1. 서론
인간의 호흡기는 1분에 약 12회 정도의 호흡을 지속하고 있고 회당 약 500 ml 양의 들숨, 날숨을 거쳐 공기를 폐로 공급하고 있다. 이 공기의 통로 역할을 하는 영역을 사강(dead space)이라고 부르는데, 이 영역을 제외하면 대략 4200 ml/min (350 ml * 12) 정도의 분당 호흡량(minute ventilation)을 갖고 있다.
호흡을 통해 기관지를 거쳐 폐로 들어온 공기는 폐포와 모세혈관 사이 막을 통해 산소와 이산화탄소를 주고받으며, 모든 신체 기관에 신진대사를 돕는 역할을 하게 된다. 즉, 호흡은 사람의 생명을 유지하게 하는 핵심적인 기능을 한다.
호흡은 생명과 직결되어 연구자들의 많은 관심을 갖는 영역이나 사람의 기관지와 폐를 실험을 통해 직접 관찰하는 것은 거의 불가능하고, 가능하더라도 대게 윤리적인 문제를 초래할 수 있다. 이러한 기술 및 윤리적 한계의 대안으로 쥐나 토끼 등의 동물 실험을 통한 연구를 수행하기도 하나, 동물의 기관지 구조는 사람과 스케일과 형상 면에서 큰 차이가 있어 인간의 호흡 메커니즘을 밝히기엔 무리가 있다.
Fig. 1. 기관지 및 5개의 폐엽 구조의 예시[19]
20세기 중 후반 호흡기와 관련된 이론적 연구는 전기공학 개념을 활용하여 수행되었다. 기관지 저항, 압력차의 개념을 전류의 저항과 전압의 개념을 활용하여 설명하였으며, 호흡의 가역성과 비가역성을 구분하기 위하여 컴플라이언스와 리지스턴스 개념이 적용되었다[1]. 반면 기계공학의 유체역학 개념인 압력강하, 관성력, 점성력 등의 개념을 활용한 설명은 전무한 편이다.
전산유체역학(Computational Fluid Dynamics: CFD)을 포함한 Computer Aided Engineering (CAE) 기술의 발전으로 21세기 초부터 호흡기 유동 연구에 CFD 기술이 활용되기 시작하였다. 초창기는 대칭적 분기 형태를 가지고 있는 단순한 기관지 형상에 대한 유동 연구로 시작되었다[2, 3].
기관지는 분기되는 횟수에 따라 세대(Generation)를 증가시키게 되는데, 지역마다 차이는 있으나, 대략 18~23 세대까지 분기되고 최종적으로 폐포로 연결되는 구조를 갖는다[4]. 실제 기관지는 나무가 가지를 나누며 분화하는 것 같이 비대칭적으로 자기복제를 해가며 세대를 늘려가는 것이 일반적이다. 그러므로 대칭적 구조를 가지고 있는 CFD 해석은 한계가 있었으며 실제 기관지 형상과도 상당한 거리가 있었다.
한편 정량적 컴퓨터 단층촬영(Computed tomography: CT) 기술과 영상 해석 기법의 도움으로 기관지 형상을 추출하는 세그멘테이션(Segmentation) 기법들이 제안되기 시작하였다. 해당 기법은 인간의 CT를 흡기와 호기 각각 촬영하고, CT에서 얻어진 CT 강도를 활용하여 기관지 구조를 추출하는 작업을 의미한다. 세밀한 영상 후처리 작업을 거친 후 표면 및 체적 격자를 생성할 수 있게 되고, 경계조건을 적용하여 CFD 해석을 가능하게 한다.
이러한 CFD 연구를 통해 기관지 성대수축으로 좁아진 구조에서 난류 제트가 발현하는 것을 확인하였으며, 그로 인해 2010년 정도까지 CFD 연구에 관심은 난류 유동 모형 적용에 관심을 갖게 되었다[5, 6].
2010년도 초반부터는 적절히 잘 개발된 CFD 모형이 있다면 이를 통해 질병 환자들에게 적용하여 환자의 진단에 도움이 되는 정밀의료(Precision medicine) 기술로 발전시키고자 하는 노력이 진행되었다.
정상인과 다르게 천식 및 만성폐쇄성 폐질환 질병 환자의 경우는 기관지가 좁아져 있는 경우가 많고, 기관지 저항이 커서 정적 영상에서 확보한 공기변화량을 경계조건으로 바로 적용하는데 한계점을 가지고 있었다. 또한 같은 질병 내에서 다양한 병리적인 차이가 있어 질병군과 정상인군의 대표 1명의 CFD 해석의 비교로 결론을 내리기에는 상당한 무리가 있는 것이 현실이다.
호흡기 CFD 연구는 이러한 기술적인 문제를 극복하기 위하여 다양한 노력을 수행하였으며 현재에도 관련된 노력이 지속되고 있다. 이번 칼럼에서는 환자맞춤형 호흡기 CFD 연구에 활용되는 최신 기술 중 집필자가 주로 활용하는 기술을 바탕으로 리뷰하고자 한다.
Fig. 2. 영상 정합, 영상분할 기술과 접목된 호흡기 CFD 해석의 개략도 [20]
2. 생리학적으로 신뢰할 수 있는 기관지 구조 생성
CT는 X-ray를 통해 측정된 정보를 바탕으로 흑백의 영상으로 표현되며, Hounsfield Unit (HU)라는 수치로 표현된다. HU 가 낮을수록 검은색, 높을수록 흰색을 나타내는데, 이 값을 참고하여 인체 기관, 예를 들면 심장, 폐, 위, 간 등을 적절히 분할해 낼 수 있다.
2차원 영상에서 값들은 픽셀(Pixel)에서 표현되나, 3차원 영상에서 CT 값들은 복셀(Voxel)에서 표현된다. CT의 복셀은 전산해석의 정렬격자와 비슷한 개념으로 각 값들은 셀 중앙에 위치하는 평균값으로 이해할 수 있다. 공기는 대략 –1000 HU, 혈관 및 조직은 대략 55 HU의 수치를 갖는데 이 값을 바탕으로 각 복셀 값들을 선형 보간하여 공기와 조직의 비율을 계산할 수 있다[7].
기관지는 공기가 지나가는 통로이므로 영상에서 명확히 구별되고, 영상 분할 기술을 적용하여 기관지 구조를 추출할 수 있다. 실제 CT 영상의 해상도는 대략 1 mm 정도의 크기를 가지고 있으므로, 2 mm 직경 이상의 기관지까지 정확한 분할이 가능하며 이는 대략 6~7세대까지 분기된 기관지를 의미한다.
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