JP6266948B2 - Jaundice measurement system - Google Patents

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Description

本発明は、疸測定システムに関する。 The present invention relates to a yellow疸measurement system.

黄疸の測定は、新生児時期において最もよく実施される血液検査の一つであり、同時に医療関係者と両親が赤ちゃんの生まれた初期において密切に観察する重点でもある。黄疸値が高過ぎると、新生児が核黄疸(kernicterus)を発症し、脳の障害を起こすおそれがあり、重篤な場合、脳性麻痺、難聴、知的障害等の後遺症を残すおそれもある。   The measurement of jaundice is one of the most common blood tests performed during the neonatal period, and at the same time is an emphasis that medical personnel and parents closely observe in the early days of the baby. If the jaundice value is too high, the newborn may develop nuclear kernicterus and cause brain damage, and in severe cases, there may be sequelae such as cerebral palsy, hearing loss and intellectual disability.

現在黄疸の測定方法は、主に採血又は足踵から少量の採血による検査に依存しているが、このステップは、侵襲性検査に属しているため痛み、出血、傷からの感染等の副作用を起こすおそれがあり、実施する上での制限や家族に不安を持たせていた。よって血液検査の大半は、家族又は医療関係者の肉眼的観察で赤ちゃんの肌に黄疸現象が現れたことを発見してから血液検査による確認が行われてきた。しかしながら黄疸を肉眼的に観察するは、主観的な判断で、特に新生児の両親は専門的な訓練を受けておらず、経験もないため、よく誤判定により赤ちゃんの黄疸治療の遅れ或いは不必要な過度の血液検査を受けてしまう。この外に、黄疸計(jaundice meter)は、ビームを赤ちゃんの皮膚に照射し、戻ってきた光の波長を分析して非侵襲性の黄疸判読数値を提供できるが、高価な黄疸計は、一般的な家庭で負担できるものでなく、且つ黄疸測定を必要とする大半の期間は赤ちゃんが生まれてから1〜2ヵ月以内だけで、この計器は幅広く世間に適用されているものではない。   Currently, jaundice measurement methods depend mainly on blood sampling or testing with a small amount of blood from the footpad, but this step belongs to an invasive test, so there are side effects such as pain, bleeding and infection from wounds. There was a risk of it happening, and there were restrictions on implementation and anxiety to the family. Therefore, most blood tests have been confirmed by blood tests after discovering that jaundice has appeared on the baby's skin through macroscopic observation of family members or medical personnel. However, macroscopic observation of jaundice is a subjective judgment, especially since the parents of newborns have not received professional training and have no experience. I have an excessive blood test. In addition, jaundice meters can irradiate the baby's skin with the beam and analyze the wavelength of the returned light to provide non-invasive jaundice readings. This instrument is not widely applied in the world, as it cannot be borne by a typical family and most of the time requiring jaundice measurement is only within one to two months after the baby was born.

特開2012−61232号公報JP 2012-61232 A

本発明の目的は、現在非常に普及し且つカメラ機能付きスマートフォン、タブレットコンピュータ或いはパソコンを通じて、画像処理(非侵襲性)方法で新生児の皮膚に対し測定を行うと共に客観的な黄疸指標を提供することで、新生児の両親に新生児黄疸の指標を随時自己測定させることが可能であり、黄疸の指標が正常値より高い時、再診警告メッセージを発すことが可能な疸測定システムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an objective jaundice index while performing measurement on a newborn's skin by an image processing (non-invasive) method through a smartphone, a tablet computer or a personal computer with a camera function which is very popular at present. in, it is possible to occasionally self-monitoring indicators neonatal jaundice parents of newborn, when an indication of jaundice is higher than the normal value, to provide a yellow疸measurement system capable Hassu return-visit warning message is there.

本発明による黄疸測定システムは、以下の黄疸測定方法を実行可能なプログラムがインストールされている電子機器を備える。黄疸測定方法は、ステップS1、ステップS2、および、ステップS3を含むステップS1は、新生児の顔及び色票の画像を取り込む。ステップS2は、取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行う。ステップS3は、画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算すると共に不良画像を排除する。
ステップS1では、カメラおよび実行可能なプログラムを備えた電子機器により画像を取得する。
ステップS2には、色票の位置を自動的に検出するステップS21と、色票の色平均値に基づいて画像全体に対して色正規化を行うステップS22とが含まれる。
ステップS3には、ステップS31と、ステップS32と、ステップS33と、が含まれる。
ステップS31は、正常な肌色の色相範囲に基づいて推奨される顔の位置において、肌に属する画素を検索する。ステップS32は、肌の画素において、所定値の色相範囲に基づいて黄疸領域に属する画素を検出する。ステップS33は、黄疸領域の画素数と肌領域の画素数との比を計算する。ステップS34は、ステップS33で演算された黄疸領域の画素数と肌領域の画素数との比を黄疸指数に変換する。
撮影過程において、新生児の生後時間における黄疸正常範囲に基づいて、新生児の顔色が異常であるか否かを判断する。

A jaundice measurement system according to the present invention includes an electronic device in which a program capable of executing the following jaundice measurement method is installed. The jaundice measurement method includes step S1, step S2, and step S3 . Step S1 captures images of the newborn's face and color chart. In step S2, color correction is performed on the captured image in accordance with the color chart. In step S3, the jaundice index is calculated based on the color information of the face pixels of the image and the defective image is excluded.
In step S1, an image is acquired by an electronic device equipped with a camera and an executable program.
Step S2 includes step S21 for automatically detecting the position of the color chart, and step S22 for performing color normalization on the entire image based on the color average value of the color chart.
Step S3 includes step S31, step S32, and step S33.
A step S31 searches for a pixel belonging to the skin at a recommended face position based on a normal skin color hue range. In step S32, pixels belonging to the jaundice region are detected based on a predetermined hue range in the skin pixels. Step S33 calculates the ratio between the number of pixels in the jaundice area and the number of pixels in the skin area. In step S34, the ratio between the number of pixels in the jaundice area calculated in step S33 and the number of pixels in the skin area is converted into a jaundice index.
In the photographing process, it is determined whether or not the newborn's complexion is abnormal based on the normal range of jaundice at the time of birth of the newborn.

前記新生児の顔及び色票の画像を取り込むステップS1は、スマートフォン、タブレットコンピュータ或いはパソコン等のカメラを備え、並びに本発明に係わる方法のアプリケーションプログラム(APP)を実行できるツールで撮影し、また前記色票は純赤色、純緑色、純青色という3色を有するものである。構図を決めるため、該撮影のプレビュー画面で顔の輪郭線及び推奨位置の色票輪郭線を設定し、また撮影前又は撮影後の撮影過程において新生児の生後時間をロードすることで、新生児の現時点の黄疸正常値範囲の判断に対応する。該色票は、長方形で新生児の顔の周囲位置を配列させることができ、画像分析に干渉しないように新生児の顔周り物、例えばおくるみ、布団或いは枕等の背景色が赤、緑、青、黄等の色を避ける。   The step S1 for capturing the image of the newborn's face and color chart is photographed with a tool such as a smartphone, a tablet computer or a personal computer, and capable of executing an application program (APP) of the method according to the present invention. The vote has three colors, pure red, pure green, and pure blue. To determine the composition, set the face outline and recommended color chart outline on the preview screen of the shooting, and load the newborn's postnatal time in the shooting process before or after shooting. This corresponds to the determination of the normal range of jaundice. The color chart is rectangular and can be arranged around the position of the newborn's face, so that the background color of the newborn's face, such as swaddles, duvets or pillows, is red, green, blue, so as not to interfere with image analysis. Avoid colors such as yellow.

前記取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップS2は、RGBカラーモデルを使用すると共に色票の色の平均値に基づき画像全体に対し色正規化を行うことである。該ステップS2には色票の位置を自動的に検索して色票領域の画素(pixel)総数Nxを計算し、x∈{r,g,b}とし、該Nxが設定値を上回った時更に色票の色平均値を計算するステップS21と、色票の色平均値に基いて画像全体に対し色正規化を行うステップS22とを更に含む。前記ステップS21では画像を取り込んだ後推奨位置の色票輪郭線内において純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域を各々検索し、更にこれら領域の最大繋ぎ範囲を各々見つけ出して赤、緑、青の色票領域とする。 Step S2 for calibrating the color of the captured image in accordance with the color chart is to use the RGB color model and perform color normalization on the entire image based on the average value of the color chart color. In step S2, the position of the color chart is automatically searched to calculate the total number N x of pixels of the color chart area, x∈ {r, g, b} is set, and the N x exceeds the set value. In addition, step S21 for calculating the color average value of the color chart and step S22 for performing color normalization on the entire image based on the color average value of the color chart are further included. In step S21, after the image is captured, the color regions that are very close to pure red, pure green, and pure blue are searched within the outline of the color chart at the recommended position, and the maximum connecting range of these regions is found to detect red, The green and blue color chart areas are used.

本発明で検索した後赤の色票がある領域の中における赤チャンネル(Red Channel)の平均値を赤の色票の取り込んだ画像における色Prと定義する。緑と青の色票の取り込んだ画像における色の処理方法も同じで、PgとPbを求めることができる。 The average value of the red channel (Red Channel) in the in the region where there is a color chart red after searching in the present invention is defined as a color P r in captured images red color chips. Color processing method of the green and blue of the captured image of the color chart be the same, it is possible to obtain the P g and P b.

また前記色票の色平均値に基いて画像全体に対し色正規化を行うステップS22は、画像内の各画素を赤、緑、青チャネルに対して調整し、異なる撮影環境で生じる画像の色差を低減できる。   In step S22, color normalization is performed on the entire image based on the color average value of the color chart, and each pixel in the image is adjusted for the red, green, and blue channels, and the color difference of the image that occurs in different shooting environments. Can be reduced.

前記画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算するステップS3は、HSV(Hue、Saturation、Value)カラーモデルで顔の肌色に属する領域を自動的に取得し、またこの領域で黄疸に属する領域を検索することである。黄疸領域の画素の飽和度(Saturation)平均値を計算し、ある特殊な関数変換を経て血液検査で得られた黄疸値に相当する黄疸指標とし、また黄疸領域の画素数と肌領域の画素数の比を取り込んだ画像品質の評価根拠とする。   The step S3 of calculating the jaundice index based on the color information of the face pixels of the image automatically acquires a region belonging to the skin color of the face in the HSV (Hue, Saturation, Value) color model, and the region belonging to the jaundice in this region Is to search for. Calculate the average value of saturation of the pixels in the jaundice area and use it as a jaundice index corresponding to the jaundice value obtained by blood test through a special function transformation. Also, the number of pixels in the jaundice area and the number of pixels in the skin area This is the basis for image quality evaluation incorporating the ratio.

ステップS3は、一般肌色の色相(Hue)範囲に基いて推奨する顔位置で肌に属する画素を検索すると共にその総数NSKを計算するステップS31と、これら肌の画素において更に黄疸値の色相範囲に基いて黄疸領域に属する画素を見つけ出すステップS32と、これら黄疸領域画素の飽和度平均値と黄疸領域画素数及び肌領域画素数の比(Jaundice SKin Ratio、JSR)を計算するステップS33と、飽和度平均値を黄疸指標に変換するステップS34と、を含む。 Step S3 is a step S31 of calculating the total number N SK with searching pixels that belong to the skin in the face position recommended based on the hue (Hue) the scope of the general skin color hue range of further jaundice values in pixels of the skin A step S32 for finding pixels belonging to the jaundice area based on the above, a step S33 for calculating a ratio of the average value of saturation of these jaundice area pixels and the number of jaundice area pixels and the number of skin area pixels (Joundice SKin Ratio, JSR); Step S34 for converting the degree average value into the jaundice index.

ステップS31は、発明者が統計した新生児の顔の肌領域の色相(Hue)範囲を指定された顔の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ画像内楕円形の顔の輪郭線範囲内においてこの画像の顔の肌領域画素を選別すると共にその総数がNSKであることを計算する。また取り込む画像の品質及び精度を向上するため、ステップS31の後に輪郭線内の画素総数NE及びその飽和度平均値SEを計算と検索し、またNSKとNEの比(SKin Ellipse Ratio,SER)を計算するステップS311に進むことができる。当該SE及びSER値が設定値を上回った時更にステップS32に進むことができる。 In step S31, the hue range of the skin area of the newborn's face statistically determined by the inventor is set as the designated facial pixel parameter, and this image is captured within the captured oval face outline range. Are selected and the total number is NSK . Further, in order to improve the quality and accuracy of the captured image, after step S31, the total number of pixels N E in the contour line and the average saturation value S E thereof are calculated and searched, and the ratio of N SK to N E (SKin Ellipse Ratio) , SER) can proceed to step S311. Furthermore it is possible to proceed to step S32 when the S E and SER value exceeds the set value.

前記ステップS32は、発明者が統計した新生児黄疸領域の色相範囲を設定された黄疸の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ顔範囲の画素において更にこの画像の黄疸領域画素を選別する。   In step S32, the hue range of the neonatal jaundice area calculated by the inventor is used as a set jaundice pixel parameter to further select the jaundice area pixel of the image in the captured face range pixels.

前記ステップS33は、黄疸領域画素総数と顔の肌領域画素総数の比を求める。画像の品質不良による誤判定を避けるため、黄疸領域画素総数或いは両者の比のいずれか又は顔の輪郭線範囲内画素の飽和度平均値が設定値を下回った時改めて画像を取り込み直すよう推奨する。   In step S33, a ratio between the total number of jaundice area pixels and the total number of facial skin area pixels is obtained. In order to avoid misjudgment due to poor image quality, it is recommended that either the total number of jaundice area pixels or the ratio of the two or the average saturation value of the pixels in the face outline range fall below the set value to recapture the image. .

また前記ステップS34は、黄疸領域の画素の色飽和度平均値を計算してからこれを黄疸指数に変換し、求めて得られた黄疸指数を血液検査で得られた黄疸値に相当させ、黄疸指数が一般的な中リスクより高い時、警告を発すと共に再診を勧めるようする。   The step S34 calculates an average value of color saturation of the pixels in the jaundice region, converts it into a jaundice index, and correlates the obtained jaundice index with the jaundice value obtained by the blood test. When the index is higher than general medium risk, warn and recommend a revisit.

本発明の方法は、コンピュータプログラム(APP)製品とすることができる。該コンピュータプログラム(APP)はインターネットからダウンロード若しくはその他のルートを通じて現在非常に普及しているカメラ機能付きスマートフォン、タブレットコンピュータ、パソコン又はこれらに類する電子機器等にロードすると、本発明の方法を実施できる。本発明の操作時色票に合わせて撮影でき且つオンラインでリアルタイム分析できるため、操作利便性の効果を持つことができる。また本発明は、取り込んだ画像の品質が要求(例えば、光が暗すぎ或いは顔と色票位置が理想的ではない)を満たさない場合、改めて撮影し直すよう求めるため、より一層正確な測定結果を提供でき、且つ本発明の撮影方法の測定変換指数が血液検査の黄疸値に相当し、目測方法より正確になり、また新生児への肉眼的な判断ミスによる治療タイミングを逃がすことがなくなる。よって、新生児の両親の心配を軽減し、過度の血液検査を減らし、黄疸値が高すぎてもで家族が発見できなかったという無念を避けることができ、且つ医療資源も節減することができることである。   The method of the present invention may be a computer program (APP) product. The computer program (APP) can be downloaded from the Internet or loaded into a smart phone with a camera function, a tablet computer, a personal computer, or an electronic device similar to these, which is currently very popular through the other route, thereby implementing the method of the present invention. Since it can be photographed in accordance with the color chart at the time of operation of the present invention and can be analyzed in real time online, it can have the effect of convenience of operation. In addition, the present invention requires more accurate measurement results because the quality of the captured image is required to be re-photographed when the requirements (for example, the light is too dark or the face and color chart positions are not ideal) are required. And the measurement conversion index of the imaging method of the present invention corresponds to the jaundice value of the blood test, which is more accurate than the visual measurement method, and does not miss the treatment timing due to a gross misjudgment to the newborn. Therefore, it is possible to alleviate the concerns of newborn parents, reduce excessive blood tests, avoid the inconvenience that the family could not find because the jaundice value was too high, and also reduce medical resources. is there.

本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムの処理ステップを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the processing step of the jaundice measurement program by one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムのフローチャートである。It is a flowchart of the jaundice measurement program by one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムによる処理過程を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the process by the jaundice measurement program by one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムによる処理結果を示す特性図である。It is a characteristic view which shows the processing result by the jaundice measurement program by one Embodiment of this invention. 米国小児科学会から公表された新生児の生後黄疸曲線図である。It is a jaundice curve after birth of a newborn published by the American Academy of Pediatrics.

(一実施形態)
図1乃至図3を参照しながら説明する。
図1は本発明の一実施形態による黄疸測定プログラムの処理ステップを示す図で、図2はフローチャートで、図3が本実施形態の撮影画像を色票に組み合わせた様子を示す図である。本実施形態では、新生児の顔及び色票の画像を取り込むS1と、取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うS2と、画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算すると共に不良画像を排除するS3と、を含む。
(One embodiment)
This will be described with reference to FIGS.
FIG. 1 is a diagram showing processing steps of a jaundice measurement program according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart, and FIG. 3 is a diagram showing a state in which a photographed image of this embodiment is combined with a color chart. In the present embodiment, S1 that captures an image of a newborn's face and color chart, S2 that performs color calibration on the captured image in accordance with the color chart, and calculates a jaundice index based on color information of face pixels of the image. S3 for eliminating defective images.

前記新生児の顔及び色票の画像を取り込むステップS1は、スマートフォン、タブレットコンピュータ或いはパソコン等のカメラ又はこれに類する機能を備える電気機器及びプログラムを実行できるツールで撮影する。また前記色票は純赤色、純緑色、純青色という3色を有するカラーチェッカ形態の色票11、12、13で、各色票11、12、13寸法がいずれも1cm2を上回る。図3に示す構図を決めるため、該撮影のプレビュー画面で楕円形の顔の輪郭線2及び両長方形色票推奨位置の色票輪郭線3を設定し、また本実施例の各純赤色、純緑色、純青色の色票11、12、13が上方の色票輪郭線3内に配列され、撮影前又は撮影後の撮影過程において新生児の生後時間データをロードすることで、本実施形態が図5に示す新生児の現時点の黄疸正常値範囲の判断に対応させる。画像分析に干渉しないように新生児の顔の周りの物、例えばおくるみ、布団或いは枕等の背景色が赤、緑、青、黄等の色を避ける。 The step S1 for capturing the image of the newborn's face and color chart is photographed with a camera such as a smartphone, a tablet computer or a personal computer or an electric device having a function similar to this and a tool capable of executing a program. The color charts are color checker-type color charts 11, 12, and 13 having three colors of pure red, pure green, and pure blue, and the dimensions of the color charts 11, 12, and 13 are all over 1 cm 2 . In order to determine the composition shown in FIG. 3, the oval face outline 2 and the color chart outline 3 at the recommended positions of both rectangular color charts are set on the preview screen of the photographing. The green and pure blue color charts 11, 12, and 13 are arranged in the upper color chart outline 3, and the newborn's postnatal time data is loaded in the photographing process before or after photographing. 5. Corresponding to the determination of the current normal range of jaundice for newborns shown in FIG. Avoid background colors such as red, green, blue, yellow, etc. for objects around the newborn's face, such as swaddles, futons or pillows, so as not to interfere with image analysis.

前記取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップS2は、RGBカラーモデルを使用すると共に色票の色の平均値に基づき画像全体に対し色正規化を行うことである。該S2ステップには色票の位置を自動的に検索して色票領域の画素(pixel)総数Nxを計算し、x∈{r,g,b}とし、該Nxが設定値を上回った時更に色票の色平均値を計算するステップS21と、色票の色平均値に基いて画像全体に対し色正規化を行うステップS22とを更に含む。前記ステップS21では画像を取り込んだ後両長方形色票推奨位置の色票輪郭線3内において純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域を各々検索し、更にこれら領域の最大繋ぎ範囲を各々見つけ出して赤、緑、青の色票11、12、13領域とする。 Step S2 for calibrating the color of the captured image in accordance with the color chart is to use the RGB color model and perform color normalization on the entire image based on the average value of the color chart color. In step S2, the position of the color chart is automatically retrieved to calculate the total number N x of pixels in the color chart area, and x∈ {r, g, b} is set, and the Nx exceeds the set value. The method further includes a step S21 for calculating the color average value of the color chart and a step S22 for performing color normalization on the entire image based on the color average value of the color chart. In step S21, after the image is taken in, the color chart contour line 3 at the recommended position of both rectangular color charts is searched for each of the color areas very close to pure red, pure green, and pure blue, and the maximum connection range of these areas is further determined. The red, green, and blue color charts 11, 12, and 13 are respectively found out.

本実施形態の色票位置を自動的に検索することは、mxRri、mxRgi、mxRbiを各々Rri、Rgi、Rbi内の最大連続領域にさせ、maxi{mxRri、mxRgi、mxRbi}はi番目領域において同時に最大のmxRri、mxRgi、mxRbiを備え、これら領域が純赤色、純緑色、純青色色票11、12、13がある領域である。本実施例は、顔の上方位置にある色票輪郭線3に色票11、12、13の位置を検索できる。またmxRri、mxRgi、mxRbiの個別領域の画素数がNxで、x∈{r,g,b}とし、Nxが設定値thNxを下回った時、色票が正確に色票輪郭線3の中に置かず、或いは画像の取り込み時光線の不足を示し、且つ該Nx値がカメラ解像度の設定に対応し、解像度が高い時Nx値が高くなる。例えば解像度は4752x3168の時thNx値が10000で、10000より低い場合色票位置を調整してから改めて画像を取り込むよう推奨する。 The automatic retrieval of the color chart position of the present embodiment is to make mxRr i , mxRg i , and mxRb i be the maximum continuous regions in Rr i , Rg i , and Rb i , respectively, and max i {mxRr i , mxRg i. , MxRb i } includes the maximum mxRr i , mxRg i , and mxRb i at the same time in the i-th region, and these regions are regions having pure red, pure green, and pure blue color charts 11, 12, and 13. In the present embodiment, the positions of the color charts 11, 12, and 13 can be searched for in the color chart outline 3 located above the face. The MxRr i, in mxRg i, mxRb i of the number of pixels individual regions N x, x∈ {r, g , b} and, when the N x is below the set value th Nx, color chart exactly color chart not placed in the contour 3, or shows a lack of image capture time of light, and the N x value corresponding to the setting of the camera resolution, N x value is increased at high resolution. For example, when the resolution is 4752 × 3168 and the th Nx value is 10000 and is lower than 10,000, it is recommended that the color chart position is adjusted and then an image is captured again.

また{CPi}は長方形の色票推奨位置の色票輪郭線3内の画素(pixel)集合として設定し、i∈{0,1}とし、iが固定領域に属さない。Rri、Rgi、Rbiは各々i番目の長方形内の純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域とさせる。 Also, {CP i } is set as a set of pixels in the color chart outline 3 at the recommended position of the rectangular color chart, i∈ {0, 1}, and i does not belong to the fixed area. Rr i, Rg i, Rb i each i th pure red within the rectangle, pure green, is pure blue and very close color region.

本実施形態では、色票の色のデフォルト閾値をth_cpとする。th_cpは、下記数式1を満たす。好ましいth_cpを10に設定する。   In this embodiment, the default threshold value of the color chart color is set to th_cp. th_cp satisfies the following formula 1. Set the preferred th_cp to 10.

Figure 0006266948
(数式1において、x∈{r,g,b}、(rr、rg、rb)=(255、0、0)、(gr、gg、gb)=(0、255、0)、(br、bg、bb)=(0、0、255)である。)
aとb間の距離は下記の数式2で算出する。
Figure 0006266948
(In Formula 1, x∈ {r, g, b}, (r r, r g, r b) = (255,0,0), (g r, g g, g b) = (0,255, 0), (b r , b g , b b ) = (0, 0, 255).)
The distance between a and b is calculated by the following formula 2.

Figure 0006266948
Figure 0006266948

本実施形態で検索した後赤の色票11がある領域の中における赤チャンネル(Red Channel)の平均値を赤の色票11の取り込んだ画像における色Prと定義する。緑と青の色票の取り込んだ画像における色の処理方法も同じで、PgとPを求めることができる。 The average value of the red channel (Red Channel) in the in the region where there is a red color chip 11 after searching in this embodiment is defined as a color P r in captured images red color chip 11. Color processing method of the green and blue of the captured image of the color chart be the same, it is possible to obtain the P g and P b.

本実施例は、2つの長方形色票輪郭線3を利用者に配列しやすい色票として設定しているが、本実施形態は1つの色票輪郭線3のみとしても設定できる。画像を取り込む時、ある不可抗力の要因により、色票を色票輪郭線3の中に置けない場合、まず自由に顔以外で且つ画像取り込み範囲内のその他領域を置き、画像を取り込んでから手動で色票位置を設定する手順を実行でき、つまり利用者は手動で色票範囲の中心点をクリックすると、本実施形態が自動的に該位置付近の色票を検索できる。その色票の検索方法は前記ステップと同じである。   In the present embodiment, the two rectangular color chart outlines 3 are set as color charts that can be easily arranged by the user, but in the present embodiment, only one color chart outline 3 can be set. When capturing an image, if the color chart cannot be placed in the color chart outline 3 due to some force majeure, first place the area other than the face and other areas within the image capture range, and then manually capture the image. The procedure for setting the color chart position can be executed. That is, when the user manually clicks the center point of the color chart range, the present embodiment can automatically search for the color chart near the position. The color chart searching method is the same as the above-described step.

次に、前記色票の色平均値により画像全体に対し色正規化を行うステップS22は、画像内の各画素を各々赤・緑・青チャンネルに対し調整し、赤の色票11がある領域の赤チャンネル値を255に近づけさせる。緑と青の色票12、13の処理方法も同じとする。fr=255/Pr、fg=255/Pg、fb=255/Pbとする場合、画像内の各画素の赤チャンネルCrをC´r=fr×Crに調整し、各画素の緑チャンネルCg及び青チャンネルCbの処理方法も同じで、C´g=fg×Cg、C´b=fb×Cbとし、また本実施形態のC´r、C´g、C´b RGB色情報を取得し、対応する色票11、12、13により画像内の各画素の画素値を計算し、且つ異なる撮影環境による画像の色差を低減できる。 Next, step S22 for performing color normalization on the entire image based on the color average value of the color chart adjusts each pixel in the image with respect to the red, green and blue channels, respectively, and an area where the red color chart 11 is present. The red channel value of is close to 255. The processing method of the green and blue color charts 12 and 13 is the same. f r = 255 / P r, f g = 255 / P g, if the f b = 255 / P b, adjusts the red channel C r of each pixel in the image to C'r = f r × C r The processing method of the green channel C g and the blue channel C b of each pixel is the same, and C ′ g = f g × C g , C ′ b = f b × C b, and C ′ r , C ′ g , C ′ b RGB color information is acquired, the pixel values of each pixel in the image are calculated by the corresponding color charts 11, 12, and 13, and the color difference of the image due to different shooting environments can be reduced.

本実施形態の色飽和度平均値のビリルビン値に対応する回帰統計図の図4を参照しながら説明する。前記画像の顔画素の色情報により黄疸指数を計算するステップS3は、HSV(Hue、Saturation、Value)カラーモデルで顔の肌色に属する領域を自動的に取得し、またこの領域で黄疸に属する領域を検索することである。黄疸領域の画素の飽和度(Saturation)平均値を計算し、ある特殊な関数変換を経て血液検査で得られた黄疸値に相当する黄疸指標とし、また黄疸領域の画素数と肌領域の画素数の比(Jaundice Skin Ratio, JSR)を取り込んだ画像品質の評価根拠とする。JSR値がthJSRを下回った場合、取り込んだ画像の品質が悪く、計算する黄疸指標に比較的大きな誤差が生じる。thJSRは、本実施形態の統計を経た後で得られたデフォルト閾値(Threshold)である。 A description will be given with reference to FIG. 4 of a regression statistical chart corresponding to the bilirubin value of the average value of color saturation of the present embodiment. The step S3 of calculating the jaundice index based on the color information of the face pixels of the image automatically acquires a region belonging to the skin color of the face in the HSV (Hue, Saturation, Value) color model, and the region belonging to the jaundice in this region Is to search for. Calculate the average value of saturation of the pixels in the jaundice area and use it as a jaundice index corresponding to the jaundice value obtained by blood test through a special function transformation. Also, the number of pixels in the jaundice area and the number of pixels in the skin area (Jandice Skin Ratio, JSR) is used as the basis for evaluation of image quality. When the JSR value is lower than th JSR , the quality of the captured image is poor and a relatively large error occurs in the calculated jaundice index. th JSR is a default threshold (Threshold) obtained after the statistics of the present embodiment.

ステップS3は、一般肌色の色相(Hue)範囲に基いて推奨する顔位置で肌に属する画素(pixel)を検索すると共にその総数NSKを計算するステップS31と、これら肌の画素において更に黄疸値の色相範囲に基いて黄疸領域に属する画素を見つけ出すステップS32と、これら黄疸領域画素の飽和度(Saturation)平均値と黄疸領域画素数及び肌領域画素数の比(Jaundice SKin Ratio、JSR)を計算するステップS33と、飽和度平均値を黄疸指標に変換するステップS34と、を含む。 Step S3 is generally skin color hue and step S31 of calculating the total number N SK with looking for pixel (pixel) belonging to the skin recommended face position based on (Hue) range, further jaundice value in the pixel of skin Step S32 for finding pixels belonging to the jaundice area based on the hue range of the image, and calculating the ratio of the saturation (Saturation) average value of these jaundice area pixels to the number of jaundice area pixels and the number of skin area pixels (Jandice SKin Ratio, JSR) Step S33, and step S34 for converting the saturation average value into the jaundice index.

下記の数式3により、該C´r、C´g、C´b (RGB)を(HSV)に変換する。 The C ′ r , C ′ g , and C ′ b (RGB) are converted into (HSV) by the following Equation 3.

Figure 0006266948
Figure 0006266948

該変換式は、従来の技術であるため、記述を省略する。該ステップS31は、RGB色情報によりHSV色情報に変換した後、発明者が統計した新生児の顔の肌領域の色相(Hue)範囲(本実施例では約42.5±18.5)を設定された顔の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ画像内楕円形の顔の輪郭線2範囲内においてこの画像の顔の肌領域画素集合SKを選別する。   Since the conversion formula is a conventional technique, description thereof is omitted. The step S31 sets the hue range (Hue) range (about 42.5 ± 18.5 in this embodiment) of the skin area of the newborn's face as calculated by the inventor after conversion to the HSV color information by the RGB color information. By using the acquired face pixel parameters, the skin area pixel set SK of the face of this image is selected within the range 2 of the captured outline of the oval face.

また前記ステップS31において、画像を取り込む時不可抗力の外力により、顔の肌領域が楕円形の顔の輪郭線2範囲内に入らせることができた場合、本実施形態で画像を取り込んだ後、手動で楕円形の顔の輪郭線2位置、サイズ及び角度を調整することで、取り込んだ画像の顔の肌領域を楕円形の顔の輪郭線2範囲内にカバーされる。   In step S31, if the face skin area can be within the range of the oval face contour 2 due to the force of force when capturing an image, the image is manually captured after capturing the image in this embodiment. By adjusting the position, size, and angle of the contour line 2 of the oval face, the skin area of the face of the captured image is covered within the range of the contour line 2 of the oval face.

更に取り込む画像の品質及び精度を高めるため、本実施形態はステップS31の後に輪郭線内の画素総数NE及びその飽和度平均値SEを計算と検索し、またNSKとNEの比SERを計算するステップS311を更に含むことができる。該顔の肌領域の画素集合SKの総数NSKと楕円形の顔の輪郭線2範囲内の画素集合Eの総数NEの比SER=NSK/NEで、SER値がthSER値を下回ると、取り込んだ画像の品質不良であると認定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。画像を取り込む時顔の肌領域と楕円形の顔の輪郭線2位置との差が大きい過ぎるかどうかを自動認識するため、本実施例はSER値がthSER(70%)を下回った時取り込んだ画像の品質不良であると認定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。また楕円形の顔の輪郭線2範囲内の全ての画素の飽和度平均値がSEで、本実施例はSE値がthSE(0.5)を下回った時画像を取り込んだ時の環境光の不足と認定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。前記ステップS32は、発明者が統計した新生児黄疸領域の色相範囲(本実施例では約40〜60)を設定された黄疸の画素パラメータとすることを通じて、取り込んだ顔範囲の画素において更にこの画像の黄疸領域画素集合Jを選別する。 In order to further improve the quality and accuracy of the captured image, the present embodiment calculates and retrieves the total number N E of pixels within the contour line and the saturation average value S E after step S31, and also calculates the ratio SER of N SK and N E. Step S311 may be further included. The ratio SER = N SK / N E of the total number N SK of pixel sets SK of the skin region of the face and the total number N E of pixel sets E within the range 2 of the oval face outline, and the SER value is the th SER value. If the value is below, it is determined that the quality of the captured image is poor and it is recommended that the image be captured again. In order to automatically recognize whether or not the difference between the skin area of the face and the position 2 of the oval face outline is too large when the image is captured, the present embodiment captures when the SER value falls below th SER (70%). However, it is recommended that the quality of the image is recognized as poor and that the image is read again. Further, the saturation average value of all the pixels within the range 2 of the oval face contour line is S E , and in this embodiment, when the S E value falls below th SE (0.5), the image is captured. The setting is recommended to recognize that the ambient light is insufficient and to re-import the image. In the step S32, the hue range (about 40 to 60 in this embodiment) of the neonatal jaundice region calculated by the inventor is set as the pixel parameter of the jaundice, and the image of the image in the captured face range is further reduced. The jaundice region pixel set J is selected.

前記ステップS33は、黄疸領域画素集合Jの総数NJと顔の肌領域画素集合SKの総数NSKの比JSR=NJ/NSKを求める。画像の品質不良による誤判定を避けるため、本実施例は、JSR値がthJSR (50%)を下回った時取り込んだ画像の品質不良と認定し、算出した後記JSに比較的大きな誤差があるため、改めて画像を取り込み直すよう推奨する設定となっている。 The step S33 obtains the ratio JSR = N J / N SK of the total number N SK of the total number of jaundice region pixel set J N J and face skin region pixel set SK. To avoid erroneous determination due poor quality of the image, this embodiment is recognized and captured image quality defect when JSR value is below the th JSR (50%), a relatively large error in the calculated later J S For this reason, it is recommended that the image be read again.

また前記ステップS34は、画素集合Jの色飽和度(Saturation)平均値JSを計算し、ある特殊な関数T(x)でこれを黄疸指数に変換し、求めて得られた黄疸指数を血液検査で得られた黄疸値JVに相当させる。図4に示すように、関数T(x)はJSとJVの回帰統計関数で、且つ該JSとJVが比例関係とし、JSが高いほどJVも高くなる。図5の米国小児科学会が公表した新生児の生後時間に対応する黄疸曲線図と一緒に参照し、該JV値と新生児の生後年齢(postnatal age)でその黄疸指数が高いすぎるかを判断し、黄疸指数は米国小児科学会が推奨する一般的な中リスク(例えば中央曲線以上)を上回り或いは15mg/dLより大きいか等しい時警告を発すと共に再診を勧める。 In step S34, a color saturation (Saturation) average value J S of the pixel set J is calculated, converted into a jaundice index by a special function T (x), and the obtained jaundice index is converted into blood. It is equivalent to jaundice value J V obtained in the inspection. As shown in FIG. 4, the function T (x) is a regression statistical functions J S and J V, and the J and S and J V is a proportional relationship, J S also increases higher J V. Referring with jaundice curve diagram the American Academy of Pediatrics corresponds to old times published by neonatal 5, it is determined that whether jaundice index higher too at postnatal age of the J V values and newborn (postnatal age), The jaundice index warns and recommends a revisit when it exceeds the general moderate risk recommended by the American Academy of Pediatrics (eg, above the median curve) or greater than or equal to 15 mg / dL.

本実施形態は、コンピュータプログラム(APP)製品とすることができる。該コンピュータプログラム(APP)はインターネットから現在非常に普及しているカメラ機能付きスマートフォン、タブレットコンピュータ、パソコン又はこれらに類する電子機器等にロードすると、本実施形態の方法を実施できる。   This embodiment may be a computer program (APP) product. When the computer program (APP) is loaded from the Internet to a smartphone with a camera function, a tablet computer, a personal computer, or an electronic device similar to these, which is currently very popular, the method of this embodiment can be implemented.

本実施形態の操作時色票に合わせて撮影でき且つリアルタイム分析でき、特殊スペクトルの範囲の光を用いる必要がない、或いは特殊環境のもとで画像を撮影する必要がないため、操作利便性の効果を持つことができる。また新生児の両親にいつでも撮影測定を提供することでその心配を低減でき、同時に病院での血液検査を頻繁的に行う不便を避けることができる。   Since it can be photographed in accordance with the color chart during operation of this embodiment and can be analyzed in real time, it is not necessary to use light in the range of a special spectrum, or it is not necessary to photograph an image under a special environment. Can have an effect. In addition, providing imaging measurements to newborn parents at any time can reduce that concern and, at the same time, avoid the inconvenience of frequent blood tests in the hospital.

本発明は、取り込んだ画像の品質が要求(例えば、光が暗すぎ或いは顔と色票位置が理想的ではない)を満たさない場合、改めて撮影し直すよう求めるため、より一層正確な測定結果を提供でき、且つ本発明の撮影方法の測定変換指数が血液検査の黄疸値に相当し、新生児の両親の目測方法より正確になり、且つ黄疸指標が正常値より高い時再診警告メッセージを発すことで新生児は新生児両親の肉眼的な判断ミスによる治療タイミングを逃がすことがなくなる。前記実施例は、あくまでも本発明の技術内容を明らかにするものであって、この例によって何ら制限されるものではない。本発明の範囲内において種々の改良変更をなし得ることは、本発明の範囲内に含めるものであるのが勿論である。   The present invention requires a more accurate measurement result because the quality of the captured image is required to be retaken if the light does not meet the requirements (for example, the light is too dark or the face and color chart positions are not ideal). When the measurement conversion index of the imaging method of the present invention corresponds to the blood test jaundice value, is more accurate than the newborn parents' eye measurement method, and the jaundice index is higher than the normal value, a revisit warning message is issued. So newborns will not miss the timing of treatment due to gross judgment mistakes by newborn parents. The above-mentioned embodiment is to clarify the technical contents of the present invention, and is not limited by this example. It goes without saying that various improvements and modifications can be made within the scope of the present invention.

11・・・赤の色票、
12・・・緑の色票、
13・・・青の色票、
2・・・顔の輪郭線、
3・・・色票の輪郭線。
11 ... Red color chart,
12 ... Green color chart,
13 ... Blue color chart,
2 ... Face outline,
3 ... Color chart outline.

Claims (9)

新生児の顔、及び、色票の画像を取り込むステップS1、
取り込んだ画像に対し色票に合わせて色の校正を行うステップS2、および、
画像の顔画素の色情報に基づいて黄疸指数を計算すると共に不良画像を排除するステップS3を含む黄疸測定方法であって、
前記ステップS1では、カメラおよび実行可能なプログラムを備えた電子機器により画像を取得し、
前記ステップS2には、色票の位置を自動的に検出するステップS21と、色票の色平均値に基づいて画像全体に対して色正規化を行うステップS22とが含まれ、
前記ステップS3には、正常な肌色の色相範囲に基づいて推奨される顔の位置において、肌に属する画素を検索するステップS31と、肌の画素において、所定値の色相範囲に基づいて黄疸領域に属する画素を検出するステップS32と、黄疸領域の画素数と肌領域の画素数との比を計算するステップS33と、ステップS33で演算された黄疸領域の画素数と肌領域の画素数との比を黄疸指数に変換するステップS34と、が含まれ、
撮影過程において、黄疸正常範囲に基づいて、新生児の顔色が異常であるか否かを判断する黄疸測定方法を実行可能なプログラムがインストールされている電子機器を備える黄疸測定システム
Step S1 for capturing an image of a newborn face and color chart,
Step S2 for calibrating the color of the captured image according to the color chart, and
A method for measuring jaundice including step S3 for calculating a jaundice index based on color information of face pixels of an image and eliminating a defective image,
In step S1, an image is acquired by an electronic device equipped with a camera and an executable program,
Step S2 includes step S21 for automatically detecting the position of the color chart, and step S22 for performing color normalization on the entire image based on the color average value of the color chart.
The step S3 includes a step S31 of searching for a pixel belonging to the skin at a face position recommended based on a normal skin color hue range, and a step of finding a jaundice region in the skin pixel based on a predetermined hue range. Step S32 for detecting a pixel to which it belongs, Step S33 for calculating the ratio between the number of pixels in the jaundice area and the number of pixels in the skin area, and the ratio between the number of pixels in the jaundice area and the number of pixels in the skin area calculated in step S33 Converting S into a jaundice index, and
In imaging process, based on the jaundice normal range, jaundice measurement system comprising electronics a yellow疸measured way to determine whether complexion neonatal is abnormal executable program is installed.
色票は、純赤色、純緑色、および純青色を含むカラーチェッカであり、
前記色票の位置を自動的に検出する前記ステップS21は、色票領域の画素総数Nxを計算し、画素総数Nxが所定値を上回った時、改めて色票の色平均値を計算するステップであり、
前記ステップS31は、一般肌色の色相(Hue)の範囲に基づいて、肌の画素の総数を計算するステップであり、
前記ステップS31と前記ステップS32との間に実行されるステップS311では、画像の品質が不良の場合、画像を取り込み直すよう推奨し、
前記ステップS33において、黄疸領域に属する画素の飽和度平均値、および、黄疸領域の画素数と肌領域の画素数との比(JSR)を計算し、当該比の値が所定値を下回った時、改めて画像を取り込み直すことを特徴とする請求項1に記載の黄疸測定システム
The color chart is a color checker that includes pure red, pure green, and pure blue.
The step S21 of automatically detecting the position of said color chart calculates the pixel total number N x of the color chart area, when the total number of pixels N x exceeds a predetermined value, to again calculate the color average value of the color chart Step,
The step S31 is a step of calculating the total number of skin pixels based on the range of the general skin color hue (Hue),
In step S311 executed between step S31 and step S32, if the quality of the image is poor, it is recommended that the image be re-captured.
In step S33, when the saturation average value of the pixels belonging to the jaundice area and the ratio (JSR) between the number of pixels in the jaundice area and the number of pixels in the skin area are calculated, and the value of the ratio falls below a predetermined value The jaundice measuring system according to claim 1, wherein the image is recaptured again.
新生児の顔の周りの物が赤、緑、青、および黄の色を避けることを特徴とする請求項2に記載の黄疸測定システム3. The jaundice measuring system according to claim 2, wherein objects around the face of the newborn avoid red, green, blue and yellow colors. 撮影のプレビュー画面で顔の輪郭線、及び、少なくとも1つの色票輪郭線を設定し、
前記ステップS21は、色票の位置を自動的に検索すると共に色票の輪郭線に色票を設置し、i∈{0,1}とし、
mxRri、mxRgi、mxRbiが各Rri、Rgi、Rbi内の最大連続領域となるよう色票を検索し、
maxi{mxRri、mxRgi、mxRbi}は、i番目領域において同時に最大のmxRri、mxRgi、mxRbiを有し、色票が位置する領域が純赤色、純緑色、純青色の色票が位置する領域であり、
{CPi}は、色票輪郭線内の画素集合であり、
Rri、Rgi、Rbiを色票輪郭線内の純赤色、純緑色、純青色と非常に近い色領域とし、
th_cpは、色票の色のデフォルト閾値であり、下記の数式1を満たし、
Figure 0006266948
(数式1において、x∈{r,g,b}、(rr、rg、rb)=(255、0、0)、(gr、gg、gb)=(0、255、0)、(br、bg、bb)=(0、0、255)である)
aとb間の距離を数式2で算出し、
Figure 0006266948
赤の色票がある領域の中における赤チャンネルの平均値を取り込んだ画像における赤の色票Prと定義し、緑と青の色票の取り込んだ画像における色の処理方法も同じであり、PgとPbを求めることが可能であり、
前記ステップS22は、画像内の各画素を赤・緑・青チャンネルに対して調整を行い、赤の色票がある領域の赤チャンネル値を255に接近させ、緑と青の色票の処理方法も同じであり、
r=255/Pr、fg=255/Pg、fb=255/Pbである場合、画像内の各画素の赤チャンネルCrをC´r=fr×Crと調整し、各画素の緑チャンネルCg及び青チャンネルCbをC´g=fg×CgおよびC´b=fb×Cbと調整し、C´r、C´g、C´bのRGB色情報を取得することを特徴とする請求項2に記載の黄疸測定システム
Set the face outline and at least one color chart outline on the shooting preview screen,
In step S21, the position of the color chart is automatically searched and the color chart is set on the outline of the color chart, i∈ {0, 1},
mxRr i, searches the color chart to mxRg i, mxRb i is each Rr i, Rg i, the largest contiguous area in Rb i,
max i {mxRr i , mxRg i , mxRb i } has the maximum mxRr i , mxRg i , and mxRb i at the same time in the i-th region, and the color chart is located in pure red, pure green, and pure blue colors The area where the vote is located,
{CP i } is a pixel set in the color chart outline,
Rr i, and Rg i, net red in the color chart contour Rb i, pure green, pure blue and very close color region,
th_cp is a default threshold value of the color of the color chart and satisfies the following formula 1;
Figure 0006266948
(In Formula 1, x∈ {r, g, b}, (r r, r g, r b) = (255,0,0), (g r, g g, g b) = (0,255, 0), (b r , b g , b b ) = (0, 0, 255))
The distance between a and b is calculated by Equation 2,
Figure 0006266948
Red is defined as a color chart P r of the red in the captured image the average value of the red channel in in the area where there is a color chart, color processing method of in green and blue captured image of the color chart of is also the same, P g and P b can be obtained,
In step S22, each pixel in the image is adjusted for the red, green, and blue channels, and the red channel value in the region where the red color chart is present approaches 255, thereby processing the green and blue color charts. Is the same,
f r = 255 / P r, f g = 255 / P g, when a f b = 255 / P b, the red channel C r of each pixel in the image by adjusting the C'r = f r × C r the green channel C g and the blue channel C b of each pixel by adjusting the C'g = f g × C g and C'b = f b × C b , C'r, C'g, RGB of C'b Color information is acquired, The jaundice measuring system of Claim 2 characterized by the above-mentioned.
前記Nx値はカメラの解像度に対応するよう設定されており、
色票の好ましい色閾値が10であることを特徴とする請求項4に記載の黄疸測定システム
The Nx value is set to correspond to the resolution of the camera,
The jaundice measurement system according to claim 4, wherein a preferable color threshold of the color chart is 10.
前記ステップS31は、RGB色情報によりHSV色情報に変換した後、設定された顔の画素パラメータの色相範囲に基づいて、取り込んだ画像内の顔の輪郭線範囲E内において、画像の顔の肌領域画素集合SKを選別すると共にその総数NSKを計算し、前記ステップS32で設定された黄疸領域の画素パラメータに基づいて顔範囲の画素の中で画像の黄疸領域画素集合Jをさらに選別し、
前記ステップS33が黄疸領域画素集合Jの総数NJとNSKの比JSR=NJ/NSKを求め、JSR値が設定値 thJSRを下回った時取り込んだ画像の品質不良と設定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、
前記ステップS34が画素集合Jの色飽和度平均値Jsを計算してから関数T(x)で黄疸指数に変換し、得られた黄疸指数を血液検査で得られた黄疸値Jvにすることを特徴とする請求項4に記載の黄疸測定システム
In step S31, after converting to HSV color information using RGB color information, the facial skin of the image is within the facial contour range E in the captured image based on the hue range of the set face pixel parameter. The area pixel set SK is selected and the total number NSK thereof is calculated, and the jaundice area pixel set J of the image is further selected from the face range pixels based on the pixel parameter of the jaundice area set in step S32.
In step S33, the ratio JSR = N J / N SK of the total number N J and N SK of the jaundice region pixel set J is obtained, and when the JSR value falls below the set value th JSR , the quality of the captured image is set to be poor. Recommend re-importing the image,
In step S34, the color saturation average value J s of the pixel set J is calculated, and then converted into a jaundice index by the function T (x). The obtained jaundice index is used as the jaundice value J v obtained by the blood test. The jaundice measuring system according to claim 4.
前記ステップS311では、輪郭線内の画素総数NE及びその飽和度平均値SEを計算および検索し、また、NSKとNEの比SERを計算し、
前記ステップS311は、顔の肌領域の画素集合SKの総数NSKと顔の輪郭線範囲内の画素集合Eの総数NEの比SER=NSK/NEを算出し、SER値がthSER値を下回ると、取り込んだ画像の品質不良であると判断し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、また、SER値がthSER値を下回った時取り込んだ画像の品質不良であると設定し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、且つ、Eの飽和度平均値SEを求めて、SE値がthSE値を下回った時、画像を取り込んだ時の環境光の不足と判断し、改めて画像を取り込み直すよう推奨し、SER値がthSER値を上回り、及びSE値がthSE値を上回った場合ステップS32に進むことを特徴とする請求項6に記載の黄疸測定システム
In step S311, the total number N E of the pixels in the contour line and the saturation average value S E are calculated and searched, and the ratio SER of N SK and N E is calculated,
The step S311 calculates a ratio SER = N SK / N E between the total number N SK of the face skin region pixel set SK and the total number N E of pixel sets E within the face outline range, and the SER value is th SER. If the value falls below the value, it is judged that the quality of the captured image is poor, and it is recommended that the image is captured again, and when the SER value falls below the th SER value, the quality of the captured image is set to be poor. It is recommended to recapture the image, and the saturation average value S E of E is obtained. When the S E value falls below the th SE value, it is determined that the ambient light is insufficient when the image is captured. jaundice measuring system according to claim 6 which is recommended to re capture images, SER value exceeds the th SER values, and S E value, characterized in that the flow proceeds when step S32 that exceeds the th SE values.
前記顔の画素パラメータは42.5±18.5であり、
前記thSER値が70%であり、
前記thSE値が0.5であり、
前記黄疸の画素パラメータが40〜60であり、
前記thJSR値が50%であり、
前記関数T(x)がJsとJvの回帰統計関数であることを特徴とする請求項7に記載の黄疸測定システム
The face pixel parameter is 42.5 ± 18.5,
The th SER value is 70%;
The th SE value is 0.5;
The pixel parameter of the jaundice is 40-60,
The th JSR value is 50%;
The system for measuring jaundice according to claim 7, wherein the function T (x) is a regression statistical function of Js and Jv.
撮影過程において新生児の生後時間をロードすることで、新生児の黄疸正常値範囲の判断に対応することを特徴とする請求項1に記載の黄疸測定システムThe system for measuring jaundice according to claim 1, wherein the postnatal time of the newborn is loaded in the photographing process, thereby responding to the determination of the normal range of jaundice of the newborn.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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EP3393353B1 (en) * 2015-12-22 2021-04-07 Picterus AS Image based bilirubin determination
US10945637B2 (en) 2016-12-28 2021-03-16 Ajou University Industry-Academic Cooperation Foundation Image based jaundice diagnosing method and apparatus and image based jaundice diagnosis assisting apparatus
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CN110796642A (en) * 2019-10-09 2020-02-14 陈浩能 Method for determining fruit quality degree and related product

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002508509A (en) * 1997-12-18 2002-03-19 クロマティックス カラー サイエンシーズ インターナショナル, インコーポレイテッド Color measurement system with color index for skin, teeth, hair and constituents
JP2000121439A (en) * 1998-10-15 2000-04-28 Sekisui Chem Co Ltd Apparatus and method for determining color
KR100364656B1 (en) * 2000-06-22 2002-12-16 삼성전자 주식회사 Chemical Vapor Deposition Method for depositing silicide and Apparatus for performing the same
US7711403B2 (en) * 2001-04-05 2010-05-04 Rhode Island Hospital Non-invasive determination of blood components
TWI259765B (en) * 2004-05-24 2006-08-11 Ming-Yih Lee Noninvasive digital sampling and comparing color method for medical treatment
EP1877774A4 (en) * 2005-03-25 2011-01-12 Cnoga Holdings Ltd Optical sensor device and image processing unit for measuring chemical concentrations, chemical saturations and biophysical parameters
US8154612B2 (en) * 2005-08-18 2012-04-10 Qualcomm Incorporated Systems, methods, and apparatus for image processing, for color classification, and for skin color detection
JP5829107B2 (en) * 2011-11-16 2015-12-09 ルネサスエレクトロニクス株式会社 Image processing apparatus, image processing method, and program
WO2014172033A1 (en) * 2013-03-12 2014-10-23 University Of Washington Through Its Center For Commercialization Estimating bilirubin levels

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