development of cholecystectomy simulation for laparoscopic … · cholecystectomy (gallbladder...

한국CAD/CAM학회 논문집 Vol. 17, No. 5, pp. 303-311. October 2012

Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers DOI http://dx.doi.org/10.7315/CADCAM.2012.303

<학술논문> ISSN 1226-0606

복강경수술 훈련용 담낭 절제술 시뮬레이션 개발

김영준 · Frédérick Roy · 이승빈 · 서준호 · 이득희 · 박세형†

한국과학기술연구원 바이오닉스연구단

Development of Cholecystectomy Simulation for Laparoscopic

Surgery Training

Youngjun Kim, Frédérick Roy, Seungbin Lee, Joonho Seo,

Deukhee Lee, and Sehyung Park†

Center for Bionics, Korea Institute of Science and Technology

Received 7 February 2012; received in revised form 30 July 2012; accepted 31 July 2012

ABSTRACT

Laparoscopic surgery is a surgical procedure which uses long laparoscopic instruments through

tiny holes in abdomen while watching images from a laparoscopic camera through umbilicus.

Laparoscopic surgeries have many advantages rather than open surgeries, however it is hard to

learn the surgical skills for laparoscopic surgery. Recently, some virtual simulation systems for

laparoscopic surgery are developed to train novice surgeons or resident surgeons. In this study,

we introduce the techniques that we developed for laparoscopic surgical training simulator for

cholecystectomy (gallbladder removal), which is one of the most frequently performed by lap-

aroscopic surgery. The techniques for cholecystectomy simulation include modeling of human

organs (liver, gallbladder, bile ducts, etc.), real-time deformable body calculation, realistic 3D

visualization of surgical scene, high-fidelity haptic rendering and haptic device technology, and

so on. We propose each simulation technique for the laparoscopic cholecystectomy procedures

such as indentifying cystic duct and cystic artery to clamp and cut, dissecting connective tis-

sues between the gallbladder and liver. In this paper, we describe the techniques and discuss

about the results of the proposed cholecystectomy simulation for laparoscopic surgical training.

Key words: Cholecystectomy, Deformable body modeling, Gallbladder removal, Laparoscopic

surgery, Training simulation

1. 서 론

최근, 전통적인 절개술보다 회복시간이나 통증

을 획기적으로 줄일 수 있는 최소침습적 수술법

(Minimal Invasive Surgery, MIS)이 확산되고 있다.

최소침습적 수술은 수술 부위를 최소로 절개한

후, 절개 부위를 통해 내시경과 수술기구를 삽입

하여 수술하는 방법이다. 복강경 수술은 대표적인

최소침습적 수술법으로서, 복부에 뚫은 3~4개의

작은 구멍을 통해 긴 수술 도구를 삽입하고 배꼽

을 통해 삽입한 복강경 카메라로 복부 내부의 영

상을 보면서 수술하는 수술법이다. 이 방법을 이

용하면 절개 부위를 최소화 하여 환자의 통증을

†Corresponding Author, [email protected]

©2012 Society of CAD/CAM Engineers

304 김영준 · Frédérick Roy · 이승빈 · 서준호 · 이득희 · 박세형

완화하고 회복 기간을 단축할 수 있는 등 환자에

게 여러 이점이 있다. 하지만, 복강경을 이용한 수

술법은 수술기구의 조작이 난해하다. 모니터를 통

해 보는 영상은 원근감이 없으며 현실감이 떨어져

수안능력(hand-eye coordination)에 저해를 가져온

다. 수술 부위를 긴 기구들을 통해 접촉하기 때문

에 전통적인 절개술보다 미세한 촉감의 전달이 되

지 않는다. 특히, 수술도구들이 절개 부위를 중심

으로 회전하기 때문에 내부 움직임이 반대로 되어

직관적이지 못하고, 지렛대 효과로 동작이 증대되

어 수술부위에 전달되므로 미세한 제어가 어렵고

손떨림이 증대된다. 따라서 최소침습수술 기술은

전통적인 절개술보다 습득하기가 매우 어렵다. 이

를 훈련하기 위한 방법으로는 돼지와 같은 동물을

이용한 연습이 가능하나 훈련 기회가 적은 단점이

있다. 최근 들어, 복강경 수술을 가상 공간 상에 사

실적으로 재현함으로써 동물 실험 또는 환자의 위

험 부담 없이 손쉽게 술기를 습득할 수 있는 가상

수술 훈련 시뮬레이션(simulation)에 대한 관심이

높아지고 있다[1]. 가상 의료 시뮬레이션은 시각 및

햅틱 인터페이스(haptic interface)를 통해서 최소

침습적 수술을 충실하게 재현할 수 있으며, 환자

들에 대한 위험 부담이 없이 학습을 할 수 있는 환

경을 제공한다. 이를 이용하면 언제나 술기 연습

이 가능하여 훈련의 빈도를 높일 수 있으며, 술기

평가 또한 정성적 및 정량적으로 이루어질 수 있

다. 현재 개발된 복강경 수술훈련 시뮬레이션 시

스템은 SEP(SimSurgery, 노르웨이)[2], LapSim

(Surgical-Science, 스웨덴)[3], LAP Mentor(Simbionix,

미국)[4], LapVR (Immersion, 미국)[5] 등이 있으며,

간의 거동 시뮬레이션에 대한 연구를 중심으로 인

체 장기의 시뮬레이션에 대한 연구들이 보고된 바

있다[6,7].

본 연구에서는 복강경 수술법을 이용하여 가장

많이 시술되는 술기 중 하나인 담낭 절제술

(cholecystectomy)의 훈련에 필요한 일련의 수술

과정의 시뮬레이션 소프트웨어 구현 시 필요한 인

체 장기 모델링 기법, 변형 계산 및 해당 수술의

개별 조작에 대한 시뮬레이션 기법을 제안한다. 담

낭 절제술 시뮬레이션 기술에 필요한 기술로는 담

낭(gallbladder or cholecyst), 간(liver), 담도관(bile

duct) 등의 인체 장기 모델링 기술, 장기의 실시간

변형 계산, 복강경 수술도구(laparoscopic instrument)

와 장기의 충돌 검출(collision detection), 수술 장

면의 3차원 사실적 가시화, 햅틱 렌더링(haptic

rendering) 및 햅틱 장치 기술 등이 있다. 본 연구

는 이를 위하여, 프랑스 INRIA 연구소에서 실시

간 시뮬레이션을 위하여 개발한 오픈 소스 프레

임워크인 SOFA(Simulation Open Framework

Architecture)[8,9]를 활용하여, 복강경 수술에 대한

복합 훈련인 담낭 절제 시뮬레이션을 개발하였

다. SOFA는 각종 유한요소기법을 포함한 여러 힘

의 장(force field) 계산, 충돌 계산, 수치 적분, 각

종 데이터 로딩(data loading) 및 모델링(modeling)

등 가상 수술 훈련 시뮬레이션에 필요한 기본적인

기능들을 제공하고 있다. 하지만, SOFA가 담낭절

제술 시뮬레이션 구현에 필요한 모든 기능을 담고

있는 것은 아니며, 변형 계산 및 충돌 계산 등의

기본적인 기능을 제외한 기능은 플러그인(plug-in)

을 개발하여 추가하여야 한다[10].

담낭 절제술의 수술 과정은 다음과 같이, (1) 지

방조직 등의 박리(dissection)를 통한 담낭관(cystic

duct) 및 담낭동맥(cystic artery)의 분리, (2) 클립

(clip) 등을 이용한 담낭관 및 담낭동맥의 결찰

(ligation), (3) 분리한 담낭관 및 담낭동맥의 절단

(cutting), (4) 담낭과 간 사이의 결체 조직의 박리

(dissection)를 통한 담낭의 적출 등의 순서로 실시

된다[11].

2. 담낭 절제술 시뮬레이션

담낭절제술의 시뮬레이션에 필요한 주요 인체

장기들을 Fig. 1에 나타내었다. 이러한 간(liver),

담낭(gallbladder), 담낭관(cystic duct), 담낭동맥

(cystic artery), 담관(bile duct) 등에 대한 형상 모

델은 Visible Human Korean[12]에서 제공한 인체

데이터로부터 각 장기를 자동/수동으로 분할

(segmentation)하여 모델을 획득하고 이를 수정하

여 시뮬레이션에 사용하였다. 다음의 각 장에서 담

Fig. 1 Anatomical structure of liver, gallbladder, bile

duct, cystic artery, and cystic duct

복강경수술 훈련용 담낭 절제술 시뮬레이션 개발 305

낭 절제술의 일련의 각 과정에 대한 시뮬레이션

기법 및 알고리즘을 기술한다.

2.1 담도관 지방조직 소작 시뮬레이션

담낭절제술 과정 중, 초기 단계의 담낭관(cystic

duct) 및 담낭동맥(cystic artery)의 분리 과정은 담

낭과 담관 사이에 연결된 두 가지 중요한 기관인

담낭관 및 담낭동맥을 찾아내는 과정이다. 즉, 이

과정은 담낭을 제거하기 전에 담도에 연결된 담낭

관 및 담낭동맥을 결찰하기 위하여 지방조직에 싸

여 있는 담낭관과 담낭동맥을 전기 소작기(electronic

cautery) 등으로 지방조직을 박리하여 드러내는 작

업이다. 담낭관/담낭동맥을 둘러싼 지방조직 등의

소작 과정에 대한 시뮬레이션을 구현하기 위하

여, 다음의 두 가지 모델링 기법을 시도하였다. 초

기에 시도한 사면체 메쉬 모델링 기법을 이용한

지방조직 소작 시뮬레이션(2.1.1절)과 이를 개선한

볼륨 모델 기반의 적응형 다면체 모델링 기법(2.1.2

절)을 차례로 제시하였다.

2.1.1 사면체 메쉬 모델을 이용한 담도관 지방조

직 소작 (방법 1)

Visible Korean Human[12]로부터 모델링하여 준

비된 각 장기의 형상 모델은 표면 메쉬(surface

mesh) 모델이다. 지방조직 소작 시뮬레이션을 위

한 사면체 메쉬(tetrahedral mesh)를 생성하기 위하

여 담도관의 지방조직에 대한 표면 메쉬 모델을

사면체 메쉬 모델로 변환하였다. 사면체 메쉬 모

델 변환에는 Isosurface Stuffing[13]이 사용되었다.

담낭 동맥 및 담낭관을 둘러싼 지방 조직에 대한

사면체 메쉬 모델에 대하여 각각의 사면체 요소

(tetrahedron)와 복강경 수술도구의 형상 모델과의

충돌을 실시간으로 계산하고, 충돌된 사면체 요소

를 삭제함으로써 소작 시뮬레이션을 구현하였다.

사면체 요소 삭제에는 SOFA의 Mapping Tetrahedron

to Triangle[8]이 사용되었다. 삭제된 영역의 사면체

요소들의 경계 부분은 투명도를 부과하여 부드럽

게 가시화되도록 하였다. 소작 시뮬레이션에 사용

되는 지방 조직의 사면체 메쉬 모델은 변형 계산

을 위한 유한요소기법(finite element method, 이하

FEM)에 사용되는 모델을 동일하게 사용함으로써

소작 과정 중 형태가 변한 경우에도 실시간 변형

계산이 가능하도록 하였다. 사면체 모델의 변형은

동시회전 유한요소법(corotational FEM)을 사용하

여 계산하였다.

2.1.2 볼륨 모델을 이용한 담도관 지방조직 소작

(방법 2)

2.1.1에서 기술한 사면체 메쉬를 이용한 소작 시

뮬레이션의 경우 사면체(tetrahedron) 단위로 소작

이 이루어지므로, 세밀한 묘사를 수행하기 위해서

는 사면체의 크기를 작게 나누어야 한다. 자연스

러운 소작 시뮬레이션에 적합할 정도로 충분히 작

은 사면체의 크기를 고려할 경우, 사면체의 개수

가 수십만 개 이상으로 많아지게 되어 변형 계산

에 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선

하기 위한 방안으로 본 절에서는 볼륨 모델

(volumetric model) 기반의 담도관 지방조직 소작

기법을 제안한다.

본 연구에서 제시한 방법과 관련된 연구로 볼륨

모델 기반의 절삭 시뮬레이션 기법에 대한 연구가

치과용 훈련 시뮬레이션 시스템에 성공적으로 응

용된 바 있다[14]. 이들은 볼륨 모델로부터 Mauch

의 Closest Point Transform(CPT)[15]과 Velho의 적

응형 다면화 (adaptive polygonization) 기법[16]을 응

용하여 치아의 드릴링 효과를 효과적으로 시뮬레

이션하였다(Fig. 2(a) 참조). 본 연구의 담도관 지

방조직 소작 시뮬레이션은 [14]에서 구현한 강체

(rigid body)인 치아 절삭 시뮬레이션과 달리 변형

계산이 추가되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에

서는 지방조직의 볼륨 모델로부터 생성한 격자

(grid) 모델을 이용하여 변형을 계산하고, 격자 모

델과 지방조직의 형상 메쉬 모델을 서로 연동하였

다. 이에 대한 자세한 구현 방법은 다음과 같다.

먼저, 지방조직 모델의 형상 메쉬 모델로부터

CPT기법을 통해 메쉬의 주변의 포텐셜 필드(potential

field)를 생성한다. 다음으로, 생성된 포텐셜 필드

로부터 적응형 다면화(adaptive polygonization) 기

법으로 메쉬를 재생성한다. 소작 시뮬레이션 시에

는 전기 소작기와 지방조직의 형상 모델이 충돌된

주변의 포텐셜 필드를 갱신함으로써 실시간으로

다면체 메쉬 데이터를 수정한다. 적응형 다면화 기

법을 이용하면, 간단한 형태의 표면에 대하여서는

적은 폴리곤을 사용하고 복잡한 형태의 표면에는

더 많은 폴리곤을 사용하여 효율적인 계산을 수행

할 수 있다. 마지막으로 변형체 시뮬레이션을 위

하여, 지방조직을 둘러싼 격자 모델을 생성하고 이

를 육면체 유한요소(Hexahedral FEM) 기법으로


실시간 변형을 계산한다. 격자 모델은 포텐셜 값

이 0인 격자들로 구성되며, 소작 시뮬레이션 과정

에서 포텐셜 필드가 수정되면 형상 모델이 실시간

으로 갱신된다. 지방조직에 대한 격자 모델과 형

상 모델은 무게중심 매핑(barycentric mapping)[17]

으로 서로 연동된다.

2.2 담낭관 및 담낭동맥 모델링

담도관 지방조직 내부의 담낭관과 담낭동맥의

변형 시뮬레이션을 위하여 다 관절(multi-joint)을

가진 와이어(wire) 형태의 빔(beam) 모델을 사용

하였다. 빔 모델은 위치(position)와 방향(orientation)

으로 정의된 절점들의 집합이며, 이들 절점에 기

반한 유한요소법으로 변형이 계산된다(Fig. 3 참

조). 빔 모델링 기법은 일반적인 다면체 기반의 유

한요소법에 비해 계산이 훨씬 간단하여 충돌 계산

과 변형 계산을 고속으로 수행할 수 있으므로, 담

낭관 및 담낭동맥과 같은 관(pipe) 형상의 시뮬레

이션에 적합하다. 변형 계산이 수행되는 빔 모델

과 가시화를 위한 표면 형상 모델의 연동은 skinning

mapping[8]을 통해 이루어지도록 하였다. 즉, 빔 모

델에 의해 변형이 계산되면, skinning mapping 을

통해 담낭관 및 담낭동맥의 형상 메쉬 모델이 따

라서 변형된다. 아울러, 담낭동맥과 담낭관을 둘

러싼 지방 조직의 소작 시뮬레이션 시, 각 모델간

의 충돌 검사와 힘 전달 등을 고려하여 각 모델의

상호 작용을 반영한 사실적인 변형이 이루어지도

록 하였다. 또한 빔 모델을 사용하면, 담낭관과 담

낭동맥의 클립(clip)을 이용한 결찰(ligation) 및 절

단(cutting) 과정에 대한 시뮬레이션을 효과적으로

구현할 수 있다.

2.3 담낭 및 간 변형 모델링

담낭 절제 시뮬레이션에 필요한 담낭 및 간 모

델의 변형 모델링에는 기본적인 유한요소법이 사

용되었다. 유한요소법은 변형체를 유한개의 요소

로 이산화하여 평행방정식을 작성하고, 대수적인

방법을 통해 행렬 화하여 변형을 계산하는 방법이

다. 임의의 형상을 가지는 객체가 탄성한계 구간

내에서 변형이 일어난다고 가정할 때, 이 구간 내

에서 변형률과 응력 사이에 선형적인 훅의 법칙

(Hook's law)이 성립한다(σ = Dε). 또한 균일

(homogenous)하고 등방성(isotropic)인 물체로서 가

정하면, 변형률 에너지는 아래와 같이 주어진다.

(1)

변형체의 변형은 에너지가 안정화되는 방향으

로 진행되므로, 식 (1)을 미분하여 최소값을 구하

여 변형량 u을 구한다. 본 연구에서는 담낭 및 간

에 대하여 사면체 요소(tetrahedral element)를 사

용하여 변형체를 이산화한 후, 대수적인 방법을 이

용하여 정리하면, 다음과 같은 선형방정식계(linear

system of equations), 식 (2)를 얻을 수 있고, 여기

에 주어진 경계조건을 대입하여 최종 해를 구하게

된다.

Ku = F (2)

변형체를 선형 준정적 탄성체로 가정하는 경우,

식 (2)에 경계조건을 대입하여 해를 구하게 되며,

선형 동적 탄성체로 가정하는 경우, 강성행렬 K

와 변형량 u에 의한 탄성체의 내력(inner force)

Ku뿐 아니라, 질량의 가속력에 의한 관성력(inertia

force) M과, 속력에 의한 감쇠력(damping force)

C로 변형체에 주어지는 힘을 가정하여 식 (3)을

얻는다.

E u( )1

2--- u

TBTDBudx

Ω∫∫∫ f

Tdx

Γ

∫∫–=

Fig. 2 (a) Closest point transform and adaptive

polygonization[14], (b) original mesh model of bile

duct fat tissue, (c) after applying adaptive

polygonization, and (d) grid model for deformable

simulation

Fig. 3 Beam modeling for deformable simulation of

cystic duct and cystic artery


(3)

선형 동적 탄성체의 경우, 식 (3)의 지배방정식

하에 변형을 실시간으로 계산하게 된다. 동적 탄

성체의 경우, 널리 알려진 방법으로 동적 명시적

방법(explicit method)과 동적 암시적 방법(implicit

method)이 있는데, 동적 명시적 방법의 경우, 시간

간격(time step)이나 물체의 특성(e.g., Young's

modulus)에 따라 안정성이 조건적(conditionally

stable)으로 주어지기 때문에, 본 연구에서는 수치

적 안정성(numerical stability)이 확보된 암시적 방

법을 사용하였다. 암시적 방법은 대칭적 대형행렬

의 계산을 실시간으로 계산해야 하기 때문에 적절

한 대칭적 선형 시스템 해법인 Conjugate gradient

method(CG method)[19]를 사용하였다. CG method

는 반복법(iteration)을 사용하여, 현재 해의 탐색방

향을 에러와 수직하게 설정하여 추가 덧셈할 해의

기저(basis)를 설정하여 해를 계산하는 방법으로,

대칭행렬의 해를 구하는 방법으로 널리 사용되고

있다.

2.4 결체조직 박리 시뮬레이션

담낭관 및 담낭동맥을 절단한 후에는 담낭과 간

사이의 결체 조직의 박리(dissection)를 통한 담낭

의 적출 작업이 이어진다. 이 과정은 복강경 수술

용 겸자(grabber)와 전기 소작기(electronic cautery)

를 이용하여 담낭과 간 사이의 결체조직을 제거하

고 담낭을 간으로부터 분리해내는 작업이다. 본 연

구에서는 결체조직을 단순화하여 수많은 스프링

(spring)의 연결체로 결체조직을 모델링 하였다[20].

결체조직 스프링의 양 끝점의 위치가 결정되었으

면, 각 끝점이 담낭 모델 또는 간 모델과 연동이

되도록 하여야 한다. 담낭 및 간 모델의 변형 계산

에는 삼각형 메쉬 모델이 아닌 사면체 메쉬 모델

이 사용되므로, 스프링의 각 끝점과 가장 근접한

사면체 요소를 검색하여 이들이 연결되도록 한

다. 스프링의 각 끝점 및 끝점과 연결될 사면체 요

소는 무게중심 매핑(barycentric mapping)[17]를 사

용하여 연동된다. 즉, 초기 상태에서 사면체의 네

꼭지점을 기준으로 스프링의 각 끝점에 대한 무게

중심좌표를 계산하고 담낭 또는 간 모델의 변형이

발생할 때마다 계산된 무게중심좌표로부터 스프

링의 각 끝점의 위치를 갱신함으로써, 간-결체조

직 또는 담낭-결체조직을 연결한다. 따라서, 담낭

과 간 사이의 변형은 결체조직을 통하여 양방향으

로 전달된다.

결체조직의 박리 시뮬레이션은 결체조직과 전

기 소작기 사이의 충돌검사를 수행하여 결체조직

스프링을 제거함으로써 이루어진다. 결체조직이

전기 소작기와 닿으면, 결체조직의 투명도를 서서

히 감소시키며 일정 값 이하가 되면 해당 결체조

직을 삭제한다. 이때, 전기 소작기가 장기 또는 결

체조직에 닿을 경우 해당 부위가 검게 그을리도록

하여 시각적 효과를 높였다. 보통, 결체조직 제거

시에는 왼손으로 복강경 수술용 겸자로 담낭을 잡

아당기면서 소작 작업이 용이하도록 한다. 겸자의

열린 상태와 장기와의 충돌 여부를 검사함으로

써, 겸자로 장기를 잡는 동작의 시뮬레이션과 장

기를 잡은 상태에서 겸자에 의한 장기의 거동 계

산을 구현하였다.

3. 결과 및 고찰

본 연구에서 제안한 방법으로 담낭절제술에 관

한 각 과정의 시뮬레이션 기법을 구현하여 복강경

수술 훈련을 위한 햅틱 장치에 적용하여 보았다.

선행연구에서 제작한 햅틱 장치 테스트베드(Fig.

4 참조)[20]를 이용하여, 본 연구를 통해 구현한 담

낭제거 시뮬레이션 소프트웨어를 테스트하였다.

햅틱 장치는 수술도구에 대한 실시간 위치제어와

수술도구와 장기의 상호작용으로 발생한 반발력

(force feedback)을 사용자가 느낄 수 있도록 시뮬

레이션 소프트웨어와 통신한다. 햅틱 장치 테스트

베드를 사용하여 담낭절제 시뮬레이션 소프트웨

Mu·· Cu· Ku+ + f=

Fig. 4 Developed hardware and software of laparoscopic

simulator for gallbladder removal surgery (test-

bed of two-hand haptic device, 5 degree-of-

freedom for each hand[20])


어를 적용해 본 결과, 사실적 가시화와 충실도 있

는 시뮬레이션 측면에서 본 연구결과가 복강경 담

낭절제술 훈련에 성공적으로 적용이 가능함을 정

성적으로 확인할 수 있었다.

2.1.1절의 사면체 메쉬 모델을 이용한 담도관 지

방조직 소작 시뮬레이션 결과를 Fig. 5에 보였다.

전기 소작기의 형상 모델과 충돌이 검출된 지방조

직의 사면체 요소가 삭제되어 소작 시뮬레이션이

성공적으로 수행됨을 그림에서 확인할 수 있다. 하

지만, 실시간 시뮬레이션 시 25 fps 정도의 계산

속도를 얻기 위해 사용한 사면체 요소의 개수는

5,083개로서, 이 때의 사면체의 크기는 삭제된 사

면체 주위의 남아있는 사면체들의 경계 에지

(boundary edge)를 확인할 수 있을 정도로 크다. 이

를 해결하기 위하여 수십만 개 이상으로 사면체의

개수를 늘려 요소의 크기를 충분히 작게 하면 자

연스러운 소작 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있지

만, 이 때에는 계산 소요시간이 오래 걸려 실시간

시뮬레이션 구현이 어렵다.

2.1.2절에서 제안한 볼륨 모델을 이용한 소작 시

뮬레이션 방법을 Fig. 6에 보였다. 소작 시뮬레이

션과 더불어 육면체 유한요소법을 사용한 담도관

의 지방조직, 빔 모델을 사용한 담낭관/담낭동맥

의 실시간 거동 시뮬레이션 결과를 그림에서 확인

할 수 있다. 2.1.2절에서 제안한 볼륨 모델을 이용

한 기법은 전술한 사면체 메쉬 모델 방식이 가진

문제를 해결할 수 있었다. 볼륨 모델 기반의 소작

시뮬레이션 방법은 소작된 부분에 대해 부드럽게

표면을 재생성할 수 있으므로 사면체 기반의 방법

보다 사실적인 시각적 렌더링 결과를 얻을 수 있

었다(Fig. 7 참조).

다음으로, 간/담낭의 거동 및 결체조직 박리 과

정의 시뮬레이션 결과를 Fig. 8에 보였다. 복강경

수술용 겸자와 전기 소작기를 사용하여 간에서 담

낭을 떼어내는 과정의 장면들을 Fig. 7에 나타내

었다. 해당 시뮬레이션에 사용된 간 모델과 담낭

모델의 사면체 요소의 개수는 각각 702개, 121개

이며 간과 담낭 사이의 결체조직의 스프링 요소

개수는 67개이다. 그림에서 확인할 수 있듯이 수

술 도구와 인체 장기의 상호작용이 사실적으로 모

사되었으며, 목표 계산 속도 25 fps 이상의 실시간

Fig. 5 Results of fat tissue dissection simulation by

tetrahedral mesh based method (method 1)

Fig. 6 Results of fat tissue dissection simulation by

volume based method (method 2)

Fig. 7 Comparison of fat tissue dissection simulation by

(a) tetrahedral mesh based method and (b) volume

based method


시뮬레이션을 성공적으로 구현하였다. 의료수술

가상 시뮬레이션의 경우 결과에 대한 정량적 평가

가 어려우며, 이에 본 연구에 대한 의료 전문가의

사용자 평가 테스트를 계획하고 있다.

3. 결 론

이상으로 복강경을 이용한 담낭절제술 훈련을

위한 일련의 과정에 대한 시뮬레이션 기법을 제시

하였다. 담낭 및 주변 장기들을 3차원 모델링하여

각 장기의 실시간 거동을 계산하였으며 수술 술기

를 시각적/촉각적으로 충실하게 재현하기 위한 시

뮬레이션 알고리즘을 구현하였다. 아울러, 구현된

복강경을 이용한 담낭 절제술 훈련 시뮬레이션 소

프트웨어를 테스트하고 햅틱 장치에 적용하였다.

본 담낭절제 복강경 수술 훈련 시뮬레이션 시스

템의 성능 및 효과를 평가하기 위한 사용자 테스

트가 계획되어 있다. 복강경을 이용한 담낭절제술

전문의 및 레지던트들을 중심으로 사용자 평가를

실시할 예정이다. 또한 개발한 담낭절제 시뮬레이

션 기술을 고도화하고 알고리즘을 강화함으로써,

시뮬레이션의 사실감 및 몰입도를 높이고자 한다.

감사의 글

본 연구는 문화체육관광부 및 한국문화콘텐츠

진흥원의 2009년도 문화콘텐츠산업기술지원 사업

의 연구결과로 수행되었음. 본 과제의 공동 연구

에 힘써주신 최재순 교수님, 홍헬렌 교수님, 이정

진 교수님, 계희원 교수님, 류제하 교수님, 김정 교

수님 및 연구팀께 감사를 드립니다.

참고문헌

1. Park, J.A., 2005, Medical Simulation : Virtual

Surgery, Korea Information Science Society

Review, 23(10), pp. 49-52.

2. SEP, SimSurgery Co., http://www.simsurgery.

com/, 2011.

3. LapSim, Surgical-Science Co., http://www.sur-

gical- science.com/, 2011.

4. LAP Mentor, Simbionix Co., http://www.sim-

bionix.com/, 2011.

5. LapVR, Immersion Co., http://www.immersion.

com/, 2011.

6. Cotin, S., Delingette, H. and Ayache, N., 1999,

Real-time Elastic Deformations of Soft Tissues

for Surgery Simulation. IEEE TVCG, 5(1), pp.

62-73.

7. Montgomery, K., Bruyns, C., Brown, J., Sorkin,

S. and Mazzella, F., 2002, SPRING: A General

Framework for Collaborative, Real-time Surgical

Simulation, Medical Meets Virtual Reality 10,

pp. 23-26.

8. SOFA, http://www.sofa-framework.org/

9. Allard, J., Cotin, S., Faure, F., Bensoussan, P.J.,

Polyer, F. and Duriez, C., 2007, SOFA: An

Open Source Framework for Medical Simulation,

Medical Meets Virtual Reality 15, pp. 13-18.

10. Kim, Y.J., Kim, K.H., Roy, F. and Park, S.H.,

2011, Development of Laparoscopic Surgical

Training System with Simulation Open Frame-

work Architecture (SOFA), Proc. ACCAS 2011,

Bangkok, Thailand.

11. WebSurg, http://www.websurg.com/, 2011

12. Park, J.S. et al., 2006, Visible Korean Human:

Its Techniques and Applications, Clinical Anat-

omy, 19, pp. 216-224.

13. Labelle, F., Shewchuk, J.R., 2007, Isosurface

Fig. 8 Deformable modeling of gallbladder/liver and

dissection simulation of connective tissue


Stuffing: Fast Tetrahedral Meshes with Good

Dihedral Angles, Proc. ACM SIGGRAPH '07,

26(3).

14. Kim, L.H. and Park, S.H., 2006, Haptic Inter-

action and Volume Modeling Techniques for

Realistic Dental Simulation, Visual Computing,

22, pp. 90-98.

15. Mauch, S., A Fast Alogorithm for Computing

the Closest Point and Distance Transform. Tech-

nical Report at http://www.its.caltech.edu/~sean/

16. Velho, L., Figureiredo, L.H.D. and Gomes, J.,

1999, A Unified Approach for Hierarchical

Adaptive Tesselation of Surfaces, ACM Trans-

actions on Graphics, 18(4), pp. 329-360.

17. Kim, Y.J. et al., 2010, Multi-model Structure

and Mapping Method of Liver Model for Lap-

aroscopic Surgery Simulation, Proc. of KSPE

2010, ISSN 2005-8449.

18. Meier, U., Lopez, O., Monserrat, C., Juan, M.C.

and Alcaniz, M., 2005, Real-time Deformable

Models for Surgery Simulation: A Survey Com-

puter Methods and Programs in Biomedicine,

77, pp. 187-197.

19. Powell, M.J.D., 1977, Restart Procedures for the

Conjugate Gradient Method, Mathematical Pro-

gramming, 12(1), pp. 241-254.

20. Kim, Y.J., Kim, J.S., Choi, J.S., Chang, D.J.

and Park, S.H., 2011, Laparoscopic Surgery Sim-

ulation System Using Boundary Element Method,

Proc. ACCAS 2010, Busan, Korea.


김 영 준

Youngjun KIM is a senior researcher

in the Center for Bionics at Korea

Institute of Science Technology. He

received his BS (2001), MS (2003),

and PhD (2009) in the School of

Mechanical and Aerospace Engineer-

ing at Seoul National University. His

research interests include the study

of 3D medical imaging, medical sim-

ulation and computer aided surgery.

이 승 빈

Seungbin LEE is currently (2012)

working as researcher at the Center

for Bionics of the Korean Institute

of Science and Technology. He

received his BS (2005) and his MS

(2007) in the School of Computer

Engineering at Kyunghee University.

His research interests are mainly

software designing, computer

graphics and 3D graphics.

이 득 희

Deukhee LEE is a senior research

scientist in the Center for Bionics,

Korea Institute of Science and

Technology (KIST). He received his

BS (2000) in Hanyang Univ., and

MS (2003) in Seoul National Univ.,

and PhD (2008) in School of Eng-

ineering, the University of Tokyo.

His research interests include the

study of IGS (Image-Guided

Surgical System) and ultrasound-

based diagnostics and therapeutics.

Frédérick Roy

Frédérick ROY is currently (2012)

working as Visiting Scientist at the

Center for Bionics of the Korean

Institute of Science and Technology

(KIST). He obtained his BS (2005)

and his MS (2007) at the University

of Bordeaux I, France. His research

interests are mainly software

designing, 3D graphics rendering

and medical simulation.

서 준 호

Joonho SEO received Ph.D in

mechanical engineering in the

University of Tokyo, in 2011, and

M.S. degree in mechanical eng-

ineering and aeronautics from Seoul

National University in 2004. He is

currently research staff member in

Samsung Advanced Institute of

Technology. His current research

interests include therapeutic

ultrasound, minimal/non-invasive

robotic surgery system, and visual

servoing by ultrasound imaging.

박 세 형

Sehyung PARK is a principal

researcher in the Center for Bionics

at Korea Institute of Science

Technology. His research interests

include the study of geometric

modeling, human computer interface,

medical simulation and computer

aided surgery. Park received a BS

degree from Seoul National Uni-

versity in Mechanical Design and

Production Engineering and an MS

degree from Cornell Unversity in

Mechanical Engineering, and a PhD

degree in Mechnical Engineering

from Korea Advanced Institute of

Science and Technology.

development of cholecystectomy simulation for laparoscopic … · cholecystectomy (gallbladder...

Documents