관상동맥 완전폐색 영상유도시술을 위한 2D영상-3D모델간 정합

Abstract

영상유도술(Image-guided Surgery)이란 컴퓨터를 통해 보여지는 영상에 근거하여 환자에 대한 해부학적 정보를 얻고 이에 기초하여 수술을 진행하는 것을 말한다. 이를 이용하면 좁은 절개만으로 정상조직의 피해를 최소화하면서 병변에 정확하게 접근할 수 있으므로 빠르고 안전한 시술이 가능하다. 영상유도술을 위한 기법 중 하나로 환부의 입체적 정보파악이 쉬운 3D 영상과 시술도구의 움직임을 실시간으로 보여줄 수 있는 2D 영상을 정합하는 방법이 있다. CTA, MRA와 같은 3D 영상은 많은 기하학적, 해부학적 정보를 가지고 있는 반면 X-ray 투시영상, 초음파 영상과 같은 2D 영상은 상대적으로 제한된 정보를 가지고 있지만 획득시간이 짧아 실시간으로 환자의 상태정보를 제공해준다. 따라서 복합적 정보를 제공해주는 2D-3D 정합영상은 시술 중 환자에 대한 의사의 이해를 도울 수 있다. 본 논문의 목표는 관상동맥에 완전폐색이 일어난 환자를 위한 경피적 관상동맥 중재시술을 위해 3D CTA 영상과 2D X-ray 혈관투시영상을 정합하는데 있다. 현재의 시술은 혈관투시영상에 깊이 정보가 없고, 조영제의 효과가 일시적이며 그 사용량이 제한되는 문제로 인해 혈관의 구조적 정보를 얻지 못하고 촉감적 피드백에 의존하여 진행된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 사전에 획득한 CTA영상과 시술 중 획득되는 X-ray영상을 정합하여 보여줌으로써 카테타의 원활한 진행을 돕고 수술 성공률을 높이는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하여 X-ray영상과 공간적차원을 2D로 일치시켰다. 각 영상에서 정합대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 참조영상의 골격을 기반으로 거리지도를 생성하여 골격간 거리를 효율적으로 계산하였다. 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 투시영상에 겹쳐 보였다. 이를 시술도구의 움직임을 유도하기 위한 로드맵으로 제공함으로써 관상동맥 중재술을 위한 영상유도술로 활용될 수 있게 하였다. ;Image-guided intervention is defined as the intervention carried out under computer-generated image guidance. Image-guided intervention can improve speed, accuracy and safety of the procedure with a very small opening. 2D-3D image registration is one of the techniques used to achieve image-guided intervention. The widely used 3D image modalities such as CTA and MRA contain geometrical, anatomical information and 2D image modalities such as X-ray fluoroscopy and ultrasound have relatively less information. But 2D images do offer the up-to-date state of a patient because of the short acquisition time. Therefore the combination of 3D image and 2D image enables an interventionist to assist in establishing a diagnosis and in planning procedures. The aim of the work described in this thesis is to develop an algorithm to register pre-operative 3D CTA to intra-operative 2D X-ray fluoroscopy to aid catheter placement during a percutaneous coronary intervention for the coronary total occlusion patient. Currently intervention is carried out using fluoroscopy that has no depth information. Furthermore, the contrast agent used to highlight the vessel in the X-ray image temporal and the amount available during an intervention is limited per patient. To overcome these limitations of current procedure, we extract the vessel model from 3D volume image and project it into 2D so that both reference image and test image lie in the 2D space. A skeleton of vessel is extracted and a distance map is made based on the skeleton of a test image to calculate the distance between skeletons efficiently. Then the skeleton of the test image is transformed to minimize the distance between skeletons of each image. The final skeleton is then overlaid onto the original X-ray image and this may be used as a roadmap of a reference image during the intervention