3D 혈관 모델 번역(한국어 원본)현재 임상의학(clinical medicine)에서는 심혈관 질환(cardiovascular disease)의 진단을 위해서 일반적으로 2차원 DSA (digital subtraction angiography) 방법으로 얻은 혈관 조영 이미지(angiography )를 참고하여 질병을 진단한다. 그러나 조영 이미지(angiography )를 해석하는데 있어서 육안에 의한 판단은 정확성이 떨어지며 주관적으로 이루어질 여지가 있다. 이러한 문제를 해결하고, 정확한 혈관 모델로부터 전산 해석이나 시뮬레이션을 통한 임상적 판단과 예측을 위하여 3D혈관 모델(3D model of blood vessel)을 구현하는 방법들이 연구되고 있다[1,2].
인체 내부의 3D 혈관 모델을 구하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 조영 이미지(angiography )를 통해 볼륨 데이터를 얻고, 관심 부위의 형상을 분리하는 방법이다. Zhihong는 두 방향에서 촬영된 CT데이터를 3차원 공간상에 재구성하여 혈관의 기준곡선(reference curve)을 정의하고 혈관의 단면을 타원으로 가정하여 혈관 모델을 생성 하였다[3]. 그러나 일반적으로 CT 데이터를 얻을 때, 환자에게 조영제(contrast media)를 투여하여 혈관의 형상을 검출하기 용이하도록 하는데, CT 데이터에서 혈류와 함께 흐르는 조영제(contrast media)가 혈관 내벽(vascular endothelium)의 형상을 따라 나타나기 때문에 내벽(vascular endothelium)의 형상을 분리해 내기는 용이하지만 외벽(vascular wall)의 형상을 구하기는 쉽지 않다. 혈관의 외벽(vascular wall) 형상이 잘 나타나 있는 데이터로는 IVUS 데이터가 있는데, IVUS 데이터는 초음파의 발생과 검출을 위한 카테터(catheter)를 환자의 혈관에 삽입하여 진행시켜서 진행에 따른 이산적인 이미지를 순차적으로 얻어낸다. 따라서 IVUS 이미지에는 혈관의 내벽(vascular endothelium)과 외벽(vascular wall)의 단면 형상(cross-section contours)이 비교적 잘 나타나 있어서 혈관의 협착(angiostenosis)이나 그에 따른 징후, 예후를 임상적으로 판단할 수 있는 근거가 되지만 IVUS 이미지로 혈관의 전체적인 형상은 알 수 없다. 이를 위해 Sun은 X-ray angiogram 이미지로부터 혈관의 3차원 기준선(reference curve)을 계산고 IVUS이미지로부터 혈관의 내벽(vascular endothelium)과 외벽 (vascular wall)형상(contours)을 획득하여 IVUS이미지를 기준선(reference curve)의 해당되는 지점에 위치시킴으로써 내벽과 외벽이(vascular endothelium and vascular wall) 포함된3차원 혈관 모델을 생성하였다[4]. 그러나 카데타(catheter)가 혈관 내부에서 회전되어 이미지를 촬영하는 경우가 생기기 때문에 이를 고려하여 IVUS이미지를 기준선에 위치시켜야 한다.
혈관 모델로부터 FSI 해석과 같은 유동 해석(flow analysis)을 수행하고자 한다면 특히 내·외벽(vascular endothelium and vascular wall) 을 포함하는 완전한 모델이 필요하게 된다. 본 논문에서는 CT 데이터로부터 혈관 내벽(vascular endothelium) 의 형상(contours)을 얻어서 혈관의 대체적인 형상을 매개변수 곡선으로 근사화하여 혈관의 전체적인 형상 프로파일을 표현하고 특정 위치에 대한 3D공간상의 내벽(vascular endothelium) 단면 형상을 구하였다. 또한 IVUS 데이터로부터 얻은 혈관의 2D내벽(vascular endothelium) 형상(contours)을 3D 내벽(vascular endothelium) 형상(contours)에 정합(registration) 시키는 변환을 계산하여 이 변환을 IVUS의 외벽(vascular wall) 형상(contours)에 적용함으로써 3D 공간상에 혈관의 내·외벽(vascular endothelium and vascular wall) 단면 형상(cross-section contours)을 구하였다.
본 연구는 CT 데이터로부터 얻은 혈관의 3D 내벽(vascular endothelium) 형상과 IVUS 이미지를 사용하여 혈관의 내·외벽(vascular endothelium and vascular wall)을 포함하는 3차원 솔리드 모델을 얻는 것이 목적이며 다음과 같은 세부 과정들을 포함한다.
▪ CT 데이터로부터 혈관의 내벽(vascular endothelium) 분리
▪ 혈관 내벽(vascular endothelium) 복셀의 등치면(iso-surface)을 추출하여 폴리곤 모델로 변환
▪ 폴리곤 모델로부터 기준곡선(reference curve) 정의
▪ 기준곡선(reference curve) 상의 한 점에서 내벽 단면 형상 획득
▪ IVUS 이미지의 내·외벽(vascular endothelium and vascular wall) 형상(contours)을 폴리라인(polyline)으로 변환
▪ IVUS 내벽(vascular endothelium) 형상(contours)을 기준곡선(reference curve)에 의한 내벽(vascular endothelium) 형상(contours)과 정합(registration)
▪ 정합(registration)결과를 IVUS 외벽(vascular wall)형상(contours)에 적용하여 3D상의 외벽(vascular wall) 단면 형상(cross-section contours) 획득
▪ 내·외벽(vascular endothelium and vascular wall) 단면 형상(cross-section contours)으로부터 혈관 모델 생성
세부 과정들의 연관성과 데이터의 흐름은 Fig. 1에 정리되어 있다.
Fig. 1 CT와 IVUS 데이터를 이용한 혈관 모델링 |
3D 혈관 모델 번역(영어 번역본)Currently in clinical medicine, angiography obtained by 2D DSA (digital subtraction angiography) is generally referred for diagnosis of cardiovascular disease. However, analysis of angiography by eye lacks accuracy and is prone to subjectivity. To solve such problems and make clinical judgment and prediction through computational analysis or simulation based on accurate vessel model, methods to implement 3D model of blood vessel are being researched [1, 2].
The most widely used method to obtain a 3D model of blood vessel inside human body is using angiography to obtain volume data and separating the shape of the region of interest. Zhihong generated a vessel model by reconstructing CT data obtained from two different directions in 3D space to define the reference curve of the vessel, assuming cross-section of the vessel to be elliptical [3]. But generally, contrast media is injected into a patient when obtaining CT data in order to facilitate detection of the shape of blood vessel. In CT data of such cases, contrast media flowing in blood shows up along the shape of vascular endothelium, which makes distinction of the shape of vascular endothelium easy but obtaining the shape of vascular wall difficult. The shape of vascular wall is well shown in IVUS data. In IVUS data, a catheter is inserted into the blood vessel of a patient for generation and detection of ultrasound, and discrete images are sequentially obtained as the catheter is pushed in. Therefore, cross-section contours of vascular endothelium and vascular wall show up relatively well on IVUS images, which serve as a basis for clinical judgment of angiostenosis or of its symptom and prognosis, but overall shape of vessel cannot be obtained from IVUS image. To achieve this, Sun calculated a 3D reference curve of vessel from X-ray angiogram, then obtained contours of vascular endothelium and vascular wall from IVUS image to place IVUS image in the location corresponding to the reference curve in order to generate a 3D model of the blood vessel that includes vascular endothelium and vascular wall [4]. However, catheter may rotate inside the vessel during taking the images, so this must be taken into account and IVUS image must be placed on the reference curve.
If flow analysis such as FSI analysis is to be performed from a blood vessel model, a complete model that includes vascular endothelium and vascular wall is especially needed. In this study, contours of vascular endothelium was obtained from CT data and overall shape of vessel was approximated by parametric curve in order to express the overall shape profile of the blood vessel, and cross-section contours of vascular endothelium within 3D space was obtained at the locations IVUS images were taken. Also, 2D contours of vascular endothelium obtained from IVUS data was registered with 3D contours of vascular endothelium to calculate the corresponding transformation, and this transformation was applied to contours of vascular wall from IVUS in order to obtain the cross-section contours of vascular endothelium and vascular wall within 3D space.
The purpose of this study was to use IVUS image and 3D contours of vascular endothelium obtained from CT data in order to obtain a 3D solid model that contains vascular endothelium and vascular wall. This study contains the following procedures.
▪ Separating vascular endothelium from CT data
▪ Extracting iso-surface of vascular endothelium voxel and converting it to a polygon model
▪ Defining reference curve from the polygon model
▪ Obtaining contours of vascular endothelium at a single point on the reference curve
▪ Converting contours of vascular endothelium and vascular wall in the IVUS image to polylines
▪ Registering contours of vascular endothelium from IVUS with contours of vascular endothelium obtained with respect to the reference curve
▪ Applying registration result to the contours of vascular wall from IVUS in order to obtain 3D cross-section contours of vascular wall
▪ Generating a blood vessel model from cross-section contours of vascular endothelium and vascular wall
Relationship among the procedures and flow of data are shown in Fig. 1.
Fig. 1. Modeling of blood vessel using CT and IVUS data. |
