TKR 수술에서의 영역 기반 3차원 영상정합 기술에 관한 연구

Abstract

[한글]2차원 의료 영상을 바탕으로 3차원 영상을 재구성하는 기술은 의사에게 수술시 필요한 다양한 정보를 제공하는 것을 가능하게 하고 있다. 과거의 의료 영상은 x-ray를 통해 획득된 2차원 영상이었기 때문에, 3차원의 공간적 특성을 인식하는데 많은 제한 사항이 있었다. 하지만 현재 개발되어 있는 CT, MRI, PET, Ultrasonic 등의 영상 장비는 의사에게 3차원 영상 정보의 제공을 가능하게 하고 있다. 그러나 이러한 3차원 영상 장비의 개발에도 불구하고, 이들 장비들은 수술 전과 후의 영상을 제공하기 때문에 수술 중에 필요한 환자의 수술 진행사항에 대한 정보를 제공하는 것에는 제한 점을 가지고 있었다.따라서 최근 개발되고 있는 의학 영상장비들은 Image Guided Surgery (IGS) 시스템의 개념이 다양하게 시도되고 있다. IGS는 지금까지 의사가 수술을 진행하는데 있어서 의사 개인의 수술 경험을 바탕으로 이루어진 수술 방식이 아닌 의학 영상의 안내를 통해 보다 정확하고 객관적인 수술을 가능하도록 하는 시스템을 개발하려는 시도라고 할 수 있다. 3차원 영상을 제공하는 영상 장비와 수술 중의 환부의 상태를 비교하기 위해서는 필수적으로 영상 정합(image registration) 기술이 요구된다. 지금까지 시도된 대부분의 IGS 시스템은 환자의 환부 주변에 부착된 참조 마커(fiducial marker)의 위치를 인식하여 영상 정합을 시도하는 방법이었다. 하지만 이러한 방식은 수술 전에 환자의 환부에 참조 마커를 고정 시켜야 하는 과정이 필요하고, 수술의 종류에 따라 참조 마커의 크기가 클 경우, 환자에게 침습적(invasive)이었다. 또한 대부분의 참조 마커는 금속 재질이기 때문에 CT와 같은 영상 장비를 통해 영상을 획득할 시, 예상되지 않는 노이즈를 생성 시킬 수 있었다. 그리고 수술 중에 이러한 마커는 환부 외부로 노출되어 있기 때문에 추가적인 상해를 입힐 수 있다는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 참조 마커 기반의 영상 정합 방식의 단점들을 극복할 수 있는 영역 기반의 3차원 영상 정합 방법을 적용하였다. 영역 기반의 3차원 영상 정합 방법은 의료 영상 장비로부터 얻어진 2차원 영상들을 바탕으로 재구성된 3차원 영상 모델의 기하학적 특징과 수술 중 환부로부터 획득된 일부의 샘플 포인트들을 바탕으로 3차원 영상 정합을 하는 방법이다. 본 연구에서는 3차원 정합 지점을 찾기 위한 방법으로 Iterative Closest Points (ICP) 알고리즘을 사용하였다. 또한 여기서 최적 포인트를 찾는 방법에 있어서 고속의 영상정합과 높은 정확도를 획득하기 위하여 쿼터니온(quaternion) 기반의 closed form solution을 사용하였다. 본 논문에서 적용한 ICP 알고리즘은 Total Knee Replacement (TKR) 수술에 적용하기 위하여 최적화 되었다. 따라서 본 논문에서는 TKR 수술에서 사용 가능 할 수 있도록 최소의 샘플 포인트들을 바탕으로 최상의 3차원 영상 정합을 얻기 위한 영역 기반의 3차원 영상 정합 방법을 제시하고 평가하였다.

[영문]Development of 3D image technique from medical 2D images made it possible that a doctor could be offered various information for surgical operation. It was difficult that the 3D spatial analysis of disease when medical 2D images were acquired from X-ray.Recent invention of image modalities such as CT, MRI, PET, and Ultrasound enables image modalities to offer a doctor information of 3D image. However, these image modalities can not provide a surgeon with the information of surgical process for intra-operation.Therefore, Image Guided Surgery (IGS) system have variously tried in medical fields. IGS system is able to give a surgeon objective information of operation process like decision making and surgical planning. This information is displayed through 3D images which are acquired from image modalities like CT and MRI for pre-operation.The technique of image registration is necessary to construct IGS system. Image registration means that 3D model reconstructed from 2D slice images of patient and the object operated by a surgeon are matched on the common frame.Major techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. Techniques of image registration using fiducial markers are easy to make a system because this algorithm matches the position of fiducial marker on the object and the corresponding marker's position on 3D model.However, this method has been criticized due to its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone. In addition, marker can generate noise data when 2D slice images are acquired by image modality because many markers are made of metal. Besides, additional trauma can happen due to projected markers on the object.Therefore, shape-based registration technique using geometric characteristics of the object has been invested to improve the limitation of fiducial marker based IGS system. However, shape-based registration technique needs more complex algorithm because sample data acquired from the object must be found the corresponding position on the 3D model by algorithm.Generally, Iterative Closest Points (ICP) algorithm has been used to match two objects. The ICP algorithm can make accurate matching when corresponding points are exact. In this study, we made the region-based 3D image registration algorithm to find exact corresponding point on the 3D image model. In addition, quaternion based rotation and translation transformation using closed form solution are applied to find the optimized cost function of transformation.We assumed that this algorithm were used in Total Knee Replacement (TKR) operation. Accordingly, we have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks on the object and this registration algorithm was evaluated in a femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration. We expect that this technique can efficiently improve the IGS system in the TKR operation.