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목 적 :전산화 단층 촬영 영상에서 척추경 나사의 위치를 판단하기 위한 컴퓨터 보조기법을 개발하여, 그 진단적 가치를 평가하고자 하였다.
재료 및 방법 :17명의 환자에 삽입된 84개의 척추경 나사의 전산화 단층 촬영 영상을 개인용 컴퓨터로 이동한 후, 이를 이용하여 컴퓨터 보조기법을 개
발하였다. 개발된 기법은 창 범위를 -2,000~+3,000으로 한 영상을 흑백반전한 후, 다평면 재구성하고, 이들 영상에 나사산 부위의 외접선을 그려내는 것 이었다. 4마리의 돼지 요추에 삽입된 32개의 척추경 나사의 영상을 6명의 정형외과의가 골조직 세팅과 개발된 방법을 이용하여 판독하여, 그 진단적 가치 를 비교하였다.
결 과 :개발된 방법은 기존 골조직 세팅의 단점이었던 특이도(각각 94%, 82%, p=0.007), 양성 예측도(92%, 79%, p=0.015) 및 판독자간 일치도(0.78, 0.61, p<0.001)를 향상시켰다.
결 론 :본 연구에서 개발된 기법은, 전산화 단층 촬영 영상에서 척추경 나사의 위치를 판단하는데 있어서, 정확도와 판독자간 일치도를 향상시킬 수 있었다.
색인 단어 :전산화 단층 촬영, 금속성 인공음영, 척추경 나사
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전산화 단층 촬영 영상에서 컴퓨터 보조 기법을 이용한 척추경 나사의 위치 판정
염진섭∙정문상∙이춘기∙장봉순∙김영호*∙김남국*∙이제범*
서울대학교 의과대학 정형외과학교실, 서울대학교 공과대학 산업공학과*
165 165 통신저자 : 정 문 상
서울시 종로구 연건동 28
서울대학교 의과대학 정형외과학교실 TEL: 02-760-2335∙FAX: 02-764-2718 E-mail : [email protected]
*본 연구는 보건복지부 보건의료기술연구개발사업의 지원에 의하여 이루어진
것임(HMP-99-E-10-0003).
Computer-assisted Evaluation of Pedicle Screw Position on CT Images
Jin Sup Yeom, M.D., Moon Sang Chung, M.D, Choon-Ki Lee, M.D., Bong-Soon Chang, M.D., Yeongho Kim, Ph.D.*, Namkug Kim, M.S.*, and Jae Bum Lee*
Department of Orthopedic Surgery, Seoul National University College of Medicine, Seoul; Department of Industrial Engineering*, College of Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea
Purpose :The purpose of this study was to develop a personal computer-based method to facilitate the evaluation of pedicle screw position on computed tomography (CT) scan images and to assess its diagnostic value.
Material and method :A personal computer-based method was developed using the CT images of 17 patients having a total of 84 pedicle screws. Images with a window range of -2,000 to +3,000 were inverted; a multiplanar reconstruction viewer was then produced to create these images in the sagittal and coronal planes. Finally, lines circumscribing the threaded portion of screws were drawn on the images. For CT images of thirty-two pedicle screws placed in the lumbar vertebrae of four pigs, screw locations were evaluated by 6 orthopaedic surgeons by our method and by conventional bone window setting. The diagnostic values of the two methods were cal- culated and compared.
Result :Our method significantly improved the specificity (from 82% to 94%, p=0.007), the positive predictive value (from 79% to 92%, p=0.015), and inter-observer agreement (from 0.61 to 0.78, p<0.001) in terms of identifying misplaced screws.
Conclusion :The described method improves the diagnostic accuracy and inter-observer reliability for the identification of misplaced pedicle screws on CT scan images.
Key Words : Computed tomography, Metal artifact, Pedicle screw
Address reprint requests to Moon Sang Chung, M.D.
Department of Orthopedic Surgery, Seoul National University College of Medicine, 28 Yongun-dong, Jongro-gu, Seoul 110-744, Korea Tel : +82.2-760-2335, Fax : +82.2-764-2718
E-mail : [email protected]
척추경 나사의 부정확한 삽입은 심각한 신경-혈관 손상을 유 발할 수 있다. 수술 후 척추경 나사의 위치를 확인하기 위하여 흔히 전산화 단층 촬영을 시행하지만, 이 때 나타나는 금속성 인공 음영(metal artifact)은 전산화 단층 촬영 영상의 판독을 어렵게 한다. 금속성 인공 음영을 감소시키기 위한 방법으로 골
조직 세팅(bone setting)을 사용하지만, 여기서도 금속성 인공 음영이 완전히 제거되지는 않기 때문에, 나사의 위치를 정확히 판단할 수 없는 경우가 빈번하다6). 본 연구에서는 척추경 나사 삽입 후 촬영한 전산화 단층 촬영 영상에서 나사의 위치 판정을 지원하기 위한 개인용 컴퓨터(personal computer)를 이용한 보
단층 촬영 영상을 사용하였다. 사용된 나사는 4CIS, Moss-Miami system, CD horizon, Compact CD, Synergy, TSRH, Diapa- son이었다. 촬영 조건은 절편 두께(slice thickness) 1-3 mm, 테이블 전진 속도(table feed) 2-4 mm/초, 회전 시간(rotation time) 0.75초, 재구성 간격(reconstruction incremental) 1-2 mm 이었다. 촬영된 영상은 표준 형식인 DICOM (digital imaging and communication in medicine) 3.0 형식으로 변환한 후, 전 산망이나 광디스크를 이용해 개인용 컴퓨터로 이동하였다. 이들 영상은 컴퓨터 보조기법의 개발과 개발된 기법에서의 변수 (parameters)의 설정에 사용되었다.
본 연구에서 개발된 기법은 Microsoft Visual C++ 6.0을 이 용하여 프로그램화하였으며, Windows XP/2000/NT/98에서 작동하도록 하였다. 수행 가능한 개인용 컴퓨터의 사양은 Pen- tium II급 이상의 연산장치와 128 MB 이상의 메모리를 기준으 로 하였다. 본 연구에서 개발된 기법은 다음과 같은 3단계의 알 고리듬을 가지고 있다.
1) 금속성 인공 음영의 최소화
본 단계에서는 금속성 인공음영을 최소화하여 나사의 위치를 판단하기에 가장 유리한 영상을 얻고자 하였다. 몇 가지 디지털 영상 향상 기법(digital image enhancement technique)을 시
찰할 수 있었다(Fig. 1A). 그러나, 이 영상은 비교적 어두운 영 상이어서, 골 조직의 경계선을 관찰하기 힘든 경우가 흔히 있었 다. 따라서 이 영상을 반전(image inversion)하여 본 결과, 보 다 관찰하기 용이한 경우가 많았다(Fig. 1B). 이를 고려하여, 최종적으로 작성된 소프트웨어에서는 두 가지 영상을 모두 관찰 할 수 있도록 하였다.
2) 다평면 재구성
전 단계에서 얻은 영상을 이용하면, 나사가 척추경의 내측이 나 외측으로 빠졌는지 여부를 판단하기는 용이하였으나, 상하로 빠진 것을 판단하기는 힘들었다. 따라서 이를 판단하기 위해서 자동적으로 다평면(시상면, 관상면, 축상면) 재구성을 할 수 있 도록 소프트웨어를 작성하였다(Fig. 2). 각 평면에 서로 직각인 두 개씩의 직선 지시자를 두어, 이들 두 직선 지시자가 각각 다 른 두 평면의 위치를 나타내게 하였는데, 이를 이용하면 특정 지점이 다른 평면의 영상에서는 어느 점인지를 알 수 있다. 이 들 직선 지시자를 화면상에 디스플레이할 것인지 여부를 사용자 가 선택할 수 있도록 하였다.
다평면 재구성을 시행해보기 전에는, 시상면 영상이나 관상면 영상을 이용하면 나사가 상하로 빠졌는지를 쉽게 관찰할 수 있 을 것으로 기대하였다. 또한, 관상면 영상을 이용하면 나사가 좌
Fig. 1.An image with a window range of -2,000 to +3,000 (A) and its inverted image (B).
A B
우로 빠진 것도 쉽게 판단할 수 있어서, 축상면 영상만을 사용 해서는 판단하기 힘든 경우에 도움이 될 수 있을 것으로 기대했 었다. 그러나, 실제에 있어서는 시상면 영상과 관상면 영상에서 나사의 상연과 하연은 선명하지 않았다(Fig. 2). 이것은 1-2 mm 간격의 영상을 사용하였기 때문이었는데, 이를 극복하기 위해서 이보다 작은 간격을 사용하는 것은 현실적으로 불가능하
다고 판단되었다. 또한 관상면 영상에서는 나사의 좌우 측면 경 계선 역시 불분명하였는데(Fig. 2C), 이것은 전산화 단층 촬영 시 X-ray 빔이 이 방향으로 들어오는 연유로 이 부위에 금속성 인공음영이 가장 많이 발생하기 때문이었다. 뿐만 아니라, 나사 의 단면은 원형이 아닌 불규칙한 형상을 가지고 있기 때문에(나 사산의 존재에 의함), 관상면 영상에서 나사의 외곽선을 판단하 Fig. 2.Inverted images on three orthogonal planes, captured from the multiplanar reconstruction viewer programmed during this study are shown. Two line indicators are shown on each image. Screw margins are clear on the axial image (A), but not on the sagittal (B) and coronal (C) images.
A C
B
Fig. 3.Lines circumscribing the threaded portion of two screws are drawn with the central axes on inverted images. Circumscribing lines of a cylindrical screw may look tapered (A) or elliptic (B) when its axis is not parallel to the plane of the CT image.
A C
B
다. 이 알고리듬은 두 부분으로 구성되는데, 먼저 나사의 중심축 의 3차원 공간에서의 일차식을 구하고 나서, 이 1차식과 나사의 직경을 이용하여 외접선을 그려주는 것이다.
먼저 사용자가 Hounsfild 번호의 적당한 역치를 설정하여주 면, 컴퓨터는 전산화 단층 촬영 영상에서 나사의 영상을 추출해 낼 수 있다. 이는 나사(+2,300~+3,071)는 정상조직(-500~
+1,400)이나 금속성 인공음영(+1,300~+3,000)보다 높은 Hounsfied 번호를 가지고 있기 때문이다. 이때 적절한 역치는 환자에 따라 달라지는데, 대개 +2,100에서 +2,500 사이였다.
이때 얻어지는 영상은 물론 나사의 정확한 영상은 아니고 인공 음영을 어느 정도 포함한 영상이다. 그러나, 이 단계에서는 나사 의 중심축만을 구하면 되므로, 사용자는 역치에 따라 달라지는 나사의 영상을 관찰하면서, 나사의 영상이 좌우대칭이 되기만 하면, 어떤 값이든 역치로 선정해주면 된다. 역치가 선정되면, 컴퓨터는 각 화소(pixel)의 좌표를 이용하여, 최소자승법(least square method)으로 나사의 중심축의 1차식을 구할 수 있다.
먼저 축상면 영상에서의 1차식을 구하고, 다음으로 시상면 영상 에서의 1차식을 구하여, 이 둘을 결합하면 3차원 공간에서의 1 차식이 얻어진다.
이 단계에서 사용자가 나사의 직경을 입력하여 주면, 컴퓨터 는 중심축을 기준으로 입력된 값을 직경으로하는 원통(cylin- der)을 3차원 공간에 그릴 수 있다. 이 원통이 각각의 전산화 단층 촬영 영상(물론 축상면, 관상면, 시상면 중 어떤 평면의 영 상이든 모두 가능)과 만나는 교선을 그려줌으로써 이 알고리듬 은 완성된다(Fig. 3). 전산화 단층 촬영 영상의 평면이 나사와 평행한 경우에는 외접선은 두 개의 평행한 직선으로 나타나지만 (Fig. 3A, 우측 나사), 평행하지 않은 경우에는 타원의 일부 (Fig. 3A, 좌측 나사)나 타원 자체(Fig. 3B)가 되고, 완전히 직각인 경우에는 원이 된다.
최종 완성된 프로그램에서는, 창 범위를 자유롭게 변경할 수 있게 하였고, 반전된 영상과 반전되지 않은 영상을 교대로 관찰 할 수 있도록 하였으며, 나사의 중심축과 외접선 역시 나타나거 나 나타나지 않도록 선택할 수 있도록 하였다. 각각의 영상을 확대-축소하거나 이동하면서 관찰할 수도 있도록 하였다.
2.
개발된 기법의 진단적 가치의 평가4마리의 돼지에서 요추를 적출한 후, 후궁 절제술을 시행하여 척추경의 위치를 관찰할 수 있도록 하였는데, 이때 경막과 신경 근에는 손상이 없도록 하였다. 총 16개의 요추에 32개의 CD horizon 나사를 삽입하였다. 이들의 직경은 5.5 mm이었으며,
0.75초, 재구성 간격 1 mm이었다. 촬영된 영상은 개인용 컴퓨 터로 이동하였으며, 필름으로 현상하지는 않았다. 촬영을 마치 고 나서, 요추를 좌우로 이분하고 연부조직을 제거하여, 나사의 위치를 정확히 관찰하였다. 척추경 벽을 뚫고 나온 나사산이 육 안으로 관찰되는 경우를 나사가 척추경 벽을 뚫고 나온 것으로 정의하였으며, 척추경 벽이 융기되기는 하였어도 나사산을 육안 으로 관찰할 수 없는 경우는 척추경 내에 삽입된 것으로 정의하 였다. 18개의 나사는 척추경 내에 삽입되어 있었고, 14개는 내 하측, 내측, 또는 하측 벽을 뚫고 나간 상태였다. 14개중에서 2 개에서는 2개의 나사산이 관찰되었으며, 1개에서는 1개의 나사 산이 관찰되었다.
실험에 참여하지 않은 여섯 명의 정형외과의가 각각 독립적으 로 전산화 단층 촬영 영상을 판독하도록 하였다. 나사가 척추경 벽을 뚫고 나갔다고 생각되는 경우에는 양성, 척추경 내에 잘 삽입되었다고 생각되는 경우에는 음성으로 판독하도록 하였다.
먼저 본 연구에서 개발된 소프트웨어를 이용하여 판독하고, 1개 월 이상(32-44일)이 경과 한 후에 골조직 세팅을 이용하여 다 시 판독하도록 하였다. 두 가지 판독 결과의 민감도, 특이도, 양 성 및 음성 예측도를 계산하여 카이 검증(chi-square test)으로 비교하였고, 여섯 명의 판독자의 판독자간 일치도(Cohen's kappa coefficient)를 각각 계산하여 t-검증(student's t-test) 으로 비교하였다.
결 과
Table 1은 골조직 세팅과 본 연구에서 개발된 기법의 판독 결과를 요약한 것이다. 기존의 골조직 세팅은 진양성, 진음성, 위양성, 위음성 결과가 각각 74개, 88개, 20개, 10개였다. 저자 들의 방법은 이들이 각각 78개, 101개, 7개, 6개로, 모든 항목이 향상되었음을 보여주었다. Table 2는 Table 1의 결과로부터 이 들 두 방법의 민감도, 특이도, 예측도를 계산한 결과를 요약한 것이다. 개발된 알고리듬은 기존의 골조직 세팅에 비해서 특이 도(골조직 세팅 82%, 개발된 기법 94%, p=0.007)와 양성 예 측도(골조직 세팅 79%, 개발된 기법 92%, p=0.015)를 유의하 게 향상시켰다. 그러나 이미 기존의 골조직 세팅으로도 90%에 가까운 값을 보인 민감도(골조직 세팅 88%, 개발된 기법 93%, p=0.293)와 음성 예측도(골조직 세팅 90%, 개발된 기법 94%, p=0.220)는 향상시키지 못하였다.
6명의 판독자간의 일치도(kappa 지수)는 골조직 세팅에 서는 0.64±0.10 (0.44-0.75), 개발된 알고리듬에서는 0.78±0.09 (0.63-0.93)로, 두가지 모두 상당한(substantial) 일치도(0.61<
kappa<0.80)를 가지고 있었다. t-검증 결과, 개발된 알고리듬은 골 조직 세팅에 비해서 판독자간 일치도의 유의한 향상을 보였 다(p<0.001).
고 찰
전산화 단층 촬영 영상에서 금속성 인공음영이 발생하는 것은 주로 투사 데이터의 소실(missing projection data)에 의한다.
현재까지 연구된 금속성 인공 음영을 감소시키기 위한 알고리듬 으로는 선형 보간을 이용한 여과 역투사법(filtered backprojec- tion with linear interpolation), 반복적 선예화(iterative deblurring), 웨이블렛(wavelet) 기법 등1-5,7)이 있으며, 이들은 전산화 단층 촬영 기기 자체에 내장된 워크스테이션에서 원시 데이터(raw projection data)를 이용하여 영상을 재구성하는 과정에서 작동하는 방법들이다. 이러한 재구성 기술은 전산화 단층 촬영 기기 자체에 내장되어야 하고, 따라서 개발이 완료되 어 실용화된다고 하여도 이를 사용하기 위해서는 새로운 전산화 단층 촬영 기기 자체를 구입하여야 한다. 또한, 비교적 우수한 결과가 보고되고 있는 반복적 선예화의 경우, 원시 데이터로부 터 최종 영상을 재구성하는 데 걸리는 연산 시간이 길어서, 적 어도 현시점에서는 현실적인 사용이 힘들다는 문제점을 가지고 있다. 또한 이러한 방법들은 주로 선형 인공 음영(streak arti- fact)의 제거에 주안점을 두고 있어, 금속성 내고정물이나 삽입 물의 인접 부위에 발생하는 인공 음영은 제거하지 못한다는 한 계를 가지고 있다4). 본 연구에서는 접근방향을 달리하여, 완성 된 전산화 단층 촬영 영상을 개인용 컴퓨터로 이동하여 이를 후 처리 하도록 하였다.
척추경 나사 삽입술 후 전산화 단층 촬영의 목적은 대부분 나 사가 척추경 벽(pedicle wall)을 뚫고 척추관이나 신경공으로 나가서 신경을 압박하거나 자극하고 있지 않은지를 확인하는 것 과 척추 골절 환자에서 척추체 후면에 위치한 골절편의 정복이 만족할 만한지를 확인하는 것이다. 후자의 경우 골절편이 나사 로부터 비교적 멀어서, 판독에 있어서 금속성 인공음영의 악영 향을 별로 받지 않지만, 전자의 경우 나사와 척추경 벽의 거리 가 매우 가깝기 때문에 인공음영으로 인해 판독에 어려움을 겪 는 경우가 대부분이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 척 추경 나사와 척추경 벽의 상대적인 위치 판단에 주안점을 두고, 이의 판단에 유용한 영상 디스플레이 방법을 개발하여보고자 하 였다.
척추경 나사는 그 크기가 작고 대부분의 경우 티타니움 합금 을 사용하고 있어서, 정형외과에서 사용하는 여타의 금속성 내 고정물에 비해서 인공음영의 크기나 정도가 상대적으로 작다.
그러나, 나사를 삽입하는 바로 인접부위에 척추경 벽과 신경근, 마미(cauda equina), 또는 척수가 위치하고 있어서, 이러한 조 직에 대한 손상여부를 확인하기 위해서는, 금속성 인공음영을 최소화하는 것이 임상적 판단에 매우 중요하다. 즉, 인공음영이 비교적 작아서 영상 처리하기에 유리하면서도, 이러한 영상처리 가 매우 중요한 역할을 한다. 또한 나사의 형태가 타 내고정물 에 비해서 비교적 단순하고 그 크기를 이미 알고 있는 경우가 대부분이기 때문에, 나사산 부분의 외접선을 이용하여 위치를 판단하기에 유리하였다.
돼지의 척추를 이용한 진단적 가치의 평가 결과, 본 연구에서 개발된 기법은 나사가 척추경 벽을 뚫고 나갔는지를 판정하는 데에 있어서 특이도와 양성 예측도는 유의하게 향상시켰으나 민 감도와 음성 예측도는 향상시키지 못하였다. 기존의 골조직 세 팅에서는 금속성 인공음영으로 인해 나사가 실제보다 커보이기 때문에, 빠지지 않은 나사가 빠진 것으로 잘못 판독된 경우(위 양성 판독)는 흔하였지만(Fig. 4) 빠진 나사를 놓치는 경우(위 음성 판독)는 드물었다. 따라서 골조직 세팅에서는 민감도와 음 성 예측도는 90%에 가까왔으나, 특이도와 양성 예측도는 80%
전후였다(Table 1). 이에 비해서 본 연구에서 개발된 기법은 나사의 크기와 위치를 보다 정확히 나타내주어, 민감도, 특이도 와 양성 및 음성 예측도가 모두 90%를 상회하였다. 결과적으로 기존의 골조직 세팅의 약점인 특이도와 양성 예측도는 유의하게 상승시킬 수 있었으나, 골조직 세팅에서도 90%에 가깝던 민감 도와 음성 예측도는 유의한 차이가 없었다.
본 프로그램의 실행속도는 임상적 이용에 지장이 없는 수준이 었다. 예를 들어, Pentium II 400 MHz 연산장치와 128 MB 메모리를 가지고 Microsoft Windows 98을 기반으로 하는 컴퓨 터에서, 512×512개의 화소를 가진 40장의 축상면 영상을 읽어 들여서 선정된 기법을 적용하는 데에 총 1분 이내의 시간이 소 요되었다. 현재 사용되고 있는 대부분의 사무용 컴퓨터는 이보 다 고사양이기 때문에, 본 프로그램의 사용에 있어서 컴퓨터의 사양이나 연산속도는 제한 요소가 되지 않는 것으로 생각된다.
Estimate Bone setting The authors'method
True positive 74 78
True negative 88 101
False positive 20 7
False negative 10 6
Total 192 192
Table 1.Overall results of CT image interpretation
The authors'
method
Sensitivity (%) 88 (79, 93)* 93 (85, 97)* 0.293 (n=84) (n=84)
Specificity (%) 82 (74, 88)* 94 (88, 97)* 0.007 (n=108) (n=108)
Positive predictive 79 (70, 86)* 92 (84, 96)* 0.015
value (%) (n=94) (n=85)
Negative predictive 90 (82, 95)* 94 (88, 97)* 0.220
value (%) (n=98) (n=107)
Table 2.Sensitivity, Specificity, and Predictive Values
Estimate Bone setting p-value
*Shown in parentheses are 95% confidence intervals.
한편, 본 연구에서 개발된 소프트웨어를 이용하기 위해서는, 전산화 단층 촬영 영상 파일을 DICOM 3.0 형태로 개인용 컴퓨 터에 전송할 수 있는 시스템을 갖추어야 한다. 즉, 이미 필름으 로 현상된 영상은 이용할 수 없다. DICOM 형식은 전산화 단층 촬영, 자기공명 영상, 디지털 X-ray 등 다양한 의료영상 장비를 제작하는 회사들이 연합하여, 의료영상의 호환성을 확보하기 위 해서 결정한 표준화된 형식으로, 현재 국내에서 사용되고 있는 대부분의 전산화 단층 촬영 기기는 이 형식을 지원하고 있다.
따라서 전산화 단층 촬영 워크스테이션으로부터 파일을 받아올 수 있는 방법만 있으면 이를 개인용 컴퓨터에서 읽어들일 수 있 다. 손쉬운 방법은 전산망을 이용하는 것이며, 이미 PACS (pic- ture archiving and communication system)가 설치된 병원에 서는 별도의 장비 없이 DICOM 파일을 전송받을 수 있다. 그 외 에 이동형 저장매체를 이용할 수도 있다.
본 연구에서 개발된 기법은 다음과 같은 단점을 가지고 있다.
먼저, 전산화 단층 촬영의 재구성 간격을 1 mm로 하도록 하였 는데, 이는 일반적으로 사용되는 간격보다 작은 값이다. 그러나, 척추경 나사의 직경이 대부분 5-7 mm에 불과함을 생각하면, 이들이 제 위치에 삽입되었는지를 확인하기 위한 목적으로 전산 화 단층 촬영을 시행하는 경우, 본 기법의 사용 여부와 상관 없 이, 가능한 한 조밀한 간격으로 촬영하는 것이 나사가 척추경 벽 을 뚫고 나가서 신경을 압박하는지 여부를 확인하는 데에 유용
할 것이다. 간격이 넓을수록 비정상적인 위치에 삽입된 나사를 놓칠 확률이 증가하기 때문이다. 참고로, 흔히 촬영하는 전산화 단층 촬영에서 축상면 영상에서의 화소 크기는 대개 0.2-0.3 mm로, 재구성 간격(1 mm 이상)에 비해서 훨씬 작은 값이다.
따라서, 본 연구 결과의 사용 여부와 상관없이, 내외측 벽의 관 통 여부의 판독의 정확도가 상하측 벽의 관통 여부의 판독보다 더 높을 수밖에 없다.
두 번째로, 외접선의 사용은 원통형 나사(cylindrical screw) 에서는 적용 가능하지만, Diapason과 같은 원뿔형 나사(conical screw)에서 사용하기에는 적합하지 않다. 그러나, 실제로 원뿔 형 나사에 사용해본 결과, 완벽하지는 않다고 해도 어느 정도는 신뢰할만한 방법임을 알 수 있었다. 이것은 원뿔형 나사에서도 척 추경 부분의 직경은 그다지 좁아지지 않은 상태이기 때문이었다.
마지막으로, 스테인리스 강으로 만든 나사에서는 만족할만한 결과를 보여주지 않는다. 최근에는 스테인리스 강으로 만든 척 추경 나사는 거의 사용되지 않기 때문에, 저자들은 최근 4년간 오직 한 예의 전산화 단층 촬영 영상을 구할 수 있었다. 이 예에 본 기법을 적용해본 결과, 골조직 세팅보다는 인공음영이 감소 하기는 하였지만 아직도 상당히 남아있는 것을 관찰할 수 있었 다. 그러나 이 영상에서도 나사의 외접선은 정확히 그려주는 것 으로 판단되었으며, 적어도 이 기법을 사용하지 않고 골조직 세 팅만을 사용하는 것보다는 우수한 결과임을 알 수 있었다.
Fig. 4.CT scan images of a porcine vertebra in a bone window set- ting (A) and using the authors method (B, C). On the image in the bone window setting, both screws seem to perforate the medial pedicular walls (A). However, on the axial image displayed by the authors'algorithm, the right screw seems to be within the pedicle, whereas the left screw appears to breach the medial pedicular wall slightly (B). This can be confirmed by the coronal image with the circumscribing lines (C).
A
C
B
요 약
저자들은 척추경 나사 삽입 후 촬영한 전산화 단층 촬영 영상 에서 나사의 위치를 판단하기 위한 컴퓨터 보조기법을 개발하였 다. 본 기법은 나사가 척추경 밖으로 빠졌는지를 판단하는 데에 있어서, 기존의 골조직 세팅의 단점이었던 특이도와 양성 예측 도 및 판독자간 일치도를 향상시켰다.
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