3D Slicer와 동적 시뮬레이터 AMBF 통합으로 실시간 로봇 수술 상황 인식 강화

본 논문은 이미지‑가이드 로봇 수술의 핵심 요구사항인 실시간 상황 인식을 지원하기 위해, 오픈소스 의료 영상 플랫폼 3D Slicer와 물리 기반 시뮬레이터 AMBF를 ROS를 매개로 통합한 툴셋을 제안한다. 서론에서는 현재 로봇 수술에서 영상 기반 내비게이션과 로봇 제어가 각각 독립된 플랫폼에 구현돼 있어, 두 시스템 간의 원활한 데이터 교환이 어렵다는 문제점을 제시한다. 기존 연구들은 ROS‑IGTL 브리지나 단순 데이터 파이프라인을 제공했지만, 물리 기반 충돌·제약 정보를 실시간으로 반영하지 못했다는 한계를 지적한다. 관련 연구 섹션에서는 3D Slicer와 SlicerIGT, OpenIGTLink, ROS‑IGTL, 그리고 기존 ROS‑Slicer 연동 모듈들을 리뷰하고, Gazebo·V‑REP 등 일반 로봇 시뮬레이터가 외과적 실시간 시뮬레이션에 부적합함을 설명한다. AMBF는 비동기식 멀티바디 프레임워크로, 실시간 동역학·촉각·하드웨어 인터페이스를 제공한다는 점에서 선택되었다. 방법론에서는 시스템 설계와 구현 세부사항을 제시한다. 먼저 AMBF‑ROS 모듈과 Slicer‑ROS 모듈을 각각 ROS 노드로 구현해, 양쪽 환경의 씬 데이터를 교환한다. AMBF는 URDF와 자체 정의 ADF(AMBF Description Format) 메시지를 통해 로봇·해부학 모델의 구조와 메쉬 경로를 전달하고, ROS 파라미터 서버에 저장한다. 3D Slicer는 이 메시지를 파싱해 MRML 모델 노드와 변환 노드를 생성한다. 실시간 업데이트는 ROS tf 트리를 이용해 각 rigid body의 포즈를 전송하고, Slicer‑ROS 모듈은 200 Hz 주기의 QTimer 콜백으로 MRML 씬을 갱신한다. 시스템 의존성은 3D Slicer를 소스 빌드, ROS Noetic, AMBF 및 전용 플러그인 빌드를 요구한다. 이는 재현성을 보장하고, URDF 기반 로봇과 tf 기반 씬 업데이트를 지원하는 다른 ROS 패키지와도 호환 가능하도록 설계되었다. 실험에서는 Galen Robotics의 로봇 ENT 마이크로수술 시스템(REMS)을 사용해 실제 로봇 움직임을 AMBF에 전달하고, 3D Slicer에서 실시간으로 시각화한다. 로봇은 25개의 rigid body와 두개골 모델을 포함했으며, 200 Hz 업데이트를 목표로 했다. 1000 프레임에 대한 왕복 지연(RTD) 평균은 19.98 ms, 중앙값 18.99 ms, 표준편차 4.40 ms로 측정되었다. 일방향 전송 지연은 약 10 ms 수준이며, 이는 인간‑컴퓨터 인터랙션에 요구되는 16 ms 이하와 근접한다. 논의에서는 이 통합이 로봇 수술 연구에 제공하는 장점—실시간 물리 기반 디지털 트윈, 오픈소스 기반 확장성, ROS를 통한 다른 모듈과의 연계 가능성—을 강조한다. 현재는 AMBF→Slicer 일방향에 초점을 맞추었으며, 양방향 제어, 촉각 피드백, ROS 2 전환 등 향후 과제를 제시한다. 결론에서는 3D Slicer와 AMBF의 시너지 효과가 로봇 수술 연구의 프로토타이핑과 검증을 가속화하고, 궁극적으로 외과 의사의 직관적인 인터페이스와 물리 기반 보조 제어를 결합한 통합 수술 플랫폼으로 발전할 가능성을 제시한다.