[논문]하지기형 교정 수술을 위한 2D-3D 영상 정합기술

라인찬; 봉재환; 박신석

doi:10.7736/kspe.2013.30.9.991

[국내논문] 하지기형 교정 수술을 위한 2D-3D 영상 정합기술
Development of 2D-3D Image Registration Techniques for Corrective Osteotomy for Lower Limbs 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.30 no.9, 2013년, pp.991 - 999

라인찬 (고려대학교 기계공학과) , 봉재환 (고려대학교 기계공학과) , 박신석 (고려대학교 기계공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Lower limbs deformity is a congenital disease and can also be occurred by an acquired factor. This paper suggests a new technique for surgical planning of Corrective Osteotomy for Lower Limbs (COLL) using 2D-3D medical image registration. Converting to a 3D modeling data of lower limb based on CT (computed tomography) scan, and divide it into femur, tibia and fibula; which composing the lower limb. By rearranging the model based on the biplane 2D images of X-ray data, a 3D upright bone structure was acquired. There are two ways to array the 3D data on the 2D image: Intensity-based registration and feature-based registration. Even though registering Intensity-based method takes more time, this method will provide more precise results, and will improve the accuracy of surgical planning.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

두 영상을 직접 비교하기 때문에 전체 과정이 Feature-based registration에 비하여 오래 걸리지만 segmentation이 거의 필요하지 않거나 전혀 없을 수도 있으며 상대적으로 정확하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 CT 촬영 결과를 X-ray image에 맞게 재정렬시켜서 있는 상태의 하지 3D 데이터를 획득하여 X-ray와 CT의 단점을 보완하고 서로의 장점을 살린 보다 정확한 수술 전 계획을 세울 수 있도록 한다.
본 논문에서는 CT 촬영 결과를 X-ray 촬영 결과에 맞도록 정렬시키는 프로그램을 개발하였다. 2D 데이터밖에 획득할 수 없는 X-ray의 단점과 누워서 촬영해야 하는 CT의 단점을 보완하는 방법, 또는 서서 촬영할 수 있는 X-ray의 장점, 3D 데이터를 획득할 수 있는 CT의 장점을 갖춘 직립 상태의 3D 데이터 획득과정을 보여주었다.

가설 설정

Femur의 X-ray 데이터를 사용하는 대신에, Femur의 CT데이터를 이용하여 임의로 이동, 회전시킨 후에 DRR데이터를 하나 생성한다. 그 DRR 데이터를 X-ray target이라 가정하고 원래의 CT 데이터가 프로그램을 통해 임의의 이동, 회전 값을 찾아 똑같이 움직일 수 있는지 찾아보는 과정이다.
현재 보완되어야 할 부분이 몇 가지 있다. 첫째로 X-ray 촬영으로 얻은 결과물은 orthographic view로 가정했다. 하지만 촬영 시점에 따라 원근감이 발생할 수 밖에 없으며 DRR제작 시에 X-ray의 제원에 대해 조사하여 view를 조절할 필요가 있다.

제안 방법

13,14 3D dataset으로부터 Digitally reconstructed radiograph(DRR)를 생성하여 2D image와 직접 비교한다. 두 영상을 직접 비교하기 때문에 전체 과정이 Feature-based registration에 비하여 오래 걸리지만 segmentation이 거의 필요하지 않거나 전혀 없을 수도 있으며 상대적으로 정확하다는 장점이 있다.
그 다음 CT 데이터의 stl 파일을 이용하여 DRR을 만든다. X-ray에서 찾은 지표의 값들을 현재 DRR에서 찾아낸 후 서로 비교하여 오차를 계산한다. Stl 파일을 이루는 각 vertex에 transform matrix를 곱한다.
X-ray target과 DRR을 비교하기 위해서 Geometric Feature Parameter 중에서 bounding box를 사용한다. 각 데이터에서 이미지를 이루는 pixel들의 좌표 값을 찾은 후에 X축 최소값, 그리고 Y축 최소값 또는 최대값을 비교한다.
그 방법으로써 3D model을 2D image에 정렬하는 새로운 방법을 제시한다. 수순은 다음과 같다.
DRR과 X-ray 데이터를 각각 정면끼리, 혹은 측면끼리 비교할 경우 좌표평면을 검정색으로 차지하는 pixel들을 사용하여 평면에서의 뼈의 주축(principal axis)을 찾을 수 있다. 두 데이터의 주축을 찾아내고 각각의 각도를 계산하여 서로 비교해 본다. 만약 각도가 일치하지 않는다면 3D model을 몇 도 회전시켜야 DRR과 X-ray target의 주축 각도가 일치하는지 찾아낸다.
하지만 CT는 누워서 촬영하며 X-ray는 서서 촬영하기 때문에 다리의 배열이 달라진다. 따라서 X-ray와 CT 촬영의 결과를 완전히 동일한 대상에 대한 2D, 3D자료라고 볼 수는 없으며 결과적으로 CT결과를 참고로 하여 X-ray 기반의 수술 계획을 세우게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 CT 촬영을 통해 획득한 3D model을 X-ray 촬영 결과인 2D image에 정렬시키는 방법을 생각할 수 있다.
수술 계획과정에서 X-ray를 여러 방향에서 촬영하는 것은 자연스러운 준비 과정이며 수술 계획의 정확도도 높아진다. 따라서 본 연구에서는 동일한 피실험자에 대하여 두 방향에서 X-ray 촬영을 하여 두 장의 2D image에 맞도록 3D model을 정렬시키도록 한다. 두 장의 2D image를 준비함으로써 algorithm을 단순화 시킬 수 있고 정확도를 높일 수 있다.
또한 보조지표로 사용되는 면적도 pixel을 사용하여 비교한다. 그림 파일을 확대해 보면 앞에서도 확인했듯이 작은 사각형들의 모임으로 이루어져 있다.
수순은 다음과 같다. 먼저 X-ray를 정면과 측면에서 촬영하여 서 있는 상태의 하지 배열에 관한 데이터를 확보한다. 다음으로 CT 촬영을 하여 누운 상태의 하지 3D model을 획득한다.
Matlab에서 stl 파일을 불러들이면 해당 파일의 모든 vertex의 좌표들과 그 좌표들로 삼각형의 polygon을 이루는 데에 필요한 순서쌍 정보를 돌려준다. 본 논문에서는 stl 파일을 구성하는 모든 좌표 값에 대하여 transform matrix를 곱함으로써 이동 및 회전을 시켰으며 변환 후에도 3D model의 외관은 변하지 않기 때문에 면을 이루는 꼭지점의 개수나 순서에는 변함이 없으므로 좌표 값의 순서쌍 정보는 초기값을 그대로 사용하였다. 이렇게 stl 파일을 이동, 회전 시키게 되면 DRR이 다르게 나타나며 stl 파일을 적절히 이동, 회전시켜 DRR과 X-ray의 모습이 같아지는 transform matrix를 찾아야 한다.
eigenvalue의 작은 값을 택하여 같은 계산을 하면 단축의 기울기를 구할 수 있다. 본 논문에서는 장축의 각도를 사용하였다.

대상 데이터

X-ray 장비의 특성상 한 번에 하지 전체를 촬영하기가 어렵기 때문에 X-ray 장비의 높이조절을 통해 각 방향당 5회씩 총 10장의 분할 데이터를 얻는다. 뼈의 두께를 참조하여 각 방향 별로 X-ray 데이터를 통합해 두 장의 통합 X-ray image를 얻는다.
흑백으로 이루어진 데이터를 획득하는 것이 목적이므로 변환된 matrix는 처음 이미지파일과는 다르게 M×N×1으로 구성한다. 마지막으로 테두리 내부를 검정으로 채우면 내부가 채워진 Femur 데이터를 획득할 수 있다.
y, z축에 대해서도 ±A를 하고 나머지 회전 값은 그대로 놔두어 총 6개의 개체를 저장하고 다음 세대로 넘긴다. 지금까지 총 96개의 개체를 다음 세대로 넘겼으며 104개의 완전한 random 객체를 생성하여 다음 세대로 넘겨 총 200개의 개체를 준비한다. 2세대의 200개 객체에 대하여 DRR을 생성하고 오차를 계산하는 과정부터 반복한다.

성능/효과

본 논문에서는 CT 촬영 결과를 X-ray 촬영 결과에 맞도록 정렬시키는 프로그램을 개발하였다. 2D 데이터밖에 획득할 수 없는 X-ray의 단점과 누워서 촬영해야 하는 CT의 단점을 보완하는 방법, 또는 서서 촬영할 수 있는 X-ray의 장점, 3D 데이터를 획득할 수 있는 CT의 장점을 갖춘 직립 상태의 3D 데이터 획득과정을 보여주었다.
5.1장을 통해 X-ray 데이터를 정확히 분석할 수 있다면 CT 데이터를 X-ray 데이터에 정확히 정렬시킬 수 있다는 점을 확인하였다. 5.
3과 같이 일부분을 잘라내어 Matlab에서 해당 파일을 불러들이고 RGB 값을 확인한 후에 빨간색에 해당하는 threshold값을 설정할 수 있다. 본 논문에서는 빨간색 선의 경우 RGB color의 Red는 110~175, Green과 Blue는 55~90사이의 값을 택하였다. 해당 범위 내의 숫자를 0으로, 범위 밖의 숫자를 255로 치환하면 빨간색 선은 검정색으로, 그 밖의 부분은 흰색으로 바뀌어 Femur의 테두리만을 얻을 수 있다.
프로그램을 통해 DRR target의 지표와 완벽히 일치하는 지점을 찾을 수 있었고 오차가 0이었기 때문에 두 Femur가 정확히 포개졌다. 임의의 이동, 회전 값을 바꾸어 추가로 4회 같은 실험을 반복해 총 5회 모두 완벽히 목표 값과 일치하였다.
파란색 Femur를 회전, 이동 시킨 후에 빨간색 Femur와 완전히 겹쳐진 모습을 확인할 수 있었다. 프로그램을 통해 DRR target의 지표와 완벽히 일치하는 지점을 찾을 수 있었고 오차가 0이었기 때문에 두 Femur가 정확히 포개졌다. 임의의 이동, 회전 값을 바꾸어 추가로 4회 같은 실험을 반복해 총 5회 모두 완벽히 목표 값과 일치하였다.

후속연구

의사라면 X-ray 사진을 보고 뼈의 테두리를 비슷하게 판단하겠지만 모든 의사가 똑같은 결론을 내지는 않을 것이며 같은 경계를 테두리로 파악한다 치더라도 선을 그을 때에 사람마다 다른 결과를 얻을 것이다. 따라서 X-ray의 음영에 따른 threshold값 조절로 자동화하여 누구나 같은 결과를 얻을 수 있도록 추가적인 연구가 필요하다. 현재 추가적인 연구를 진행하고 있으나 뼈가 겹치는 부분이나 골밀도 등에 의해 음영이 정확하지 않은 부분에 대한 연구가 더욱 진행되어야 한다.
2장에서는 비록 하지 기형환자가 아닌 일반인의 데이터를 사용하였기에 예상보다 큰 각도 차이는 없었지만 정렬을 시킬 수 있다는 것을 보였다. 하지 기형환자의 경우 누워있는 상태와 서 있는 상태의 하지 배열에 명확한 차이가 있기 때문에 본 연구를 적용한다면 더욱 가시적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상한다.
따라서 X-ray의 음영에 따른 threshold값 조절로 자동화하여 누구나 같은 결과를 얻을 수 있도록 추가적인 연구가 필요하다. 현재 추가적인 연구를 진행하고 있으나 뼈가 겹치는 부분이나 골밀도 등에 의해 음영이 정확하지 않은 부분에 대한 연구가 더욱 진행되어야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	내반슬이란 무엇인가?	하지 기형은 내반슬, 외반슬이라고 하며 내반슬은 Femur(넙다리뼈)와 Tibia(정강이뼈)가 바깥 쪽으로 구부러져 O 자형으로 휜 형태, 외반슬은 반대로 안쪽으로 구부러져 X 자형으로 휜 형태를 말한다.
	하지 기형을 교정하는 방법에는 무엇이 있는가?	하지 기형을 교정하는 방법으로는 크게 반성장판 스테이플(Hemiepiphyseal stapling), 반성장판 유합술(Hemiepiphyseodesis), 절골술(Osteotomy) 등이 있다.4 가벼운 증상의 경우 교정으로 치료할 수 있지만 심한 경우 직접 뼈를 자르는 절골술이 필요하다.
	하지 기형의 발생요인은 무엇인가?	발생요인은 선천적일 수 있으며 후천적인 구루병, Blount병, 외상 및 성장판의 감염등으로 인한 변형상태일 수도 있다.1 이러한 하지 기형을 그대로 방치한다면 슬관절의 내측 구획으로 하중이 집중돼 관절 연골의 파괴가 일어나고 이러한 퇴행성 변화는 내반 변형을 더 악화시키는 악순환이 일어나기 때문에 빠른 치료가 필요하다.

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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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