Hoy en día, casi todas las imágenes médicas están disponibles en formato digital. Una imagen de este tipo puede ser una simple representación bidimensional (radiografía digital), una representación espacial tridimensional (conjunto de imágenes 2D de un volumen, por ejemplo una resonancia magnética de un cerebro), 2D más tiempo (evolución a lo largo del tiempo de la perfusión de un medio de contraste en un órgano), o incluso de n dimensiones, cuando los píxeles de la imagen se describen mediante n valores (imagen multiespectral). En todos los casos, una imagen médica no es, por tanto, más que una tabla —o matriz— de n dimensiones. Cada elemento de esta tabla se denomina píxel (en 2D) o vóxel (en 3D).
Las matemáticas, naturalmente
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Aunque el uso de la información contenida en las imágenes se basa en gran medida en la experiencia y los conocimientos del médico, hay que reconocer que el volumen y la calidad de las imágenes obtenidas no permiten explotar estos datos de manera óptima: la visualización sigue siendo bidimensional —en una pantalla o una película fotográfica— y a veces parcial, y las valoraciones cuantitativas posibles a partir de la pericia humana son escasas o inexistentes, pese a que resultan necesarias para analizar adecuadamente el problema clínico estudiado. Su representación en forma de matriz conduce de manera natural a abordar el tratamiento de imágenes médicas con herramientas matemáticas. Para ello se utiliza un amplio abanico de recursos, desde la geometría hasta las ecuaciones en derivadas parciales, pasando por el álgebra lineal, la estadística o la probabilidad.
Las herramientas desarrolladas se aplican tanto al proceso de adquisición de las imágenes como a las necesidades de modelización, tratamiento y extracción de información. Los programas de manipulación de estas imágenes, utilizados en la práctica clínica habitual, también requieren desarrollar herramientas de visualización adaptadas.
