KR101179081B1 - 골밀도 측정을 이용한 환자 맞춤형 인공삽입물 설계 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 맞춤형 인공삽입물 설계 방법은 2D로 촬영된 뼈 이미지를 이용하여 3D(Three Dimensions) 영상을 생성하는 단계와; 상기 2D 뼈 이미지를 이용하여 골밀도 정보를 측정하는 단계와; 상기 골밀도 정보를 상기 3D 영상에 색채화하는 단계와; 상기 색채화된 3D 영상을 이용하여, 인공 삽입물을 설계하기 위한 인공삽입물의 크기, 위치, 골고정 나사 구멍의 위치 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

골밀도 측정을 이용한 환자 맞춤형 인공삽입물 설계 장치{Apparatus for designing custom-made prosthesis based on bone density measurement}

본 발명은 인공삽입물의 설계에 관한 것이다.

CT(Computed Tomography) 이미지는 x-ray를 여러 각도에서 인체에 투영하여 촬영하고 이를 컴퓨터로 재구성하여 인체 내부 단면의 이미지를 얻어내는 방법을 말한다.

일반적으로 임상에서 진단용으로 사용되는 CT 이미지는 2~5㎜ 간격으로 촬영되며 연구 목적인 경우 1㎜ 이하의 간격으로 촬영되기도 한다.

인공삽입물의 형상정보를 얻기 위해서 필요한 뼈의 형태는 부위마다 다르지만(골반의 경우 약 20㎝ 정도), 3차원으로 모델링 하기 위해서는 일반적으로 대략 100장 이상의 이미지를 얻게 된다. 골형상은 복잡한 3차원적인 형상이기 때문에 척추에 수직적인 단면만을 제공하는 2차원 CT 이미지만으로는 환자의 골형상에 적합한 인공삽입물의 형상 설계 변수를 측정하기 어렵다.

이 때문에 2차원 CT 이미지를 이용하여 3차원으로 재구성하는 영상처리 기술이 활발히 연구되고 있다.

그러나 기존의 연구들은 CT 이미지에서 뼈의 윤곽선을 측정하고 이를 이용하여 3차원 재구성하는 방식이다. 이러한 방식은 골형상의 형태학적 정보만을 담고 있어 인공삽입물의 시술시 인공삽입물과 뼈와의 정합도는 높여줄 수 있지만 골밀도와 같은 생물학적인 정보를 표현해 주지 못하여 골고정 나사가 필요한 경우 충분한 고정력을 줄 수 없게 되어 재차 수술을 필요로 할 수도 있는 문제점이 있었다.

또한, 고령의 환자나 골감소증, 골다공증 질환을 가지고 있는 환자의 경우 골밀도의 감소에 따라 뼈의 강도가 약해져서 인공삽입물의 고정력 확보에 어려움이 있다. 특히, 인공 고관절 재치환술의 경우 기존의 골반에 결합되어 있는 비구컵을 제거하고 새로운 비구컵으로 교체하게 되는데, 이때 비구컵과 골반 사이의 골 성장으로 붙어있던 골 조직이 비구컵의 교체와 함께 유실된다. 이로 인하여 골 고정부위의 제한과 약해진 뼈의 강도에 의해 고정력을 확보하기 힘들다. 따라서, 비구컵의 고정력을 높이기 위하여 골고정 나사를 이용하여 고정하게 되는데, 골고정 나사는 골반에 골밀도가 높은 부위에 고정되어야 한다. 하지만 환자마다 골밀도 정도가 다르므로, 맞춤형 비구컵 설계 시 고정 나사의 위치는 골밀도를 고려하여 설계되어야 하지만, 종래에는 어려움이 있었다.

따라서 본 발명의 목적은 전술한 문제점을 해결하는 것을 목적으로 한다.

구체적으로, 본 발명은 골고정 나사에 충분한 고정력을 제공할 수 있도록 골밀도와 같은 생물학적인 정보를 이용하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 환자마다 다른 뼈 형상뿐만 아니라 골밀도 정도를 고려한 맞춤형 인공삽입물의 설계 변수 결정 및 골고정 나사의 위치 설정을 할 수 있도록 함에 있다.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 CT 이미지에서 측정할 수 있는 뼈의 윤곽선 정보를 이용하여, 3차원 영상을 재구성하고 골밀도 정보를 재구성한 영상의 색채화를 통하여, 맞춤형 인공삽입물의 설계 변수 및 골고정 나사의 위치를 결정한다. 다시 말해서, 본 발명은 CT 이미지를 이용하여 환자의 골형상 및 골밀도에 대한 3차원 영상을 구축하고, 환자의 3차원 골형상 및 골밀도 영상으로부터 인공삽입물의 설계 변수 및 골고정 나사 위치 정보를 결정한다.

본 발명은 맞춤형 인공삽입물(Prosthesis)을 설계하는데 있어서 CT(Computed Tomography)로부터 획득한 뼈의 윤곽선 정보와 골밀도에 관한 정보를 이용하여 3차원 영상을 재구성(Reconstruction)하고, 구성된 영상에 골밀도를 입체적으로 가시화하여 시뮬레이션한다.

또한, 본 발명에서는 맞춤형 인공삽입물의 설계 시, 뼈의 형태학적 정보뿐만 아니라 인공삽입물이 삽입될 위치의 골밀도 분포에 관한 정보를 포함하는 3차원 영상을 형성하여 인공삽입물의 위치, 크기 정보와 인공삽입물의 고정력을 높이기 위한 골 고정 나사의 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에서는 윤곽선 추출 알고리즘을 이용하여 CT 이미지에서 뼈의 윤곽선 정보를 추출하고, 이에 대하여 3차원 보간을 통하여 3차원 영상을 형성하고, 다음으로 상기 3차원 영상에 골밀도 분포에 따른 색채맵을 설정한 후, 마지막으로 상기 영상에 골밀도 정보를 가시화시켜 인공 삽입물의 기본 설계변수 및 골밀도를 고려한 골 고정나사의 위치를 결정할 수 있도록 한다.

상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 맞춤형 인공삽입물 설계 방법은 2D로 촬영된 뼈 이미지를 이용하여 3D(Three Dimensions) 영상을 생성하는 단계와; 상기 2D 뼈 이미지를 이용하여 골밀도 정보를 측정하는 단계와; 상기 골밀도 정보를 상기 3D 영상에 색채화하는 단계와; 상기 색채화된 3D 영상을 이용하여, 인공 삽입물을 설계하기 위한 인공삽입물의 크기, 위치, 골고정 나사 구멍의 위치 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 2D 뼈 이미지에서 골밀도를 측정하는 단계는 명암 차이로 표현되는 2D 영상의 명암값을 미리 설정된 경계값에 따라 측정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 설계 방법은 상기 산출된 인공삽입물의 크기, 위치, 골고정 나사 위치 값을 이용하여 인공삽입물을 설계하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 색채화하는 단계는 골밀도 값에 따라 색채맵을 설정하는 단계와; 상기 설정된 색채맵 정보와, 포인트 좌표로 계산된 윤곽선 정보를 정합하는 단계와; 상기 생성된 3D 영상에 골밀도 색채맵을 색채화하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 인공삽입물의 설계변수를 결정하는 단계는: 상기 색채화된 3D 영상에서, 인공삽입물 시술 부위의 중심, 크기, 위치 중 하나 이상을 추출할 수 있다.

상기 인공삽입물의 골고정 나사구멍의 위치 값을 산출하는 단계는: 상기 색채화된 3D 영상에서, 골밀도에 따라 정합된 색채맵을 이용하여, 골고정 나사구멍의 위치, 개수 중 적어도 하나 이상을 추출할 수 있다.

본 발명에 따르면, CT 이미지에서 획득한 뼈의 윤곽선과 골밀도 정보를 이용하여 시각화된 골밀도 정보가 포함된 3차원 영상을 재구성하고 이를 이용하여 인공삽입물의 설계변수 및 골 고정나사의 위치정보를 제공함으로써, 환자의 골형상과 일치하는 인공삽입물의 설계가 가능하다. 이를 통하여 정합성을 높일 수 있고 골밀도가 높은 부위에 골 고정나사를 통한 고정이 이루어져 높은 고정력과 안정성을 통한 인공삽입물의 수명을 연장할 수 있으며, 시술의 성공률을 높일 수 있다.

특히 인공고관절 전치환술(Total hip replacement) 및 재치환술(Revision total hip replacement), 척추유합술(Spinal fusion), 본플레이트(Bone plate) 등의 시술시, 시술하고자 하는 위치에 대한 뼈의 형태학적 정보와 골밀도에 대한 생물학적 정보를 동시에 파악할 수 있음으로 인공삽입물의 정합성과 고정력을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명에서 제시하는 CT 이미지의 3차원 재구성을 통한 영상화와 골밀도의 시각화는 인공삽입물의 시술에 있어서 기존의 규격화된 인공삽입물의 사용으로 인하여 발생되는 골용해, 해리, 부정합 등의 문제점을 감소시킬 수 있다. 또한 골밀도를 고려한 골고정 나사의 설계가 가능하여 골지지대 부족, 고정부위의 제한으로 인공삽입물의 고정력 확보에 제한이 따르는 고령의 환자, 골감소증, 골다공증 환자의 경우에도 골밀도가 높은 부위를 찾아 골고정 나사로 고정할 수 있어서 인공삽입물의 고정력을 높여줄 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 인공삽입물의 설계 및 시뮬레이션 시스템의 전체 구성도를 나타낸 것이다.
도 2는 도 1에 도시된 영상 처리 장치 및 설계 장치를 구체적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 뼈 윤곽선이 추출된 이미지와 골밀도가 시각화된 이미지를 나타낸다.
도 4는 3차원 영상으로 재구성되는 것을 예시적으로 나타낸다.
도 5는 3차원으로 재구성된 영상에 골밀도 정보를 시각화하는 것을 나타낸다.
도 6은 인공 삽입물의 시술될 부위의 위치와 크기, 그리고 골고정 나사의 위치와 개수를 결정하는 것을 예시적으로 나타낸다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.

이하, 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 인공삽입물의 설계 및 시뮬레이션 시스템의 전체 구성도를 나타낸 것이다.

도 1을 참조하여 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템은 CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging: 자기공명영상)와 같은 측정 장치(100)와, 3차원 영상 처리 장치(200)와, 설계 장치(300)를 포함한다.

상기 CT, MRI와 같은 측정 장치(100)는 환자의 뼈를 단층 촬영하고, 촬영된 단층 이미지를 상기 3차원 영상 처리 장치(200)로 전달한다. 여기서 CT, MRI 영상은 뼈의 폭과 길이 형태를 정확히 보여주고 주변의 신경관이나 해부학적 구조의 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다.

상기 3차원 영상 처리 장치(200)는 상기 단층 촬영 이미지를 기본으로 하여 각 섹션 별 골형상 단면의 윤곽선을 추출하고 이를 기반으로 3차원 이미지를 생성한다. 골형상은 기하학적으로 복잡하고 굴곡이 심하며, 개인적 편차가 존재하기 때문에 형상의 단순화에 따른 오차가 크게 발생한다. 따라서 2차원 CT영상을 기본으로 하여 각 섹션 별 골형상 단면의 윤곽선을 추출하고 이를 이용하여 3차원 보간을 통해 3차원 이미지를 생성한다.

또한, 상기 3차원 영상 처리 장치(200)는 CT 이미지에서 골밀도를 측정해 시각화한다.

한편, 설계 장치(300)는 상기 완성된 3차원 뼈 영상에서 뼈의 형태학적 정보와 골밀도의 생물학적 정보를 이용하여 인공삽입물이 시술될 부위의 위치와 크기, 그리고 골고정 나사의 위치와 개수를 결정한다.

이하에서는, 도 2 내지 도 6을 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

도 2는 도 1에 도시된 영상 처리 장치 및 설계 장치를 구체적으로 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하여 알 수 있는 바와 같이, 상기 영상 처리 장치(200)는 CT 이미지 입력 단계(S210), 문턱값에 따른 윤곽선 검출 단계(S220), 골밀도 측정 및 상기 영상에 골밀도 분포에 따른 색채맵을 설정하는 단계(S230), 3차원 골 형상 재구성 단계(S240), 3차원 골 형상에 골밀도 시각화 단계(250)를 수행한다.

의료영상 정보는 DICOM format으로 표준화되어 그 정보를 기록하고 있다. CT 이미지 입력 단계(S210)는 DICOM reader를 이용하여 표준화된 DICOM 파일을 특별한 변환없이 불러올 수 있게 한다.

상기 윤곽선 검출 단계(S220)에 대해서 설명하면, 2차원 CT 영상은 256 단계의 그레이 스케일로 구성된 이미지이며, 윤곽선과 같은 의미 있는 데이터를 얻기 위해서는 영상처리 과정이 필요하다. 윤곽선을 추출하는 이미지 처리 과정은 512 x 512 픽셀의 2차원 CT 이미지에 행렬로 구성된 2차원 필터를 컨볼루션(Convolution) 시키고 기준값 이상의 출력값만을 윤곽선으로 추출하게 된다. 윤곽선을 검출하기 위해서는 함수의 변화분을 취할 수 있는 미분의 개념이 이용되며 Robert, Prewitt, Sobel 등의 알고리즘이 존재한다. 이러한 알고리즘들은 2차원 행렬로 구현되며 원 영상과 컨볼루션 시켜 필터의 특성에 따라 원하는 정보를 추출할 수 있다. 일반적으로 명도의 차이가 클수록 출력값은 커지게 되고, 반대로 명도의 차이가 두드러지지 않을수록 출력값은 작아짐으로 기준값 이상의 필터 출력값만을 골 윤곽선으로 검출할 수 있게 된다.

다음으로, 골밀도 측정 및 상기 영상에 골밀도 분포에 따른 색채맵을 설정하는 단계(S230)에 대해서 설명하면 다음과 같다.

골밀도의 정량적 측정을 위해 사용되는 방법은 방사선 흡수법, 이중에너지 방사선 측정법, 정량적 전산화 단층활영, 정량적 초음파와 정량적 자기공명영상 등이 있다. 이중 정량적 전산화 단층촬영 방법은 CT 촬영과 동일한 요건으로 피검자를 골밀도 측정용 플랫폼(예컨대 Phantom) 위에 누이고 촬영한 것으로 골밀도에 따라 영상에 명암 차이가 생기게 된다. 한편, 골밀도 측정을 위해 CT 이미지를 활용하는 방안에 대해 설명하면, 물체의 밀도차에 따라 조사된 x-ray가 투과된 정도가 달라져 밝고 어두운 부위로 나뉘어지며 이에 따라 골밀도가 높은 부위는 밝게 표시되고 골밀도가 낮은 부위는 어둡게 표시되므로, CT 영상으로부터 골밀도 분포에 관한 정보를 정량화하고 시각화할 수 있다.

따라서, 본 발명에서 CT 이미지를 이용하는 골밀도를 측정 방법을 이용한다. 그리고, 골밀도의 분포를 색채로 표시함에 있어서, 최대 뼈 밀도 값부터 최소 뼈 밀도 값까지의 구간 별 색상을 지정한다. 여기서 골밀도가 높을수록 255에 가까우며 골밀도가 낮을수록 0에 가깝게 나타나게 되며, 0~255 사이의 명암 값의 일정한 경계치 값을 정하고 경계 값 마다 색을 정하여 2차원 윤곽선 검출된 영상에 색채화할 수 있다. 그러나, 골밀도가 매우 떨어지는 노인이나 골다공증 환자에 대해 선형적인 색채맵을 적용하면 낮은 골밀도의 색채로 표시되는 구간이 많아지게 되어 전체적으로 구분이 쉽지 않을 수 있는 단점이 있으므로, 각 환자의 골밀도 범위와 그 범위에서의 색상을 선택할 수 있도록 하는 것이 바림직하며, 이는 선형 보간되어 색상표로 나타내어질 수 있다.

이와 같이 함으로써 3차원 골형상을 재구성하고(S240), 상기 구성된 영상에 골밀도 정보를 시각화한다(S250). 구체적으로, 상기 추출된 윤곽선 정보와 골밀도 정보는 3차원 모델링 가능한 포인트 좌표로 변환되고, 각 포인트 좌표들은 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)방법을 이용하여 라인으로 보간되며 각 섹션 별 내/외곽 윤곽선으로 표현된다. 다음으로 각 섹션 별 윤곽선은 멀티 섹션 스윕(Multi section sweep) 방법으로 3차원 영상으로 재구성된다.

한편, 상기 설계 장치(300)는 상기 재구성된 3차원 골 이미지를 통해 인공 삽입물의 크기와 삽입 위치를 결정하고(S310), 상기 시각화된 골밀도 이미지를 통해 골고정 나사 위치, 크기 개수를 결정할 수 있도록 한다(S320).

그리고, 상기 설계 장치(300)는 상기 결정된 정보들을 바탕으로 환자의 골형상에 가장 정확하게 맞는 인공삽입물을 설계한다(S330).

도 3은 뼈 윤곽선이 추출된 이미지와 골밀도가 시각화된 이미지를 나타낸다.

도 3을 참조하여 알 수 있는 바와 같이, 256단계의 그레이스케일(Gray scale)로 구성된 CT 이미지에 일정한 경계치를 정하여 경계값 안에 들어오는 값들과 지정한 색을 매칭(Macthing)시켜 추출된 윤곽선 정보에 색채화를 통하여 나타내었다.

도 4는 3차원 영상으로 재구성되는 것을 예시적으로 나타낸다.

도 4를 참조하여 알 수 있는 바와 같이, 상기 추출된 윤곽선 정보는 멀티 섹션 스윕(Multi section sweep) 방법으로 3차원 영상으로 재구성한다.

도 5는 3차원으로 재구성된 영상에 골밀도 정보를 시각화하는 것을 나타낸다.

도 5를 참조하여 알 수 있는 바와 같이, 최종적으로 경계치의 명암값의 범위를 정하고, 3차원으로 재구성된 영상에 색채화를 통하여 골밀도 정보를 시각화한다.

도 6은 인공 삽입물의 시술될 부위의 위치와 크기, 그리고 골고정 나사의 위치와 개수를 결정하는 것을 예시적으로 나타낸다.

인공삽입물에 사용되는 골고정 나사는 개수가 많을수록 높은 고정력을 얻게 되며 골밀도가 높은 부위에 위치하여야 한다. 이를 위하여 완성된 환자의 3차원 뼈 영상에서 뼈의 형태학적 정보와 골밀도의 생물학적 정보를 이용하여 인공삽입물이 시술될 부위의 위치와 크기, 그리고 골고정 나사의 위치와 개수를 결정한다. 결정된 인공삽입물의 설계 변수는 3차원 CAD 프로그램에서 불러들 수 있도록 변화되며, 이를 이용하여 골밀도를 고려한 맞춤형 인공삽입물을 설계한다.

여기까지 설명된 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 방법은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 상기 시뮬레이션 장치(200)의 저장 매체에 저장될 수 있고, 상기 시뮬레이션 장치(200)의 프로세서에 의해서 실행될 수 있다.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시예에만 한정되는 것은 아니므로, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있다.

100: 측정 장치
200: 3차원 영상 처리 장치
300: 설계 장치

Claims (6)

1. 2D로 촬영된 뼈 이미지를 이용하여 3D(Three Dimensions) 영상을 생성하는 단계와;
   상기 2D 뼈 이미지를 이용하여 골밀도 정보를 측정하는 단계와;
   상기 골밀도 정보를 상기 3D 영상에 색채화하는 단계와;
   상기 색채화된 3D 영상을 이용하여, 인공 삽입물을 설계하기 위한 인공삽입물의 크기, 위치, 골고정 나사 구멍의 위치 값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 인공삽입물 설계 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 2D 뼈 이미지에서 골밀도를 측정하는 단계는
   명암 차이로 표현되는 2D 영상의 명암값을 미리 설정된 경계값에 따라 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공삽입물 설계 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 산출된 인공삽입물의 크기, 위치, 골고정 나사 위치 값을 이용하여 인공삽입물을 설계하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공삽입물 설계 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 색채화하는 단계는
   골밀도 값에 따라 색채맵을 설정하는 단계와;
   상기 설정된 색채맵 정보와, 포인트 좌표로 계산된 윤곽선 정보를 정합하는 단계와;
   상기 생성된 3D 영상에 골밀도 색채맵을 색채화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공삽입물 설계 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 인공 삽입물을 설계하기 위한 인공삽입물의 크기, 위치 값을 산출하는 단계는
   상기 색채화된 3D 영상에서, 인공삽입물 시술 부위의 중심, 크기, 위치 중 하나 이상을 추출하는 것을 특징으로 하는 인공삽입물 설계 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 인공삽입물의 골고정 나사구멍의 위치 값을 산출하는 단계는
   상기 색채화된 3D 영상에서, 골밀도에 따라 정합된 색채맵을 이용하여, 골고정 나사구멍의 위치, 개수 중 적어도 하나 이상을 추출하는 것을 특징으로 하는 인공삽입물의 설계 방법.

Images