작성일 2016년 11월 06일

턱끝성형 결과 분석: 3D CT·스캐너·중첩기술의 활용

3D CT와 피부 스캔, 중첩기술은 수술 전후의 각도와 형태 변화를 비교하는 도구로 원문에서 소개됩니다. 백정환 원장이 2D 사진의 한계, 3차원 분석의 특징과 장기 데이터 축적의 필요성을 설명합니다.

턱끝성형 결과 분석에 대해 백정환 원장은 어떻게 설명하나요?

백정환입니다.
성형외과의사로 일하면서
항상 난감한 부분이 있습니다.
질병의 경우 임상적 호전이나
치료효과를 분석함에 있어서
여러 수치화된 임상 데이터라 불리는
측정값을 활용하여,
분석과 통계 해석이 가능합니다.
하지만,
미용성형영역에서는
그 수술 효과나 개선 정도를
객관화 또는 수치화 하기에 많은 어려움이 있고,
주관적인 느낌 이 많이 작용하게 됩니다.
재건수술, 재수술을 주로 해오면서
이러한 부분에 대해 객관화 하는 작업이
굉장히 필요하다고 생각되지만,
마땅한 도구나 방법이 없었던 것이 사실입니다.
이러한 현실에서
지금까지 주로 활용되는 방법은
2D 사진을 통한 전후 비교가
전부였으나,
2D 사진은
화장의 유무
카메라 촬영각도
카메라 렌즈의 왜곡
포토샵 보정 또는 수정
이 가능한 단점들이 존재했습니다.
이러한 단점이
수술 후 환자와 의사의 주관적 느낌 차이 로
의사 환자 간의
신뢰 상실 과
분쟁의 원인
이 된다고 생각됩니다.
오늘은 이러한 상황에서
객관적인 수술 후 결과를
평가하기 위한 방법으로
3D CT와 3D scanner 를 활용하는 방법에
대해 말씀 드리고자 합니다.
먼저 동영상으로 설명 드리겠습니다.

원문 동영상 보기

캡처 이미지로 다시 한번 정리해 보겠습니다.

3차원 분석의 특징과 각도별 비교

정면모습을 보면
기존의 2D 이미지와는 다른
몇 가지 특징이 있습니다.
1. 피부색이 사라져 화장, 조명 효과를 배제할 수 있다.
2. 같은 각도와 자세로 정확히 비교할 수 있다.
3. 기본적인 촬영 각도 외에
원하는 모든 각도로 분석할 수 있다.
4. 작은 피부의 함몰 돌출도 비교할 수 있다.
5. 카메라 렌즈의 왜곡이 없다.
이상의 특징은 아래 사진과 같이
수술 전후 분석에
굉장히 유용하게 활용 됩니다.

좌 사면 모습을 정확히 일치 시키면
위 환자에서 처럼
사각턱재건 모습을
정확히 음영으로 분석할 수 있고,
환자의 요구대로 정면 효과 없는
측면 효과가 만들어 졌는지를
시각적으로 명확히 판단할 수 있게됩니다.

측면 모습에서도
미세한 각도 변화 및 볼륨 변화를
확인 할 수 있게 됩니다.

우사면 모습에서도
턱끝성형 수술로 인해
발생한 울퉁불퉁한 턱끝의 모습이
수술 후에 어떻게 변화되는지
보다 명확히 알수 있고,
턱끝 피부의 호두주름도
수술 전후에 어떻게 변하는지
명확히 확인할 수 있게 됩니다.

우측면 사진에서도
수술 전후의 턱끝모습과
하악각 재건후의 옆선의 변화를
미세하게 확인할 수 있고,
근육의 부기 및 피하지방층의 부기도
구분이 가능해지는 모습을
확인할 수 있습니다.

위 사진에서도
턱끝수술 후 발생한
미세한 함몰이
교정된 모습을 시각적으로
명확히 나타나는 것을 볼 수 있습니다.
이러한 부분은 일반적인 2D 이미지 에서는
확인이 어려운 부분으로
3D 피부 스캔 방식이
가져다 주는 커다란 이득이라 생각됩니다.

위 사진처럼
표준 2D 촬영에서는
놓치기 쉬운 비교 포인트를
원하는 각도로 변화 시켜
비교해 볼 수 있고,
수술 효과를 평가하는데
보다 우월한 방식이라 생각됩니다.

위 사진과 같이
다양한 각도를 통해
일반적인 2D 이미지에서는
관찰하기 어려운
정면 효과 없는
사각턱재건 (귀밑각재건)의
효과도 객관적으로 확인이 가능합니다.

중첩기술과 정량 분석을 위한 데이터

반대쪽 이미지에서도
턱끝수술 후 발생한 함몰과
턱끝의 호두주름 현상
사각턱재건의 효과를
객관적으로 평가할 수 있게 됩니다.
이러한 객관적인 분석은
환자와 의사와의 수술 전후 상담에서도
많은 도움이 되고,
무엇보다 의사에게 있어서는
수술의 결과를 느낌이 아닌
객관적인 모습으로 평가 할 수 있게 되고,
Superimposition
(중첩기술)
을 활용하면,
변화량의 객관적인 수치화가
가능해 지는 장점이 있습니다.
더 나아가
뼈의 변화량과 연부조직의 변화량을
수치적으로 정량화 하여,
상관관계를 통계적으로
분석할 수 있는
도구가 될 수 있다고 생각됩니다.
현실적으로 이러한것이 가능해 지려면,
수술 전, 수술직후, 수술 후 3개월, 6개월, 1년의
DATA SET 이 만들어 져야 하고,
이러한 Data Set 의 숫자가 증가하면,
(Big Data가 만들어 지면)
의사의 경험을 수치화 하여,
딥러닝 또는 머신러닝 기법을 통해
수치적으로 분석할 수 있는
여건이 만들어 지게 됩니다.
이러한 통계적 분석이 축적되면,
가상 성형이 실제 결과가 되는
궁극의Simulation Surgery가
보다 현실성 있게
실제 임상에서 활용될 수 있으리라 생각됩니다.
위환자의 수술 전 분석과
수술 방법에 대한 내용은
서로이웃 추가후
아래링크에서 확인하시기 바랍니다.
http://blog.naver.com/ys100ps/220819487513

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