KR101432651B1 - Infrared thermography detection method - Google Patents
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Abstract
적외선 체열 검출 및 분석 방법으로서, 피사체가 방사하는 적외선을 촬영하여 획득되는 열 영상을 통해 통증부위 및 인체부분별 온도차등의 검출을 하며, 척추의 만곡 정도를 측정하고, 위치정보 및 형태정보를 보존하기 위한 컬러-그레이(color-gray) 오버랩 기능을 제공하고, 가중치를 적용함으로써 관심 영역의 온도를 보다 정확히 측정하고, 전체 평균 온도를 산출함에 있어서 각 지점의 표면적을 고려함으로써 정확한 평균 온도를 산출해내고, 평균온도대비 중심부의 온도 및 말단부의 온도를 측정 및 비교하여 수족냉증 등의 질환을 진단하고, 열 영상 촬영에 필요한 균형을 맞추기 위해 기준선을 제공하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법이 제공된다. A method for detecting and analyzing infrared body heat, comprising the steps of detecting a temperature difference between a pain part and a human body part through a thermal image obtained by photographing an infrared ray emitted by a subject, measuring the degree of curvature of the vertebrae, To provide a color-gray overlap function and apply weights to more accurately measure the temperature of the area of interest and to calculate the average temperature by taking into account the surface area at each point in calculating the overall average temperature A method of detecting and analyzing infrared body heat to provide a reference line for diagnosing diseases such as limb ambulance and measuring the temperature of a central portion and a terminal portion with respect to an average temperature and balancing the necessary thermal imaging is provided.
적외선 체열 진단, 열 영상, 온도, 평균온도 Infrared Thermography, Thermal Imaging, Temperature, Average Temperature
Description
본 발명은 적외선 체열 검출 및 분석 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 피사체가 방사하는 적외선을 촬영하여 획득되는 열 영상을 통해 통증부위 및 인체부분별 온도차등의 검출을 하며, 척추의 만곡 정도를 측정하고, 위치정보 및 형태정보를 보존하기 위한 컬러-그레이(color-gray) 오버랩 기능을 제공하고, 가중치를 적용함으로써 관심 영역의 온도를 보다 정확히 측정하고, 전체 평균 온도를 산출함에 있어서 각 지점의 표면적을 고려함으로써 정확한 평균 온도를 산출해내고, 평균온도대비 중심부의 온도 및 말단부의 온도를 측정 및 비교하여 수족냉증 등의 질환을 진단하고, 열 영상 촬영에 필요한 균형을 맞추기 위해 기준선을 제공하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법에 관한 것이다. More particularly, the present invention relates to a method and apparatus for detecting a temperature difference between a pain site and a human body through a thermal image obtained by photographing an infrared ray emitted from a subject, And a color-gray overlap function for storing the position information and the shape information, applying the weights to more accurately measure the temperature of the region of interest, and calculating the total average temperature, The temperature of the central portion and the temperature of the distal portion with respect to the average temperature are calculated and the temperature of the distal portion is compared with the average temperature in consideration of the surface area to diagnose illness such as hand and foot coldness, And to a method for detecting and analyzing body heat.
의료용 진단기 중 인체의 온도를 감지하여 통증부위와 정상적인 인체부분의 온도차를 열화상으로 출력하여 통증부위를 진단하는 적외선 체열진단기가 보급되고 있다. 적외선 체열진단기는 적외선센서로부터 적외선을 방사하여 검사대상인 환자의 통증부위로부터 발생하는 적외선 입사빔 소오스를 필터에 의해 적외선으로 감지하려는 파장대만을 통과시켜 감지소자에 입사된다. 상기 감지소자는 입사된 적외선 을 파장에 따른 전기적신호로 변환하고 각 파장대별 온도를 검출하여 이차원 열화상으로 출력하며, 이를 이용하여 각종질병 여부를 진단할 수 있다.BACKGROUND ART [0002] Infrared thermography diagnostic apparatuses that detect temperature of a human body in a medical diagnostic apparatus and output a thermal image of a temperature difference between a painful region and a normal human body region to diagnose a pain region are popular. The infrared thermography system radiates infrared rays from an infrared ray sensor, passes through a wavelength band through which infrared ray incident beam sources originating from a pain area of a patient to be inspected are detected by a filter, and is incident on the sensing element. The sensing element converts an incident infrared ray into an electric signal corresponding to a wavelength, detects a temperature of each wavelength band, and outputs the infrared ray as a two-dimensional thermal image, thereby diagnosing various diseases.
상기 열 화상으로 질병 여부를 판단하거나 신체 상태를 판단하기 위해서는, 특정 지점의 지점 온도를 정확하게 파악해야하고, 신체 전체에 대한 평균 온도를 정확하게 산출해 내야하며, 신체의 좌우 대칭 지점의 온도를 정확히 파악하는 것이 중요하다.In order to judge whether or not a disease is caused by the thermal image or to judge a physical condition, it is necessary to accurately grasp the point temperature at a specific point, accurately calculate the average temperature for the entire body, accurately grasp the temperature at the symmetric points of the body It is important to do.
그러나, 종래의 적외선 체열 진단기는 인체가 방사하는 적외선을 통해 컬러맵핑된 열 화상만을 제공할 뿐이고, 특정 지점의 온도 또는 신체 전체에 대한 평균 피부 온도 파악에 있어서 정확한 산출결과를 제공하지 못하였고, 각종 환경에 의한 오차를 수반한 결과가 출력되는 문제가 있었다.However, the conventional infrared thermography thermometer only provides thermal images that are color-mapped through the infrared rays emitted by the human body, fails to provide an accurate calculation result in determining the temperature of a specific point or the average skin temperature of the entire body, There is a problem that a result accompanied by an error due to the environment is output.
즉, 특정 지점의 온도는 일정 범위 영역의 평균 온도를 계산함으로써 얻어지는데, 상기 일정 범위 영역에 배경이 포함되는 경우에는 배경의 온도 또한 지점 온도 산출에 영향을 줄 수 있으며, 상기 일정 범위의 최외곽에 있는 지점의 온도 또한 평균 온도 산출에 동일하게 기여함으로써, 상기 특정 지점의 온도가 실제 온도와 많이 차이가 나는 문제가 있었다. 또한, 신체 전체에 대한 평균 피부 온도를 산출함에 있어서, 각 지점의 온도가 평균 피부 온도에 기여하는 정도를 고려하지 않음으로써 생기는 부정확한 평균 피부 온도 산출의 문제가 있었다.That is, the temperature of a specific point is obtained by calculating an average temperature in a certain range range. If the background is included in the certain range range, the background temperature may also affect the point temperature calculation, The temperature at the specific point is significantly different from the actual temperature by contributing equally to the average temperature calculation. Further, in calculating the average skin temperature for the entire body, there is a problem of an incorrect average skin temperature calculation caused by not considering the degree of contribution of the temperature at each point to the average skin temperature.
한편, 적외선 체열 진단기 앞에 피측정자가 있을 경우, 그 피측정자는 자신의 자세를 보지 못하기 때문에 바른 자세를 유지하기가 힘들고, 검사 지시자의 구두교정에 따라 자세를 바로잡아야하는 불편함이 있었다.On the other hand, if there is a person to be measured in front of the infrared thermography device, it is difficult to maintain the correct posture because the person can not see his or her posture, and there is a need to correct the posture according to the oral correction of the test instruction.
따라서, 특정 지점의 온도를 계산함에 있어서, 배경을 효과적으로 분리해내고, 특정 지점과 멀어질수록 온도 산출에 기여하는 정도를 감소시켜 정확한 지점 온도를 산출하는 기술이 필요하며, 각 지점의 표면적에 따라 전체 평균 피부 온도에 기여하는 정도를 고려하여 전체 평균 피부 온도를 산출하는 기술이 필요하다. Therefore, in calculating the temperature of a specific point, it is necessary to have a technique of effectively separating the background and calculating the accurate point temperature by reducing the contribution to the temperature calculation as the distance from the specific point is increased. A technique of calculating the total average skin temperature considering the degree of contribution to the total average skin temperature is required.
또한, 피측정자도 자신의 모습을 실제로 볼 수 있게 함으로써, 자신의 자세를 스스로 바로 잡을 수 있게 하고, 이를 돕기 위해 기준선 등을 제공하는 기술이 필요하다.Also, it is necessary for the subject to be able to actually see his or her own image so as to be able to correct his / her own posture, and to provide a baseline or the like in order to help it.
본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위해 안출한 것으로, 피측정자가 자신의 모습을 직접 볼 수 있게 하고, 격자 형태의 기준선을 제공함으로써, 피측정자 스스로 자세 교정을 하고 바른 자세를 유지하여 정확한 체열 진단을 가능하게 하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide an apparatus and a method for measuring a self- And to provide a method of detecting and analyzing infrared body heat that enables infrared light to be detected.
본 발명의 다른 목적은, 특정 영역의 평균온도를 계산함으로써 특정 지점의 온도를 산출할 시에, 배경온도 값을 제외시키고, 중심부에 상대적으로 높은 가중치를 적용시킴으로써, 배경 온도 값으로 인한 오차 및 중심부의 실제온도와의 차이를 최소화시키는 적외선 체열 검출 및 분석 방법을 제공하는 것이다. It is a further object of the present invention to provide a method and apparatus for estimating a temperature at a specific point by calculating an average temperature of a specific region by excluding a background temperature value and applying a relatively high weight to a center portion, And a method of detecting and analyzing an infrared body heat that minimizes a difference between the actual temperature and the actual temperature of the infrared.
본 발명의 또 다른 목적은, 전체 평균 피부 온도를 산출함에 있어서, 각 부위별 표면적에 따라 평균 온도에 기여하는 정도를 반영함으로써 정확한 평균 피부 온도의 산출을 가능하게 하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법을 제공하는 것이다. It is still another object of the present invention to provide an infrared body temperature detection and analysis method capable of accurately calculating an average skin temperature by reflecting the degree of contribution to an average temperature depending on the surface area of each part in calculating the average skin temperature .
본 발명의 또 다른 목적은, 좌우 대칭 영역을 자동으로 선택하고 그 지점의 온도차를 산출하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법을 제공하는 것이다. It is still another object of the present invention to provide an infrared body heat detecting and analyzing method of automatically selecting a right and left symmetrical region and calculating a temperature difference at that point.
본 발명의 또 다른 목적은, 신체 일부의 만곡 정도 측정, 특정 부위의 위치정보 또는 형태정보를 보존하는 컬러-그레이 오버랩, 평균 피부 온도에 대한 중심부의 온도 및 말단부의 온도 산출 및 비교 동작을 수행하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법을 제공하는 것이다. It is a further object of the present invention to provide a method and system for performing a color-to-gray overlap to preserve the position information or shape information of a specific region, to calculate the temperature of the central portion and the temperature of the distal portion with respect to the average skin temperature, And to provide a method for infrared thermography detection and analysis.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 피사체를 촬영하여 열 영상을 획득하는 단계, 상기 열 영상에서 임의로 선택된 시작점, 중심점, 끝점을 좌표화시키는 단계, 및 상기 시작점과 중심점을 연결하는 선분 및 상기 중심점과 끝점을 연결하는 선분이 이루는 각도를 산출하여 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법이 제공된다. According to an aspect of the present invention, there is provided a method for capturing an image, the method comprising: capturing a subject and obtaining a thermal image; coordinating a starting point, a center point, and an end point arbitrarily selected from the thermal image; And calculating and displaying an angle formed by the line segment connecting the center point and the end point and displaying the line segment connecting the center point and the end point.
상기 각도는, 시작점과 중심점 사이의 거리를 OA, 중심점과 끝점 사이의 거리를 OB, 시작점과 끝점 사이의 거리를 OB라 할 때,When the distance between the starting point and the center point is OA, the distance between the center point and the end point is OB, and the distance between the starting point and the end point is OB,
와 같은 식에 의해 산출될 수 있다. . ≪ / RTI >
한편, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시형태에 따르면, 피사체를 촬영하여 열 영상을 획득하는 단계, 온도를 측정하고자 하는 관심 영역 설정에 대한 명령을 입력받는 단계, 가중치 산출 함수를 결정하는 단계, 상기 결정된 가중치 산출 함수를 이용하여 상기 관심 영역에 포함되는 각 픽셀에 대한 가중치를 산출하는 단계, 상기 열 영상에서 피사체를 제외한 배경의 온도 값을 배제시키는 단계, 및 상기 관심 영역에 포함되는 각 픽셀별 온도, 상기 각 픽셀에 대한 가중치, 상기 가중치들의 총합을 이용하여 상기 관심 영역 내의 평균 온도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법이 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method for measuring a temperature, the method comprising: capturing a subject to obtain a thermal image; receiving a command for setting a region of interest to be measured; Calculating a weight for each pixel included in the region of interest using the determined weight calculation function, excluding a temperature value of the background excluding the subject in the thermal image, Calculating a mean temperature within the ROI using the temperature for each pixel, the weight for each pixel, and the sum of the weights.
상기 가중치 산출 함수를 결정하는 단계는, 상기 관심 영역이 소정 크기 이상일 경우, 가우시안 분포함수를 상기 가중치 산출 함수로 결정하고, 상기 관심 영 역이 소정 크기보다 작을 경우, 일차함수를 상기 가중치 산출 함수로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. The step of determining the weight calculation function may further include determining a Gaussian distribution function as the weight calculation function when the area of interest is greater than or equal to a predetermined size and outputting a linear function as the weight calculation function when the area of interest is smaller than a predetermined size And a step of determining the number
m은 평균, σ는 표준편차, x는 중심 픽셀에서의 거리, y는 가중치일 때, 상기 가우시안 분포함수는, m is an average,? is a standard deviation, x is a distance from a center pixel, and y is a weight,
상기 일차함수는, Wherein the linear function comprises:
상기 배경의 온도 값을 배제시키는 단계는, 상기 관심 영역 내의 최저 온도 값을 고려하여 문턱 값을 설정하는 단계, 및 상기 관심 영역 내에서 상기 문턱 값 이하의 온도를 가지는 부분을 제외시키는 단계를 포함할 수 있다. The step of excluding the temperature value of the background may include setting a threshold in consideration of the lowest temperature value in the region of interest and excluding a portion having a temperature lower than the threshold value in the region of interest .
상기 평균 온도를 산출하는 단계는, 상기 관심 영역에 포함되는 각 픽셀별 온도와 상기 각 픽셀에 대한 가중치를 곱하여, 가중치가 적용된 각 픽셀별 온도를 산출하는 단계, 상기 가중치가 적용된 각 픽셀별 온도를 모두 합산하는 단계, 및 상기 합산된 각 픽셀별 온도를 각 픽셀별 가중치들의 총합으로 나누는 단계를 포함할 수 있다. The step of calculating the average temperature may include the steps of: calculating a temperature for each pixel to which a weight is applied by multiplying a temperature for each pixel included in the ROI by a weight for each pixel; And dividing the summed temperature for each pixel by the sum of weights for each pixel.
한편, 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시형태에 따르면, 피사체를 촬영하여 열 영상을 획득하는 단계, 상기 열 영상에서 설정되는 복수의 관심 영역 각각에 대한 평균 온도를 산출하는 단계, 상기 관심 영역 각각에 대한 평균 온도 및 상기 관심 영역에 해당하는 부위의 표면적을 이용하여 상기 피사체 전체의 평균 피부온도(MST)를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적외선 체열 검출 및 분석 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing method comprising: capturing a subject to obtain a thermal image; calculating an average temperature for each of a plurality of ROs set in the thermal image; And calculating an average skin temperature (MST) of the entire subject using an average temperature for each of the ROIs and a surface area of the ROI corresponding to the ROIs, / RTI >
상기 평균 피부온도(MST)는, 상기 복수의 관심 영역 각각에 대한 평균 온도가 T0, T1, T2, T3, Tn 이고, 상기 관심 영역에 해당하는 부위의 표면적이 각각 A0, A1, A2, A3, An 이며, 상기 피사체 전체의 표면적이 Atotal 일 때,The average skin temperature (MST) is calculated as an average skin temperature (MST) for each of the plurality of ROIs, wherein T 0 , T 1 , T 2 , T 3 , T n And, the surface area of the portion corresponding to the region of interest and each of A 0, A 1, A 2 ,
로 표현되는 수식에 의해 산출될 수 있다. As shown in FIG.
상기 복수의 관심 영역 각각에 대한 평균 온도를 산출하는 단계는, 가중치 산출 함수를 결정하는 단계, 상기 결정된 가중치 산출 함수를 이용하여 상기 관심 영역에 포함되는 각 픽셀에 대한 가중치를 산출하는 단계, 상기 열 영상에서 피사체를 제외한 배경의 온도 값을 배제시키는 단계, 및 상기 관심 영역에 포함되는 각 픽셀별 온도, 상기 각 픽셀에 대한 가중치, 상기 가중치들의 총합을 이용하여 상기 관심 영역 내의 평균 온도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. Wherein the step of calculating an average temperature for each of the plurality of ROIs includes the steps of determining a weight calculation function, calculating a weight for each pixel included in the ROI using the determined weight calculation function, Calculating an average temperature in the ROI using a temperature of each pixel included in the ROI, a weight for each pixel, and a sum of the weights; . ≪ / RTI >
상기 가중치 산출 함수를 결정하는 단계는, 상기 관심 영역이 소정 크기 이상일 경우, 가우시안 분포함수를 상기 가중치 산출 함수로 결정하고, 상기 관심 영역이 소정 크기보다 작을 경우, 일차함수를 상기 가중치 산출 함수로 결정하는 단 계를 포함할 수 있다. The determining of the weight calculation function may include determining a Gaussian distribution function as the weight calculation function when the ROI is greater than or equal to a predetermined size and determining a linear function as the weight calculation function when the ROI is smaller than a predetermined size And the like.
m은 평균, σ는 표준편차, x는 중심 픽셀에서의 거리, y는 가중치일 때, m is the mean, σ is the standard deviation, x is the distance from the center pixel, y is the weight,
상기 가우시안 분포함수는, The Gaussian distribution function may be expressed as:
상기 일차함수는, Wherein the linear function comprises:
상기 배경의 온도 값을 배제시키는 단계는, 상기 관심 영역 내의 최저 온도 값을 고려하여 문턱 값을 설정하는 단계, 및 상기 관심 영역 내에서 상기 문턱 값 이하의 온도를 가지는 부분을 제외시키는 단계를 포함할 수 있다.The step of excluding the temperature value of the background may include setting a threshold in consideration of the lowest temperature value in the region of interest and excluding a portion having a temperature lower than the threshold value in the region of interest .
상기 평균 온도를 산출하는 단계는, 상기 관심 영역에 포함되는 각 픽셀별 온도와 상기 각 픽셀에 대한 가중치를 곱하여, 가중치가 적용된 각 픽셀별 온도를 산출하는 단계, 상기 가중치가 적용된 각 픽셀별 온도를 모두 합산하는 단계, 및 상기 합산된 각 픽셀별 온도를 각 픽셀별 가중치들의 총합으로 나누는 단계를 포함할 수 있다. The step of calculating the average temperature may include the steps of: calculating a temperature for each pixel to which a weight is applied by multiplying a temperature for each pixel included in the ROI by a weight for each pixel; And dividing the summed temperature for each pixel by the sum of weights for each pixel.
상기 적외선 체열 검출 및 분석 방법은, 상기 피사체의 중심부 온도와 말단부 온도를 산출하는 단계, 상기 MST에 대한 중심부 온도(MSTC) 및 상기 MST에 대한 말단부 온도(MSTP)를 산출하는 단계, 및 상기 MSTC와 MSTP를 비교하는 단계를 더 포함할 수 있다. The method for detecting and analyzing infrared body heat comprises the steps of calculating a center temperature and a terminal temperature of the subject, calculating a center temperature (MSTC) for the MST and a terminal temperature (MSTP) for the MST, And comparing the MSTP.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시형태에 따르면, 피사체를 촬영하여 열 영상 원본을 획득하는 단계, 상기 획득된 열 영상 원본을 복사하여 그레이스케일 영상으로 변환하는 단계, 상기 획득된 열 영상 원본의 영상 가시화를 위한 컬러맵을 선택하는 단계, 상기 열 영상 원본에서 설정된 관심 영역을 상기 선택된 컬러맵을 이용하여 컬러맵핑하는 단계, 상기 그레이스케일 영상과 상기 컬러맵핑된 열 영상 원본을 오버랩하는 단계, 및 상기 오버랩된 결과를 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선 체열 검출 및 분석 방법이 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing method including the steps of capturing an image of a subject to obtain a thermal image source, converting the acquired thermal image source to a grayscale image, Selecting a color map for image visualization of the image source, color mapping the region of interest set in the thermal image source using the selected color map, overlapping the gray-scale image with the color-mapped thermal image source And displaying the overlapped result. The infrared thermometer detecting and analyzing method of the present invention comprises the steps of:
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시형태에 따르면, 피사체를 촬영하여 열 영상을 획득하는 단계, 상기 열 영상에서 선택된 특정 지점과 대칭되는 대칭 지점을 자동으로 선택하는 단계, 상기 특정 지점 및 대칭 지점의 온도를 측정하는 단계, 및 상기 특정 지점의 온도와 대칭 지점의 온도차를 산출하여 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적외선 체열 검출 및 분석 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of processing an image, the method comprising: capturing a subject to obtain a thermal image; automatically selecting a symmetric point symmetrical with a specific point selected from the thermal image; And a step of measuring the temperature of the symmetric point and calculating and displaying the temperature difference of the point of symmetry with the temperature of the specific point.
상기 적외선 체열 검출 및 분석 방법은, 상기 피사체를 촬영하여 열 영상을 획득하는 단계 이전에, 격자 형태의 기준선을 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다. The infrared body temperature detection and analysis method may further include displaying a grid-shaped baseline before the step of capturing the subject and acquiring the thermal image.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시형태에 따르면, 상기 적외선 체열 검출 및 분석 방법들 중 어느 하나를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독이 가능한 기록 매체가 제공된다. According to still another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for causing a computer to execute any one of the infrared body temperature detection and analysis methods.
본 발명의 적외선 체열 검출 및 분석 방법에 따르면, 피측정자가 자신의 모습을 직접 확인하고, 격자 형태의 기준선을 이용하여, 피측정자 스스로 자세 교정을 하고 바른 자세를 유지함으로써 정확한 체열 진단이 가능하다.According to the infrared ray body heat detecting and analyzing method of the present invention, accurate measurement of the body heat is possible by directly confirming the state of the subject himself / herself and using the grid-shaped baseline to correct the posture of the subject himself / herself and maintaining the correct posture.
또한, 특정 영역의 평균온도를 계산함으로써 특정 지점의 온도를 산출할 시에, 배경온도 값을 제외시키고, 중심부에 상대적으로 높은 가중치를 적용시킴으로써, 배경 온도 값으로 인한 오차 및 중심부의 실제온도와의 차이가 최소화된다. Further, by calculating the average temperature of a specific region, a background temperature value is excluded and a relatively high weight is applied to the center portion to calculate an error due to the background temperature value and an actual temperature at the center portion The difference is minimized.
또한, 전체 평균 피부 온도를 산출함에 있어서, 각 부위별 표면적에 따라 평균 온도에 기여하는 정도를 반영함으로써 정확한 평균 피부 온도의 산출이 가능하다. Further, in calculating the average skin temperature, it is possible to accurately calculate the average skin temperature by reflecting the degree of contribution to the average temperature depending on the surface area of each part.
또한, 좌우 대칭 영역을 자동으로 선택하고 그 지점의 온도차를 산출함으로써, 정확한 좌우 온도의 차이를 계산할 수 있다. Further, by selecting the right and left symmetrical regions automatically and calculating the temperature difference at that point, it is possible to calculate the difference between the accurate left and right temperatures.
한편, 본 발명의 적외선 체열 검출 및 분석 방법에 따르면, 신체 일부의 만곡 정도 측정, 컬러-그레이 오버랩을 통한 특정 부위의 위치정보 또는 형태정보 보존, 평균 피부 온도에 대한 중심부의 온도 및 말단부의 온도 산출 및 비교를 통한 수족냉증 등의 질환 진단이 가능하다. Meanwhile, according to the infrared ray body heat detecting and analyzing method of the present invention, it is possible to measure the degree of curvature of a part of a body, to store positional information or morphological information of a specific region through color-gray overlap, to calculate the temperature of the central region and the temperature of the distal region And diagnosis of diseases such as poor circulation of hands and feet through comparison.
이하, 첨부되는 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시형태들을 상세히 설명한다. Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1a 및 1b는 본 발명의 일 실시형태에 따른 적외선 체열 검출 및 분석 방법에 사용되는 적외선 체열 검출 및 분석 시스템을 나타낸 것이다.1A and 1B illustrate an infrared body heat detecting and analyzing system used in an infrared body heat detecting and analyzing method according to an embodiment of the present invention.
도 1a 및 1b에 도시되는 바와 같이, 적외선 체열 검출 및 분석 시스템(100)은 적외선 체열 검출 기기(110) 및 분석용 PC(120)를 포함하고, 상기 적외선 체열 검출 기기(110)와 분석용 PC(120)는 시리얼 케이블 등을 통해 유선으로 연결되어 데이터 통신을 할 수 있다.1A and 1B, an infrared body heat detecting and analyzing
적외선 체열 검출 기기(110)는 기기 앞의 물체 또는 인체가 방사하는 적외선을 감지하는 촬영부(112)로서 수직으로 이동 가능한 촬영부(112)와 촬영부(112)를 구동하는 촬영 구동부(114), 및 기기표시부(116)와 기기표시부(116)를 구동하는 기기표시구동부(118)를 포함한다.The infrared ray
분석용 PC(120)는 사용자의 명령을 입력받는 키입력부(122), 후술하는 체열 진단 방법을 실행하기 위한 프로그램이 저장되는 메모리부(124), 제어부(126), 체열 진단 결과 등을 표시하는 PC 표시부(128)를 포함한다.The analysis PC 120 includes a
이하, 상기 구성을 갖는 적외선 체열 검출 및 분석 시스템(100)의 적외선 체열 검출 및 분석 방법을 기능별로 나누어 설명한다.Hereinafter, the method for detecting and analyzing infrared body heat of the infrared body heat detecting and analyzing
(1) 미리보기, 및 자세 교정을 위한 정중선 격자 표시(1) a midline grid display for previewing and posture correction
적외선 체열 검출 기기(110)의 전면으로부터 소정 거리 떨어진 위치에 인체 또는 피사체가 위치되면, 촬영부(112)는 상기 인체 또는 피사체에서 방사되는 적외선을 감지한다. 감지된 적외선은 온도로 변환된 후, 그에 상응하는 색을 가진 열화상 이미지로 나타나게 되는데, 이 열화상 이미지는 도 2a에 도시되는 바와 같은 형태로 PC 표시부(128)에 표시되거나, 도 2b에 도시되는 바와 같은 형태로 기기표시 부(116)에 표시될 수 있다. When a human body or a subject is positioned at a predetermined distance from the front face of the
PC 표시부(128) 및 기기표시부(116)에 표시되는 인터페이스 또는 화상은 제어부(126)의 제어에 의해 디스플레이되는 것이며, PC 표시부(128)에 표시되는 인터페이스 중 좌측 상단에 표시되는 영상과 동일한 영상이 기기표시부(116)에 표시될 수 있다. PC 표시부(128)에 표시되는 인터페이스를 구성하는 프로그램은 메모리부(124)에 저장될 수 있다. The interface or image displayed on the
이용자가 키입력부(122)를 통해 PC 표시부(128)에 디스플레이되는 인터페이스에서 기준선(grid) 보기 버튼(210)을 클릭하면, 제어부(126)는 이러한 입력을 입력받은 후, 기기표시구동부(118)를 제어하여 기기표시부(116)에 기준선이 표시될 수 있도록 한다.When the user clicks the view
도 2c는 열화상이 표시된 기기표시부(116)에 기준선이 표시된 상태를 나타낸 것이며, PC 표시부(128)의 좌측 상단에는 기준선이 표시된 기기표시부(116)의 화상과 동일한 영상이 제공된다.2C shows a state in which a reference line is displayed on the
한편, 기기표시부(116)에 탈착 가능한 자세 교정용 필름(119)을 부착함으로써, 촬영된 화상 위에 기준선을 제공할 수도 있으며, 이 경우 상기 자세 교정용 필름은 도 2b에 도시된 기준선과 동일 또는 유사한 기준선이 표시된 투명 필름으로 하는 것이 바람직하다.On the other hand, it is also possible to provide a reference line on the photographed image by attaching a detachable
기기표시부(116)에 촬영부(112)에 의해 촬영된 열화상과 함께 기준선이 표시되면, 적외선 체열 검출 기기(110) 전면에 서 있는 피측정자는 자신의 모습을 실시간으로 봄으로써 자세 교정을 할 수 있고, 이러한 자세 교정을 통해 좌우가 대칭을 이루는 바른 자세를 유지하여 정확한 체열 진단이 가능해진다.When the reference line is displayed on the
(2) 만곡 정도 측정(2) Measurement of degree of curvature
피측정자가 적외선 체열 검출 기기(110) 전면에 척추, 팔, 다리 등 굴곡이 있는 신체의 일부를 위치시키면, 촬영부(112)는 상기 신체의 일부에 대한 열영상을 촬영하게 되고, 촬영된 열 영상은 전술한 바와 같이, 기기표시부(116) 및 PC 표시부(128)에 표시된다.When the subject places a part of the body having a curvature such as a vertebra, an arm, a leg, etc. on the front of the infrared ray
사용자가 신체 일부의 만곡 정도를 측정하고자 하는 경우, 도 3에 도시되는 바와 같이, 키입력부(122)를 통해 각도 측정 버튼(220)을 클릭한 후, PC 표시부(128)의 열영상에서 만곡된 각도를 측정하기 위한 각도의 시작점, 각도의 중심점, 및 각도의 끝점을 선택하면, 제어부(126)는 사이각산출공식에 의해 만곡 정도를 측정하고자하는 부분의 각도를 계산해낸다.When the user intends to measure the degree of curvature of a part of the body, as shown in FIG. 3, after clicking the
구체적으로 설명하면, 열 영상에서, 각도의 시작점, 각도의 중심점, 및 각도의 끝점의 위치를 좌표화하여, 각 점들 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리를 사이각 산출공식에 대입함으로써 각도를 계산해낼 수 있다.Specifically, in a thermal image, coordinates of the starting point of the angle, the center point of the angle, and the end point of the angle are calculated, the distance between each point is calculated, and the calculated distance is substituted into the inter- I can do it.
예를 들어, 각도의 시작점의 좌표가 A(P1x, P1y), 각도의 중심점의 좌표가 O(P2x, P2y), 각도의 끝점의 좌표가 B(P3x, P3y)인 경우, 만곡 정도에 대한 각도는 다음과 같이 구해질 수 있다.For example, if the coordinates of the starting point of the angle are A (P1 x , P1 y ), the coordinates of the center point of the angle are O (P2 x , P2 y ), and the coordinates of the end point of the angle is B (P3 x , P3 y ) , The angle with respect to the degree of curvature can be obtained as follows.
여기서, OA, OB, AB는 각각 O와 A사이의 거리, O와 B사이의 거리, A와 B사이의 거리이며, 이들은 O, A, B의 좌표값을 이용하면 쉽게 구할 수 있다.Here, OA, OB, and AB are the distances between O and A, the distances between O and B, and the distances between A and B, which can be easily obtained by using the coordinate values of O, A, and B.
이렇게 각도 값으로 구해지는 만곡 정도는 PC 표시부(128)에 수치적으로 표시되며, 이를 통해 객관적인 데이터에 의한 척추의 휘어짐 정도 또는 자세의 유지 여부 등이 확인될 수 있다.The degree of curvature obtained by the angular value is numerically displayed on the
(3) 지점 온도 산출(3) Point temperature calculation
적외선 체열 진단에 있어서 신체 또는 피사체 일부분에 대한 지점의 온도를 파악하는 것은 매우 중요하다. 신체 또는 피사체가 방사하는 적외선을 통해 촬영된 컬러 맵핑 이미지는 상대적으로 높고 낮은 온도에 분포에 대한 전반적인 확인을 가능하게 해주나, 피측정자 또는 진단자가 관심을 가지고 있는 영역에 대해서는 객관적인 수치로 표현되는 온도 값이 필요하다.In diagnosing infrared thermography, it is very important to know the temperature of the point on the body or part of the subject. Color mapping images taken through infrared rays emitted by the body or the subject enable an overall confirmation of the distribution at relatively high and low temperatures, but the temperature value that is expressed as an objective value for the area of interest of the subject or the diagnostician Is required.
도 4a는 지점 온도를 산출하는 방법에 대한 흐름도이다.4A is a flow chart of a method for calculating the point temperature.
먼저, 키입력부(122)를 이용하여, 지점 온도 산출 명령을 입력함으로써, 지점 온도 산출 동작이 시작된다. 지점 온도 산출 동작이 시작되면, 키입력부(122)를 이용하여 열 영상 위에서 온도를 산출하고자 지점을 중심으로 한 관심 영역을 설정한다(S410). 관심 영역은 특정 지점을 중심으로 한 원형의 틀에 의해 선택될 수 있 다. 그렇기 때문에, 예를 들어 도 4b에 도시되는 바와 같이, 손가락 일부를 관심 영역으로 설정했다면, 그 관심 영역에는 손가락을 제외한 배경이 포함될 수도 있다. 이러한 경우, 배경이 지점온도 산출에 영향을 주게되면, 정확한 지점 온도의 산출이 이루어질 수 없다. First, the point temperature calculating operation is started by inputting the point temperature calculating command using the
따라서, 제어부(126)는 선택된 관심 영역에서 피사체와 배경을 분할해내어 배경을 온도 산출에서 제외시키는 동작을 수행한다. 이를 위해, 배경 값, 즉, 관심 영역에서의 최저 온도 값에 의한 배경처리조건 또는 문턱 값을 설정한다(S420). 배경은 온도 레벨이 영에 가까우며, 온도 산출 영역(예를 들면, 손가락)은 그 온도에 따라 명암이 서로 다르게 나타나게 되므로, 문턱 값을 설정함으로써 배경과 피사체를 분리해낼 수 있는 것이다. 예를 들면, 도 4b에서 파란색 부분이 지점 온도 산출에서 제외될 수 있으며, 실제로 피사체와 배경을 분리해내는 동작은 추후에 실행될 수 있다.Accordingly, the
한편, 온도의 산출은 관심 영역에 포함되는 피사체 또는 신체 일부의 온도를 평균냄으로써 구해지므로, 특정 지점의 온도를 파악하고자 하는 경우, 주변의 온도에 의해 실제 그 지점의 온도와는 상이한 온도가 산출될 수 있다. 따라서, 제어부(126)는 가중치를 이용하여 관심 영역 내의 평균 온도를 계산한다. 관심 영역의 중심부는 온도를 산출하고자하는 특정 지점이므로, 그 부분의 가중치를 높게 설정하고, 주변부의 가중치를 상대적으로 낮게 설정한 후, 평균 온도를 산출해냄으로써, 온도를 구하고자 하는 특정 지점의 실제 온도와 평균 온도 산출법에 의해 산출된 온도의 차이를 최소화할 수 있는 것이다.On the other hand, since the temperature is calculated by averaging the temperature of a subject or a part of a body included in the region of interest, when a temperature at a specific point is to be grasped, a temperature different from the temperature of the point is calculated by the surrounding temperature . Accordingly, the
이를 위해, 선택된 관심 영역의 크기가 소정 크기 이상인지를 판단하여(S430), 가중치 산출함수를 선택한다. To this end, it is determined whether the size of the selected region of interest is greater than or equal to a predetermined size (S430), and a weight calculation function is selected.
선택된 관심 영역이 작을 경우에는 도 4c의 (1)에 도시된 바와 같은 일차 함수를 사용할 수 있다(S431). 상기 일차 함수는 x≥0 일 때, y= -x+2, x＜0 일 때, y=x+2 와 같은 함수에 의해 나타내어질 수 있다. 여기서, x는 중심 픽셀에서의 거리이며, y는 가중치이다. When the selected region of interest is small, a linear function as shown in (1) of FIG. 4C may be used (S431). The linear function can be represented by a function such that y = -
한편, 선택된 관심 영역이 큰 경우에는 표준정규분포에 사용되는 가우시안 분포함수를 사용할 수 있다(S432). 도 4d의 (1)에 도시된 바와 같은 가우시안 분포함수는 수학식 2와 같이 표현되며, 여기서 평균은 0, 표준편차는 1일 수 있고, 이 값은 조절가능하다. On the other hand, when the selected region of interest is large, a Gaussian distribution function used for the standard normal distribution can be used (S432). The Gaussian distribution function as shown in (1) of FIG. 4D is expressed as
여기서, x는 중심 픽셀에서의 거리이며, y는 가중치이다. Where x is the distance from the center pixel and y is the weight.
이렇게 하여, 가중치 산출함수가 선택되었으면, 관심 영역의 중심 픽셀에서 각 픽셀간 거리(x)를 산출하고(S440), 그 값을 상기 일차함수 또는 가우시안 분포함수에 대입하여 관심영역에 포함되는 전체 픽셀에 대한 가중치(y)를 산출한다(S450). 도 4c의 (2)는 3픽셀×3픽셀에 일차함수를 이용하여 산출된 가중치를 적용한 일례이며, 도 4d의 (2)는 상기 수학식 2의 가우시안 분포함수에서, 평균을 0 으로 하고, 표준편차를 1로 했을 때, 5픽셀×5픽셀에 설정된 가중치의 일례이다.When the weight calculation function is selected in this way, the distance x between each pixel is calculated at the central pixel of the ROI (S440), and the calculated value is substituted into the linear function or the Gaussian distribution function to calculate all the pixels (S450). ≪ / RTI > (2) in FIG. 4 (c) is an example of applying a weight calculated using a linear function to 3 pixels by 3 pixels, and (2) in FIG. 4d shows the Gaussian distribution function of Equation Is an example of a weight value set for 5 pixels x 5 pixels when the deviation is 1.
다음으로, S420 단계에서 설정된 문턱 값에 따라 배경 온도 값을 제외시킨다(S460). 즉, 문턱 값 이하의 온도 값을 가지는 부분을 제외시켜, 배경을 제외한 피사체만의 온도 산출이 이루어질 수 있도록 한다.Next, the background temperature value is excluded according to the threshold value set in step S420 (S460). That is, a portion having a temperature value less than or equal to a threshold value is excluded so that temperature calculation of only an object other than the background can be performed.
마지막으로, 관심 영역의 각 픽셀에 대한 온도 값, 가중치, 가중치 합을 이용하여 관심 영역의 평균 온도를 산출(S470)함으로써, 특정 지점의 온도와 최대한 가까운 온도를 계산해낼 수 있다.Finally, by calculating the average temperature of the region of interest using the temperature value, the weight, and the weighted sum for each pixel of the ROI, a temperature as close as possible to the temperature of the specific point can be calculated.
도 4e는 가중치를 적용하여 관심 영역의 평균 온도를 산출해내는 방식의 일례를 나타낸다.FIG. 4E shows an example of a method of calculating an average temperature of a region of interest by applying a weight.
도 4e에 도시되는 바와 같이, 각 픽셀별로 온도와 그 픽셀에 해당하는 가중치(일차함수 또는 가우시안 분포함수에 의해 구해진 가중치)를 곱하고, 그 값들을 모두 합산한 후, 가중치의 합으로 나누면, 지점 온도가 계산된다.As shown in FIG. 4E, when the temperature is multiplied by the weight corresponding to the pixel (the weight obtained by the linear function or the Gaussian distribution function) for each pixel, the sum of the values is divided by the sum of the weights, Is calculated.
최종적으로 산출된 값은 관심 영역에 대한 평균 온도의 값이나, 배경온도 값을 제외시키고, 중심부에 상대적으로 높은 가중치를 적용시켰기 때문에, 배경 온도 값으로 인한 오차 및 중심부의 실제온도와의 차이가 최소화된다.The final calculated value is the average temperature value for the region of interest, but since the background temperature value is excluded and a relatively high weight is applied to the center portion, the difference between the error due to the background temperature value and the actual temperature at the center portion is minimized do.
(4) 컬러-그레이(color-gray) 영상의 오버랩(overlap) 기능(4) Overlap function of color-gray image
열 영상은 온도 값에 따른 적외선 방출 특성을 영상으로 재구성한 것이므로, 육안으로 확인이 가능한 경우라 할지라도, 이를 적외선으로 촬영하여 열 영상으로 획득하면 피사체의 형태 및 특성에 대한 확인이 불가능한 열 영상이 얻어질 수 있 으며, 형태 정보가 전부 소실되는 경우도 있을 수 있다.Since the thermal image is a reconstruction of the infrared radiation characteristic according to the temperature value, even if it can be confirmed by the naked eye, if the infrared image is acquired by the infrared image and the thermal image is acquired, And all the morphological information may be lost.
예를 들어, 상체 부위와 같은 부분에 관심 영역을 설정하면, 관심 영역 내의 열 영상만을 취득할 수 있게 된다. 이는 관심 영역에 대한 컬러 맵핑 기술에 의해 보다 가시화되는 효과를 얻을 수 있으나, 만약, 관심 영역이 좁아져 국소 부위의 관심 영역에 대한 열 영상만을 취득하게 된다면, 관심 영역 밖의 열 영상이 소실되어, 추후에 취득된 열 영상이 인체 어느 부위에 대한 열 영상인지 판독이 불가능한 경우가 생길 수 있다. 즉, 관심 영역 내에서 배경을 제외시키는 동작 또는 관심 영역의 설정 후, 위치정보 또는 형태정보가 소실될 가능성이 있다. 따라서, 관심 영역 외의 열 영상에 대한 형태 정보를 보존한 후, 관심 영역에 대한 컬러 맵핑 영상에 오버랩 함으로써, 관심 영역에 대한 위치 정보 또는 형태정보를 보존할 필요가 있다.For example, if the region of interest is set to the same portion as the upper body region, only the thermal image within the region of interest can be acquired. If the region of interest is narrowed to obtain only the thermal image of the region of interest in the local region, the thermal image outside the region of interest is lost, There may be a case where it is impossible to read which part of the human body the thermal image acquired in the thermal image is. That is, there is a possibility that the location information or the type information may be lost after the operation of excluding the background in the ROI or setting of the ROI. Therefore, it is necessary to store the positional information or morphological information of the ROI by storing the morphological information on the thermal image outside the ROI, and then overlapping the color mapping image of the ROI.
도 5a는 컬러-그레이 오버랩 기능의 동작을 설명하는 흐름도이다.5A is a flow chart illustrating the operation of the color-gray overlap function.
먼저, 촬영부(112)에 의해 열 영상이 획득(S510)되면, 제어부(126)는 획득된 열 영상을 복사한다(S520). 제어부(126)는 상기 원본 열 영상을 그레이스케일 영상으로 변환(S540)하여, 저장한다.First, when a thermal image is acquired (S510) by the photographing
한편, 획득된 열 열상의 영상 가시화를 위해서, 컬러맵을 선택(S530)하고, 관심 영역 설정에 따라 관심 영역 내의 영상에 대한 컬러 맵핑을 수행한다(S550). 도 5b는 상체 부위에 관심 영역이 설정된 후 컬러 맵핑이 이루어진 열 영상을 나타낸다.Meanwhile, in order to visualize the acquired thermal image, a color map is selected (S530), and color mapping is performed on the image within the ROI according to the ROI setting (S550). FIG. 5B shows a thermal image in which color mapping is performed after the region of interest is set in the upper body region.
이때, 키입력부(122)에 의해 오버랩 기능 버튼(590)이 눌려지면, 제어 부(126)는 관심 영역 내의 컬러 맵핑 이미지와 S540단계에서 획득한 그레이스케일 영상을 오버랩시키고(S560), 오버랩된 영상을 PC 표시부(128) 및 기기표시부(116)에 디스플레이 한다(S570). 도 5c는 상체 부위의 관심 영역에 대해 컬러 맵핑된 이미지와 신체 전부에 걸친 그레이스케일 영상이 오버랩된 결과를 나타낸다.At this time, when the
이렇게 함으로써, 국소 부위에 대해 관심 영역을 설정하더라도, 그 위치 정보 또는 형태 정보를 확인할 수 있다.By doing so, even if the region of interest is set for the local region, the positional information or the type information can be confirmed.
(5) 표면적 대비 온도 수치를 이용한 평균 온도 산출(5) Average temperature calculation using surface temperature versus surface temperature
평균피부온도(Mean Surface/Skin Temperature, MST)는 피부의 다양한 지점의온도의 평균값을 구함으로써 얻어진다. 정확한 체열 진단을 위해서는 특정 지점의 온도보다는 전신을 대변할 수 있는 온도를 나타내는 것이 중요한데, 단순히, 특정 부위의 온도, 즉, 이마의 온도, 가슴의 온도, 복부의 온도만을 갖고 평균값을 구하게 되면, 각 부위의 특성이 반영되지 않아, 정확한 평균 온도 산출이 어렵게 된다.Mean Surface / Skin Temperature (MST) is obtained by averaging the temperature at various points in the skin. In order to diagnose an accurate body heat, it is important to show the temperature that can represent the whole body rather than the temperature of the specific point. If the mean value is obtained only by the temperature of the specific region, that is, the temperature of the forehead, The characteristic of the site is not reflected, and it becomes difficult to accurately calculate the average temperature.
따라서, 각 부위의 표면적 비율에 따라 평균 온도에 기여하는 정도를 고려한 평균 피부 온도 산출이 요구된다.Therefore, it is required to calculate the average skin temperature considering the degree of contribution to the average temperature depending on the surface area ratio of each site.
도 6은 표면적 대비 온도 수치를 이용한 평균 온도 산출의 과정을 나타내는 흐름도이다.6 is a flowchart showing a process of calculating an average temperature using the surface area-to-surface temperature value.
평균 온도의 산출은 키입력부(122)에 의한 명령에 의해 시작된다. 먼저, 촬영부(112)에 의해 촬영된 열 영상에서 지점 온도를 구할 관심 영역을 선택한다(S610). 관심영역이 선택되면 그 관심 영역에 포함되는 부위의 평균 온도가 계산 된다(S620). 관심 영역 내의 평균 온도는 도 4a를 참조하여 전술한 지점 온도 산출법에 의해 산출될 수 있다. 이렇게 하여 각 부위의 지점 온도 평균값이 산출되면, 해당 지점의 표면적을 입력한다(S630). 상기 입력은 키입력부(122)에 의해 수행될 수 있고, 각 지점의 표면적은 실측데이터 또는 통계데이터를 통한 추정 값 등일 수 있다. 각 지점의 평균 온도 및 해당 지점의 표면적이 입력되면, 제어부(126)는 이 값들을 수학식 3에 대입하여 평균 피부온도를 산출한다(S640).The calculation of the average temperature is started by an instruction by the
여기서, MST는 평균 피부 온도, T0, T1, T2, T3, Tn 은 이마, 흉부, 등, 복부 등 각 지점의 평균 온도, A0, A1, A2, A3, An 은 이마, 흉부, 등, 복부 등 각 지점의 표면적, Atotal 은 피부 전체의 표면적이다. The average skin temperature, T 0 , T 1 , T 2 , T 3 and T n are the mean temperatures of the points A 0 , A 1 , A 2 , A 3 , A n is the surface area of each point such as forehead, chest, back, abdomen, etc., and A total is the surface area of the entire skin.
이렇게 함으로써, 각 부위별 표면적에 따라 평균 온도에 기여하는 정도가 반영된 평균 피부 온도를 산출하여 정확한 체열 진단이 가능해진다.By doing so, accurate skin temperature diagnosis becomes possible by calculating the average skin temperature reflecting the degree of contribution to the average temperature depending on the surface area of each site.
(6) MSTC/MSTP 산출 기능(6) MSTC / MSTP calculation function
신체 전체에 대한 평균 온도 대비 중심부의 온도(MSTC)와 평균 온도 대비 말단부(손/발)의 온도(MSTP)를 비교하면, 수족냉증 등의 말초혈류장애 등에 대한 질환진단을 할 수 있으나, 이를 칼라 맵핑된 열 영상만으로 파악하기는 매우 어려우 므로, MSTC 및 MSTP를 수치적으로 산출하여 비교하는 과정이 필요하다.It is possible to diagnose a disease of peripheral blood flow disorders such as limb weakness and the like by comparing the central temperature (MSTC) with the average temperature with respect to the whole body and the temperature (MSTP) with the terminal end (hand / foot) Since it is very difficult to grasp only the mapped thermal image, it is necessary to numerically calculate and compare MSTC and MSTP.
도 7은 MSTC 및 MSTP를 구하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 7 is a flowchart showing a process of obtaining MSTC and MSTP.
먼저, 신체 전체에 대한 평균 피부 온도를 산출한다(S710). 이는 도 6을 참조하여 전술한 평균 피부 온도 산출법에 의해 수행될 수 있다. 그 후, 신체의 중심부 및 말단부(손/발)에 대한 온도를 산출한다(S720). 이는 도 4a를 참조하여 전술한 지점 온도 산출법에 의해 산출될 수 있다. 마지막으로, 평균 피부온도에 대한 중심부 온도와의 차이 및 말단부 온도와의 차이를 비교한다(S730). 이 비교는 MSTC 및 MSTP를 산출함으로써 수행될 수도 있다.First, the average skin temperature for the entire body is calculated (S710). This can be performed by the average skin temperature calculation method described above with reference to Fig. Thereafter, the temperature for the central part and the distal end (hand / foot) of the body is calculated (S720). This can be calculated by the point temperature calculation method described above with reference to Fig. 4A. Finally, the difference between the average skin temperature and the difference between the center temperature and the terminal temperature is compared (S730). This comparison may be performed by calculating MSTC and MSTP.
일반적으로 중심부의 온도는 평균 피부 온도보다 4℃ 정도 높으며, 말단부의 온도는 상대적으로 낮은 값을 나타내는데, 측정된 온도간의 차이를 통해 수족냉증 등의 질환을 진단할 수 있다.Generally, the temperature of the central part is about 4 ° C higher than the average skin temperature, and the temperature of the distal part is relatively low. The difference between the measured temperatures can diagnose diseases such as limbic cold.
(7) 실시간 좌우 온도 대비(7) Real time left / right temperature
적외선 체열 진단에 있어서 지점 온도를 산출하는 것과 더불어 좌우에 대한 온도 차를 확인하는 것이 매우 중요하다.In infrared thermography, it is very important to check the temperature difference between right and left, in addition to calculating the point temperature.
도 8a는 좌우 온도 산출 및 그 온도차를 산출해내는 과정을 설명하는 흐름도이다.8A is a flowchart for explaining the process of calculating the left and right temperature and calculating the temperature difference therebetween.
먼저, 디스플레이된 열 영상 상에서 온도를 측정하고자 하는 지점을 선택한다(S810). 특정 지점이 선택되면, 선택된 지점과 대칭되는 지점이 자동으로 선택된다(S820). 그 후, 선택된 지점과 대칭되는 지점의 온도가 측정되고(S830), 두 온도 간의 차이 값이 산출된다(S840). 측정된 온도 및 이를 기초로 산출된 좌우 온도 차이 값은 PC 표시부(128) 및 기기표시부(116)에 표시될 수 있다. First, a point at which temperature is to be measured is selected on the displayed thermal image (S810). When a specific point is selected, a point symmetric with the selected point is automatically selected (S820). Thereafter, the temperature of the point symmetric with the selected point is measured (S830), and a difference value between the two temperatures is calculated (S840). The measured temperature and the left and right temperature difference values calculated on the basis of the measured temperature can be displayed on the
도 8b는 각 지점별 좌우 온도 차이 값이 산출되어 디스플레이된 결과의 일례이다.FIG. 8B is an example of a result of calculating the left and right temperature difference value for each point.
특정 지점을 선택하면, 자동으로 대칭되는 지점이 선택되고, 온도의 차이값이 산출됨으로써 좌우 대칭점을 각각 찾아 온도차를 확인해야하는 불편함이 해소될 수 있으며, 좌우 대칭점이 정확하게 선택됨에 따라 정확한 좌우 온도의 차이를 얻을 수 있다.When a specific point is selected, the symmetrical point is automatically selected, and the difference in temperature is calculated, thereby eliminating the inconvenience of finding the temperature difference by finding each of the symmetrical points. When the symmetrical point is accurately selected, You can get a difference.
(8) 히스토그램에서의 최저, 최고, 평균 온도, 온도 분포의 범위 측정 (8) Measurement of the range of minimum, maximum, average temperature, temperature distribution in the histogram
도 8b의 좌측 하단에 도시되는 바와 같이 본 발명의 적외선 체열 검출 및 분석 시스템은 특정 온도가 열 화상에서 차지하고 있는 비율을 나타내는 히스토그램(870)을 제공한다.As shown in the lower left of FIG. 8B, the infrared heat detection and analysis system of the present invention provides a
이러한 히스토그램(870)을 통해, 열 화상 내에서의 최저, 최고, 평균 온도, 온도 분포의 범위 등이 측정될 수 있으며, 그 결과는 히스토그램(870)의 하단에 수치적으로 나타날 수 있다. Through this
본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Embodiments according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as a hard disk, a floppy disk, and a magnetic tape; optical media such as CD-ROM and DVD; magnetic recording media such as a floppy disk; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described with reference to particular embodiments, such as specific elements, and specific embodiments and drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above- And various modifications and changes may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the embodiments described, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the following claims, belong to the scope of the present invention .
도 1a는 본 발명의 일 실시형태에 따른 적외선 체열 검출 및 분석 방법에 사용되는 적외선 체열 검출 및 분석 시스템의 전체 구성을 나타낸다. FIG. 1A shows an overall configuration of an infrared fever detecting and analyzing system used in an infrared fever detecting and analyzing method according to an embodiment of the present invention.
도 1b는 도 1a의 적외선 체열 검출 및 분석 시스템의 내부구성을 나타내는 블록도이다.FIG. 1B is a block diagram showing an internal configuration of the infrared ray heat detecting and analyzing system of FIG. 1A.
도 2a 및 2b는 각각 PC 표시부 및 기기표시부에 표시되는 인터페이스의 일례를 나타낸다. 2A and 2B show an example of an interface displayed on the PC display unit and the device display unit, respectively.
도 2c는 열 영상이 표시된 기기표시부에 기준선이 표시된 상태를 나타낸 것이다.2C shows a state in which a reference line is displayed on a device display unit on which a thermal image is displayed.
도 3은 만곡 상태 측정을 위한 시작점, 중심점, 끝점 선택 후 디스플레이된 결과의 일례를 나타낸 것이다.FIG. 3 shows an example of the displayed result after selecting the start point, the center point, and the end point for the curved state measurement.
도 4a는 지점 온도를 산출하는 방법을 설명하는 흐름도이다. 4A is a flow chart illustrating a method for calculating the point temperature.
도 4b는 지점 온도 산출을 위한 관심 영역 선택 후 디스플레이된 결과의 일례이다.4B is an example of the displayed result after selecting the region of interest for calculating the point temperature.
도 4c 및 4d는 지점 온도 산출을 위한 가중치 함수의 일례이다.4C and 4D are examples of a weight function for calculating the point temperature.
도 4e는 지점 온도 산출의 최종 단계인 관심 영역의 평균 온도를 산출해내는 방식을 설명한다.FIG. 4E illustrates a method of calculating the average temperature of the region of interest, which is the final stage of the point temperature calculation.
도 5a는 컬러-그레이 오버랩 기능의 동작을 설명하는 흐름도이다. 5A is a flow chart illustrating the operation of the color-gray overlap function.
도 5b는 신체 일부에 대해 컬러 맵핑이 이루어진 열 영상의 일례이다.5B is an example of a thermal image in which color mapping is performed on a part of the body.
도 5c는 신체 일부에 대해 컬러 맵핑된 이미지와 신체 전부에 걸친 그레이스 케일 영상이 오버랩된 결과의 일례이다.FIG. 5C is an example of a result of overlapping a color-mapped image with respect to a part of the body and a Grayscale image over the entire body.
도 6은 표면적 대비 온도 수치를 이용한 평균 온도 산출의 과정을 나타내는 흐름도이다.6 is a flowchart showing a process of calculating an average temperature using the surface area-to-surface temperature value.
도 7은 신체 전체에 대한 평균 온도 대비 중심부의 온도(MSTC)와 평균 온도 대비 말단부(손/발)의 온도(MSTP)를 산출하는 과정을 설명하는 흐름도이다. FIG. 7 is a flowchart for explaining a process of calculating a central temperature (MSTC) and an average temperature (end / hand) temperature (MSTP) with respect to an average temperature for the entire body.
도 8a는 좌우 온도 산출 및 그 온도차를 산출해내는 과정을 설명하는 흐름도이다.8A is a flowchart for explaining the process of calculating the left and right temperature and calculating the temperature difference therebetween.
도 8b는 각 지점별 좌우 온도 차이 값이 산출되어 디스플레이된 결과의 일례이다.FIG. 8B is an example of a result of calculating the left and right temperature difference value for each point.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>Description of the Related Art
100: 적외선 체열 검출 및 분석 시스템 110: 적외선 체열 진단 기기100: Infrared heat detecting and analyzing system 110: Infrared heat detecting apparatus
120: 분석용 PC 112: 촬영부120:
114: 촬영구동부 116: 기기표시부114: photographing drive unit 116:
118: 기기표시구동부 122: 키입력부118: device display drive unit 122: key input unit
124: 메모리부 126: 제어부124: memory unit 126:
128: PC 표시부128: PC display
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