- 성형외과 영역에서의 활용 : 백정환의 사각턱 재건(1)
최초 3D 프린팅 기술(정확히는 RP : Rapid Prototyping - 쾌속 조형)에 대해 관심을 가진 것은 앞선 연재에서 밝힌대로 레지던트 시절 양악 수술 전 모의 수술경험에서였다. 하지만, 개업 후 잊고 지내던 경험을 다시금 되살린 것은 다름 아닌 사각턱 과절제로 인한 환자를 접하면서였다.
이번 연재에서는 그간 시행해왔던 3D 프린팅 기술을 활용한 사각턱 재건 케이스들을 중심으로 실제 사례를 소개하고자 한다.
수술 방법은 앞선 연재에서 밝힌 아래 모식도와 같은 방식을 사용하였고, 재료로는 본 방식에 적합한 본시멘트(PMMA : Poly methyl metacrylate)를 사용하였다.
Case I
안면 비대칭으로 양악수술, 턱끝 수술, 사각턱 절제술을 한번에 받은 환자로 안면부에 심한 비대칭 및 하악각 부위 과다 절제로 인한 함몰 증상을 호소하는 환자의 사각턱 재건 case이다.
파노라마 영상에서 양악수술, 광대 수술, 턱끝 수술시 사용된 플레이트와 스크류가 보이고, 수술과정 중 사용한 것으로 보이는 철사(wire)도 광대 부위에서 관찰된다. 치아 결손이 있는 환자이기에 틀니 음영 역시 관찰된다.
이렇게 금속이 많은 경우 CT 이미지 획득 시 많은 금속 노이즈 (artifact)로 인해 3D CT 영상 재구성시에 많은 어려움이 있고, 그 과정에서 수술 오차는 증가하게 되는 단점이 있다.
파노라마 사진에서 다행이 양쪽 하치조 신경(Mental Nerve)은 손상 받지 않았으나, 좌우측이 비대칭으로 하악각이 절제가 이뤄지고, 턱끝 수술면도 비대칭이 남아 있는 것을 볼 수 있다. 수술 계획은 양측 하악각 재건과 턱끝 길이 연장 및 조금은 남성적인 각진 턱끝을 만드는 것을 목표로 하였다.
수술 후 파노라마 영상에서 새롭게 만들어진 3D Fit PMMA 보형물이 결손 부위에 정확히 일치하는 모습을 관찰할 수 있고, 턱끝 역시 비대칭 개선과 길이 및 너비 연장을 위해 삽입된 3D Fit 보형물이 관찰된다.
3D CT 이미지에서 우측면 하악각과 턱끝의 길이 연장 및 전진이 이뤄진 것을 확인할 수 있다.
좌측면 역시 하악각의 재건 및 턱끝이 전진된 모습을 확인할 수 있다.
실제 정면 모습에서 움푹 패인 부분과 턱끝의 비대칭이 호전된 것을 확인할 수 있다.
좌측 사면 모습에서 귀밑각과 과절제된 하악각이 재건된 모습을 확인할 수 있다. 다만, 교근의 위치가 늘어난 뼈의 위치만큼 정확히 늘어 나지 않아 약간의 연부조직 함몰이 남아 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 지방 이식등의 연부조직 조작을 통해 교정이 필요하리라 생각된다.
환자의 요구사항이 약간은 돌출된 남성적인 턱이어서, 턱끝 역시 3D Fit PMMA 보형물로 전진시켰다. 수술 전후 사진에서 전진된 턱끝을 확인할 수 있다.. 또한 전진된 턱끝으로 인해 Cervicomental angle이 개선된 모습도 보인다.
이러한 사각턱 재건 case의 경우 가장 중요한 변수는 CT 이미지의 정확도이다. 수술의 오차에 가장 큰 변수로 작용한다.
일반적인 ConeBeam CT의 경우 좌측보다 우측에 노이즈가 많고 왜곡이 많이 발생하는데, 위의 환자처럼 금속 삽입물이 많은 경우 그 오차가 상대적으로 더 크게 나타나게 된다.
획득된 CT 이미지에서 여러 소프트웨어 조작을 통해 금속 노이즈(artifact)를 최대한 억제시키고, 보다 실물에 가까운 3D CT 이미지를 얻는 것이 수술 정확도에 직접적인 영향을 주게 된다.
100% 완벽에 가까운 수술을 바라지만, 현실적으로 3D 프린터를 활용한 수술에 있어서도 엄연한 한계는 존재한다. 외형적인 변화는 골성 변화와 연부조직의 변화가 함께 만들어내는 부분이지만, 뼈만 변화됐다는 가정하에서 시행되는 현재의 수술은 골성 변화만 회복시켜 줄 뿐, 연부 조직의 변화는 측정도 예측도 할 수 없기 때문이다. 이러한 수치적 계산에 의한 수술이 실제적으로 완벽한 외형의 변화를 보장하지는 못한다.
가상 성형이라는 소프트웨어들이 수술 후 실제 변화를 예측해 볼 수 있다는 생각으로 10여년 전 등장했지만, 현재 모든 프로그램이 임상의사들에게 외면당하고 있다. 그 이유는 정확도가 없이 그저 편한 포토샵 정도에 그쳐 있기 때문이다. 이러한 가상 성형프로그램은 오히려 환자들과의 분쟁의 씨앗이 되기 때문에, 실제 임상현장에서 외면 당했다고 생각된다.
하지만, 최근 고정밀 3D 스캐너의 등장으로 피부 표면 굴곡을 3차원적으로 맵핑하는 것이 아주 용이해졌고, 이러한 객관화된 자료는 외형 변화 분석을 위한 data 로서의 역할이 가능해졌다. 즉, 뼈의 변화와 연부조직의 변화에 대해 CT와 3D 스캐너를 통해 data 획득이 가능해짐에 따라 그들 둘 간의 data 연관성을 분석할 수 있는 토대가 만들어졌다.
하지만, 그 data의 양이 방대하고, 근육, 지방, 피부등의 연부조직에 대한 물리적 성질(mechanical property)을 완전히 이해하지 못하고 있기에, 현재와 같은 방식의 분석 방법으로는 수술 전에 외형적 변화를 완벽하게 예측하는 것은 불가능한 것이 사실이다.
이러한 문제에 대한 해결은 현재로서는 의사의 경험에 의존할 수 밖에 없고, 최근 핫이슈로 떠오르는 빅데이타(big data)를 활용하는 딥러닝(Deep learning) 기술로 극복이 가능하리라 희망해 본다. 딥러닝(Deep Learning)에 대해서는 다음 연재에서 알아보겠다. (글=백정환 H성형외과 원장, 블로그)
이번 연재에서는 그간 시행해왔던 3D 프린팅 기술을 활용한 사각턱 재건 케이스들을 중심으로 실제 사례를 소개하고자 한다.
수술 방법은 앞선 연재에서 밝힌 아래 모식도와 같은 방식을 사용하였고, 재료로는 본 방식에 적합한 본시멘트(PMMA : Poly methyl metacrylate)를 사용하였다.
Case I
안면 비대칭으로 양악수술, 턱끝 수술, 사각턱 절제술을 한번에 받은 환자로 안면부에 심한 비대칭 및 하악각 부위 과다 절제로 인한 함몰 증상을 호소하는 환자의 사각턱 재건 case이다.
파노라마 영상에서 양악수술, 광대 수술, 턱끝 수술시 사용된 플레이트와 스크류가 보이고, 수술과정 중 사용한 것으로 보이는 철사(wire)도 광대 부위에서 관찰된다. 치아 결손이 있는 환자이기에 틀니 음영 역시 관찰된다.
이렇게 금속이 많은 경우 CT 이미지 획득 시 많은 금속 노이즈 (artifact)로 인해 3D CT 영상 재구성시에 많은 어려움이 있고, 그 과정에서 수술 오차는 증가하게 되는 단점이 있다.
파노라마 사진에서 다행이 양쪽 하치조 신경(Mental Nerve)은 손상 받지 않았으나, 좌우측이 비대칭으로 하악각이 절제가 이뤄지고, 턱끝 수술면도 비대칭이 남아 있는 것을 볼 수 있다. 수술 계획은 양측 하악각 재건과 턱끝 길이 연장 및 조금은 남성적인 각진 턱끝을 만드는 것을 목표로 하였다.
수술 후 파노라마 영상에서 새롭게 만들어진 3D Fit PMMA 보형물이 결손 부위에 정확히 일치하는 모습을 관찰할 수 있고, 턱끝 역시 비대칭 개선과 길이 및 너비 연장을 위해 삽입된 3D Fit 보형물이 관찰된다.
3D CT 이미지에서 우측면 하악각과 턱끝의 길이 연장 및 전진이 이뤄진 것을 확인할 수 있다.
좌측면 역시 하악각의 재건 및 턱끝이 전진된 모습을 확인할 수 있다.
실제 정면 모습에서 움푹 패인 부분과 턱끝의 비대칭이 호전된 것을 확인할 수 있다.
좌측 사면 모습에서 귀밑각과 과절제된 하악각이 재건된 모습을 확인할 수 있다. 다만, 교근의 위치가 늘어난 뼈의 위치만큼 정확히 늘어 나지 않아 약간의 연부조직 함몰이 남아 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 지방 이식등의 연부조직 조작을 통해 교정이 필요하리라 생각된다.
환자의 요구사항이 약간은 돌출된 남성적인 턱이어서, 턱끝 역시 3D Fit PMMA 보형물로 전진시켰다. 수술 전후 사진에서 전진된 턱끝을 확인할 수 있다.. 또한 전진된 턱끝으로 인해 Cervicomental angle이 개선된 모습도 보인다.
이러한 사각턱 재건 case의 경우 가장 중요한 변수는 CT 이미지의 정확도이다. 수술의 오차에 가장 큰 변수로 작용한다.
일반적인 ConeBeam CT의 경우 좌측보다 우측에 노이즈가 많고 왜곡이 많이 발생하는데, 위의 환자처럼 금속 삽입물이 많은 경우 그 오차가 상대적으로 더 크게 나타나게 된다.
획득된 CT 이미지에서 여러 소프트웨어 조작을 통해 금속 노이즈(artifact)를 최대한 억제시키고, 보다 실물에 가까운 3D CT 이미지를 얻는 것이 수술 정확도에 직접적인 영향을 주게 된다.
100% 완벽에 가까운 수술을 바라지만, 현실적으로 3D 프린터를 활용한 수술에 있어서도 엄연한 한계는 존재한다. 외형적인 변화는 골성 변화와 연부조직의 변화가 함께 만들어내는 부분이지만, 뼈만 변화됐다는 가정하에서 시행되는 현재의 수술은 골성 변화만 회복시켜 줄 뿐, 연부 조직의 변화는 측정도 예측도 할 수 없기 때문이다. 이러한 수치적 계산에 의한 수술이 실제적으로 완벽한 외형의 변화를 보장하지는 못한다.
가상 성형이라는 소프트웨어들이 수술 후 실제 변화를 예측해 볼 수 있다는 생각으로 10여년 전 등장했지만, 현재 모든 프로그램이 임상의사들에게 외면당하고 있다. 그 이유는 정확도가 없이 그저 편한 포토샵 정도에 그쳐 있기 때문이다. 이러한 가상 성형프로그램은 오히려 환자들과의 분쟁의 씨앗이 되기 때문에, 실제 임상현장에서 외면 당했다고 생각된다.
하지만, 최근 고정밀 3D 스캐너의 등장으로 피부 표면 굴곡을 3차원적으로 맵핑하는 것이 아주 용이해졌고, 이러한 객관화된 자료는 외형 변화 분석을 위한 data 로서의 역할이 가능해졌다. 즉, 뼈의 변화와 연부조직의 변화에 대해 CT와 3D 스캐너를 통해 data 획득이 가능해짐에 따라 그들 둘 간의 data 연관성을 분석할 수 있는 토대가 만들어졌다.
하지만, 그 data의 양이 방대하고, 근육, 지방, 피부등의 연부조직에 대한 물리적 성질(mechanical property)을 완전히 이해하지 못하고 있기에, 현재와 같은 방식의 분석 방법으로는 수술 전에 외형적 변화를 완벽하게 예측하는 것은 불가능한 것이 사실이다.
이러한 문제에 대한 해결은 현재로서는 의사의 경험에 의존할 수 밖에 없고, 최근 핫이슈로 떠오르는 빅데이타(big data)를 활용하는 딥러닝(Deep learning) 기술로 극복이 가능하리라 희망해 본다. 딥러닝(Deep Learning)에 대해서는 다음 연재에서 알아보겠다. (글=백정환 H성형외과 원장, 블로그)
관련뉴스
