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Journal of Korea Robotics Society - Vol. 16 , No. 1

[ ARTICLE ]
The Journal of Korea Robotics Society - Vol. 16, No. 1, pp.64-71
Abbreviation: J. Korea Robot. Soc.
ISSN: 1975-6291 (Print) 2287-3961 (Online)
Print publication date 01 Mar 2021
Received 24 Nov 2020 Revised 24 Dec 2020 Accepted 29 Dec 2020
DOI: https://doi.org/10.7746/jkros.2021.16.1.064

각막 압평을 이용한 로봇 바늘 삽입법: 심부표층각막이식수술에의 적용
박익종1 ; 신형곤1 ; 김기훈2 ; 김홍균3 ; 정완균

Robotic Needle Insertion Using Corneal Applanation for Deep Anterior Lamellar Keratoplasty
Ikjong Park1 ; Hyung Gon Shin1 ; Keehoon Kim2 ; Hong Kyun Kim3 ; Wan Kyun Chung
1Ph.D. Candidate, POSTECH, Pohang, Korea (too1213@postech.ac.kr)(tlsgudrhs@postech.ac.kr)
2Associate Professor, POSTECH, Pohang, Korea (khk@postech.ac.kr)
3Professor, Kyungpook National University Hospital, Daegu, Korea (okeye@knu.ac.kr)
Correspondence to : Professor, Corresponding author: POSTECH, Pohang, Korea (wkchung@postech.ac.kr)


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Abstract

This paper describes a robotic teleoperation system to perform an accurate needle insertion into a cornea for a separation between the stromal layer and Descemet’s membrane during deep anterior lamellar Keratoplasty (DALK). The system can reduce the hand tremor of a surgeon by scaling the input motion, which is the control input of the slave robot. Moreover, we utilize corneal applanation to estimate the insertion depth. The proposed system was validated by performing the layer separation using 25 porcine eyes. The average depth of needle insertion was 742 ± 39.8 μm while the target insertion depth was 750 μm. Tremor error was reduced from 402 ± 248 μm in the master device to 28.5 ± 21.0 μm in the slave robot. The rate of complete success, partial success, and failure were 60, 28, and 12%, respectively. The experimental results showed that the proposed system was able to reduce the hand tremor of surgeons and perform precise needle insertion during DALK.


Keywords: Surgical Robot, Teleoperation, Keratoplasty, Microsurgery, Needle Insertion

1. 서 론

심부표층각막이식술(deep anterior lamellar Keratoplasty, DALK)은 각막이식의 한 종류로, 전층을 제거하고 이식하는 전층각막이식술(penetrating ketraoplasty, PKP)과 달리 환자의 건강한 데스메막과 내피층을 보존하는 수술이다[1]. 심부표층각막이식술은 전층각막이식술에 비해 수술 후 시력 예후가 좋고, 내피세포의 수가 더 많이 보존되고, 이식 거부율이 낮으며, 스테로이드 약물을 더 적게 사용하여 스테로이드 사용에 따른 합병증을 줄일 수 있다[2-4]. 또한 내피세포가 부족한 기증 각막을 사용 할 수 있기 때문에 기증각막의 선택 범위가 넓고, 원추각막과 같이 내피층 이식이 불필요한 질환의 경우 선호되는 수술기법이다[5].

심부표층각막이식술에서는 기질층과 내피층의 분리가 추가적으로 필요하며 그 과정은 다음과 같다[Fig. 1]. 공기가 담긴 2.5 mL 주사기에 27 G 혹은 30 G 바늘을 장착하고 바늘 단면이 내피층을 향하도록 한다. 그리고 바늘의 끝점이 각막 두께의 80~90% 지점에 위치하도록 한 뒤, 각막 내부에 공기를 주입한다. 바늘의 깊이가 충분 할 경우 주입된 공기에 의해 기질층과 내피층이 분리가 되며 이 과정을 Anwar’s big-bubble technique라 지칭한다[6]. 삽입 깊이가 충분할 경우[Fig. 1(b)]와 같이 기질층 아랫면까지 micro-bubble이 형성되고, 기질층과 내피층 사이에는 big-bubble이 형성된다. 만약 바늘 삽입 깊이가 충분하지 않을 경우 기질층의 중간에 공기가 주입되기 때문에, big-bubble은 형성되지 않고, 기질층 중간에만 micro-bubble이 형성된다[Fig. 1(c)]. 이 경우 해당 기질층을 제거 한 뒤 다시 바늘 삽입을 통하여 내피층 분리를 수행 하거나, 수동적인 방법(manual dissection)으로 기질층을 제거한다. 바늘의 삽입 깊이가 각막 두께를 초과할 경우, 내피층에 천공이 일어나게 되고 수술자는 전층각막이식술로 수술 방법을 바꾸게 된다[Fig. 1(d)].


[Fig. 1] 
Schematic explanation on big-bubble technique during DALK: (a) needle insertion, (b) big-bubble and micro-bubble formation with sufficient insertion depth, (c) micro-bubble formation due to insufficient insertion depth, and (d) perforation of the endothelial layer

심부표층각막이식술은 전층각막이식술에 비해 수술 예후가 뛰어남에도 불구하고, 술기의 난이도가 높아 숙련된 의사만이 수행할 수 있다. 술기의 난이도를 높이는 요소는 바늘삽입 깊이 정보의 부재와 수술자의 손떨림이 있다. 문헌에 따르면 사람각막의 평균 두께는 중심부에서 500 μm, 주변부에서 600 μm로 정확한 바늘 삽입을 위해서는 수십 마이크로미터의 정밀도가 필요하다[7]. 그러나 문헌에 따르면 수술자의 손떨림은 자유 움직임에서 144 μm, 조직과의 접촉이 있을 때 285 μm의 크기를 갖는 것으로 조사 되었다[8,9]. 따라서 수술자가 평균 각막 두께의 90%인 450 μm의 깊이를 목표로 바늘 삽입을 수행하더라도, 손떨림에 의해 내피천공이 발생 할 가능성이 높다.

또한 수술 시 사용하는 현미경 정보 만으로는 정확한 삽입 깊이를 할 수 없기 때문에, 수술자는 바늘 삽입 시 느껴지는 힘 정보와 경험에 의존하여 바늘 삽입을 수행한다. Bhatt et al.의 연구에 따르면 심부표층각막이식술을 수행한 52명의 환자 중, 깊이가 충분하여 big-bubble이 성공적으로 형성된 환자의 수는 25명, 삽입 깊이가 충분치 않아 수동적인 방법으로 기질층을 제거한 환자의 수가 21명으로 조사되었다[10]. 또한 유사한 연구에서 숙련된 의사의 경우 내피층 천공 비율은 20%대로 나타났다[11,12]. 무경험자의 경우 60%의 내피 천공 비율을 보이는 것으로 조사되었다[13]. 이러한 문제를 해결하기 위해 DALK의 성공률을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되었다.

깊이정보의 부재를 해결하기 위한 방법으로, 실시간 OCT (optical coherence tomography) 이미지를 이용하는 방법이 제안되었다. OCT를 활용하면 각막 내부의 단층 모습을 실시간 3차원 영상으로 확인 할 수 있으며, 특히 현미경과 OCT가 결합된 MI-OCT (microscope integrated OCT)를 이용한 연구가 진행되었다[14,15]. Scorcia et al.이 진행한 연구에서는 수술자가 MI-OCT를 이용하여 바늘 삽입 깊이와 DALK의 성공률을 조사하였다. Scorcia et al. 의 연구 결과 에서는 내피천공이나 충분치 않는 바늘 삽입 깊이로 인해 big-bubble이 형성되지 않는 비율이 30%로 나타났으며[14], Au et al.의 연구에서도 30%의 천공 비율이 나타났다[15]. OCT를 사용했음에도 성공률이 크게 늘어나지 않은 원인으로, 3차원 OCT 이미지의 낮은 프레임률(2volumes/s)과 이에 따른 이미징 지연시간, 그리고 손떨림을 원인으로 지적하였다.

근래의 연구에서는 실시간 OCT 이미징과 로봇 기술을 활용한 바늘삽입 방법이 연구 되었다[16-18]. Draelos et al.은 실시간 OCT 이미지, 산업용 로봇암(IRB 120, ABB Robotics, China)을 이용한 협동로봇을 제안하였다[16,17]. 협동모드를 이용한 경우 내피 천공률은 13.6%로 나타났고, 이미지 프로세싱을 통한 자동삽입 모드에서의 천공률은 4.8%로 나타났다. 로봇을 이용할 경우 이처럼 천공률을 낮출 수 있는 장점이 있다. 그러나 OCT 스캐닝과 이미지 프로세싱 때문에 생긴 1.05초의 지연시간과, 사용자가 로봇에 장착된 손잡이를 직접 움직여 제어하기 때문에 바늘삽입력을 느낄 수 없다는 측면에서 안전성 보장이 어렵다는 단점이 있다.

따라서 본 논문에서는 수술자의 손떨림을 감소시키며, 바늘 삽입력을 수술자에게 전달 해 줄 수 있는 원격 제어를 통한 로봇 시스템을 제안한다. 해당 로봇 시스템 에서는 사용자의 움직임을 스케일링 하여 로봇에 전달하여 손떨림을 감소시킬 수 있으며, 슬레이브 로봇에 부착된 힘 센서를 통해 삽입력 정보를 수술자에게 전달하여 수술의 안전성을 높이고자 한다. 또한 실시간 OCT 이미징 없이 바늘의 삽입 깊이를 예측하기 위해 각막의 압평(corneal applanation)을 이용한 바늘삽입 기법을 제안한다. 개발된 시스템은 돼지각막에 바늘삽입 및 공기 주입을 통하여 검증하였다.

본 논문의 이후 구성은 다음과 같다. 2절에서는 로봇시스템의 구성과 압평을 이용한 바늘 깊이 추정 방법에 대해 논한다. 3절에서는 25개의 돼지눈을 이용한 바늘 삽입 실험 과정과 그 결과에 대해 논한다. 마지막으로 4절에서 결론에 대하여 논한다.


2. 방 법

해당 절에서는 로봇 시스템의 하드웨어 구성과 제어 방법, 압평을 이용한 바늘 삽입 방법에 대해 논한다. 사람 각막 두께의 90%인 450 μm를 목표로 하였을 때, 천공이 일어나지 않기 위해서는 로봇 시스템이 50 μm이내의 위치 정밀도를 가져야 한다. 따라서 50 μm 이내의 정밀도를 목표로 다음과 같은 로봇 시스템의 하드웨어와 제어 방법을 제안한다.

2.1 로봇 시스템의 구성

바늘삽입에는 바늘의 위치를 결정하는 3차원 선형 자유도와 바늘의 삽입 각도를 결정하는 1차원 회전 자유도가 필요하다. 바늘 삽입을 수행하는 슬레이브 장치는 [Fig. 2]와 같이 구성되었다. 3차원 자유도를 위해 3축 전동 스테이지(LNR502, Thorlabs, USA)가 이용 되었다. 해당 스테이지의 최대 이동거리는 각 축으로 50 mm, 최대 속력 50 mm/s, 그리고 1 μm의 스텝 정확도를 갖는다. 바늘의 삽입 각도는 256:1의 기어와 결합된 EC motor (EC-max 16, Maxon motor, Swiss)를 사용하였다.


[Fig. 2] 
System configuration of (a) the slave robot and (b) schematic explanation

바늘 삽입 후 자동 공기 주입을 위해 3 ml 주사기에 리드 스크류와 256:1의 기어비를 갖는 DC motor (DCX08M, Maxon motor, Swiss)를 결합하였다. 바늘에 가해지는 힘 정보를 얻기 위하여 12 N의힘측정 범위와 0.003 N의 분해능을 가진 6축 힘센서(Nano 17 SI-12-0.12, ATI, USA)가 주사기의 말단에 결합 되었다.

눈의 고정을 위해 3D 프린터를 이용하여 눈 고정장치를 제작 하였으며, 진공펌프를 이용하여 눈을 고정하였다. 높이 조절을 위하여 매뉴얼 스테이지와 눈 고정장치를 결합 하였다. 눈의 압평을 위해 슬라이드 글라스와 z축 매뉴얼 스테이지가 결합된 압평 장치를 제작하였다. 또한 디지털 현미경(Dino-lite edge, AnMo Electronics, Taipei)을 통하여 바늘삽입을 관찰 할 수 있도록 시스템과 결합을 하였다.

원격 제어를 위한 마스터(master)장치로는 Phantom desktop (3Dsystems, USA)이 활용되었으며, 해당 장치는 0.023 mm의 위치 해상도와 160 × 120 × 120 mm의 작업공간, 7.9 N의 최대 힘 출력을 갖는다. 또한 위치 자유도는 6 DOF, 힘 출력 자유도는 3 DOF이다[Fig. 3(a)].


[Fig. 3] 
(a) Master device and (b) control method of the proposed teleoperation system

2.2 로봇 시스템의 원격제어

논문에서 제안하는 로봇 시스템은 위치제어를 통해 움직인다. [Fig. 3(b)]와 같이 사용자는 마스터 장비에서 제공되는 힘 피드백(Fm)과 현미경 화면을 바탕으로, 마스터 장비를 통해 위치값(qh)을 입력하여 바늘의 위치를 제어한다.

자유 움직임 모드(Mode 1)에서는 로봇의 4자유도의 움직임을 모두 제어하며 이를 이용하여 바늘 삽입각도, 바늘 삽입 시작점을 결정한다. Mode 1의 제어 입력은 마스터 디바이스의 위치 변화를 받아 결정 된다. 스케일링이 포함된 마스터 디바이스의 위치 변화는 다음과 같은 식과 같이 표현될 수 있다.

Δqm=scΔxmTδθmTR4×1(1) 

여기서 sc는 스케일링 계수, Δx는 마스터 장치의 3차원 위치 변화, δθm는 마스터 장치의 피치(pitch)의 변화를 나타낸다. 수식에서 볼 수 있듯이 위치정보는 스케일링이 되지만, 피치변화는 스케일링 되지 않는다. 슬레이브 장치의 컨트롤러에 전달되는 desired position은 다음과 같은 식을 통해 구할 수 있다.

qsd=TmsΔqm+qsb(2) 

여기서 Tms는 마스터 장치 좌표계에서 슬레이브 장치의 좌표계로 전환해 주는 변환행렬(transformation matrix), qsb는 슬레이브 로봇의 바이어스이다.

본 시스템에 활용되는 마스터 장치의 경우 토크 피드백을 줄 수 없기 때문에, 바늘 삽입 중 일정한 각도 유지가 어렵다. 따라서 바늘삽입 모드(Mode 2)에서는 바늘 삽입 각도를 변화시키지 않는다. 또한 바늘 삽입 중 y축의 움직임을 억제하여 바늘이 휘지 않고, 삽입 평면을 따라서 삽입이 이루어지도록 하였다. 이에 따라 Mode 2에서는 마스터 디바이스의 XZ 평면 상에서 움직인 거리를 스케일링 하여(Lh) 제어에 활용한다. 이를 수식으로 나타내면 아래와 같다.

Lh=scδxm2+δzm2(3) 
qsd=Lhcosθs0Lhsinθs0+qsb(4) 

여기서 θs는 슬레이브 로봇의 y축 회전 각도를 나타낸다. 마지막으로 PID 컨트롤러에서 desired position과 actual positon간의 오차가 0이 되도록 위치제어를 수행한다.

2.3 압평을 이용한 바늘삽입

[Fig. 4(a)]는 일반적인 바늘 삽입 과정을 보여준다. 정확한 바늘 삽입 깊이를 계산하기 위해서는 바늘의 위치와 변형된 각막 표면 정보가 필요한다. 그러나 바늘 삽입력에 의해 각막의 변형이 일어나기 때문에 각막과 바늘의 상대적인 위치를 계산하는데 어려움이 있다.


[Fig. 4] 
Schematic explanation on needle insertion (a)without applanation and (b) with applanation

해당 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 압평을 이용한 바늘 삽입을 제안한다. 압평은 각막의 표면을 편평하게 만들어주는 과정으로, 골드만 압평 안압측정기(Goldmann Applanation tonometer)에서는 각막의 압평과 압력을 이용하여 안압을 측정한다[19]. 또한 라식(laser in situ keratomileusis, LASIK)수술에서 압평과 진공을 통해 각막을 편평하게 만든 뒤 펨토초 레이저를 이용하여 각막 절개를 수행한다. 이처럼 각막 압평은 안과학 분야에서 활용되는 방법 중 하나이다[20].

[Fig. 4(b)]와 같이 슬라이드 글라스를 이용하여 각막을 지면과 평행하게 만들어 준 뒤, 바늘의 끝점을 슬라이드 글라스의 아랫면에 위치하여 바늘 삽입을 수행한다. 바늘 끝점 바로 위의 각막 표면이 변형되지 않고, 슬라이드 글라스와 밀착된 상태가 유지 될 경우, 바늘의 삽입 시작 위치에서 z축 방향으로의 변위가 곧 바늘의 삽입 깊이가 된다. 이와 같은 원리를 이용하여 Mode 1을 통하여 바늘 삽입 위치를 결정한 뒤, Mode 2에서 슬레이브 로봇이 z축 방향으로 이동한 거리를 제공하여 바늘 삽입을 수행한다.


3. 실험 및 결과
3.1 재료 및 실험 과정

시스템의 검증을 위하여 25개의 돼지 안구를 사용하였다. 돼지 안구는 적출 후 4°C의 온도로 보관되었으며, 모든 실험은 적출 후 12시간 이내에 수행하였다. 해당 돼지 안구는 도축 과정의 부산물로 얻어졌으며, 본 실험을 위해 도축이 수행되지 않았음을 밝힌다.

실험 과정은 [Fig. 5]와 같은 순서로 진행되었다. 먼저 각막 3/4면적의 압평을 수행한 후, 실험자는 자유이동 모드를 사용하여 바늘의 삽입 각도와, 삽입 시작점을 지정한다. 이때 삽입 시작 깊이는 압평유리의 아랫면에 위치하도록 하였다. 그 후 제어를 멈추고 마스터 장비의 위치를 재설정 한 뒤, 바늘삽입 모드를 통하여 바늘 삽입을 수행하였다. 실험자는 현미경 화면, 힘 피드백 정보, 시스템의 프로그램에서 제공되는 삽입 깊이 정보를 이용하였다. 바늘 삽입 깊이가 원하는 깊이에 도달하였을 때, 실험자는 햅틱 장비 손잡이의 스위치를 이용하여 공기 주입을 수행하였다.


[Fig. 5] 
Experimental procedures: (a)-(b) side view and (c) top view of corneal applanation, (d) needle tip position at the entrance, (e) needle insertion, and (f) air injection

본 실험과 유사한 돼지 안구 보관 상태에서 돼지 각막의 평균 두께는 832 μm로 조사되었고, 이를 바탕으로 최대 삽입 깊이가 750 μm (90.1%)가 되도록 실험을 수행하였다[21]. 실험에는 30 G 바늘(1/2 inch, Jungrim medical, South Korea)을 사용하였으며, 한 번의 바늘 삽입이 끝난 뒤 돼지 안구와 함께 바늘 또한 새로운 바늘로 교체되었다. 위치 스케일 상수()는 자유 이동 모드에서 0.5, 바늘 삽입 모드에서는 0.1을 이용하였다. 공기 주입 속력의 경우 본 시스템의 최대 주입 속력인 0.08ml/s 를 사용하였다.

3.2 실험 결과

[Fig. 5(a)], [Fig. 5(b)]는 압평 전후의 눈의 모습을 보여준다. 압평 깊이()는 압평 전 각막의 최대 높이와 압평 후 슬라이드 글라스의 밑면의 높이 차이를 이용하여 계산하였다. 압평 깊이의 평균 및 표준편차는 1.26 ± 0.227 mm로 측정 되었다.

[Fig. 6]은 바늘 삽입 및 공기 주입 중 기록된 마스터 장치의 위치, 슬레이브 로봇의 위치, 그리고 힘 정보를 나타낸다. [Fig. 6]의 (2)-(3) 구간에서 바늘 삽입을 수행하였는데, 이 때 로봇이 z축 방향으로 움직인 거리를 바늘 삽입 깊이로 정의하였다. 본 실험에서 바늘삽입 깊이의 평균과 표준편차는 742 ± 39.8 μm로 측정되었다.


[Fig. 6] 
Recorded position of (a) the master device and (b) the slave robot, and (c) recorded force during the experiment. Red lines represent change of control mode or surgical procedures: (0)-(1) needle positioning at the needle the entrance using mode 1 control, (1)-(2) control stop and repositioning of the master device, (2)-(3) needle insertion into the cornea using mode 2 control, (3)-(4) air injection

(3)-(4) 구간에서 실험자는 최대한 바늘의 움직임이 없도록 제어하며 공기를 주입하였다. 이 구간에서 바늘이 움직인 거리와 공기 주입 시작점과의 평균 절대 오차(mean absolute error, MAE)를 손떨림 오차로 정의 하였다. 마스터 장치에서 측정된 손떨림 오차의 평균과 표준편차는 402 ± 248 μm로 측정되었으며, 슬레이브 로봇에서 측정된 손떨림 오차는 28.5 ± 21.0 μm으로 측정 되었다. 두 손떨림 오차의 비율은 14:1로 나타났으며, 논문에서 제안한 스케일링과 제어 방법을 통해 손떨림이 감소하는 것을 확인 하였다.

바늘 삽입력의 경우 바늘의 삽입 방향으로 작용 하는 힘(fnormal)와 삽입 방향과 수직한 방향으로 작용하는 힘(fshear)을 구분하였다. 모든 케이스에서 바늘 삽입이 끝나고 공기 주입이 시작되는 지점에서 최대 힘이 측정되었으며, 이때 최대 fnormal의 평균 및 표준편차는 0.356 ± 0.072 N으로, 최대 fshear의 평균 및 표준편차는 0.0371 ± 0.0131 N으로 측정 되었다. 평균 fnormalfshear의 비율은 9.6 : 1로 계산된다. 또한 모든 케이스에서 바늘 끝점 바로 위에 위치한 각막 표면이 슬라이드 글라스와 접촉이 유지되는 것을 확인하였다. 앞서 제시된 힘의 크기보다 바늘 삽입력이 커질 경우 각막 표면과 슬라이드 글라스의 접촉이 유지되지 않을 가능성이 있다.

평균 바늘 삽입 시간은 36초, 평균 공기 주입 시간은 21초로 측정되었고, 최종적으로 바늘 삽입 및 공기 주입까지의 시간은 57초로 측정 되었다.

공기 주입이 끝난 뒤, 각막의 중심부를 절개하여 현미경을 통하여 [Fig. 7]과 같이 그 단면을 관찰 하였다. 공기주입 결과는 Pasricha et al.의 논문에서 제시된 기준을 이용하여 3가지 케이스로 나누어 분석하였다[22]. [Fig. 7(a)]와 같이 공기가 내피층까지 전부 도달 하거나, 잔여 기질층이 50 μm 이하인 경우를 Full big-bubble (BB)로 정의하였으며, [Fig. 7(b)]와 같이 잔여 기질층이 50 μm 이상이고 각막에 공기 주입이 관찰된 경우는 Partial BB로 정의하였다. 그리고 내피층 천공에 의해 각막에 공기가 주입되지 않고, 안구 내부에 주입된 경우는 No BB 케이스로 정의하였다. 총 25개의 시편 중 15개의 시편이 Full BB로, 8개의 시편이 Partial BB가, 3개의 시편이 No BB 케이스로 나타났다. Partial BB 케이스에서 잔여 기질층의 두께 평균은 445 μm로 측정 되었다.


[Fig. 7] 
Cross sectional view of cornea with (a) full Big-Bubble (BB), and (b) partial BB. Type of BB with number of cornea (c)

해당 장비를 이용한 실험 결과와 다른 문헌에서의 실험 결과를 비교는 [Table 1]과 같다. Draelos et al.의 연구에서는 로봇과의 협동 모드를 이용할 경우 13.6%의 내피천공률을 보였으며, 자동 모드를 이용할 경우 4.8%의 내피 천공률을 보였다. 본 논문에서의 천공 비율은 12%, 삽입 시간은 36초로 협동모드와 자동모드의 결과 중간에 위치하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 방법을 이용하면, 현미경 연동 OCT 없이도 정밀한 바늘 삽입이 가능한 것으로 볼 수 있다.

[Table 1] 
Comparison of insertion method, BB formation rate, and insertion time
Ref Insertion method Perforation rate (%) Insertion time (s)
Draelos et al.[17] Cooperation using robo and MI-OCT 13.6 26.6
Automation using robot and MI-OCT 4.8 49.5
The proposed method Teleoperation using robot and applanation 12 36


4. 결 론

DALK 수행시 정확한 바늘 삽입을 위한 기존의 연구들은 OCT 이미징 기술에 의존하여 바늘 삽입을 수행 하였다. 본 연구에서는 고가의 OCT 장비 없이도 정확한 바늘 삽입이 가능한 시스템과 바늘 삽입법을 제안 하였다. 본 시스템을 활용한 바늘 삽입 결과는 기존 OCT와 로봇 기술을 함께 사용한 바늘 삽입 결과와 비교 되었다. 본 실험에서는 논문에 제시된 평균 돼지각막 두께를 이용하여 바늘 삽입 깊이를 정했음에도 12%의 천공 비율을 보여주었다. 향후 실험에서는 각막 두께를 사전에 파악한 뒤, 바늘 삽입 깊이를 결정하는 과정을 포함 한다면 더 향상된 결과가 나올 것으로 기대된다.


Acknowledgments

Industrial Technology Innovation Program (No. 10048358) funded by the Ministry of Trade, Industry Energy (MI, South Korea), and Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (NRF-2020R1I1A2074953)


References
1. W. J. Reinhart, D. C. Musch, D. S. Jacobs, W. B. Lee, S. C. Kaufman, and R. M. Shtein, “Deep anterior lamellar keratoplasty as an alternative to penetrating keratoplasty: a report by the american academy of ophthalmology,” Ophthalmology, vol. 118, no. 1, pp. 209-218, 2011, DOI: 10.1016/j.ophtha.2010.11.002.
2. K.-H. Kim, S.-H. Choi, K. Ahn, E.-S. Chung, and T.-Y. Chung, “Comparison of refractive changes after deep anterior lamellar keratoplasty and penetrating keratoplasty for keratoconus,” Japanese Journal of Ophthalmology, vol. 55, no. 2, pp. 93-97, 2011, DOI: 10.1007/s10384-010-0914-x.
3. A. Khattak, F. R. Nakhli, K. M. Al-Arfaj, and A. A. Cheema, “Comparison of outcomes and complications of deep anterior lamellar keratoplasty and penetrating keratoplasty performed in a large group of patients with keratoconus,” International Ophthalmology, vol. 38, no. 3, pp. 985-992, 2018, DOI: 10.1007/ s10792-017-0548-9.
4. J. Krumeich, A. Knu¨lle, and B. M. Krumeich, “Deep anterior lamellar (dalk) vs. penetrating keratoplasty (pkp): a clinical and statistical analysis,” Klin Monbl Augenheilkd, vol. 225, no. 7, pp. 637-648, 2008, DOI: 10.1055/s-2008-1027485.
5. V. Sarnicola, P. Toro, D. Gentile, and S. B. Hannush, “Descemetic dalk and predescemetic dalk: outcomes in 236 cases of keratoconus,” Cornea, vol. 29, no. 1, pp. 53-59, 2010, DOI: 10.1097/ICO. 0b013e3181a31aea.
6. M. Anwar and K. D. Teichmann, “Big-bubble technique to bare descemets membrane in anterior lamellar keratoplasty,” Journal of Cataract & Refractive Surgery, vol. 28, no. 3, pp. 398-403, 2002, DOI: 10.1016/S0886-3350(01)01181-6.
7. S. Feizi, M. R. Jafarinasab, F. Karimian, H. Hasanpour, and A. Masudi, “Central and peripheral corneal thickness measurement in normal and keratoconic eyes using three corneal pachymeters,” Journal of Ophthalmic & Vision Research, vol. 9, no. 3, pp. 296-304, 2014, DOI: 10.4103/2008-322X.143356.
8. T. S. Wells, S. Yang, R. A. MacLachlan, J. T. Handa, P. Gehlbach, and C. Riviere, “Comparison of baseline tremor under various microsur- gical conditions,” 2013 IEEE International Conference on Systems, Manchester, UK, pp. 1482-1487, 2013, DOI: 10.1109/SMC.2013.256.
9. W. T. Latt, U. X. Tan, K. C. Veluvolu, J. K. D. Lin, C. Y. Shee, and W. T. Ang, “System to assess accuracy of micromanipulation,” 2007 29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Lyon, France, pp. 5743-5746, 2007, DOI: 10.1109/IEMBS.2007.4353651.
10. U. K. Bhatt, U. Fares, I. Rahman, D. G. Said, S. V. Maharajan, and H. S. Dua, “Outcomes of deep anterior lamellar keratoplasty following successful and failed big bubble,” British Journal of Ophthalmology, vol. 96, no. 4, pp. 564-569, 2012, DOI: 10.1136/ bjophthalmol-2011-300214.
11. A. Leccisotti, “Descemet’s membrane perforation during deep anterior lamellar keratoplasty: prognosis,” Journal of Cataract & Refractive Surgery, vol. 33, no. 5, pp. 825-829, 2007, DOI: 10.1016/j.jcrs.2007.02.016.
12. M. Unal, B. Bilgin, I. Yucel, Y. Akar, and C. Apaydin, “Conversion to deep anterior lamellar keratoplasty (dalk): learning curve with big bubble technique,” Ophthalmic Surg Lasers Imaging, vol. 41, no. 6, pp. 642-650, 2010, DOI: 10.3928/ 15428877-20100929-09.
13. D. Smadja, J. Colin, R. R. Krueger, G. R. Mello, A. Gallois, B. Mortemousque, and D. Touboul, “Outcomes of deep anterior lamellar keratoplasty for keratoconus: learning curve and advantages of the big bubble technique,” Cornea, vol. 31, no. 8, pp. 859-863, 2012, DOI: 10.1097/ICO.0b013e318242fdae.
14. V. Scorcia, M. Busin, A. Lucisano, J. Beltz, A. Carta, and G. Scorcia, “Anterior segment optical coherence tomography–guided big-bubble technique,” Ophthalmology, vol. 120, no. 3, pp. 471-476, 2013, DOI: 10.1016/j.ophtha.2012.08.041.
15. J. Au, J. Goshe, W. J. Dupps Jr, S. K. Srivastava, and J. P. Ehlers, “Intraoperative optical coherence tomography for enhanced depth visualization in deep anterior lamellar keratoplasty from the pioneer study,” Cornea, vol. 34, no. 9, pp. 1039-1043, 2015, DOI: 10.1097/ICO.0000000000000508.
16. M. Draelos, B. Keller, G. Tang, A. Kuo, K. Hauser, and J. Izatt, “Real-time image-guided cooperative robotic assist device for deep anterior lamellar keratoplasty,” 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Brisbane, QLD, Australia, pp. 1-9, 2018, DOI: 10.1109/ICRA.2018.8463153.
17. M. Draelos, G. Tang, B. Keller, A. Kuo, K. Hauser, and J. A. Izatt, “Optical coherence tomography guided robotic needle insertion for deep anterior lamellar keratoplasty,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 67, no. 7, Jul., 2019, DOI: 10.1109/ TBME.2019.2954505.
18. I. Park, H. K. Kim, W. K. Chung, and K. Kim, “Deep learning based real-time oct image segmentation and correction for robotic needle insertion systems,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 3, pp. 4517-4524, Jul., 2020, DOI: 10.1109/ LRA.2020.3001474.
19. R. A. Moses, “The goldmann applanation tonometer,” American Journal of Ophthalmology, vol. 46, no. 6, pp. 865-869, 1958, DOI: 10.1016/0002-9394(58)90998-X.
20. J. H. Talamo, P. Gooding, D. Angeley, W. W. Culbertson, G. Schuele, D. Andersen, G. Marcellino, E. Essock-Burns, J. Batlle, R. Feliz, N. J. Friedman, and D. Palanker, “Optical patient interface in femtosecond laser–assisted cataract surgery: contact corneal applanation versus liquid immersion,” Journal of Cataract & Refractive Surgery, vol. 39, no. 4, pp. 501-510, 2013, DOI: 10.1016/j.jcrs.2013.01.021.
21. J. Heichel , F. Wilhelm, K. S. Kunert, and T. Hammer, “Topographic findings of the porcine cornea,” Medical Hypothesis, Discovery and Innovation in Ophthalmology, vol. 5, no. 4, pp. 125-131, 2016, [Online], https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28293660.
22. N. D. Pasricha, C. Shieh, O. M. Carrasco-Zevallos, B. Keller, D. Cunefare, J. S. Mehta, S. Farsiu, J. A. Izatt, C. A. Toth, and A. N. Kuo, “Needle depth and big bubble success in deep anterior lamellar keratoplasty: An ex vivo microscope-integrated oct study,” Cornea, vol. 35, no. 11, pp. 1471-1477, 2016, DOI: 10.1097/ICO.0000000000000948.

박 익 종

2013 포항공과대학교 기계공학과(학사)

2014~현재 포항공과대학교 기계공학과 통합과정

관심분야: 수술로봇, 의료로봇, 의료이미지 처리

신 형 곤

2015 포항공과대학교 기계공학과(학사)

2016~현재 포항공과대학교 기계공학과 통합과정

관심분야: 수술로봇, 의료로봇, 소프트로봇

김 기 훈

1999 포항공과대학교 기계공학과(학사)

2001 포항공과대학교 기계공학과(석사)

2006 포항공과대학교 기계공학과(박사)

2015~2019 한국과학기술연구원 책임연구원

2019~현재 포항공과대학교 기계공학과 부교수

관심분야: 바이오-의료 로봇, 재활로봇, 바이오닉스, 햅틱스

김 홍 균

1995 경북대학교 의과대학

1999 경북대학교 의과석사

2008 경북대학교 의과박사

2006~2010 경북대학교 의과대학 안과학교실 조교수

2010~현재 경북대학교 의과대학 안과학교실 부교수

관심분야: 각막 및 전안부 질환, 백내장, 원추각막질환

정 완 균

1981 서울대학교 기계설계학과(학사)

1983 한국과학기술원 기계공학(석사)

1987 한국과학기술원 로봇공학(박사)

1987~1993 포항공과대학교 기계공학과 조교수

1993~2000 포항공과대학교 기계공학과 부교수

2000~현재 포항공과대학교 기계공학과 교수

관심분야: Robotic Manipulation, Polymer-based sensor and actuators, Visual recognition