[논문]치골 부위의 CT 적층 영상을 활용한 3D 기하학적 곡면 모델로의 가공

황호진; 문두환; 황진상

치골 부위의 CT 적층 영상을 활용한 3D 기하학적 곡면 모델로의 가공
Construction of 3D Geometric Surface Model from Laminated CT Images for the Pubis 원문보기

한국CAD/CAM학회논문집 = Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, v.15 no.3, 2010년, pp.234 - 242

황호진 (한국해양연구원 해양시스템안전연구소) , 문두환 (한국해양연구원) , 황진상 ((주)부품디비)

Abstract ▼ AI-Helper

3D CAD technology has been extended to a medical area including dental clinic beyond industrial design. The 2D images obtained by CT(Computerized Tomography) and MRI(Magnetic Resonance Imaging) are not intuitive, and thus the volume rendering technique, which transforms 2D data into 3D anatomic information, has been in practical use. This paper has focused on a method and its implementation for forming 3D geometric surface model from laminated CT images of the pubis. The implemented system could support a dental clinic to observe and examine the status of a patient's pubis before implant surgery. The supplement of 3D implant model would help dental surgeons settle operation plans more safely and confidently. It also would be utilized with teaching materials for a practice and training.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

기존 연구들에서 나타나는 문제점인 계단 현상 등의 문제를 곡선 맞춤화 과정으로 해결하였고, 이를 통해 보다 정도가 높은 3D 형상 모델로 가공할 수 있었다. 또한 생성된 3D 형상 모델을 CAD 시스템으로의 변환하여 유한요소해석 및 쾌속 조형의 기반 자료로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 이는 3D 형상 모델의 활용도를 높이기 위한 노력으로 상용 CAD 시스템과의 호환성을 향상시키는 방안이라 할 수 있다.
이러한 이유로 가상 수술(Virtual Surgery)을 위한 기반 기술인 가상현실 및 시뮬레이션 기술과 접목시키기 어렵다. 본 논문에서는 임플란트 시술 계획 수립 및 시술 학습/교육을 지원할 수 있도록 치골 부위의 CT 적층 영상을 활용하여 3D 기하학적 형상 모델로 가공하는 방법론 및 시스템 구현에 대해 다루고자 한다. 치골 부위의 이미지에 대한 외곽선들을 적층하여 3D 곡면 모델 및 솔리드 모델로 가공하는 것을 대상으로 하였다.
3D CAD 기술은 임플란트 시술 계획에 대한 사전 검증 및 가상 수술로의 확장을 모색하고 있는 과정에서의 주요 공학기술 중의 하나이며, 치의료 분야에 대한 연구 및 관련 시장은 지속적으로 성장하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 임플란트 시술 계획 수립 및 시술 학습/교육을 지원할 수 있도록 치골 부위의 CT 적층 영상을 활용하여 3D 기하학적 형상 모델로 가공하는 방법론 및 시스템 구현에 대해 다루었다. 기존 연구들에서 나타나는 문제점인 계단 현상 등의 문제를 곡선 맞춤화 과정으로 해결하였고, 이를 통해 보다 정도가 높은 3D 형상 모델로 가공할 수 있었다.
그 결과로부터 치골 부위의 화소들만 추출해 내며 볼륨 렌더링 기법을 통해 3D 형상을 생성하는 것이 기존 연구들에서 활용하는 기법이다^[16]. 본 논문에서는 추출된 화소로부터 외곽선을 도출해 내고 이러한 외곽선들을 적층하여 3D 곡면 모델로 가공하는 과정을 거쳐, 보다 순도 높은 3D 모델을 생성하는 기법을 제안하고 이를 구현한 시스템을 개발하였다.

제안 방법

CT 적층 영상들로부터 이와 같은 방법론을 통해 3D 기하학적 형상 모델로의 가공을 지원하는 시스템을 구현하였다. 영상 처리를 위해 ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)와 영상 가시화를 위해 VTK(Visualization Toolkit)을 활용하였다.
치골 부위의 이미지에 대한 외곽선들을 적층하여 3D 곡면 모델 및 솔리드 모델로 가공하는 것을 대상으로 하였다. 기존의 외곽선 기반 모델링 연구들에서 나타나는 계단 현상을 해결하여 부드러운 곡선 및 곡면을 생성하였고, 이를 통해 정도 높은 3D 형상 모델을 생성하였다. 또한 CAD 시스템과의 인터페이스를 개발하여 공학적 용도(FEM 해석, RP 생성)로 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이와 같은 일련의 정보 가공 절차 등을 시스템으로 구현하여 적용하였다.
기존의 외곽선 기반 모델링 연구들에서 나타나는 계단 현상을 해결하여 부드러운 곡선 및 곡면을 생성하였고, 이를 통해 정도 높은 3D 형상 모델을 생성하였다. 또한 CAD 시스템과의 인터페이스를 개발하여 공학적 용도(FEM 해석, RP 생성)로 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이와 같은 일련의 정보 가공 절차 등을 시스템으로 구현하여 적용하였다. 개발된 시스템은 의사에게 3D 임플란트 영상을 제공하는 것은 물론이고, 시뮬레이션 등을 위한 다양하고 풍부한 정보를 제공함으로써 안전하고 신뢰성 있는 전략적인 시술 계획 수립 및 학습/교육을 위한 교보재로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Threshold 필터는 Threshold 값 이하의 값을 주어진 값으로 치환하고, 그 이상의 값은 그대로 남겨놓는 필터이다. 뼈와 그 이외의 조직 경계가 불분명하여 여유를 주기 위해 본 논문에서는 Threshold 값을 130으로 주어서 필터를 적용하였다. Fig.
곡선을 맞춤화하여 곡면을 생성할 때에는 스키닝(Skinning) 방법을 사용하였다. 스키닝 구현을 위해 ACIS 커널을 활용하였다. 이러한 3D 곡면 모델에서 곡면의 시작면과 끝면을 닫아주는 작업을 통해 3D 솔리드 형상을 생성하였다.
우선 영상 형식을 분석하고 영상 데이터를 분석하여 영상의 각 화소가 가지는 의미를 파악한다. 영상을 구성하는 화소 중 뼈 조직을 표현하는 화소를 찾아내서 이를 제외한 나머지 부분을 필터링하여 제거하며, 몇 가지 필터링 과정을 거쳐서 영상을 개선한다. 필터링된 영상으로부터 Marching Square 알고리즘을 적용하여 뼈의 외곽선을 추출하고, 외곽선을 곡선으로 변환한 뒤에 변환된 곡선들을 적층하고 이를 기반으로 곡면을 생성하는 과정을 거쳐 3D 곡면 모델 및 솔리드 모델로 가공하여 최종 형상을 도출한다.
6에 도시하였다. 우선 영상 형식을 분석하고 영상 데이터를 분석하여 영상의 각 화소가 가지는 의미를 파악한다. 영상을 구성하는 화소 중 뼈 조직을 표현하는 화소를 찾아내서 이를 제외한 나머지 부분을 필터링하여 제거하며, 몇 가지 필터링 과정을 거쳐서 영상을 개선한다.
이는 부정확한 외곽선을 추출하는 원인이 될 수 있으므로 외곽선을 추출하기 전에 뼈에 해당하는 화소값을 단일화할 필요가 있다. 이 과정을 통해서 뼈의 경계를 더 명확하게 할 수 있으며, 이를 위해 Sigmoid 필터를 적용하였다. Sigmoid 필터는 특정 범위의 화소값을 새로운 범위의 화소값으로 변환할 때, 경계 부분에서 부드럽고 연속적인 변환이 일어나도록 한다.
탁계래 등^[10]은 골다공증 시술을 위해 CT 영상으로부터 3D 영상을 생성하는 연구를 진행하였고, 권기환^[11]과 류재현^[12]은 CT 영상으로부터 척추에 대한 유한 요소 모델을 생성하여 인공 관절을 만들기 위한 기초 연구를 진행하였다. 이 연구는 CT영상으로부터 추골단면 형상 부분을 추출할 때 영역 분활에 의해 생성된 각 노드 점을 통해 2D 단면 및 3D 형상을 생성해 냈는데, 생성과정에서 지정된 몇 개의 파라미터를 통해서 특정 유한요소 S/W 입력에 필요한 파일을 생성해 내었다는 것이 특징이다(Fig. 1).
이는 3D 형상 모델의 활용도를 높이기 위한 노력으로 상용 CAD 시스템과의 호환성을 향상시키는 방안이라 할 수 있다. 이와 같은 일련의 정보 가공 절차 등을 시스템으로 구현하였으며, 이를 치골 부위에 적용하는 실험을 하였다. 개발 시스템은 가상 수술을 위해 반드시 필요한 가상현실 및 시뮬레이션 기술과 접목되어 활용될 수 있다.
이 시스템은 전통적인 Marching Cube 알고리즘을 사용하여 3D 형상으로 가공하는 매쉬(Mesh) 기반 기능과 본 논문에서 서술한 외곽 기반 알고리즘으로 3D 형상을 가공하는 기능을 포함한다. 이와 같이 가공된 3D 형상 모델에 치수 기입 및 주석 입력이 가능하도록 하여 사용자의 편의성을 높였으며, 또한 CATIA 등의 3D CAD 시스템으로의 변환 기능을 개발하여 쾌속 조형(RP) 등의 기반 자료로서 활용할 수 있도록 하였다(Fig. 12).
영상을 구성하는 화소 중 뼈 조직을 표현하는 화소를 찾아내서 이를 제외한 나머지 부분을 필터링하여 제거하며, 몇 가지 필터링 과정을 거쳐서 영상을 개선한다. 필터링된 영상으로부터 Marching Square 알고리즘을 적용하여 뼈의 외곽선을 추출하고, 외곽선을 곡선으로 변환한 뒤에 변환된 곡선들을 적층하고 이를 기반으로 곡면을 생성하는 과정을 거쳐 3D 곡면 모델 및 솔리드 모델로 가공하여 최종 형상을 도출한다.

대상 데이터

보간법은 주어진 모든 점을 지나야 한다는 제약 때문에 곡선이 지나치게 휠 수가 있어 본 논문에서는 곡선맞춤법을 이용하였다. 또한 근사시키는 곡선의 차수가 너무 커도 곡선의 출렁거림이 심해지기 때문에 가장 무난하게 사용할 수 있는 3차 곡선을 이용하였다. Fig.
본 논문은 치골 부위의 CT 적층 영상으로부터 3D 기하학적 형상 모델로 가공하는 방법론을 대상으로 하고 있으며, 그 과정을 Fig. 6에 도시하였다. 우선 영상 형식을 분석하고 영상 데이터를 분석하여 영상의 각 화소가 가지는 의미를 파악한다.
본 논문에서는 임플란트 시술 계획 수립 및 시술 학습/교육을 지원할 수 있도록 치골 부위의 CT 적층 영상을 활용하여 3D 기하학적 형상 모델로 가공하는 방법론 및 시스템 구현에 대해 다루고자 한다. 치골 부위의 이미지에 대한 외곽선들을 적층하여 3D 곡면 모델 및 솔리드 모델로 가공하는 것을 대상으로 하였다. 기존의 외곽선 기반 모델링 연구들에서 나타나는 계단 현상을 해결하여 부드러운 곡선 및 곡면을 생성하였고, 이를 통해 정도 높은 3D 형상 모델을 생성하였다.

이론/모형

8. Application of marching square algorithm.
Sigmoid 필터를 적용한 이미지에서 외곽선(Contour)을 폴리곤 형태로 추출하기 위해서 Marching Square 알고리즘을 적용하였다^[21]. Marching Square 알고리즘은 스칼라 값의 2차원 데이터를 가시화하기 위해 사용되는 곡선 구성 알고리즘이다.
배열된 외곽선들을 같은 방향으로 맞춤화(Fitting)하면 곡면이 생성된다. 곡선을 맞춤화하여 곡면을 생성할 때에는 스키닝(Skinning) 방법을 사용하였다. 스키닝 구현을 위해 ACIS 커널을 활용하였다.
곡선맞춤법은 주어진 점들을 근사시키는 곡선을 찾는 것이며, 보간법은 주어진 모든 점들을 지나는 곡선을 찾는 것을 의미한다. 보간법은 주어진 모든 점을 지나야 한다는 제약 때문에 곡선이 지나치게 휠 수가 있어 본 논문에서는 곡선맞춤법을 이용하였다. 또한 근사시키는 곡선의 차수가 너무 커도 곡선의 출렁거림이 심해지기 때문에 가장 무난하게 사용할 수 있는 3차 곡선을 이용하였다.
CT 적층 영상들로부터 이와 같은 방법론을 통해 3D 기하학적 형상 모델로의 가공을 지원하는 시스템을 구현하였다. 영상 처리를 위해 ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)와 영상 가시화를 위해 VTK(Visualization Toolkit)을 활용하였다. ITK는 Visible Human 프로젝트의 결과물로 나온 영상을 분석하기 위해 개발한 개방형 솔루션 형식의 툴킷으로서, 주로 2차, 3차, 또는 N차원 영상에 대한 다양한 필터링 알고리즘 및 세그맨테이션, 레지스트레이션 알고리즘을 제공한다.

성능/효과

본 논문에서는 임플란트 시술 계획 수립 및 시술 학습/교육을 지원할 수 있도록 치골 부위의 CT 적층 영상을 활용하여 3D 기하학적 형상 모델로 가공하는 방법론 및 시스템 구현에 대해 다루었다. 기존 연구들에서 나타나는 문제점인 계단 현상 등의 문제를 곡선 맞춤화 과정으로 해결하였고, 이를 통해 보다 정도가 높은 3D 형상 모델로 가공할 수 있었다. 또한 생성된 3D 형상 모델을 CAD 시스템으로의 변환하여 유한요소해석 및 쾌속 조형의 기반 자료로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

후속연구

또한 CAD 시스템과의 인터페이스를 개발하여 공학적 용도(FEM 해석, RP 생성)로 활용할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이와 같은 일련의 정보 가공 절차 등을 시스템으로 구현하여 적용하였다. 개발된 시스템은 의사에게 3D 임플란트 영상을 제공하는 것은 물론이고, 시뮬레이션 등을 위한 다양하고 풍부한 정보를 제공함으로써 안전하고 신뢰성 있는 전략적인 시술 계획 수립 및 학습/교육을 위한 교보재로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문의 3D 가공 기술 및 시스템은 가상 임플란트 시술 및 교육 시뮬레이션에도 이용할 수 있으며, 환자들의 치골 정보를 획득하여 성공적인 시술을 위한 정밀 분석 행위에도 이용할 수 있다. 또한 최근 의공학 분야에서 각광받고 있는 인공 치골 및 인공 관절 연구에서 쾌속 조형과 연계한 확장을 통해 보다 안정적이고 정도 높은 의료 환경 구축에 기여할 것으로 기대된다. 향후에는 실제 경계와의 추정 오차를 줄이는 부화소 정도 알고리즘 등과 같은 기법을 추가하여 외곽선의 정밀도를 향상시키는 연구가 필요하다.
이 기술들은 볼륨 렌더링을 통한 단순 가시화가 목적이 아니라 3D 형상으로의 가공 및 기하학적 형상 모델(CAD 모델) 생성 기술에 해당되어 기존 연구들과는 차별화된다. 본 논문의 3D 가공 기술 및 시스템은 가상 임플란트 시술 및 교육 시뮬레이션에도 이용할 수 있으며, 환자들의 치골 정보를 획득하여 성공적인 시술을 위한 정밀 분석 행위에도 이용할 수 있다. 또한 최근 의공학 분야에서 각광받고 있는 인공 치골 및 인공 관절 연구에서 쾌속 조형과 연계한 확장을 통해 보다 안정적이고 정도 높은 의료 환경 구축에 기여할 것으로 기대된다.
또한 최근 의공학 분야에서 각광받고 있는 인공 치골 및 인공 관절 연구에서 쾌속 조형과 연계한 확장을 통해 보다 안정적이고 정도 높은 의료 환경 구축에 기여할 것으로 기대된다. 향후에는 실제 경계와의 추정 오차를 줄이는 부화소 정도 알고리즘 등과 같은 기법을 추가하여 외곽선의 정밀도를 향상시키는 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	DICOM은 무엇인가?	의료 영상의 형식은 의료 영상 기기 개발사들이 자사 기기에 맞게 고안한 것들이 대부분이며, 이 중에서도 현재 의료 영상 처리 분야에서는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 형식을 가장 많이 사용하고 있다. DICOM은 의료 영상 정보의 조작, 저장, 출력 및 전달을 위한 표준이며, 파일 형식에 대한 정의와 네트워크 전달을 위한 전송 프로토콜(Protocol)을 포함하고 있다. 현재 NEMA(National Electrical Manufacturers Association)가 DICOM 표준을 관리한다.
	CT 영상은 목적에 맞도록 재구성하는 과정에서는 무엇을 구할 수 있는가?	CT 영상은 목적에 맞도록 재구성할 필요성이 있다. 이러한 과정은 다양한 필터링을 통해서 원하는 부위를 강조 및 추출할 수 있다. 원하는 부위의 영상이 추출되면 이로부터 대상 부위의 외곽선을 구하게 된다. 외곽선을 추출하는 방법에는 Canny Edge Detection 알고리즘, Gradient 기반 알고리즘, Second-Order Derivatives 기반 알고리즘 등이 있다.
	DICOM은 무엇을 포함하는가?	의료 영상의 형식은 의료 영상 기기 개발사들이 자사 기기에 맞게 고안한 것들이 대부분이며, 이 중에서도 현재 의료 영상 처리 분야에서는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 형식을 가장 많이 사용하고 있다. DICOM은 의료 영상 정보의 조작, 저장, 출력 및 전달을 위한 표준이며, 파일 형식에 대한 정의와 네트워크 전달을 위한 전송 프로토콜(Protocol)을 포함하고 있다. 현재 NEMA(National Electrical Manufacturers Association)가 DICOM 표준을 관리한다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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