KR101523843B1 - 설진기 재현성 측정 장치 및 방법 - Google Patents

설진기 재현성 측정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

설진기 재현성 측정 장치가 제공된다. 상기 장치는, 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 제1 파라미터를 계산하는 계산부, 및 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 측정부를 포함할 수 있다.

Description

설진기 재현성 측정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR EVALUATING REPRODUCIBILITY OF TONGUE DIAGNOSIS DEVICE}
설진기 재현성 측정 장치 및 방법에 연관되며, 보다 구체적으로는 설진기가 제공하는 혀 영상의 색상 및 형태 재현성을 정량적으로 판단할 수 있는 장치 및 방법이 연관된다.
설진은 한의학 진단에서 혀를 통해 환자의 건강을 진단하는 것이다. 근래에는 이러한 설진을 보조하는 설진기가 개발되어 보급되고 있다.
설진기는 환자의 혀 영상(사진)을 촬영하여 미리 지정된 알고리즘에 따른 진단 결과를 도출하거나, 및/또는 의료인에게 제공하는 장치이다.
그런데, 혀의 색상이나 형태는 설진 결과에 영향을 미치는데, 환자의 혀 위치나 자세에 따라 색상과 형태가 다르게 촬영될 수 있다. 예를 들면 혀의 굴곡 및 그림자로 인해 영상의 혀 색상 및 기하정보가 달라질 수 있다.
설진기가 촬영한 영상의 재현성은 설진기의 신뢰성에 중요한 요소이므로, 이러한 재현성을 평가하는 것이 필요하다.
일측에 따르면, 설진기 재현성 측정 장치에 있어서, 상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 제1 파라미터를 계산하는 계산부; 및 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 측정부를 포함하는 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 재현성은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 색상 재현성이고, 상기 장치는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 색상 변환부를 더 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나일 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값일 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 장치는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 특징점 추출부를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 특징점은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나일 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 영상 분할부를 더 포함하고, 상기 제1 파라미터는 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대해 비교될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상일 수 있다.
다른 일측에 따르면, 설진기 재현성 측정 방법에 있어서, 상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 제1 파라미터를 계산하는 단계; 및 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 색상 재현성이고, 상기 방법은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나일 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값일 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 방법은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 특징점은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나일 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 파라미터는 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대해 비교될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상일 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
도 1은 일실시예에 따른 설진기 재현성 측정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른, 설진기 재현성 측정 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따라, 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 6등분한 예시 도면이다.
도 4는 다른 실시예에 따라. 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 가로로 10등분한 예시 도면이다.
도 5는 일실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 경계 부분을 포함하여 분할한 예시 도면이다.
도 6은 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.
도 7은 또 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.
도 8은 일실시예에 따라, 혀 영상을 촬영하기 위해 가이드 라인을 제시하는 예시 화면을 나타낸 도면이다.
도 9는 일실시예에 따라, 가이드 라인을 제시하였는지 여부에 따라, 급내상관계수의 변화를 도시한 그래프이다.
이하에서, 일부 실시예들을, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다.
또한 특정한 경우는 이해를 돕거나 및/또는 설명의 편의를 위해 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.
도 1은 일실시예에 따른 설진기 재현성 측정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
설진기 재현성 측정 장치(100)는 계산부(110), 측정부(120), 영상 분할부(130), 색상 변환부(140) 및 특징점 추출부(150)를 포함할 수 있다.
설진기 재현성 측정 장치(100)는, 설진기가 촬영한 영상을 색상 또는 형태에 대해 분석하여 재현성을 평가할 수 있다. 상기 촬영한 영상은 동일한 환자의 혀 영상일 수 있다. 상기 촬영한 영상은, 적어도 두 개 이상으로서, 색상 또는 형태에 대해서 분석될 수 있다. 영상이 실물에 가깝게 재현되는지 확인하기 위해서는 동일한 부분에 대한 일정 지표값을 비교할 수 있다.
설진기 재현성 측정 장치(100)는, 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 측정하는 장치일 수 있다.
색상 재현성은, 칼라 값을 기준으로 판단할 수 있다. 동일한 환자의 혀를 촬영한 복수 개의 혀 영상 칼라 값(색상 값)이 유동적으로 변하지 않고, 소정의 오차 범위 내로 있는지 여부로 색상 재현성을 판단할 수 있다. 혀 영상의 전체에 대한 칼라 값을 계산하여 색상 재현성을 판단할 수 있다. 또한, 상기 혀 영상을 영역으로 나누어 영역 별 칼라 값을 계산하여 영역 별로 색상 재현성을 판단할 수도 있다.
예를 들면, 제1 환자의 혀를 촬영한 혀 영상이 제1 영상 내지 제3 영상이 있을 수 있다. 상기 제1 영상 내지 상기 제3 영상을 동일하게 6등분으로 분할할 수 있다. 6등분으로 분할된 부분을 제1 영역 내지 제 6영역으로 지정할 수 있다. 색상 재현성은, 상기 제1 영상의 상기 제1 영역, 상기 제2 영상의 상기 제1 영역 및 상기 제3 영상의 상기 제1 영역의 칼라 값을 계산하여 상관계수를 구함으로써, 판단할 수 있다.
형태 재현성은, 동일한 환자의 혀를 촬영한 복수 개의 혀 영상 비율 값이 유동적으로 변하지 않고, 소정의 오차 범위 내로 있는지 여부로 판단할 수 있다. 상기 비율 값은, 혀 경계를 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율을 계산한 값이다. 혀 영상을 혀 경계를 중심으로 영역을 분할할 수 있다. 분할된 상기 혀 경계를 포함하는 영역이 많을수록 형태 재현성 측정 정밀도는 높아질 수 있다.
형태 재현성은, 동일한 환자의 혀를 촬영한 복수 개의 측면 혀 영상 각도 값이 유동적으로 변하지 않고, 소정의 오차 범위 내로 있는지 여부로 판단할 수 있다. 상기 각도 값은, 혀 측면에서 기준선과 특징점이 이루는 각도를 계산한 값이다. 상기 각도를 측정하는 부분에 대한 설명은 도 6 및 도 7의 부분에서 상세하게 설명한다.
계산부(110)는, 상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 파라미터를 계산할 수 있다.
상기 파라미터는 혀 영상의 칼라 값에 대한 것일 수 있다. 상기 칼라 값에 대한 급내상관계수(Intra Class Correlation)는, 상기 설진기의 색상 재현성을 판단하는 기준이 될 수 있다.
상기 파라미터는, 상기 혀 영상의 경계 부분이 포함된 영역 중 혀가 차지하는 비율 값일 수 있다. 상기 비율 값에 대한 급내상관계수(Intra Class Correlation)는, 상기 설진기의 형태 재현성을 판단하는 기준이 될 수 있다.
상기 파라미터는, 상기 혀 영상에서 측면 각도를 측정한 값일 수 있다. 상기 각도 값에 대한 급내상관계수(Intra Class Correlation)는, 상기 설진기의 형태 재현성을 판단하는 기준이 될 수 있다.
측정부(120)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 파라미터의 급내상관계수(Intra Class Correlation)를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정할 수 있다. 상기 급내상관계수가 1에 가까울수록 상기 설진기의 재현성이 우수한 것으로 평가될 수 있다.
영상 분할부(130)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할할 수 있다. 상기 영역으로 분할되면, 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응되는 영역에 대한 파라미터를 비교할 수 있다.
영상 분할부(130)가 분할하는 방법은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 가로로 분할, 세로로 분할 및 격자로 분할하는 것 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 영상 분할부(130)는 영역을 균등하게 분할할 수도 있지만 불균등하게 분할할 수도 있다.
영상 분할부(130)는, 형태 재현성을 판단하기 위해 혀 영상을 분할할 수 있다. 분할된 상기 혀 영상은 혀 경계 부분을 포함하는 영역이 있을 수 있다. 상기 혀 경계 부분을 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율 값을 계산할 수 있다. 상기 비율 값은 파라미터 값으로 사용될 수 있다.
색상 변환부(140)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환할 수 있다. 상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나는 상기 파라미터에 해당할 수 있다. 상기 파라미터는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산될 수 있다.
특징점 추출부(150)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출할 수 있다. 상기 특징점은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀의 설근 포인트 및 설첨 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.
상기 특징점이 이루는 각도 값을 파라미터로 할 수 있다. 상기 각도 값에 대한 급내상관계수를 계산하고, 상기 급내상관계수는 상기 설진기의 형태 재현성을 판단하는데 기준이 될 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른, 설진기 재현성 측정 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.
단계(201)에서, 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 측정할 파라미터를 정할 수 있다. 설진기의 재현성은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 색상 재현성을 판단하는 경우, 파라미터는 색상 값에 관한 것일 수 있다. 형태 재현성을 판단하는 경우, 파라미터는 혀 경계를 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율 값 또는 측면 혀 각도 값일 수 있다.
단계(202)는, 설진기 재현성 측정이 색상 재현성에 관한 것일 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환할 수 있다. 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE 칼라 공간에 따른 색도 및 명도 값 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 영역 분할부는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할할 수 있다. 계산부(110)는, 각 영역에 대한 색도 및 명도 값 중 적어도 하나에 대한 파라미터를 계산할 수 있다. 상기 파라미터에 대한 평균 값을 계산할 수 있다.
단계(203)은, 설진기 재현성 측정이 형태 재현성에 관한 것일 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값을 파라미터로 할 수 있다. 영역 분할부는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할할 수 있다. 상기 파라미터는 혀 경계가 포함되는 영역에서 혀가 차지하는 비율 값일 수 있다. 계산부(110)는, 상기 비율 값을 계산하고, 복수 개의 영상에 대하여 상기 비율 값의 평균 값을 구할 수 있다.
단계(204)는, 설진기 재현성 측정이 형태 재현성에 관한 것일 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점으로부터 측정된 각도 값을 파라미터로 할 수 있다. 상기 특징점은 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀의 설근 포인트 및 설첨 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 계산부(110)는, 상기 혀의 설근 및 설첨 중 적어도 하나는 꼭지점으로 하여 각도를 계산할 수 있다. 복수 개의 영상에 대하여 상기 각도 값의 평균 값을 구할 수 있다.
단계(205)에서, 추출부는 상기 파라미터 값과 상기 파라미터 값의 평균값을 이용하여 급내상관계수를 계산할 수 있다. 추출부는 상기 급내상관계수를 계산하여 설진기의 재현성을 측정할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따라, 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 6등분한 예시 도면이다.
영역 분할부는 혀 영상을 도 3에 도시된 바와 같이, 6등분을 할 수 있다. 색상 변환부(140)는 제1 영역 내지 제6 영역을 칼라값으로 변환할 수 있다. 상기 칼라값은, CIE 칼라 공간에 따른 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.
계산부(110)는, 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나를 파라미터로 하여 계산할 수 있다. 계산부(110)는, 복수 개의 혀 영상에 대하여 제1 영역의 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나의 평균 값을 계산할 수 있다. 상기 평균 값은 상기 제1 영역의 색상 재현성을 판단하는데 사용될 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 계산하는 과정에서 상기 평균 값을 사용할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 지표로 하여 상기 제1 영역에 대한 설진기의 색상 재현성을 판단할 수 있다.
계산부(110)는, 마찬가지로, 제2 영역 내지 제6 영역에 대해서도 상기와 같이 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나를 파라미터로 하여 계산할 수 있고, 평균 값을 각각 계산할 수 있다. 측정부(120)는, 각 영역에 대한 급내상관계수를 계산하는 과정에서 상기 각 영역에 대한 평균 값을 사용할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 지표로 하여 상기 제2 영역 내지 상기 제6 영역에 대한 설진기의 색상 재현성을 판단할 수 있다.
도 4는 다른 실시예에 따라. 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 가로로 10등분한 예시 도면이다.
계산부(110)는, 제1 영상 및 제2 영상으로부터 제1 영역 내지 제10영역에 대한 색상 값을 파라미터로 하여 계산할 수 있다. 상기 색상 값은 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.
측정부(120)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 색상 값에 대한 급내상관계수를 계산하여, 설진기의 색상 재현성을 측정할 수 있다
도 5는 일실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 경계 부분을 포함하여 분할한 예시 도면이다.
영역 분할부는, 도 5에 도시된 바와 같이, 혀 영상을 분할할 수 있다. 계산부(110)는, 설진기의 형태 재현성을 측정하기 위해서 혀의 경계를 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율을 파라미터 값으로 하여 계산할 수 있다. 상기 파라미터는 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값일 수 있다. 계산부(110)는, 제1 영역 내지 제4 영역의 상기 비율 값을 계산할 수 있다. 계산부(110)는 각 영역에 대한 비율 값의 평균을 구할 수 있다. 측정부(120)는, 상기 평균 값과 상기 비율 값을 이용하여 급내상관계수를 계산하고, 설진기의 형태 재현성을 측정할 수 있다.
도 6은 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.
계산부(110)는, 혀 뿌리(Proot)와 혀 끝(Ptip)을 이은 선(620)과 혀 뿌리를 지나는 세로축(610)과의 이루는 각도를 계산할 수 있다. 상기 각도 값을 파라미터로 할 수 있다. 복수 개의 영상에 대한 각각 파라미터 값의 평균 값을 구할 수 있다.
측정부(120)는, 상기 각도 값과 상기 각도 값의 평균 값을 이용하여 급내상관계수를 계산할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 계산하여 설진기의 형태 재현성을 측정할 수 있다.
도 7은 또 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.
계산부(110)는, 혀 뿌리(Proot)와 혀 끝(Ptip)을 4등분하여, 5개의 선(710, 720, 730, 740, 750)과 혀 경계가 만나는 점을 계산할 수 있다. 상기 5개의 선 중 중심선(710)과 상기 혀 경계가 만나는 점을 꼭지점으로 하여 각도를 측정할 수 있다. 중심선 위에 있는 두 번째 선(720)과 상기 혀 경계가 만나는 점을 계산하여, 상기 만나는 점과 중심선(710)이 이루는 각도를 계산할 수 있다. 중심선 아래에 있는 세 번째 선(730)과 상기 혀 경계가 만나는 점을 계산하여, 상기 만나는 점과 중심선(710)이 이루는 각도를 계산할 수 있다. 계산부(110)는, 상기 각도 값을 파라미터로 하여 파라미터를 구할 수 있다. 복수 개의 영상에 대한 각각 파라미터 값의 평균 값을 구할 수 있다.
측정부(120)는, 상기 각도 값과 상기 각도 값의 평균 값을 이용하여 급내상관계수를 계산할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 계산하여 설진기의 형태 재현성을 측정할 수 있다.
도 8은 일실시예에 따라, 혀 영상을 촬영하기 위해 가이드 라인을 제시하는 예시 화면을 나타낸 도면이다.
설진기가 환자의 혀를 촬영하는 데에 있어서, 환자의 혀 자세에 따라서 혀의 굴곡 및 그림자가 달라질 수 있다. 상기 혀의 굴곡 및 그림자가 달라지면, 혀에 대한 색상 및 기하 정보가 달라질 수 있다.
설진기는 혀 영상을 촬영할 때, 환자가 일정한 혀 자세를 유지할 수 있도록 가이드 라인을 제시할 수 있다. 상기 가이드 라인은 정면 또는 측면에서 제시될 수 있다. 환자가 가이드 라인에 맞추지 않고, 일정한 혀 자세를 유지하지 못하는 경우, 상기 설진기는 환자에게 피드백 정보를 줄 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 피드백 정보는 제시된 가이드 라인에 혀를 정확하게 위치시키도록 유도하는 메시지일 수 있다. 상기 메시지는 음성을 포함하는 청각적 형태 또는 시각적 형태로 제공될 수 있다. 상기 메시지로부터 상기 환자는 설진기에 혀를 올바르게 위치시킬 수 있다. 가이드 라인이 격자 모양인 경우, 상기 환자는 상기 혀의 가장자리가 상기 격자 모양 가이드 라인의 가장자리 안쪽에 맞도록(fitted) 맞추어 위치시킬 수 있다.
한편, 상기 격자 모양의 가이드 라인은 일실시예에 불과하고, 상기 가이드 라인의 모양 및/또는 형태는 상기 환자가 혀를 정확하고 재현성 있게 위치하도록 가이드 할 수 있는 다른 임의의 모양 및/또는 형태로 제공될 수도 있다.
일실시예에 따르면, 가이드 라인은 정면(810) 또는 측면(820)에서 제시될 수 있다. 가이드 라인이 정면으로 제시되는 경우, 색상의 재현성을 위해 환자는 격자 모양의 가이드 라인(811)에 혀 모양을 중심으로 위치시킬 수 있다. 상기 환자는 상기 가이드 라인(811)을 보면서 혀의 경계가 상기 가이드 라인(811) 내부에 위치하도록 할 수 있다. 가이드 라인이 측면으로 제시되는 경우, 형태의 재현성을 위해 환자는 혀 뿌리와 혀 끝을 격자 모양의 가이드 라인(821)에 혀를 위치시킬 수 있다. 상기 환자는 상기 가이드 라인(821)을 보면서 혀의 경계가 상기 가이드 라인(821) 내부에 위치하도록 할 수 있다.
일실시예에 따르면, 이렇게 환자가 가이드 격자의 정해진 영역에 혀를 정확히 위치시킬 수 있도록 유도하는 것에 더 나아가, 정확한 위치가 확보된 순간에 자동으로 설진 영상을 촬영하는 것도 가능하다.
도 9는 일실시예에 따라, 가이드 라인을 제시하였는지 여부에 따라, 급내상관계수의 변화를 도시한 그래프이다.
일실시예에 따라, 설진기에 가이드 라인을 제시하지 않은 경우, 설진기에 정면 가이드 라인만 제시한 경우 및 설진기에 정면 및 측면 가이드 라인을 제시한 경우의 세 그룹으로 나누어 급내상관계수의 변화를 관찰할 수 있다.
도 9에 도시된 바에 따르면, 설진기에 가이드 라인을 제시하지 않은 경우, 급내상관계수가 대부분의 영역에서 낮게 계산되었다. 설진기에 정면 및 측면 가이드 라인을 모두 제시한 경우는, 정면 가이드 라인만 제시한 경우보다 급내상관계수가 높게 계산되었다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (23)

  1. 설진기 재현성 측정 장치에 있어서,
    설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 영상 분할부;
    상기 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대한 제1 파라미터를 계산하는 계산부; 및
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 측정부
    를 포함하는 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 재현성은,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함하는 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 재현성은 상기 색상 재현성이고,
    상기 장치는,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 색상 변환부
    를 더 포함하는 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함하는 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나인 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,
    상기 제1 파라미터는,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값인 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,
    상기 장치는,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 특징점 추출부
    를 더 포함하는 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 특징점은,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함하는 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나인 장치.
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상인 장치.
  12. 설진기 재현성 측정 방법에 있어서,
    촬영한 제1 영상 및 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 단계;
    상기 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대한 제1 파라미터를 계산하는 단계; 및
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 재현성은 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 재현성은 상기 색상 재현성이고,
    상기 방법은,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나인 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,
    상기 제1 파라미터는,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값인 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,
    상기 방법은,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 특징점은,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나인 방법.
  21. 삭제
  22. 제12항에 있어서,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상인 방법.
  23. 제12항 내지 제20항 및 제22항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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