The mechanical property of biological tissue is one of important indicators for their pathological states. The pathological findings exhibit that cancerous tissues have stiffer elastic modulus compared to normal tissues. The mechanical property characterization of these tissues could be used to diagnosis and localization by using the mechanical property difference between the normal and cancer tissues. Combined with anatomical and diagnostic knowledge, the palpation has been applied by using the surgeon’s sense of touch to detect and localize stiff nodules in normal tissue. However, palpation has not been able to provide objective and precise information due to its skill dependence on surgeons. By combining the mechanical characterization based on a well-defined biomechanical model, palpation could provide significant information to surgeons and achieve clinical acceptance. The mechanical localization of the cancer using relative mechanical property between the normal tissue and cancer could give more valuable information to surgeons during the diagnosis and robotic surgery. In cell level, the mechanical indicator could be another approach to detect the cancerous cells since conventional method are not enough to diagnose the cancerous cells due to chemical diversity and morphological variation of cells. In this dissertation, we develop local inhomogeneous models that consider the location and volume of abnormality and geometric information of normal tissues for local normal property criteria. The mechanical properties of abnormality and normal tissues were estimated by using the developed model simulation and the previous experiment results. For mechanical localization, we propose and perform the sweeping palpation. The estimated properties of normal tissues are used to localization of prostate cancer by comparing with newly performed ex-vivo experiment results for clinical validation of our methodologies.
생체조직의 기계적 물성치는 병리학적 생리학적 상태와 연관되어 있으므로, 질병을 알려주는 진단자로 활용할 수 있다. 일반적으로 암조직은 정상조직에 비해 높은 강성을 가진다. 이러한 특성을 통해 기계적 물성치 차이를 통해 암 조직의 검출이 가능하다. 촉진은 의료 활동에서 가장 널리 수행되는 기초적인 진단 방법으로써, 시술자의 촉감 정보를 이용하여 암이나 결절 등의 이상 조직을 진단하는 방법이다. 특히, 최근 남성에게 가장 발병율이 높은 전립선암이나 여성에게 가장 발병율이 높은 유방암 등 다양한 암 진단 시 안전하고 간편한 촉진을 많이 사용하고 있다. 시술자는 촉진을 통해 대상과 물리적 접촉을 했을 때 감각기를 이용해서 측정 대상의 촉각 정보를 인지하게 된다. 대상의 촉각 정보는 환자의 질병에 따라 변화되기 때문에 촉진은 이상 조직을 선별하는데 사용될 수 있다. 하지만 촉진은 시술자의 경험 및 감각에 의존적이고, 동일한 환경에서도 일관되며 정량적인 정보를 획득하기 어렵다. 따라서 촉진의 한계점을 극복하고 정밀한 의료 시술을 위해서는 촉진법 로봇화/기계화 기술과 대상의 정량적인 정보 획득 기술이 필요하다. 이를 위해서는 초소형 정밀 구동기를 이용한 다자유도 시스템 개발 기술과 고정밀 센서를 이용한 촉각 정보 획득 기술 및 측정 대상의 형상 정보를 고려한 촉각 정보 모델링 기술에 관련 연구가 필수적이다. 현재 촉진은 시술자의 경험 및 감각에 의존하여 전립선, 갑상선 등의 이상 조직을 검출하는데 이용되고 있지만 향후 10년 뒤에는 인체의 수용기를 모방한 촉각 센서, 복강경 수술 도구들을 이용한 인체 모방형 촉진 수술이 현실화될 것이며, 이후에는 로봇 촉진 시술이 이루어질 것이다. 이 논문에서는 기계적 진단의 정확성을 높이기 위해 모델링 기술을 심화시켰다. 축출된 전립선 조직에 대하여 국소적 기계적 자극 실험을 수행하여, 전립선 조직의 국소적 반력을 얻는다. 실제 임상 영상 자료로부터 얻은 형상 정보와 병리학적 결과로부터 얻은 암의 위치 및 크기 정보가 반영된 모델을 얻는다. 이러한 모델에 전립선의 물성치를 얻기 위해서 국소적으로 자극이 인가시켜서 시뮬레이션을 시행한다. 이로부터 정상 조직과 암조직의 국소적 물성차를 얻는다. 얻어진 물성치는 진단 및 위치 검출에서 판단 기준으로 사용된다. 얻어진 모델링 기법과 물성 기준을 검증하기 위해서, 실제 촉진 실험과 유사한 환경에서 실험을 수행하였다. 측정을 위해서 실험기기는 초음파 영상 기기에 부착된 형태로 만들어지며, 항문 및 주변 조직에 영향을 주지 않는 형태로 만들어졌다. 또한, 촉진 실험과 유사한 환경을 위해 전립선 주변부의 골반, 요도 괄약근 파스시아(Fascia), 방광의 형상 정보를 실제 임상 영상 자료로부터 추출하여, 이를 모델링해서 인공 지지대를 설계하였다. 인공지지대 위에 추출한 전립선 조직을 올려놓고 기기를 통해 기계적 자극을 인가한 후, 마찬가지로 반력을 측정한다. 얻어진 반력의 분석을 위해서, 유한요소 해석을 실시하였으며, 유한 요소 모델의 형상 정보는 추출한 전립선 조직의 2차원 스캐닝 정보를 3차원 형상으로 재건축 시켜 반영하였으며, 이를 통해 환자의 개인별 특성을 반영하여, 좀더 정확한 물성치를 구할 수 있었다. 얻어진 물성치와 앞서 얻어진 물성 기준을 비교하여, 전립선 암의 진단 및 위치 검출을 수행하였으며, 기존의 촉진법은 낮은 성공율을 개선시켰다.