서 론
의학에 있어서 엑스레이(X-ray)로부터 시작된 영상기술 (Imaging technology)는 컴퓨터와 같은 디지털 기술의 발전 에 힘입어 의료에 있어서 필수적인 분야로 자리 잡고 있다. 이 러한 영상기술은 자기공명(Magnetic resonance; MR)과 같 은 영상획득방식의 차이에 있어서의 진보 뿐 아니라 대용량 영 상의 저장 및 처리를 위한 의료영상저장전송시스템(Picture archiving and communication system; PACS)을 구축하 거나, 영상 개선(Enhancement), 영상분할(Segmentation) 등의 디지털 영상처리기법을 기반으로 대용량 영상정보로부터 3차원모델을 재구성하고 이를 통하여 환부를 찾아내는 작업을
해 내는 등 그 무한한 가능성이 이미 입증된 바 있으며 앞으로 도 그 적용범위는 더욱 넓어질 것으로 예상된다. 이러한 적용 범위 중에서 영상기술과 초기부터 연동되어 함께 발전해 온 의 료용 로봇 분야는 1980년대 이후 산업용 로봇의 발전에 힘입 어 빠르게 그 나름대로의 입지를 굳히고 있으며, 최근 들어서 는 컴퓨터 단층촬영(Computed tomography; CT), 자기공명 영상장치(Magnetic resonance imaging system; MRI sys- tem)과 함께 사용될 수 있는 로봇이라든지 나노 단위로 각막 을 확대하여 시술자가 높은 정밀도로 시술을 가능하게 하는 등 의료계의 요구에 좀 더 특화된 형태로 진보하고 있다. 본 논문 에서는 영상기기와 그 관련 기술들이 의료용 로봇과 연동되어 어떻게 활용되고 있는 지를 살펴보고자 한다.
영상기반 의료용 로봇의 필요성
인간에 비해 피로나 실수가 거의 존재하지 않고 높은 정밀도
영상기반 의료용 로봇의 최근 개발 동향
손 재 범∙김 태 윤∙김 광 기 국립암센터 융합기술연구부 의공학연구과
Recent Advances in the Development of Image-based Medical Robots
Jaebum Son, Tae-Yun Kim, Kwang Gi KimBiomedical Engineering Branch, National Cancer Center
= Abstract =
Medical imaging technology has developed rapidly due to the development of digital technology such as computers. Imaging technology already proved its vast possibility by the realization of lesion search using 3-dimensional modeling and digital image processing of raw image data, and it is be- lieved that its application will be more diverse. In this paper, we describe one of such applications, the medical robots utilizing imaging technology. Medical robots has been developed since 1980s, and nowadays its usage is being combined with computed tomography or magnetic resonance imaging.
Even it may be used for eye surgery in nano scale using highly magnified real-time images.
Key words: Medical imaging, Medical robot, Computed tomography (CT), Magnetic resonance imaging (MRI), Ultrasonography
통신저자 : 김광기, (410-769) 경기도 고양시 일산동구 일산로 323 국립암센터 융합기술연구부 의공학연구과
Tel: 031-920-2246(lab), 2241(office), Fax: 031-920-2242 E-mail: [email protected], Mobile : 010-3393-4544
로 움직일 수 있는 로봇을 의료에 사용하고자 하는 아이디어는 이미 오래전부터 존재해 왔으며, 1980년대에 들어 미국에서 뇌 생체검사(생검, Biopsy)에 CT 영상과 더불어 산업용 로봇 의 일종인 PUMA-560이 사용된 것은 역사에 남을 일이라고 할 수 있다 [1]. 특히 현재 제일 성공리에 상용화 되었다고 말 하는 다빈치(da Vinci) 수술로봇 시스템은 (1) 외과의사가 서 서 수술을 집도하는 것이 아니라 앉아서 영상을 보면서 피로를 최소화 시키며 수술할 수 있는 환경을 제공해 주고 (2) 외과의 사의 피로누적에 따른 손 떨림을 상쇄시켜 일상적인 움직임처 럼 만들어 주기도 하며 (3) 필요할 경우 일정영역을 확대 및 축소하여 미세한 움직임으로 수술을 가능하게 하기도 하고 (4) 3차원 영상이나 증강현실(Augmented reality; AR), 힘 반향 (Force feedback) 기술들을 적용하여 좀 더 실제 집도환경에 가까운 감각을 외과의사에게 전달하기도 한다.
이러한 장점 외에도 간혹 의료영상기기와 로봇이 연동되어 야 할 필요성을 제기하는 적용분야들이 몇 존재한다. 한 때 의 료용 로봇의 목적으로 두각을 나타내었던 원격수술도 이러한 사례 중 하나일 것이다. 사실 의료용 로봇의 발전은 군사적인 목적에 의한 지원에 힘입은 바가 크다. 전장에서 부상병을 원 격 의료로봇을 활용하여 높은 수준의 의료서비스를 제공해주 는 것은 미국 국방부의 한 때의 이상이기도 하였다. 그러나 먼 거리에 따른 로봇 제어에서의 시간지연문제와 불안정한 네트 워크상에서의 해결책 등은 계속해서 숙제로 남아있다. 영상의 측면에서는 환자를 진단하고 살펴볼 수 있을 만큼의 좋은 화질 의 영상을 실시간으로 어떻게 전달할 지에 대한 영상압축문제 와 전송 프로토콜 등이 또한 중요하게 여겨진다. 아직까지 실 제 적용이 수술을 할 만큼의 수준까지 이르지는 못하였으나,
최소한 원격화상통신을 통한 진찰 등에서는 문제가 없을 만큼 이 분야에서의 기술이 축적되어있다.
한편 CT와 MR과 같은 의료영상기기들은 그 영상획득의 목 적 및 기술적 방식에 의해 특별한 환경을 요구한다. X-ray, Fluoroscopy나 CT 등 방사선을 이용한 영상기기들은 신체내 부에 나타난 이상을 절개 없이 살펴볼 수 있는 중요한 기술임 에도 불구하고 시술자의 입장에서는 영상기기를 사용하기 위 해서는 어느 정도의 피폭을 감수해야 하는 문제점이 발생한다.
특히 의학이 전문화, 세분화 되어버린 현 시대에서 이러한 피 폭을 매일같이 겪게 되는 분야가 발생할 수밖에 없는 것이 사 실이다. 이러한 상황에서 술기를 자동화 시키는 반면 시술자의 위험을 감소시키는 역할을 할 수도 있는 것이 영상기반 의료용 로봇이다.
로봇을 활용한 생체검사는 최근 영상기술과 연동되어 쓰이 는 분야 중 제일 요구도가 높은 분야 중 하나이다. 생체검사는 일반적으로 생검이라 불리며 환자의 병변부위의 생체조직을 메스나 주사기로 채취한 후 현미경 등을 이용하여 조직세포단 위에서 진단을 내리는 병리조직학적 검사를 말한다. 이러한 생 체조직의 채취를 위하여 어떤 경우에는 실제로 환자의 몸을 절 개한 후 병변의 일부나 전체를 절제해 내어 검사하는 경우도 있으나, 병변이 폐나 간과 같이 신체중요장기의 내부에 위치하 는 경우에는 이러한 방식이 쉽지가 않기 때문에, 필요한 경우 에는 굵은 특수한 형태의 칼날이 붙은 주사바늘을 환자의 몸 내부에 찔러 넣어 생체조직을 채취하게 된다. 이 때 손에 만져 질 만큼 피부가까이에 병변이 위치하지 않을 경우에는 정확한 병변의 위치를 알기 힘들고, 따라서 의료영상기기의 도움을 받 게 된다. 영상기반 생체검사는 일반적으로 초음파나 CT, MR
그림 1. 다빈치(da Vinci) 수술로봇 시스템
등의 영상을 통해서 실시간 혹은 비실시간으로 위치를 파악하 면서 병변의 생체조직을 채취하게 되는데, 영상이나 타 검사로 서 확정하지 못하는 암과 같은 악성종양의 확진에서는 거의 필 수적으로 활용되고 있다. 그러나 X-ray, Fluoroscopy, CT 등 과 같은 경우는 방사선을 이용한 장비이므로 시술자가 생검과 동시에 방사선에 피폭될 수밖에 없는 문제점이 발생한다. 따라 서 방사선이나 전자기 환경에서 의사대신 생체검사를 원격으 로 대신 수행해 줄 수 있는 로봇이 필요해지게 되었다[2].
의료영상기기에 연동하여 사용되는 로봇은 일반적인 산업용 로봇과는 틀리 각각의 의료영상기기의 특성에 맞추어 특별한 형태와 재료가 요구된다. X-ray 계열의 의료영상기기의 경우 금속부품이 X-ray가 통과하게 되는 부분에 위치하게 되는 경 우 노이즈를 발생시키므로 X-ray의 투과형상에 맞추어 금속부 품을 피하는 설계 기술이 요구된다. 또한 CT와 같은 경우는 특히 환자가 누울 수 있는 공간자체가 CT bore의 크기에 의해 제한받으므로 로봇의 크기를 최소화 하여만 한다. CT의 경우 고도비만 환자는 CT bore에서 검사를 받을 수 없을 만큼 반경 의 크기가 제한적이며, 최근 들어서 이러한 반경을 크게 한 제 품들이 속속들이 출시가 되고 있으나, 여전히 로봇의 크기는 CT 연동에 있어서의 한계요인이 되고 있다. MRI의 경우는 모 든 종류의 금속이 근처에 있는 것 자체가 전자기적 동작에 노 이즈를 크게 유발하게 되므로 로봇을 MRI와 연동하여 동작하 도록 구성할 때는 로봇 전체에 모든 종류의 금속을 피하도록 하여야 한다. 또한 MRI의 경우에도 CT의 경우와 같이 매우 환자가 영상기기에 누울 수 있는 공간이 협소하므로 이를 고려 하여 로봇을 설계해야한다 [3, 4].
생체검사 로봇을 동작시키기 위하여 기술적으로는 완전자동 이 가능할 수 있어도, 많은 현실적 이유 때문에 원격조종 방식 으로 동작하게 된다. 그런데 원격 조종이라는 것이 일반적으로 어느 정도 떨어진 거리에서 2차원적인 화상을 보면서 로봇을 동작시키게 되므로 현실감이 떨어지는 문제가 발생한다. 이는 많은 수술용 로봇에서도 나타나는 문제이다. 그러나 더 큰 문 제는 의료영상기기를 통한 영상의 획득에 어느 정도 이상의 시 간지연이 발생한다는 점이다. CT의 경우 X-ray에 대하여 센 서가 회전을 하고, 센서단이 신체를 중심으로 한 바퀴를 회전 해야만 신체의 단면을 얻을 수 있게 된다. 따라서 측정의 시작 시간과 실제 영상의 획득시간에 거의 1초 이상의 시간 지연이 발생하게 되는데, 이 시간동안 누워있는 환자가 뒤척인다든지 아니면 호흡을 통한 장기이동 등으로 생체검사를 원하는 병변 의 위치와 실제 생체검사로봇이 바늘을 찌르는 목표지점이 달 라진다. 여러 개의 센서를 겹으로 사용하는 등의 방법으로 이 를 최소화하기 위하여 노력하고 있으나 현재까지의 기술로는
아직 많은 한계점이 존재한다.
영상기반 의료로봇의 또 한 가지 적용분야는 원격진료 로봇 이다. 원격진료 로봇은 모바일로봇과 최신 영상전송기술을 활 용하여 원격지에서 환자를 원격에서 진료하거나 병상의 회진 을 도는 등의 역할을 할 수 있는 로봇을 의미한다.
영상기반 의료용 로봇의 현재
현재 국내외 국가의 허가를 받고 사용되는 의료용 로봇이 몇 가지 존재한다. 이 중 일부는 영상기술과 완전히 연동하여 사 용되는 경우도 있고 그렇지 않은 경우도 존재하는데, 국내기업 인 큐렉소의 로보닥(ROBODOC), 인튜이티브 서지컬 (Intuitive Surgical, Inc.; IS)사의 다빈치(da Vinci), 무릎 수술을 위한 리오(RIO) 로봇, 이스라엘 마조사의 척추수술용 시스템인 르네상스(Renaissance) 등이 유명하다.
이 중 제일 유명한 것은 다빈치 로봇이다. 2005년 7월에 국 내에도 연세대학교 신촌 세브란스 병원에서 최초 도입된 이래, 2010년 12월까지 14,067건이 수행된 것으로 보고되고 있다.
사실 비슷한 형태의 로봇은 컴퓨터 모션사가 나사(NASA)의 SBIR (Small Business Innovation Research) 프로그램으 로 개발한 음성인식 내시경 로봇인 AESOP(Automated Endoscopic System for Optimal Positioning)이 더 일찍 개발이 되었다. 1994년 FDA에서도 AESOP을 사용해 복강경 수술에 활용할 수 있도록 허가해 주었다. 그러나 이 회사는 이 후 다빈치를 상용화 시킨 인튜이티브 서지컬사에 2003년 합병 되었고, 이후 다빈치만이 판매되고 있다. 현재 다빈치 로봇은 3차원 고화질(High Definition; HD) 영상까지 지원하여 좀 더 실감적인 수술을 가능하게 하고 있다 [5].
2004년 11월 설립된 마코(MAKO Surgical Corp.)사의 로 봇인 리오(RIO) 로봇은 마코플래스티(MAKOplasty)라는 슬 관절 재생(Partial knee resurfacing) 또는 고관절 치환술 (Total hip anthroplasty; THA)을 위하여 개발되었다. 무릎 의 경우 4-6인치정도를 절개한 후 무릎 3D 가시화 장치와 로 봇 팔을 이용해서 무릎을 수술하게 되어있는데, 여기서 또한 CT 영상을 사용하여 수술 전 미리 컴퓨터 모델링 과정을 거치 게 된다. 큐렉소의 로보닥과 유사한 역할을 하지만 차이는 로 보닥(ROBODOC)은 수술의 절삭과정이 전부 로봇에 의해 자 동으로 이루어지지만 리오의 경우는 의사의 조작이 어느정도 요구되는 차이가 존재한다. 로보닥의 경우에 대해서는 다음 절 의 국내 영상기반 의료용 로봇에서 좀 더 자세히 언급하도록 한다.
한편 이스라엘의 Mazor Robotics Ltd.가 개발한 르네상스
(Renaissance) 시스템은 최근 2010년 미국 FDA의 허가를 받았다. 이는 환자의 척추 위에 위치하는 작은 기구를 통해 CT 영상을 기반으로 하여 경로를 계획하고 수술을 하는 시스 템으로, 시술 전 가상모델링을 통하여 환자의 척추에 대한 시 술법을 결정하고, 두 장의 Fluoroscopy 영상을 자동으로 입체 정합시킨 후 1 mm 내의 오차로 시술자의 반조작과 함께 수술 을 시행하게 된다.
이상의 로봇들은 모두 금속으로 구성된 로봇으로 불행히도 CT나 MRI에서 얻어진 영상을 기반으로 동작할 수는 있으나, 아직까지“동시에”사용될 수는 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하야 많은 부분을 비금속, 인체 친화적 재료로 바꾸는 등의 연구가 행해지고 있다. MR 기기는 로봇의 전체 구성물질에 대한 제한이 있으나 CT 기기의 경우는 X- ray가 통과하는 부분만 고려를 해주면 되므로 아주 커다란 설 계 상 문제점은 존재하지 않는다는 장점이 존재한다. 따라서 많은 회사들이 CT연동 기능을 고려하기 시작하고 있으며, 수 년 내로 MRI는 몰라도 CT와 연동이 되는 로봇은 상용화에 큰 문제가 없으리라 본다.
국내 영상기반 의료용 로봇
현재 국내에서 상업적으로 허가받은 순수 국내 의료용 로봇 은 존재하지 않는 반면, 미국에서 수입한 다빈치 수술로봇의 경우 작년 연말까지 14,067건이 수행된 것으로 보고되어 있어 의료용 로봇의 개발이 시급한 현황이다. 많은 지적 재산권이
이미 선점당한 상황에서 국내 학계의 의료용 로봇은 새로운 개 념을 도입하여 이를 회피하고 나름대로의 영역을 만들고 있으 나 독자적인 상업화 및 시장형성에는 아직까지 어느 정도의 시 간이 걸리리라 추측된다.
지난 2006년 한국의 (주)큐렉소는 미국 IBM이 개발한 후 분사시킨 ISS의 인공관절 수술로봇 로보닥(ROBODOC)의 특허를 250억에 사들이며 의료로봇분야에 본격적으로 뛰어 들 었다. 이 로봇은 첫 번째 단계로 CT를 이용하여 얻어낸 영상 들을 기반으로 수술이 필요한 관절부위를 3차원으로 재구성한 다. 그리고 병변부위 및 해부학적 구조를 분석 후 수술의가 가 상 임플란트 삽입 시뮬레이션을 통해서 실제 임플란트 삽입위 치 및 각도 등을 결정하면 그 이후 실제 수술을 위한 셋업 과정 을 거쳐 환자를 고정하고 로보닥이 뼈 위치를 등록하고 실제 절삭을 통해 수술을 진행하게 된다. 원래 큐렉소는 실제 기술 을 특허만 보유하고 있는 상태로 유지하다 현대중공업과 협력 하며 최근 몇 년 전부터 본격적으로 자체 조달 기술을 쌓아가 기 시작하였다 (최근 2011년 8월 큐렉소는 한국야쿠르트에 계 열사로 편입되었다). 현대중공업은 1984년 10월 로봇사업팀 을 구성, 이듬해 일본의 NACHI사와 기술제휴를 시작으로 1995년부터는 독자적 산업용 로봇들을 개발하여 현재 세계 5 위, 국내시장의 40% 점유율을 보이고 있는 회사이다.
의료용 로봇의 측면에서는 지난 2009년 7월부터 2010년 12 월까지 지식경제부 국책과제인‘인공관절 수술로봇 국산화 과 제’를 통해 큐렉소의 로보닥(ROBODOC)의 국산화 작업에서 로봇 본체와 제어기 등 관련 국산화 기술을 제공하였으며, 이
그림 2. 인공관절 수술로봇 로보닥(RO- BODOC)
후 의료용 로봇의 개발을 위하여 서울아산병원 내 아산생명과 학연구원에 2012년부터 공동연구실을 운영하기로 MOU를 체 결한 상태이다.
(주)이턴은 수술용 의료로봇의 산업화를 목표로 2007년 8월 (주)래보라는 사명으로 출발하였다. 이후 미국의 퍼듀 대학교 (Purdue University) 등과 복강경 수술로봇을 공동 개발하였 고 임상시험을 거쳐서 사업화를 준비 중에 있다. 복강경 수술 은 복부의 수술에서 개복 없이 구멍만을 몇 개 뚫은 다음 복강 경이라고 하는 내시경과 유사한 카메라를 삽입하여 수술을 하 는 최소침습수술의 일종이다. (주)이턴은 2010년 4월 지식경 제부 산업원천기술 개발사업의 일환으로‘최소침습 수술용 다 완 수술로봇 시스템 기술개발’의 주관을 맡게 되면서 이러한 사업화를 가속화 하고 있다. 이와 별도로 국립암센터에서 또 다른 복강경 수술로봇(Laparoscopic robot)을 개발하여 독자 기술의 개발을 추진 중에 있다. 국립암센터에서는 2008년 기 존 복강경 로봇보다 10분의 1밖에 되지 않는 세계 최소형 복강 경 수술로봇을 개발하였는데, 당 해 의사협회 창립 100주년 기 념 학술 대회장인 서울 삼성동 코엑스(COEX)에서 40 km 떨 어진 일산 국립암센터로부터 원격으로 광대역통합연구개발망 (KOREN)을 통하여 개발된 독자적 복강경 수술로봇을 이용 하여 돼지에 대한 원격 복강경 수술을 시연하기도 하였다.
국립암센터는 또한 CT 영상에 정합하여 사용할 수 있는 영 상기반 생체검사 로봇의 개발도 활발하게 진행 중에 있다. 국 립암센터는 의료기관의 장점을 이용하여 CT 영상을 이용한 생 체검사의 실제 프로세스를 분석하고 요구도를 설정한 후 외국 과 차별화 된 CT 영상 기반 생체검사 로봇을 만들기 위해 노 력하고 있다.
그 외에도 이비인후과 분야에서 이병주 한양대 교수팀 등에 서도 CT영상 기반 영상유도 수술로봇인 이소봇(Ear Surgical
Robot; ESOBOT)을 개발하였다. 이 시스템은 CT 영상의 3D 모델링을 거쳐서 수술용 드릴을 조작하게 된다.
기타 기술적 이슈들
영상기기를 통해 얻어진 자료를 의료용 로봇과 연동하여 동 작할 경우에 의료용 로봇의 좌표계와 영상에서 활용되는 좌표 계의 정밀한 정합이 요구된다. 예를 들어 초음파 기기의 경우 영상의 획득을 위한 센서단인 프로브(Probe)가 고정형이 아니
그림 3. 국립암센터의 복강경로봇 그림 4. 국립암센터의 생체검사 로봇
라 손에 쥐고 움직이는 것이 대부분이다. 이 때 센서단에서 얻 어지는 영상은 실제로는 사람의 손목의 위치에 따라 유동적인 좌표계를 가지게 된다. 이러한 영상 정보를 정확히 로봇의 좌 표계와 실시간으로 일치시키는 것은 상당히 어려운 일이다.
이와 같은 경우에 정합기법을 적용하고 쉽게 두 좌표계를 일 치시킴으로써 로봇의 정밀도를 더욱 향상시킬 수 있다. 일반적 으로 로봇에 적용되는 정합 알고리즘들은 기존의 많이 연구되 어 왔던 영상간의 정합을 더욱 확장시킨 것으로, 소프트웨어를 이용하여 서로 다른 좌표축을 하나의 기준 좌표축으로 변환하 여 일치시키는 과정을 의미하며, 주로 추적하기 쉬운 다수의 특징점들을 선택하여 이 점들을 기반으로 수행하는 점간 (Point-to-point)정합이 많이 이용된다. 점간 정합을 간단히 소개하면, 두 좌표계 내의 속하는 특징점들의 집합을 구하고 반복계산을 통해 거리를 계산 한 후, 최단거리 점들의 회전행 렬과 변환행렬의 관계를 구해서 변환을 해 나가는 알고리즘을 말한다.
의료영상과 로봇 간의 정합에 많이 이용되는 접근방법으로 는 앞서 언급한 점간 정합 이외에도, 대상 표면상의 다수의 점 들의 위치를 컴퓨터에 무작위로 입력하고 곡면을 생성한 후, 이 곡면을 로봇의 3차원 모델에 일치시키는 표면 정합 (Surface registration), 점 정합을 먼저 시행하여 대략적인 위치를 추정한 후, 다시 임의의 점만을 추가 입력하여 표면 정 합을 수행하는 복합 정합(Hybrid registration) 등을 들 수 있다.
최근의 의료용 시뮬레이터, 수술장내 항법장치(Intra-oper- ative navigation system)를 비롯하여 로봇과 연동된 다양한 시스템에서 정합 기술은 이제 필수적인 요소 기술로 인식되고 있는 실정이다.
이러한 영상정합은 로봇과 영상의 정합에만 그치지는 않는 다. 증강현실을 이용한 의료용 로봇에 있어서는 환부를 비추어 주는 카메라로부터의 영상에 CT 등을 이용한 인체 내부의 데 이터를 오버레이(Overlay)시켜 실제 환자의 내부를 쳐다보는 듯 한 환경을 구성해 낸다. 미국의 Rosenthal은 초음파 기반 생체검사에 있어서 3D 증강현실을 적용했을 경우 시술의 오차 가 2.48 mm에서 1.62 mm로 줄어들었다고 보고하였다 [6].
또한 Shi [7]는 스테레오그래피 입체 3D영상과 Fluoroscopy 를 활용한 유방 대상 로봇 생체검사를 수행하였으며 Das 등도 CT 영상기반 증강현실을 활용한 사례를 보고하였다.
현재 영상기반 의료용 로봇의 기술은 얻어낸 영상 자체를 직 접 활용하기 보다는 얻어낸 영상을 어떻게 처리하여 의료용 로 봇의 사용자에게 좀 더 효율적으로 정보를 전달하고 그 정보를 활용한 사용자의 의도대로 높은 정확도로 환자에게 어떤 시술
을 가할 수 있는가가 강조되고 있는 것 같다. 특히 최근의 CT 와 MRI와 같이 3차원 데이터를 얻어낼 수 있는 영상기기의 경 우에는, 로봇이 어떤 길로 움직여야지 환자에게 최소한의 고통 을 가하고 회복이 빠를 수 있는지, 또는 어떤 길로 움직여야지 혈관이나 뼈와 같은 중요한 장기들을 피할 수 있을지를 실시간 으로 계산하여 전달하는 것도 하나의 이슈가 되고 있다.
또 하나의 영상기술의 로봇과의 접목은 시술자가 항상 로봇 을 활용하여 어떤 술기를 발휘한다고 할 때 영상은 가상의 영 상으로 대체될 수 있다는 사실이다. 특히 힘 반향 기술까지 활 용될 때 이는 의대생들의 훈련 또는 실제 어려운 수술 전에 모 의상황 하에 수술을 시도해 볼 수 있다는 것을 의미한다. 따라 서 여러 가지 형태로 실제 상황을 모사할 수 있는 시뮬레이터 또한 다각도로 접근되고 있는 분야 중 하나이다 [8, 9]. 초기 시뮬레이터의 경우 90년대 초반부터 개발되기 시작하였으나 피드백 장치의 부족, 그래픽 하드웨어 성능의 한계 등으로 인 하여 실질적인 적용이 어려웠다. 그러나 최근에는 이러한 하드 웨어적인 한계는 대부분 극복되어 현재 관련연구가 활발히 진 행되고 있다.
영상기반 의료용 로봇의 미래 와 결론
이상에서 영상기반 의료용 로봇의 현재와 미래를 간략하게 나마 살펴보았다. 앞으로 의료용 로봇은 영상기술의 발전과 더 불어 더욱 많은 일을 할 수 있게 될 것이며, 한편 그러한 영상 기술의 특화된 요구사항에 따라 더 제한적인 로봇의 성능을 요 구하게 될지도 모른다. 그러나 이러한 의료용 로봇의 적용분야 의 확대는 의료영상과 더불어 의학에 있어서 필수불가결한 요 소로 자리 잡게 될 것으로 본다.
참 고 문 헌
1. Faust RA, Robotics in Surgery: History, Current and Future Applications, New York: Nova Science Publisher, Inc. 2005 2. Maurin B, Bayle B, Piccin O, et al. A patient-mounted robotic
platform for CT-scan guided procedures. IEEE T Bio-Med Eng 2008;55(10):2417-2425
3. Song S-E, Cho NB, Fischer G, et al. Development of a pneu- matic robot for MRI-guided transperineal prostate biopsy and brachytherapy: new approaches. ICRA 2010;1:2580-2585 4. Pott PP, Scharf H-P, Schwarz MLR. Today’s state of the art in
surgical robotics. Comput Aided Surg 2005;10(2):101-32 5. Sun LW, van Meer F, Schmid J, et al. Advanced da Vinci surgi-
cal system simulator for surgeon training and operation plan- ning. Int J Med Robot 2007;3(3):245-51
6. Rosenthal M, State A, Lee J, et al. Augmented reality guidance for needle biopsies: An initial randomized, controlled trial in phantoms. Med Image Anal 2002;6:313-20
7. Shi M, Liu H, Tao G. A stereo-fluoroscopic image-guided ro- botic biopsy scheme. IEEE T Contr Syst T 2002;10(3):309-317 8. Hayashibe M. Suzuki N, Hashizume M, et al. Robotic surgery
setup simulation with the integration of inverse-kinematics computation and medical imaging. Comput Meth Prog Bio
2006;83:63-72
9. Ra JB, Kwon SM, Kim JK, et al. Spine needle biopsy simulator using visual and force feedback. Comput Aided Surg 2002;
7:353-363
대한의학영상정보학회지 2011;17:15-21
=초 록=
의학에 있어서 엑스레이로부터 시작된 영상기술은 컴퓨터와 같은 디지털 기술의 발전에 힘입어 의료에 있어서 필수적인 분야로 자리 잡고 있다. 이러한 의료 영상기술은 자기공명과 같은 영상획득방식의 차이에 있어서의 진 보 뿐 아니라 대용량 영상의 저장 및 처리를 위한 의료영상저장전송시스템을 구축하거나 디지털 영상처리기법을 적용하여 대용량 영상정보로부터 3차원 모델을 재구성하고 이를 통하여 환부를 찾아내는 작업을 해 내는 등 그 무한한 가능성이 이미 입증된 바 있으며 앞으로도 그 적용범위는 더욱 넓어질 것으로 예상된다. 이러한 적용범위 중에서 영상기술과 초기부터 연동되어 함께 발전해 온 의료용 로봇 분야는 1980년대 이후 산업용 로봇의 발전에 힘입어 빠르게 그 나름대로의 입지를 굳히고 있으며, 최근 들어서는 컴퓨터 단층촬영, 자기공명장치와 함께 사용 될 수 있는 로봇이라든지 나노 단위로 각막을 확대하여 시술자가 높은 정밀도로 시술을 가능하게 하는 등 의료계 의 요구에 좀 더 특화된 형태로 진보하고 있다. 본 논문에서는 영상기기와 그 관련 기술들이 의료용 로봇과 연동 되어 어떻게 활용되고 있는 지를 살펴보고자 한다.