KR102004724B1

KR102004724B1 - 정자 검출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체

Info

Publication number: KR102004724B1
Application number: KR1020170162380A
Authority: KR
Inventors: 김지훈
Original assignee: (주)인트인
Priority date: 2017-11-30
Filing date: 2017-11-30
Publication date: 2019-07-29
Also published as: KR20190063527A

Abstract

본 발명은 정자 검출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 제공한다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 촬상된 정액 이미지로부터 정자를 검출하는 방법에 있어서, 상기 이미지를 블러 처리하는 단계; 상기 블러 처리된 이미지의 배경 제거 처리하는 단계; 상기 배경 제거 처리된 이미지를 필터링하는 단계; 및상기 필터링된 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계를 포함하는 정자 검출 방법이 제공된다.
본 발명에 따르면, 병원을 방문하지 않고도 확대경 등을 이용하여 촬상한 정자의 영상이나 이미지에서 보다 빠르고 정확하게 정자를 검출할 수 있고, 또한, 정자를 빠르게 정확하게 검출하는 것이 가능함으로써 남성의 가임 여부를 보다 편리하고 정확하게 판단하는데 도움을 줄 수 있다.

Description

정자 검출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체{Method for detecting sperm and record media recorded program for realizing the same}

본 발명은 정자 검출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 촬상된 정액의 영상이나 이미지에서 정자를 보다 빠르고 정확하게 검출할 수 있는 정자 검출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다.

일반적으로 남성의 가임 여부를 판단하기 위해서는 남성의 정액을 현미경과 같은 확대 장치를 통해 시각적으로 확인하여 정자 유무, 개수, 활동성 등을 파악하여 남성의 가임 여부를 판단하는 것이 일반적이다.

이러한 정액을 확대하여 시각적으로 확인하는 것은 병원을 방문하여 의사의 판단을 통해 이루어지는 것이 일반적이나, 남성들이 병원 방문을 꺼리는 등의 이유로 남성의 가임 여부를 판단하는 것이 용이하지 않은 실정이다.

이러한 이유로 병원을 방문하지 않고도 별도의 확대경 등을 통해 정액내의 정자를 관찰하여 남성의 가임 여부를 판단할 수 있게 하려는 연구가 이루어지고 있다.

그러나 정액을 확대하여 보는 것만으로는 자신의 가임 가능성 즉 정자의 개수나 활동성 등이 정상 범위인지 여부를 판단하기 어렵다.

이를 위해 자신의 정액을 확대경 등을 통해 카메라나 스마트폰 등을 이용하여 촬상하는 경우 촬상된 영상이나 이미지를 통해 정자를 검출하여 이를 통해 정자의 개수나 활동서 등이 정상 범위인지 여부를 판단해주는 것이 필요하다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 본 발명이 해결하려는 과제는 확대경 등을 이용하여 촬상한 정자의 영상이나 이미지에서 보다 빠르고 정확하게 정자를 검출하기 위한 것이다.

본 발명이 추가적으로 해결하려는 과제는, 정자를 빠르게 정확하게 검출하는 것이 가능함으로써 남성의 가임 여부를 보다 편리하고 정확하게 판단하는데 도움을 줄 수 있도록 하기 위한 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 측면에 따르면, 정자 검출 방법이 제공된다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 촬상된 정액 이미지로부터 정자를 검출하는 방법에 있어서, 상기 이미지를 블러(blur) 처리하는 단계; 상기 블러 처리된 이미지의 배경 제거 처리하는 단계; 상기 배경 제거 처리된 이미지를 필터링하는 단계; 및 상기 필터링된 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계를 포함하는 정자 검출 방법이 제공된다.

상기 정자 검출 방법은, 상기 윤곽선 추출된 이미지에서 크기를 비교하는 단계; 미리 설정된 크기에 해당하는 물체(object)만을 대상으로 중심점을 계산하는 단계; 및 상기 중심점의 개수를 이용하여 상기 정자의 개수를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.

그리고, 상기 미리 설정된 크기에 해당하는 물체(object)만을 대상으로 중심점을 계산하는 단계는, 윤곽 영역(Contour Area) 함수를 이용하여 수행될 수 있다.

상기 이미지를 블러 처리하는 단계는, 가우시안 블러 필터를 이용하여 수행될 수 있다.

상기 블러 처리된 이미지의 배경 제거 처리하는 단계는, Visual Background Extractor (Vibe) 알고리즘을 사용하여 수행될 수 있다.

상기 배경 제거 처리된 이미지를 필터링하는 단계는, 형태학(morphology) 필터링을 이용하여 수행될 수 있다.

상기 필터링된 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계는, 캐니 마스크(canny mask)를 이용하여 수행될 수 있다.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면 정자 검출 방법을 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체가 제공된다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 촬상된 정액 이미지로부터 정자를 검출하는 방법을 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서, 상기 이미지를 블러 처리하는 단계; 상기 블러 처리된 이미지의 배경 제거 처리하는 단계; 상기 배경 제거 처리된 이미지를 필터링하는 단계; 및 상기 필터링된 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계를 포함하는 정자 검출 방법을 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체가 제공된다.

본 발명에 의하면, 병원을 방문하지 않고도 확대경 등을 이용하여 촬상한 정자의 영상이나 이미지에서 보다 빠르고 정확하게 정자를 검출할 수 있다.

또한, 정자를 빠르게 정확하게 검출하는 것이 가능함으로써 남성의 가임 여부를 보다 편리하고 정확하게 판단하는데 도움을 줄 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 정자 검출 방법이 구현되는 순서를 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 전처리 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 배경 제거 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 필터링 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 윤곽선 추출 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 정자 검출 방법에 따라 정자 검출을 수행하기 전과 정자 검출을 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 정자 검출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 대한 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.

각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 또한 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는 것이 바람직하다.

이하 본 발명의 일 실시 예에 따른 정자 검출 방법 및 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 대해 설명하기로 한다.

먼저 도 1을 참조하여 본 발명에 따른 정자 검출 방법이 구현되는 순서에 대해 살펴본다.

도 1은 본 발명에 따른 정자 검출 방법이 구현되는 순서를 도시한 순서도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 정자 검출 방법은 정액의 이미지나 영상에 대한 블러(blur) 처리 과정(S100)을 먼저 수행한다.

한편, 블러 처리 과정을 수행할 대상으로서의 정액의 이미지나 영상의 촬상 방법은 아무런 제한이 없다.

예를 들면, 종래의 현미경이나 확대경 등을 통해 정액을 촬상하는 방법이나, 별도의 휴대폰이나 스마트폰에 확대경을 부착하여 휴대폰이나 스마트폰을 통해 촬상되는 이미지 등이 가능할 것이나, 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 이미 촬상된 이미지에 대해서도 본 발명이 적용가능하다. 즉 실시간으로 정액을 촬상하고 즉시 정자를 검출하거나 사전에 촬상된 정액의 이미지를 이용하여 본 발명에 의한 정자 검출 방법을 적용하여 정자를 검출하는 것이 가능할 것이다.

그리고 단순 이미지뿐만 아니라 동영상 즉 영상 등에 대해서도 본 발명이 적용될 수 있음은 자명하다.

다만, 이하에서는 설명의 편의를 위해 이미지라 칭하기로 하나, 움직임이 없는 단순 촬영 이미지뿐만 아니라 연속되는 이미지인 동영상에도 본 발명이 적용될 수 있다.

특히, 동영상에 본 발명을 적용하는 경우 정액에 포함된 정자의 움직임까지 추적할 수 있으므로 이를 이용하여 정자의 활동성까지 판단하는 것이 가능할 수 있을 것이다.

블러(blur) 처리란, 이미지를 흐르게 하는 것으로서 본 발명에서는 이미지의 초점을 흐리게 하게 하는 디포커스 과정과 배경을 약화시키는 과정을 수행할 수 있다.

한편, 이러한 블러 처리는 가우시안 블러(Gaussian Blur) 필터를 사용하는 것도 가능하다.

이러한 블러 처리 과정을 거침으로서 이미지의 디테일한 부분과 불필요한 부분들인 노이즈를 제거하는 것이 가능하다.

실제 정액을 촬상한 이미지로부터 본 발명에 의한 블러 처리 과정이 수행된 후의 이미지를 도 2를 참조하여 살펴본다.

도 2는 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 블러 처리 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.

도 2(a)는 블러 처리 과정을 수행하기 전의 정액 이미지를 표시한 화면이고, 도 2(b)는 블러 처리 과정을 수행한 후의 정액 이미지를 표시한 화면이다.

도 2에서 보는 바와 같이 블러 처리 과정을 통해 명확하게 인식되는 부분들만이 이미지에 나타나는 것을 확인할 수 있다.

이러한 블러 처리 과정을 끝난 후 다음으로 배경 제거 과정(S110)을 수행한다.

블러 처리가 끝난 후 배경을 제거함으로서 이미지에서 검출하 대상인 객체 즉 정자의 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있게 된다.

이러한 배경 제거를 위한 방법은 다양한 방법이 적용가능하며 특별히 한정되는 것은 아니다.

다만, 정액의 촬상된 이미지가 동영상인 경우 동영상에서의 배경 제거 알고리즘으로 널리 사용되는 Visual Background Extractor(Vibe) 알고리즘을 사용할 수 있다.

ViBe 알고리즘은 동영상에서 시간에 따라 변화하는 배경 영상의 각 화소에서 일정 기간 동안의 밝기 분포를 학습하고, 각 화소에서 배경의 밝기 분포와 입력 영상의 화소의 밝기를 비교하여 변화를 검출하는 알고리즘이다.

실제 정액을 촬상한 이미지로부터 본 발명에 의한 배경 제거 처리 과정이 수행된 후의 이미지를 도 3을 참조하여 살펴본다.

도 3은 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 배경 제거 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.

도 3(a)에 도시된 바와 같이, 배경 제거 전에는 정자 이외에도 불순물 등이 나타나고 또한, 블러 처리로 인하여 정자의 정확한 위치들을 파악하기 어려웠다.

그러나 배경 제거 처리가 이루어진 후인 도 3(b)에 도시된 바와 같이 검은 색 바탕에 흰색으로 표시된 부분들이 정자일 가능성이 높은 부분들임을 확인할 수 있다.

그러나 이러한 블러 처리 및 전처리를 통해 나타난 도 3(b)에 표시된 흰색 부분들이 모두 정자라고 판단하기는 어렵다.

왜냐하면 촬상 과정에서의 노이즈나 정액 내의 불순물, 부유물, 세포 등이 포함될 수 있으므로 모두 정자라고 판단하기 어렵기 때문이다.

그러므로 블러 처리 및 배경 제거 처리가 이루어진 이미지에 대해 다시 필터링 과정(S120)을 수행한다.

본 발명에서 수행되는 필터링 과정은 블러 처리 및 배경 처리를 통해 검출된 이미지 즉 정자일 가능성이 높은 것들 중에서 실제로 정자에 해당될 가능성이 높은 것만을 찾아내는 것이다.

이를 위해 크기와 모양을 기준으로 하는 필터링 과정을 수행한다.

정자의 크기와 모양은 일반적으로 일정하므로 이를 기준으로 정자인지 여부를 판단하는 필터링 과정을 한 번 더 수행하는 것이다.

이러한 크기와 모양을 기준으로 이루어지는 필터링 과정을 형태학(morphology) 필터 또는 형태학(morphology) 연산이라고도 하며 본 발명에서는 블러 처리 및 배경 제거 후 형태학 필터링을 더 수행함으로써 보다 정확하게 정자만을 검출할 수 있도록 하는 것이다.

이러한 형태학 필터링은 각 화소 주변의 화소를 참고하여 침식(Erode)과 팽창(Dilate)이라는 과정을 통해 수행된다.

침식 과정은 노이즈 제거에 주로 사용되며, 팽창 과정은 노이즈 제거 후 줄어든 객체의 크기를 다시 원상복구에 주로 사용된다.

이러한 크기와 형태를 이용하는 형태학 필터링 과정을 통해 배경 제거 과정을 거친 후 남아 있는 노이즈 및 정자 이외의 세포, 기타 불순물을 제거할 수 있게 된다.

실제 정액을 촬상한 이미지로부터 본 발명에 의한 필터링 과정이 수행된 후의 이미지를 도 4를 참조하여 살펴본다.

도 4는 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 필터링 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.

도 4(a)는 앞서 살펴본 블러 처리 및 배경 제거 처리가 이루어진 후의 정액 이미지이고, 도 4(b)와 도 4(c)는 필터링 과정을 이루어진 후의 정액 이미지이다.

특히, 도 4(b)와 도 4(c)는 보다 상세하게는 형태학(morphology) 필터링을 수행한 후의 이미지로서 도 4(b)는 형태학 필터링 중 침식 과정이 이루진 후의 이미지이고, 도 4(c)는 형태학 필터링 과정 중 팽창 과정이 이루진 후의 이미지이다.

이러한 필터링 특히 형태학 필터링을 통해 보다 정확하고 뚜렷하게 정자에 해당하는 것들만을 검출해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.

이러한 형태학 필터링을 통해 검출된 물체(object)들은 정자일 가능성이 높은 물체들이다.

그러나 아직 불순물에 대한 이미지 등이 완전히 제거되었다고 판단하기 어려울 수 있으므로, 해당 검출된 물체들이 정자인지 여부를 판단하기 위해 물체(object)의 윤곽선을 추출하는 과정(S130)을 수행한다.

물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 다양한 윤곽선 검출 알고리즘 또는 경계 추출 알고리즘(Edge Detection Algorithm)이라 불리우는 알고리즘을 적용할 수 있다.

다만, 기존의 경계 추출 알고리즘은 노이즈에 대해 민감하므로, 작은 노이즈이라도 그것을 경계선으로 판단하여 추출하는 경우가 많다.

본 발명에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 캐니 마스크(Canny Mask)를 이용한 경계 추출 알고리즘을 이용하는 것이 보다 바람직할 것이나, 이에 한정되는 것은 아니다.

실제 정액을 촬상한 이미지로부터 본 발명에 의한 윤곽선 추출 과정이 수행된 후의 이미지를 도 5를 참조하여 살펴본다.

도 5는 본 발명에 따른 정자 검출 방법에서 윤곽선 추출 과정을 수행하기 전과 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.

도 5(a)는 필터링이 수행된 후의 정액의 이미지이고, 도 5(b)는 윤곽선 추출 과정이 이루어진 후의 이미지이다.

한편, 윤곽선 추출 과정에서는 윤곽선의 크기와 모양을 비교하여 정자인지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

즉, 도 1이나 상기한 설명 등에서는 설명의 편의를 위해 윤곽선 추출이라고만 명명하였으나, 윤곽선 추출 과정은 윤곽선 추출을 통해 물체의 윤곽선이 정자의 모양인지 아닌지 여부를 판단하여 실제 정자인지 아닌지 여부를 판단하는 과정을 포함하는 것이다.

한편, 이러한 윤곽선 추출 과정까지 완료되면 윤곽선으로 표시된 물체의 개수를 카운트하여 정자의 개수를 계산하고 단위 면적당 정자의 개수 등을 고려하여 가임 가능성이나 적정성 등을 판단하여 사용자에게 제공할 수 있다.

그런데, 단순히 정자의 개수뿐만 아니라 정자의 움직임까지 알고자 하는 경우 동영상 등에서 정자의 위치 변경 등도 추적하여야 하는데 이 경우 추출된 윤곽선만으로 판단하기 어려울 수 있다.

이를 위해 검출하고자하는 물체 즉 정자의 중심점(Center point)을 추출하는 방법을 사용할 수 있다.

정자의 중심점을 파악하는 경우, 전술한 바와 같이 정자의 위치뿐만 아니라 정자 개수 등도 보다 정확하게 알 수 있다.

또한, 중심점을 파악하는 과정에서 크기를 비교하는 과정을 더 수행하여 더욱 정확하게 정자만을 검출하는 것도 가능할 수 있다.

한편, 물체의 중심점을 파악하고 일정 크기만을 검출되도록 하는 것은 ContourArea라는 함수를 사용하여 수행될 수 있다.

이러한 윤곽선 추출 과정에 추가하여 중심점 추출까지 수행하게 되면 정자의 개수뿐만 아니라 정자의 움직임까지도 추적하기 용이하다.

이상의 본 발명에 의한 정자 검출 방법이 수행된 결과를 도 6을 참조하여 살펴보기로 한다.

도 6은 본 발명에 따른 정자 검출 방법에 따라 정자 검출을 수행하기 전과 정자 검출을 수행한 후의 화면을 비교하여 도시한 도면이다.

도 6(a)는 최초의 정액 촬상 이미지이고, 도 6(b)는 본 발명에 의한 정자 검출이 이루어진 후의 화면이다.

도 6(b)에서 본 발명에 의한 정자 검출 과정을 통해 정자된 판단된 물체들은 녹색으로 표시된 것들이다.

즉, 최초의 화면과 비교하여 많은 노이즈와 불순무르 부유물 등이 제거되고 실제 정자로만 판단되는 것들을 검출한 것이다.

한편, 이러한 본 발명에 의한 정자 검출 방법은 다시 다양하게 응용되어 사용되어질 수 있음은 자명하다.

예를 들면, 전술한 바와 같이 검출된 정자의 개수와 단위 면적을 고려하여 정자의 개수의 타당성 정보를 사용자에게 제공하거나, 정자의 움직임을 추적하여 시간당 이동거리 등을 연산하여 정자의 활동성, 그리고 정자들 중 움직임이 활발한 정자 수의 비율 등 다양한 정보를 도출해 낼 수 있다.

뿐만 아니라 형태학 필터링을 수행하는 과정에서 비정상적인 형태를 띄고 있어 정자의 개수에 포함되지 않은 숫자 등에 대한 정보를 이용하여 정자의 기형 등에 대한 정보 등도 제공할 수 있다.

한편, 이상에서 살펴본 본 발명에 의한 정자 검출 방법들은 프로그램의 형태로 구현되어 컴퓨터나 스마트폰 등과 같은 디지털 처리 장치에 설치되어 구현될 수 있다.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims

촬상된 정액 이미지로부터 정자를 검출하는 방법에 있어서,
상기 이미지를 블러 처리하는 단계;
상기 블러 처리된 이미지의 배경 제거 처리하는 단계;
상기 배경 제거 처리된 이미지를 필터링하는 단계;
상기 필터링된 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계;
상기 윤곽선 추출된 이미지에서 크기를 비교하는 단계;
미리 설정된 크기에 해당하는 물체(object)만을 대상으로 중심점을 계산하는 단계; 및
상기 중심점의 개수를 이용하여 상기 정자의 개수를 계산하는 단계를 포함하는 정자 검출 방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 미리 설정된 크기에 해당하는 물체(object)만을 대상으로 중심점을 계산하는 단계는,
윤곽 영역(Contour Area) 함수를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 정자 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지를 블러 처리하는 단계는,
가우시안 블러 필터를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 정자 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 블러 처리된 이미지의 배경 제거 처리하는 단계는,
Visual Background Extractor (Vibe) 알고리즘을 사용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 정자 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 배경 제거 처리된 이미지를 필터링하는 단계는,
형태학(morphology) 필터링을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 정자 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 필터링된 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계는,
캐니 마스크(canny mask)를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 정자 검출 방법.
촬상된 정액 이미지로부터 정자를 검출하는 방법을 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
상기 이미지를 블러 처리하는 단계;
상기 블러 처리된 이미지의 배경 제거 처리하는 단계;
상기 배경 제거 처리된 이미지를 필터링하는 단계;
상기 필터링된 이미지의 윤곽선을 추출하는 단계;
상기 윤곽선 추출된 이미지에서 크기를 비교하는 단계;
미리 설정된 크기에 해당하는 물체(object)만을 대상으로 중심점을 계산하는 단계; 및
상기 중심점의 개수를 이용하여 상기 정자의 개수를 계산하는 단계를 포함하는 정자 검출 방법을 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체.