El lenguaje escogido para realizar el proyecto es el Python. Python es un lenguaje moderno que posee muchas ventajas con respecto a otros lenguajes tradicionales, como el C++, pero también posee algunas desventajas. También necesitas dos APIs que nos facilitarán la vida:

• Visualization ToolKit (VTK), que posee gran cantidad de funciones que nos permiten visualizar datos médicos.

• Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK), que se utilizará como complemento de VTK, para el tema de los filtros y leer grandes volúmenes de datos.

Aparte de ésto, también necesitaremos un API que con el que poder crear una atractiva interfaz de usuario. Tras analizar algunas alternativas desarrolladas para Python (como pyGTK, pyFLTK, …) finalmente he decidido por utilizar wxPython.

De momento hay que estudiarse estos APIs.

RAPyDO (Radiological Analysis in PYthon for DevelOpers), es un proyecto, desarrollado en Python, que tiene como objetivo crear un framework que permita prototipar rápidamente aplicaciones situadas dentro del campo del análisis radiológico. Los principales puntos que se tendrán en cuenta a la hora de desarrollar el proyecto serán:

• Permitir que el desarrollo de las aplicaciones sea rápido y sencillo, así como la curva de aprendizaje por parte de los desarrolladores que lo usen.

• Integrar funciones que permita el desarrollo de aplicaciones para el trabajo colaborativo.

• Incluir herramientas de procesado de imágenes médicas y que permita integrar de forma sencilla nuevos algoritmos.

• Desarrollar una arquitectura que sea robusta, escalable y flexible, que pueda integrarse con otras herramientas existentes.