Levy B, Petitjean S, Ray N, Malliot J. Least squares conformal maps for automatic texture atlas generation. In Proceedings of ACM SIGGRAPH'02, 2002.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000133&pid=S0121-5256200700010001300037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>38. Wang Y, Gu X, Chan T, Yau S. Intrinsic brain surface conformal mapping using a variational method. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. 2004;5370:241-252.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000134&pid=S0121-5256200700010001300038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>39.  Kanai T, Suzuki Y, Himura F. 3D geometric metamorphosis based on harmonic map. 5th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications. 1997;1:97-100.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000135&pid=S0121-5256200700010001300039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>40. Ramasubramanian M, Mittal A. Three-dimensional metamorphosis using multiplanar representation. IIEEE. 1999;1:270-275.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000136&pid=S0121-5256200700010001300040&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>41. Zockler M, Stalling D, Hege H. Fast and intuitive generation of geometric shape transitions. Visual Computer. 2000;16:241-253.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000137&pid=S0121-5256200700010001300041&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>42. Breen D, Whitaker R. A level-set approach for the metamorphosis of solid models. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2001;7:173-192.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000138&pid=S0121-5256200700010001300042&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>43. Treece G, Prager R, Gee A. Volume-based three-dimensional metamorphosis using region correspondence. Visual Computer. 2001;17:397-414.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000139&pid=S0121-5256200700010001300043&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>44. Azariadis P, Aspragathos N. Geodesic curvature preservation in surface flattening through constrained global optimization. Computer- Aided Design. 2001;33:581-591.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000140&pid=S0121-5256200700010001300044&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>45. Peyre G, Cohen T. Geodesic computations for fast and accurate surface flattening. Eurographics. 2004;2:1-10.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000141&pid=S0121-5256200700010001300045&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>46. Zhu L, Haker S, Tannenbaum A. Area-preserving mappings for the visualization of medical structures. MICCAI.  2003;4:277-284.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000142&pid=S0121-5256200700010001300046&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>47. Mori K, Oka H, Kitasaka T. Virtual unfolding of the stomach based on volumetric image deformation. MICCAI. 2004; 3217:389-396.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000143&pid=S0121-5256200700010001300047&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>48. Ashburner J, Computational neuroanatomy. 1 ed. London: University College London; 2000.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000144&pid=S0121-5256200700010001300048&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>49.  Windreich G, Kiryati N, Lohmann G. Voxel-based surface area estimation: From theory to practice. Pattern Recognition. 2003; 36:2531-2541.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000145&pid=S0121-5256200700010001300049&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>50. Chung M,  Worsley J, Robbins S. Deformation-based surface morphometry applied to gray matter deformation. NeuroImage. 2003;18:198-213.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000146&pid=S0121-5256200700010001300050&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
<ref-list>
<ref id="B1">
<label>1</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Montagnat]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Delingette]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Ayache]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[A review of deformable surfaces: topology, geometry and deformation]]></article-title>
<source><![CDATA[Image and Vision Computing]]></source>
<year>2001</year>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Kass]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Witkin]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Terzopoulos]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Snakes: active contour models]]></article-title>
<source><![CDATA[International Journal of Computer Vision]]></source>
<year>1988</year>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>321-331</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Terzopoulos]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Witkin]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kass]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Constraints on deformable models: recovering 3D shape and nonrigid motion]]></article-title>
<source><![CDATA[Artificial Intelligence]]></source>
<year>1988</year>
<numero>36</numero>
<issue>36</issue>
<page-range>91-123</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Fischl]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Dale]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Measuring the thickness of the human cerebral cortex from magnetic resonance images]]></article-title>
<source><![CDATA[Proceedings of the National Academy of Science]]></source>
<year>2000</year>
<volume>97</volume>
<numero>20</numero>
<issue>20</issue>
<page-range>1050-11055</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Carman]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Drury]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Computational methods for reconstructing and unfolding the cerebral cortex]]></article-title>
<source><![CDATA[Cerebral Cortex]]></source>
<year>1995</year>
<numero>5</numero>
<issue>5</issue>
<page-range>506-517</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Drury]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Van Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Computerized mappings of the cerebral cortex: a multiresolution flattening method and a surface-based coordinate system]]></article-title>
<source><![CDATA[Journal of Cognitive Neuroscience]]></source>
<year>1996</year>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>1-28</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Drury]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Structural and functional analyses of human cerebral cortex using a surface-based atlas]]></article-title>
<source><![CDATA[The Journal of Neuroscience]]></source>
<year>1997</year>
<numero>17</numero>
<issue>17</issue>
<page-range>7079-7102</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Drury]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Joshi]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Miller]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Functional and structural mapping of human cerebral cortex: Solutions are in the surfaces]]></article-title>
<source><![CDATA[Neuroimaging of Human Brain Function]]></source>
<year>1998</year>
<numero>95</numero>
<issue>95</issue>
<page-range>788- 795</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Drury]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Corbetta]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Shulman]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Van Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Mapping FMRI activation data onto a cortical atlas using surface-based deformation]]></article-title>
<source><![CDATA[NeuroImage]]></source>
<year>1998</year>
<numero>7</numero>
<issue>7</issue>
<page-range>728-730</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Joshi]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Cui]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Doolittle]]></surname>
<given-names><![CDATA[K]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Joshi]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Van Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Brain segmentation and the generation of cortical surfaces]]></article-title>
<source><![CDATA[NeuroImage]]></source>
<year>1999</year>
<numero>9</numero>
<issue>9</issue>
<page-range>461-476</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Van Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Drury]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Dickson]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[An integrated software suite for surface-based analyses of cerebral cortex]]></article-title>
<source><![CDATA[Journal of the American Medical Informatics Association]]></source>
<year>2001</year>
<numero>8</numero>
<issue>8</issue>
<page-range>443-459</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Harwell]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Van Essen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Integrated software for surface-based analyses of cerebral cortex]]></article-title>
<source><![CDATA[NeuroImage]]></source>
<year>2000</year>
<month>1</month>
<numero>13</numero>
<issue>13</issue>
<page-range>148-152</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Fischl]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Sereno]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tootell]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Dale]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[High-resolution intersubject averaging and a coordinate system for the cortical surface]]></article-title>
<source><![CDATA[Human Brain Mapping]]></source>
<year>1999</year>
<numero>8</numero>
<issue>8</issue>
<page-range>272-284</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Dale]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Fischl]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Sereno]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Cortical surface-based analysis I: Segmentation and surface reconstruction]]></article-title>
<source><![CDATA[NeuroImage]]></source>
<year>1999</year>
<numero>9</numero>
<issue>9</issue>
<page-range>179-194</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Fischl]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Sereno]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Dale]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Cortical surface-based analysis II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system]]></article-title>
<source><![CDATA[NeuroImage]]></source>
<year>1999</year>
<numero>9</numero>
<issue>9</issue>
<page-range>195-207</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Fischl]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Liu]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Dale]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Automated manifold surgery: Constructing geometrically accurate and topologically correct models of the human cerebral cortex]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions on Medical Imaging]]></source>
<year>2000</year>
<month>1</month>
<numero>20</numero>
<issue>20</issue>
<page-range>70-80</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Schwartz]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Shaw]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Wolfson]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[A numerical solution to the generalized mapmaker's problem: Flattening nonconvex polyhedral surfaces]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions in Pattern Analysis and Machine Intelligence]]></source>
<year>1989</year>
<numero>11</numero>
<issue>11</issue>
<page-range>1005-1008</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wolfson]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Schwartz]]></surname>
<given-names><![CDATA[E]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Computing minimal distances on polyhedral surfaces]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]]></source>
<year>1989</year>
<volume>11</volume>
<page-range>1001-1005</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B19">
<label>19</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Floater]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Parametrization and smooth approximation of surface triangulations]]></article-title>
<source><![CDATA[Computer Aided Geometric Design]]></source>
<year>1997</year>
<numero>14</numero>
<issue>14</issue>
<page-range>231- 250</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B20">
<label>20</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Hurdal]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Stephenson]]></surname>
<given-names><![CDATA[K]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Bowers]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Cortical surface flattening: A quasi-conformal approach using circle packings]]></article-title>
<source><![CDATA[Neuroimage]]></source>
<year>2000</year>
<numero>15</numero>
<issue>15</issue>
<page-range>114-125</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B21">
<label>21</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Hurdal]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Stephenson]]></surname>
<given-names><![CDATA[K]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Cortical cartography using the discrete conformal approach of circle packings]]></article-title>
<source><![CDATA[NeuroImage]]></source>
<year>2004</year>
<numero>23</numero>
<issue>23</issue>
<page-range>119-128</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B22">
<label>22</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Grossmann]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kiryati]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kimmel]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Computational surface flattening: A voxel-based approach]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence]]></source>
<year>2002</year>
<numero>24</numero>
<issue>24</issue>
<page-range>433-441</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B23">
<label>23</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wang]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Smith]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Yuen]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Surface flattening based on energy model]]></article-title>
<source><![CDATA[Computer-Aided Design]]></source>
<year>2002</year>
<numero>34</numero>
<issue>34</issue>
<page-range>823-833</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B24">
<label>24</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Li]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Zhang]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Lu]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Peng]]></surname>
<given-names><![CDATA[Y]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Flattening triangulated surfaces using a mass-spring model]]></article-title>
<source><![CDATA[International Journal of Advanced Manufacturing Technology]]></source>
<year>2005</year>
<numero>25</numero>
<issue>25</issue>
<page-range>108-117</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B25">
<label>25</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wang]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tang]]></surname>
<given-names><![CDATA[K]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Yeung]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Freeform surface flattening based on fitting a woven mesh model]]></article-title>
<source><![CDATA[CAD Computer Aided Design]]></source>
<year>2005</year>
<numero>37</numero>
<issue>37</issue>
<page-range>799-814</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B26">
<label>26</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wang]]></surname>
<given-names><![CDATA[C]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tang]]></surname>
<given-names><![CDATA[K]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Yeung]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Reduce the stretch in surface flattening by finding cutting paths to the surface boundary]]></article-title>
<source><![CDATA[Computer-Aided Design]]></source>
<year>2004</year>
<numero>36</numero>
<issue>36</issue>
<page-range>665-677</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B27">
<label>27</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Lee]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Sweldens]]></surname>
<given-names><![CDATA[W]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Shroder]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[MAPS: multiresolution adaptive parameterization of surfaces]]></article-title>
<source><![CDATA[Computer graphics and interactive techniques]]></source>
<year>1998</year>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>95-104</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B28">
<label>28</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Sheffer]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Parameterization of faceted surfaces for meshing using angle-based flattening]]></article-title>
<source><![CDATA[Engineering with Computers]]></source>
<year>2001</year>
<numero>17</numero>
<issue>17</issue>
<page-range>326-337</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B29">
<label>29</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Khodakovsky]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kitke]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Schroder]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Globally smooth parameterizations with low distortion]]></article-title>
<source><![CDATA[ACM Transactions on Graphics (TOG)]]></source>
<year>2003</year>
<numero>22</numero>
<issue>22</issue>
<page-range>350-357</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B30">
<label>30</label><nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Hermosillo]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Faugueras]]></surname>
<given-names><![CDATA[O]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Gomes]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Cortex unfolding using level set methods]]></source>
<year>1999</year>
<publisher-name><![CDATA[INRIA: Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, Tech. Rep.]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B31">
<label>31</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Tasdizen]]></surname>
<given-names><![CDATA[T]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Whitaker]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Burchard]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Geometric surface smoothing via anisotropic diffusion of normals]]></article-title>
<source><![CDATA[Visualization]]></source>
<year>2002</year>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>15-18</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B32">
<label>32</label><nlm-citation citation-type="confpro">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Pons]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Keriven]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Faugeras]]></surname>
<given-names><![CDATA[O]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Area preserving cortex unfolding]]></article-title>
<source><![CDATA[Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI 2004]]></source>
<year></year>
<conf-name><![CDATA[7th International Conference]]></conf-name>
<conf-date>2004</conf-date>
<conf-loc>Saint-Malo </conf-loc>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B33">
<label>33</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Stylianou]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Farin]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Crest lines for surface segmentation and flattening]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics]]></source>
<year>2004</year>
<numero>10</numero>
<issue>10</issue>
<page-range>536-544</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B34">
<label>34</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Haker]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Angenent]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Conformal surface parameterization for texture mapping]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics]]></source>
<year>2000</year>
<numero>6</numero>
<issue>6</issue>
<page-range>181-189</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B35">
<label>35</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Haker]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Angenent]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kikinis]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[On the Laplace-Beltrami operator and brain surface flattening]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions on Medical Imaging]]></source>
<year>1999</year>
<numero>18</numero>
<issue>18</issue>
<page-range>700-711</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B36">
<label>36</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Ju]]></surname>
<given-names><![CDATA[L]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Stern]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Rehm]]></surname>
<given-names><![CDATA[K]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Cortical surface flattening using least square conformal mapping with minimal metric distortion]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: Macro to Nano]]></source>
<year>2004</year>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>77-80</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B37">
<label>37</label><nlm-citation citation-type="">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Levy]]></surname>
<given-names><![CDATA[B]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Petitjean]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Ray]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Malliot]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Least squares conformal maps for automatic texture atlas generation: In Proceedings of ACM SIGGRAPH'02]]></source>
<year>2002</year>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B38">
<label>38</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wang]]></surname>
<given-names><![CDATA[Y]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Gu]]></surname>
<given-names><![CDATA[X]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Chan]]></surname>
<given-names><![CDATA[T]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Yau]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Intrinsic brain surface conformal mapping using a variational method]]></article-title>
<source><![CDATA[SPIE - The International Society for Optical Engineering]]></source>
<year>2004</year>
<numero>5370</numero>
<issue>5370</issue>
<page-range>241-252</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B39">
<label>39</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Kanai]]></surname>
<given-names><![CDATA[T]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Suzuki]]></surname>
<given-names><![CDATA[Y]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Himura]]></surname>
<given-names><![CDATA[F]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[3D geometric metamorphosis based on harmonic map]]></article-title>
<source><![CDATA[5th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications]]></source>
<year>1997</year>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>97-100</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B40">
<label>40</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Ramasubramanian]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Mittal]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Three-dimensional metamorphosis using multiplanar representation]]></article-title>
<source><![CDATA[IIEEE]]></source>
<year>1999</year>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>270-275</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B41">
<label>41</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Zockler]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Stalling]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Hege]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Fast and intuitive generation of geometric shape transitions]]></article-title>
<source><![CDATA[Visual Computer]]></source>
<year>2000</year>
<numero>16</numero>
<issue>16</issue>
<page-range>241-253</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B42">
<label>42</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Breen]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Whitaker]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[A level-set approach for the metamorphosis of solid models]]></article-title>
<source><![CDATA[IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics]]></source>
<year>2001</year>
<numero>7</numero>
<issue>7</issue>
<page-range>173-192</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B43">
<label>43</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Treece]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Prager]]></surname>
<given-names><![CDATA[R]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Gee]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Volume-based three-dimensional metamorphosis using region correspondence]]></article-title>
<source><![CDATA[Visual Computer]]></source>
<year>2001</year>
<numero>17</numero>
<issue>17</issue>
<page-range>397-414</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B44">
<label>44</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Azariadis]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Aspragathos]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Geodesic curvature preservation in surface flattening through constrained global optimization]]></article-title>
<source><![CDATA[Computer- Aided Design]]></source>
<year>2001</year>
<numero>33</numero>
<issue>33</issue>
<page-range>581-591</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B45">
<label>45</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Peyre]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Cohen]]></surname>
<given-names><![CDATA[T]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Geodesic computations for fast and accurate surface flattening]]></article-title>
<source><![CDATA[Eurographics]]></source>
<year>2004</year>
<numero>2</numero>
<issue>2</issue>
<page-range>1-10</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B46">
<label>46</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Zhu]]></surname>
<given-names><![CDATA[L]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Haker]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tannenbaum]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Area-preserving mappings for the visualization of medical structures]]></article-title>
<source><![CDATA[MICCAI]]></source>
<year>2003</year>
<numero>4</numero>
<issue>4</issue>
<page-range>277-284</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B47">
<label>47</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Mori]]></surname>
<given-names><![CDATA[K]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Oka]]></surname>
<given-names><![CDATA[H]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kitasaka]]></surname>
<given-names><![CDATA[T]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Virtual unfolding of the stomach based on volumetric image deformation]]></article-title>
<source><![CDATA[MICCAI]]></source>
<year>2004</year>
<numero>3217</numero>
<issue>3217</issue>
<page-range>389-396</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B48">
<label>48</label><nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Ashburner]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Computational neuroanatomy]]></source>
<year>2000</year>
<publisher-loc><![CDATA[London ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[University College London]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B49">
<label>49</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Windreich]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Kiryati]]></surname>
<given-names><![CDATA[N]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Lohmann]]></surname>
<given-names><![CDATA[G]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Voxel-based surface area estimation: From theory to practice]]></article-title>
<source><![CDATA[Pattern Recognition]]></source>
<year>2003</year>
<numero>36</numero>
<issue>36</issue>
<page-range>2531-2541</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B50">
<label>50</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Chung]]></surname>
<given-names><![CDATA[M]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Worsley]]></surname>
<given-names><![CDATA[J]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Robbins]]></surname>
<given-names><![CDATA[S]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Deformation-based surface morphometry applied to gray matter deformation]]></article-title>
<source><![CDATA[NeuroImage]]></source>
<year>2003</year>
<numero>18</numero>
<issue>18</issue>
<page-range>198-213</page-range></nlm-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>
