복강경 로봇 수술 영상에서 배경 단순화를 이용한 수술도구 분할 정확도 향상에 관한 연구

Abstract

다양한 이점을 가진 복강경 로봇 수술은 복강경을 통한 좁은 시야, 수술도구의 촉각(Haptic) 시스템의 부재 등으로 응급상황 발생 시 수술자의 신속한 상황 판단이 어려운 한계점들이 있다. 따라서 수술 중 위험 상황 감지를 위해 수술 영상에서 자동으로 수술도구를 인지할 수 있는 복강경 로봇 수술 시스템의 구현이 필요하다. 본 연구는 복강경 수술 화면 내에서 수술도구의 위치뿐만 아니라 수술도구 간의 충돌 및 수술도구와 조직의 충돌을 정확히 감지하기 위한 수술도구의 분할(Segmentation) 정확도가 높은 영상처리 기법이다. 제안한 영상처리 기법은, 수술 영상에서 배경을 단순화하여 수술도구 분할 영상처리 과정에서 발생하는 잡음을 효과적으로 제거하였고 K-평균 군집화(K-means Clustering), 주성분 분석(PCA) 등의 기법을 조합한 새로운 복합 영상처리 기법이다. 개발된 방법은 세 가지 방법으로 성능 평가를 하였으며, 7가지의 수술 환경에서 제안한 연구 방법과 두 가지 선행연구 방법을 적용한 영상을 수동으로 수술도구를 분할한 기준 영상과 비교하여 평가하였다. 첫 번째 평가 방법은 수술도구 분할 정확도를 비교하는 방법으로, 연구 방법들을 적용하여 얻은 수술도구 분할 영상과 기준 영상의 화소(pixel)간의 차이를 혼동행렬을 이용하여 민감도와 특이도를 구하였다. 제안한 연구 방법의 평균 민감도와 특이도는 84.81±5.96%, 98.36±0.737%를 보임으로써 선행연구 방법들보다 더 높은 정확도(Accuracy)와 강인함(Robustness)을 보였다. 두 번째 평가 방법은 수술도구 끝(Tip) 좌표의 오차를 비교하는 방법으로, 연구 방법을 적용하여 얻은 수술도구 분할 영상과 기준 영상의 수술도구 끝 좌표의 평균 제곱근 편차(RMSE)를 통해 오차를 구하였다. 제안한 연구 방법의 평균 오차는 수술도구 1~3에서 각각 1.07±0.83mm, 1.34±0.83mm, 0.08±0.63mm를 보임으로써 선행연구 방법들보다 더 낮은 오차율과 높은 강인함을 보였다. 마지막 평가방법으로 수행시간 성능을 비교하였으며 제안한 연구 방법의 수행시간이 0.214초를 보임으로써 선행 연구 방법들과 유사한 성능을 보였다. 이와 같이 제안한 복합 영상처리 기법이 성능 평가를 통해 다양한 수술 환경에서 자동으로 수술도구를 인지하여 위험 상황을 감지할 수 있는 복강경 수술 로봇 시스템 구현의 보편적인 기법으로 유용하게 활용될 것으로 기대한다.