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의학 석사학위 논문
여성 골반의 절단면영상
아 주 대 학 교 대 학 원
의학과/의학전공
여성 골반의 절단면영상
지도교수 정 민 석
이 논문을 의학 석사학위 논문으로 제출함.
2009 년 8 월
아 주 대 학 교 대 학 원
의학과/의학전공
황 윤 익
- 국문요약 -
여성 골반의 절단면영상
여성 골반의 절단면영상이 있으면 실감나는 3차원영상을 만들어서 해부학 과 산부인과학을 공부하는 데 도움된다. 그러나 이미 만든 미국, 중국, 한국의 절 단면영상에서는 시신의 처리를 잘못해서 시신의 빛깔이 실제와 달랐고, 간격과 화소크기가 커서 여성 골반의 작은 구조물을 보기 어려웠다. 이 연구의 목적은 여성 골반의 절단면영상과 테두리영상을 더 잘 만들어서 여성 골반의 3차원영상, 가상해부, 가상수술 소프트웨어를 만드는 데 도움 주는 것이다. 이러한 소프트웨 어가 있으면 골반 해부학 교육, 영상의학 교육, 산부인과 교육에 도움 될 것이다. 이를 위해서 젊은 여성 시신을 기증 받았고, 시신에 고정액과 색소를 넣지 않았다. 이 시신의 골반을 대상으로 1 mm 간격의 자기공명영상과 컴퓨터단층사 진을 각각 222개 만들었다(화소크기 1 mm, 8 bit gray). 시신의 온몸에서 골반을 잘 라낸 다음에 골반을 포매하고 얼렸다. 포매한 골반을 0.1 mm 간격으로 연속절단 해서 절단면을 만들었고, 절단면을 디지털사진기로 찍어서 절단면영상 2,220개를 만들었다(화소크기 0.1 mm, 빛깔개수 48 bit color). 절단면영상에서 보이는 구조물 171개의 테두리를 그려서 테두리영상 222개를 만들었다(간격 1 mm, 화소크기 0.1 mm, 빛깔개수 24 bit color). 절단면영상과 테두리영상을 쌓고 부피재구성해서 3차 원영상을 만들었다(화적소크기 1 mm, 8 bit gray).차 례
국문요약 ··· ⅰ 차례 ··· ⅱ 그림차례 ··· ⅲ 표차례 ··· ⅶ . Ⅰ 서론 ··· 1 . Ⅱ 재료 및 방법 ··· 3 . Ⅲ 결과 ··· 22 . Ⅳ 고찰 ··· 29 . Ⅴ 결론 ··· 35 참고문헌 ··· 36 ABSTRACT ··· 40그림 차례
Fig. 1. A Korean female cadaver is donated ··· 3
Fig. 2. After MR scanning of pelvis of the cadaver female (left), MRIs are verified on the computer (center). Horizontal and sagittal lines are drawn on the lumbar region along axial and sagittal laser lights (right) ··· 4
Fig. 3. T1 MRIs, T2 MRIs, CTs, sectioned images, and outlined images of female cadaver pelvis (left column to right column) were prepared ··· 5
Fig. 4. After CT scanning of pelvis of the cadaver female (left), CTs are verified on the computer (right) ··· 6
Fig. 5. Freezer (left), embedding box (middle), and cryomacrotome (right) are used which have been made in previous study ··· 7
Fig. 6. Horizontal and sagittal threads are verified using a square (left) and a cross-line drawn on the pelvis correspond to the threads (middle). Embedding agent is poured into the embedding box (left) ··· 8
Fig. 8. Scattered light reflections on a sectioned image (left) are reduced with polarizing filters (right) ··· 10
Fig. 9. Coronal and sagittal images of sectioned images are made in home developed software with graphic user interface (left). It is schematic image that sectioned images are stacked and coronal and sagittal images are made (right) ··· 12
Fig. 10. Horizontal bands in sagittal image caused by mal-brightness of sectioned images (left) are removed by Fourier spectrum and notch filter (right) ··· 14
Fig. 11. Outlines of muscles and bone in the sectioned image are verified before (left) and after (right) filtering the sectioned image by accented edges on Photoshop (right). Outlines of gluteus maximus, gluteus medius, gluteus minimus, iliacus muscle, and ilium in the sectioned images are identified clearly (right) ··· 17
Fig. 12. Outlines of structures in the sectioned image are verified before (left) and after (right) filtering the sectioned image by film grain on Photoshop (right). Outlines of obturator nerve (arrows) which passed through obturator canal are observed clearly (right) ··· 18
Fig. 13. Outline in small area of urinary bladder (left) to be expanded to fit for all area of urinary bladder (right) using mouse drag by quick selection tool on Photoshop ·· 19
Fig. 14. In a sectioned image (left), outside of skin is filled with black color and the images are converted into gray (middle) or whole area except bone are filled with black color and the images are converted into gray (right) ··· 21
Fig. 15. Volume 3D model based on sectioned images is made (left) and the model is sectioned to display the sectional planes (right) ··· 21
Fig. 16. Names of structures are annotated on sectioned images (left) and enlarged sectioned image (right) ··· 23
Fig. 17. Coronal (top) and sagittal sectioned images (bottom) were prepared ··· 24
Fig. 18. Ovarian cyst was observed (arrow) on T1 (left of top) and T2 MRIs (right of top), CT (left of bottom), and sectioned image (right of bottom) ··· 25
Fig. 19. Both iliac crests and both femur heads are passed by horizontal lines (top). Anterior superior iliac spine and pubic symphysis are observed on a coronal plane (bottom) ··· 26
lateral view, coronal line that passes anterior superior iliac spine and pubic symphysis are verified (right) ··· 27
Fig. 21. Volume 3D models of bone and muscles (top) are sectioned to display the sectional planes (middle) and volume 3D models of bone are superimposed on a sectioned image (bottom) ··· 28
Fig. 22. Names of structures are annotated on volume 3D model ··· 28
Fig. 23. Sectioned images female pelvis in United States (left of top), China (right of top), Korea (left of bottom), and this study (right of bottom). In image of this study, hip line is kept as its living human ··· 30
표 차례
Table 1. Features of the MRIs, CTs, sectioned images, and outlined images ··· 5
Table 2. A hundred seventy one outlined structures of pelvis, which are categorized according to the systems ··· 15
I. 서 론
여성 골반의 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상이 있으면 3차원 가 상해부 소프트웨어, 3차원 가상수술 소프트웨어를 만들 수 있다. 이러한 소프트웨 어가 있으면 여성 골반을 가상해부해서 해부학을 쉽게 익힐 수 있고, 환자를 가 상 수술해서 실제 수술을 더 정확하고 빠르게 할 수 있다(Spitzer 등 1998a, 1998b, 2006; Ackerman, 1999; Jastrow와 Vollrath, 2002, 2003; Kang 등, 2003; Pommert 등, 2006; Uhl 등, 2006; Park 등, 2006, 2007, 2008; Yuan 등 2008). 따라서 미국, 중국, 한 국에서는 시신 온몸의 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 만들었다 (Spitzer 등 1998b; Park 등, 2005b; Zhang 등, 2006). 그러나 이 절단면영상은 다음처 럼 문제가 있었다. 첫째, 시신에 문제가 있었다. 미국에서는 나이 많은 여성 시신(59세)으로 절 단면영상을 만들어서 자궁과 난소가 퇴화된 것이 보였고, 곧창자에 병리소견이 있어서 이 구조물을 제대로 보기 어려웠고, 시신에 고정액을 주입해서 영상의 빛 깔이 실제와 달랐다(Spitzer 등, 1998a, 2006). 중국에서는 젊은 여성 시신으로 절단 면영상을 만들었지만, 혈관에 고정액과 색소를 넣어서 절단면영상의 빛깔이 실제 와 달랐다(Zhang 등, 2006; Yuan 등, 2008). 한국에서는 남성의 절단면영상만 만들 었고(Park 등, 2005b), 여성의 절단면영상은 만들지 않았다. 세 나라 모두 돌아가 신 시신을 계속 눕혀서 실험했기 때문에 시신의 엉덩이가 눌렸었고, 절단면영상 과 3차원영상에서 엉덩이 눌린 것이 그대로 나타났다(Spitzer 등, 1998a; Park 등, 2005b; Yuan 등, 2008). 둘째, 절단면영상의 수평 방향에 문제가 있었다. 미국, 중 국, 한국에서는 시신의 온몸을 기준으로 수평 방향을 찾았다. 그러나 시신 온몸
의 위치와 방향만 보고 수평 방향을 결정하였기 때문에 정확한 수평 방향을 찾 을 수 없었다. 셋째, 절단면영상의 간격과 화소크기에 문제가 있었다. 미국에서는 간격과 화소크기가 0.33 mm (Spitzer 등, 1998a), 미국의 다른 실험실에서는 간격이 2 mm (Heinrichs 등, 1996), 중국과 한국에서는 간격과 화소크기가 0.2 mm인 절단 면영상을 만들었다. 그러나 이 영상들에서는 골반의 작은 구조물을 보기 어려웠 다. 넷째, 테두리영상을 퍼뜨리지 않았다. 절단면영상의 구조물 테두리를 그린 테 두리영상이 있어야 각 구조물의 3차원영상을 만들 수 있다. 그러나 미국과 중국 에서는 테두리영상을 퍼뜨리지 않았기 때문에 사용자가 직접 테두리영상을 만들 어야 했다. 이 연구의 목적은 여성 골반의 절단면영상과 테두리영상을 더 잘 만들어서 여성골반의 3차원영상, 가상해부, 가상수술 소프트웨어를 만드는 데 도움 주는 것이다. 이를 위해서 고정액과 색소를 넣지 않은 젊은 여성 시신의 골반을 대상 으로 엉덩이 곡선을 살린 채로 자기공명영상, 컴퓨터단층사진을 찍었고, 방향이 수평이고 간격과 화소크기가 0.1 mm인 절단면영상을 만들었고, 절단면영상을 바 탕으로 테두리영상과 3차원영상을 만들었다.
II. 재료 및 방법
좋은 여성 시신을 기증받았다. 이 시신은 젊고(43세) 표준 체형(키 1,520 mm, 몸무게 54 kg)이었다. 선행사인은 알코올중독이었고, 직접사인은 기도폐쇄에 의한 질식사였다. 골반에 외상은 없었다. 시신에 고정액과 색소를 주입하지 않았다(Fig. 1).
Fig. 1. A Korean female cadaver is donated.
시신을 자세고정상자에 놓고 엎드린 자세로 고정하였다. 시신을 비닐로 싼 다음에 자세고정상자에 넣었다. 시신을 엎드린 자세로 눕힌 다음에 엉덩이를 주 물러서 엉덩이 곡선을 생체와 비슷하게 만들었다. 순간고형제(MeV-Green, ChunSungTM)를 시신의 머리와 다리 주변에만 부었으며 골반 부위에는 붓지 않았 다. 이것은 순간고형제가 부풀면서 시신 골반의 피부를 누르지 않게 하기 위해서 였다. 순간고형제가 부풀면서 시신의 자세가 고정되었다. 시신을 싼 비닐 덕분에 순간고형제가 시신의 피부에 직접 닿지 않았다(Fig. 1). 시신이 담긴 자세고정상자를 자기공명영상 촬영기의 침대에 수평 방향으로 놓았다. 이 때 자기공명영상 촬영기(Philips 3.0 Tesla MRI System)의 수평 레이저빛 이 시신의 양쪽 엉덩뼈능선 가장 높은 곳을 지나가게 자세고정상자를 놓았다. 관
상 자기공명영상을 찍은 다음에 화면의 수평지시선이 양쪽 엉덩뼈능선의 가장 높은 곳을 지나는지, 양쪽 넙다리뼈머리의 가장 높은 곳을 지나는지 확인하였다. 또한 하나의 관상자기공명영상에서 위앞엉덩뼈가시와 두덩결합의 가장 앞이 보 이는지 확인하였다. 이것이 모두 확인될 때까지 자기공명영상을 반복해서 찍었다. 모두가 확인되면 촬영기의 수평, 수직레이저빛을 등쪽 허리에 비추고 그 선에 맞 게 십자선을 그었다(Fig. 2).
Fig. 2. After MR scanning of pelvis of the cadaver female (left), MRIs are verified on the computer (center). Horizontal and sagittal lines are drawn on the lumbar region along axial and sagittal laser lights (right).
골반의 자기공명영상을 찍었다. 3.0 Tesla 자기공명영상촬영기의 골반코일로 골반을 감싸았다. 자기공명영상 촬영 조건을 두께 1 mm, 두께사이간격 0 mm, 화 소크기 1 mm, 표시범위 500 mm (폭) X 500 mm (높이) X 230 mm (길이), 해상도 512 X 512로 하였고, 그 결과 간격 1 mm, 화소크기 1 mm인 자기공명영상을 만들었다. Repetition time (TR) 800 msec, echo time (TE) 20 msec로 해서 T1 자기공명영상을 찍 었다. TR과 TE만 각각 37,344 msec, 100 msec으로 바꿔서 T2 자기공명영상을 찍었 다. 찍은 영상을 DICOM파일과 TIFF 파일로 저장하였다(Figs. 2, 3, 19; Table 1).
Fig. 3. T1 MRIs, T2 MRIs, CTs, sectioned images, and outlined images of female cadaver pelvis (left column to right column) were prepared.
Table 1. Features of the MRIs, CTs, sectioned images, and outlined images.
Images Resolution Intervals Pixel size Bit depth Number A file size
T1 MRI* 512 X 512 1.0 mm 1.0 mm 8 bit gray 222 256.0 KB
T2 MRI* 512 X 512 1.0 mm 1.0 mm 8 bit gray 222 256.0 KB
CT* 512 X 512 1.0 mm 1.0 mm 8 bit gray 222 256.0 KB
Sectioned images* 4,368 X 2,912 0.1 mm 0.1 mm 48 bit color 2,220 72.8 MB Coronal sectioned images 4,368 X 2,220 0.1 mm 0.1 mm 48 bit color 2,912 55.5 MB Sagittal sectioned images 2,220 X 2,912 0.1 mm 0.1 mm 48 bit color 4,368 36.9 MB Outlined images* 4,368 X 2,912 1.0 mm 0.1 mm 24 bit color 222 45.0 MB * Horizontal images;
All images were TIFF files except outlined images with PSD files
골반의 컴퓨터단층사진을 찍었다. 자세고정상자 위치와 방향을 조절해서 시 신 등에 그은 십자선과 컴퓨터단층사진 촬영기(Philips Brilliance 64 channel)의 수평, 수직 레이저빛을 들어맞게 하였다. 컴퓨터단층사진의 촬영 조건을 두께 1 mm, 간
격 0 mm, 화소크기 1 mm, 표시범위 500 mm (폭) X 500 mm (높이) X 230 mm (길이) 으로 정했다. 전압 120 kV, 전류 30 mAs로 해서 컴퓨터단층사진을 찍고 DICOM 파일과 TIFF 파일로 저장하였다(Figs. 3, 4; Table 1).
Fig. 4. After CT scanning of pelvis of the cadaver female (left), CTs are verified on the computer (right). 선행 연구에서 만든 냉동고, 포매상자, 연속절단기를 썼다. 냉동고는 시신 2 구의 온몸을 영하 70도로 얼릴 수 있었고, 포매상자는 온몸을 포매할 수 있었고, 연속절단기는 온몸을 0.001 mm 오차로 연속절단할 수 있었다(Park et al., 2005). 따 라서 이 연구에서 골반을 얼리고 포매한 다음에 연속절단할 수 있었다. 포매상자 의 경우 포매할 골반과 허리의 크기가 작았기 때문에 포매상자 중간을 막아서 크기를 줄였다(Fig. 5).
Fig. 5. Freezer (left), embedding box (middle), and cryomacrotome (right) are used which have been made in previous study.
컴퓨터단층사진을 찍은 다음에 일찍 얼렸다. 시신을 늦게 얼리면 부패하기 때문에 인체 조직의 생김새와 빛깔이 변한다. 따라서 시신의 컴퓨터단층사진을 찍은 다음에 시신을 곧바로 실험실로 옮겨서 영하 70도 냉동고에 넣고 일 주일 이상 얼렸다(Fig. 5). 시신 온몸에서 골반과 허리를 잘라냈다. 얼린 시신을 꺼낸 다음에 셋째 허리 뼈 높이를 잘라서 몸통을 분리시켰고, 넙다리뼈 중간을 잘라서 다리를 분리시켜 서 본실험을 위한 골반을 만들었다. 몸통의 잘린면으로부터 머리방향으로 두께 100 mm 정도를 잘라서 예비실험을 위한 허리를 만들었다. 허리의 다리쪽 잘린면 과 골반의 머리쪽 잘린면의 넓이가 비슷했기 때문에 예비실험으로 쓰기에 알맞 았다. 골반과 허리를 냉동고로 다시 얼렸다(Fig. 6).
Fig. 6. Horizontal and sagittal threads are verified using a square (left) and a cross-line drawn on the pelvis correspond to the threads (middle). Embedding agent is poured into the embedding box (left).
골반과 허리를 포매상자에 넣고 포매하였다. 골반의 머리쪽을 먼저 연속절단 할 수 있게 골반을 포매상자에 넣었다. 이 때 골반의 엉덩이가 눌리지 않게 골반 을 엎드린 자세로 놓았다. 포매상자의 긴축에 평행하게 포매상자 앞판에서 뒤판 으로 실을 묶었고, 포매상자의 짧은 축에 평행하게 한쪽 옆판에 다른쪽 옆판에 실을 묶었다. 직각자로 두 실이 교차하는 곳이 직각인 것을 확인하였다. 포매상 자 위에서 빛을 비추어서 생긴 실의 그림자와 시신의 등에 그은 수평선, 수직선 이 들어맞게 골반의 위치와 방향을 조절하였다. 골반의 위치와 방향이 정해진 다 음에 주변에 포매제(증류수 1,000 L, 젤라틴 30 kg, 메틸렌 블루 0.5 kg)를 조금 붓 고 얼려서 골반을 움직이지 않게 고정하였다. 예비실험을 위해서 허리를 골반의 양가쪽 폭에 맞게 머리쪽에 놓았다. 포매상자에 포매제를 조금 붓고 얼리는 것을 반복해서 포매상자에 포매제를 가득 채웠다(Fig. 6). 허리를 연속절단해서 좋은 절단면을 만들기 위한 알맞은 조건을 찾았다. 포 매상자를 연속절단기에 올려놓고 나사로 단단히 조여서 고정하였다. 절단원반의 회전속도와 포매상자의 움직이는 속도를 조절하면서 허리를 0.1 mm 간격으로 연
좋은 절단면을 만들 때까지 이 실험을 반복하였다(Fig.7).
Fig. 7. Pelvis is being serially sectioned (left) and the sectioned surface is being photographed using digital camera (right).
허리의 절단면을 사진 찍어서 좋은 절단면영상을 만들기 위한 알맞은 조건 을 다음처럼 찾았다. 첫째, Canon EOS 5D 디지털사진기를 써서 절단면영상의 해상도를 4,368 X 2,912, 빛깔개수를 48 bit color로 만들었다. 이 디지털 사진기의 영상감지장치의 크 기가 35.8 mm (폭) X 23.9 mm (높이)였고, 가로 크기(35.8 mm)가 35 mm 필름 크기 와 같았기 때문에 초점거리 50 mm인 Canon EF 50 mm f/1.2L USM 표준 마이크로 단렌즈를 썼다. 둘째, 절단면과 디지털사진기의 거리를 알맞게 조절하였다. 디지털사진기의 해상도가 4,368 X 2,912였고 절단면의 크기가 436.8 mm X 291.2 mm였다. 따라서 이 디지털사진기로 절단면을 여백없이 사진 찍어서 화소크기 0.1 mm 영상을 만들기 로 하였다. 이를 위해서 먼저 디지털사진기의 위치와 방향을 결정한 다음에 움직 이지 않도록 사진기고정대에 고정시켜 놓았고 실험이 끝날 때까지 떼어내지 않 았다. 포매상자를 디지털사진기 앞으로 움직인 다음에 포매상자의 절단면과 디지
털사진기의 거리를 조절하였다. 절단면을 사진 찍어서 절단면영상을 만든 다음에 절단면영상에 절단면 외에 여백이 찍혔는지, 절단면을 침범해서 찍었는지 확인하 였다. 이 일을 반복해서 정확히 절단면만 찍히는 거리를 찾았다. 이 거리를 연속 절단기에 입력해서 연속절단한 다음에 포매상자의 절단면은 항상 이 위치로 움 직이게 하였다. 셋째, 두 개의 ElinchromTM Digital S 조명을 써서 절단면에 한결같은 밝기의 빛을 비추었다. 한결같은 밝기의 빛을 비추기 위해서 조명과 ElinchromTM Digital 2 전원공급장치를 연결해서 조명에 한결같은 전기를 공급하였다. 절단면과 조명 사 이의 거리와 방향을 조절해서 절단면이 어둡거나 밝게 보이지 않게 하였다. 그러 나 조명의 방향 조절만으로는 절단면의 난반사를 없앨 수 없었다. 따라서 디지털 사진기의 렌즈와 조명의 앞에 편광필터를 씌워서 절단면의 난반사를 없앴다(Fig. 8).
Fig. 8. Scattered light reflections on a sectioned image (left) are reduced with polarizing filters (right).
디지털 사진기의 노출시간과 조리개 크기를 조절하면서 절단면을 사진 찍었다. 노출시간이 짧아야 영상이 흔들리지 않고, 조리개 크기가 좁아야 단면 모든 곳의 초점을 정확히 맞출 수 있다. 이 조건을 만족하면서 가장 좋은 절단면영상을 만 들 때까지 절단면을 찍고 영상을 확인하는 일을 반복했다. 그 결과 ISO는 100, 노출시간 1/125, 조리개 크기는 8.0, 수동초점으로 가장 좋은 절단면영상을 만들 수 있었다(Fig. 7). 본실험으로 골반을 연속절단한 다음에 절단면을 사진 찍어서 절단면영상을 만들었다. 예비실험에서 찾은 연속절단 조건을 써서 골반을 머리쪽에서 다리쪽으 로 0.1 mm 간격으로 연속절단하였다. 절단면에 있는 성에를 에틸알코올로 깨끗이 닦은 다음에 절단면 주변에 회색단계표, 컬러빛깔표, 영상 번호를 놓고 사진 찍 어서 절단면영상을 만들었다(Fig. 7). 절단면영상을 세 종류의 파일로 저장하였다. 먼저 절단면을 디지털 사진기로 찍으면 자동으로 절단면영상을 Canon raw 2 (CR2) 파일로 저장하였다. 이 파일은 디지털 사진기가 가지고 있는 작은 용량의 저장매체에 큰 용량의 영상을 많이 담기 위해서 만든 압축파일이다. CR2 파일과 함께 Joint photographic coding experts group (JPEG) 파일(해상도 4,368 X 2,912, 빛깔개수 24 bit color)이 저장되었다. 이 파일은 CR2 파일을 개인용컴퓨터에서 바로 볼 수 없기 때문에 영상을 바로 보기 위한 파일이다. Adobe PhotoshopTM
CS3 (포토샵)에서 JPEG 파일을 살펴서 영상에 문제가 있는지 확인하였다. 확인이 끝나면 다음 연속절단을 하였다. 하루의 실험 이 끝나면 Canon EOS utility 소프트웨어를 써서 모든 CR2 파일을 TIFF 파일(해상 도 4,368 X 2,912, 빛깔개수 48 bit color)로 바꾸어 저장하였다. 포토샵의 Filp 명령 으로 이 영상(TIFF 파일)의 좌우를 뒤집고 저장해서 절단면영상을 만들었다. 이 것은 의료영상의 관습상 아래에서 위로 본 영상을 만들기 위해서였다. CR2 파일,
JPEG 파일, 좌우 뒤집은 TIFF 파일을 보관하였다. 절단면영상을 컴퓨터에서 쌓아서 관상, 시상영상을 만들었다. 이를 위해서 컴퓨터공학과에 부탁해서 소프트웨어를 만들었다. 이 소프트웨어에서 절단면영상 을 모두 불러왔다. 먼저 관상 절단면영상을 만들기 위해서 절단면영상(해상도 4,368 X 2,912)의 위왼쪽끝과 위오른쪽끝을 각각 클릭해서 관상 절단면영상의 가 로 해상도(4,368)를 정한 다음에 아래왼쪽끝을 클릭해서 관상 절단면영상의 개수 (2,912)를 정했다. 자동으로 절단면영상의 개수가 관상 절단면영상의 세로 해상도 가 되었다. 시상 절단면영상을 만들기 위해서 절단면영상(해상도 4,368 X 2,912)의 위왼쪽끝과 아래왼쪽끝을 각각 클릭해서 시상 절단면영상의 가로 해상도(2,912) 를 정한 다음에 위오른쪽끝을 클릭해서 시상 절단면영상의 개수(4,368)를 정했다. 자동으로 절단면영상의 개수가 시상 절단면영상의 세로 해상도가 되었다. 이 시 상 절단면영상은 엎드린 자세로 만들어졌기 때문에 영상을 시계방향 90도 회전 해서 서있는 자세로 만들었다(Fig. 9).
Fig. 9. Coronal and sagittal images of sectioned images are made in home developed software with graphic user interface (left). It is schematic image that sectioned images are stacked and coronal and sagittal images are made (right).
관상, 시상영상을 살펴서 정렬이 틀린 절단면영상을 찾았다. 관상 절단면영 상에서 각 구조물의 테두리가 자연스럽게 이어지는지 확인하였다. 자연스럽게 이 어지지 않을 경우 다음처럼 고쳤다. 관상 절단면영상에서 문제가 있는 위치의 수 평화소줄 수를 확인하였다. 그 수평화소줄 수가 절단면영상의 번호가 된다. 그 번호의 절단면영상과 앞뒤 영상을 견주어 보면서 정렬이 얼마큼 다른지 확인한 다음에 포토샵의 move 도구로 절단면영상을 움직여서 정렬을 한결같게 맞추었다. 마찬가지로 시상 절단면영상도 구조물 테두리를 확인해서 절단면영상의 정렬을 확인하였다. 관상, 시상영상을 살펴서 밝기가 한결같지 않은 절단면영상을 찾았다. 아무 리 좋은 조명을 쓰더라도 빛의 양을 항상 한결같게 비추기 어렵기 때문에 각 절 단면영상의 밝기 차이가 생겼다. 관상 절단면영상에서 수평화소줄 단위로 밝기 차이가 있는지 확인하였다. 어떤 수평화소줄의 밝기가 주변보다 크게 다를 경우 다음처럼 고쳤다. 관상 절단면영상에서 문제가 있는 위치의 수평화소줄 수를 확 인하였다. 그 수평화소줄 수가 절단면영상의 번호가 된다. 그 번호의 절단면영상 과 앞뒤 영상을 견주어 보면서 밝기가 얼마큼 다른지 확인한 다음에 포토샵의 curves 도구로 절단면영상의 밝기를 한결같게 맞추었다. 마찬가지로 시상 절단면 영상도 수평화소줄을 확인해서 절단면영상의 밝기를 확인하였다. 관상, 시상영상의 수평줄을 없앴다. 절단면영상의 밝기를 한결같게 맞추어도 절단면영상에서는 느끼지 못하는 밝기 차이가 관상, 시상절단면영상에서 수평줄 로 나타났다. 이것을 푸리에 스펙트럼으로 고쳤다. 포토샵의 fast Fourier transform 을 써서 수평줄이 있는 관상 또는 시상 절단면영상을 푸리에 스펙트럼으로 바꾸 었다. 수평줄의 수직 방향으로 스펙트럼이 생겼다. 이 수직 스펙트럼을 검정색으 로 지운 다음에 inverse fast Fourier transform을 써서 관상 또는 시상 절단면영상으
로 되돌렸다. 그 결과 수평줄이 없어졌다(Fig. 10) (조두희와 하동환, 2007).
Fig. 10. Horizontal bands in sagittal image caused by mal-brightness of sectioned images (left) are removed by Fourier spectrum and notch filter (right).
절단면영상에서 보이는 구조물 171개의 테두리를 그리기로 하였다. 혈관은 속 테두리를 그렸고 나머지 구조물은 바깥테두리를 그리기로 하였다(Table 2).
Table 2. A hundred seventy one outlined structures of pelvis, which are categorized according to the systems.
System Structures Integumentary (1) Skin
Skeletal (8) 4th lumbar vertebrae, 5th lumbar vertebra, Sacrum, Coccyx, Hip bone*, Femur*,
Articular (21) Intervertebral disc (LV4-LV5, LV5-sacrum), Iliolumbar ligament*, Pubic symphysis, Anterior sacroiliac ligament*, Sacrotuberous ligament*, Sacrospinous ligament*, Iliofemoral ligament*, Ischiofemoral ligament*, Pubofemoral ligament*, Transverse acetabular ligament*, Ligament of head of femur*
Muscular (65) Rectus abdominis muscle*, External oblique abdominal muscle*, Internal oblique abdominal muscle*, Internal oblique abdominal muscle (lt), Transversus abdominis muscle*, Pubococcygeus muscle, Puborectalis muscle, Iliococcygeus muscle, Coccygeus muscle, External anal sphincter, Iliopsoas muscle*, Iliacus muscle*, Psoas major muscle*, Gluteus maximus muscle*, Gluteus medius muscle*, Gluteus minimus muscle*, Tensor fasciae latae muscle*, Piriformis muscle*, Obturator internus muscle*, Superior gemellus muscle*, Superior gemellus muscle (lt), Quadratus femoris muscle*, Sartorius muscle*, Rectus femoris muscle*, Vastus lateralis muscle*, Vastus intermedius muscle*, Vastus medialis muscle*, Pectineus muscle*, Adductor longus muscle*, Adductor brevis muscle*, Adductor magnus muscle*, Gracilis muscle*, Obturator externus muscle*, Biceps femoris muscle*, Semitendinosus muscle*, Semimembranosus muscle*
Vascular (44) Common iliac artery, Internal iliac artery*, Iliolumbar artery*, Obturator artery*, Superior gluteal artery*, Inferior gluteal artery (lt), Umbilical artery (lt), Superior vesical artery*, Inferior vesical artery (lt), Uterine artery*, Vaginal artery*, Middle rectal artery*, Internal pudendal artery*, External iliac artery*, Deep circumflex iliac artery*, Femoral artery*, Deep femoral artery*
Common iliac vein*, Internal iliac vein*, Superior gluteal veins*, Uterine veins*, External iliac vein*, Great saphenous vein; Long saphenous vein*, Femoral vein*
Urogenital (13) Ovary*, Uterine tube, Uterus (Outline of uterus, Fundus of uterus, Body of uterus, Cervix of uterus), Vagina, Body of clitoris (Glans of clitoris), Female urethra, Urinary bladder, Ureter* Nervous (19) LN4*, LN5*, SN1*, SN2*, SN3*, SN4*, Genitofemoral nerve, Femoral nerve, Obturator nerve,
Superior gluteal nerve, Inferior gluteal nerve, Sciatic nerve, Pudendal nerve (Number of structures), *Bilateral structures
테두리영상을 만들기 위해서 절단면영상을 1 mm 간격으로 추렸다. 절단면영 상(0000.tiff, 0001.tiff, 0002.tiff, …, 2220.tiff)에서 파일 이름이 10의 배수인 절단면영 상(0000.tiff, 0010.tiff, 0020.tiff, …, 2200.tiff)을 추려서 간격을 0.1 mm에서 1 mm로 만 들었다. 절단면영상의 화소크기는 그대로 0.1 mm였다. 복잡한 구조물은 컴퓨터 구역화하기에 앞서 종이 구역화를 하였다. 절단면영 상을 종이에 인쇄한 다음에 종이에 구조물 이름을 적는 종이구역화를 하였다. 피 부, 뼈처럼 테두리가 간단한 구조물은 종이 구역화를 하지 않고 직접 컴퓨터에서 구역화하였으나, 신경처럼 테두리가 복잡한 구조물은 종이 구역화를 한 다음에 컴퓨터에서 구역화하였다. 종이를 넘겨 보면서 구조물이 어디에 있는지 확인한 다음에 종이에 구조물의 테두리를 그렸다. 나중에 컴퓨터에서 구역화할 때 종이 구역화를 참고하면 구조물이 포함된 영상과 구조물의 테두리를 파악하는 데 도 움 되었다. 컴퓨터 구역화를 위해서 좋은 컴퓨터와 타블렛펜을 썼다. 절단면영상 1개 파 일크기가 72.8 MBytes였기 때문에 이 영상을 다루기 위해서는 좋은 컴퓨터가 필 요하였다. 따라서 중앙처리장치가 Intel core 2 Quad 2.4 GHz, 메모리가 8 GBytes, 하 드디스크가 1 TBytes인 컴퓨터를 썼다. 8 GBytes 메모리를 쓰기 위해서 Windows XP 64 bit 운영소프트웨어를 썼다. 절단면영상의 화소크기가 0.1 mm였기 때문에 이러한 작은 구조물의 테두리를 그리기 위해서는 마우스보다 편리한 입력장치가 필요하였다. 따라서 감지장치의 크기가 238 mm (가로) X 217 mm (세로)인 타블렛 펜을 썼다. 절단면영상과 구조물의 테두리를 담을 테두리영상을 만들었다. 절단면영상이 담긴 파일을 포토샵에서 열었다. 절단면영상 layers를 두 개 만들어서 원본과 복
뇨생식계통, 신경계통 폴더를 만들었다. 테두리 그리기로 한 구조물 layers를 해 당 폴더에 담은 다음에 Photoshop document (PSD) 파일로 저장해서 테두리영상을 만들었다.
자동화를 높이기 위해서 절단면영상을 필터했다. 테두리영상에서 절단면영상 의 복사본 layers를 선택하였다. accented edges의 smoothness를 높여서 가까운 주변 빛깔에 비해서 개수가 적은 빛깔을 없앴다. 이것은 근육처럼 구조물 테두리가 복 잡한 것을 단순하게 만들어 주었다(Fig. 11). film grain을 써서 비슷한 밝기의 구조 물이더라도 밝고 어두운 정도의 차이를 크기 만들었다. 이것은 밝기가 비슷한 신 경과 주변 결합조직의 밝기차이를 크게 하였다(Fig. 12).
Fig. 11. Outlines of muscles and bone in the sectioned image are verified before (left) and after (right) filtering the sectioned image by accented edges on Photoshop (right). Outlines of gluteus maximus, gluteus medius, gluteus minimus, iliacus muscle, and ilium in the sectioned images are identified clearly (right).
Fig. 12. Outlines of structures in the sectioned image are verified before (left) and after (right) filtering the sectioned image by film grain on Photoshop (right). Outlines of obturator nerve (arrows) which passed through obturator canal are observed clearly (right).
구조물의 테두리를 자동으로 그렸다. 절단면영상에서 보이는 구조물의 테두 리를 그리기에 앞서 magic wand tool의 받아들임값(tolerance)을 30으로 정했는데, 받아들임값이 너무 크면(최대 255) 이웃한 화소의 빛깔이 많이 달라도 받아들여 서 구조물보다 큰 테두리를 그렸기 때문이고, 받아들임값을 너무 작으면(최소 0) 이웃한 화소의 빛깔이 조금만 달라도 받아들이지 않아서 구조물보다 작은 테두 리를 그렸기 때문이다. magic wand tool로 구조물 속을 클릭하면 구조물 테두리가 자동으로 그려졌다. magic wand tool로 테두리가 자동으로 그려지지 않으면 quick selection tool로 그렸다. 이 tool로 구조물의 어느 한쪽 테두리에서 먼쪽 테두리로 드래그하면 그 구조물의 테두리가 자동으로 그려졌다(Fig. 13). 그린 구조물 테두 리를 테두리영상의 해당 layer에 담아서 저장하였다.
Fig. 13. Outline in small area of urinary bladder (left) to be expanded to fit for all area of urinary bladder (right) using mouse drag by quick selection tool on Photoshop.
구조물의 테두리를 자동으로 그릴 수 없으면 반자동으로 그렸다. magnetic lasso tool로 구조물을 따라 적당히 드래그하면 구조물의 테두리에 맞게 그려졌다. 이 tool은 구조물의 테두리를 따라 그려야 했기 때문에 반자동이었다. 만약 구조 물의 테두리보다 크게 그려지면 magnetic lasso tool의 subtract from selection으로 크 게 그린 부분을 없앴고, 구조물의 테두리보다 작게 그려지면 add to selection으로 덧그렸다. 그린 구조물의 테두리를 테두리영상의 해당 layer에 담아서 저장하였다 (Park et al., 2005b).
구조물의 테두리를 반자동으로도 그릴 수 없으면 수동으로 그렸다. lasso tool 을 써서 구조물의 테두리를 정확하게 따라 그렸다. 구조물의 테두리보다 크거나 작게 그렸으면 lasso tool의 subtract from selection 또는 add to selection을 써서 고쳤 다. 그린 구조물의 테두리를 테두리영상의 해당 layer에 담아서 저장하였다(Park et al., 2005b).
구조물의 테두리에 빛깔을 칠해서 테두리를 제대로 그렸는지 확인하였다. 테 두리를 제대로 그렸는지 확인하기 위해서는 테두리가 보이는 영상 여러 개를 연 속으로 보아야 한다. 그러나 테두리영상에 담은 테두리는 위치만 기억하는 가상
의 선이었기 때문에 이러한 확인 작업을 위해서 다음처럼 테두리에 빛깔을 칠해 야 했다. 먼저 테두리영상에서 복사본 layer를 안보이게 하고 원본 layer를 보이게 하였다. 피부 테두리를 불러 온 다음에 stroke 기능을 선택하였다. 이 기능의 선 택사항에서 테두리 두께 4화소로 빛깔을 칠하게 하였다. 나머지 구조물의 테두리 도 stroke 기능으로 테두리에 빛깔을 칠했다. 각 구조물의 테두리를 구분할 수 있 게 각 구조물마다 서로 다른 빛깔을 칠한 다음에 bmp 파일로 저장하였다. 이 일 을 포토샵의 automate-batch 기능을 써서 자동을 하였다. 이 bmp 파일을 연속으로 보면서 구조물 테두리를 제대로 그렸는지 확인하였다(Fig. 3). 절단면영상에서 어느 구조물의 바깥을 검은빛깔로 채웠다. 부피3차원영상을 만들기 위해서는 절단면영상의 구조물만 보이고 나머지는 검은빛깔을 채워야 했 다. 먼저 테두리영상에서 피부 테두리를 불러왔다. 포토샵의 inverse selection으로 피부 바깥을 선택한 다음에 paint bucket으로 피부 바깥에 검은빛깔을 채웠다. 포 토샵의 image size를 써서 이 영상의 해상도를 4,368 X 2,912에서 436 X 291로 줄여 서 화소크기를 0.1 mm에서 1 mm로 만들었다. 이것은 3차원영상에서 정육면체 화 적소를 만들기 위해서는 테두리영상의 간격이 1 mm과 크기를 같게 맞춘 것이다. 포토샵의 grayscale을 써서 빛깔개수를 48 bit color 에서 8 bit gray로 만들었다. 이 것은 MRIcro 소프트웨어에서 회색 영상만 쓸 수 있었기 때문이었다. 마찬가지 방법으로 다른 구조물의 바깥을 검은빛깔로 채웠다. 이 영상을 bmp 파일로 저장 하였다(Fig. 14).
Fig. 14. In a sectioned image (left), outside of skin is filled with black color and the images are converted into gray (middle) or whole area except bone are filled with black color and the images are converted into gray (right).
그 구조물의 절단면영상을 쌓고 부피재구성해서 3차원영상의 만들었다. MRIcro 1.4 (MRIcro) 소프트웨어의 Conversion wizard: convert all files in a folder 기능 을 써서 구조물만 남긴 bmp 파일을 쌓고 부피재구성해서 3차원영상을 만들었다. 마우스를 써서 3차원영상을 돌려보고 잘라보면서 구조물의 생김새가 해부지식과 들어맞는지 확인하였다. 만약 3차원영상의 생김새가 해부지식과 들어맞지 않으면 구조물의 테두리를 다시 그리고, 구조물의 바깥에 검은빛깔로 칠하고, 3차원영상 만드는 것을 반복해서 3차원영상을 생김새가 정상 구조물과 같을 때까지 이 일 을 반복하였다(Fig. 15).
Fig. 15. Volume 3D model based on sectioned images is made (left) and the model is sectioned to display the sectional planes (right).
III. 결 과
3 Tesla 자기공명영상을 마련하였다. T1, T2 자기공명영상을 각각 1 mm 간격으 로 222개씩 만들었다. T1, T2 자기공명영상은 해상도 512 X 512, 빛깔개수 8 bit gray, TIFF 파일이었기 때문에 1개 파일크기가 256 KBytes였고, 총 파일크기가 222 개였기 때문에 총 파일크기 56.8 Mbytes였다. 마찬가지로 T2 자기공명영상로 1개 파일크기가 256 KBytes였고, 총 파일크기 56.8 MBytes였다. T1 강조영상은 일반조 직을 잘 볼 수 있었고, T2 강조영상은 물이 많은 조직을 잘 볼 수 있었다. 특히 난소와 난포가 잘 보였다(Fig. 3; Table 1).
컴퓨터단층사진을 마련하였다. 컴퓨터단층사진을 1 mm 간격으로 222개씩 만 들었다. 컴퓨터단층사진은 해상도 512 X 512, 빛깔개수 8 bit gray, TIFF 파일이었기 때문에 1개 파일크기가 256 KBytes였고, 총 파일개수가 222개였기 때문에 총 파 일크기 56.8 MBytes였다. 간격과 화소크기가 1 mm였기 때문에 1 mm보다 큰 구조 물을 볼 수 있었다. 컴퓨터단층사진의 특성상 뼈를 잘 볼 수 있었다(Fig. 3; Table 1).
절단면영상을 마련하였다. 절단면영상을 0.1 mm 간격으로 2,220개 만들었다. 해상도 4,368 X 2,912, 빛깔개수 48 bit color, TIFF 파일이었기 때문이 1개 파일크기 가 72.8 MBytes였고, 총 파일개수가 2,220개였기 때문에 총 파일크기가 161.6 GBytes였다. 간격과 화소크기가 0.1 mm였기 때문에 0.1 mm보다 큰 구조물을 볼 수 있었고, 빛깔개수가 248
개(48 bit color)였기 때문에 생체에 가까운 빛깔을 볼 수 있었다(Fig. 3; Table 1).
0.1 mm였기 때문에 큰 구조물뿐 아니라 작은 구조물도 모두 보였다. 따라서 난소 가 잘 보이는 절단면영상 한 개를 선택한 다음에 혈관, 신경, 자궁, 난소 등 비교 적 큰 구조물의 이름을 붙였다. 난소가 잘 보이는 부분을 확대한 다음에 난소의 일차난포, 이차난포, 성숙난포 등 작은 구조물의 이름을 붙였다(Fig. 16).
Fig. 16. Names of structures are annotated on sectioned images (left) and enlarged sectioned image (right).
정렬이 맞고 밝기가 한결같은 절단면영상을 마련하였다. 정확한 연속절단기 를 써서 절단면을 사진 찍는 위치로 한결같게 옮겼고, 그 결과 정렬이 맞는 절단 면영상을 만들었다. 좋은 디지털 사진기와 조명을 써서 절단면을 한결같게 사진 찍었고, 그 결과 한결같은 밝기의 절단면영상을 만들었다(Fig. 3). 간격과 화소크기가 0.1 mm인 관상, 시상 절단면영상을 마련하였다. 관상 절 단면영상을 0.1 mm 간격으로 2,912개 만들었다. 절단면영상의 가로 해상도가 4,368였고 개수가 2,220이었기 때문에 관상 절단면영상의 해상도가 4,368 X 2,220 였다. 절단면영상의 세로 해상도가 2,912였기 때문에 관상 절단면영상의 개수가 2,912개였다. 시상 절단면영상을 0.1 mm 간격으로 4,368개 만들었다. 절단면영상 의 세로 해상도가 2,912였고 개수가 2,220이었기 때문에 시상 절단면영상의 해상 도가 2,220 X 2,912였다. 절단면영상의 가로 해상도가 4,368였기 때문에 시상 절단
면영상 개수가 4,368개였다. 이처럼 절단면영상 그대로 관상, 시상 절단면영상으 로 만들었기 때문에 관상, 시상 절단면영상의 간격과 화소크기도 0.1 mm였다(Fig. 17; Table 1).
Fig. 17. Coronal (top) and sagittal sectioned images (bottom) were prepared.
정렬이 맞고 밝기가 한결같은 관상, 시상 절단면영상을 만들었다. 절단면영 상에서는 찾을 없었던 정렬과 밝기의 문제 때문에 관상, 시상 절단면영상에서 수 평줄이 나타났다. 이 수평줄을 포토샵의 푸리에 스펙트럼으로 고쳤고, 그 결과 수평줄을 없앤 관상, 시상 절단면영상을 만들었다(Fig. 17) 시신의 왼쪽 난소에 낭포가 있었지만 오른쪽 난소는 정상이었다. T1 자기공 명영상과 컴퓨터단층사진에 비해서 T2 자기공명영상에서 왼쪽 난소의 낭포가 더 잘 보였고, T2 자기공명영상에 비해서 절단면영상에서 왼쪽 난소의 낭포가 훨씬
비교할 수 있었다(Fig. 18).
Fig. 18. Ovarian cyst was observed (arrow) on T1 (left of top) and T2 MRIs (right of top), CT (left of bottom), and sectioned image (right of bottom).
수평 방향의 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 마련하였다. 관상 자기공명영상에서 양쪽 엉덩뼈능선의 가장 높은 곳을 수평선으로 이을 수 있었 고, 양쪽 넙다리뼈 머리의 가장 높은 곳을 수평선으로 이을 수 있었다. 이것으로 골반이 왼쪽오른쪽으로 기울어지지 않았음을 확인하였다. 또한 하나의 관상자기 공명영상에서 위앞엉덩뼈가시와 두덩결합의 가장 앞이 보였다. 이것으로 골반이 앞뒤로 기울어지지 않았음을 확인하였다(Fig. 19). 골반이 왼쪽오른쪽, 앞뒤로 기 울어지지 않았음을 부피3차원영상에서도 확인하였다. 마찬가지로 컴퓨터단층사진, 절단면영상에서도 골반이 기울어지지 않았음을 확인하였다. 이처럼 골반이 왼쪽
오른쪽 또는 앞뒤로 기울어지지 않은 해부학 자세였기 때문에 수평 방향의 영상 을 만들 수 있었다(Fig. 20).
Fig. 19. Both iliac crests and both femur heads are passed by horizontal lines (top). Anterior superior iliac spine and pubic symphysis are observed on a coronal plane (bottom).
Fig. 20. In volume 3D model of bone of anterior view, horizontal lines that pass both iliac crests and both femur head are verified (left). In volume 3D model of bone of lateral view, coronal line that passes anterior superior iliac spine and pubic symphysis are verified (right).
서로 들어맞는 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 마련하였다. 세 영상이 같은 수평 방향이었기 때문에 간격이 0.1 mm인 절단면영상 10개마다 간 격이 1 mm인 자기공명영상과 컴퓨터단층사진 1개씩 서로 들어맞았다. 따라서 같 은 높이의 세 영상에서 볼기뼈와 엉치뼈의 생김새, 자궁의 생김새, 각 근육의 생 김새 등이 서로 들어맞았다(Fig. 3). 테두리영상을 마련하였다. 절단면영상에서 구조물 171개의 테두리를 그렸다. 테두리영상을 1 mm 간격으로 222개 만들었다. 해상도 7,368 X 2,912, 빛깔개수 24 bit color, PSD 파일이었기 때문에 1개 파일크기 45 MBytes였다. 총 파일개수가 222 개였기 때문에 총 파일크기가 9.9 GBytes였다. 화소크기 0.1 mm인 절단면영상으로 만들었기 때문에 화소크기 0.1 mm인 테두리영상을 만들었다(Fig. 3; Table 1).
3차원영상을 마련하였다. 골반 전체의 3차원영상(Fig. 15)과 각 구조물의 3차 원영상을 만들었다. 3차원영상을 돌려 볼 수 있었고, 잘라 볼 수 있었고, 절단면 영상을 꼽아서 볼 수 있었다(Fig. 21). 구조물의 이름을 붙인 3차원영상도 마련하
였다(Fig. 22).
Fig. 21. Volume 3D models of bone and muscles (top) are sectioned to display the sectional planes (middle) and volume 3D models of bone are superimposed on a sectioned image (bottom).
IV. 고 찰
미국, 중국, 한국에서 시신 온몸의 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영 상을 만들었다(Spitzer 등, 1998a, Zhang 등, 2006, Park 등, 2005b). 이 영상들 중에서 골반의 절단면영상을 써서 생생한 그림책과 실감나는 3차원 가상해부, 3차원 가 상수술 소프트웨어를 만들면 골반 해부학을 쉽게 배울 수 있고, 산부인과에서 환 자의 수술을 가상으로 연습할 수 있다. 그러나 미국과 중국의 절단면영상으로는 골반의 작은 구조물을 보기 어려웠고, 특히 여성의 생식계통의 구조물을 보기 어 려웠다. 한국에서는 여성 절단면영상이 없었다. 따라서 이 연구에서 여성 골반의 구조물을 낱낱이 볼 수 있는 절단면영상을 만들었다. 더불어 절단면영상에 들어 맞는 자기공명영상, 컴퓨터단층사진도 만들었다. 젊은 여성의 생식계통이 보이는 절단면영상을 만들 수 있었다. 미국의 경우 여성 노인 시신(59세)으로 절단면영상을 만들었기 때문에 퇴화한 자궁이 보였고, 난소는 찾기 어려웠다. 또한 곧창자에 종양이 있는 시신이었기 때문에 곧창자의 정상 생김새를 보기 어려웠다(Spitzer 등, 1998, 2006). 중국의 경우 젊은 정상 여성 시신(32세)으로 절단면영상을 만들었지만, 절단면영상을 제대로 찍지 못해서 여 성 골반의 구조물을 낱낱이 보기 어려웠다(Zhang 등, 2006). 이 연구의 여성 시신 은 젊은 나이에(43세) 알코올중독과 호흡곤란으로 돌아가셨고, 그 결과 골반의 구조물들이 모두 정상이었다. 한쪽 난소에 낭포가 있었지만 반대쪽 난소가 정상 이었다(Fig. 18). 생체 빛깔에 가까운 절단면영상을 만들 수 있었다. 미국에서는 시신에 고정 액을 주입했기 때문에 절단면영상의 빛깔이 생체와 달랐다(Spitzer 등, 1998, 2006;
Heinrichs 등, 1996). 중국에서도 시신에 고정액을 주입한 것뿐만 아니라 혈관에 색소도 주입했기 때문에 절단면영상의 빛깔이 생체와 달랐고, 특히 근육과 근육 주변은 붉게 보였다(Zhang 등, 2006). 이 연구에서는 시신에 고정액 또는 색소를 주입하지 않았고, 그 결과 생체 빛깔에 가까운 절단면영상을 만들 수 있었다(Figs. 3, 23).
Fig. 23. Sectioned images female pelvis in United States (left of top), China (right of top), Korea (left of bottom), and this study (right of bottom). In image of this study, hip line is kept as its living human.
간격과 화소크기가 0.1 mm인 절단면영상을 만들 수 있었다. 미국에서는 10년 전 기술로 만든 연속절단기와 디지털 사진기를 썼기 때문에 절단면영상의 간격 과 화소크기를 0.33 mm로 만들었다. 그러나 골반의 작은 구조물을 보기에는 간격 과 화소크기가 컸다(Spitzer 등, 1998a, 2006). 중국에서는 최근의 기술로 만든 연속 절단기와 디지털 사진기를 썼기 때문에 절단면영상의 간격과 화소크기를 0.2 mm
지 않았고, 그 결과 절단면영상에서 골반의 작은 구조물을 보기 어려웠다. 이 연 구에서는 정밀한 연속절단기로 절단면영상의 간격을 0.1 mm로 만들 수 있었고, 고해상도 디지털 사진기(해상도 4,368 X 2,912)로 절단면영상의 화소크기를 0.1 mm로 만들 수 있었다(Fig. 3). 더불어 절단면을 사진 찍을 때 사진 전문가의 도움 을 받았고, 그 결과 작은 구조물을 선명하게 볼 수 있는 절단면영상을 만들었다. 정렬이 맞고 밝기가 한결같은 절단면영상을 만들 수 있었다. 중국의 절단면 영상은 정렬이 맞지 않았고 밝기가 조금씩 달랐다(Zhang 등, 2006). 이 연구에서 는 수평 절단면영상의 정렬과 밝기를 각 영상 한 개씩 보면서 확인하였고, 관상, 시상 절단면영상을 만들어서도 확인하였다(Fig. 17). 수평줄을 없앤 관상, 시상 절단면영상을 만들 수 있었다. 컴퓨터에서 수평 영상을 관상, 시상 영상으로 만드는 것은 매우 쉬운 일이다. 따라서 지금까지 미 국, 중국, 한국에서는 수평 절단면영상만 만들었고, 사용자가 관상, 시상 절단면 영상을 만들어 쓰게 하였다. 그러나 수평 절단면영상에서는 찾을 수 없었던 밝기 의 차이가 관상, 시상 절단면영상에서는 수평줄로 나타났고(Fig. 10), 이것을 사용 자가 고치는 것이 쉽지 않았다. 이 연구에서는 관상, 시상 절단면영상의 수평줄 을 푸리에 스펙트럼으로 없애서 수평 절단면영상만큼 깨끗한 영상을 만들었다 (Fig. 17). 더불어 수평 절단면영상으로 관상, 시상 절단면영상을 만들었기 때문에 간격과 화소크기가 0.1 mm인 관상, 시상 절단면영상을 만들 수 있었다(Fig. 17). 생체의 엉덩이 곡선이 나타나는 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상 을 만들 수 있었다. 미국과 중국에서는 시신이 돌아가시기 전에 오랫동안 바로 누워있었고 돌아가신 다음에 고정액을 주입하거나 얼릴 때 바로 눕혀서 오랫동 안 작업했기 때문에 엉덩이가 눌렸고, 이것이 영상에서 나타났다(Fig. 23) (Spitzer 등, 1998, 2006; Zhang 등, 2006). 이 연구의 시신도 돌아가시기 전에 오랫동안 바로
누워있어서 엉덩이가 눌렸었지만 돌아가신 다음에 엉덩이를 주물러서 생체의 엉 덩이 곡선으로 만들었고, 시신을 엎드려 눕힌 다음에 실험해서 생체의 엉덩이 곡 선을 유지할 수 있었다. 엉덩이 곡선이 유지되었기 때문에 엉덩이 속 구조물을 제대로 볼 수 있었다. 보기를 들어 큰볼기근(Figs. 11, 21), 중간볼기근, 작은볼기근 (Fig. 11)을 눌리지 않은 생김새로 볼 수 있었다. 또한 엉덩이 속을 지나는 신경, 혈관도 눌리지 않은 생김새로 볼 수 있었다. 시신을 엎드려 눕혀서 배가 바닥에 닿았고, 그 결과 배가 눌렸지만 배는 비교적 편평했기 때문에 배가 많이 눌리지 않았다(Figs. 1, 3). 수평 방향의 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 만들 수 있었다. 수평 방향의 자기공명영상을 만들기 위해서는 골반을 해부학 자세로 만들어야 한다. 그러나 골반을 해부학 자세로 만드는 것이 산 사람에게는 쉽지만 시신에게 는 어려운 일이었다. 이 연구에서는 자기공명영상으로 골반을 해부학 자세로 만 든 다음에 수평 방향을 찾았다. 그 결과 골반이 왼쪽오른쪽, 앞뒤로 기울어지지 않았다. 더불어 골반을 엎드려 눕혔기 때문에 골반이 앞뒤로 기울어지는 것을 미 리 막을 수 있었다(Figs. 19, 20). 서로 들어맞는 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 만들 수 있었다. 자기공명영상으로 수평 방향을 찾았고, 이 때의 방향을 골반의 등쪽 허리에 십자 선으로 표시하였다(Figs. 2, 19). 이 십자선과 컴퓨터단층사진 촬영기의 십자레이저 빛을 들어맞게 해서(Fig. 4) 수평 컴퓨터단층사진을 만들었다. 골반의 십자선과 포 매상자의 긴축, 짧은축을 평행하게 해서(Fig. 6) 수평 절단면영상을 만들었다. 이 처럼 수평 자기공명영상으로 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 만들었기 때문에 세 영상이 서로 들어맞았다(Fig. 3).
서로 들어맞는 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상으로 기초의학을 공부하는 데 도움을 줄 수 있었다. 보기를 들어, 자기공명영상의 경우 혈관에 조 영제를 넣고 찍으면 조영제가 흘러가는 곳은 잘 보이지만, 이미 흘러간 곳이나 아직 안 흘러간 곳은 잘 보이지 않는다. 반면 절단면영상의 경우 조영제 없이도 혈관이 모두 잘 보인다. 따라서 서로 들어맞는 자기공명영상, 절단면영상이 있으 면 자기공명영상에서 혈관의 위치를 절단면영상으로 알 수 있다. 그러나 서로 들 어맞는 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상은 정상 구조물에 대한 자료이 기 때문에 임상의학에는 큰 도움을 주지 못하였다. 앞으로는 임상의학을 위해서 질병이 있는 시신으로 서로 들어맞는 세 종류의 영상을 만들고 비교할 필요가 있다. 171개 구조물의 테두리영상을 만들 수 있었다. 이 연구에서 만든 절단면영상 의 간격과 화소크기가 0.1 mm였고 빛깔개수가 48 bit color였기 때문에 많은 구조 물을 볼 수 있었다. 이처럼 많은 구조물의 테두리를 과거의 방법(Park 등, 2005a) 으로 그렸다면 많은 시간을 써야 했다. 따라서 포토샵에서 절단면영상을 필터해 서 같은 구조물의 빛깔을 비슷하게 만들거나 다른 구조물의 경계를 뚜렷하게 만 들었다. 포토샵의 magic wand tool 또는 quick selection tool을 써서 구조물의 테두리 를 정확하고 빠르게 그렸다. 이처럼 테두리 그리는 것의 자동화를 높여서 171개 구조물의 테두리를 정확하고 빠르게 그릴 수 있었다(Figs. 3, 11, 12, 19).
각 구조물의 테두리영상을 써서 부피3차원영상을 만들 수 있었다. 제대로 된 부피3차원영상을 만들기 위해서는 컴퓨터 전문가의 도움을 받거나 비싼 상용 소 프트웨어를 써야 한다(Kang 등, 2000; Schiemann 등, 2000; Pommert 등, 2006; Park 등, 2007; Yuan 등, 2008). 그러나 이러한 방법은 시간이 많이 걸리거나 비용이 많 이 든다. 이 연구에서는 테두리영상을 확인하기 위한 방법으로서만 부피3차원영
상이 필요하였기 때문에 시간이 많이 걸리거나 비싼 비용을 들일 필요가 없었다. 또한 누구나 쉽고 빠르게 만들 수 있어야 했다. 따라서 이 연구에서는 공개 소프 트웨어(MRIcro)를 써서 절단면영상과 테두리영상을 쌓고 부피재구성해서 부피3차 원영상을 쉽게 만들었다. 이 소프트웨어에서는 부피3차원영상을 돌려보고 잘라볼 수 있었다(Figs. 15, 21). 테두리영상을 부피3차원영상으로 확인할 수 있었다. 테두리영상을 확인하는 방법으로는 구조물의 테두리에 빛깔을 칠한 테두리영상을 연속으로 보거나 관상, 시상 테두리영상을 만들어서 확인하는 것이었다. 그러나 이처럼 2차원적인 방법 으로는 테두리를 정확히 그렸는지 확인하는 것이 쉽지 않았다. 보기를 들어 2차 원영상에서 정렬이 한결같았지만 틀린 방향으로 한결같을 수 있기 때문이다. 따 라서 이 연구에서는 3차원영상을 만들어서 테두리 확인을 하였다. 보기를 들어 피부의 테두리를 제대로 그리지 않았다면 3차원영상에서 피부뿐 아니라 피부 바 깥의 포매제도 함께 보이게 된다.
V. 결 론
10년 전 미국에서는 그 때 가장 좋은 디지털 기술과 장비를 써서 시신 온몸 의 가장 좋은 자기공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 만들었다(Spitzer 등, 1996, 1998a, 1998b). 그 후 중국과 한국에서도 시신 온몸의 자기공명영상, 컴퓨터 단층사진, 절단면영상을 만들었다(Park 등, 2005b; Zhang 등, 2006). 그러나 더 좋은 디지털 기술과 장비가 개발됨에 따라 이 영상들을 더 이상 좋은 영상이 아니었 다. 이 연구에서는 최신 디지털 기술과 장비를 써서 가장 좋은 여성 골반의 자기 공명영상, 컴퓨터단층사진, 절단면영상을 만들었다(Fig. 3). 이 영상들은 서로 들어 맞았고, 정확한 수평, 관상, 시상 방향이었고, 절단면영상의 경우 여성 생식계통 의 작은 구조물을 생체에 가까운 빛깔로 볼 수 있었기 때문에 이 영상들을 써서 의학에 도움되는 생생한 그림책, 실감나는 3차원 가상해부 소프트웨어, 정확한 3 차원 가상수술 소프트웨어를 만들 수 있을 것이다. 이처럼 의학에 도움되는 자료 를 만드는 데 이바지하기 위해서 온라인 또는 오프라인을 통해서 이 영상들을 모두 공짜로 퍼뜨릴 것이다. 앞으로 디지털 기술과 장비는 더 빠르게 발전할 것 이고, 따라서 10년 후에는 더 좋은 골반 영상을 다시 만들어야 할 것이다.참고문헌
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- ABSTRACT -
Sectioned Images of the Female Pelvis
Yoon Ik Hwang
Department of Medical Sciences The Graduate School, Ajou University
(Supervised by Professor Min Suk Chung)
Sectioned images of female pelvis can be applied to make realistic three dimensional (3D) images, helpful to study obstetrics and gynecology as well as anatomy. But sectioned images which were made already have some problems; fixative and dye were injected into of cadaver, so sectioned images was not color of real body; intervals and pixel size of sectioned images were larger than 0.2 mm, so small structures of female pelvis in the sectioned images were not identified. Purpose of this research is to present better sectioned images and outlined images of female pelvis, which promote other researchers to make realistic 3D images, virtual dissection, and virtual operation software. The software based on the our images is expected to contribute to education of the anatomy of the pelvis, radiology, and obstetrics and gynecology.
and 222 CTs (pixel size 1.0 mm and 8 bit gray). After cutting off the cadaver pelvis, the pelvis and embedding agent were put into embedding box and frozen in the freezer. The embedding box was serially sectioned at 0.1 mm intervals to make sectioned surfaces. The sectioned surfaces were photographed to make 2,220 sectioned images (pixel size 0.1 mm and 48 bit color). Outlines of 171 structures in sectioned images were drawn to make outlined images (intervals 1.0 mm, pixel size 0.1 mm, and 48 bit color). Sectioned images and outlined images were reconstructed by volume modeling to make volume 3D images (voxel size 1.0 mm, 8 bit gray).
Key Words: Sectioned images, Outlined images, 3 dimensional images, Virtual dissection,
