JP2020535491A - 比色表を用いる尿検査を提供するコンピュータープログラム及び端末 - Google Patents

Abstract

本開示の第１の実施例に基づく、コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラムが開示される。コンピュータープログラムはコンピューターに以下の動作を実行させるための命令を含み、前述の動作は、カメラによって撮影されるプレビュー画像を獲得する動作、前述のプレビュー画像から尿検査キットを認識する動作（前述の尿検査キットは比色表及び試薬パッドストリップを含む。）、前述の比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得する動作、前述の比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識する動作、前述の予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている数に異常がある場合、前述のプレビュー画像の中で前述の複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する動作、及び前述の複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合、前述の比色表を利用して前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する動作、を含むことができる。

Description

本開示はコンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム及び端末に関するものであって、具体的には比色表を用いる尿検査を提供するコンピューター可読保存媒体に保存されたプログラム及び端末に関するものである。

一般的に尿検査に使われるほとんどの尿検査用のストリップは被験者の尿に触れると、色が変わる試薬パッドが備えられている。また、尿検査は被験者の尿に反応して試薬パッドが変色する度合いを基準色と比べて被験者の健康状態を検査する方法である。こうした方法で進められる尿検査は尿検査用のストリップを分析するために専門医または別途の尿検査用のストリップ分析機器が必要となる。

したがって、このように尿検査用のストリップを利用する尿検査方法は一般人が個人的に検査する方法としては簡単ではない。また、個人的に尿検査をするためには尿検査用のストリップ分析機器を備えなければならないが、このような尿検査用のストリップ分析機器の価格が高価であるため一般人にとっては現実的に使いにくい。

このような問題点を解決するために、尿検査用のストリップを撮影して検査結果を分析する技術が開発された。つまり、尿検査用のストリップと分析の基準となる基準色を一緒に撮影して撮影された画像を比色分析（ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ）する方法である。

しかし、このような方法は撮影される尿検査用のストリップと基準色が別々に分離されており、なおかつ撮影時に周辺の証明の影響により検査結果が不正確になる問題が発生し得る。

したがって、一般人が個人的に容易に尿検査を進めることができ、より正確な検査結果が得られる尿検査システムを求めるニーズが当業界に存在すると考えられる。

大韓民国登録実用新案公報第２０−０４７０３９８号

本開示は前述した背景技術に対応して案出されたもので、比色表を用いる尿検査を提供するコンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム及び端末を提供するものである。

本開示の技術的課題は以上で触れた技術的課題に限られることなく、触れられていない更なる技術的課題は以下の記載によって当業者が明確に理解することができる。

前述のような課題を解決するための本開示の第１の実施例に基づき、コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラムが開示される。前述のコンピュータープログラムはコンピューターに以下の動作を実行させるための命令を含み、前述の動作は、カメラによって撮影されるプレビュー画像を獲得する動作、前述のプレビュー画像から尿検査キットを認識する動作（前述の尿検査キットは比色表及び試薬パッドストリップを含む。）、前述の比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得する動作、前述の比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識する動作、前述の予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている数に異常がある場合、前述のプレビュー画像の中で前述の複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する動作、及び前述の複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合、前述の比色表を利用して前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する動作、を含むことができる。

また、前述の動作は、メモリに予め保存されている複数の色相それぞれに紐付けられた健康分析データを利用して前述の色相情報に対応する検診結果を生成する動作、及び前述の検診結果をディスプレイする動作、をさらに含むことができる。

また、前述の動作は、前述の色相情報を外部サーバーへ送信する動作、前述の外部サーバーから前述の色相情報に対応する検診結果に係る情報を受信する動作、及び前述の検診結果に係る情報をディスプレイする動作、をさらに含むことができる。

また、前述の比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得する動作は、前述の複数の比色表セルそれぞれの外郭線を認識する動作、及び前述の複数の比色表セルそれぞれの外郭線に基づき前述の複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得する動作、を含むことができる。

また、前述の比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識する動作は、前述の複数の比色表セルそれぞれの第１横の長さ及び第１縦の長さを認識する動作、前述のプレビュー画像に含まれた前述の尿検査キットの第２横の長さ及び第２縦の長さを認識する動作、及び前述の第１横の長さ、前述の第２横の長さ、前述の第１縦の長さ及び前述の第２縦の長さを利用して前述の予め設定されている形と一致するセルの数を認識する動作、を含むことができる。

また、前述の予め設定されている形と一致するセルは、前述の第１横の長さと前述の第１縦の長さ間の比率の値がメモリに予め保存されている第１比率の値に対応し、前述の第１横の長さが前述の第２横の長さと前述のメモリに予め保存されている第２比率の値をかけた値に対応するセルになり得る。

また、前述の予め設定されている形と一致するセルは、前述の第１横の長さと前述の第１縦の長さ間の比率の値がメモリに予め保存されている第１比率の値に対応し、前述の第１縦の長さが前述の第２縦の長さと前述のメモリに予め保存されている第３比率の値をかけた値に対応するセルになり得る。

また、前述の予め設定されている形と一致するセルは、前述の第１横の長さと前述の第１縦の長さ間の比率の値がメモリに予め保存されている第１比率の値に対応し、前述の第１横の長さが前述の第２横の長さと前述のメモリに予め保存されている第２比率の値をかけた値に対応し、前述の第１縦の長さが前述の第２縦の長さと前述のメモリに予め保存されている第３比率の値をかけた値に対応するセルになり得る。

また、前述のプレビュー画像の中で前述の複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する動作は、前述の複数の比色表セルのうち第１基準セル及び第２基準セルそれぞれを認識する動作、及び前述のプレビュー画像の中で前述の第１基準セルの位置、前述のプレビュー画像の中で前述の第２基準セルの位置及びメモリに予め保存されている比色表のセルの位置情報に基づき、前述のプレビュー画像の中で前述の複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する動作、を含むことができる。

また、前述の比色表を利用して前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する動作は、メモリに予め保存されている比色表情報に基づき、前述の試薬パッドストリップの位置を認識する動作、及び予め設定されている第２条件が満たされる場合、前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を認識する動作、を含むことができる。

また、前述の予め設定されている第２条件は、前述の比色表に含まれた第１比色表のセルと前述の第１比色表のセルの下の方に位置する第２比色表のセルをつなぐ第１仮想線と前述の試薬パッドストリップに含まれた第１試薬パッドセルと第２試薬パッドセルをつなぐ第２仮想線が平行になっており、前述の第１比色表のセルと前述の第１比色表のセルの側方に位置する第３比色表のセルをつなぐ第３仮想線上に前述の第１試薬パッドセルが位置すれば満たすことができる。

また、前述の比色表を利用して前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する動作は、前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの色相を前述の複数の比色表セルと比色分析して、前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの前述の色相情報を獲得する動作、を含むことができる。

また、前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を前述の複数の比色表セルと比色分析して、前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの前述の色相情報を獲得する動作は、比色分析モデルを生成する動作、及び前述の複数の比色表セル及び前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの色相を前述の比色分析モデルを利用して演算することで、前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの前述の色相情報を獲得する動作、を含むことができる。

また、前述の比色分析モデルを生成する動作は、学習データの入力に該当する前述の複数の比色表セルの学習色相データとメモリに予め保存されている前述の複数の比色表セルの学習された正常な状態の色相データをラベリングして学習データを生成する動作、及び前述の学習データを含む学習データセットを利用して一つ以上のネットワーク関数を含む前述の比色分析モデルを学習させて前述の比色分析モデルを生成する動作、を含むことができる。

また、前述の学習データを含む学習データセットを利用して一つ以上のネットワーク関数を含む前述の比色分析モデルを学習させて前述の比色分析モデルを生成する動作は、前述の学習色相データを前述の比色分析モデルの一つ以上のネットワーク関数の入力レイヤーに含まれた入力ノードに入力する動作、前述の学習色相データとラベリングされた学習された正常な状態の色相データと前述の比色分析モデルの出力を比較して誤差を見つける動作、及び前述の誤差を前述の比色分析モデルの一つ以上のネットワーク関数の出力レイヤーから一つ以上のヒドンレイヤーを通り前述の入力レイヤーへ伝播することで前述の入力ノード、前述の出力レイヤーと前述の一つ以上のヒドンレイヤーをそれぞれつなぐリンクに設定された加重値を更新する動作、を含むことができる。

また、前述の複数の比色表セル及び前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの色相を前述の比色分析モデルを利用して演算することで、前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの前述の色相情報を獲得する動作は、複数のカラーモデルのうち少なくとも２つ以上のカラーモデルを組み合わせて、それぞれ異なる複数の色相決定ツリーを生成する動作、及び前述の複数の色相決定ツリーをそれぞれ利用して、前述の複数の試薬パッドセル個々に対応する複数の色相情報を獲得する動作、を含むことができる。

前述のような課題を解決するための本開示の第１の実施例に基づき、比色表を用いる尿検査を提供する端末が開示される。前述の端末は：プレビュー画像を獲得するカメラ部、及び前述のプレビュー画像に基づき、試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する制御部、を含むことができる。

また、前述の制御部は、前述のプレビュー画像の中で尿検査キット（前述の尿検査キットは比色表及び試薬パッドストリップを含む。）を認識し、前述の比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得し、前述の比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識し、前述の予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている数に異常がある場合、前述のプレビュー画像の中で前述の複数の比色表セルそれぞれの位置を認識し、前述の複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合、前述の比色表を利用して前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。

本開示から得られる技術的解決手段は前述の解決手段に限られることなく、ここに述べられていないさらなる解決手段は以下の記載によって本開示が属する技術分野において通常の知識を持つ者にとっては、明らかに理解できるものである。

本開示は比色表を用いる尿検査を提供するコンピューター可読保存媒体に保存されたプログラム及び端末を提供することができる。

本開示から得られる効果は、前述の効果に限られることなく、触れていない他の効果は以下の記載によって本開示が属する技術分野において通常の知識を持つ者にとっては、明らかに理解できるものである。

多様な様相が図面を参照しながら以下に記載されるが、類似の構成要素には類似の符号を付している。以下の実施例において、説明のために、多数の特定の細部事項が一つ以上の様相を総体的に理解させるために示される。しかし、そのような様相がこのような具体的な細部事項がなくても実施されることができることは明らかである。

図１は本開示のいくつかの実施例に基づく、比色表を用いる尿検査を提供する端末のブロック構成図である。 図２は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表を用いる尿検査を提供する方法の一例を説明するためのフローチャートである。 図３は本開示のいくつかの実施例に基づく尿検査キットの平面図を示すものである。 図４は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形のセルの形を獲得する方法の一例を説明するためのフローチャートである。 図５は本開示のいくつかの実施例に基づく端末がプレビュー画像の中で複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する方法の一例を説明するためのフローチャートである。 図６は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表を利用して試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する方法の一例を説明するためのフローチャートである。 図７は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表を利用して試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。 図８は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色分析データを生成するとき利用する色相決定ツリーを説明するための図面である。 図９は本開示のいくつかの実施例に基づくネットワーク関数を示す概略図である。 図１０は本開示のいくつかの実施例に基づく比色分析モデルを生成する方法を説明するための図面である。 図１１は本開示のいくつかの実施例に基づく尿検査キットの斜視図を示すものである。 図１２は本開示のいくつかの実施例に基づく端末にディスプレイされるインターフェイスの一例を説明するための図面である。 図１３は本開示のいくつかの実施例に基づく端末でディスプレイされるインターフェイスの他の一例を説明するための図面である。

多様な実施例及び/または様相が図面を参照しながら以下に開示される。下記説明においては説明をするために、一つ以上の様相の全般的な理解をサポートするために、多数の具体的な細部事項が開示される。しかし、このような様相はこのような具体的な細部事項がなくても実行されることができるということもまた本開示の技術分野において通常の知識を持つ者にとって認知できることである。以下に記載される内容及び添付図面は、一つ以上の様相の特定の例示的な様相を詳しく記述する。しかし、このような様相は例示的なものであり多様な様相の原理における多様な方法の一部が利用されることが可能であり、記述される説明はそのような様相及びそれらの均等物をすべて含むという意図がある。具体的には、本明細書において用いられる「実施例」、「例」、「様相」、「例示」等は記述される任意の様相又は設計が他の様相又は設計より良好だったり、メリットがあると解釈されない場合もある。

以下の説明において、図面上の符号と関係なく同一または類似の構成要素には同一の参照番号を付し、これに対する重複される説明は省略する。また、本明細書に開示された実施例を説明するとき関連する公知の技術に関する具体的な説明が本明細書に開示された実施例の要旨を紛らわしくする可能性があると判断される場合その詳しい説明を省略する。また、添付図面は本明細書に開示された実施例を分かりやすくするために提供するものに過ぎず、添付図面によって本明細書に開示された技術的思想が制限されるわけではない。
本明細書にて使用される用語は、実施例を説明するためのものであり本発明を制限するものではない。本明細書において、単数形の表現は、別途の説明がない限り、複数形を含む。明細書で用いられる「含む・含める（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び/または、名詞の前で後ろの名詞を修飾する「含む・含める（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、触れられた構成要素以外に一つ以上の他の構成要素の存在又は追加を排除しない。

第１や第２などが多様な素子や構成要素について述べるために使われるが、これらの素子や構成要素がこれらの用語によって制限されるわけではない。これらの用語は一つの素子や構成要素を他の素子や構成要素と区別するために使われるものに過ぎない。したがって、以下に述べられる第１素子や構成要素は本発明の技術的思想の中で第２素子や構成要素にもなり得る。

別途の定義がない限り、本明細書にて用いられるすべての用語（技術及び科学的用語を含む）は本発明が属する技術分野において通常の知識を持つ者にとって共通して理解できる意味で使われることが可能である。また、一般的に用いられる事前に定義されている用語は明らかに別途の定義がない限り、理想的又は過度に解釈されない。

さらに、用語「又は」は排他的な「又は」ではなく内包的な「又は」を意味するものである。つまり、別の意味で特定されていなかったり、文脈上明確でない場合、「ＸはＡ又はＢを利用する」は、自然的かつ内包的な置き換えの一つを意味するものとされる。つまり、ＸがＡを利用したり、ＸがＢを利用したり、又はＸがＡ及びＢ両方を利用する場合、「ＸはＡ又はＢを利用する」は、これらの場合のいずれの意味にもなり得る。また、本明細書において用いられている「及び/または」という用語は取り上げられた複数の関連アイテムのうち一つ以上のアイテムの可能な全ての組み合わせを指し、含むものと理解すべきである。

また、本明細書において用いられる用語「情報」及び「データ」はしばしば相互置き換えられる。

以下に、図面上の符号とは関係なく同一又は類似の構成要素には同一の参照符号を付し、これに関する重複される説明は省略する。また、本明細書に開示された実施例を説明するとき関連する公知の技術に関する具体的な説明が本明細書に開示された実施例の要旨を紛らわしくする可能性があると判断される場合その詳しい説明を省略する。また、添付図面は本明細書に開示された実施例を分かりやすくするために提供するものに過ぎず、添付図面によって本明細書に開示された技術的思想が制限されるわけではない。

第１や第２などが多様な素子や構成要素について述べるために使われるが、これらの素子や構成要素がこれらの用語によって制限されるわけではない。これらの用語は一つの素子や構成要素を他の素子や構成要素と区別するために使われるものに過ぎない。したがって、以下に述べられる第１素子や構成要素は本発明の技術的思想の中で第２素子や構成要素にもなり得る。

別途の定義がない限り、本明細書において用いられるすべての用語（技術及び科学的用語を含む）は本開示が属する技術分野において通常の知識を持つ者にとって共通して理解できる意味で使われることが可能である。また、一般的に用いられる事前に定義されている用語は明らかに別途の定義がない限り、理想的又は過度に解釈されない。

ある構成要素が他の構成要素に「つながって」いたり「連結されて」いたり、「接続して」いると記載された場合は、その他の構成要素に直接つながっていたり、連結されていたり又は接続していることもあり得るが、その間に他の構成要素が存在することもあり得ると解釈されるべきである。一方、ある構成要素が他の構成要素に「直接つながって」いたり、「直接連結されていたり」、「直接接続して」いると記述された場合は、その間に他の構成要素が存在しないものと理解すべきである。

以下の説明で用いられる構成要素に係る接尾語「モジュール」及び「部」は明細書作成を用意するためだけの目的で付されたり混用されるものであって、これらの接尾語の使い分けによって意味又は役割が決まるわけではない。

構成要素（ｅｌｅｍｅｎｔｓ）又は階層が他の構成要素又は階層の「の上（ｏｎ）」又は「上（ｏｎ）」と述べられるのは他の構成要素又は階層の直上だけでなく間に他の階層又は他の構成要素を介在している場合をも含む。一方、構成要素が「直上（ｄｉｒｅｃｔｌｙｏｎ）」又は「すぐ上」とされるのは間に他の構成要素又は階層を開示していないことを意味する。

空間的に相対する用語である「下（ｂｅｌｏｗ）」、「下（ｂｅｎｅａｔｈ）」、「下部（ｌｏｗｅｒ）」、「上（ａｂｏｖｅ）」、「上部（ｕｐｐｅｒ）」などは図面に示されているように一つの構成要素又は他の構成要素との相関関係を用意に記述するために使われることができる。空間的に相対する用語は図面に示されている方向とともに使用時又は動作時において素子の方向がそれぞれ変る場合その方向も含む用語として理解すべきである。

例えば、図面に示されている構成要素をひっくり返した場合、他の構成要素の「下（ｂｅｌｏｗ）」又は「下（ｂｅｎｅａｔｈ）」と記述されている構成要素は、他の構成要素の「上（ａｂｏｖｅ）」に置かれることが可能である。したがって、例示的な用語である「下」は、下と上の方向を両方含むことができる。構成要素は他の方向に配向されることもでき、これによって空間的に相対する用語は配向によって解釈されることができる。

本開示の目的及び効果、そしてこれらを達成するための技術的構成は添付の図面とともに詳しく後述する実施例を参照すると明確になるだろう。本開示を説明するに当たり公知の機能又は構成に関する具体的な説明が本開示の要旨を必要以上に紛らわしくする可能性があると判断される場合にはその詳しい説明を省略する。そして後述の用語は本開示における機能を踏まえて定義された用語であり、これは利用者、運用者の意図又は慣例等によって変わることがあり得る。

しかし本開示は以下に開示される実施例によって限定されるものではなくそれぞれ異なる多様な形で具現化されることが可能である。ただし本実施例は本開示を完全なものにし、本開示が属する技術分野において通常の知識を持つ者に開示の範囲を正確に知らせるために提供されるものであり、本開示は請求項の範囲によってのみ定義される。したがってその定義は本明細書全般において記載されている内容を基に決められるべきである。

図１は本開示のいくつかの実施例に基づく、比色表を用いる尿検査を提供する端末のブロック構成図である。

本開示のいくつかの実施例によると、端末（１００）はカメラ部（１１０）、ディスプレイ部（１２０）、通信部（１３０）、メモリ（１４０）及び制御部（１５０）を含むことができる。ただし、上述の構成要素は端末（１００）を具現化するに当たり必須ではなく、端末（１００）は前述で取り上げられた複数の構成要素より多かったり、又は少ない構成要素を持つこともあり得る。ここで、個々の構成要素は、別途のチップやモジュールや装置で構成されることができ、一つの装置の中に含まれることもできる。

本開示のいくつかの実施例に基づく端末（１００）はＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートパソコン（ｎｏｔｅ ｂｏｏｋ）、モバイル端末（ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ）、スマートフォン（ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、タブレットＰＣ（ｔａｂｌｅｔ ｐｃ）等を含むことができ、映像を撮影することのできるカメラ部（１１０）が備えられたあらゆる種類の端末を含むことができる。

端末（１００）は映像情報を入力するために、一つ又は複数のカメラ部（１１０）を備えることができる。カメラ部（１１０）は撮影モードで画像センサーから得られる静止画又は動画等の画像フレームを処理する。処理された画像フレームはディスプレイ部（１２０）に表示されたりメモリ（１４０）に保存されることができる。

一方、端末（１００）に備えられる複数のカメラ部（１１０）はマトリックス構造をなすように配置されることができ、このようにマトリックス構造をなすカメラ部（１１０）を通じて、端末（１００）には多様な角度又は焦点を持つ複数の映像情報が入力されることが可能である。また、複数のカメラ部（１１０）は立体映像を作成するための左映像及び右映像を獲得するように、ステレオ構造で配置されることができる。

本開示のいくつかの実施例によると、カメラ部（１１０）は尿検査の検診のためのプレビュー画像を獲得することができる。具体的には、カメラ部（１１０）は比色表及び試薬パッドストリップを含む尿検査キットが含まれたプレビュー画像を獲得することができる。
上述のカメラ部（１１０）が尿検査の検診のためのプレビュー画像を獲得する具体的な説明は以下の図１２を参照して詳しく説明する。

制御部（１５０）は端末（１００）の全般的な動作を制御するように実装されることができる。また、制御部（１５０）は端末（１００）で実行される多様な演算を実行及びデータを処理することができる。制御部（１５０）は端末（１００）を駆動するための運営体制（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＯＳ）、アプリケーション（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）及びデータベースマネージャーを駆動することができる。

制御部（１５０）は中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；ＣＰＵ）、コプロセッサ（ｃｏ−ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、算術処理装置（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；ＡＰＵ）、グラフィック処理装置（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；ＤＳＰ）、アプリケーションプロセッサ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；ＡＰ）及び通信プロセッサ（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ；ＣＰ）等になり得る。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）はプレビュー画像の中の比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得することができる。また、制御部（１５０）は比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識することができる。また、制御部（１５０）は予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている数に異常がある場合、プレビュー画像の中で複数の比色表セルそれぞれの位置を認識することができる。また、制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合、比色表を利用して前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は制御部（１５０）が獲得した前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報とメモリ（１４０）に予め保存されている複数の色相それぞれに紐付けられた健康分析データを利用して、前述の色相情報に対応する検診結果を生成したことがある。この場合、ディスプレイ部（１２０）は検診結果に係る情報をディスプレイすることができる。

ディスプレイ部（１２０）は端末（１００）で処理される情報を表示（出力）する。例えば、ディスプレイ部（１２０）は端末（１００）で駆動される応用プログラムの実行画面情報、又はこのような実行画面情報に合わせてＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）情報を表示することができる。

ディスプレイ部（１５１）は液晶ディスプレイ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）、薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ（ｔｈｉｎ ｆｉｌｍ ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ−ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ、ＴＦＴ ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ｏｒｇａｎｉｃ ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ ｄｉｏｄｅ、ＯＬＥＤ）、フレキシブルディスプレイ（ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｄｉｓｐｌａｙ）、３次元ディスプレイ（３Ｄ ｄｉｓｐｌａｙ）、電子インクディスプレイ（ｅ−ｉｎｋ ｄｉｓｐｌａｙ）のうち、少なくとも一つを含むことができる。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は試薬パッドストリップの色相を認識して生成した尿検査の検診結果をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。ただし、これに限られるものではなく、検診結果は端末（１００）の制御部（１５０）が通信部（１３０）を通じて外部サーバーから受信した情報になり得る。ここで、検診結果は尿検査を通じて確認できる複数の検診項目個々に対応する情報を意味することが可能である。

具体的には、制御部（１５０）は複数の項目に対応する検診結果を含むリストをディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

上述のディスプレイ部（１２０）が検診結果をディスプレイする具体的な説明は以下の図１３を参照して詳しく説明する。

通信部（１３０）は端末（１００）と無線通信システムの間、端末（１００）と他の端末（１００）の間、又は端末（１００）と外部サーバの間の無線通信を可能にする一つ以上のモジュールを含むことができる。また、通信部（１３０）は、端末（１００）を一つ以上のネットワークにつなげる一つ以上のモジュールを含むことができる。

無線インターネット技術としては、例えばＷＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＬＡＮ）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ−Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）Ｄｉｒｅｃｔ、ＤＬＮＡ（登録商標）（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌｉｖｉｎｇ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｌｌｉａｎｃｅ）、ＷｉＢｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、ＷｉＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＵＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｕｐｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ−Ａ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ−Ａｄｖａｎｃｅｄ）等があり、前述の無線インターネットに接続するために使われるモジュールは前述で取り挙げていないインターネット技術まで含めた範囲内で少なくとも一つの無線インターネット技術を利用してデータを送受信する。

本開示のいくつかの実施例によると、通信部（１３０）は制御部（１５０）が獲得した前述の試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を外部サーバーへ送信することができる。また、通信部（１３０）は外部サーバーから前述の色相情報に対応する検診結果に係る情報を受信することができる。この場合、ディスプレイ部（１２０）は検診結果に係る情報をディスプレイすることができる。

メモリ（１４０）は端末（１００）の多様な機能をサポートするデータを保存する。メモリ（１４０）は端末（１００）で駆動される多数の応用プログラム（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒａｍ又はアプリケーション（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ））、端末（１００）の動作のためのデータ、命令を保存することができる。このような応用プログラムのうち少なくとも一部は、無線通信を通じて外部サーバーからダウンロードされることができる。またこのような応用プログラムのうち少なくとも一部は、端末（１００）の基本的な機能のために出庫当時から端末（１００）上に存在することができる。一方、応用プログラムは、メモリ（１４０）に保存され、端末（１００）上に設置され、制御部（１５０）によって端末（１００）の動作（又は機能）を実行するように駆動されることができる。

メモリ（１７０）はフラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、ＳＳＤタイプ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋｔｙｐｅ）、ＳＤＤタイプ（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ ｔｙｐｅ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、カードタイプのメモリ（例えばＳＤ又はＸＤメモリ等）、ラム （ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ；ＲＡＭ）、ＳＲＡＭ（ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ロム（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ；ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク及び光ディスクのうち少なくとも一つのタイプの保存媒体を含むことができる。移動端末（１００）はインターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）上で前述のメモリ（１７０）の保存機能を実行するウェブストレージ（ｗｅｂ ｓｔｏｒａｇｅ）と連動して動作することもできる。

本開示のいくつかの実施例によると、メモリ（１４０）は試薬パッドに現れることのできる複数の色相それぞれに紐付けられた健康分析データを保存していることがあり得る。ここで、健康分析データは試薬パッドに現れることのできる複数の色相個々に対応する健康状態に係る情報を含むことができる。一例で、制御部（１５０）はカラーモデルのうちＲＧＢ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）モデルを利用して試薬パッドの色相情報を認識した場合、Ｒの値、Ｇの値及びＢの値のそれぞれの数値に対応する色相を認識し、前述の色相に紐付けられた健康分析データを認識することができる。

制御部（１５０）は前述の応用プログラムと関連する動作以外にも、通常端末（１００）の全般的な動作を制御する。制御部（１５０）は前述で説明した構成要素を通じて入力又は出力される信号、データ、情報等を処理したりメモリ（１４０）に保存された応用プログラムを駆動することで、利用者に適切な情報又は機能を提供又は処理することができる。

また、制御部（１５０）はメモリ（１４０）に保存された応用プログラムを駆動するために、図１を参照しながら説明した構成要素のうち少なくとも一部を制御することができる。さらに、制御部（１５０）は前述の応用プログラムを駆動するために、端末（１００）に含まれた構成要素のうち少なくとも二つ以上を組み合わせて動作させることができる。

図２は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表を用いる尿検査を提供する方法の一例を説明するためのフローチャートである。図３は本開示のいくつかの実施例に基づく尿検査キットの平面図示すものである。図４は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形のセルの形を獲得する方法の一例を説明するためのフローチャートである。図５は本開示のいくつかの実施例に基づく端末がプレビュー画像の中で複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する方法の一例を説明するためのフローチャートである。図６は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表を利用して試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する方法の一例を説明するためのフローチャートである。図７は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色表を利用して試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。図８は本開示のいくつかの実施例に基づく端末が比色分析データを生成するとき利用する色相決定ツリーを説明するための図面である。

本開示のいくつかの実施例によると、端末（１００）の制御部（１５０）はカメラ部（１１０）によって撮影されたプレビュー画像を獲得することができる（Ｓ１００）。

具体的には、制御部（１５０）はプレビュー画像撮影命令に基づきカメラ部（１１０）によって撮影されたプレビュー画像を獲得することができる。ここで、撮影命令は、プレビュー画像撮影インターフェイスを通じて受信することができる。

例えば、制御部（１５０）はプレビュー画像撮影インターフェイスに含まれた撮影開始と関連するインディケーターに係る選択に係る入力を受信する場合、撮影命令を受信したと認識することができる。

また、制御部（１５０）はプレビュー画像から尿検査キットを認識することができる（Ｓ２００）。

一例で、制御部（１５０）は撮影されたプレビュー画像の中のオブジェクトの外郭線を認識することができる。また、制御部（１５０）はオブジェクトの外郭線がメモリ（１４０）に予め保存されている形であるかどうかを認識することができる。制御部（１５０）はオブジェクトの外郭線がメモリ（１４０）に予め保存されている形に対応すると認識した場合、撮影されたプレビュー画像の中に含まれたオブジェクトを尿検査キットと認識することができる。

他の一例で、制御部（１５０）は撮影されたプレビュー画像の中のオブジェクトの外郭線を認識することができる。そして、制御部（１５０）はオブジェクトの形及びオブジェクトの大きさがメモリ（１４０）に予め保存されている形及び大きさに対応するかどうかを認識することができる。制御部（１５０）はオブジェクトの外郭線がメモリ（１４０）に予め保存されている形及び大きさに対応すると認識した場合、撮影されたプレビュー画像の中に含まれたオブジェクトを尿検査キットと認識することができる。

制御部（１５０）は、プレビュー画像から尿検査キットを認識する場合、比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得することができる（Ｓ３００）。

一例で、制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの外郭線を認識することができる。また、制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの外郭線に基づき、前述の複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得することができる。

本開示のいくつかの実施例によると、端末（１００）の制御部（１５０）は比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識することができる（Ｓ４００）。予め設定されている形に対応するセルの数を認識する方法は図３及び図４を参照して以下に説明する。

図４を参照すると、端末（１００）の制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの第１横の長さ（Ｗ１）及び第１縦の長さ（Ｈ１）を認識することができる（Ｓ４１０）。また、制御部（１５０）はプレビュー画像に含まれた尿検査キットの第２横の長さ（Ｗ２）及び第２縦の長さ（Ｈ２）を認識することができる（Ｓ４２０）。

図３を参照すると、第１横の長さ（Ｗ１）はプレビュー画像の中で比色表のセルそれぞれの横の長さである。また、第１縦の長さ（Ｈ１）はプレビュー画像の中で比色表のセルそれぞれの縦の長さである。一方、第２横の長さ（Ｗ２）はプレビュー画像の中で比色表（２２０）の横の長さである。また、第２縦の長さ（Ｈ２）はプレビュー画像の中で比色表（２２０）の縦の長さである。

図４をさらに参照すると、制御部（１５０）は第１横の長さ（Ｗ１）、第２横の長さ（Ｗ２）、第１縦の長さ（Ｈ１）及び第２縦の長さ（Ｈ２）を利用して、予め設定されている形と一致するセルの数を認識することができる（Ｓ４３０）。

具体的には、メモリ（１４０）には第１比率の値、第２比率の値及び第３比率の値のうち少なくとも一つが保存されていることもあり得る。そして、制御部（１５０）は第１比率の値、第２比率の値及び第３比率の値のうち少なくとも一つを利用して、予め設定されている形と一致するセルの数を認識することができる。ここで、第１比率の値は、第１横の長さ（Ｗ１）と第１縦の長さ（Ｈ１）との間の比率に関連する値であることが可能であり、第２比率の値は、第１横の長さ（Ｗ１）と第２横の長さ（Ｗ２）との間の比率に関連する値であることが可能であり、第３比率の値は、第１縦の長さ（Ｈ１）と第２縦の長さ（Ｈ２）との間の比率に関連する値になり得る。

いくつかの実施例によると、制御部（１５０）は、第１比率の値、第１横の長さ及び第１縦の長さを利用して複数のセルそれぞれの形が予め設定されている形と一致するかどうかを認識することができる。

例えば、制御部（１５０）は、メモリ（１４０）に予め保存されている第１比率の値が１であり、第１横の長さ（Ｗ１）が０.５ｍｍ、第１縦の長さ（Ｈ１）が０.５ｍｍであると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

もう少し具体的に説明すると、制御部（１５０）は第１比率の値である１に第１横の長さ（Ｗ１である０.５をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１である０.５に対応すると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

他のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は、第１横の長さ（Ｗ１）と第１縦の長さ（Ｈ１）との間の比率の値がメモリ（１４０）に予め保存されている第１比率の値に対応し、第２横の長さ（Ｗ２）にメモリ（１４０）に予め保存されている第２比率の値をかけた値が第１横の長さ（Ｗ１）に対応する場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

例えば、制御部（１５０）は、メモリ（１４０）に予め保存されている第１比率の値が１であり、第１横の長さ（Ｗ１）が０.５ｍｍ、第１縦の長さ（Ｈ１）が０.５ｍｍであると認識し、第２比率の値が０.０１であり、第２横の長さ（Ｗ２）が５０ｍｍであると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

もう少し具体的に説明すると、制御部（１５０）は第１比率の値である１に第１横の長さ（Ｗ１である０.５をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１である０.５に対応し、第２比率の値である０.０１に第２横の長さ（Ｗ２である５０をかけた値が第１横の長さ（Ｗ１である０.５に対応すると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

また、他のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は、第１横の長さ（Ｗ１）及び第１縦の長さ（Ｈ１）との間の比率の値がメモリ（１４０）に予め保存されている第１比率の値に対応し、第２縦の長さ（Ｈ２）に予め設定されている第３比率の値をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１）に対応する場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

例えば、制御部（１５０）は、メモリ（１４０）に予め保存されている第１比率の値が１であり、第１横の長さ（Ｗ１）が０.５ｍｍ、第１縦の長さ（Ｈ１）が０.５ｍｍであると認識し、第３比率の値が０.０１であり、第２縦の長さ（Ｈ２）が５０ｍｍであると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

もう少し具体的に説明すると、制御部（１５０）は第１比率の値である１に第１横の長さ（Ｗ１である０.５をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１である０.５に対応し、第３比率の値である０.０１に第２縦の長さ（Ｈ２である５０をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１である０.５に対応すると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

また、他のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は、第１横の長さ（Ｗ１）と第１縦の長さ（Ｈ１）との間の比率の値がメモリ（１４０）に予め保存されている第１比率の値に対応し、第２横の長さ（Ｗ２）にメモリ（１４０）に予め保存されている第２比率の値をかけた値が第１横の長さ（Ｗ１）に対応し、第２縦の長さ（Ｈ２）に予め設定されている第３比率の値をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１）に対応する場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

例えば、制御部（１５０）は、メモリ（１４０）に予め保存されている第１比率の値が１であり、第１横の長さ（Ｗ１）が０.５ｍｍ、第１縦の長さ（Ｈ１）が０.５ｍｍであると認識し、第２比率の値が０.０１であり、第２横の長さ（Ｗ２）が５０ｍｍであると認識し、第３比率の値が０.０１であり、第２縦の長さ（Ｈ２）が５０ｍｍであると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

もう少し具体的に説明すると、制御部（１５０）は第１比率の値である１に第１横の長さ（Ｗ１である０.５をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１である０.５に対応し、第２比率の値である０.０１に第２横の長さ（Ｗ２である５０をかけた値が第１横の長さ（Ｗ１である０.５に対応し、第３比率の値である０.０１に第２縦の長さ（Ｈ２である５０をかけた値が第１縦の長さ（Ｈ１である０.５に対応すると認識した場合、比色表のセルの形が予め設定されている形と一致すると認識することができる。

本開示のいくつかの実施例によると、端末（１００）の制御部（１５０）は予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている個数（例えば、４０個）以上ではない場合（Ｓ５００、No）、プレビュー画像の撮影をやり直すようカメラ部（１１０）を制御することができる。この場合、制御部（１５０）はガイドテキストをディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

本開示のいくつかの他の実施例によると、端末（１００）の制御部（１５０）は予め設定されている形に対応するセルの数が全体セルの数に予め設定されている比率の値をかけた値以上ではない場合、プレビュー画像の撮影をやり直すようカメラ部（１１０）を制御することができる。

例えば、制御部（１５０）は、予め設定されている比率の値が０.８であり、全体セルの数が５５個である場合、全体セルの数である５５に予め設定されている比率の値である０.８をかけた値である４４個以上ではない場合、プレビュー画像の撮影をやり直すようカメラ部（１１０）を制御することができる。つまり、制御部（１５０）は、全体セルの数が５５である場合、予め設定されている形に対応するセルの数が４４個未満である場合、プレビュー画像の撮影をやり直すようカメラ部（１１０）を制御することができる。

上述の通り、制御部（１５０）は予め設定されている形に対応するセルの数と予め設定されている個数を比較して、カメラ部（１１０）がプレビュー画像に含まれた尿検査キットを適切に撮影したかどうかを判断することができる。具体的には、制御部（１５０）は予め設定されている形に対応するセルの数と予め設定されている個数を比較して、カメラ部（１１０）がプレビュー画像の中に含まれた尿検査キットの複数のセルを認識できるようにプレビュー画像を撮影したかどうかを判断することができる。

したがって、利用者は、尿検査キットを簡単にカメラで撮影するだけで尿検査を行うことができる。

一方、図２をさらに参照すると、端末（１００）の制御部（１５０）は、予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている数に異常がある場合（Ｓ５００、Ｙｅｓ）、プレビュー画像の中で複数の比色表セルそれぞれの位置を認識することができる（Ｓ６００）。プレビュー画像の中で複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する方法は図３及び図５を参照して以下に説明する。

まず、図５を参照すると、端末（１００）の制御部（１５０）は複数の比色表セルのうち第１基準セル（２０１）及び第２基準セル（２０２）をそれぞれ認識することができる（Ｓ６１０）。ここで、第１基準セル（２０１）及び第２基準セル（２０２）は複数の比色表セルのうち特定の位置にあるセルであることも可能であり、複数の比色表セルのうち任意のセルにもなり得る。

制御部（１５０）はプレビュー画像の中の第１基準セル（２０１）の位置、プレビュー画像の中の第２基準セル（２０２）の位置及びメモリ（１４０）に予め保存されている比色表のセルの位置情報に基づき、プレビュー画像の中で複数の比色表セルそれぞれの位置を認識することができる（Ｓ６２０）。ここで、比色表のセルの位置情報は基準セルに対応する、複数のセルそれぞれの位置を認識できる情報を意味することが可能である。例えば、比色表のセルの位置情報は基準セルの上段、下段、右側及び左側等に位置しているセルの位置情報を含むことができる。

一例で、図３を参照すると、制御部（１５０）は複数の比色表セルのうち最上段の最も右側に位置している第１基準セル（２０１）及び最下段の最も左側に位置している第２基準セル（２０２）を認識することができる。この場合、制御部（１５０）は第１基準セル（２０１）を基準にして、第１基準セル（２０１）より下段又は右側に位置している複数のセルそれぞれの位置を認識することができる。また、制御部（１５０）は第２基準セル（２０２）を基準にして、第２基準セル（２０２）より上段又は左側に位置している複数のセルそれぞれの位置を認識することができる。

他の一例で、制御部（１５０）は複数の比色表セルのうちメモリ（１４０）に予め保存されている比色表のセルの位置情報と比較可能な少なくとも二つのセルを第１基準セル（２０１）及び第２基準セル（２０２）にすると決定することができる。また、制御部（１５０）は第１基準セル（２０１）及び第２基準セル（２０２）とメモリ（１４０）に予め保存されている比色表のセルの位置情報を利用して、第１基準セル（２０１）及び第２基準セル（２０２）を含めた全体比色表のセルそれぞれの位置を認識することができる。

また図２を参照すると、端末（１００）の制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応するかどうかを認識することができる（Ｓ７００）。

制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応しない場合（Ｓ７００、No）、プレビュー画像の撮影をやり直すようカメラ部（１１０）を制御することができる。この場合、制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に来ることができるようにガイドテキストをディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

本開示のいくつかの実施例によると、端末（１００）の制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合（Ｓ７００、Ｙｅｓ）、比色表を利用して試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる（Ｓ８００）。比色表を利用して試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する方法は図３及び図６を参照して以下に説明する。

図６を参照すると、端末（１００）の制御部（１５０）はメモリ（１４０）に予め保存されている比色表情報に基づき、試薬パッドストリップの位置を認識することができる（Ｓ８１０ａ）。ここで、メモリ（１４０）に予め保存されている比色表情報は、比色表に結合される試薬パッドストリップの位置に関する情報を含むことができる。したがって、制御部（１５０）はメモリ（１４０）に予め保存されている比色表情報を利用して、比色表に結合された試薬パッドストリップの位置を認識することができる。

制御部（１５０）は第２条件を満たすかどうかを認識することができる。ここで、第２条件は、比色表に結合された試薬パッドストリップの位置が予め設定されている位置に存在するかどうかを確認するための条件になり得る。

本開示のいくつかの実施例に基づく、第２条件は比色表に含まれた第１比色表のセル（２２１）と前述の第１比色表のセル（２２１）の下の方に位置する第２比色表のセル（２２２）をつなぐ第１仮想線（２３１）と、前述の試薬パッドストリップ（２１０）に含まれた第１試薬パッドセル（２１１）と第２試薬パッドセル（２１２）をつなぐ第２仮想線（２３２）が平行になっており、前述の第１比色表のセル（２２１）と前述の第１比色表のセル（２２１）の側方に位置する第３比色表のセル（２２３）をつなぐ第３仮想線（２３３）上に、前述の第１試薬パッドセルが位置すれば、満たせる条件になり得る。ただし、これに限られるものではない。

制御部（１５０）は第２条件を満たせない場合、プレビュー画像の撮影をやり直すようカメラ部（１１０）を制御することができる。この場合、制御部（１５０）は複数の試薬パッドセルそれぞれの位置が予め設定されている位置に来ることができるようにガイドテキストをディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。
一方、制御部（１５０）は、第２条件を満たす場合、複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を認識することができる（Ｓ８２０ａ）。

本開示の他のいくつかの実施例によると、端末（１００）の制御部（１５０）は、複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合（Ｓ７００、Ｙｅｓ）、比色表を利用して試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる（Ｓ８００）。

一例で、制御部（１５０）は複数の試薬パッドセルそれぞれの色相を複数の比色表セルと比色分析して複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。この場合、比色表のセルと比色分析を通じて複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得するため、尿検査キットを撮影する環境の明るさ又は端末（１００）のカメラの状態等に関係なく、より正確な試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。

一方、制御部（１５０）は複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得すると複数の比色分析モデルを生成し、前述の比色分析モデルを利用して複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。これは図３、図７及び図８を参照して以下に説明する。

図７を参照すると、制御部（１５０）は複数のカラーモデルのうち少なくとも２つ以上のカラーモデルを組み合わせて生成されたそれぞれ異なる複数の色相決定ツリーを含む比色分析モデルを生成することができる（Ｓ８１０ｂ）。

具体的には、制御部（１５０）は複数のカラーモデルのうち少なくとも２つ以上のカラーモデルを組み合わせて、それぞれ異なる複数の色相決定ツリーを生成したことがある。また、制御部（１５０）はそれぞれ異なる複数の色相決定ツリーを含む比色分析モデルを生成したことがある。ここで、複数のカラーモデルは、ＲＧＢ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）モデル、ＣＭＹＫ（Ｃｙａｎ、Ｍａｇｅｎｔａ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｂｌａｃｋ）モデル、ＨＳＶ（Ｈｕｅ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、Ｖａｌｕｅ）モデル、ＨＳＬ（Ｈｕｅ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）モデル、ＨＳＩ（Ｈｕｅ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）モデル及びＨＳＢ（Ｈｕｅ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）モデル等になり得る。

もう少し具体的には、図８を参照すると、制御部（１５０）は、複数のカラーモデルのうち少なくとも２つ以上のカラーモデルを組み合わせて、第１色相決定ツリー（１０ａ）、第２色相決定ツリー（１０ｂ）、第３色相決定ツリー（１０ｃ）及び第４色相決定ツリー（１０ｄ）をそれぞれ生成したことがある。

例えば、制御部（１５０）はＲＧＢモデル、ＣＭＹＫモデル及びＨＳＶモデルを利用して第１色相決定ツリー（１０ａ）を生成したことがある。制御部（１５０）はＣＭＹＫモデル、ＨＳＶモデル及びＨＳＬモデルを利用して第２色相決定ツリー（１０ｂ）を生成したことがある。制御部（１５０）はＨＳＶモデル、ＨＳＬモデル及びＨＳＩモデルを利用して、第３色相決定ツリー（１０ｃ）を生成したことがある。制御部（１５０）はＨＳＬモデル、ＨＳＩモデル及びＨＳＢモデルを利用して、第４色相決定ツリー（１０ｄ）を生成したことがある。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は比色分析モデルを通じて認識された複数の比色表セルそれぞれの色相とメモリ（１４０）に予め保存されている複数の比色表セルそれぞれの色相に関する情報に基づき、補正情報を生成したことがある。具体的には、制御部（１５０）は比色分析モデルを通じてメモリ（１４０）に保存された特定のセルの正常な状態での色相と複数の色相決定ツリーを通じて認識した色相との差異値を含む補正情報を生成したことがある。

さらに図７を参照すると、制御部（１５０）は複数の比色表セルそれぞれの色相情報及び複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を比色分析モデルを利用して演算することで、複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる（Ｓ８２０ｂ）。

いくつかの実施例によると、制御部（１５０）はそれぞれ異なる複数の色相決定ツリーをそれぞれ通じて複数の試薬パッドセルそれぞれの複数の予測色相を獲得することができる。そして、制御部（１５０）は複数の試薬パッドセルそれぞれの複数の予測色相のうち同一の色相で最も多く出力された色相を複数の試薬パッドセルそれぞれの色相であると認識することができる。

具体的には、図８を参照すると、制御部（１５０）は第１色相決定ツリー（１０ａ）を通じて複数の試薬パッドセルのうち特定のセルの第１予測色相（１１）を獲得することができる。また、制御部（１５０）は第２色相決定ツリー（１０ｂ）を通じて前述の特定のセルの第２予測色相（１２）を獲得することができる。また、制御部（１５０）は第３色相決定ツリー（１０ｃ）を通じて前述の特定のセルの第３予測色相（１３）を獲得することができる。また、制御部（１５０）は第４色相決定ツリー（１０d）を通じて前述の特定のセルの第４予測色相（１４）を獲得することができる。そして、制御部（１５０）は複数の色相決定ツリーをそれぞれ通じて獲得された複数の予測色相（１１、１２、１３、１４）のうち同一の色相で最も多く出力された予測色相を特定のセルの色相であると認識することができる。

例えば、特定のセルの第１予測色相（１１）が黄色であり、特定のセルの第２予測色相（１２）が黄色であり、特定のセルの第３予測色相（１３）がオレンジ色であり、特定のセルの第４予測色相（１４）が黄色である場合、制御部（１５０）は比色分析モデルを通じて同一の色相で最も多く出力された黄色を特定のセルの色相であると認識することができる。したがって、制御部（１５０）は特定のセルの色相をより正確に認識することができる。

他のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は複数の試薬パッドセルそれぞれの複数の予測色相及び補正情報を利用して、複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。

具体的には、制御部（１５０）は複数の試薬パッドセルのうちある一つの試薬パッドセルに係る複数の予測色相を複数の色相決定ツリーをそれぞれ利用して認識することができる。そして、制御部（１５０）は複数の予測色相のうち同一の色相で最も多く出力された色相に補正情報に含まれた差異値を加算又は減産して複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。

したがって、制御部（１５０）は尿検査キットを撮影する環境の明るさ又は端末（１００）のカメラの状態等に関係なく、より正確な試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。

この場合、制御部（１５０）は、メモリ（１４０）に予め保存されている複数の色相それぞれに紐付けられた健康分析データを利用して、獲得した複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報に対応する検診結果を生成したことがある。また、制御部（１５０）は生成した検診結果をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

ただし、これに限られるものではなく、制御部（１５０）は獲得した複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を外部サーバーへ送るように通信部（１３０）を制御することができる。また、制御部（１５０）は、通信部（１３０）を通じて、外部サーバーから検診結果に係る情報を受信することができる。この場合、制御部（１５０）は受信した検診結果をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することもできる。

したがって、利用者はより正確な予測色相情報に基づき生成された検診結果を得ることができる。

前述した図２及び図４乃至図７の段階は必要な場合は順番が変ることもあり、少なくとも一つ以上の段階が省略又は追加されることが可能である。また、前述した段階は本開示の実施例に過ぎず、本開示の権利範囲はこれに限られるものではない。

図９は本開示のいくつかの実施例に基づくネットワーク関数を示す概略図である。

本明細書に全般において、演算モデル、神経網、ネットワーク関数、ニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）は同一の意味で使われることが可能である。神経網は一般的に「ノード」と称されることのできる相互連結されている計算単位の集合により構成されることが可能である。このような「ノード」は「ニューロン（ｎｅｕｒｏｎ）」と称されることもあり得る。神経網は少なくとも一つ以上のノードを含めて構成される。神経網を構成するノード（又はニューロン）は一つ以上の「リンク」によって相互連結されることができる。

神経網の中で、リンクを通じてつながっている一つ以上のノードは、相対的に入力ノードと出力ノードの関係を形成することができる。入力ノード及び出力ノードという概念は、相対的なものであり、一つのノードに対して出力ノード関係にある任意のノードは他のノードとの関係では入力ノード関係になることもあり、その逆もあり得る。上述の通り、入力ノード対出力ノード関係はリンクを中心にして生成されることが可能である。一つの入力ノードに出力ノードがリンクを通じてつながることができ、その逆もあり得る。

一つのリンクを通じてつながっている入力ノードと出力ノードの関係において、出力ノードは入力ノードに入力されたデータに基づきその値が決定されることが可能である。ここで入力ノードと出力ノードを相互連結するノードは加重値（ｗｅｉｇｈｔ）を持つことができる。加重値は可変的なものになることが可能であり、神経網が求める機能を実行するために、利用者又はアルゴリズムによって可変することができる。例えば、一つの出力ノードに入力ノードが個々のリンクによって相互連結されている場合、出力ノードは前述の出力ノードとつながっている入力ノードに入力された値及び入力ノードに対応するリンクに設定された加重値に基づき出力ノード値を決定することができる。

上述の通り、神経網は一つ以上のノードが一つ以上のリンクを通じて相互連結され神経網の中で入力ノードと出力ノードの関係を形成する。神経網の中でノードとリンクの数及びノードとリンクとの間の関係、複数のリンクにそれぞれ付与された加重値の値によって、神経網の特性が決まることが可能である。例えば、同一の個数のノード及びリンクが存在し、リンクの間の加重値が相違する二つの神経網が存在する場合、二つの神経網は相違すると認識されることが可能である。

神経網は一つ以上のノードを含めて構成されることが可能である。神経網を構成するノードのうち一部は、最初の入力ノードからの距離に基づき、一つのレイヤー（ｌａｙｅｒ）を構成することができる、例えば、最初の入力ノードから距離がｎであるノードの集合は、ｎレイヤーを構成することができる。最初の入力ノードから距離は、最初の入力ノードから該当ノードまで到達するために通らなければならないリンクの最少個数によって定義されることが可能である。しかし、このようなレイヤーの定義は説明のための任意に決めたものであり、神経網の中でレイヤーの次数は上述のものとは相違する方法で定義されることが可能である。例えば、ノードのレイヤーは最終出力ノードからの距離によって定義されることも可能である。

最初の入力ノードは神経網の中のノードのうち他のノードとの関係でリンクを通らずデータが直接入力される一つ以上のノードを意味することが可能である。又は、神経網ネットワークの中で、リンクを基準にしたあるノードとの間の関係において、リンクでつながっている他の入力ノードを持たないノードを意味することが可能である。これと同様に、最終出力ノードは神経網の中のノードのうち他のノードとの関係で、出力ノードを持たない一つ以上のノードを意味することが可能である。また、ヒドンノードは最初の入力ノード及び最後の出力ノードではない神経網を構成するノードを意味することが可能である。本開示の第１の実施例に基づく神経網は入力レイヤーのノードの数が出力レイヤーのノードの数と同じものになることが可能であり、入力レイヤーからヒドンレイヤーへ進むにつれノードの数が減少してさらに増加する形態の神経網になり得る。また、本開示の他の第１の実施例に基づく神経網は入力レイヤーのノードの数が出力レイヤーのノードの数より少ないこともあり、入力レイヤーからヒドンレイヤーへ進むにつれノードの数が減少する形態の神経網になり得る。また、本開示の他の第１の実施例に基づく神経網は入力レイヤーのノードの数が出力レイヤーのノードの数より多いこともあり、入力レイヤーからヒドンレイヤーへ進むにつれノードの数が増加する形態の神経網になり得る。また、本開示の他の第１の実施例に基づく神経網は上述の神経網が組み合わせられた形態の神経網になり得る。

ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：ｄｅｅｐ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ、深階層神経網）は入力レイヤーと出力レイヤー以外に複数のヒドンレイヤーを含む神経網を意味することが可能である。ディープニューラルネットワークを利用すればデータの潜在的な構造（ｌａｔｅｎｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）を把握することができる。つまり、写真、テキスト、ビデオ、音声、音楽の潜在的な構造（例えば、どのような物体が写真にあるか、テキストの内容と感情がどのようなものであるか、音声の内容と感情がどのようなものであるか等）を把握することができる。ディープニューラルネットワークはカァンヴァルゥーシャナルニューラルネットワーク（ＣＮＮ：ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）、オートエンコーダー（ａｕｔｏ ｅｎｃｏｄｅｒ）、ＧＡＮ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ａｄｖｅｒｓａｒｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、制限付きボルツマンマシン（ＲＢＭ：ｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ ｂｏｌｔｚｍａｎｎ ｍａｃｈｉｎｅ）、深階層信頼ネットワーク（ＤＢＮ：ｄｅｅｐ ｂｅｌｉｅｆ ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｑネットワーク、Ｕネットワーク、シャムネットワーク等を含むことができる。前述したディープニューラルネットワークに関する記載は例示に過ぎず本開示はこれによって限られるものではない。

ニューラルネットワークは教師あり学習（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）、教師なし学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）、及び半教師あり学習（ｓｅｍｉｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）のうち少なくとも一つの方式によって学習されることが可能である。ニューラルネットワークの学習は出力のエラーを最小化するためのものである。ニューラルネットワークの学習で繰り返し学習データをニューラルネットワークに入力させ学習データに関するニューラルネットワークの出力とターゲットのエラーを計算し、エラーを減らすための方向としてニューラルネットワークのエラーをニューラルネットワークの出力レイヤーから入力レイヤー方向へ逆伝播（ｂａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）してニューラルネットワークの各ノードの加重値を更新する過程である。教師あり学習の場合個々の学習データに正解がラベリングされている学習データを使い（つまり、ラベリングされた学習データ）、教師なし学習の場合は個々の学習データに正解がラベリングされていないこともあり得る。つまり、例えばデータ分類に関する教師あり学習の場合の学習データは学習データそれぞれにカテゴリがラベリングされたデータになり得る。ラベリングされた学習データがニューラルネットワークに入力され、ニューラルネットワークの出力（カテゴリ）と学習データのラベルを比較することでエラー（ｅｒｒｏｒ）が計算されることが可能である。他の例として、データ分類に関する教師なし学習の場合入力である学習データがニューラルネットワーク出力と比較されることでエラーが計算されることが可能である。計算されたエラーはニューラルネットワークから逆方向（つまり、出力レイヤーから入力レイヤー方向）へ逆伝播され、逆伝播によってニューラルネットワークの各レイヤーの各ノードの連結加重値が更新されることが可能である。更新される各ノードの連結加重値は学習率（ｌｅａｒｉｎｇ ｒａｔｅ）によって変化量が決まることが可能である。入力データに関するニューラルネットワークの計算とエラーの逆伝播は学習のサイクル（ｅｐｏｃｈ）を構成することができる。学習率はニューラルネットワークの学習のサイクルの周回数によって異なる学習率が適用されることがあり得る。例えば、ニューラルネットワークの学習初期は高い学習率を使ってニューラルネットワークが早く一定レベルの性能を確保するようにして効率を上げ、学習の後半には学習率を低くして精度を上げることが可能である。

ニューラルネットワークの学習において一般的に学習データは実際のデータ（つまり、学習されたニューラルネットワークを利用して処理しようとするデータ）の部分集合であることが可能であり、したがって、学習データに関するエラーは減少するが実際のデータについてはエラーが増加する学習のサイクルが存在し得る。過剰適合（ｏｖｅｒ ｆｉｔｔｉｎｇ）はこのように学習データに過度に学習して実際のデータに関するエラーが増加する減少である。例えば、黄色猫を見て猫を学習したニューラルネットワークが黄色以外の色の猫を見ると猫であることを認識できない減少が過剰適合の一種になり得る。過剰適合はマシンラーニングアルゴリズムのエラーを増加させる原因になり得る。このような過剰適合を防ぐために多様な最適か方法が使われることができる。過剰適合を防ぐためには学習データを増加させたり、正則化（ｒｅｇｕｌａｉｚａｔｉｏｎ）、学習の過程でネットワークのノードの一部を省略するドロップアウト（ｄｒｏｐ ｏｕｔ）等の方法が適用されることが可能である。

図１０は本開示のいくつかの実施例に基づく比色分析モデルを生成する方法を説明するための図面である。

本開示のいくつかの実施例に基づく比色分析モデルにおける学習方法について説明する。
制御部（１５０）は一つ以上のネットワーク関数（６００）を含む比色分析モデルを生成したことがある。ネットワーク関数（６００）は一つの入力レイヤー（６３０）と一つ以上のヒドンレイヤー（６４０及び６５０）と一つの出力レイヤー（６６０）を含むことができる。ここで、入力レイヤー（６３０）は、入力ノード（６０１）を含むことができる。一つ以上のヒドンレイヤー（６４０及び６５０）は、それぞれ一つ以上のヒドンノードを含むことができる。出力レイヤー（６６０）は、出力ノード（６６１）を含むことができる。また、入力レイヤー（６３０）に含まれた入力ノード（６０１）、ヒドンレイヤー（６４０及び６５０）に含まれた一つ以上のヒドンノード及び出力レイヤー（６６０）に含まれた出力ノード（６６１）はそれぞれ異なるレイヤーの一つ以上のノードとリンクを通じてそれぞれつながることができる。また、前述の個々のリンクは加重値が設定されることができる。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は、比色分析モデルを生成する場合、学習データの入力に該当する複数の比色表セルの学習色相データとメモリ（１４０）に予め保存されている複数の比色表セルの学習された正常な状態の色相データをラベリングして学習データを生成したことがある。また、制御部（１５０）は学習データを含む学習データセットを利用して一つ以上のネットワーク関数を含む比色分析モデルを学習させることができる。例えば、制御部（１５０）は比色分析モデルのネットワーク関数（６００）に学習色相データを入力することができる。比色分析モデルのネットワーク関数（６００）の入力レイヤー（６３０）に含まれた入力ノード（６０１）に学習色相データの項目それぞれが入力されることができる。例えば、複数の比色表セルそれぞれの色相データのうち少なくとも一つに関する項目値が入力ノード（６０１）に入力されることができる。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は学習色相データを比色分析モデルの一つ以上のネットワーク関数の入力レイヤーに含まれた入力ノードに入力することができる。また、制御部（１５０）は学習色相データとラベリングされた学習された正常な状態の色相データと比色分析モデルの出力を比較して誤差を見つけることができる。また、制御部（１５０）は分析された誤差を比色分析モデルの一つ以上のネットワーク関数の出力レイヤーから一つ以上のヒドンレイヤーを通り入力レイヤーへ伝播することで前述の個々のリンクに設定された加重値を更新することができる。

制御部（１５０）はネットワーク関数（６００）の入力レイヤー（６３０）に含まれた入力ノード（６０１）に入力された項目値に対し、前述の入力ノードとつながっているリンクに設定された加重値で演算してヒドンレイヤーへ伝播することができる。例えば、ヒドンレイヤー１（６４０）に含まれた第１ヒドンノード（６２１）は入力ノード（６０１）に伝達された値と第１加重値（６１１）を演算した値の伝達を受けることができる。例えば、ヒドンレイヤー１（６４０）に含まれた第１ヒドンノード（６２１）は入力ノード（６０１）に伝達された値と第１加重値（６１１）をかけた値の伝達を受けることができる。前述した演算に関する記載は例示に過ぎず、本開示はこれによって限られるものではない。

ネットワーク関数（６００）の学習色相データは入力レイヤー（６３０）でヒドンレイヤー１（６４０）、ヒドンレイヤー２（６５０）を通じて出力レイヤー（６６０）へ伝播されることが可能である。出力レイヤー（６６０）に含まれた出力ノード（６６１）での出力値である、複数の比色表セルそれぞれの色相情報（つまり、出力）と学習された正常な状態の色相データ（つまり、正解）の誤差に基づきネットワーク関数（６００）の加重値を調整することができる。

制御部（１５０）はネットワーク関数（５００）の出力レイヤー（６６０）から一つ以上のヒドンレイヤー（例えば、ヒドンレイヤー２（６５０）次にヒドンレイヤー１（６４０）の順に）を通り入力レイヤー（６３０）へ誤差を伝播しながら、各リンクに設定された加重値を更新（例えば、Ｗ２（１、１）（６３１）の加重値を調整してからＷ１（１、１）（６１１）の加重値を調整）することができる。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は比色分析モデルが生成された場合、前述の生成された比色分析モデルに測定の対象である複数の試薬パッドセルそれぞれの色相データを入力することができる。この場合、比色分析モデルは事前に学習されて設定された加重値に基づき、試薬パッドセル個々の色相情報を出力することができる。したがって、制御部（１５０）は比色分析モデルの出力値である前述の複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得することができる。

具体的には、制御部（１５０）はネットワーク関数（６００）の入力レイヤー（６３０）に含まれた入力ノードに試薬パッドセルの色相データに含まれた項目の項目値をそれぞれ入力することができる。例えば、制御部（１５０）は複数の試薬パッドセルのうちいずれか一つの試薬パッドセル（例えば、第１試薬パッドセル）の色相データを入力レイヤー（６３０）の入力ノード（６０１）に入力することができる。制御部（１５０）はネットワーク関数（６００）の入力レイヤー（６３０）に入力された値を加重値（本開示において第１加重値（Ｗ１（１、１）（６１１））及び第２加重値（Ｗ２（１、１）（６３１）））を通じて演算して一つ以上のヒドンノード（本開示において、ヒドンレイヤー１（６４０）及びヒドンレイヤー２（６５０）を含む）を通じて出力レイヤー（６６０）に含まれた出力ノード（６６１）へ伝播することができる。制御部（１５０）は出力ノード（６６１）の出力値である色相情報を第１試薬パッドセルの色相情報と認識することができる。

前述した複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報生成する方法に関する記載は例示に過ぎず、本開示はこれによって限られるものではない。

図１１は本開示のいくつかの実施例に基づく尿検査キットの分解斜視図を示すものである。

本開示のいくつかの実施例によると、尿検査キット（２００）は試薬パッドストリップ（２１０）及び比色表（２２０）を含むことができる。

具体的には、尿検査キット（２００）の試薬パッドストリップ（２１０）は比色表（２２０）の一領域に結合されることができる。

比色表（２２０）の一領域は、試薬パッドストリップ（２１０）の結合し易いように試薬パッドストリップ（２１０）の形と対応する引き入れ部を備えることができる。試薬パッドストリップ（２１０）は引き入れ部に挿入されることで比色表（２２０）と結合することができる。尿検査キット（２００）の試薬パッドストリップ（２１０）は比色表（２２０）の引き入れ部に挿入され、比色表（２２０）と堅く結合されることできる。

一方、比色表（２２０）の一領域で試薬パッドストリップ（２１０）の結合し易いように支持線が表示されることが可能である。

図１２は本開示のいくつかの実施例に基づく端末にディスプレイされるインターフェイスの一例を説明するための図面である。

図１２の（ａ）を参照すると、端末（１００）の制御部（１５０）はカメラから獲得されたプレビュー画像をプレビュー画像撮影インターフェイス（２０）上にディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。ここで、プレビュー画像撮影インターフェイス（２０）はガイドライン（２１）を含むことができる。利用者は特定の領域（ガイドライン）に尿検査キットが位置するように端末（１００）の位置を調整することができ尿検査キットが用意に撮影されることが可能である。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）はカメラから獲得されたプレビュー画像の動きを認識することができる。この場合、制御部（１５０）はプレビュー画像撮影インターフェイス（２０）上に第１ガイドテキスト（２２）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。一例で、第１ガイドテキスト（２２）は「影のささない明るいところで撮影してください」のようなプレビュー画像撮影に役に立つテキストになり得る。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）はカメラから獲得されたプレビュー画像上に尿検査キットが含まれることを認識することができる。また、制御部（１５０）はプレビュー画像に含まれた尿検査キットが適切な大きさであるかどうかを認識することができる。具体的には、制御部（１５０）はプレビュー画像に含まれた尿検査キットの大きさとガイドライン（２１）の大きさとを比較することができる。また、制御部（１５０）は、プレビュー画像に含まれた尿検査キットの大きさがガイドライン（２１）の大きさより小さい場合、プレビュー画像撮影インターフェイス（２０）を通じて第２ガイドテキスト（２３）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。一例で、第２ガイドテキスト（２３）は「カメラを少し近づけて撮影してください」のようなプレビュー画像撮影に役立つテキストになり得る。

図１２の（ｂ）を参照すると、上述の通り、制御部（１５０）はプレビュー画像に含まれた尿検査キットの大きさを認識して、ガイドライン（２１）の大きさと比較することができる。また、制御部（１５０）は、尿検査キットの大きさがガイドライン（２１）の大きさと一致している場合、前述の尿検査キットが前述のガイドライン（２１）中に位置するかを認識することができる。また、制御部（１５０）は、プレビュー画像に含まれた尿検査キットがガイドライン（２１）の大きさと一致し、前述の尿検査キットが前述のガイドライン（２１）中に位置しない場合、プレビュー画像撮影インターフェイス（２０）を通じて第３ガイドテキスト（２４）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。一例で、第３ガイドテキスト（２４）は「比色表の外郭線を合わせてください」のようなプレビュー画像撮影に役立つテキストになり得る。

ただし、上述の例示に限られるものではなく、第１ガイドテキスト（２２）、第２ガイドテキスト（２３）及び第３ガイドテキスト（２４）はプレビュー画像が適切に撮影されるように案内するいかなるテキストにもなり得る。

図１２の（ｃ）を参照すると、制御部（１５０）はプレビュー画像撮影インターフェイス（２０）を通じて撮影されたプレビュー画像上に複数のガイドセル（２５）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。したがって、利用者は撮影されたプレビュー画像上に尿検査キットが正確に撮影されているかどうかを直観的に認識することができる。

また、制御部（１５０）はプレビュー画像撮影インターフェイス（２０）を通じて撮影されたプレビュー画像が正確に撮影されているかどうかに関する入力を受けたインディケーター（２６）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。一例で、インディケーター（２６）の一領域に「実際に撮影した比色表と白い四角形（ガイドセル）が一致しますか？」のようなテキストを含むことができる。また、制御部（１５０）はインディケーター（２６）を通じて利用者から確認又は取り消し（再撮影）に対応する入力を受信することができる。

上述の制御部（１５０）がプレビュー画像撮影インタフェイス（２０）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御する動作及びプレビュー画像撮影インターフェイス（２０）の構成は本開示を分かりやすく説明するための詳細な一例を記載したものに過ぎず、本開示はこれに限られるものではない。

図１３は本開示のいくつかの実施例に基づく端末で見ることができるインターフェイスの他の一例を説明するための図面である。

図１３は利用者が、プレビュー画像を撮影してから、利用者に見ることができる検診結果インターフェイス（３０）示すものである。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は、メモリ（１４０）に予め保存されている複数の色相情報それぞれに紐付けられた健康分析データを利用して、獲得した複数の試薬パッドセルそれぞれの色相に対応する検診結果を生成したことがある。ただし、これに限られるものではなく、制御部（１５０）は獲得した複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を外部サーバーへ送るように通信部（１３０）を制御することができる。また、制御部（１５０）は、通信部（１３０）を通じて、外部サーバーから検診結果に係る情報を受信することができる。

一方、制御部（１５０）は前述の制御部（１５０）が生成したり、外部サーバーから受信した検診結果をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

図１３の（ａ）を参照すると、端末（１００）の制御部（１５０）は検診結果インターフェイス（３０）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

具体的には、制御部（１５０）は検診結果インターフェイス（３０）の第１領域（３２）に複数の検診項目と前述の複数の検診項目に対応する検診結果グラフをディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

一例で、検診結果インターフェイス（３０）の第１領域（３２）にはブドウ糖、ビリルビン、ケトン、血液、ｐＨ、たんぱく質、亜硝酸塩、ウロビリノーゲン、比重及び白血球等のような検診項目と前述の検診項目個々に対応するグラフが含まれることがあり得る。したがって、利用者は複数の検診項目に対応する健康状態を直観的に確認することができる。

また、制御部（１５０）は検診結果インターフェイス（３０）の一領域で複数の検診項目個々の詳しい情報を確認できるインディケーター（３１）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

図１３の（ｂ）は利用者が、図１３の（ａ）のインディケーター（３１）をタッチ入力した場合、利用者に見ることができる画面を示している。

本開示のいくつかの実施例によると、制御部（１５０）は検診結果インターフェイス（３０）の第２領域（３３）に複数の検診項目インディケーターをディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。利用者は複数の検診項目のうちいずれか一つを選択して調べたい検診項目を詳しく確認することができる。

具体的には、制御部（１５０）は検診結果インターフェイス（３０）の第２領域（３３）に検診項目個々に対応するインディケーターをディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。また、制御部（１５０）は検診項目個々に対応するインディケーターの選択に係る入力を受信することができる。この場合、制御部（１５０）は選択されたインディケーターに対応する健康状態情報を検診結果インターフェイス（３０）の第３領域（３４）にディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

一例で、制御部（１５０）は、複数のインディケーターのうちブドウ糖に関するインディケーターを選択する入力を受信した場合、ブドウ糖に関する詳しい情報を含む健康状態情報を第３領域（３４）にディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

他の一例で、制御部（１５０）は複数のインディケーターのうち血液に関するインディケーターを選択する入力を受信した場合、血液の検査結果を詳しく示す情報を含む健康状態情報を第３領域（３４）にディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御することができる。

上述の制御部（１５０）が検診結果インターフェイス（３０）をディスプレイするようにディスプレイ部（１２０）を制御する動作及び検診結果インターフェイス（３０）の構成は本開示を分かりやすく説明するための詳細な一例を記載したものに過ぎず、本開示はこれに限られるものではない。

前述した実施例は一般的に一つ以上のコンピューター上で実行されることのできるコンピューター実行可能命令として具現化されることができ、当業者であれば本開示がその他のプログラムモジュールと結合して及び/またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして具現化されることができるということをよく理解できるだろう。

一般的に、本明細書でのモジュールは特定のタスクを実行したり特定の抽象データ類型を具現化するルーティン、プロシージャー、プログラム、コンポーネント、データ構造、その他等を含む。また、当業者であれば本開示の方法が単体のプロセッサ又はマルチプロセッサコンピューターシステム、ミニコンピューター、メインフレームコンピューターはもちろんパーソナルコンピューター、ハンドヘルドコンピューティング装置、マイクロプロセッサ基盤又はプログラム可能家電製品、その他等（これらはそれぞれ一つ以上の関連する装置とつながって動作することができる）を含む他のコンピューターシステム構成として実行されることができることをよく理解できるだろう。

本開示に基づくコンピューターは通常多様なコンピューター可読媒体を含む。コンピューターによってアクセス可能な媒体はいずれもコンピューター可読媒体になり得るが、このようなコンピューター可読媒体は揮発性及び非揮発性媒体、一時的（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）及び非一時的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）媒体、移動式及び非移動式媒体を含む。制限ではない例として、コンピューター可読媒体はコンピューター可読保存媒体及びコンピューター可読送信媒体を含むことができる。

コンピューター可読保存媒体はコンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール又はその他のデータのような情報を保存する任意の方法又は技術で具現化される揮発性及び非揮発性媒体、一時的及び非一時的媒体、移動式及び非移動式媒体を含む。コンピューター可読保存媒体はＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又はその他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｉｄｅｏ ｄｉｓｋ）又はその他の光ディスク保存装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク保存装置又はその他の磁気保存装置、又はコンピューターによってアクセスされることができ、必要な情報を保存するために使われることのできる任意のその他の媒体を含むが、これに限られるものではない。

コンピューター可読送信媒体は通常搬送波（ｃａｒｒｉｅｒ ｗａｖｅ）又はその他の送信メカニズム（ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）のような非変調データ信号（ ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｄａｔａ ｓｉｇｎａｌ ）にコンピューター可読命令、データ構造、プログラムモジュール又はその他のデータ等を具現化してすべての情報伝達媒体を含む。非変調データ信号という用語は信号中に情報をエンコードするようにその信号の特性のうち一つ以上を設定又は変更させた信号を意味する。制限ではない例として、コンピューター可読送信媒体は有線ネットワーク又は直接配線接続（ｄｉｒｅｃｔ−ｗｉｒｅｄ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）のような有線媒体、そして音響、ＲＦ、赤外線、その他の無線媒体のような無線媒体を含む。上述の媒体のうち任意のものの組み合わせもまたコンピューター可読送信媒体の範囲内に含まれるものとする。

本開示の技術分野において通常の知識を持つ者はここに開示された実施例に基づいて説明された多様な例示的な論理ブロック、モジュール、プロセッサ、手段、回路及びアルゴリズム段階が電子ハードウェア、（便宜上、ここで「ソフトウェア」と称される）多様な形態のプログラム又は設計コード又はこれら全ての結合によって具現化されることが可能であることを理科いできるだろう。ハードウェア及びソフトウェアのこのような相互互換性を明確に説明するために、多様な例示的なコンポーネント、ブロック、モジュール、回路及び段階がこれらの機能に基づいて前述で一般的に説明された。このような機能がハードウェア又はソフトウェアとして具現化されるかどうかは特定のアプリケーション及び全体システムに対して付与される設計制約により左右される。本開示の技術分野において通常の知識を持つ者は個々の特定のアプリケーションについて多様な方式で説明された機能を具現化することができるが、このような具現化決定は本開示の範囲を逸脱するものと解釈されてはならない。

ここに示された多様な実施例は方法、装置、又は標準プログラミング及び/またはエンジニアリング技術を利用した製造物（ａｒｔｉｃｌｅ）として具現化されることができる。用語「製造物」は任意のコンピューター可読装置からアクセス可能なコンピュータープログラム、キャリア、又は媒体（ｍｅｄｉａ）を含む。例えば、コンピューター可読保存媒体は磁気保存装置（例えば、ハードディスク、フロッピディスク、磁気ストリップ、等）、光学ディスク（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、等）、スマートカード、及びフラッシュメモリ装置（例えば、ＥＥＰＲＯＭカード、スティック、キードライブ、等）を含むが、これらによって限定されるものではない。用語「機械可読媒体」は命令及び/またはデータを保存、保有、及び/または伝達できる無線チャンネル及び多様な他の媒体を含むしかし、これらによって限定されるものではない。

示されたプロセスに含まれている段階の特定の順番又は階層構造は、例示的なアプローチの一例であることを理解すべきである。設計の優先順位に基づき、本開示の範囲中でプロセスに含まれている段階の特定の順番又は階層構造が再配列されることができることを理解すべきである。

示された実施例に関する説明は任意の本開示の技術分野において通常の知識を持つ者が本開示を利用したり又は実施できるように提供される。このような実施例に関する多様な変形は本開示の技術分野において通常の知識を持つ者にとっては明確なものであり、ここに定義された一般的な原理は本開示の範囲を逸脱することなく他の実施例に適用されることができる。したがって、本開示はここに示された実施例に限られるものではなく、ここに示された原理及び新規の特徴と一貫する最広義の範囲内で解釈されるべきである。

Claims (17)

1. コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラムであって、
   前記コンピュータープログラムはコンピューターに以下の動作を実行させるための命令を含み、前記動作は、
   カメラによって撮影されるプレビュー画像を獲得する動作、
   前記プレビュー画像から尿検査キットを認識する動作（前記尿検査キットは比色表及び試薬パッドストリップを含む。）、
   前記比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得する動作、
   前記比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識する動作、
   前記予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている数に異常がある場合、前記プレビュー画像の中で前記複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する動作、及び
   前記複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合、前記比色表を利用して前記試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する動作、
   を含む、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
2. 請求項１において、
   メモリに予め保存されている複数の色相それぞれに紐付けられた健康分析データを利用して前記色相情報に対応する検診結果を生成する動作、及び
   前記検診結果をディスプレイする動作、
   をさらに含む、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
3. 請求項１において、
   前記色相情報を外部サーバーへ送信する動作、
   前記外部サーバーから前記色相情報に対応する検診結果に係る情報を受信する動作、及び
   前記検診結果に係る情報をディスプレイする動作、
   をさらに含む、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
4. 請求項１において、
   前記比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得する動作は、
   前記複数の比色表セルそれぞれの外郭線を認識する動作、及び
   前記複数の比色表セルそれぞれの外郭線に基づき前記複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得する動作、
   を含む、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
5. 請求項１において、
   前記比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識する動作は、
   前記複数の比色表セルそれぞれの第１横の長さ及び第１縦の長さを認識する動作、
   前記プレビュー画像に含まれた前記尿検査キットの第２横の長さ及び第２縦の長さを認識する動作、及び
   前記第１横の長さ、前記第２横の長さ、前記第１縦の長さ及び前記第２縦の長さを利用して前記予め設定されている形と一致するセルの数を認識する動作、
   を含む、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
6. 請求項５において、
   前記予め設定されている形と一致するセルは、
   前記第１横の長さと前記第１縦の長さ間の比率の値がメモリに予め保存されている第１比率の値に対応し、前記第１横の長さが前記第２横の長さと前記メモリに予め保存されている第２比率の値をかけた値に対応するセルである、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
7. 請求項５において、
   前記予め設定されている形と一致するセルは、
   前記第１横の長さと前記第１縦の長さ間の比率の値がメモリに予め保存されている第１比率の値に対応し、前記第１縦の長さが前記第２縦の長さと前記メモリに予め保存されている第３比率の値をかけた値に対応するセルである、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
8. 請求項５において、
   前記予め設定されている形と一致するセルは、
   前記第１横の長さと前記第１縦の長さ間の比率の値がメモリに予め保存されている第１比率の値に対応し、前記第１横の長さが前記第２横の長さと前記メモリに予め保存されている第２比率の値をかけた値に対応し、前記第１縦の長さが前記第２縦の長さと前記メモリに予め保存されている第３比率の値をかけた値に対応するセルである、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
9. 請求項１において、
   前記プレビュー画像の中で前記複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する動作は、
   前記複数の比色表セルのうち第１基準セル及び第２基準セルそれぞれを認識する動作、及び
   前記プレビュー画像の中で前記第１基準セルの位置、前記プレビュー画像の中で前記第２基準セルの位置及びメモリに予め保存されている比色表のセルの位置情報に基づき、前記プレビュー画像の中で前記複数の比色表セルそれぞれの位置を認識する動作、
   を含む、
   コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
10. 請求項１において、
    前記比色表を利用して前記試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する動作は、
    メモリに予め保存されている比色表情報に基づき、前記試薬パッドストリップの位置を認識する動作、及び
    予め設定されている第２条件が満たされる場合、前記複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を認識する動作、
    を含む、
    コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
11. 請求項１０において、
    前記予め設定されている第２条件は、
    前記比色表に含まれた第１比色表のセルと前記第１比色表のセルの下の方に位置する第２比色表のセルをつなぐ第１仮想線と、前記試薬パッドストリップに含まれた第１試薬パッドセルと第２試薬パッドセルをつなぐ第２仮想線が平行になっており、前記第１比色表のセルと前記第１比色表のセルの側方に位置する第３比色表のセルをつなぐ第３仮想線上に前記第１試薬パッドセルが位置すれば、満たす、
    コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
12. 請求項１において、
    前記比色表を利用して前記試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する動作は、
    前記複数の試薬パッドセルそれぞれの色相を前記複数の比色表セルと比色分析して、前記複数の試薬パッドセルそれぞれの前記色相情報を獲得する動作、
    を含む、
    コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
13. 請求項１２において、
    前記複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を前記複数の比色表セルと比色分析して、前記複数の試薬パッドセルそれぞれの前記色相情報を獲得する動作は、
    比色分析モデルを生成する動作、及び
    前記複数の比色表セル及び前記複数の試薬パッドセルそれぞれの色相を前記比色分析モデルを利用して演算することで、前記複数の試薬パッドセルそれぞれの前記色相情報を獲得する動作、
    を含む、
    コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
14. 請求項１３において、
    前記比色分析モデルを生成する動作は、
    学習データの入力に該当する前記複数の比色表セルの学習色相データとメモリに予め保存されている前記複数の比色表セルの学習された正常な状態の色相データをラベリングして学習データを生成する動作、及び
    前記学習データを含む学習データセットを利用して一つ以上のネットワーク関数を含む前記比色分析モデルを学習させて前記比色分析モデルを生成する動作、
    を含む、
    コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
15. 請求項１４において、
    前記学習データを含む学習データセットを利用して一つ以上のネットワーク関数を含む前記比色分析モデルを学習させて前記比色分析モデルを生成する動作は、
    前記学習色相データを前記比色分析モデルの一つ以上のネットワーク関数の入力レイヤーに含まれた入力ノードに入力する動作、
    前記学習色相データとラベリングされた学習された正常な状態の色相データと前記比色分析モデルの出力を比較して誤差を見つける動作、及び
    前記誤差を前記比色分析モデルの一つ以上のネットワーク関数の出力レイヤーから一つ以上のヒドンレイヤーを通り前記入力レイヤーへ伝播することで、前記入力ノード、前記出力レイヤー及び前記一つ以上のヒドンレイヤーをそれぞれつなぐリンクに設定された加重値を更新する動作、
    を含む、
    コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
16. 請求項１３において、
    前記複数の比色表セル及び前記複数の試薬パッドセルそれぞれの色相を前記比色分析モデルを利用して演算することで、前記複数の試薬パッドセルそれぞれの前記色相情報を獲得する動作は、
    複数のカラーモデルのうち少なくとも２つ以上のカラーモデルを組み合わせて、それぞれ異なる複数の色相決定ツリーを生成する動作、及び
    前記複数の色相決定ツリーをそれぞれ利用して、前記複数の試薬パッドセル個々に対応する複数の色相情報を獲得する動作、
    を含む、
    コンピューター可読保存媒体に保存されたコンピュータープログラム。
17. 比色表を用いる尿検査を提供する端末であって、
    プレビュー画像を獲得するカメラ部、及び
    前記プレビュー画像に基づき、試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する制御部、
    を含め、
    前記制御部は、
    前記プレビュー画像の中で尿検査キット（前記尿検査キットは比色表及び試薬パッドストリップを含む。）を認識し、
    前記比色表に含まれた複数の比色表の中にある個々のセルの形を獲得し、
    前記比色表の複数のセルのうち、予め設定されている形に対応するセルの数を認識し、
    前記予め設定されている形に対応するセルの数が予め設定されている数に異常がある場合、前記プレビュー画像の中で前記複数の比色表セルそれぞれの位置を認識し、
    前記複数の比色表セルそれぞれの位置が予め設定されている位置に対応する場合、前記比色表を利用して前記試薬パッドストリップに含まれた複数の試薬パッドセルそれぞれの色相情報を獲得する、
    比色表を用いる尿検査を提供する端末。