터키의 의료 전문가들은 안면 연조직의 움직임을 계측하기 위해 Eva를 사용합니다.
터키의 Antalya에 소재한 Akdeniz대학교의 연구에 따르면, Artec의 Eva 3D scanner가 자세에 따른 안면 연조직 움직임를 추적하는 방법이 혁신을 이루는데 중요한 역할을 했습니다.
수년간, 의학 전문가들은 머리와 얼굴에 대해 연구할 때 종래의 두부계측법에 의지해왔습니다. 주요 스캐닝 방법들은 MRI, CT, 그리고 CBCT 등이 있었습니다. 그러나 Akdniz University 의 전문가들이 지적하듯, 기존 접근법에 의한 결과물은 부정확한 경우가 많았습니다. 종래의 방법들에서 계측된 데이터는, 임상적인 방법으로 결합되고 분석되며, 계측(값의) 차이가 나타나게 됩니다. 하지만 그런 차이들은 거의 고려되지 않으며, 의학의 판도라 상자를 만들어냈습니다.
MRI나 CBCT같은 것을 이용 하는 계측을 반대하는 연구에서, Akdniz University가 당사의 터키 파트너인 Teknodizayn로부터 구입한 Artec Eva 구조광 3D 스캐너는 계측 차이를 최소화 하는데 선구자적 역할을 할 수 있음을 입증했습니다. 제품의 이동이 자유롭고, 유연한 디자인으로 종래의 방법들이 가진 한계를 벗어나 작업할 수 있도록 했습니다. Eva와 달리 현재의 의학 기술은 생체 정보를 생성하기 위해 환자들에게 앉은 채로, 서있는 채로, 또는 누워있는 채로 자세를 유지하도록 요구합니다. 하지만 Eva를 사용할 때는 환자에게 주는 그와 같은 부담이나, 의사에게 주는 제한이 실질적으로 제거됩니다. 어떠한 앵글에서든지 스캔이 가능하게 만들어 수집 가능한 data의 양 자체를 늘리고 그것은 의학 전문가들에 의해 전체적으로 검토 됐을 때, 월등한 정확성과 신뢰성을 이끌어내지요.
“세밀한 3D분석에 의한 앉은 자세, 서있는 자세, 누워있는 자세에 따른 안면 연조직 분석”이라는 타이틀의 연구에서, Akdniz University 의학부 해부학과 멤버인 U. Ozsoy, R. Sekerci, 그리고 E. Ogut는 조직 세포의 이동 뿐 아니라 의학적인 이미징 방법까지, 두 사항과 관련된 몇 가지 중요한 물음에 대해 고심했습니다.
자세의 변화에 따라 안면 연조직의 위치가 어떻게 변하는 것으로 관찰 될 것인지, 그리고 이 자세의 변화가 의학적 연구와 과정에 어떤 관련이 있을지 말입니다.
첫 번째로 그들은 안면 연조직의 움직임의 복잡함에 대해서 살폈다. 특히, 신체 스캐닝을 하는 동안, 앉은 자세, 서있는 자세, 누워있는 자세에 따른 조직 움직임의 정도에 집중했습니다. 자세의 변화에 따라 안면 연조직의 위치가 어떻게 변하는 것으로 관찰 될 것인지, 그리고 이 자세의 변화가 의학적 연구와 과정에 어떤 관련이 있을지 말입니다.
두 번째, 그 연구에서 가장 중요한 요구 사항은 많은 의학 전문가들이 늘 조우하는 문제인 계측 방법의 선택입니다. 안면 계측의 표준화된 기술은 방법을 선택하는데 있어서 외부적인 요인들에 의해 방해를 받습니다. 안면 연조직에 대한 정확한 데이터를 얻는 절차에서, 외부 요인에 의한 영향을 제거하든지 제거하지 않던지, 그것이 결과에 미치는 영향을 최소화 하는 능력이 그 계측법의 신뢰성 정도를 결정짓습니다.
터키의 연구진들에 의해 완료된 연구 결과는 중력이 기여 요인이라고 말합니다.
터키의 연구진들에 의해 완료된 연구 결과는 중력이 기여 요인이라고 말합니다. 중력은 신체에 힘을 가하긴 하지만, 그것의 중요성은 사소합니다. 하지만 사람 얼굴의 연조직에 있어서 중력은 엄청난 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 연구는 현재의 스캐닝 방법으로 생성된 데이터가 반드시 스캔하는 동안 자세에 따라 중력이 발생시키는 변동성을 고려하여 분석돼야 한다는 생각에서 생겨났습니다.
안면 연조직에 미치는 중력의 주목할 만한 영향을 연구하기 위해, 연구가들은 19세에서 24세 사이의 35명의 여성 과 35명의 남성으로 구성된 테스트 그룹을 꾸렸습니다. 중력이 어느 정도까지 자세에 따라 안면 연조직의 위치를 바꾸고 모양과 볼륨을 바꾸는지 밝혀 내는 것이 특정한 방식으로 추적돼야만 했습니다. 얼굴 표면의 구역을 나누기 위해 연구자들은 펜으로 각 참가자들의 얼굴에 직접35개의 점을 찍었습니다. 그 연구자들은 그 점들을 ‘지표’로 참고했습니다. 깔끔하게 ‘구획된’ 얼굴을 이용하여 의학팀은 다양한 자세에서 참가자들의 머리를 스캔함으로써 참가자들 얼굴의 변화를 모니터 할 수 있었다. Eva는 0.1 mm의 정밀한 수준으로 작동하며, 0.5mm의 3D 해상도를 제공합니다. 이러한 수치들은 연구에 제기되는 근본적인 의문점에 대한 답을 제공하는데 핵심적인 역할을 합니다.
Artec Eva로 앉은 자세(A), 서 있는 자세(B), 누워있는 자세(C)의 환자를 촬영하는 모습. International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery의 이미지 제공.
3D이미지가 만들어지고 Artec Studio에 업로드 되면, 각 자세에서의 이미지를 직접 정렬시켜야 합니다. 과학자들은 각 환자에게 해당되는 이미지들을 올바르게 정렬하여야 하는데, 눈 사이 지점을 찾는 방법을 사용하곤 합니다. 이 지점은 통계학적으로 얼굴에서 가장 안정적인 지점에 해당됩니다. 이 것은 학자들이 x,y,z 축을 설정하는데 도움이 되는 방법으로 각각 얼굴의 가로축, 세로축 그리고 정중앙면을 의미합니다.
모든 축들이 모아져 디지털 ‘얼굴 마스크’가 형성 되면, 학자들은 모든 3D 스캔본을 합치기 위해 Artec Studio의 표면 매핑 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘을 통해, 모든 스캔본들은 하나의 자세로, 즉 한 방향을 바라보도록 균일하게 합쳐집니다. 그 후, 학자들은 x,y,z 축 분석을 통해 각 자세에서 나타나는 차이점을 찾아냅니다. 즉, 여러 ‘얼굴 마스크’를 겹쳐 놓음으로써, 안면 조직의 변화를 확인하는 것입니다.
각 ‘얼굴 마스크’를 겹치면 아래와 같이 마스크의 조합별로 컬러 맵을 얻을 수 있습니다 - (A) 앉은 자세와 서있는 자세 / (B) 앉은 자세와 누워있는 자세 / (C) 서있는 자세와 누워있는 자세. 컬러 맵에서 파란색은 표면으로부터 음의 방향, 빨간색은 양의 방향을 의미하며, 초록색은 표면과의 차이가 거의 없다는 것을 의미합니다. International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery의 이미지 제공.
GraphPad Prisim 6.05버전을 활용하여, 학자들은 필요한 통계 분석자료를 추출할 수 있습니다. 각 지표를 분석하여 표면의 변화를 수치화 할 수 있는 표준편차(SD)를 얻어냅니다. 동시에 제곱평균(RMS), 평균 절대편차(MAD) 그리고 평균 거리(MSD)와 같은 수치들 또한 얻어지며, 이 것은 표면의 모양과 부피의 변화를 측정하는 데 사용됩니다. 이 자료들은 중력 요인에 따른 안면 조직의 변형을 찾아내는데 필요한 많은 수치적 증거가 되는데, 의료기기로는 발견하기 어려운 증거들입니다.
안면 연조직의 3D분석기법을 통해, 앉아있는 자세와 누워있는 자세의 조합 그리고 서있는 자세와 누워있는 자세의 조합을 비교하여 상당한 차이점들을 발견할 수 있습니다. 이와 다르게, 단순히 앉아있는 자세와 서 있는 자세를 비교하게 되면 모든 좌표 축에 따른 차이점을 발견하기가 어렵습니다. 나아가, 3D분석기법으로 각 자세에 따른 각 지표들의 변동성 또한 확인할 수 있습니다.
이러한 3D 분석기법은 의료 상담 및 치료에 활용 될 수 있습니다.
이러한 3D 분석기법은 의료 상담 및 치료에 활용 될 수 있습니다. 특히 아주 작은 실수로 도 큰 손상이 발생 할 수 있는 구강안악면 수술 분야에서도 활용이 가능합니다. 수술 전/후 안면 연조직의 정확한 분석은 수술 결과에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
