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의료용 로봇 원격 응용을 위한 영상처리 시스템 개발
The Development of Image Processing System for Medical Robot Remote Application 원문보기

Progress in Medical Physics = 의학물리, v.23 no.4, 2012년, pp.239 - 251  

김주영 (연세대학교 의과대학 의학공학교실) ,  김중혁 (연세대학교 의과대학 의학공학교실) ,  김정채 (연세대학교 의과대학 의학공학교실) ,  김기덕 (연세대학교 치과대학 통합진료과) ,  유선국 (연세대학교 의과대학 의학공학교실)

초록
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본 논문에서는 원격제어가 가능한 의료용 로봇 응용을 위한 웹기반-영상처리 시스템을 구현하였다. 개발된 소프트웨어 시스템은 다양한 영상처리 모듈과 원격 제어동작 모듈로 계층적으로 구성되어 있으며, 계층적 구성은 상위계층의 복잡한 응용을 위한 확장성과 웹에서의 접근성을 만족하였다. 또한, 응용환경의 변화에 따른 처리된 영상의 표시, 전송, 저장 및 공유를 위하여 다양한 DICOM, VRML, CAD (STL) 파일형식을 지원하였다. 메시지를 기반으로 한 데이터 교환과 객체-지향 모듈과 오픈소스 기반의 소프트웨어 구성은 다양한 원격 의료 응용에 따른 다양한 요구조건에 맞는 효율적인 동적 조합이 가능할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, web-base image processing system has been implemented for remote-controlled medical robot applications. The developed software system was hierarchically composed of diverse image processing and remote operation modules, and the hierarchical composition was satisfied the expandability ...

주제어

#의료용 로봇   #원격 응용   #영상처리 시스템   #모듈 디자인   #계층 디자인  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
마스터–슬레이브 방식의 최소 침습 로봇 수술법은 어떠한 장점을 가지고 있는가? 수술의 정확도를 높이고 환자의 회복 속도를 빠르게 할 수 있는 로봇을 활용한 수술 기법에 대한 관심이 높아지고 있으며, 원격 수술로봇에서 주로 사용되는 마스터-슬레이브(Master-Slave) 방식의 로봇제어 기술이 광범위하게 연구 개발되고 있다.1-4) 특히 마스터–슬레이브 방식의 최소 침습 로봇 수술법은 통증 및 출혈이 적고 회복이 빨라 일상에 복귀가 빠른 장점을 가진다.5)
대용량 DICOM 영상 전송의 실시간성을 보장하기 위해 본 논문에서는 어떠한 방법을 선택했는가? 대용량 DICOM 영상 전송은 많은 시간이 필요하게 되므로 실시간 표시가 어렵다. 이를 해결하기 위해, JPEG (Joint Photographic Experts Group) 2000을 활용한 웨이블릿(wavelet) 변환을 기반으로 하여, SNR (Signal to Noise Ratio) Scalability와 Spatial Scalability를 적용해 하위 계층의 정지영상으로부터 시작하여 상위계층의 영상 정보를 점진적으로 전송함에 따라, 영상의 화질이 순차적으로 증가하도록 구현하였다. 또한 전송된 저화질 영상 정보부터 빠르게 출력해 줌으로써, 전체영상을 주고받는 기존의 시스템에 비해, 빠르게 영상정보를 표현할 수 있었다.20)
의료용 로봇 시스템은 어떠한 과정을 포함하는 시스템인가? 원격 로봇 수술을 위해 필요한 의료용 로봇 시스템은 CT (Computed tomography), MRI (Magnetic resonance image), fMRI (functional Magentic resonance image)로 부터 획득된 영상을 통해서 환자에 대한 정보를 인지하는 과정, 획득된 영상 정보를 필요에 맞게 모델링하고 영상처리 하는 과정, 처리된 영상과 모델을 기반으로 적절한 수술 전략을 결정하는 수술 전 계획 과정, 수술 보조 로봇과 수술 로봇을 사용하여 실제로 수술 진행하는 과정, 수술 후 검사 과정까지의 전문의의 로봇 수술을 돕기 위한 모든 과정을 포함하는 통합 시스템을 의미한다.6-8) 의료용 로봇 수술을 위한 컴퓨터 영상 유도 로봇 수술은 3차원 영상기반의 정확한 수술계획이 필요하며, 수술계획의 유효성 및 안정성이 보장되어야 한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (20)

  1. Mitsubishi M, Arata J, Tanaka K, et al: Development of a Remote Minimally-Invasive Surgical System with Operational Environment Transmission Capability, IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2003, Taipei, pp. 2663-2670 

  2. Ikuta K, Daifu S, Hasegawa T, Higashikawa H: Hyper-finger for Remote Minimally Invasive Surgery in Deep Area, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2002, Japan, pp. 173-181 

  3. Kobayashi Y, Chiyoda S, Watabe K, Okada M, Nakamura Y: Small Occupanvy Robotic Mechanisms for Endoscopic Surgery, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. 2002, Japan, pp. 75-82 

  4. Paul HA, Mittlestadt B, Bargar WL, et al: A Surgical robot for Total Hip Replacement Surgery, IEEE International Conference on Robotics and Automation. 1992, Nice, pp. 606-611 

  5. 승성민, 강병전, 박석호, 박종오, 김경환: 뇌수술을 위한 원격 수술로봇 시스템에 대한 연구. 대한기계학회 춘계학술대회 논문집. 2009, pp. 232-237 

  6. Kwon DS, Kyung GU: Status and prospects of medical robots. Journal of the KSME 42:38-44 (2002) 

  7. Delingette H, Pennec X, Soler L, Marescaux J, Ayache N: Computational Models for Image-Guided Robot-Assisted and Simulated Medical Interventions. Proceedings of the IEEE 94:1678-1688 (2006) 

  8. Abolmaesumi P, Salcudean SE, Zhu WH, Sirouspour MR, DiMaio SP: Image-guided control of a robot for medical ultrasound. IEEE transactions on robotics and automation 18:11-23 (2002) 

    상세보기 crossref

  9. 최진혁, 김영준, 이승빈 등: 오픈소스를 활용한 로봇 수술용 3차원 수술계획 및 시뮬레이션 소프트웨어 플랫폼개발. 한국정밀공학회 춘계학술대회 논문집. 2012, pp. 759-760 

  10. 나군호: 로봇 수술의 현재와 미래. 대한의사협회지 67-73 (2008) 

  11. Gonzalez RC, Woods RE (하영호, 남재열, 이응주, 이철희 옮김): 디지털영상처리. 2nd ed, 그린, 서울(2002), pp. 232-238 

  12. Dougherty G: Digital Image Processing for MEDICAL APPLICATIONS, CAMBRIDGE, New York (2009), pp. 321-324 

  13. 김중혁, 김정채, 김기덕, 유선국: 적응형 총변이 기법을 이용한 가우시안 잡음 제거 방법; CBCT 치과 영상에 적용. 전자공학회논문지 49:29-39 (2012) 

  14. Young IT, Vilet LJ: Recursive implementation of the Gaussian filter. Signal Processing 44(2):139-151, (1995) 

    상세보기 crossref

  15. Andrews HC, Hunt BR: Digital Image Restoration, Prentice Hall, New York (1977), pp. 126-186 

  16. Yoo SK, Wang G, Rubinstein JT, Vannier MW: Semiautomatic Segmentation of the Cochlea Using Real-Time Volume Rendering and Regional Adaptive Snake Modeling. Journal of Digital Imaging 14:173-181 (2001) 

    상세보기 crossref

  17. Schroeder W, Martin K, Lorensen B: The Visualization Toolkit, 4th ed, Kitware, New York (2006), pp. 81-118, 161-481 

  18. Inc. Kitware: The VTK User's Guide, 11th ed. Kitware, New York (2010), pp. 119-161, 213-249 

  19. Lorensen WE, Cline HE: Marching Cubes; A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm. Computer Graphics Proc SIGGRAPH 21:163-169 (1987) 

    상세보기 crossref

  20. 홍성혜, 김정채, 백진욱, 김기덕, 유선국: 웹 기반 치과 서비스를 위한 CBCT 치아 영상 압축 및 전송. 대한의학영상정보학회지 15:33-38 (2009) 

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