KR101494638B1 - Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof - Google Patents

Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof Download PDF

Info

Publication number
KR101494638B1
KR101494638B1 KR1020130017721A KR20130017721A KR101494638B1 KR 101494638 B1 KR101494638 B1 KR 101494638B1 KR 1020130017721 A KR1020130017721 A KR 1020130017721A KR 20130017721 A KR20130017721 A KR 20130017721A KR 101494638 B1 KR101494638 B1 KR 101494638B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
blood vessel
rgb
reflection spectrum
camera
Prior art date
Application number
KR1020130017721A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20140103788A (en
Inventor
유양모
김초예
장진호
송태경
Original Assignee
서강대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 서강대학교산학협력단 filed Critical 서강대학교산학협력단
Priority to KR1020130017721A priority Critical patent/KR101494638B1/en
Publication of KR20140103788A publication Critical patent/KR20140103788A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101494638B1 publication Critical patent/KR101494638B1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4887Locating particular structures in or on the body
    • A61B5/489Blood vessels
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0075Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/117Identification of persons
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A61B5/7445Display arrangements, e.g. multiple display units
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/14Vascular patterns

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

반사 스펙트럼 추정을 이용하여 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법, 그 방법을 이용한 혈관천자 안내 장치 및 사용자 인증 장치가 개시된다. 혈관을 영상화하는 방법은, RGB 카메라를 이용하여 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하고, 다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정을 위한 추정 인자를 미리 산출하며, 추정 인자를 이용하여 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하고, 추정된 반사 스펙트럼 영상으로부터 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성한다.A method for imaging a blood vessel in a living body using reflection spectrum estimation, a vascular puncture guiding apparatus and a user authentication apparatus using the method. A method for imaging a blood vessel is to acquire an RGB image of a target living body using an RGB camera, to previously calculate an estimation factor for spectral estimation from image data including a plurality of sample colors, And generates an image in which blood vessels in the living body are visually displayed in accordance with the degree of reflection of light corresponding to the blood vessel from the estimated reflected spectrum image.

Figure R1020130017721
Figure R1020130017721

Description

반사 스펙트럼 추정을 이용하여 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법, 그 방법을 이용한 혈관천자 안내 장치 및 사용자 인증 장치{Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method of imaging a blood vessel in a living body using reflection spectrum estimation, a vascular puncture guide apparatus using the method, and a user authentication apparatus using the method method thereof}

본 발명은 생체 내의 혈관을 영상화하는 기술에 관한 것으로, 특히 일반적인 카메라를 이용하여 획득한 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼을 추정함으로써 피부 내에 위치한 혈관을 가시적으로 표시할 수 있는 영상화 방법, 이러한 영상화 방법을 이용하여 혈관천자시 시술자에게 혈관의 위치를 시각화하여 표시하는 안내 장치 및 이러한 영상화 방법을 이용한 사용자 인증 장치에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a technique for imaging blood vessels in a living body, and more particularly, to an imaging method capable of visually displaying blood vessels located in a skin by estimating a reflection spectrum from RGB images acquired using a general camera, A guiding device for visualizing and displaying the position of a blood vessel to a vascular puncture operator, and a user authentication apparatus using such an imaging method.

다중 스펙트럼 영상(multispectral imaging)은 영상의 각 화소에 대한 스펙트럼 정보가 있는 영상을 말한다. 빨강, 초록, 파랑 세 대역의 정보를 가지고 있는 일반적인 RGB(red-green-blue) 영상과 달리 다중 스펙트럼 영상은 수십 개 대역의 정보를 가지고 있다. 다중 스펙트럼 영상은 이러한 스펙트럼 정보를 이용 할 수 있는 농업, 광물학, 물리학 등 여러 다른 분야로 널리 응용되어 활발하게 연구되어 왔다. 다중 스펙트럼 데이터는 다양한 장비로 획득이 가능하며 그 중에서 분광기가 가장 보편적으로 사용된다. 하지만 다중 스펙트럼 영상을 획득하기 위해 사용되는 다양한 장비 모두 영상을 획득하는데 오랜 시간이 걸리고 장비의 휴대성이 떨어지는 등의 제한사항이 있다. 이하에서 인용되는 선행기술문헌은 다중 스펙트럼을 이용하여 다수의 대역에 걸친 정보를 활용하는 기술의 특징에 대해 소개하고 있다.Multispectral imaging refers to images with spectral information for each pixel of an image. Unlike general red-green-blue (RGB) images, which have information of three bands of red, green and blue, multispectral images have information of several tens of bands. Multispectral images have been extensively studied and applied to various fields such as agriculture, mineralogy, and physics that can utilize such spectral information. Multispectral data can be acquired from a variety of devices, among which the most commonly used is a spectrometer. However, all of the various devices used to acquire multispectral images have a long time to acquire images and have limitations such as poor portability of the equipment. The prior art cited below introduces features of techniques that utilize information across multiple bands using multiple spectrums.

이를 극복하기 위해 일반 카메라를 통해 획득한 RGB 영상의 정보를 이용하여 촬영 대상의 반사 스펙트럼(reflectance spectrum)을 추정하는 연구가 이루어져왔다. 하지만 분광기로 측정한 스펙트럼 값에 비하여 RGB 정보로부터 추정한 스펙트럼 값은 추정 가능한 파장 범위의 제한이 있으며 정확도가 떨어지는 단점이 있어 미술 작품의 색 분석 및 색 재현이나 내시경 영상의 품질 향상 등의 제한된 분야에서 사용되어 왔다.In order to overcome this problem, a study has been made to estimate the reflectance spectrum of a subject using RGB image information acquired through a general camera. However, spectral values estimated from the RGB information are limited in terms of the wavelength range that can be estimated, compared with spectral values measured by spectroscopy, and the accuracy is low. Therefore, in the limited fields such as color analysis of artwork, color reproduction, and quality improvement of endoscopic images Has been used.

다중 스펙트럼 영상의 다양한 응용분야 중 헤모글로빈의 특수한 흡수 스펙트럼을 이용하여 피부 아래 혈관을 가시화 하는 기술이 있다. 화에 적합한 파장의 빛을 조사하고 그 파장 대역의 신호를 감지하는 센서를 사용하여 혈관정보를 획득한다. 하지만 이 경우 을 획득하기 위해 특수한 장비가 필요하기 때문에 비용, 사용 장소, 응용 분야 등 사용이 제한적이다.Among various applications of multispectral imaging, there is a technique for visualizing blood vessels under the skin using a specific absorption spectrum of hemoglobin. And acquires blood vessel information by using a sensor that irradiates light of a wavelength appropriate for the wavelength and detects a signal of the wavelength band. However, since special equipment is needed to obtain this case, the use of such things as cost, use place, and application field is limited.

P. Stigell, K. Miyata, and M. Hauta-Kasari, “Wiener Estimation Method in Estimating of Spectral Reflectance from RGB Images,” Pattern Recogn. Image Anal., Vol.17, No.2, pp.233-242, 2007. P. Stigell, K. Miyata, and M. Hauta-Kasari, " Wiener Estimation Method in Estimating of Spectral Reflectance from RGB Images, " Pattern Recogn. Image Anal., Vol. 17, No. 2, pp. 233-242, 2007.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 종래의 다중 스펙트럼 영상 획득을 위해 많은 시간과 비용이 투입되어야 하며 추정 가능한 파장 범위가 제약되는 한계를 극복하고, 특히 헤모글로빈의 특수 스펙트럼을 이용한 다중 스펙트럼 영상 처리 기술에 있어서 혈관 영상의 획득을 위해 특수한 장비가 동원되어야 하는 불편함을 해소하고자 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to overcome the limitations of the conventional method of acquiring a multispectral image, And to solve the inconvenience that special equipment must be mobilized to acquire blood vessel images.

상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법은, RGB 카메라를 이용하여 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 단계; 다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정(spectrum estimation)을 위한 추정 인자를 미리 산출하는 단계; 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하는 단계; 및 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 단계;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of imaging blood vessels in a living body, the method comprising: obtaining an RGB image of a target living body using an RGB camera; Predicting an estimation factor for spectrum estimation from image data including a plurality of sample colors; Estimating a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor; And generating an image in which a blood vessel in the living body is visually displayed according to a degree of reflection of light corresponding to the blood vessel from the estimated reflection spectrum image.

일 실시예에 따른 상기 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법에서, 상기 추정 인자를 미리 산출하는 단계는, 분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하는 단계; RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하는 단계; 및 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출하는 단계;를 포함한다. 또한, 상기 추정 인자는, 카메라 출력과 반사 스펙트럼의 상호 상관 행렬(correlation matrix) 및 카메라 출력의 자기 상관 행렬(auto-correlation matrix)에 기초하여 산출될 수 있다. 나아가, 상기 카메라 출력은, 빨강, 초록, 파랑 대역의 신호를 통과시키는 필터의 특성, 광원의 스펙트럼, 카메라의 감도 및 촬영 대상의 반사 스펙트럼을 고려하여 설정될 수 있다.In a method of imaging blood vessels in vivo according to an embodiment, pre-calculating the estimating factor comprises: pre-acquiring real reflection spectral data from the sample color using a spectroscopic camera; Obtaining RGB data from the sample color in advance using an RGB camera; And calculating an estimation factor for minimizing an error between an actual reflection spectrum and a reflection spectrum to be estimated using the actual reflection spectrum data and the RGB data. Further, the estimation factor may be calculated based on a correlation matrix of a camera output and a reflection spectrum and an auto-correlation matrix of a camera output. Further, the camera output may be set in consideration of characteristics of a filter for passing signals of red, green, and blue bands, a spectrum of a light source, a sensitivity of a camera, and a reflection spectrum of a subject to be photographed.

일 실시예에 따른 상기 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법에서, 상기 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 단계는, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장(histogram stretching)을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정할 수 있다. 또한, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상 내에서 피부로부터 반사된 신호와 혈관으로부터 반사된 신호만을 포함하는 관심 영역을 설정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 히스토그램 확장은 설정된 상기 관심 영역에 대해서 수행될 수 있다. 또한, 상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑(linear mapping)하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높일 수 있다. 나아가, 상기 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 단계는, 상기 히스토그램 확장된 영상으로부터 이차원 평균 필터(average filter) 및 중앙값 필터(median filter)를 이용하여 노이즈를 제거하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In the method of imaging blood vessels in a living body according to an exemplary embodiment, the step of generating an image in which the blood vessels in the living body are visually displayed may include the steps of extracting, from the estimated reflection spectrum image, histogram stretching The contrast and brightness can be adjusted. The method may further include setting a region of interest that includes only a signal reflected from the skin and a signal reflected from the blood vessel in the estimated reflected spectrum image, and the histogram extension may be performed on the set region of interest . The histogram expansion may be performed by detecting a maximum value and a minimum value of the signal intensity for each frame of the estimated reflection spectrum image, linearly mapping the detected maximum value and minimum value, Can be increased. Further, the step of generating an image visually displaying the blood vessels in the living body may further include removing noise from the histogram extended image using a two-dimensional average filter and a median filter can do.

한편, 이하에서는 상기 기재된 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.On the other hand, a computer-readable recording medium on which a program for causing a computer to execute a method for imaging blood vessels in vivo described above is recorded.

상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관 영상화를 이용한 혈관천자 안내 장치는, 혈관을 천자하고자 하는 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 RGB 카메라; 다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정을 위한 추정 인자를 미리 산출하고, 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하며, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 영상 처리부; 및 생성된 상기 혈관 영상을 표시하는 디스플레이부;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for guiding a vascular puncture using vascular imaging in vivo, the apparatus comprising: an RGB camera for acquiring an RGB image of a subject to be punctured; Estimating an estimation factor for spectrum estimation from image data including a plurality of sample colors in advance, estimating a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor, calculating a reflection spectrum image from the estimated reflection spectrum image, An image processing unit for generating an image in which a blood vessel in a living body is visually displayed according to a degree of reflection of the blood vessel; And a display unit for displaying the generated blood vessel image.

일 실시예에 따른 상기 혈관천자 안내 장치에서, 상기 영상 처리부는, 혈관천자를 위한 바늘이 접촉하는 피부 근처의 혈관에 대한 천자 안내선을 생성하여 상기 디스플레이부를 통해 실시간으로 강조하여 표시할 수 있다.In the vascular puncturer guidance apparatus according to an embodiment, the image processing unit may generate a puncture guide line for a blood vessel near a skin to be contacted by a needle for a blood vessel puncture, and may highlight and display the guide line in real time through the display unit.

일 실시예에 따른 상기 혈관천자 안내 장치에서, 상기 영상 처리부는, 분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하고, RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하며, 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출할 수 있다.In the vascular punctor guide apparatus according to an embodiment, the image processing unit acquires real reflection spectral data from the sample color in advance using a spectroscopic camera, acquires RGB data from the sample color in advance using an RGB camera , An estimation factor that can minimize the error between the actual reflection spectrum and the reflection spectrum to be estimated can be calculated by using the actual reflection spectrum data and the RGB data.

일 실시예에 따른 상기 혈관천자 안내 장치에서, 상기 영상 처리부는, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정함으로써 상기 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하되, 상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높일 수 있다.In the vascular punctum guide apparatus according to an embodiment, the image processing unit generates an image that visually displays blood vessels in the living body by adjusting the contrast and brightness of the blood vessel image using the histogram expansion from the estimated reflection spectrum image In the histogram expansion, the maximum and minimum values of the signal intensity are detected for each frame of the estimated reflection spectrum image, and the detected maximum and minimum values are linearly mapped to increase the contrast of the skin have.

상기 또 다른 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관 영상화를 이용한 사용자 인증 장치는, 인증하고자 하는 사용자의 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 RGB 카메라; 다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정을 위한 추정 인자를 미리 산출하고, 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하며, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 영상 처리부; 및 인증된 사용자의 혈관 영상을 미리 저장하고, 상기 영상 처리부가 생성한 혈관 영상과 미리 저장된 인증 사용자의 혈관 영상을 비교하여 일치 여부에 따른 인증 결과를 출력하는 인증 처리부;를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for authenticating a user using blood vessel imaging in vivo, the apparatus comprising: an RGB camera for acquiring an RGB image of a living body of a user to be authenticated; Estimating an estimation factor for spectrum estimation from image data including a plurality of sample colors in advance, estimating a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor, calculating a reflection spectrum image from the estimated reflection spectrum image, An image processing unit for generating an image in which a blood vessel in a living body is visually displayed according to a degree of reflection of the blood vessel; And an authentication processor for previously storing the blood vessel image of the authenticated user and comparing the blood vessel image generated by the image processor with the blood vessel image of the authentication user stored in advance and outputting the authentication result according to the matching.

일 실시예에 따른 상기 사용자 인증 장치에서, 상기 영상 처리부는, 분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하고, RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하며, 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출할 수 있다.In the user authentication apparatus, the image processing unit may acquire real reflection spectrum data from the sample color in advance using a spectroscopic camera, acquire RGB data from the sample color in advance using an RGB camera, The actual reflection spectrum data and the RGB data may be used to calculate an estimation factor that minimizes the error between the actual reflection spectrum and the reflection spectrum to be estimated.

일 실시예에 따른 상기 사용자 인증 장치에서, 상기 영상 처리부는, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정함으로써 상기 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하되, 상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높일 수 있다.In the user authentication apparatus according to an embodiment, the image processing unit generates an image in which the blood vessels in the living body are visually displayed by adjusting the contrast and brightness of the blood vessel image using the histogram expansion from the estimated reflected spectrum image , The histogram extension may detect the maximum and minimum values of the signal intensity for each frame of the estimated reflected spectrum image and may linearly map the detected maximum and minimum values to increase the contrast of the skin .

본 발명의 실시예들은 일반 RGB 카메라를 이용하여 획득한 영상으로부터 신뢰도 높은 혈관 영상을 생성함으로써 별도의 특수 광학/영상 장비 없이도 시간과 장소에 구애받지 않고 피부 영상으로부터 혈관의 분포를 가시화할 수 있으며, 이를 활용하여 실시간으로 정맥천자를 위한 안내 장치로 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 혈관 영상을 활용한 사용자 인증 장치로서도 활용할 수 있다.Embodiments of the present invention can generate reliable blood vessel images from images obtained using a general RGB camera, thereby making it possible to visualize the distribution of blood vessels from skin images regardless of time and place without requiring special optical / It can be used not only as a guide device for a venous puncture in real time, but also as a user authentication device using a blood vessel image.

도 1은 본 발명의 실시예들이 제안하고 있는 RGB 카메라를 이용한 혈관 영상화 과정을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관 영상화 방법에서 혈관 영상의 대조도를 증가시킨 결과를 설명하기 위한 비교 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 도 3의 혈관 영상 내에 관심 영역을 설정하고 이를 이용하여 히스토그램을 확장하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관 영상화를 이용한 혈관천자 안내 장치를 도시한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관 영상화를 이용한 사용자 인증 장치를 도시한 블록도이다.
1 is a view illustrating a blood vessel imaging process using an RGB camera proposed by embodiments of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of imaging a blood vessel in a living body according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a comparative diagram for explaining a result of increasing the degree of contrast of blood vessels in the blood vessel imaging method according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 4A and 4B are views for explaining a process of setting a region of interest in the blood vessel image of FIG. 3 and expanding the histogram using the region of interest.
FIG. 5 is a block diagram illustrating a vascular puncture guiding apparatus using vascular imaging in vivo according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
6 is a block diagram illustrating an apparatus for authenticating a user using blood vessel imaging in vivo according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예들을 설명하기에 앞서, 종래의 다중 스펙트럼 영상의 특성과 이에 따른 문제점들을 간략히 소개한 후, 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 발명의 실시예들이 채택하고 있는 기술적 수단을 순차적으로 제시하도록 한다.Before describing the embodiments of the present invention, the characteristics of the conventional multispectral image and the problems therefrom are briefly introduced. Then, in order to solve the problems, the technical means employed by the embodiments of the present invention are sequentially presented do.

다중 스펙트럼 영상 시스템(multispectral imaging system)은 획득한 이차원 영상의 각 화소점에 대해 스펙트럼의 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 말한다. 다중 스펙트럼 영상은 촬영 대상에 대한 이차원 공간 데이터에 여러 개의 좁은 파장대역 별로 분할된 스펙트럼 정보가 추가되어 총 삼차원 데이터를 가지게 된다.A multispectral imaging system is a system that can provide spectral information for each pixel point of an acquired two-dimensional image. The multispectral image has total three-dimensional data by adding spectral information divided into a plurality of narrow wavelength bands to two-dimensional spatial data of an object to be photographed.

일상생활에서 흔히 사용하는 카메라는 보통의 경우 RGB(red-green-blue) 영상으로 빨강, 초록, 파랑 세 대역의 정보를 가지고 있다. 빛을 이용하는 표시 장치에서는 RGB 데이터를 조합하여 색을 재현한다. 반면 다중 스펙트럼 영상은 세 개의 대역 대신 수십 수백 개의 좁은 파장으로 쪼개진 대역의 정보를 가지는 영상이다. 이와 같이 다중 스펙트럼 영상은 많은 파장 대역의 정보를 가지고 있으므로 세 개 대역의 정보를 가지고 있는 RGB 영상에 비해 훨씬 많은 양의 정보를 가지고 있는 것이다. 또한 RGB 영상은 사람 볼 수 있는 수 있는 가시광선 영역에 제한된 반면 다중 스펙트럼 영상은 적외선, 자외선 등 더 넓은 범위의 파장에 적용될 수 있다.A common camera in everyday life is red-green-blue (RGB) image, which usually has information of three bands of red, green and blue. In a display device using light, RGB data is combined to reproduce colors. Multispectral images, on the other hand, are images that contain information in a narrow band of several hundreds of narrow wavelengths instead of three. As such, multispectral images have much more information than RGB images that have information of three bands because they have many wavelength bands of information. Also, while RGB images are limited to the visible light region that can be viewed by humans, multispectral images can be applied to a wider range of wavelengths, such as infrared, ultraviolet, and the like.

다중 스펙트럼 영상을 획득하는 가장 간단한 방법으로는 흑백 카메라(monochrome camera)에 특정한 스펙트럼 대역을 통과시키는 필터를 이용하는 방법이다. 흑백 카메라에 서로 다른 대역을 통과시키는 여러 개의 필터를 수동으로 혹은 전자적으로 바꾸어 가며 여러 번 반복촬영 하여 삼차원 데이터를 획득하는 방법이다. 하지만 이 방법은 파장에 대한 해상도를 높이기 위해서는 촬영하고자 하는 대역 수만큼의 많은 필터가 필요하고, 반복촬영으로 인해 데이터 획득에 오랜 시간이 걸리므로 비효율 적이다.The simplest way to acquire multispectral images is to use a filter that passes a specific spectral band to a monochrome camera. It is a method of acquiring three-dimensional data by repeatedly photographing several filters manually or electronically changing several filters passing different bands through a monochrome camera. However, this method requires many filters as many as the number of bands to be photographed in order to increase the resolution with respect to wavelength, and it is inefficient because it takes a long time to acquire data due to repeated shooting.

다중 스펙트럼을 얻기 위해 가장 일반적으로 사용되는 장비는 분광기(spectrometer)이다. 분광기에도 프리즘 분광기, 회절 분광기, 간섭 분광기 등 다양한 종류가 있으며 각각 다른 방법을 통해 빛을 분산시킨다. 이 중에서 가장 흔하게 사용되는 분광기는 프리즘 분광기로 슬릿(slit)을 통해 들어온 빛을 프리즘을 이용하여 분산시키고 분산된 빛을 센서로 감지하여 스펙트럼 정보를 획득한다.The most commonly used equipment for obtaining multiple spectra is a spectrometer. There are various kinds of spectroscopes, such as prism spectroscopy, diffraction spectroscopy, and interference spectroscopy, and they distribute light through different methods. The most commonly used spectroscope is a prism spectroscope that disperses light from a slit through a prism and detects scattered light by a sensor to acquire spectral information.

이처럼 다중 스펙트럼 영상은 다양한 장비를 사용하여 획득 하는 것이 가능하지만 일반적인 RGB 영상 획득에 비해 데이터 획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 이차원 공간 데이터에 대해 한번의 촬영으로 한 파장의 정보를 획득하는 경우 보고자 하는 파장의 수만큼 반복촬영이 필요하고, 한번의 촬영으로 한 화소점 혹은 한 주사선에 대한 여러 파장 정보를 획득하는 경우에는 이차원 공간 영상의 화소점 혹은 주사선만큼의 반복 촬영이 필요하다. 이처럼 데이터 획득 시간이 길 경우 촬영장비와 촬영대상이 오랜 시간 고정되어 있어야 하며 장비의 이동성이 떨어 지는 등 데이터 획득에 많은 제한이 생긴다.Although the multispectral image can be acquired using various devices, it has a disadvantage in that data acquisition time is longer than that in the general RGB image acquisition. In the case of acquiring information of one wavelength by two-dimensional spatial data, it is necessary to repeatedly photograph as many times as the number of wavelengths to be watched. In the case of acquiring various wavelength information for one pixel point or one scanning line in one shot, It is necessary to repeatedly capture the pixel points or scanning lines of the spatial image. If the data acquisition time is long, the imaging equipment and the object to be photographed must be fixed for a long time, and the mobility of the equipment is deteriorated.

인간의 눈은 400-700 nm 파장을 가지는 가시광선영역만 볼 수 있지만 가시광선 이외의 넓은 대역에도 인간의 눈으로 관찰 할 수 없는 많은 정보가 존재한다. 또한 가시광선 영역의 빛도 파장을 쪼개어 특정한 대역의 파장만 관찰 할 경우, 가시광선이 혼합된 상태로 보이는 인간의 눈으로 얻을 수 있는 정보 이외의 것을 획득 할 수 있다. 피부아래 얕은 깊이에 위치한 정맥은 인간의 맨눈으로 관찰하기 어렵지만 이처럼 인간의 눈으로 볼 수 없는 이외의 정보를 이용하면 가시화 하여 영상으로 만들 수 있다. 근적외선 혹은 큰 파장을 가지는 가시광선을 이용하여 정맥 가시화가 가능한 원리를 살펴보도록 한다.Although the human eye can only see visible light with a wavelength of 400-700 nm, there is a lot of information that can not be observed with the human eye even in a wide band other than visible light. In addition, when the wavelength of the light in the visible light region is divided to observe only the wavelength of the specific band, information other than the information obtained by the human eye appearing as a mixed state of visible light can be obtained. Veins located at shallow depth beneath the skin are difficult to observe with human naked eyes. However, if information other than human eyes can be used, visualization can be made into images. Let's look at the principle of visible vein using visible light with near-infrared or large wavelength.

빛이 피부에 조사되면 일부는 피부의 표면에서 반사되고 나머지는 피부 속으로 침투한다. 침투되는 빛의 일부는 체내로 흡수되고 나머지는 몸을 투과하거나 피부 밖으로 다시 반사되어 되돌아 나간다. 이때, 체내로 흡수되는 빛의 양은 세포의 고유한 광 흡수 특성에 의해 결정되며 헤모글로빈 또한 특수한 흡수계수를 가진다. 이러한 헤모글로빈의 특수한 흡수계수를 이용하여 피부 아래의 혈관정보를 획득하는 것이 가능하다.When light is irradiated on the skin, some are reflected from the surface of the skin and others penetrate into the skin. Some of the penetrating light is absorbed into the body and the rest is transmitted through the body or reflected back out of the skin. At this time, the amount of light absorbed into the body is determined by the inherent light absorption characteristic of the cell, and hemoglobin also has a specific absorption coefficient. It is possible to obtain blood vessel information under the skin by using the specific absorption coefficient of hemoglobin.

이때 피부 아래의 혈관정보를 획득하기 위해서는 빛이 피부 표면에서 반사되지 않고 피부 아래까지 침투하는 것이 필요하다. 일반적으로 빛의 파장이 클수록 체내 침투할 수 있는 깊이도 깊어진다. 가시광선 중에서도 파장이 짧은 파란빛은 피부의 표면에서 대부분 반사되고 파장이 긴 붉은빛은 피부 아래까지 침투한다. 백색광에 손가락을 대면 투과되어 나오는 빛이 붉은 이유도 이와 같다. 다시 말해 파란빛을 피부에 조사할 경우 빛의 대부분이 피부 표면에서 반사되어 피부 아래의 정보가 아닌 피부 표면의 정보만 획득할 수 있다. 따라서 피부 아래에 위치한 혈관의 정보를 획득하기 위해서는 빛이 체내 깊이 침투해야 하며 이를 위해서는 파장이 긴 빛을 사용해야 한다.At this time, in order to acquire blood vessel information under the skin, it is necessary to penetrate the skin under the light without being reflected from the surface of the skin. In general, the larger the wavelength of light, the deeper the depth of penetration into the body. Among visible rays, blue light with short wavelength is mostly reflected from the surface of skin and red light with long wavelength penetrates to the bottom of skin. This is also the reason why the light coming out from the white light is red when you put your finger on it. In other words, when blue light is irradiated on the skin, most of the light is reflected from the surface of the skin, so that only information on the surface of the skin can be obtained. Therefore, in order to acquire information about blood vessels located under the skin, light must penetrate deeply into the body, and long wavelengths should be used.

피부 아래 깊이 투과하기 위해서는 충분히 긴 파장의 빛을 사용해야 하며, 을 위해서는 광 흡수계수를 고려하여 적절한 파장을 선택해야 한다. 헤모글로빈은 약 300-600nm 대역의 파장에서의 매우 큰 흡수 계수를 가지며 탈산소 헤모글로빈의 경우 약 700nm까지 큰 흡수계수를 가진다. 따라서 이 대역의 빛을 조사해주면 주변 조직에 비해 헤모글로빈이 많은 양의 빛을 흡수하게 된다. 따라서 헤모글로빈이 많이 흡수하는 대역의 빛을 조사하고 조사된 빛이 얼마나 흡수되었는지를 관찰함으로써 혈관정보를 획득할 수 있다. 흡수된 양을 관찰하기 위한 방법으로는 침투되었던 빛이 반사되어 되돌아 나오는 것을 관찰하는 방법과 투과되어 나오는 빛을 관찰하는 방법이 있다. 정맥을 이용한 생체인식 기술에 있어서, 반사되거나 투과된 빛을 관찰하면 정맥이 위치한 곳은 헤모글로빈에 의해 많은 빛이 흡수되어 어둡게 나타나고 정맥이 위치하지 않은 곳은 밝게 나타나 정맥 패턴 관찰이 가능하다.In order to penetrate deeply into the skin, a sufficiently long wavelength of light should be used, and the appropriate wavelength should be selected for the light absorption coefficient. Hemoglobin has a very large absorption coefficient at a wavelength of about 300-600 nm and a large absorption coefficient up to about 700 nm for deoxyhemoglobin. Therefore, when the light of this band is irradiated, hemoglobin absorbs a larger amount of light than the surrounding tissue. Therefore, it is possible to acquire blood vessel information by irradiating light in a band where hemoglobin absorbs a lot and observing how absorbed light is absorbed. As a method for observing the absorbed amount, there is a method of observing that the light that has been reflected is reflected back, and a method of observing the light that is transmitted. In the vein biometry technique, when the reflected or transmitted light is observed, a lot of light is absorbed by the hemoglobin in the place where the vein is located, and the vein pattern can be observed when the vein is not located.

이상에서 기술된 바와 같이 다중 스펙트럼 기술을 이용하여 혈관을 영상화 할 수 있는데, 혈관정보를 이용하는 기존의 장비들은 혈관정보 획득에 알맞은 파장의 빛을 송신하고 반사되거나 투과된 신호를 수신하여 혈관정보를 획득한다. 혈관정보 획득을 위해 어떤 장비는 750nm의 빛을 사용하며 또 다른 장비는 700nm-1000nm 대역의 빛을 사용할 수 있다. 그러나, 이처럼 특수한 파장 대역을 가지는 빛을 송, 수신 하기 위해서는 특수한 장비가 필요하며, 이처럼 특수한 장비를 이용하여 혈관 영상화를 할 경우 장비의 사용 장소에 제한을 받고 이동성이 떨어지며 높은 비용이 든다. 이러한 단점은 혈관 정보가 응용될 수 있는 범위를 제한시켜 현재는 출입 통제를 위한 정맥 생체 인식과 같이 제한된 분야에서만 사용되고 있다.As described above, the multi-spectral technique can be used to image blood vessels. Existing devices using blood vessel information transmit light of a wavelength suitable for acquisition of blood vessel information, receive reflected or transmitted signals, acquire blood vessel information do. Some equipment uses light at 750nm and other equipment uses light at 700nm-1000nm to obtain vascular information. However, in order to transmit and receive light having such a specific wavelength band, special equipment is required. When such a special equipment is used for vein imaging, the use of the equipment is restricted, the mobility is low, and the cost is high. These disadvantages limit the extent to which vascular information can be applied and are currently used only in limited fields such as vein biometrics for access control.

반면 일반 카메라를 통해 혈관 정보 획득이 가능할 경우 이동성이 좋으며 사용이 편리하고 낮은 비용이 들어 기존의 혈관 영상 장치의 단점을 극복 할 수 있다. 최근 보급되는 모바일 기기들은 대부분 카메라 기능을 지원하기 때문에 모바일 기기를 이용한 응용도 가능해진다. 따라서, 이하에서 기술되는 본 발명의 실시예들은 일반 RGB 카메라를 활용하여 혈관 영상을 획득하는 기술적 수단을 소개하도록 한다.On the other hand, if it is possible to acquire vascular information through a general camera, it is good in mobility, easy to use, and low cost, which overcomes the disadvantages of conventional vascular imaging devices. Since most of the recently introduced mobile devices support camera functions, applications using mobile devices become possible. Therefore, the embodiments of the present invention described below introduce technical means for acquiring blood vessel image using a general RGB camera.

도 1은 본 발명의 실시예들이 제안하고 있는 RGB 카메라를 이용한 혈관 영상화 과정을 도시한 도면으로서, 앞서 소개한 바와 같이 일반 카메라를 이용하여 혈관정보 획득이 가능할 경우 기술이 다양한 응용분야에서 유용하게 사용될 수 있으며 낮은 비용, 좋은 이동성과 편리한 사용 등의 큰 장점을 가질 수 있다는 점에 착안하여 안출된 기술이다. 이를 위해서 일반 카메라(110)로 획득한 RGB 영상으로부터 혈관 데이터를 추출하는 과정이 필요하다. RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼을 추정하는 것은 낮은 차원의 데이터를 높은 차원의 데이터로 추정하는 것이라고 볼 수 있으며, 본 발명의 실시예들은 RGB 영상과 같이 적은 수의 대역 정보를 이용하여 반사 스펙트럼을 추정하는 기술을 제시하고 있다. 이렇게 낮은 차원의 데이터를 높은 차원의 데이터로 추정하기 위해서는 다양한 기술들이 활용될 수 있으며, RGB 데이터로부터 반사 스펙트럼을 추정하기 위해 여기서는 그 중 위너 추정(Wiener estimation) 기법을 예시로 활용하도록 한다.FIG. 1 is a diagram illustrating a blood vessel imaging process using an RGB camera proposed by embodiments of the present invention. As described above, when blood vessel information can be acquired using a general camera, techniques are useful in various applications And it can be said to have great advantages such as low cost, good mobility and convenient use. For this purpose, it is necessary to extract the blood vessel data from the RGB image acquired by the general camera 110. Estimation of the reflection spectrum from the RGB image can be regarded as estimation of the low-dimensional data as high-dimensional data. The embodiments of the present invention can be applied to a technique of estimating the reflection spectrum using a small number of band information . In order to estimate the low-dimensional data as high-dimensional data, various techniques can be utilized. In order to estimate the reflection spectrum from the RGB data, the Wiener estimation method is used as an example.

RGB 카메라의 출력 vi(i = R,G,B)은 다음의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.The output v i (i = R, G, B) of the RGB camera can be expressed by the following equation (1).

Figure 112013014963854-pat00001
Figure 112013014963854-pat00001

여기서 fi(λ)(i = R,G,B)는 빨강, 초록, 파랑 대역의 신호를 통과시키는 필터의 특성, E(λ)는 광원의 스펙트럼, S(λ)는 카메라 감도, r(λ)는 촬영 대상의 반사 스펙트럼을 나타낸다.Where f i (λ) (i = R, G, B) are red, green, and characteristics of the filter for passing a signal of a blue band, E (λ) is the spectrum, S (λ) of the light source is the camera's sensitivity, r ( represents a reflection spectrum of the object to be photographed.

수학식 1을 간단하게 표현하기 위하여 벡터와 행렬을 사용하면 다음의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있으며 t는 행렬의 전치(transposition)를 의미한다. 여기서 카메라 출력 v 는 R, G, B 3 개의 값을 가지므로 3×1 행렬이며 반사 스펙트럼 r 은 k 개의 스펙트럼 정보를 가지고 있는 k×1 행렬이다. R, G, B 필터의 스펙트럼에 따른 특성 행렬

Figure 112013014963854-pat00002
는 3×k 행렬이며, 광원의 스펙트럼 E, 그리고 카메라 감도 S 는 각각 k×1, 1×k 행렬이다.In order to simplify expression (1), a vector and a matrix can be expressed by the following equation (2), and t denotes a transposition of a matrix. Here, the camera output v is a 3 × 1 matrix with three values of R, G, and B, and the reflection spectrum r is a k × 1 matrix with k spectral information. The spectral characteristic matrix of R, G, and B filters
Figure 112013014963854-pat00002
Is a 3 × k matrix, the spectrum E of the light source, and the camera sensitivity S are k × 1, 1 × k matrices, respectively.

Figure 112013014963854-pat00003
Figure 112013014963854-pat00003

수학식 2를 풀면 추정 반사 스펙트럼 행렬은 다음의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.Solving Equation (2), the estimated reflection spectrum matrix can be expressed as Equation (3).

Figure 112013014963854-pat00004
Figure 112013014963854-pat00004

이제, 위너 추정 기법을 사용하여 실제 반사 스펙트럼 행렬 r과 추정 반사 스펙트럼 행렬 rest의 오차인

Figure 112013014963854-pat00005
을 가장 작게 해 주는 행렬 G-1는 아래의 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다. 여기서
Figure 112013014963854-pat00006
는 앙상블 평균을 나타낸다.Now, using the Wiener estimation technique, the error of the actual reflection spectral matrix r and the estimated reflection spectral matrix r est
Figure 112013014963854-pat00005
The matrix G -1 that minimizes the matrix G -1 can be expressed by Equation (4) below. here
Figure 112013014963854-pat00006
Represents an ensemble average.

Figure 112013014963854-pat00007
Figure 112013014963854-pat00007

수학식 4에서 Rrv은 카메라 출력 v 와 반사 스펙트럼 r 의 상호 상관 행렬(correlation matrix)이고, Rvv은 카메라 출력 v 의 자기 상관 행렬(autocorrelation matrix)이다.In Equation (4), R rv is a correlation matrix of the camera output v and the reflection spectrum r, and R vv is an autocorrelation matrix of the camera output v.

이와 같은 과정을 통해 획득한 추정 행렬 G-1을 이용하여 카메라 출력 v=[R G B]t으로부터 반사 스펙트럼 rest=[λ1 λ2 … λk-1 λk]을 다음의 수학식 5와 같이 추정 할 수 있다.The estimated output to the camera using a matrix G -1 obtained through a process such as v = reflected spectrum from [RGB] t r est = [ λ 1 λ 2 ... k-1 [ lambda] k can be estimated as shown in the following Equation (5).

Figure 112013014963854-pat00008
Figure 112013014963854-pat00008

앞서 수학식 4에서 설명되었던 앙상블 데이터 획득을 위하여 도 1에 나타난 바와 같이 여러 샘플 색으로부터 반사 스펙트럼과 RGB 데이터를 획득한다. 이때, 반사 스펙트럼 데이터 획득에는 분광 카메라를, RGB 데이터 획득에는 RGB 카메라를 이용할 수 있다. 샘플 색으로부터 획득한 실제 반사 스펙트럼과 RGB 데이터를 이용하여 추정 행렬 G-1을 계산한다. 이러한 과정으로 계산된 추정 행렬 G-1에는 앙상블 데이터를 획득할 때의 광원, 카메라의 감도, 필터의 특성이 모두 반영되어있다. 따라서 같은 환경에서 획득한 RGB 영상은 미리 계산된 추정 행렬 G-1를 이용하여 반사스펙트럼을 추정할 수 있다. 즉, 도 1에서 120의 과정은 미리 별도로 수행되는 것이 바람직하며, 본 발명의 실시예들이 제안하는 혈관 영상화 과정에서는 120 과정을 통해 산출된 추정 행렬만이 활용될 수 있다.To obtain the ensemble data described in Equation (4), reflection spectra and RGB data are obtained from various sample colors as shown in FIG. At this time, spectral cameras can be used to acquire reflection spectrum data, and RGB cameras can be used to acquire RGB data. The estimated matrix G -1 is calculated using the RGB data and the actual reflection spectrum obtained from the sample color. The estimation matrix G -1 calculated by this process reflects the characteristics of the light source, the sensitivity of the camera, and the characteristics of the filter when acquiring the ensemble data. Therefore, the RGB image acquired in the same environment can estimate the reflection spectrum using the pre-calculated estimation matrix G -1 . In other words, it is preferable that the process of FIG. 1 to 120 is performed separately beforehand. In the blood vessel imaging process proposed by the embodiments of the present invention, only the estimation matrix calculated through 120 process can be utilized.

이제, 혈관 영상을 관찰하고자 하는 부위를 RGB 카메라(110)를 통해 촬영한 RGB 데이터로부터 추정 행렬 G-1를 이용하여 반사 스펙트럼(130)을 추정하고, 반사 스펙트럼으로부터 혈관정보를 추출함으로써 혈관 영상(140)을 생성할 수 있다.Now, the reflection spectrum 130 is estimated using the estimation matrix G -1 from the RGB data photographed through the RGB camera 110 with respect to the region where the blood vessel image is to be observed, and the blood vessel image 140 < / RTI >

지금까지 살펴본 바와 같이 위너 추정 기법을 이용하여 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼을 추정할 수 있고 이러한 반사 스펙트럼 추정을 통해 화가 가능함을 제시하였다. As we have seen so far, we can estimate the reflection spectrum from the RGB image using the Wiener estimation technique and suggest that it can be improved through the reflection spectrum estimation.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관을 영상화하는 방법을 도시한 흐름도로서, 도 1의 아이디어를 순차적으로 도시하였다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of imaging a blood vessel in a living body according to an embodiment of the present invention, and sequentially shows the idea of FIG.

S210 단계에서 혈관 영상화 장치는, RGB 카메라를 이용하여 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득한다.In step S210, the blood vessel imaging apparatus acquires an RGB image of a target living body using an RGB camera.

S220 단계에서 혈관 영상화 장치는, 다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정(spectrum estimation)을 위한 추정 인자를 미리 산출한다. 여기서, 혈관 영상화 장치는, 분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하고, RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하며, 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출하게 된다.In step S220, the blood vessel imaging apparatus previously calculates an estimation factor for spectrum estimation from the image data including a plurality of sample colors. Herein, the blood vessel imaging apparatus acquires real reflection spectral data from the sample color in advance using a spectroscopic camera, obtains RGB data from the sample color in advance using an RGB camera, and outputs the actual reflection spectrum data and the RGB data The estimation factor is calculated to minimize the error between the actual reflection spectrum and the reflection spectrum to be estimated.

앞서 도 1 및 수학식 3 내지 수학식 4를 통해 구체적으로 설명한 바와 같이, 이러한 추정 인자는, 카메라 출력과 반사 스펙트럼의 상호 상관 행렬(correlation matrix) 및 카메라 출력의 자기 상관 행렬(auto-correlation matrix)에 기초하여 산출될 수 있다. 또한, 상기 카메라 출력은, 빨강, 초록, 파랑 대역의 신호를 통과시키는 필터의 특성, 광원의 스펙트럼, 카메라의 감도 및 촬영 대상의 반사 스펙트럼을 고려하여 설정될 수 있다.As described in detail with reference to FIG. 1 and Equation 3 to Equation 4, this estimation factor is a correlation matrix of the camera output and the reflection spectrum and an auto-correlation matrix of the camera output, . ≪ / RTI > The camera output may be set in consideration of characteristics of a filter for passing signals of red, green, and blue bands, a spectrum of a light source, a sensitivity of a camera, and a reflection spectrum of a subject to be photographed.

S230 단계에서 혈관 영상화 장치는, 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정한다. 즉, 수학식 5와 같이 추정 인자를 RGB 영상에 반영함으로써 반사 스펙트럼을 추정할 수 있다.In step S230, the blood vessel imaging apparatus estimates a reflection spectrum image from the RGB image using the estimated factor. That is, the reflection spectrum can be estimated by reflecting the estimated factor into the RGB image as shown in Equation (5).

S240 단계에서 혈관 영상화 장치는, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성한다. 보다 구체적인 시각화 방법은 이후 도 3 내지 도 4b를 통해 설명하도록 한다.In step S240, the blood vessel imaging device generates an image in which blood vessels in the living body are visually displayed according to the degree of reflection of light corresponding to the blood vessel from the estimated reflection spectrum image. A more specific visualization method will be described later with reference to FIG. 3 to FIG. 4B.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관 영상화 방법에서 혈관 영상의 대조도를 증가시킨 결과를 설명하기 위한 비교 도면으로서, (a)는 대조도 증가 전의 영상이고, (b)는 대조도 증가 후의 영상을 예시하였다.FIG. 3 is a comparative diagram for explaining a result of increasing the contrast of the blood vessel image in the blood vessel imaging method according to the embodiment of the present invention, wherein (a) is the image before the increase in contrast, and (b) The following image is exemplified.

이상에서 설명한 방법을 이용하여 획득한 혈관 영상은 낮은 대조도로 인해 도 3의 (a)와 같이 육안으로 혈관을 관찰하기 힘들다. 따라서 적절한 영상 처리를 통해 도 3의 (b)와 같이 혈관이 잘 보이도록 해 주는 추가적인 과정이 필요하다.The blood vessel images obtained using the method described above are difficult to observe the blood vessels visually as shown in FIG. 3 (a) due to the low contrast. Therefore, an additional process is required to make the blood vessel visible as shown in FIG. 3 (b) through appropriate image processing.

이를 위해 본 발명의 일 실시예에서, 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 과정은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장(histogram stretching)을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정하는 것이 바람직하다.To this end, in one embodiment of the present invention, the process of visually displaying blood vessels in a living body comprises the steps of adjusting the contrast and brightness of a blood vessel image using histogram stretching from the estimated reflection spectrum image .

또한, 제안한 기술을 장소에 상관없이 사용할 수 있도록 하기 위하여 손 또는 팔 부분만 추출하여 분석하는 과정이 필요하다. 이를 위하여 관찰 화면 중앙에 관심영역을 설정하고 사용자가 이 관심영역 안쪽에 손 또는 팔 부분을 위치시키도록 하였다. 관심영역의 크기는 사용자가 이용하는 데 불편함이 적으면서 충분한 데이터 획득을 위해 가로, 세로를 다섯 등분 하여 가운데 영역을 사용하였다.In order to use the proposed technology regardless of the location, it is necessary to extract only the hand or arm and analyze it. For this purpose, a region of interest is set at the center of the observation screen and a user places his / her hand or arm in the region of interest. The size of the area of interest is divided into five parts, horizontal and vertical, to obtain sufficient data with less inconvenience to the user.

도 4a 및 도 4b는 도 3의 혈관 영상 내에 관심 영역을 설정하고 이를 이용하여 히스토그램을 확장하는 과정을 설명하기 위한 도면으로서, 각각 (a)와 같이 관심영역을 설정하였다. 관심영역 내의 신호는 피부에서 반사된 신호와 혈관에서 반사된 신호만 섞여 있다고 가정하였다.FIGS. 4A and 4B are diagrams for explaining a process of setting a region of interest in the blood vessel image of FIG. 3 and extending the histogram using the region of interest, respectively, and set the region of interest as shown in FIG. The signal in the region of interest is assumed to be a mixture of the reflected signal from the skin and the reflected signal from the blood vessel.

관심영역 내의 신호 세기에 대한 히스토그램을 살펴보면 도 4a의 (b)와 같이 나타나며, 0부터 255까지의 범위 중 신호 세기의 최소값은 97, 신호 세기의 최대값은 116으로 나타났다. 히스토그램분포에서 살펴볼 수 있듯이 매우 좁은 범위 내에 신호가 밀집되어 영상이 낮은 대조도를 가진다. 따라서 히스토그램 확장(histogram stretching)을 통해 의 대조도와 밝기를 조정하였다.The histogram of the signal intensity in the region of interest is shown in FIG. 4 (b), and the minimum value of the signal intensity is 97 and the maximum value of the signal intensity is 116 in the range from 0 to 255. As can be seen from the histogram distribution, the signal is concentrated within a very narrow range and the image has low contrast. Therefore, the contrast and brightness were adjusted through histogram stretching.

광원, 배경, 카메라와 촬영대상의 각도 등 영상 획득 시 주변의 환경과 영상획득조건에 의해 피부의 밝기가 달라질 수 있으므로 매 프레임마다 관심영역 내의 신호를 분석하여 최대값과 최소값을 찾은 후 히스토그램 확장을 수행하였다. 영상 획득 시 그림자가 지거나 빛이 덜 조사되어 상대적으로 어두운 부분 등을 고려하여 최소값 선정 시 40% 마진을 주었다. 이렇게 선정된 최소값과 최대값을 0부터 180까지 선형 매핑(linear mapping)하여 대조도를 높이고 밝기를 적정수준으로 조절하였다. 이러한 히스토그램 확장은 아래의 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.Since the brightness of the skin may be varied depending on the surrounding environment and image acquisition conditions during image acquisition, such as light source, background, and camera angle, the signal within the region of interest may be analyzed for each frame to find the maximum and minimum values. Respectively. When acquiring the image, we gave a 40% margin when choosing the minimum value considering the shadow part or less light and relatively dark part. The selected minimum and maximum values are linearly mapped from 0 to 180 to enhance the contrast and adjust the brightness to an appropriate level. This histogram extension can be expressed as Equation (6) below.

Figure 112013014963854-pat00009
Figure 112013014963854-pat00009

수학식 6에서 datain과 dataout는 각각 히스토그램 확장 전 데이터와 확장 후 데이터를 나타내며, maxin은 히스토그램 확장 전 관심영역 내 신호의 최대값, minin은 관심영역 내 신호의 최소값에 40% 마진을 준 값을 나타낸다. maxout과 maxin는 히스토그램 확장 후 데이터의 최대값과 최소값을 나타낸다. 을 위해 maxout과 maxin는 180과 0으로 설정하였으며 이를 통해 피부의 대조도를 높이고 밝기는 적정 수준으로 조절되도록 하였다.In Equation (6), data in and data out represent the data before and after the histogram expansion, respectively, max in is the maximum value of the signal in the region of interest before the histogram expansion, and min in is the 40% margin of the minimum value of the signal in the region of interest This indicates a quasi-value. max out and max in represent the maximum and minimum values of the data after histogram expansion. Max out and max in were set to 180 and 0, respectively, so that the contrast of the skin was increased and the brightness was adjusted to an appropriate level.

히스토그램 확장을 수행 한 결과 도 4a의 (b)영상이 도 4b의 (b)영상과 같이 대조도가 높아져 혈관이 잘 보이고, 어두웠던 영상이 밝게 조절되었음을 확인할 수 있다. 이와 같이 피부와 혈관의 데이터 분포를 분석하고 조절 함으로써 을 최적화하였다.As a result of performing the histogram expansion, it can be confirmed that the image of FIG. 4 (a) is higher than that of FIG. 4 (b) and the image of the blood vessel is well visible and the image of darkness is brightly adjusted. By analyzing and adjusting the data distribution of skin and blood vessels in this way, it was optimized.

요약하건대, 본 발명의 일 실시예에 따른 혈관 영상화 방법에서, 혈관 영상화 장치는, 앞서 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상 내에서 피부로부터 반사된 신호와 혈관으로부터 반사된 신호만을 포함하는 관심 영역을 설정하고, 상기 히스토그램 확장은 설정된 상기 관심 영역에 대해서 수행되는 것이 바람직하다. 또한, 상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑(linear mapping)하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높이는 것이 바람직하다.In summary, in a blood vessel imaging method according to an embodiment of the present invention, a blood vessel imaging apparatus sets a region of interest including only a signal reflected from a skin and a signal reflected from a blood vessel in the previously estimated reflection spectral image, The histogram expansion is preferably performed for the region of interest set. The histogram expansion may be performed by detecting a maximum value and a minimum value of the signal intensity for each frame of the estimated reflection spectrum image, linearly mapping the detected maximum value and minimum value, It is preferable to increase the degree of the above.

나아가, 히스토그램 확장은 대조도를 높일 수 있는 장점이 있는 반면 히스토그램 확장 전 영상에 존재하는 노이즈가 히스토그램 확장을 통해 강조되어 보일 수 있다는 단점이 있다. 따라서 히스토그램 확장 후 이차원 평균 필터(average filter)와 중앙값 필터(median filter)를 이용하여 노이즈를 제거하는 것이 바람직하다. 이를 통해 필터를 취하기 전 히스토그램 확장된 영상에서 강조되어 보이던 노이즈가 필터를 취한 영상에서는 상당부분 감소되어 보이는 효과가 나타날 수 있음을 실험을 통해 확인할 수 있었다.Furthermore, the histogram extension has the advantage of enhancing the contrast, but the disadvantage is that the noise existing before the histogram expansion can be emphasized through the histogram expansion. Therefore, it is desirable to remove the noise using a two-dimensional average filter and a median filter after histogram expansion. It can be seen from the experiment that the noise that is emphasized in the histogram extended image before the filter is taken can be reduced significantly in the image taken by the filter.

이상과 같이 본 발명의 실시예들은 좋은 이동성, 낮은 비용, 편리한 사용 등의 장점을 가지는 일반 카메라를 이용하여 을 얻을 수 있었으며, 이렇게 획득된 을 이용하면 정맥천자 네비게이터, 손 혈관 생체인식 기술 등에 유용하게 사용될 수 있을을 예상할 수 있다.As described above, the embodiments of the present invention can be obtained by using a general camera having advantages such as good mobility, low cost, and convenient use. Using the obtained camera, it is useful for a venous puncture navigator, Can be expected to be used.

그 중, 첫 번째로 생각할 수 있는 응용분야는 정맥천자 네비게이터다. 정맥천자란 주사침을 이용하여 정맥을 직접 찌르는 것을 의미하며 주로 팔꿈치부터 손목까지의 팔 안쪽에 수행하거나 손등정맥을 이용한다. 정맥천자는 정맥혈의 채취, 정맥주사 등 병원에서 매우 흔하게 시행됨에도 불구하고 피하주사나 근육주사에 비해 통증이 크며 다른 주사에 비해 실패확률도 높다고 알려져 있다. 특히 소아나 신생아의 경우 천자 부위가 제한되어 있으며 정맥 혈관이 작아 정맥천자에 어려움이 있으며 노인의 경우 혈관이나 피부가 약해 정맥천자 시 주의가 필요하다.Among them, the first application that can be considered is the venous puncture navigator. A venous puncture is a direct stabbing of the vein using an injection needle. It is performed primarily from the elbow to the wrist, or through the back of the hand. Although venous puncture is very common in the hospital such as venous blood sampling and intravenous injection, it is known that the pain is greater than the subcutaneous or intramuscular injection and the probability of failure is higher than that of other injections. Especially in children and newborns, the puncture site is limited, and venous puncture is difficult due to small venous blood vessels.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관 영상화를 이용한 혈관천자 안내 장치(500)를 도시한 블록도로서, 혈관 영상에 관한 각 구성은 앞서 도 1 및 도 2를 통해 기술된 혈관 영상화 방법의 주요 구성에 대응되는바, 여기서는 혈관천자를 위한 구성을 중심으로 그 개요만을 약술하도록 한다.FIG. 5 is a block diagram illustrating a vascular puncture guiding apparatus 500 using in vivo blood vessel imaging according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, The method of the present invention will be described only in the case of a blood vessel puncture.

RGB 카메라(510)는, 혈관을 천자하고자 하는 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 수단으로서, 도 5에 도시된 바와 같이 실시간으로 혈관천자 영상을 촬영하여 입력받을 수 있따.The RGB camera 510 is a means for acquiring an RGB image of a living body intended to puncture a blood vessel, and can take a blood vessel puncture image in real time as shown in FIG.

영상 처리부(520)는, 다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정을 위한 추정 인자를 미리 산출하고, 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하며, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성한다.The image processing unit 520 previously calculates an estimation factor for spectrum estimation from the image data including a plurality of sample colors, estimates a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor, An image in which blood vessels in a living body are visually displayed is generated according to the degree of reflection of light corresponding to the blood vessel from the image.

이러한 영상 처리부(520)는, 분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하고, RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하며, 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출하는 것이 바람직하다. 또한, 영상 처리부(520)는, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정함으로써 상기 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하되, 상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높이는 것이 바람직하다.The image processing unit 520 acquires real reflection spectral data from the sample color in advance using a spectral camera, acquires RGB data from the sample color in advance using an RGB camera, and outputs the actual reflection spectral data and the RGB It is preferable to use the data to calculate an estimation factor that minimizes the error between the actual reflection spectrum and the reflection spectrum to be estimated. In addition, the image processing unit 520 generates an image in which the blood vessel in the living body is visually displayed by adjusting the contrast and brightness of the blood vessel image using the histogram expansion from the estimated reflection spectrum image, It is preferable that the maximum value and the minimum value of the signal intensity are detected every frame of the reflected spectrum image and the detected maximum value and minimum value are linearly mapped to increase the contrast of the skin.

마지막으로 디스플레이부(530)는 생성된 상기 혈관 영상을 표시한다. 여기서, 영상 처리부(520)는, 혈관천자를 위한 바늘이 접촉하는 피부 근처의 혈관에 대한 천자 안내선을 생성하여 상기 디스플레이부(530)를 통해 실시간으로 강조하여 표시함으로써 시술자로 하여금 보다 용이한 혈관천자가 가능하도록 유도할 수 있다.Finally, the display unit 530 displays the generated blood vessel image. Here, the image processor 520 generates a puncture guide line for the blood vessel near the skin where the needle touches the needle for the blood vessel puncture, and emphasizes and displays it in real time through the display unit 530, thereby allowing the operator to perform a more convenient blood vessel puncture .

이상에서 제안된 일반 카메라를 이용한 혈관 영상화 기술을 활용하여 을 만들어 실시간으로 제공할 경우 혈관을 더 뚜렷하게 보이게 함으로써 천자 위치를 선정하고 처치하는데 도움을 줄 수 있다. 또한 육안으로 관찰하기 힘든 혈관도 영상화가 가능하므로 정맥을 찾기 어려운 노인, 소아, 중증환자 등의 정맥천자에 큰 도움을 줄 수 있다. 이렇듯 을 정맥천자 시 네비게이터로 사용함으로써 정맥천자에 소요되는 시간을 감소시키고 효율을 증대시켜 정맥천자에 들어가는 비용을 절감시킬 수 있으며, 정맥천자의 실패율을 줄임으로써 환자의 만족도를 증대 시킬 수 있다. 또한 일반 카메라를 이용하며 별도의 광원을 조사하는 것이 아니기 때문에 신체 어느 부위나 안전하게 사용할 수 있다는 장점이 있으며 기계와 환자의 접촉이 없어 환자에게 부담이 적고 위생적이다. 무엇보다도 보통의 RGB 영상 장치를 사용하므로 근적외선을 조사하고 수신하여 을 제공하는 별도의 장비를 구입하는 것과 비교하여 훨씬 경제적이다.In the case of real-time delivery of the blood vessel imaging technique using the conventional camera, it can help to select and treat the puncture site by making the blood vessel more visible. In addition, since it is possible to visualize blood vessels that are difficult to observe with the naked eye, it can be very helpful for the venous puncture of elderly, children, and severe patients who can not find veins. The use of this technique as a navigator for venous puncture can reduce the time required for venous puncture and increase the efficiency, thereby reducing the cost of intravenous puncture and reducing the failure rate of venous puncture to increase patient satisfaction. In addition, since it does not irradiate a separate light source using a general camera, it has an advantage that it can be used safely in any part of the body. Most of all it is much more economical than purchasing a separate device that uses near infrared rays to receive and receive NIR because it uses a normal RGB imaging device.

한편, 일반카메라를 이용한 혈관 영상의 두 번째 응용분야는 손 혈관을 이용한 생체인식 기술에 관한 것이다. 생체인식이란 신체 특정 부분의 정보를 이용하여 인증에 사용하는 것으로 분실, 도난의 위험이 없으며 위조가 어려운 장점이 있어 보안분야에서 유용하게 사용된다. 생체인식에 사용되는 신체 부위로는 지문, 정맥, 얼굴, 음성 등이 있다. 스마트 모바일 기기의 사용의 급격한 증가로 모바일 기기에서의 보안이 부각되며 큰 시장을 형성하고 있다. 생체인식 기술은 간편하면서도 높은 보안성을 보장하기 때문에 모바일 기기의 보안문제를 해결 할 기술로 주목 받고 있다.On the other hand, a second application field of a blood vessel image using a general camera relates to a biometric technique using a hand blood vessel. Biometrics is used for authentication by using information of specific parts of the body. It is useful for security because there is no risk of loss or theft and it is difficult to counterfeit. Body parts used for biometrics include fingerprints, veins, face, and voice. With the rapid increase in the use of smart mobile devices, security in mobile devices has become more prominent. Biometrics technology has been attracting attention as a technology to solve the security problem of mobile devices because it guarantees simple and high security.

여러 생체인식 기술 중 손바닥이나 손가락의 혈관인식 기술은 다른 생체인식 기술에 비해 오인식율이 낮으며 비 접촉식이므로 사용자에게 거부감이 덜하고 보안수준이 높다는 장점이 있다. 현재 이루어 지고 있는 손 혈관 가시화 연구나 손 혈관 생체인식 상용화 장비에서는 특정 파장의 빛을 조사하고 그 빛을 감지하여 혈관정보를 획득하고 있다. 따라서 모바일 기기에서 손 혈관 생체인식 기술을 사용하기 위해서는 근 적외선 대역의 빛을 내는 광원과 근적외선 신호를 받아들일 수 있는 센서가 추가적으로 필요하다는 약점을 갖는다.Among the various biometric technologies, the vascular recognition technology of the palm or finger has a lower recognition rate than other biometric technologies and has the advantages of less rejection and higher security because it is non-contact type. Currently, hand blood vessel visualization studies and hand vascular biometrics commercialization devices acquire blood vessel information by irradiating light of a specific wavelength and sensing the light. Therefore, in order to use the hand-blood vessel biometric technology in a mobile device, there is a weak point that a light source emitting near-infrared light and a sensor capable of receiving a near-infrared light signal are additionally required.

반면 일반 카메라를 통해 손 혈관정보를 획득 할 경우 하드웨어의 추가 없이 카메라가 내장되어 있는 모바일 기기에 적용할 수 있다. 기존의 혈관인식 시스템의 데이터 획득 장치를 카메라가 내장된 스마트 모바일 기기가 대체 할 수 있는 것이다.On the other hand, when acquiring hand vein information through a general camera, it can be applied to a mobile device having a built-in camera without adding hardware. A smart mobile device having a built-in camera can replace the data acquisition device of the existing blood vessel recognition system.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 내의 혈관 영상화를 이용한 사용자 인증 장치(600)를 도시한 블록도로서, 혈관 영상에 관한 각 구성은 앞서 도 1 및 도 2를 통해 기술된 혈관 영상화 방법의 주요 구성에 대응되는바, 여기서는 사용자 인증을 위한 구성을 중심으로 그 개요만을 약술하도록 한다.6 is a block diagram illustrating an apparatus 600 for authenticating a user using blood vessel imaging in vivo according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6, And only the outline of the configuration for user authentication is mainly described.

RGB 카메라(610)는 인증하고자 하는 사용자의 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 수단이다.The RGB camera 610 is a means for acquiring an RGB image of a target living body of a user to be authenticated.

영상 처리부(620)는, 다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정을 위한 추정 인자를 미리 산출하고, 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하며, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성한다.The image processor 620 may previously calculate an estimation factor for spectrum estimation from image data including a plurality of sample colors, estimate a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor, An image in which blood vessels in a living body are visually displayed is generated according to the degree of reflection of light corresponding to the blood vessel from the image.

이러한 영상 처리부(620)는, 분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하고, RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하며, 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출할 수 있다. 또한, 영상 처리부(620)는, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정함으로써 상기 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하되, 상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높이는 것이 바람직하다.The image processing unit 620 acquires real reflection spectral data from the sample color in advance using a spectral camera, acquires RGB data from the sample color in advance using an RGB camera, and outputs the actual reflection spectral data and the RGB Data can be used to calculate an estimation factor that minimizes the error between the actual reflection spectrum and the reflection spectrum to be estimated. In addition, the image processor 620 generates an image in which the blood vessel in the living body is visually displayed by adjusting the contrast and brightness of the blood vessel image using the estimated spectral image from the estimated reflected spectrum image, It is preferable that the maximum value and the minimum value of the signal intensity are detected every frame of the reflected spectrum image and the detected maximum value and minimum value are linearly mapped to increase the contrast of the skin.

인증 처리부(630)는, 인증된 사용자의 혈관 영상을 미리 저장하고, 상기 영상 처리부가 생성한 혈관 영상과 미리 저장된 인증 사용자의 혈관 영상을 비교하여 일치 여부에 따른 인증 결과를 출력한다. 즉, 미리 저장된 혈관 영성에 관한 데이터베이스를 조회하여 영상 처리부(620)를 통해 생성된 혈관 영상과 일치하는 인증 사용자가 존재하는지 여부를 검사함으로써, 보통의 RGB 카메라만으로도 사용자 인증을 간편하게 달성하라 수 있다.The authentication processing unit 630 stores the blood vessel image of the authenticated user in advance, compares the blood vessel image generated by the image processing unit and the blood vessel image of the previously stored authentication user, and outputs the authentication result according to the matching. That is, the user can easily authenticate the user by using only the normal RGB camera by checking the database about the vascular spirituality stored in advance and checking whether there is an authentication user matching the blood vessel image generated through the image processing unit 620.

상기된 본 발명의 실시예들에 따르면, 일반 RGB 카메라를 이용하여 획득한 영상으로부터 신뢰도 높은 혈관 영상을 생성함으로써 별도의 특수 광학/영상 장비 없이도 시간과 장소에 구애받지 않고 피부 영상으로부터 혈관의 분포를 가시화할 수 있으며, 이를 활용하여 실시간으로 정맥천자를 위한 안내 장치로 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 혈관 영상을 활용한 사용자 인증 장치로서도 활용할 수 있다.According to the embodiments of the present invention described above, it is possible to generate reliable blood vessel images from images obtained using a general RGB camera, thereby enabling the distribution of blood vessels from skin images without any time or place without special optical / And can be used as a guide device for a venous puncture in real time utilizing the same, and can also be utilized as a user authentication device utilizing a blood vessel image.

한편, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.Meanwhile, the embodiments of the present invention can be embodied as computer readable codes on a computer readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device and the like, and also a carrier wave (for example, transmission via the Internet) . In addition, the computer-readable recording medium may be distributed over network-connected computer systems so that computer readable codes can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily deduced by programmers skilled in the art to which the present invention belongs.

이상에서 본 발명에 대하여 그 다양한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명에 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.The present invention has been described above with reference to various embodiments. 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 invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

110 : RGB 카메라
500 : 혈관천자 안내 장치 510 : RGB 카메라
520 : 영상 처리부 530 : 디스플레이부
600 : 사용자 인증 장치 610 : RGB 카메라
620 : 영상 처리부 630 : 인증 처리부
110: RGB camera
500: vascular puncture guiding device 510: RGB camera
520: image processor 530:
600: User authentication device 610: RGB camera
620: Image processor 630: Authentication processor

Claims (17)

생체 내의 혈관을 영상화하는 방법에 있어서,
RGB 카메라를 이용하여 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 단계;
다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정(spectrum estimation)을 위한 추정 인자를 미리 산출하는 단계;
상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하는 단계; 및
추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장(histogram stretching)을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정함으로써 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 방법.
A method for imaging blood vessels in a living body,
Acquiring an RGB image of a target living body using an RGB camera;
Predicting an estimation factor for spectrum estimation from image data including a plurality of sample colors;
Estimating a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor; And
Adjusting the contrast and brightness of the blood vessel image using histogram stretching from the estimated reflection spectrum image to generate an image in which blood vessels in the living body are visually displayed according to the degree of reflection of light corresponding to the blood vessel; Methods of inclusion.
제 1 항에 있어서,
상기 추정 인자를 미리 산출하는 단계는,
분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하는 단계;
RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하는 단계; 및
상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출하는 단계;를 포함하는 방법.
The method according to claim 1,
The step of calculating the estimation factor in advance includes:
Obtaining actual reflection spectral data from the sample color in advance using a spectroscopic camera;
Obtaining RGB data from the sample color in advance using an RGB camera; And
And calculating an estimation factor for minimizing an error between an actual reflection spectrum and a reflection spectrum to be estimated using the actual reflection spectrum data and the RGB data.
제 2 항에 있어서,
상기 추정 인자는,
카메라 출력과 반사 스펙트럼의 상호 상관 행렬(correlation matrix) 및 카메라 출력의 자기 상관 행렬(auto-correlation matrix)에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
3. The method of claim 2,
The estimation factor may be calculated by:
Correlation matrix of the camera output and the reflection spectrum and an auto-correlation matrix of the camera output.
제 3 항에 있어서,
상기 카메라 출력은,
빨강, 초록, 파랑 대역의 신호를 통과시키는 필터의 특성, 광원의 스펙트럼, 카메라의 감도 및 촬영 대상의 반사 스펙트럼을 고려하여 설정된 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 3,
Wherein the camera output comprises:
A characteristic of a filter for passing signals of red, green, and blue bands, a spectrum of a light source, a sensitivity of a camera, and a reflection spectrum of an object to be photographed.
제 1 항에 있어서,
상기 스펙트럼 추정은 위너 추정(Wiener estimation)을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the spectral estimation is performed using Wiener estimation.
삭제delete 제 1 항에 있어서,
추정된 상기 반사 스펙트럼 영상 내에서 피부로부터 반사된 신호와 혈관으로부터 반사된 신호만을 포함하는 관심 영역을 설정하는 단계;를 더 포함하고,
상기 히스토그램 확장은 설정된 상기 관심 영역에 대해서 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
Setting an area of interest including only a signal reflected from the skin and a signal reflected from the blood vessel in the estimated reflected spectrum image,
Wherein the histogram extension is performed for the set region of interest.
제 1 항에 있어서,
상기 히스토그램 확장은,
추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑(linear mapping)하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높이는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
The histogram extension may include:
Detecting a maximum value and a minimum value of the signal intensity for each frame of the estimated reflection spectrum image and linearly mapping the detected maximum value and minimum value to increase the contrast of the skin by extending the interval, Way.
제 1 항에 있어서,
상기 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 단계는,
상기 히스토그램 확장된 영상으로부터 이차원 평균 필터(average filter) 및 중앙값 필터(median filter)를 이용하여 노이즈를 제거하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method according to claim 1,
The step of generating an image in which the blood vessels in the living body are visually displayed,
And removing noise from the histogram extended image using a two-dimensional average filter and a median filter.
제 1 항 내지 제 5 항 및 제 7 항 내지 제 9 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.A computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute the method according to any one of claims 1 to 5 and 7 to 9. 생체 내의 혈관 영상화를 이용한 혈관천자 안내 장치에 있어서,
혈관을 천자하고자 하는 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 RGB 카메라;
다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정을 위한 추정 인자를 미리 산출하고, 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하며, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정함으로써 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 영상 처리부; 및
생성된 상기 혈관 영상을 표시하는 디스플레이부;를 포함하는 장치.
A vascular puncture guide apparatus using vascular imaging in vivo,
An RGB camera for acquiring an RGB image of a subject to be punctured;
Estimating an estimation factor for spectrum estimation from image data including a plurality of sample colors, estimating a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor, and estimating a reflection spectrum image from the estimated reflection spectrum image using histogram expansion An image processor for generating an image in which a blood vessel in a living body is visually displayed according to a degree of reflection of light corresponding to a blood vessel by adjusting a contrast and brightness of the blood vessel image; And
And a display unit for displaying the generated blood vessel image.
제 11 항에 있어서,
상기 영상 처리부는,
혈관천자를 위한 바늘이 접촉하는 피부 근처의 혈관에 대한 천자 안내선을 생성하여 상기 디스플레이부를 통해 실시간으로 강조하여 표시하는 것을 특징으로 하는 장치.
12. The method of claim 11,
Wherein the image processing unit comprises:
And generates a puncture guide line for a blood vessel near a skin contacting the needle for a blood vessel puncture, and emphasizes and displays it in real time through the display unit.
제 11 항에 있어서,
상기 영상 처리부는,
분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하고, RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하며, 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
12. The method of claim 11,
Wherein the image processing unit comprises:
Acquiring real reflection spectral data from the sample color in advance using a spectral camera, acquiring RGB data from the sample color in advance using an RGB camera, and using the actual reflection spectrum data and the RGB data, And calculates an estimation factor for minimizing the error of the reflection spectrum to be estimated.
제 11 항에 있어서,
상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높이는 것을 특징으로 하는 장치.
12. The method of claim 11,
The histogram extension may detect a maximum value and a minimum value of the signal intensity for each frame of the estimated reflection spectrum image and linearly map the detected maximum value and minimum value to increase the contrast of the skin by expanding the interval. .
생체 내의 혈관 영상화를 이용한 사용자 인증 장치에 있어서,
인증하고자 하는 사용자의 대상 생체에 대한 RGB 영상을 획득하는 RGB 카메라;
다수의 샘플 색상을 포함하는 영상 데이터로부터 스펙트럼 추정을 위한 추정 인자를 미리 산출하고, 상기 추정 인자를 이용하여 상기 RGB 영상으로부터 반사 스펙트럼 영상을 추정하며, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상으로부터 히스토그램 확장을 이용하여 혈관 영상의 대조도와 밝기를 조정함으로써 혈관에 대응하는 빛의 반사 정도에 따라 생체 내의 혈관을 시각적으로 표시한 영상을 생성하는 영상 처리부; 및
인증된 사용자의 혈관 영상을 미리 저장하고, 상기 영상 처리부가 생성한 혈관 영상과 미리 저장된 인증 사용자의 혈관 영상을 비교하여 일치 여부에 따른 인증 결과를 출력하는 인증 처리부;를 포함하는 장치.
A user authentication apparatus using in vivo blood vessel imaging,
An RGB camera for acquiring an RGB image of a target living body of a user to be authenticated;
Estimating an estimation factor for spectrum estimation from image data including a plurality of sample colors, estimating a reflection spectrum image from the RGB image using the estimation factor, and estimating a reflection spectrum image from the estimated reflection spectrum image using histogram expansion An image processor for generating an image in which a blood vessel in a living body is visually displayed according to a degree of reflection of light corresponding to a blood vessel by adjusting a contrast and brightness of the blood vessel image; And
And an authentication processor for previously storing the blood vessel image of the authenticated user and comparing the blood vessel image generated by the image processor with the blood vessel image of the authentication user stored in advance and outputting the authentication result according to the matching.
제 15 항에 있어서,
상기 영상 처리부는,
분광 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 실제 반사 스펙트럼 데이터를 미리 획득하고, RGB 카메라를 이용하여 상기 샘플 색상으로부터 RGB 데이터를 미리 획득하며, 상기 실제 반사 스펙트럼 데이터와 상기 RGB 데이터를 이용하여 실제 반사 스펙트럼과 추정하고자 하는 반사 스펙트럼의 오차가 최소가 되도록 하는 추정 인자를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
16. The method of claim 15,
Wherein the image processing unit comprises:
Acquiring real reflection spectral data from the sample color in advance using a spectral camera, acquiring RGB data from the sample color in advance using an RGB camera, and using the actual reflection spectrum data and the RGB data, And calculates an estimation factor for minimizing the error of the reflection spectrum to be estimated.
제 15 항에 있어서,
상기 히스토그램 확장은, 추정된 상기 반사 스펙트럼 영상의 매 프레임마다 신호 세기의 최대값과 최소값을 검출하고, 검출된 최대값과 최소값을 선형 매핑하여 그 간격을 확장함으로써 피부의 대조도를 높이는 것을 특징으로 하는 장치.
16. The method of claim 15,
The histogram extension may detect a maximum value and a minimum value of the signal intensity for each frame of the estimated reflection spectrum image and linearly map the detected maximum value and minimum value to increase the contrast of the skin by expanding the interval. .
KR1020130017721A 2013-02-19 2013-02-19 Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof KR101494638B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130017721A KR101494638B1 (en) 2013-02-19 2013-02-19 Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130017721A KR101494638B1 (en) 2013-02-19 2013-02-19 Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140103788A KR20140103788A (en) 2014-08-27
KR101494638B1 true KR101494638B1 (en) 2015-03-02

Family

ID=51747984

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130017721A KR101494638B1 (en) 2013-02-19 2013-02-19 Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101494638B1 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180016885A (en) 2016-08-08 2018-02-20 단국대학교 천안캠퍼스 산학협력단 Light biometric authentication device and method
KR102176196B1 (en) 2019-07-09 2020-11-09 (주)메디센텍 Real-time detection device and method of superficial vein
KR102176200B1 (en) 2019-07-09 2020-11-09 (주)메디센텍 Real-time detection and method of blood flow
KR102265702B1 (en) 2019-12-20 2021-06-16 (주)메디센텍 Real-time detection device of superficial vein and blood flow

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112348182B (en) * 2016-04-19 2024-01-12 中科寒武纪科技股份有限公司 Neural network maxout layer computing device
KR101716667B1 (en) * 2016-12-01 2017-03-15 (주)아이에스엠아이엔씨 Method and apparatus for measuring a blood flow change of hypodermic vein
KR102143179B1 (en) * 2018-05-18 2020-08-11 금오공과대학교산학협력단 fully automatic unmanned Blood collecting device
CN110279402A (en) * 2019-07-31 2019-09-27 杭州泽铭睿股权投资有限公司 A kind of imaging method of veins beneath the skin optical video image

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010213746A (en) * 2009-03-13 2010-09-30 Fujifilm Corp Endoscopic image processing device and method and program
JP2010244219A (en) * 2009-04-03 2010-10-28 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp Biometric authentication device and system
JP2011212386A (en) * 2010-04-02 2011-10-27 Seiko Epson Corp Blood vessel display device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010213746A (en) * 2009-03-13 2010-09-30 Fujifilm Corp Endoscopic image processing device and method and program
JP2010244219A (en) * 2009-04-03 2010-10-28 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp Biometric authentication device and system
JP2011212386A (en) * 2010-04-02 2011-10-27 Seiko Epson Corp Blood vessel display device

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180016885A (en) 2016-08-08 2018-02-20 단국대학교 천안캠퍼스 산학협력단 Light biometric authentication device and method
KR102176196B1 (en) 2019-07-09 2020-11-09 (주)메디센텍 Real-time detection device and method of superficial vein
KR102176200B1 (en) 2019-07-09 2020-11-09 (주)메디센텍 Real-time detection and method of blood flow
KR102265702B1 (en) 2019-12-20 2021-06-16 (주)메디센텍 Real-time detection device of superficial vein and blood flow

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140103788A (en) 2014-08-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101494638B1 (en) Vein visualization method using estimated reflectance spectrums, guide apparatus for vascular access using the method thereof and user authentication apparatus using the method thereof
US20220054089A1 (en) Device, system and method for generating a photoplethysmographic image carrying vital sign information of a subject
US9659205B2 (en) Multimodal imaging system and method for non-contact identification of multiple biometric traits
US10599932B2 (en) Personal electronic device for performing multimodal imaging for non-contact identification of multiple biometric traits
US20190183357A1 (en) Near-infrared optical imaging system for hemodynamic imaging, pulse monitoring, and mapping spatio-temporal features
WO2017187718A1 (en) Imaging apparatus, authentication processing apparatus, imaging method, authentication processing method, and program
JP2019058681A (en) System and method for optical detection of skin disease
JP4407714B2 (en) Biometric authentication device and biometric authentication method
AU2017217944B2 (en) Systems and methods for evaluating pigmented tissue lesions
EP4000505A1 (en) Device and method for extracting physiological information
US20150051460A1 (en) System and method for locating blood vessels and analysing blood
JP5948831B2 (en) Measuring device, measuring method, program, and recording medium
CN109890274A (en) For determining the equipment, system and method for the core temperature of object
JP5870922B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
US20140213909A1 (en) Control-based inversion for estimating a biological parameter vector for a biophysics model from diffused reflectance data
US10156518B2 (en) Image analysis apparatus, imaging system, surgery support system, image analysis method, and storage medium
CN106999116A (en) Apparatus and method for skin detection
JP6567850B2 (en) Imaging device
WO2011026986A1 (en) An optical device for sensing a plethysmographic signal using a matrix imager
US20150025340A1 (en) Calibration curve creating method and apparatus for the same, and blood component calibration apparatus
US20220095998A1 (en) Hyperspectral imaging in automated digital dermoscopy screening for melanoma
WO2020095739A1 (en) Information processing device, information processing method, and program
WO2019173283A1 (en) Method and apparatus for non-invasive hemoglobin level prediction
JP5990906B2 (en) Measuring device, measuring method, program, and recording medium
CN108197535A (en) Refer to vein image quality evaluation method and device

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180206

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190107

Year of fee payment: 5