Fig. 55. The surface model of cerebellum, which is opaque with triangular surfaces (left), opaque without triangular surfaces (center), and semi-transparent without triangular surfaces (right).
Fig. 56. Combined surface models of the head structures, which are differently selected to display.
Fig. 57. Combined surface models (semitransparently colored) of the head structures, which are rotated.
표면 3 차원영상은 해부학 지식에 들어맞았다. 의학전문가가 구조물의 테두리를 그리고 다듬었기 때문에 표면 3 차원영상들은 구조물의 원래의 모양을 간직하였다.
객관적인 방법을 써서 구조물의 테두리를 쌓고 표면재구성했기 때문에
표면 3 차원영상은 각 구조물의 원래의 위치와 위아래 비율을 간직하였다(Park 등, 2007).
틀린 표면 3 차원영상에서 쉽게 찾아서 고칠 수 있었다. 3 차원영상을 골라서 보고 돌려서 볼 수 있기 때문에 매끈하지 않거나 해부학 지식에 어긋나는 부위를 쉽게 찾을 수 있었다. 또 등고선영상과 겹쳐서 볼 수 있었기 때문에 틀린 표면 3 차원영상을 쉽게 찾을 수 있었다(Fig. 47).
IV. 고 찰
절단간격이 남성 시신의 경우 1 mm, 여성 시신의 경우 0.33 mm 였다(Fig. 1)(Spitzer 등,
동시에 보이는 수평 방향을 찾았고 이 방향에 맞춰서 수평선을 피부에 그렸다(Fig. 6).
것이다. 다섯째 문제로, 온몸의 연속절단면영상을 구역화하는 데 시간이 매우 오래
구역화할 수 있는 것이지, 쉽게 구역화할 수 있는 것이 아니다. 결국 해부학을 아는
보간 소프트웨어를 컴퓨터 언어로 짤 수도 있으나, 이렇게 하려면 컴퓨터 전문가의
된 임시구역화영상으로 쉽게 바꿀 수 있다는 것이다. 구역화영상을 고치기 위해서는
걸린다는 문제가 있다. 이 연구에서 개발한 방법을 써서 표면재구성하면
가지의 등고선 사이에 자동으로 면을 채워서 각 가지의 표면 3 차원영상을 만든
있기 때문에 다른 소프트웨어서 쉽게 열 수 있다. 따라서 많은 연구자가
Fig. 58. Browsing software of Visible Korean Human, in which segmented structures' names are displayed.
합친 구역화영상으로 만든 이마영상, 마루영상을 살펴서 틀린 구역화영상을 쉽게 찾아서 고칠 수 있다. 수평 방향으로 된 구역화영상만 있으면 틀린 구역화영상을 찾기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구역화영상을 쌓아서 이마, 마루영상을 만들고 살펴서 구조물의 테두리가 매끄러운지 확인할 수 있고, 연속절단면영상에 들어맞는지 확인할 수 있다(Fig. 37). 이마, 마루영상에서 구조물의 테두리가 매끄럽지 않거나, 연속절단면영상에 들어맞지 않는 구역화영상이 있으면 구역화영상을 임시구역화영상으로 바꾸어서 고친 다음에 이마, 마루영상을 새로 만들 수 있다.
연속절단면영상과 합친 구역화영상을 환자의 자기공명영상에 정합해서 환자의 연속절단면영상을 만들 수 있다. 이렇게 만든 환자의 연속절단면영상으로 3 차원영상을 재구성하면 높은 해상도와 생체의 빛깔을 가진 환자의 3 차원영상을 만들 수 있다(Li 등, 2006). 이전 연구에서 시신의 연속절단면영상을 환자의 자기공명영상에 정합한 경험이 있다.
V. 결 론
이 연구에서 만든 시신 머리의 연속절단면영상과 이름 붙인 수평, 이마, 마루영상을 퍼뜨리면 뇌의 자기공명영상을 판독하는 데 도움 될 것이다. 또한 머리 구조물의 구역화영상, 부피 3 차원영상, 표면 3 차원영상을 퍼뜨리면 머리의 해부학을 익히는 데 도움 될 것이다. 즉 다른 연구자는 이 영상으로 머리의 3 차원영상, 가상해부 소프트웨어, 가상수술 소프트웨어 등을 만듦으로써 의학 교육에 이바지할 것으로 기대된다. 머리의 연속절단면영상과 합친 구역화영상을 둘러보는 소프트웨어를 퍼뜨리면 머리의 절단해부학을 익히는 데 도움 될 것이다. 이 연구에서는 수직영상의 수평줄을 지우는 방법, 자동화 정도가 높은 기술로 구역화영상과 표면 3 차원영상을 만드는 방법을 개발하였는데, 이 방법을 알리면 다른 연구자가 의료영상을 마련하는 데 도움 될 것이다.
참고문헌
1. 대한해부학회: 해부학용어. 다섯째 판. 도서출판아카데미아, 2005
2. 박진서, 정민석, 최승훈, 변호영, 황재연, 신병석, 박형선: 온몸의 연속절단면영상 (여섯째 보고: 절단해부학을 익히기 위해 연속절단면영상을 둘러보는 소프트웨어).
대한해부학회지 39: 35-45, 2006a
3. 박진서, 황성배, 정민석: 온몸의 연속절단면영상 만들기 (일곱째 보고: 다리의 구조물을 낱낱이 구역화하기). 대한해부학회지 39: 313-322, 2006b
4. 서영환: 컴버스쳔 4.0. Campus, pp.160-164, 2005
5. 이승엽: Modelling for Maya. 가메출판사, pp.16-18, 2006
6. 이진천: AutoCAD2007 그대로 따라하기. 혜지원, pp.554-555, 2007
7. 정성환, 이문호: Visual C++ 디지털영상처리. 홍릉과학출판사, pp.407-412, 2006
8. 정용진, 남상원: Rhinoceros 3D Bible 4.0 for Jewelry Modeling. 태학원, pp.388-389, 2007
9. 조두희, 하동환: 단방향 고주파 성분 제거를 통한 인체 연속 절단면 영상의 개선에
관한 연구. 한국사진학회지 17: 102-110, 2007
10. 황선규: 영상처리 프로그래밍 by Visual C++. 한빛미디어, pp.470-516, 2007
11. 황성배, 정민석, 박진서, 강군용, 박형선: 온몸의 연속절단면영상 만들기 (셋째 보고: 구역화영상, 관상구역화영상, 시상구역화영상을 만드는 방법).
대한해부학회지 36: 141-153, 2003
12. Hoppe H: Progressive meshes. proc. SIGGRAPH ’96, pp.99-108, 1996
13. Jastrow H, Vollrath L: Anatomy online: Presentation of a detailed WWW atlas of human gross anatomy. Reference for medical education. Clin Anat 15: 402-408, 2002
14. Jastrow H, Vollrath L: Teaching and learning gross anatomy by using modern electronic media based on the Visible Human Project. Clin Anat 16: 44-54, 2003
15. Kang HS, Kim BH, Ryu JW, Hong SH, Chung HW, Cho SY, Kim YH, Hwang SI, Jeong DK, Shin YG: The Visible Man. Three-dimensional interactive musculoskeletal anatomic atlas of the lower extremity. Radiographics 20: 279-286, 2000
16. Landes CA, Weichert F, Geis P, Helga F, Wagner M: Evaluation of two 3D virtual computer reconstructions for comparison of cleft lip and palate to normal fetal microanatomy. Anat Rec
17. Lee YS, Chung MS, Park JS, Hwang SB, Cho JH: Three dimensional MRI and software for studying normal structures of entire body. J Korean Soc Magn Reson Med 9: 117-133, 2005
18. Li L, Liu YX, Song ZJ: Three-dimensional reconstruction of registered and fused Chinese Visible Human and patient MRI images. Clin Anat 19: 225-231, 2006
19. Moore KL, Dalley AF: Clinically Oriented Anatomy. 5th ed. Philadelphia, Lippincott Williams & Wilkins, 2006
20. Park JS, Chung MS, Hwang SB, Lee YS, Har DH, Park HS: Visible Korean Human:
Improved serially-sectioned images of the entire body. IEEE Trans Med Imaging 24: 352-360, 2005a
21. Park JS, Chung MS, Hwang SB, Lee YS, Har DH: Technical report on semiautomatic segmentation using the Adobe Photoshop. J Digit Imaging 18: 333-343, 2005b
22. Park JS, Chung MS, Hwang SB, Shin BS, Park HS: Visible Korean Human: Its techniques and applications. Clin Anat 19: 216-224, 2006
23. Park JS, Shin DS, Chung MS, Hwang SB, Chung J. 2007. Technique of semiautomatic
surface reconstruction of the Visible Korean Human data by using commercial software. Clin Anat 20: 871-879
24. Pommert A, Höhne KH, Burmester E, Gehrmann S, Leuwer R, Petersik A, Pflesser B, Tiede U: Computer-based anatomy: A prerequisite for computer-assisted radiology and surgery.
Acad Radiol 13: 104-112, 2006
25. Schiemann T, Freudenberg J, Pflesser B, Pommert A, Priesmeyer K, Riemer M, Schubert R, Tiede U, Höhne KH: Exploring the Visible Human using the VOXEL-MAN framework.
Comput Med Imaging Graph 24: 127-132, 2000
26. Spitzer VM, Ackerman MJ, Scherizinger AL, Whitlock DG: The Visible Human male.
Technical report, J Am Med Inform Assoc 3: 118-130, 1996
27. Spitzer VM, Scherzinger AL: Virtual anatomy: An anatomist's playground. Clin Anat 19:
192-203, 2006
28. Spitzer VM, Whitlock DG: Atlas of the Visible Human Male. Reverse Engineering of the Human Body. Massachusetts, Jones and Bartlett Publishers, 1998
29. Uhl JF, Park JS, Chung MS, Delmas V: Three-dimensional reconstruction of urogenital tract from Visible Korean Human. Anat Rec Part A 288A: 893-899, 2006
30. Vernon T, Peckham D: The benefits of 3D modeling and animation in medical teaching. J
31. Wilkins MR, Kazmier C: MEL Scripting for Maya Animators. 2nd ed. San Francisco, Morgan Kaufmann, pp.140-143, 2005
32. Zhang SX, Heng PA, Liu ZJ: Chinese Visible Human Project. Clin Anat 19: 204-215, 2006
- ABSTRACT -
Segmented images and surface models made of serially-sectioned images of cadaver head
Dong Sun Shin
Department of Medical Sciences The Graduate School, Ajou University
(Supervised by Professor Min Suk Chung)
Purpose: Purpose of this research is to present serially-sectioned images of cadaver head with 0.1 mm intervals and 0.1 mm pixel size, accompanied by coronal and sagittal images, which are helpful in interpreting MRIs. Another purpose is to present segmented images and surface models (three dimensional images) based on the serially-sectioned images, which are helpful in learning head anatomy. The other purpose is to present technique of erasing horizontal lines in coronal and sagittal images, and that of segmentation and surface reconstruction with automation extent incresed, which help other researchers make their own medical images.
Materials & Methods: Horizontal serially-sectioned images (0.1 mm intervals, 0.1 mm pixel size, 48 bit color) of cadaver head were made by serial sectioning cadaver head, into which
stacking the serially-sectioned images, and then horizontal lines in the vertical images were automatically erased. Anatomical structures including detailed brain structures were labeled in serially-sectioned images, coronal images, and sagittal images. 7 Tesla MRIs of a living person were scanned, which were similar with the serially-sectioned images of cadaver head. Anatomical structures were also labeled in horizontal, coronal, and sagittal planes of the MRIs. Segmentation technique, the automation extent of which was increased by quick selection tool and interpolation, was developed. By using the technique, 64 head structures were outlined to make temporary segmented images (PSD file, 1 mm intervals) and segmented images (TIFF file, 1 mm intervals).
Volume models of the segmented structures were created by volume reconstruction on free software. Advanced surface reconstruction technique was developed, the automation extent of which was enhanced via volume reconstruction. By using the technique, surface models of the segmented structures were created. Segmented images, in which outlines of the structures were combined, were made and then included in browsing software of the serially-sectioned images.
Results: A total of 2,343 horizontal serially-sectioned images (0.1 mm intervals, 0.1 mm pixel size, 48 bit color) of the cadaver head were prepared. Coronal and sagittal images without horizontal lines were prepared. 7 Tesla MRIs of living person’s head were prepared, which were similar with the sectioned images. Horizontal, coronal, and sagittal planes of the serially-sectioned images and MRIs with head structures labeled were prepared. 234 couples of temporary segmented images and segmented images (1 mm intervals) of 64 head structures were prepared.
Volume models of the structures were prepared. 64 surface models of the structures were prepared.
Browsing software, which showed serially-sectioned images and corresponding segmented images, were prepared.
Conclusion: The serially-sectioned images of cadaver head as well as the labeled horizontal, coronal, and sagittal images are helpful in interpreting MRIs of brain. The segmented images, volume models, and surface models are helpful in learning head anatomy. The images will encourage other researchers to make various software, such as virtual dissection or virtual operation, which are expected to contribute to medical education. The browsing software are helpful in learning sectional anatomy. Technique of erasing horizontal lines of coronal and sagittal images, and that of enhancing automation of segmentation and surface reconstruction, developed in this research, will help other researchers make their own medical images.
Key words: Serially-sectioned images, Cadaver head, Segmented images, Volume models, Surface models