KR101280821B1 - Spine curvature detecting system and method based on moire image - Google Patents

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KR101280821B1 KR1020110097602A KR20110097602A KR101280821B1 KR 101280821 B1 KR101280821 B1 KR 101280821B1 KR 1020110097602 A KR1020110097602 A KR 1020110097602A KR 20110097602 A KR20110097602 A KR 20110097602A KR 101280821 B1 KR101280821 B1 KR 101280821B1
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Abstract

본 발명은 사람의 척추 부위를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하고, 획득한 모아레 이미지에서 관심영역(ROI)을 추출하고, 관심영역에 대한 중심점(선)을 추출하며, 중심점(선)을 기준으로 좌우의 이미지를 비교하여 특성을 추출함으로써, 추출한 특성에 근거해 모아레 이미지의 관심영역이 대칭인지 비대칭인지의 여부에 따라 정상 또는 비정상의 척추 변형을 검출할 수 있도록 한, 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템은, 사람의 척추를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하는 모아레이미지 획득부; 및 상기 모아레 이미지에서 관심영역(ROI)을 추출하고, 상기 관심영역 이미지에 대한 중심점(선)을 추출하며, 중심점(선)을 기준으로 좌우 이미지의 비교를 통해 특성을 추출하여 비대칭도를 산출하거나, 상기 관심영역과 중심점(선)을 데이터 값으로 산출하여 기존 데이터 값과의 비교를 통해 정상 또는 비정상 여부를 결정하여 척추 변형을 검출하는 척추변형 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention obtains a moiré image by photographing the spine of a person, extracts a region of interest (ROI) from the obtained moiré image, extracts a center point (line) for the region of interest, and right and left based on the center point (line) A moiré image-based spine deformation detection system capable of detecting normal or abnormal spine deformation according to whether a region of interest of the moiré image is symmetrical or asymmetrical based on the extracted characteristic It is about a method.
Moiré image-based spine deformation detection system according to an embodiment of the present invention, the moiré image acquisition unit for obtaining a moiré image by photographing the spine of a person; And extracting a region of interest (ROI) from the moiré image, extracting a center point (line) for the region of interest image, and extracting a characteristic by comparing left and right images based on the center point (line) to calculate asymmetry or And calculating a region of interest and a center point (line) as data values, and determining whether it is normal or abnormal through comparison with existing data values, and detecting a spinal deformation.

Description

모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템 및 방법{Spine curvature detecting system and method based on moire image}Spine curvature detecting system and method based on moire image}

본 발명은 사람의 척추 부위를 촬영하여 모아레(Moire) 이미지를 획득하고 이를 기반으로 척추 측만증 등 척추의 변형을 검출할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.
The present invention relates to a technique for photographing a spinal region of a person to obtain a Moire image and to detect deformation of the spine, such as scoliosis, based on this.

사람에게 있어서 정상적인 척추는 정면에서 보았을 때 일직선이며 옆에서 보았을 때에는 경추와 요추는 앞으로 휘고(전만곡), 흉추와 천추부는 뒤로 휘어(후만곡) 있다. 척추 측만증(척추옆굽음증)은 척추가 정면에서 보았을 때 옆으로 휜 것을 지칭하나, 실제로는 단순한 2차원적인 기형이 아니라 추체 자체의 회전 변형과 동반되어 옆에서 보았을 때에도 정상적인 만곡 상태가 아닌 3차원적인 기형 상태이다. For humans, the normal spine is straight in front, and the cervical and lumbar spine are curved forward (total curve), and the thoracic and sacral spines are backward (vertical curve) when viewed from the side. Scoliosis (vertebral flexion) refers to the spine squeezing to the side when viewed from the front, but it is not actually a simple two-dimensional malformation but is accompanied by a rotational deformation of the vertebrae itself, which is not normal curvature even when viewed from the side. Deformity.

척추 측만증을 일으킬 수 있는 원인은 여러가지가 있으나, 대부분(85~90%)의 척추 측만증은 그 원인을 알 수 없으며, 이러한 경우를 특발성 척추 측만증이라고 한다. 태아 때 척추 생성 과정에서 이상이 생겨 발생한 척추 측만증은 선천성 척추 측만증이라 하며, 이 외에 중추 신경계나 신경학적 이상으로 발생하는 신경 근육성 척추 측만증, 신경 섬유종에 의한 척추 측만증과 마르팡(Marfan) 증후군 등 여러 증후군에 동반된 척추 측만증이 있다.There are many possible causes of scoliosis, but most (85-90%) scoliosis is unknown cause, this case is called idiopathic scoliosis. Scoliosis caused by abnormalities in the production of the spine during fetuses is called congenital scoliosis.In addition, neuromuscular scoliosis caused by central nervous system or neurological abnormalities, scoliosis caused by neurofibroma and marfan syndrome, etc. There is scoliosis associated with several syndromes.

이런 척추 측만증 등 척추 변형의 검사 방법으로 전방 굽힘 테스트가 있다. 주로 학교 학생들의 척추 변형의 직관적 검사를 위해 시작한 것으로, 의사가 어깨의 비대칭 각이나 견갑골의 왜곡, 허리 라인의 비대칭 각, 툭 튀어나온 곳의 수직 간격을 진단하는 것이다. 이 방법은 간편하고 비용이 저렴하지만 생산적이지도 객관적이지도 않은 단점이 있다.An anterior bending test is a test for spinal deformities such as scoliosis. Primarily intended for the intuitive examination of spinal deformity in school students, doctors diagnose shoulder asymmetry, scapula distortion, waist line asymmetry, and protruding vertical gaps. This method is simple and inexpensive but has the disadvantage of being neither productive nor objective.

척추측만증은 척추가 옆으로 굽어 있는 형태 자체를 나타낸 병명으로, 척추옆굽음증 내에는 여러가지 원인에 의한 척추옆굽음증이 포함되는데 그 중에서 가장 흔한 것은 청소년이 성장기에 원인을 알 수 없이 척추가 옆으로 굽는 것이다(이를 '청소년기 특발성 척추옆굽음증'이라 함). 청소년기의 경우 척추변형이 올 때 성장이 멈추기 전이므로 변형을 쉽게 파악할 수 있다면 변형의 개선을 통해 성인이 되었을 시 일상적인 활동에 무리가 없을 정도의 효과를 가질 수 있다. Scoliosis is a disease that manifests itself in the form of the lateral curvature of the vertebrae. The vertebral flexion includes lateral flexion due to various causes. This is called 'adolescent idiopathic vertebral flexion'. In adolescence, when growth is stopped before spinal deformity comes, if the deformation can be easily identified, the improvement of the deformation can have an effect that is not unreasonable in daily activities when adults.

척추측만각이 40도 정도로 일견 X-ray 소견상 심해 보이는 척추측만이라 할지라도 성장이 모두 완료되어 더 이상 진행하지만 않는다면 신체 기능상에 문제가 없을뿐더러 옷을 입고 생활하면 미용적으로도 이상하지 않고 보조기나 수술 같은 의학적 방법이 개입되는 것이 오히려 환자에게 더 손해가 될 수도 있기 때문에 조기 확인이 무척 중요하다.The spine side angle is about 40 degrees at first glance, even if the spine side seems to be severe on X-rays, the growth is complete and if it does not progress anymore, there is no problem in physical function and it is not cosmetically abnormal when wearing clothes Early checks are very important because medical interventions such as surgery may be more damaging to patients.

청소년기 특발성 척추옆굽음증에 대해 역사적으로 여러가지 치료법이 시도되었으나 현재 효과가 만족할만한 수준인 것은 경과관찰, 보조기 착용, 수술 등 세가지의 방법이 있다. Historically, various treatments have been tried for adolescent idiopathic lateral flexion, but there are three methods of satisfactory effectiveness: observation, wear of braces and surgery.

첫 번째 방법은 척추가 옆으로 굽은 정도가 심하지는 않지만 더욱 진행할 우려가 있는 경우에 각 시기에 맞는 치료계획을 적절하게 세우기 위해 주기적으로 경과를 관찰하는 것으로, 관찰한다는 것은 아무런 치료를 하지 않는다는 의미가 아니라, 갑작스러운 진행이 나타났을 때 전문의가 상황에 맞게 치료방침을 변경할 수 있도록 주시하는 것이다. 두 번째 방법인 보조기 치료는 수술적 치료의 대상은 되지 않으나 성장이 남아 있는 환자에서 중등도(의사들이 척추측만 정도를 측정하는 척추측만각이 20~40도 정도) 만곡에서 효과적이지만 그 목표는 만곡의 진행을 더디게 하는 정도이고, 1일 23시간 이상 착용해야 하는 불편함이 있고, 보조기가 겉에서 쉽게 볼 수 있어 감수성이 예민한 성장기 아이들의 정서를 상하게 할 수 있어 신중하게 선택해야 한다. 세 번재 방법인 수술은 성장기에 진행이 빠르거나 성장이 완료되어도 이미 큰 각도로 굽은 경우 한하고, 수술의 목표는 고도의 척추옆굽음증에서 수술을 통해 균형있는 척추를 갖게 하는 것이다. 하지만 수술범위가 넓어 등이나 다른 수술부위에 상처가 길게 남을 수 있는 점, 척추유연성이 감소되는 점 등과 같은 단점이 있어, 이러한 단점을 충분히 뛰어넘을 정도로 수술이 필요할 때, 다시 말해 수술 전 변형이 크고 앞으로 더 크게 변할 가능성이 높을 때에 수술을 결정하는 것이다.The first method is to monitor the progress periodically to develop an appropriate treatment plan for each period of time when the spine is not very curved sideways, but there is a risk of further progression. Observation does not mean that there is no treatment. In the event of a sudden progression, the physician will be able to change the treatment to suit the situation. The second method, orthosis, is not a surgical treatment but is effective in moderate curvature (20-40 degrees of scoliosis, in which doctors measure scoliosis) in patients with growth. It slows down the progression, and it is inconvenient to wear more than 23 hours a day, and the braces can be easily seen from the outside, which can hurt the emotional feelings of the growing children. Surgery, the third method, is only possible if the growth is fast or if the growth is already completed when the bend at a large angle, the goal of the surgery is to have a balanced spine through surgery in high lateral flexion. However, there are disadvantages such as the wide range of surgery, which can lead to long scars on the back and other surgical sites, and reduced spinal flexibility. When surgery is needed to sufficiently surpass these shortcomings The decision is made when surgery is more likely to change in the future.

한편, 척추변형을 쉽게 추적 검사할 수 있는 방법은 일반적으로 X-ray 장비를 이용하는 방법이 있으나 성장기의 청소년에게 적용하기에는 큰 무리가 있다. 이에 청소년기 인체에 무해한 모아레 기술을 이용하여 소프트웨어적으로 자동 판별할 수 있는 기술의 보급을 필요로 하고 있다.
On the other hand, there is a method that can easily track the spinal deformity X-ray equipment in general, but there is a large crowd to apply to the growing youth. Therefore, it is necessary to spread the technology that can be automatically identified by software using moire technology that is harmless to adolescents.

대한민국 특허공개번호 제 1999-0080363 호(공개일 1999.11.05.)Republic of Korea Patent Publication No. 1999-0080363 (published 1999.11.05.)

전술한 단점을 해결하기 위한 본 발명은, 사람의 척추 부위를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하고, 획득한 모아레 이미지에서 관심영역(ROI)을 추출하고, 관심영역에 대한 중심점(선)을 추출하며, 중심점(선)을 기준으로 좌우의 이미지를 비교하여 특성을 추출함으로써, 추출한 특성에 근거해 모아레 이미지의 관심영역이 대칭인지 비대칭인지의 여부에 따라 정상 또는 비정상의 척추 변형을 검출할 수 있도록 하는, 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템 및 방법을 제공함에 목적이 있다.
The present invention for solving the above-described disadvantages, to obtain a moiré image by photographing the spine part of a person, extract a region of interest (ROI) from the obtained moiré image, extract a center point (line) for the region of interest, By extracting features by comparing the left and right images with respect to the center point (line), it is possible to detect normal or abnormal spine deformation based on whether the region of interest of the moiré image is symmetrical or asymmetrical based on the extracted characteristic, It is an object of the present invention to provide a moiré image-based spinal deformation detection system and method.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 사람의 척추를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하는 모아레이미지 획득부; 및 상기 상기 모아레 이미지에서 관심영역(ROI:Region Of Interest)을 추출하고, 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 중심선을 추출하며, 상기 중심선을 기준으로 좌측 관심영역 중심점과 우측 관심영역 중심점을 각각 좌표값으로 산출하고, 두 관심영역 중심점의 좌표값을 비교하여 비대칭도를 산출하거나, 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 저해상도 이미지를 획득하고, 상기 저해상도 이미지에 대해 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값과, 우측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값으로 하여 두 데이터 값을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하며, 상기 비대칭도 또는 상기 상호관계 계수 값에 따라 정상 또는 비정상 여부를 결정하여 척추 변형을 검출하는 척추변형 검출부를 포함하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention for achieving the above object, a moiré image acquisition unit for obtaining a moiré image by photographing the spine of a person; And extracting a region of interest (ROI) from the moiré image, extracting a center line of the moiré image of the region of interest, and coordinate values of the center of the left ROI and the center of the ROI based on the centerline. Calculate the asymmetry by comparing the coordinate values of the center points of the two ROIs, obtain a low-resolution image of the moiré image of the ROI, and contour the ROI of the left image based on the centerline of the low-resolution image. Compute the correlation coefficient by comparing the two data values using the data value as the height value of the image and the region of interest in the right image as the height value of the contour line, and calculate the correlation coefficient value according to the asymmetry or the correlation coefficient value. Deformation detection unit for detecting spine deformation by determining whether it is normal or abnormal This also moiré image-based detection system for spinal deformity is provided.

또한, 상기 척추변형 검출부는, 상기 획득된 모아레 이미지의 원본 이미지를 반전시킨 반전 이미지를 획득하고, 원본 이미지와 반전 이미지를 겹쳐서 중심선을 추출할 수 있다.The spine deformation detector may acquire an inverted image obtained by inverting the original image of the obtained moiré image and extract a centerline by overlapping the original image and the inverted image.

또한, 상기 척추변형 검출부는, 상기 모아레 이미지의 등고선에 따른 필터링 값에 근거해, 팔, 머리, 등, 엉덩이 부분을 포함하는 모아레 이미지에서 팔, 머리, 엉덩이 부분을 제외시키고 등 부분만을 관심영역으로 추출할 수 있다.In addition, the spine deformation detection unit excludes the arm, the head and the hip from the moiré image including the arm, the head, the back, and the hip, based on the filtering value according to the contour of the moiré image, and only the back portion is the region of interest. Can be extracted.

삭제delete

그리고, 상기 척추변형 검출부는, 상기 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들과 우측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들을 비교하여 상호관계 계수값을 산출할 수 있다.
The vertebral deformation detector compares coordinate values of the points forming the contour line in the region of interest of the left image with respect to the center line and compares the coordinate values of the points forming the contour line in the region of interest of the right image. Can be calculated.

한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 사람의 척추를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하는 단계; (b) 상기 획득된 모아레 이미지에서 관심영역(ROI:Region Of Interest)을 추출하는 단계; (c) 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 중심선을 추출하는 단계; (d) 상기 중심선을 기준으로 좌측 관심영역 중심점과 우측 관심영역 중심점을 각각 좌표값으로 산출하고, 두 관심영역 중심점의 좌표값을 비교하여 비대칭도를 산출하는 단계; (e) 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 저해상도 이미지를 획득하고, 상기 저해상도 이미지에 대해 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값과, 우측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값으로 하여 두 데이터 값을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하는 단계; 및 (f) 상기 비대칭도 또는 상기 상호관계 계수값에 근거해 정상 또는 비정상 여부를 결정하여 척추 변형을 검출하는 단계를 포함하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 방법이 제공된다.On the other hand, according to another aspect of the present invention for achieving the above object, (a) photographing the spine of a person to obtain a moiré image; (b) extracting a region of interest (ROI) from the obtained moiré image; (c) extracting a center line of the moiré image of the ROI; (d) calculating a left ROI center point and a right ROI center point as coordinate values based on the center line, and calculating asymmetry by comparing coordinate values of the center ROI points ; (e) obtaining a low resolution image of the moiré image of the region of interest, and a data value of the region of interest of the left image as a height value of the contour line and a region of interest of the right image of the low resolution image Calculating a correlation coefficient value by comparing two data values as a data value used as a height value ; And (f) determining whether the spine is deformed by determining whether it is normal or abnormal based on the asymmetry or the correlation coefficient .

또한, 상기 (b) 단계는, 상기 모아레 이미지의 등고선에 따른 필터링 값에 근거해 팔, 머리, 등, 엉덩이 부분을 포함하는 모아레 이미지에서 팔, 머리, 엉덩이 부분을 제외시키고 등 부분만을 관심영역으로 추출할 수 있다.Also, in the step (b) , the back of the moiré image including the arms, the head, the back, and the hips may be excluded from the moiré image including the arm, the head, the hips, and the back portion of the moiré image. Can be extracted

또한, 상기 (c) 단계는, 상기 획득된 모아레 이미지의 원본 이미지를 반전시킨 반전 이미지를 획득하고, 원본 이미지와 반전 이미지를 겹쳐서 중심점(선)을 추출할 수 있다.In the step (c), the inverted image obtained by inverting the original image of the obtained moiré image may be obtained, and the center point (line) may be extracted by overlapping the original image and the inverted image.

삭제delete

그리고, 상기 (f) 단계는, 상기 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들과 우측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들을 비교하여 상호관계 계수값을 산출할 수 있다.
In the step (f), the coordinate values of the points forming the contour line in the ROI of the left image with respect to the center line are compared with the coordinate values of the points forming the contour line in the ROI of the right image. Can be calculated.

본 발명에 의하면, 모아레 이미지를 기반으로 인간의 척추 변형을 자동으로 검출할 수 있게 됨에 따라, 기존의 육안 판별이나 X-ray 판별에 비해 검사 속도가 빠르고, 그 정확도가 기존 방법에 비해 상당히 우수하다.According to the present invention, it is possible to automatically detect the human spine deformation based on the moiré image, the inspection speed is faster than the conventional visual discrimination or X-ray discrimination, the accuracy is significantly superior to the conventional method .

또한, 모아레 이미지를 기반으로 척추 변형을 자동으로 검출할 수 있게 됨에 따라 인체에 해가 없으며, 관련 데이터 운영, 데이터 재사용 등을 통해 기술적으로 융합하거나 타 분야에 융합하여 이용할 수 있다.In addition, it is possible to automatically detect the spinal deformation based on the moiré image, there is no harm to the human body, it can be used by technical fusion or other fields through related data operation, data reuse.

그리고, 척추 측만증 검사에 있어 신체 측정 장비와 융합하여 활용할 수 있고, 일반적인 의료 검사에 적용할 수 있으며, 척추 변형의 개선 및 치료에 이용할 수 있다.
In addition, the scoliosis test can be used in conjunction with the body measurement equipment, can be applied to general medical tests, can be used to improve and treat spinal deformity.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템의 기능 블럭을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 장치의 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 획득된 모아레 이미지의 한 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 모아레 이미지의 필터링 값을 도시한 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지에서 머리, 엉덩이 부분을 제거시킨 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지에서 팔 부분을 제거시킨 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 모아레 이미지에서 불필요 영역을 제거하여 등 부위를 관심영역으로 추출한 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지에서 중심점을 추출하는 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지의 관심영역에 대해 관심영역 중심점을 계산하여 비대칭도를 산출하는 예를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지의 관심영역에 대해 상호관계 계수값을 계산하여 비대칭도를 산출하는 예를 나타낸 도면이다.1 is a block diagram schematically showing a functional block of a moiré image-based spinal deformation detection system according to an embodiment of the present invention.
2 is an operation flowchart for explaining a moiré image-based spinal deformation detection method of a device according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of a moiré image acquired according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of filtering values of a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a view showing an example of removing the head, hips in the moiré image according to an embodiment of the present invention.
6 is a view showing an example in which the arm portion is removed from the moiré image according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an example of extracting a back region as a region of interest by removing an unnecessary region from a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention.
8 is a diagram illustrating an example of extracting a center point from a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating an example of calculating an asymmetry degree by calculating a center of interest region center point of a region of interest of a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of calculating an asymmetry by calculating a correlation coefficient value of a region of interest of a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템의 기능 블럭을 개략적으로 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram schematically showing a functional block of a moiré image-based spinal deformation detection system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 장치(100)는, 모아레이미지 획득부(110), 이미지 입력부(120), 척추변형 검출부(130), 정보 저장부(140) 및 디스플레이부(150) 등을 포함한다.Referring to FIG. 1, the moiré image-based spine deformation detecting apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention may include a moiré image acquisition unit 110, an image inputter 120, a spinal deformation detection unit 130, and an information storage unit ( 140, the display unit 150, and the like.

모아레이미지 획득부(110)는 사람의 척추를 촬영하여 모아레 이미지를 획득한다. 여기서, 모아레이미지 획득부(110)는 독립된 개별 장치로 구현할 수 있다.The moiré image acquisition unit 110 acquires a moiré image by photographing the spine of a person. Here, the moiré image acquisition unit 110 may be implemented as an independent individual device.

이미지 입력부(120)는 획득된 모아레 이미지를 입력받는다.The image input unit 120 receives the obtained moiré image.

척추변형 검출부(130)는 입력받은 모아레 이미지에서 관심영역(ROI)을 추출하고, 관심영역의 이미지에 대한 중심점(선)을 추출하며, 중심점(선)을 기준으로 좌우 이미지의 비교를 통해 특성을 추출해 비대칭도를 산출해 정상 또는 비정상 여부를 결정하여 척추 변형을 검출한다.The spine deformation detection unit 130 extracts a region of interest (ROI) from the received moiré image, extracts a center point (line) for the image of the region of interest, and compares the left and right images based on the center point (line). Extract the asymmetry to determine whether it is normal or abnormal to detect spinal deformation.

또한, 척추변형 검출부(130)는 모아레 이미지에서 추출한 관심영역(ROI)에 대해 데이터 값으로 저장하고, 관심영역 이미지에서 추출한 중심점(선)을 데이터 값으로 저장해 둔 후, 새로운 모아레 이미지를 입력받은 경우 새로운 모아레 이미지에서 관심영역을 추출하여 데이터 값으로 산출하고 중심점(선)을 추출해 데이터 값으로 산출해 기존의 데이터 값과 비교하여 비대칭도를 산출해 정상 또는 비정상 여부를 결정함으로써 척추변형을 검출할 수 있다.In addition, the spine deformation detection unit 130 stores the ROI extracted from the moiré image as a data value, stores the center point (line) extracted from the ROI image as a data value, and then receives a new moiré image. Extract the region of interest from the new moiré image to calculate the data value, extract the center point (line) to calculate the data value, compare it with the existing data value, calculate the asymmetry, and determine whether it is normal or abnormal. have.

또한, 척추변형 검출부(130)는 획득된 모아레 이미지의 원본 이미지를 반전시킨 반전 이미지를 획득하고, 원본 이미지와 반전 이미지를 겹쳐서 중심점(선)을 추출할 수 있다.In addition, the spine deformation detector 130 may obtain an inverted image inverting the original image of the obtained moiré image, and extract the center point (line) by overlapping the original image and the inverted image.

또한, 척추변형 검출부(130)는 모아레 이미지의 필터링 값에 근거해 팔, 머리, 엉덩이 부분을 제외시켜 등 부분의 관심영역을 추출하고, 등 부분에서 팔 부분을 제외시켜 등 부위의 관심영역을 추출할 수 있다.In addition, the spine deformation detection unit 130 extracts the region of interest of the back by excluding the arm, head, and hips based on the filtering value of the moiré image, and extracts the region of interest of the back by excluding the arm from the back. can do.

또한, 척추변형 검출부(130)는 관심영역에서 중심점을 기준으로 오른쪽 무게 중심과 왼쪽 무게 중심을 계산하고 비교하여 비대칭도를 산출해 정상 또는 비정상 여부를 결정할 수 있다.In addition, the spine deformation detection unit 130 may determine whether it is normal or abnormal by calculating asymmetry by calculating and comparing the right center of gravity and the left center of gravity based on the center point in the ROI.

그리고, 척추변형 검출부(130), 관심영역 이미지에 대한 저해상도 이미지를 획득하고, 저해상도 이미지에 대해 중심점을 기준으로 좌우의 상호관계 계수 값을 계산하여 비대칭도를 산출해 정상 또는 비정상 여부를 결정할 수 있다.In addition, the spine deformation detection unit 130 may obtain a low resolution image of the ROI image, calculate asymmetry of left and right correlation values based on a center point of the low resolution image, and determine whether it is normal or abnormal. .

정보 저장부(140)는 획득된 모아레 이미지를 저장하거나, 모아레 이미지에서 추출된 관심영역 이미지를 저장하며, 척추변형의 검출 결과를 저장한다. 또한, 정보 저장부(140)는 관심영역에 대한 데이터 값이나 중심점(선)에 대한 데이터 값을 저장한다.The information storage unit 140 stores the obtained moiré image, stores the ROI image extracted from the moiré image, and stores the detection result of spinal deformation. In addition, the information storage unit 140 stores a data value for the ROI or a data value for the center point (line).

디스플레이부(150)는 획득된 모아레 이미지를 디스플레이하거나, 모아레 이미지로부터 추출된 관심영역을 디스플레이하거나, 관심영역에서 특성을 추출하고 비대칭도를 산출해 정상 또는 비정상 여부를 디스플레이한다.
The display unit 150 displays the obtained moiré image, displays a region of interest extracted from the moiré image, extracts a characteristic from the region of interest, calculates asymmetry, and displays whether it is normal or abnormal.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 장치의 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.2 is an operation flowchart for explaining a moiré image-based spinal deformation detection method of a device according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 척추변형 검출 시스템(100)은, 모아레이미지 획득부(110)를 통해 사람의 척추를 촬영하여 도 3에 도시된 바와 같은 모아레 이미지를 획득한다(S210). 여기서, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 획득된 모아레 이미지의 한 예를 나타낸 도면이다. 이때, 모아레 이미지는 몸의 굴곡 정도에 따라 등고선 형태로 나타내는 이미지이다.Referring to FIG. 2, the spine deformation detection system 100 according to an exemplary embodiment of the present invention acquires a moiré image as shown in FIG. 3 by photographing a spine of a person through the moiré image acquisition unit 110 ( S210). 3 is a diagram illustrating an example of a moiré image acquired according to an exemplary embodiment of the present invention. At this time, the moiré image is an image represented by contour lines according to the degree of bending of the body.

이어, 척추변형 검출 시스템(100)은, 획득된 모아레 이미지를 이미지 입력부(120)를 통해 입력받는다(S220).Subsequently, the spine deformation detection system 100 receives the obtained moiré image through the image inputter 120 (S220).

이어, 척추변형 검출 시스템(100)은, 척추변형 검출부(130)를 통해 모아레 이미지에서 관심영역(ROI:Region Of Interest)을 추출한다(S230).Subsequently, the spine deformation detection system 100 extracts a region of interest (ROI) from the moiré image through the spine deformation detection unit 130 (S230).

이때, 척추변형 검출부(130)는 도 4에 도시된 모아레 이미지의 등고선에 따른 필터링 값에 근거해 도 5에 도시된 바와 같이 머리, 엉덩이 부분을 제외시켜 등 부분의 관심영역을 추출하고, 이어 도 6에 도시된 바와 같이 등 부분에서 팔 부분을 제외시켜 도 7에 도시된 바와 같은 등 부위의 관심영역을 추출한다. 여기서, 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 모아레 이미지의 필터링 값을 도시한 예를 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지에서 머리, 엉덩이 부분을 제거시킨 예를 나타낸 도면이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지에서 팔 부분을 제거시킨 예를 나타낸 도면이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 모아레 이미지에서 불필요 영역을 제거하여 등 부위를 관심영역으로 추출한 예를 나타낸 도면이다. 도 4는 모아레 이미지에서 등고선의 높이가 있는 부분이 필터링되어 나타난 결과를 보여주고, 등고선이 없는 바닥 부분은 필터링을 통해 제거된 형태로 나타난다. 도 5에서, 일정 높이 이상의 이미지 영역(머리, 등, 엉덩이)에 대해 불필요한 영역, 즉, 머리와 엉덩이 부분을 제외시켜 등 부분만을 관심영역으로 얻게 되는 것을 나타낸다. 도 6에서도 일정 높이 이상의 이미지 영역(팔, 등)에서 불필요 영역인 팔 부분을 제외시켜 등 부위를 관심영역으로 얻게 되는 것을 나타낸다.At this time, the spine deformation detection unit 130 extracts the region of interest of the back part by excluding the head and hip parts as shown in FIG. 5 based on the filtering value according to the contour of the moiré image shown in FIG. As shown in FIG. 6, the region of interest of the dorsal region is extracted as shown in FIG. 7 by excluding the arm from the dorsal portion. 4 is a diagram illustrating an example of filtering values of a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a diagram illustrating an example of removing a head and hip portion from a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention. 6 is a view illustrating an example of removing an arm part from a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 7 removes an unnecessary region from a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention and changes a back portion to a region of interest. It is a figure which shows the example which extracted. FIG. 4 shows the result of the filtered portion having the height of the contour in the moiré image, and the bottom portion without the contour is shown in the form removed through the filtering. In FIG. 5, it is shown that only the back part is obtained as the ROI by excluding unnecessary areas, that is, the head and the butt part, for an image area (head, back, butt) of a predetermined height or more. FIG. 6 also shows that the back part is obtained as the ROI by excluding an arm part, which is an unnecessary area, from an image area (arm, etc.) having a predetermined height or more.

이어, 척추변형 검출 시스템(100)은, 도 8에 도시된 바와 같은 과정으로 관심영역 이미지에 대한 중심점(선)을 추출한다(S240). 여기서, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지에서 중심점을 추출하는 예를 나타낸 도면이다.Subsequently, the spine deformation detection system 100 extracts a center point (line) for the ROI image through a process as illustrated in FIG. 8 (S240). 8 is a diagram illustrating an example of extracting a center point from a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention.

즉, 척추변형 검출부(130)는 도 8에 도시된 바와 같이 모아레 이미지의 원본 이미지를 반전시킨 반전 이미지를 획득하고, 원본 이미지와 반전 이미지를 겹쳐서 중심점(선)을 추출하는 것이다.That is, the spine deformation detector 130 obtains an inverted image obtained by inverting the original image of the moiré image as shown in FIG. 8, and extracts a center point (line) by overlapping the original image and the inverted image.

이어, 척추변형 검출 시스템(100)은, 관심영역 이미지와 중심점(선)을 이용하여 비대칭도를 산출한다(S250).Subsequently, the spine deformation detection system 100 calculates asymmetry using the ROI image and the center point (line) (S250).

즉, 척추변형 검출부(130)는 도 9에 도시된 바와 같이 관심영역 이미지에서 중심점을 기준으로 오른쪽 관심영역(직사각형 영역) 중심점과 왼쪽 관심영역(직사각형 영역) 중심점을 각각 좌표값으로 계산하고 두 관심영역 중심점의 좌표값을 비교하여 비대칭도를 산출할 수 있다. 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지의 관심영역에 대해 관심영역 중심점을 계산하여 비대칭도를 산출하는 예를 나타낸 도면이다.That is, the spine deformation detector 130 calculates the center points of the right ROI (rectangular region) and the center of ROI (rectangular region) based on the center points in the ROI image as coordinates, respectively, as shown in FIG. 9. The asymmetry can be calculated by comparing the coordinate values of the center points of the region. 9 is a diagram illustrating an example of calculating an asymmetry degree by calculating a center of interest region center point of a region of interest of a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention.

또한, 척추변형 검출부(130)는 도 10에 도시된 바와 같이 관심영역 이미지에 대한 저해상도 이미지를 획득하고, 관심영역의 저해상도 이미지에 대해 중심점(선)을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값과, 우측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값으로 하여 두 데이터 값을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하거나, 중심점(선)을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들과 우측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하여 비대칭도를 산출할 수 있다. 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 모아레 이미지의 관심영역에 대해 상호관계 계수값을 계산하여 비대칭도를 산출하는 예를 나타낸 도면이다. 여기서, 척추변형 검출부(130)가 모아레 이미지의 관심영역의 원본 이미지에 대해 저해상도 이미지를 획득하는 것은 원본 이미지에 존재하는 잡영(Noise image)을 줄여주거나 없애기 위해 원본 이미지의 1/4 해상도를 갖는 저해상도 이미지를 획득하는 것이다. 따라서, 관심영역의 저해상도 이미지에 대해 중심점(선)을 기준으로 좌우의 이미지를 비교하여 상호관계 계수값이 1에 가까우면 완전 대칭에 가까운 것이고, 상호관계 계수값이 0에 가까우면 완전 비대칭에 가까운 것으로 산출할 수 있다. 즉, 상호관계 계수값이 0에 가까울수록 비대칭도가 높다고 할 수 있다.In addition, the spine deformation detection unit 130 obtains a low resolution image of the ROI image as shown in FIG. 10, and sets the height of the contour of the ROI of the left image based on the center point (line) for the low resolution image of the ROI. Compute the correlation coefficient by comparing the two data values using the data value as the value and the region of interest in the right image as the height value of the contour line , or calculate the correlation coefficient value in the region of interest in the left image based on the center point (line). The asymmetry can be calculated by comparing the coordinate values of the points forming the contour line and the coordinate values of the points forming the contour line in the ROI of the right image . FIG. 10 is a diagram illustrating an example of calculating an asymmetry by calculating a correlation coefficient value of a region of interest of a moiré image according to an exemplary embodiment of the present invention. Here, the obtaining of the low resolution image of the spine deformation detector 130 with respect to the original image of the region of interest of the moiré image may include a low resolution having a 1/4 resolution of the original image in order to reduce or eliminate noise images present in the original image. To acquire an image. Therefore, when the correlation coefficient value is close to 1, it is close to perfect symmetry, and when the correlation coefficient value is close to 0, it is close to perfect asymmetry. It can be calculated as In other words, the closer the correlation coefficient is to 0, the higher the asymmetry.

그리고, 척추변형 검출 시스템(100)은, 비대칭도에 근거해 정상 또는 비정상 여부를 결정하여 척추 변형을 검출한다(S260).In addition, the spine deformation detection system 100 determines whether it is normal or abnormal based on the degree of asymmetry, and detects the spine deformation (S260).

즉, 척추변형 검출 시스템(100)은, 상호관계 계수값이 낮아 비대칭도가 높을수록 비정상으로 결정하여 척추에 변형이 있음을 안내(표시)하거나, 상호관계 계수값이 높아 비대칭도가 낮을수록 정상으로 결정하여 척추에 변형이 없음을 안내(표시)하게 된다.That is, the spine deformation detection system 100 determines that abnormality is higher as the asymmetry is low because the correlation coefficient is low, and guides (indicates) that there is deformation in the spine, or is normal as the asymmetry is low because the correlation coefficient is high. It determines that the spine is not deformed (indicated).

한편, 본 발명의 실시예에 따른 척추변형 검출부(130)는 모아레 이미지에서 추출한 관심영역(ROI)을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값으로 저장하고, 관심영역 이미지에서 추출한 중심점(선)을 좌표값으로 하는 데이터 값으로 저장해 둔 후, 새로운 모아레 이미지를 입력받은 경우 새로운 모아레 이미지에서 관심영역을 추출하여 데이터 값으로 산출하고 중심점(선)을 추출해 데이터 값으로 산출해 기존의 데이터 값과 비교하여 비대칭도를 산출해 정상 또는 비정상 여부를 결정함으로써 척추변형을 검출할 수 있다.On the other hand, the spine deformation detection unit 130 according to an embodiment of the present invention stores the ROI extracted from the moiré image as a data value as the height value of the contour line, and coordinates the center point (line) extracted from the ROI image. After storing as a data value, if a new moiré image is received, the area of interest is extracted from the new moiré image to calculate the data value, and the center point (line) is extracted to calculate the data value and compared with the existing data value. The spinal deformity can be detected by determining whether it is normal or abnormal.

전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 사람의 척추 부위를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하고, 획득한 모아레 이미지에서 관심영역(ROI)을 추출하고, 관심영역에 대한 중심점(선)을 추출하며, 중심점(선)을 기준으로 좌우의 이미지를 비교하여 특성을 추출함으로써, 추출한 특성에 근거해 모아레 이미지의 관심영역이 대칭인지 비대칭인지의 여부에 따라 정상 또는 비정상의 척추 변형을 검출할 수 있도록 한, 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 시스템 및 방법을 실현할 수 있다.As described above, according to the present invention, a moiré image is obtained by photographing a spine of a person, a region of interest (ROI) is extracted from the obtained moiré image, a center point (line) of the region of interest is extracted, and a center point ( Moiré image by extracting features by comparing the left and right images on the basis of the line) to detect normal or abnormal spine deformation according to whether the region of interest of the moiré image is symmetrical or asymmetrical based on the extracted characteristic. Based spine deformation detection systems and methods can be realized.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention as defined by the following claims and their equivalents. Only. The scope of the invention is indicated by the following claims rather than the foregoing description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts are included in the scope of the invention. Should be.

본 발명은 사람의 몸을 촬영하여 모아레 이미지를 획득하는 장치나 시스템 등에 적용할 수 있다.The present invention can be applied to an apparatus or system for acquiring a moiré image by photographing a human body.

또한, 사람의 몸을 모아레 이미지로 촬영하고, 모아레 이미지에 근거해 척추 변형을 검출할 수 있도록 하는 시스템에 적용할 수 있다.
In addition, it can be applied to a system that photographs a human body in a moiré image and detects spinal deformation based on the moiré image.

100 : 모아레이미지기반 척추변형검출시스템 110 : 모아레 이미지 획득부
120 : 이미지 입력부 130 : 척추변형 검출부
140 : 정보 저장부 150 : 디스플레이부100: moire image-based spine deformation detection system 110: moire image acquisition unit
120: image input unit 130: spine deformation detection unit
140: information storage unit 150: display unit

Claims (10)

사람의 척추를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하는 모아레 이미지 획득부; 및
상기 모아레 이미지에서 관심영역(ROI:Region Of Interest)을 추출하고, 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 중심선을 추출하며, 상기 중심선을 기준으로 좌측 관심영역 중심점과 우측 관심영역 중심점을 각각 좌표값으로 산출하고, 두 관심영역 중심점의 좌표값을 비교하여 비대칭도를 산출하거나, 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 저해상도 이미지를 획득하고, 상기 저해상도 이미지에 대해 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값과, 우측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값으로 하여 두 데이터 값을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하며, 상기 비대칭도 또는 상기 상호관계 계수 값에 따라 정상 또는 비정상 여부를 결정하여 척추 변형을 검출하는 척추변형 검출부;
를 포함하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 장치.
A moiré image acquisition unit for obtaining a moiré image by photographing a spine of a person; And
Extracts a region of interest (ROI) from the moiré image, extracts a center line for the moiré image of the region of interest, and calculates a left ROI center point and a right ROI center point as coordinates based on the center line. And calculating the asymmetry by comparing the coordinate values of the center points of the two ROIs, obtaining a low resolution image of the moiré image of the ROI, and reconstructing the ROI of the left image based on the centerline with respect to the low resolution image. A correlation coefficient is calculated by comparing two data values using a data value as a value and a region of interest of the right image as a height value of a contour line, and calculating a correlation coefficient value according to the asymmetry or the correlation coefficient value. Spinal deformation detection unit for determining the abnormality to detect spinal deformation;
Moiré image-based spine deformation detection device comprising a.
제 1 항에 있어서,
상기 척추변형 검출부는, 상기 모아레 이미지의 원본 이미지를 반전시킨 반전 이미지를 획득하고, 원본 이미지와 반전 이미지를 겹쳐서 중심선을 추출하는 것을 특징으로 하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 장치.
The method of claim 1,
The spine deformation detection unit, moiré image-based spine deformation detection device, characterized in that to obtain an inverted image inverted the original image of the moiré image, and to extract the center line by overlapping the original image and the inverted image.
제 1 항에 있어서,
상기 척추변형 검출부는, 상기 모아레 이미지의 등고선에 따른 필터링 값에 근거해, 팔, 머리, 등, 엉덩이 부분을 포함하는 모아레 이미지에서 팔, 머리, 엉덩이 부분을 제외시키고 등 부분만을 관심영역으로 추출하는 것을 특징으로 하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 장치.
The method of claim 1,
The spine deformation detection unit extracts only the dorsal part as the region of interest from the moiré image including the arm, the head, the back, and the hip part, based on the filtering value according to the contour of the moiré image. Moiré image-based spinal deformation detection device, characterized in that.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 척추변형 검출부는, 상기 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들과 우측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하는 것을 특징으로 하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 장치.
The method of claim 1,
The vertebral deformation detection unit calculates a correlation coefficient by comparing coordinate values of points forming contour lines in the ROI of the left image with respect to the center line, and coordinate values of points forming contour lines in the ROI of the right image. Moiré image-based spine deformation detection device.
(a) 사람의 척추를 촬영하여 모아레 이미지를 획득하는 단계;
(b) 상기 획득된 모아레 이미지에서 관심영역(ROI:Region Of Interest)을 추출하는 단계;
(c) 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 중심선을 추출하는 단계;
(d) 상기 중심선을 기준으로 좌측 관심영역 중심점과 우측 관심영역 중심점을 각각 좌표값으로 산출하고, 두 관심영역 중심점의 좌표값을 비교하여 비대칭도를 산출하는 단계;
(e) 상기 관심영역의 모아레 이미지에 대한 저해상도 이미지를 획득하고, 상기 저해상도 이미지에 대해 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값과, 우측 이미지의 관심영역을 등고선의 높이값으로 하는 데이터 값으로 하여 두 데이터 값을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하는 단계; 및
(f) 상기 비대칭도 또는 상기 상호관계 계수값에 근거해 정상 또는 비정상 여부를 결정하여 척추 변형을 검출하는 단계;
를 포함하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 방법.
(a) photographing the spine of a person to obtain a moiré image;
(b) extracting a region of interest (ROI) from the obtained moiré image;
(c) extracting a center line of the moiré image of the ROI;
(d) calculating a left ROI center point and a right ROI center point as coordinate values based on the center line, and calculating asymmetry by comparing coordinate values of the center ROI points ;
(e) obtaining a low resolution image of the moiré image of the region of interest, and a data value of the region of interest of the left image as a height value of the contour line and a region of interest of the right image of the low resolution image Calculating a correlation coefficient value by comparing two data values as a data value used as a height value ; And
(f) detecting spinal deformation by determining whether it is normal or abnormal based on the asymmetry or the correlation coefficient value ;
Moiré image-based spine deformation detection method comprising a.
제 6 항에 있어서,
상기 (b) 단계는, 상기 모아레 이미지의 등고선에 따른 필터링 값에 근거해 팔, 머리, 등, 엉덩이 부분을 포함하는 모아레 이미지에서 팔, 머리, 엉덩이 부분을 제외시키고 등 부분만을 관심영역으로 추출하는 것을 특징으로 하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 방법.
The method according to claim 6,
In the step (b) , the back of the moiré image including the arm, the head, the back, and the hips is excluded from the moiré image based on the filtering value according to the contour of the moiré image. Moiré image-based spine deformation detection method characterized in that.
제 6 항에 있어서,
상기 (c) 단계는, 상기 모아레 이미지의 원본 이미지를 반전시킨 반전 이미지를 획득하고, 원본 이미지와 반전 이미지를 겹쳐서 중심선을 추출하는 것을 특징으로 하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 방법.
The method according to claim 6,
In the step (c), the moiré image-based spine deformation detection method comprising obtaining an inverted image obtained by inverting the original image of the moiré image and extracting a center line by overlapping the original image and the inverted image.
삭제delete 제 6 항에 있어서,
상기 (e) 단계는, 상기 중심선을 기준으로 좌측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들과 우측 이미지의 관심영역에서 등고선을 이루는 점들의 좌표값들을 비교하여 상호관계 계수값을 산출하는 것을 특징으로 하는 모아레 이미지 기반 척추 변형 검출 방법.
The method according to claim 6,
In the step (e), the correlation coefficients are calculated by comparing coordinate values of the points forming the contour line in the ROI of the left image with the coordinate values of the points forming the contour line in the ROI of the right image. Moiré image-based spine deformation detection method characterized in that.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN108697375B (en) 2016-02-15 2022-03-01 学校法人庆应义塾 Spine arrangement estimation device, spine arrangement estimation method, and spine arrangement estimation program

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004126738A (en) 2002-09-30 2004-04-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd Personal authentication device and authentication method using three-dimensional measurement
KR20070031558A (en) * 2005-09-15 2007-03-20 현대자동차주식회사 Driver eye detecting method
JP2010186274A (en) 2009-02-10 2010-08-26 Secom Co Ltd Sunglasses wearing detection apparatus

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004126738A (en) 2002-09-30 2004-04-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd Personal authentication device and authentication method using three-dimensional measurement
KR20070031558A (en) * 2005-09-15 2007-03-20 현대자동차주식회사 Driver eye detecting method
JP2010186274A (en) 2009-02-10 2010-08-26 Secom Co Ltd Sunglasses wearing detection apparatus

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