KR102119578B1 - Color correction apparatus for colorimetric method and method thereof - Google Patents

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백소현
최고봉
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주식회사 원드롭
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Abstract

The present specification discloses an apparatus and a method for correcting an input color value so as to calculate an accurate value when measuring a value of a component in blood through a colorimetry. A color developing compound used to measure the value of the component in the blood through the colorimetry exhibits color development in proportion to an amount of the component in the blood. A reaction area is photographed using a camera, and the value of the component in the blood can be calculated through an RGB value of the photographed image. At this time, the higher the hematocrit (or blood viscosity) value, the more an effect on the RGB value for calculating the value of the component in the blood using the colorimetry. Therefore, accurate calculation of a value of a component in the blood through an RGB value corrected with an effect on hematocrit.

Description

보다 정확한 비색법을 위한 색 보정 장치 및 방법{COLOR CORRECTION APPARATUS FOR COLORIMETRIC METHOD AND METHOD THEREOF}Color correction device and method for more accurate colorimetry {COLOR CORRECTION APPARATUS FOR COLORIMETRIC METHOD AND METHOD THEREOF}

본 발명은 비색법을 통해 혈액 내 성분의 수치를 산출하는 분야에 관한 것이며, 보다 상세하게는 반응 시약의 색 변화를 통해 혈액 내 성분 수치를 산출할 수 있는 비색법과 관련하여 보다 정확한 혈액 내 성분 수치를 산출할 수 있도록 입력된 색상값을 보정하는 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a field for calculating the value of a component in blood through a colorimetric method, and more specifically, a more accurate component value in blood in relation to a colorimetric method capable of calculating a component value in blood through a color change of a reaction reagent. It relates to an apparatus and method for correcting an input color value to be calculated.

혈액, 소변, 타액 등의 검체를 통하여 특정 수치를 검사하기 위하여 검사지, 즉 센서스트립(바이오 센서스트립)을 이용한 측정방법이 이용된다. 예를 들어 혈당측정을 하는 경우, 혈당측정기에 있는 투입구에 센서스트립을 끼워 넣고, 손가락 끝을 채혈하고, 채혈된 소량의 혈액을 센서스트립에 주입해준다. 센서스트립은 시약이 도포된 멤브레인(Membrae)을 가지고 있다. 상기 주입된 혈액과 시약이 반응하게 되며, 상기 반응정도에 따라 측정기기를 통해 혈당을 수치적으로 산출할 수 있다.In order to test specific values through samples such as blood, urine, and saliva, a measurement method using a test strip, that is, a sensor strip (bio sensor strip) is used. For example, in the case of blood glucose measurement, the sensor strip is inserted into the inlet of the blood glucose meter, the tip of the finger is taken, and a small amount of blood collected is injected into the sensor strip. The sensor strip has a membrane coated with reagent (Membrae). The injected blood reacts with the reagent, and blood sugar can be numerically calculated through a measuring device according to the reaction degree.

도 1은 스마트폰의 카메라를 이용한 비색법을 실행할 수 있는 측정기기의 예시도이다.1 is an exemplary view of a measuring device capable of performing a colorimetric method using a camera of a smartphone.

도 1을 참조하면, 센서스트립을 스마트폰의 카메라 앞에 장착시키는 것을 확인할 수 있다. 센서스트립에 도포된 시약은 혈당 수치에 비례하여 색 반응이 발생하게 되는데, 이를 카메라로 촬영하여 분석하는 장치이다. 상기 시약의 반응을 보다 자세히 설명하면 아래 반응식과 같다.Referring to Figure 1, it can be seen that the sensor strip is mounted in front of the camera of the smartphone. The reagent applied to the sensor strip generates a color reaction in proportion to the blood sugar level, which is a device that analyzes it by photographing it with a camera. The reaction of the reagents will be described in more detail below.

[반응식][Reaction formula]

Figure 112019101083760-pat00001
Figure 112019101083760-pat00001

즉, 발색화합물(MAOS)은 혈당량에 따라 청색을 나타나게 된다. 상기 스마트폰의 카메라를 이용한 바이오 측정기기는 카메라로 촬영한 이미지 내에서 청색의 양을 측정하고 이를 혈당 수치로 변환시키는 방식으로 혈당을 측정할 수 있다. 이렇게 색상을 통해 혈액 내 성분(예: 혈당) 수치를 측정할 수 있는 방법을 비색법(COLORIMETRIC METHOD)이라고 한다.That is, the color developing compound (MAOS) appears blue according to the blood sugar level. The bio-measuring device using the camera of the smart phone can measure blood sugar by measuring the amount of blue in the image captured by the camera and converting it into blood sugar. A method that can measure the level of a component (eg, blood sugar) in the blood through color is called colorimetry (COLORIMETRIC METHOD).

한편, 헤마토크릿과 혈액의 점도는 상관 관계를 가진 것으로 알려져 있다.On the other hand, it is known that the viscosity of hematocrit and blood has a correlation.

도 2는 헤마토크릿과 혈액의 점도의 상관 관계를 나타내는 그래프이다.2 is a graph showing the correlation between hematocrit and the viscosity of blood.

헤마토크릿((Hematocrit)은 혈구가 혈액 속에서 차지하는 용적의 비율로서, 건강한 성인에 있어서 남자는 약 45%, 여자는 약 40%인 것으로 알려져 있다. 하지만 당뇨병 환자와 같이 고혈당 수치를 가진 사람의 경우, 일반적으로 높은 혈액 점도를 가진 것으로 알려져 있다. 도 2를 참조하면, 혈액의 점도가 증가함에 따라 헤마토크릿 수치가 함께 증가함을 확인할 수 있다. 헤마토크릿 수치가 높을 수록 혈구와 분리되는 혈장의 양이 적을 것이며, 혈액의 점도가 높을 수록 센서스트립 내 멤브레인으로 흡수되는 속도가 느려질 것이다. 그 결과, 혈액의 흐름 속도는 혈액 내 성분과 시약의 반응 속도에 영향을 주어, 정확한 혈액 내 성분의 수치 측정을 어렵게 할 것이다.Hematocrit (hematocrit) is the ratio of the volume of blood cells in the blood, which is known to be about 45% in men and about 40% in women in healthy adults, but in people with high blood sugar levels, such as diabetics, It is generally known to have a high blood viscosity, referring to Fig. 2. As the viscosity of the blood increases, it can be seen that the hematocrit level increases together.The higher the hematocrit level, the less the amount of plasma separated from the blood cells. , The higher the viscosity of blood, the slower the absorption rate into the membrane in the sensor strip. As a result, the flow rate of blood affects the reaction rate of components and reagents in the blood, making it difficult to accurately measure the values of components in the blood. will be.

대한민국 등록특허공보 제10-1062356호(2011.08.30)Republic of Korea Registered Patent Publication No. 10-1062356 (2011.08.30)

본 명세서는 반응 시약의 색 변화를 통해 혈액 내 성분의 수치를 측정할 때 보다 정확한 수치를 산출할 수 있도록 입력된 색상값을 보정하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is an object of the present specification to provide an apparatus and method for correcting an input color value so that a more accurate value can be calculated when measuring a value of a component in blood through color change of a reaction reagent.

본 명세서는 상기 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.This specification is not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 장치는, 제어 신호에 따라 이미지를 출력하는 카메라; 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 저장한 메모리부; 및 서로 다른 시점에 촬영된 두 이미지 내에서 각 이미지의 녹색값을 이용하여 녹색 변화도를 산출하고, 상기 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 이용하여 상기 산출된 녹색 변화도로부터 발색 값 바이어스를 산출하고, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 발색값을 보정하는 제어부;를 포함할 수 있다.A color correcting apparatus for a colorimetric method according to the present specification for solving the above-mentioned problems includes a camera that outputs an image according to a control signal; A memory unit storing color value bias correlation data according to the green gradient; And a green gradient using the green value of each image within two images photographed at different time points, and a color development value from the calculated green gradient using the color value bias correlation data according to the green gradient. And a controller configured to calculate a bias and correct the color development value using the calculated color value bias.

본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는 미리 설정된 촬영 시간마다 상기 카메라가 이미지를 출력하도록 제어 신호를 출력할 수 있다. 이 경우, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 상기 미리 설정된 촬영 시간 간격을 가진 이미지일 수 있다.According to one embodiment of the present specification, the control unit may output a control signal so that the camera outputs an image at a preset shooting time. In this case, the two images used for calculating the green gradient may be images having the preset shooting time interval.

일 예로, 상기 미리 설정된 촬영 시간은 200ms이고, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 촬영 시작 시간으로부터 2초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것일 수 있다.For example, the preset shooting time is 200 ms, and the two images used to calculate the green gradient may be selected based on the image taken 2 seconds after the shooting start time.

본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 이미지와 다른 이미지의 발색값일 수 있다.According to one embodiment of the present specification, the color value corrected using the calculated color value bias may be a color value of an image different from the image for calculating the green gradient.

일 예로, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 촬영 시작 시간으로부터 15초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것일 수 있다.For example, the color value corrected using the calculated color value bias may be selected based on an image taken 15 seconds after the start time of the image.

본 명세서에 따른 색 보정 장치는, 상기 메모리부는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 더 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 제어부는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 이용하여 상기 보정된 발색값으로부터 혈액 내 성분 수치를 더 산출할 수 있다.In the color correcting apparatus according to the present specification, the memory unit may further store correlation data of component values in blood according to color development values. In this case, the control unit may further calculate the component value in the blood from the corrected color development value by using the correlation value of the component value in the blood according to the color development value.

본 명세서에 따른 색 보정 장치는, 색 보정 장치를 포함하는 혈액 내 성분 측정기의 일 구성요소가 될 수 있다.The color correction device according to the present specification may be a component of a blood component measurement device including a color correction device.

본 명세서에 따른 혈액 내 성분 측정기는 혈액 내 성분 측정기를 포함하는 이동 통신 단말기의 일 구성요소가 될 수 있다. 이 경우, 상기 이동 통신 단말기의 외부를 감싸는 하우징은 센서스트립이 결합되는 결합부가 형성될 수 있다. 또한, 상기 결합부는 센서스트립이 결합되었을 때 상기 카메라가 상기 센서스트립을 촬영할 수 있는 위치에 형성될 수 있다.The blood component measuring device according to the present specification may be a component of a mobile communication terminal including a blood component measuring device. In this case, the housing surrounding the outside of the mobile communication terminal may be formed with a coupling portion to which the sensor strip is coupled. In addition, the coupling portion may be formed at a position where the camera can photograph the sensor strip when the sensor strip is coupled.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 방법은 제어 신호에 따라 이미지를 출력하는 카메라, 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 저장한 메모리부 및 제어부를 포함하는 장치를 이용하여 색을 보정하는 방법으로서, (a) 상기 제어부가 서로 다른 시점에 촬영된 두 이미지 내에서 각 이미지의 녹색값을 이용하여 녹색 변화도를 산출하는 단계; (b) 상기 제어부가 상기 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 이용하여 상기 산출된 녹색 변화도로부터 발색 값 바이어스를 산출하는 단계; 및 (c) 상기 제어부가 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 발색값을 보정하는 단계;를 포함할 수 있다.The color correction method for the colorimetric method according to the present specification for solving the above-described problem is a device including a camera for outputting an image according to a control signal, a memory unit for storing color value bias correlation data according to a green gradient, and a control unit As a method of correcting color using (a), the control unit calculates a green gradient using green values of each image in two images photographed at different times; (b) the controller calculating a color value bias from the calculated green gradient using the color value bias correlation data according to the green gradient; And (c) the controller correcting the color value using the calculated color value bias.

본 명세서에 따른 색 보정 방법은, 상기 (a) 단계 이전에, 상기 제어부가 미리 설정된 촬영 시간마다 상기 카메라가 이미지를 출력하도록 제어 신호를 출력하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 (a) 단계는 상기 제어부가 상기 미리 설정된 촬영 시간 간격을 가진 이미지를 이용하여 상기 녹색 변화도를 산출하는 단계일 수 있다.The color correction method according to the present specification may further include, before the step (a), the control unit outputting a control signal so that the camera outputs an image at a preset shooting time. In this case, the step (a) may be a step in which the control unit calculates the green gradient using an image having the preset shooting time interval.

일 예로, 상기 미리 설정된 촬영 시간은 200ms이고, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 촬영 시작 시간으로부터 2초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것일 수 있다.For example, the preset shooting time is 200 ms, and the two images used to calculate the green gradient may be selected based on the image taken 2 seconds after the shooting start time.

본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계에서, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 이미지와 다른 이미지의 발색값일 수 있다.According to an embodiment of the present specification, in step (c), the color value corrected using the calculated color value bias may be a color value of an image different from the image for calculating the green gradient.

본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 (c) 단계는, 상기 제어부가 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 촬영 시작 시간으로부터 15초후에 촬영된 이미지의 발색값을 보정하는 단계일 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, step (c) may be a step of correcting the color development value of the image captured 15 seconds after the photographing start time by using the color value bias calculated by the controller.

상기 메모리부는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 더 저장할 경우, 본 명세서에 따른 색 보정 방법은 (d) 상기 제어부가 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 이용하여 상기 보정된 발색값으로부터 혈액 내 성분 수치를 산출하는 단계;를 더 포함할 수 있다.When the memory unit further stores the component numerical correlation data in the blood according to the color development value, the color correction method according to the present specification includes: (d) the controller corrects the component numerical correlation data in the blood according to the color development value. Calculating the component value in the blood from the color development value; may further include.

본 명세서에 따른 색 보정 방법은 색 보정 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성되어 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터프로그램으로 구현될 수 있다.The color correction method according to the present specification may be implemented as a computer program written on a computer readable recording medium prepared to perform each step of the color correction method.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific matters of the present invention are included in the detailed description and drawings.

본 명세서에 따르면, 비색법을 통해 혈액 내 성분 수치를 산출할 때 보다 정확한 혈액 내 성분 수치 산출이 가능하다. According to the present specification, it is possible to more accurately calculate the component values in the blood when calculating the component values in the blood through the colorimetric method.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 스마트폰의 카메라를 이용한 비색법을 실행할 수 있는 측정기기의 예시도이다.
도 2는 헤마토크릿과 혈액의 점도의 상관 관계를 나타내는 그래프이다.
도 3은 표준용액에 따른 적색값과 녹색값의 수치 그래프이다.
도 4는 적색 값 바이어스와 녹색 값의 상관관계에 대한 그래프이다.
도 5는 보정 전과 적색 값과 보정 후 적색 값에 따른 혈당 수치의 변화에 대한 그래프이다.
도 6은 헤마토크릿과 녹색 변화도의 관계에 대한 그래프이다.
도 7은 녹색 변화도와 적색 값 바이어스의 상관관계에 대한 그래프이다.
도 8은 본 명세서에 따른 색 보정 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 9는 본 명세서의 일 실시예에 따른 색 보정 방법의 흐름도이다.
도 10은 촬영시점에 따른 RGB값의 예시이다.
1 is an exemplary view of a measuring device capable of performing a colorimetric method using a camera of a smartphone.
2 is a graph showing the correlation between hematocrit and the viscosity of blood.
3 is a numerical graph of red and green values according to a standard solution.
4 is a graph for a correlation between a red value bias and a green value.
5 is a graph of changes in blood glucose levels according to red values before and after correction and red values after correction.
6 is a graph of the relationship between hematocrit and green gradient.
7 is a graph of the correlation between the green gradient and the red value bias.
8 is a block diagram schematically showing the configuration of a color correction device according to the present specification.
9 is a flowchart of a color correction method according to an embodiment of the present specification.
10 is an example of an RGB value according to a photographing time point.

본 명세서에 개시된 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 명세서가 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 명세서의 개시가 완전하도록 하고, 본 명세서가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자(이하 '당업자')에게 본 명세서의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 명세서의 권리 범위는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Advantages and features of the invention disclosed in the present specification, and a method of achieving them will be apparent by referring to embodiments described below in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present specification is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the embodiments allow the disclosure of the present specification to be complete, and are common in the technical field to which the present specification belongs. It is provided to fully describe the scope of the present specification to a technician (hereinafter'the person'), and the scope of rights of the present specification is only defined by the scope of the claims. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 출원인은 비색법(COLORIMETRIC METHOD)을 통해 혈액 내 성분의 수치를 보다 정확하게 산출하기 위해서는 이미지 데이터 내 발색화합물로 인해 나타나는 색상의 값(이하 '발색값')을 보정해야 하는 것을 알게 되었다. 디지털 이미지에서는 R(적색), G(녹색), B(청색)을 이용하여 다양한 색상을 표현한다. 헤마토크릿이 높을 수록 시약과 반응하는 혈장의 양이 적어지는 것은 앞서 설명하였다. 따라서, 상기 발색값으로부터 정확한 혈액 내 성분의 수치를 산출하기 위해 상기 발색화합물을 촬영한 디지털 이미지 내 발색값을 조정할 필요가 있다.Applicants have found that in order to more accurately calculate the value of a component in blood through colorimetric method (COLORIMETRIC METHOD), the color value (hereinafter referred to as'color value') due to a color developing compound in image data must be corrected. In digital images, various colors are expressed using R (red), G (green), and B (blue). It was previously described that the higher the hematocrit, the less the amount of plasma that reacts with the reagents. Therefore, it is necessary to adjust the color value in the digital image of the color compound in order to calculate the value of the component in the blood from the color value.

한편, 비색법을 통해 측정할 수 있는 혈액 내 성분은 다양하다. 예를 들어, 적혈구(Hemo), 요산(UA), 혈당(Glu), 총콜레스테롤(TC), 저밀도 지단백질(LDL), 고밀도 지단백질(HDL), 중성지방(TRIG), 감마 글루타밀 트렌스펩티다제(GGT), 알라닌 아미노트렌스퍼라제(ALT), 아스파라긴산 아미노트렌스퍼라제(AST), 알카라인 포스파타제(ALP), 담관 결찰(BDL), 간접빌리루빈(DBIL), 직접빌리루빈(TBIL), 총 단밸질(TP), 알부민(ALB), 혈액요소질소(BUN), 아밀라제(AMY), 크레아티닌(CREA), (항산화력과 연관된) 활성산소, 전해질(Na, K, Cl) 등이다. 다만, 본 명세서에서는 이해의 편의를 위해 혈액 내 성분 중 혈당(Glucose)을 예시로 설명하겠다. 그러나 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 장치 및 방법이 상기 예시인 혈당에 제한되는 것은 아니다.On the other hand, there are various components in blood that can be measured through colorimetry. For example, red blood cells (Hemo), uric acid (UA), blood sugar (Glu), total cholesterol (TC), low density lipoprotein (LDL), high density lipoprotein (HDL), triglyceride (TRIG), gamma glutamyl transpeptidase (GGT), alanine aminotransferase (ALT), aspartic acid aminotransferase (AST), alkaline phosphatase (ALP), bile duct ligation (BDL), indirect bilirubin (DBIL), direct bilirubin (TBIL), total protein (TP) ), albumin (ALB), blood urea nitrogen (BUN), amylase (AMY), creatinine (CREA), free radicals (associated with antioxidant power), and electrolytes (Na, K, Cl). However, in this specification, for convenience of understanding, blood glucose (Glucose) among the components in the blood will be described as an example. However, the color correcting apparatus and method for the colorimetric method according to the present specification are not limited to the above-mentioned blood sugar.

한편, 혈액 내 당 성분과 반응하는 발색화합물의 종류는 다양하며, 서로 다른 발색값을 가질 수 있다. 일 예로, MAOS와 4-APP 조합의 경우 혈액과 만나면서 발색값이 630nm 파장(청색)을 가진다. 다른 예로, TOOS와 4-APP 조합의 경우 혈액과 만나면서 발색값이 555nm 파장(보라색)을 가진다. 또 다른 예로, DAOS와 4-APP 조합의 경우 혈액과 만나면서 발색값이 593nm 파장(하늘색)을 가진다. 모든 색상은 보색(complementary color)관계를 가진다. 따라서, 혈액과 반응한 발색화합물을 카메라로 찍었을 때, RGB로 표현된 발색값이 보색에 의해 정확하게 표현되지 않는다.Meanwhile, the types of chromogenic compounds that react with the sugar component in the blood are various, and may have different chromogenic values. For example, in the case of the combination of MAOS and 4-APP, the color development value has a wavelength of 630 nm (blue) while meeting with blood. As another example, in the case of the combination of TOOS and 4-APP, the color development value has a wavelength of 555 nm (purple) while meeting with blood. As another example, the combination of DAOS and 4-APP has a wavelength of 593 nm (light blue) while encountering blood. All colors have a complementary color relationship. Therefore, when a color developing compound reacting with blood is photographed with a camera, the color development value expressed in RGB is not accurately expressed by complementary color.

이하에서는 발색화합물로서 MAOS와 4-APP이 조합된 예시를 통해 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 장치 및 방법에 대한 설명을 하도록 하겠다. 따라서, 청색과 보색관계인 적색이 예시적인 색상으로 주로 언급될 것이다. 그러나, 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 방법 및 장치가 상기 예시에 제한되는 것은 아니다.Hereinafter, a color correction apparatus and method for a colorimetric method according to the present specification will be described through an example in which MAOS and 4-APP are combined as a coloring compound. Accordingly, red, which is a complementary relationship with blue, will be mainly referred to as an exemplary color. However, the color correction method and apparatus for the colorimetric method according to the present specification are not limited to the above examples.

<표준용액을 이용한 보정 기준><Criteria for calibration using standard solution>

본 출원인은 우선 표준용액을 이용하여 적색값과 녹색값의 보정 기준을 만들었다. 상기 표준용액이란, 적혈구가 없으며 당수치를 미리 알고 있는 용액을 의미한다. 상기 표준용액과 시약을 반응시킨 후 이를 디지털 카메라로 촬영하고, 촬영된 이미지 내 적색값과 당수치와의 관계, 녹색값과 당수치와의 관계를 조사하였다.The applicant first made a calibration standard for red and green values using a standard solution. The standard solution means a solution without red blood cells and having a known sugar level in advance. After reacting the standard solution and the reagent, this was photographed with a digital camera, and the relationship between the red value and the sugar value in the captured image and the relationship between the green value and the sugar value were investigated.

도 3은 표준용액에 따른 적색값과 녹색값의 수치 그래프이다.3 is a numerical graph of red and green values according to a standard solution.

도 3을 참조하면, 적색값과 당수치와의 관계 그래프 및 녹색값과 당수치와의 관계 그래프를 확인할 수 있다. 상기 그래프에서 X축은 색 좌표계에 따른 수치값이다. 상기 색 좌표계는 RGB 색좌표계, CIE 1931 색좌표계, XYZ, YIQ, YUV 등이 사용될 수 있다. 다만, 본 명세서에서는 각 색상이 0~255까지의 값을 가진 RGB 좌표계를 가진 것으로 설명하겠다. 그러나 본 명세서에서 설명될 색 좌표계는 일 예시에 불과하며, 본 명세서가 상기 예시에 제한되지 않는다.Referring to FIG. 3, a relationship graph between a red value and a sugar value and a relationship graph between a green value and a sugar value can be confirmed. In the graph, the X-axis is a numerical value according to the color coordinate system. As the color coordinate system, an RGB color coordinate system, a CIE 1931 color coordinate system, XYZ, YIQ, and YUV may be used. However, in this specification, each color will be described as having an RGB coordinate system with values ranging from 0 to 255. However, the color coordinate system to be described herein is only an example, and the specification is not limited to the above example.

<적색 값 바이어스와 녹색 값의 상관관계><Correlation of red value bias and green value>

다음으로, 본 출원인은 실제 혈액을 이용한 실험을 통해 적색 값 바이어스(R value bias)에 관한 상관관계를 만들었다. 실험에 사용된 각 혈액은 별도의 혈당 측정기기를 통해 각각의 혈당값을 알고 있다. 그리고 각 혈액과 시약을 반응시킨 후 이를 디지털 카메라로 촬영하고, 촬영된 이미지 내 적색값(R value)과 녹색값(G value)을 측정하였다.Next, the applicant made a correlation with respect to the red value bias through an experiment using real blood. Each blood used in the experiment knows each blood sugar value through a separate blood glucose measurement device. And after reacting each blood and the reagent, it was photographed with a digital camera, and the red value (R value) and green value (G value) in the captured image were measured.

순수한 혈장 성분만 시약과 반응하였다면, 혈액을 이용한 실험에서의 적색값과 표준용액을 이용한 실험에서의 적색값이 같아져야 한다. 그러나 실제 혈액을 이용한 실험에서는 측정자간 혈구의 특성 차이로 인하여 적혈구의 붉은색 노이즈가 발생하며, 이 노이즈는 발색화합물의 청색 발색을 저해하고 적색 영역 측정값에 바이어스(bias)를 유발한다. 따라서, 적색 값 바이어스는 아래와 같이 표현할 수 있다.If only pure plasma components were reacted with the reagent, the red value in the experiment with blood and the red value in the experiment with standard solution should be the same. However, in the experiment using real blood, the red color noise of red blood cells occurs due to the difference in the characteristics of the blood cells between the subjects, and this noise inhibits the blue color development of the chromogenic compound and causes a bias in the red region measurement value. Therefore, the red value bias can be expressed as follows.

[수학식][Mathematics]

Figure 112019101083760-pat00002
Figure 112019101083760-pat00002

도 4는 적색 값 바이어스와 녹색 값의 상관관계에 대한 그래프이다.4 is a graph for a correlation between a red value bias and a green value.

도 4를 참조하면, 적색 값 바이어스와 녹색 값이 반비례한 관계를 가진 것을 확인할 수 있다. 즉, 실제 혈액의 적색 값이 정확하게 측정되지 않음에 따라 녹색 값 역시 정확하게 측정되지 않음을 알 수 있다. 따라서, 적색 값 바이어스에 따라 정확한 적색값으로 보정을 할 경우, 정확한 혈당 수치를 산출할 수 있다.Referring to FIG. 4, it can be seen that the red value bias and the green value have an inverse relationship. That is, as the red value of the actual blood is not accurately measured, it can be seen that the green value is also not accurately measured. Therefore, when correcting the correct red value according to the red value bias, an accurate blood sugar value can be calculated.

도 5는 보정 전과 적색 값과 보정 후 적색 값에 따른 혈당 수치의 변화에 대한 그래프이다.5 is a graph of changes in blood glucose levels according to red values before and after correction and red values after correction.

도 5의 (a)를 참조하면, 적색 값 바이어스에 따라 적색 값의 보정 전과 보정 후를 확인할 수 있다. 그리고 도 5의 (b)를 참조하면, 보정 전 적색 값과 보정 후 적색 값에 따라 환산된 혈당 수치를 확인할 수 있다. 일 예로, 보정 전 적색 값이 80이고 보정 후 적색 값이 100인 측정 결과가 있다고 가정해보겠다. 보정 전 적색 값이 80인 경우, 환산된 혈당 수치는 약 358.3이 될 수 있다. 그러나 보정 후 적색 값인 100의 경우, 환산된 혈당 수치는 약 292.0이다. 이 경우, 오차 비율이 22.7%에 해당할 정도로 높은 오차 비율을 가진다. 따라서, 적색 값 바이어스를 통해 적색 값을 보정하는 과정이 필요하다.Referring to (a) of FIG. 5, it is possible to check before and after correction of the red value according to the red value bias. And, referring to (b) of FIG. 5, it is possible to check the converted blood sugar value according to the red value before correction and the red value after correction. As an example, suppose that there is a measurement result in which the red value before correction is 80 and the red value after correction is 100. When the red value before correction is 80, the converted blood sugar level may be about 358.3. However, in the case of a red value after correction, the converted blood sugar level is about 292.0. In this case, the error rate is high enough to correspond to 22.7%. Therefore, a process of correcting the red value through the red value bias is necessary.

<적색 값 바이어스 구하기><Calculate the red value bias>

앞서 설명하였듯이, 매 측정시 적색 값 바이어스를 알 수 있다면, 보다 정확한 혈당 수치의 산출이 가능하다. 그러나, 도 1에 도시된 스마트폰을 이용한 측정기기와 같이 헤마토크릿을 직접 측정할 수 있는 별도의 측정기기가 없는 상황에서 적색 값 바이어스를 매번 알아내기 힘들다. 또한, 헤마트크릿 측정기기가 있다 하여도, 비 전문 의료인 또는 비 전문 연구원인 일반 스마트폰 사용자가 측정기기를 사용하여 헤마토크릿 값을 알아내는 것은 현실성이 떨어진다.As described above, if the red value bias is known in each measurement, it is possible to calculate a more accurate blood sugar level. However, in the absence of a separate measuring device capable of directly measuring the hematocrit, such as a measuring device using the smartphone shown in FIG. 1, it is difficult to find the red value bias every time. In addition, even if there is a Hematcret measurement device, it is less realistic for a general smartphone user who is a non-professional medical practitioner or a non-professional researcher to find out the hematocrit value using a measurement device.

그러나 본 출원인은 헤마토크릿 수치는 혈액 내 혈장 속도에 영향을 미치는 점에서 착안하여 스마트폰과 같이 카메라만 갖춘 측정기기에서도 간접적으로 헤마토크릿 수치를 산출할 수 있는 방법을 착안하게 되었다.However, the present applicant has devised a method to indirectly calculate the hematocrit value even in a measuring device equipped only with a camera, such as a smartphone, since the hematocrit value affects plasma velocity in blood.

도 6은 헤마토크릿과 녹색 변화도의 관계에 대한 그래프이다.6 is a graph of the relationship between hematocrit and green gradient.

도 6을 참조하면, X축은 헤마토크릿 수치이고, Y축은 녹색 변화도(G Slope)에 관한 그래프가 도시된 것을 확인할 수 있다. 앞서 설명하였듯이, 혈액의 헤마토크릿 수치에 따라 혈액의 점도가 변화하며, 혈액의 점도에 따라 시약과의 반응 속도가 변화한다. 상기 혈액과 시약의 반응 속도는 시간에 따라 녹색값이 변화하는 정도로 측정할 수 있다. 이때 녹색값이 변화하는 정도가 상기 '녹색 변화도(G slope)'이다. 상기 녹색 변화도는 아래 수학식으로 표현할 수 있다.Referring to FIG. 6, it can be seen that the X-axis is a hematocrit value, and the Y-axis is a graph of a green gradient (G Slope). As described above, the viscosity of the blood changes according to the hematocrit level of the blood, and the reaction rate with the reagent changes according to the viscosity of the blood. The reaction rate of the blood and the reagent can be measured to the extent that the green value changes with time. At this time, the degree to which the green value changes is the'green slope (G slope)'. The green gradient can be expressed by the following equation.

[수학식][Mathematics]

Figure 112019101083760-pat00003
Figure 112019101083760-pat00003

도 7은 녹색 변화도와 적색 값 바이어스의 상관관계에 대한 그래프이다.7 is a graph of the correlation between the green gradient and the red value bias.

도 7을 참조하면, 녹색 변화도(G slope)와 적색 값 바이어스(R value bais)가 선형적인 관계를 가진 것을 확인할 수 있다. 상기 녹색 변화도(G slope)와 적색 값 바이어스(R value bais) 사이의 수치적 상관관계값은 실험을 통해서 얻을 수 있다.Referring to FIG. 7, it can be seen that the green gradient (G slope) and the red value bias (R value bais) have a linear relationship. The numerical correlation value between the green gradient (G slope) and the red value bias (R value bais) can be obtained through experiments.

상기 설명한 내용을 정리하자면 다음과 같다. 먼저, 녹색 변화도(G slope)를 산출할 수 있다면, 적색 값 바이어스(R value bais)를 산출할 수 있다. 적색 값 바이어스(R value bais)를 통해서 실제 적색값으로 보정을 할 수 있다. 보정된 적색값을 통해서 정확한 혈당 수치를 산출할 수 있다. The above-described contents are summarized as follows. First, if the green gradient (G slope) can be calculated, a red value bias (R value bais) can be calculated. Red value bias can be used to correct the actual red value. The corrected blood sugar level can be calculated through the corrected red value.

이하에서 상술한 기술적 내용을 바탕으로 비색법을 위한 색 보정 장치 및 방법에 대해서 설명하도록 하겠다. 다만, 앞서 설명하였듯이 혈액 내 성분인 당(Glucose)과 발색화합물의 일 예시인 MAOS와 4-APP를 이용할 때 관심 색상이였던 '적색'으로 본 명세서에 따른 색 보정 장치 및 방법이 제한되지 않는 점을 다시 한 번 강조한다.Hereinafter, a color correction apparatus and method for a colorimetric method will be described based on the above-described technical contents. However, as described above, the color correction device and method according to the present specification are not limited to'red', which was the color of interest when using MAOS and 4-APP, which are examples of glucose and chromophoric compounds in the blood. Highlight again.

도 8은 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다.8 is a block diagram schematically showing the configuration of a color correction apparatus for a colorimetric method according to the present specification.

도 8을 참조하면, 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 장치(100)는 카메라(110) 메모리부(120) 및 제어부(130)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8, a color correction apparatus 100 for a colorimetric method according to the present specification may include a camera 110 memory unit 120 and a control unit 130.

상기 카메라(110)는 상기 제어부(130)의 제어 신호에 따라 이미지를 출력할 수 있다. 한편, 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 장치(100)는 혈액 내 성분 측정기 또는 이동 통신 단말기(예: 스마트폰)의 일 구성요소가 될 수 있다. 이 경우, 혈액 내 성분 측정기 또는 이동 통신 단말기의 외부를 감싸는 하우징에 센서스트립이 결합되는 결합부(미도시)가 형성될 수 있다. 상기 카메라(110)는 센서스트립 내 혈액과 시약의 반응을 촬영하기 위한 용도로서, 상기 결합부는 센서스트립이 결합되었을 때 상기 카메라(110)가 상기 센서스트립을 촬영할 수 있는 위치에 형성될 수 있다(도 1 참조).The camera 110 may output an image according to a control signal from the controller 130. On the other hand, the color correction apparatus 100 for the colorimetric method according to the present specification may be a component of a blood component meter or a mobile communication terminal (eg, a smart phone). In this case, a coupling part (not shown) in which a sensor strip is coupled may be formed in a housing surrounding the outside of a blood component measuring device or a mobile communication terminal. The camera 110 is used for photographing the reaction of blood and reagents in the sensor strip, and the coupling portion may be formed at a position where the camera 110 can photograph the sensor strip when the sensor strip is coupled ( 1).

상기 메모리부(120)는 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 저장할 수 있다. 상기 '녹색 변화도' 및 '발색 값 바이어스'와 이들의 상관관계에 대해서는 '녹색 변화도' 및 '적색 값 바이어스'의 상관관계를 통해 설명하였으므로 반복적인 설명은 생략하도록 하겠다. 상기 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터는 데이터 테이블 형태로 저장되거나 또는 수학식의 형태로 저장될 수 있다.The memory unit 120 may store color value bias correlation data according to the green gradient. The'green gradient' and'color value bias' and their correlations have been described through the correlation between'green gradient' and'red value bias', and thus repeated description will be omitted. The color value bias correlation data according to the green gradient may be stored in the form of a data table or in the form of an equation.

일 실시예에 따르면, 상기 메모리부(120)는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 더 저장할 수 있다. 상기 '발색값' 및 '발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터'에 대해서는 '적색값' 및 '적색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터'를 통해 설명하였으므로 반복적인 설명은 생략하도록 하겠다. 상기 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터는 데이터 테이블 형태로 저장되거나 또는 수학식의 형태로 저장될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the memory unit 120 may further store numerical correlation data of components in blood according to the color development value. Regarding the'color value' and the'value correlation data of the components in the blood according to the color value', the description is made through'red value' and'value correlation data of the components in the blood according to the red value', so repeated description will be omitted. . The component correlation data in blood according to the color value may be stored in the form of a data table or in the form of an equation.

상기 제어부(130)는 상기 카메라(110)를 제어하는 제어 신호를 출력할 수 있다. 또한 상기 제어부(130)는 이하에서 설명될 비색법을 위한 색 보정 방법에 따른 알고리즘을 수행하도록 구성될 수 있다.The control unit 130 may output a control signal for controlling the camera 110. In addition, the control unit 130 may be configured to perform an algorithm according to a color correction method for a colorimetric method described below.

이하에서는 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 방법에 대해서 설명하도록 하겠다. 다만, 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 방법을 설명함에 있어서, 상기 비색법을 위한 색 보정 장치(100)의 각 구성에 대한 반복적인 설명은 생략하도록 한다.Hereinafter, a color correction method for the colorimetric method according to the present specification will be described. However, in describing the color correction method for the colorimetric method according to the present specification, repeated description of each component of the color correction device 100 for the colorimetric method will be omitted.

도 9는 본 명세서의 일 실시예에 따른 비색법을 위한 색 보정 방법의 흐름도이다.9 is a flowchart of a color correction method for a colorimetric method according to an embodiment of the present specification.

도 9를 참조하면, 먼저 단계 S100에서 상기 카메라(110)가 혈액과 시약의 반응 이미지를 연속적으로 출력할 수 있다. 이를 위해 상기 제어부(130)는 미리 설정된 촬영 시간(예: 200ms)마다 상기 카메라(110)가 이미지를 출력하도록 제어 신호를 출력할 수 있다. 바람직하게 상기 촬영은 혈액과 시약이 반응을 시작하는 순간부터 시작될 수 있다.Referring to FIG. 9, first, in step S100, the camera 110 may continuously output a reaction image of blood and a reagent. To this end, the control unit 130 may output a control signal so that the camera 110 outputs an image every preset shooting time (eg, 200 ms). Preferably, the imaging may start from the moment when blood and reagents begin to react.

다음 단계 S110에서, 상기 제어부(130)는 서로 다른 시점에 촬영된 두 이미지 내에서 각 이미지의 녹색값을 이용하여 녹색 변화도를 산출할 수 있다.In the next step S110, the controller 130 may calculate the green gradient using the green values of each image in two images captured at different times.

본 명세서의 일 실시예에 따르면, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 상기 미리 설정된 촬영 시간 간격을 가진 이미지 즉, 연속으로 촬영된 두 개의 이미지일 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the two images used to calculate the green gradient may be images having the preset shooting time interval, that is, two images continuously photographed.

도 10은 촬영시점에 따른 RGB값의 예시이다.10 is an example of an RGB value according to a photographing time point.

도 10을 참조하면, 각각의 이미지마다 RGB값이 기재된 것을 확인할 수 있다. 각각의 값은 0~255 사이의 수치를 가질 수 있으며, 촬영 간격은 200ms이다. 바람직하게, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 촬영 시작 시간으로부터 2초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것일 수 있다. 따라서 도 10에 도시된 예시에 적용하면, 1977ms에 촬영된 이미지와 2207ms에 촬영된 이미지가 사용될 수 있다. 이 두 이미지 각각의 녹색값은 '195'과 '192'이다. 따라서, 녹색 변화도를 산출하면, -0.01304(= (192-195) /(2207-1977) )이다.Referring to FIG. 10, it can be confirmed that RGB values are described for each image. Each value can have a value between 0 and 255, and the shooting interval is 200 ms. Preferably, the two images used to calculate the green gradient may be selected based on the image taken 2 seconds after the start time of the shooting. Therefore, when applied to the example shown in FIG. 10, an image photographed at 1977 ms and an image photographed at 2207 ms may be used. The green values of each of these two images are '195' and '192'. Therefore, when calculating the green gradient, -0.01304 (= (192-195) / (2207-1977) ).

본 명세서의 다른 실시예에 따르면, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 상기 미리 설정된 촬영 시간 간격의 N(N은 2이상의 자연수)배 차이를 가진 이미지일 수 있다.According to another embodiment of the present specification, the two images used for calculating the green gradient may be an image having a difference of N (N is a natural number greater than or equal to 2) times the preset shooting time interval.

다음 단계 S120에서, 상기 제어부(130)는 상기 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 이용하여 상기 산출된 녹색 변화도로부터 발색 값 바이어스를 산출할 수 있다.In the next step S120, the controller 130 may calculate a color value bias from the calculated green gradient using the color value bias correlation data according to the green gradient.

도 7을 다시 참조하여, 상기 녹색 변화도의 예시값인 -0.01304으로부터 발색 값 바이어스(적색)를 산출하면, 0.89가 산출될 수 있다.Referring back to FIG. 7, when the color value bias (red) is calculated from -0.01304, which is an exemplary value of the green gradient, 0.89 may be calculated.

다음 단계 S130에서, 상기 제어부(130)는 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 발색값을 보정할 수 있다.In the next step S130, the control unit 130 may correct the color development value using the calculated color value bias.

이때, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 이미지와 다른 이미지의 발색값일 수 있다. 바람직하게, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 촬영 시작 시간으로부터 15초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것일 수 있다. 상기 15초는 혈액과 시약의 반응이 모두 완료된 것을 간주할 수 있는 충분한 시간으로, 시약의 종류에 따라 상기 시간은 다양하게 설정될 수 있다.At this time, the color value corrected by using the calculated color value bias may be a color value of an image different from the image for calculating the green gradient. Preferably, the color value corrected using the calculated color value bias may be selected based on an image taken 15 seconds after the start time of the image. The 15 seconds is a sufficient time to consider that the reaction of blood and reagents is completely completed, and the time may be variously set depending on the type of reagent.

도 10에 도시된 예시를 다시 참조하면, 보정 대상이 되는 이미지는 15070ms에 촬영된 이미지이고, 이때 보정 대상이 되는 발색값(적색)은 155이다. 상기 발색값(적색) 155를 발색 값 바이어스(적색)의 예시인 0.89을 이용하여 산출하면, 발색값(적색)이 138(=155*0.89)로 보정된다.Referring back to the example illustrated in FIG. 10, the image to be corrected is an image photographed at 15070 ms, and the color value (red) that is the object to be corrected is 155. When the color value (red) 155 is calculated using 0.89 as an example of a color value bias (red), the color value (red) is corrected to 138 (=155*0.89).

한편, 상기 색 보정은 정확한 혈액 내 성분 수치를 산출하기 위한 보정이다. 따라서, 상기 메모리부(120)는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 더 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 제어부(130)는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 이용하여 상기 보정된 발색값으로부터 혈액 내 성분 수치를 더 산출할 수 있다(단계 S140).On the other hand, the color correction is a correction for calculating an accurate component value in blood. Accordingly, the memory unit 120 may further store correlation data of component values in blood according to the color development value. In this case, the control unit 130 may further calculate the component value in the blood from the corrected color value using the correlation value of the component value in the blood according to the color development value (step S140).

도 5에 도시된 예시를 다시 참조하면, 보정된 발색값(적색) 138로부터 산출되는 혈당 수치는 166.20이다. 한편, 보정 전 발색값(적색) 155로부터 산출되는 혈당 수치는 109.90이다. 이 경우, 오차 범위는 51.23%로 상당히 큰 오차 값을 가지는 것을 확인할 수 있다. 특히, 보정 전 발색값(적색)으로부터 산출된 혈당 수치는 109로서, 사용자는 혈당 수치가 정상 범위에 속하는 것으로 잘 못 판단할 수 있다. 단순히 수치적 오차를 넘어서 의료용 측정기기로서 자칫 큰 오류를 범할 수 있는 것을 본 명세서에 따른 비색법을 위한 색 보정 방법 및 장치를 통해서 보다 정확한 혈당 수치의 산출이 가능하다.Referring back to the example shown in FIG. 5, the blood sugar value calculated from the corrected color development value (red) 138 is 166.20. On the other hand, the blood sugar value calculated from the color development value (red) 155 before correction is 109.90. In this case, it can be seen that the error range is 51.23% and has a fairly large error value. In particular, the blood sugar value calculated from the color development value (red) before correction is 109, and the user may not correctly judge that the blood sugar level is within the normal range. It is possible to calculate a more accurate blood sugar level through a color correction method and apparatus for the colorimetric method according to the present specification that a large error can be made as a medical measuring device beyond simply a numerical error.

한편, 상술한 제어부는 본 명세서에 따른 혈액 내 성분 색 보정 방법의 알고리즘을 수행하도록 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C/C++, C#, JAVA, Python, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the above-described control unit may be implemented in the form of a computer program to perform an algorithm of a method for correcting a component color in blood according to the present specification. A computer program is C/C++, C#, JAVA, Python, in which a processor (CPU) of the computer can be read through a device interface of the computer in order for the computer to read the program and execute the methods implemented as a program. It may include code coded in a computer language such as machine language. Such code may include functional code related to a function or the like that defines necessary functions for executing the above methods, and control code related to an execution procedure necessary for the processor of the computer to execute the functions according to a predetermined procedure. can do. In addition, the code may further include a memory reference-related code as to which location (address address) of the internal or external memory of the computer should be referred to additional information or media necessary for the computer's processor to perform the functions. have. Also, when the processor of the computer needs to communicate with any other computer or server in the remote to execute the functions, the code can be used to communicate with any other computer or server in the remote using the communication module of the computer. It may further include a communication-related code for whether to communicate, what information or media to transmit and receive during communication, and the like.

상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.The storage medium refers to a medium that stores data semi-permanently and that can be read by a device, rather than a medium that stores data for a short moment, such as a register, cache, memory, or the like. Specifically, examples of the medium to be stored include, but are not limited to, ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage device. That is, the program may be stored in various recording media on various servers that the computer can access or various recording media on the computer of the user. In addition, the medium is distributed in a computer system connected by a network, so that the computer readable code may be stored in a distributed manner.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 명세서의 실시예를 설명하였지만, 본 명세서가 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. The embodiments of the present specification have been described above with reference to the accompanying drawings, but those skilled in the art to which the present specification pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features. You will understand. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all respects and not restrictive.

100 : 색 보정 장치
110 : 카메라
120 : 메모리부
130 : 제어부
100: color correction device
110: camera
120: memory unit
130: control unit

Claims (17)

제어 신호에 따라 이미지를 출력하는 카메라;
실제 혈액 내 발색화합물로 인해 나타나는 색상의 값 대비 표준 용액 내 발색화합물로 인해 나타나는 색상의 값(이하 '발색 값 바이어스')와 상관관계를 갖는 시약의 반응 속도에 따른 녹색 변화도 사이의 데이터(이하 '발색 값 바이어스 상관관계 데이터')를 저장한 메모리부; 및
서로 다른 시점에 촬영된 두 이미지 내에서 각 이미지의 녹색값을 이용하여 녹색 변화도를 산출하고, 상기 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 이용하여 상기 산출된 녹색 변화도로부터 발색 값 바이어스를 산출하고, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 발색값을 보정하는 제어부;를 포함하는 비색법을 위한 색 보정 장치.
A camera that outputs an image according to a control signal;
Data between the green gradients according to the reaction rate of reagents correlated with the color values (hereinafter referred to as'color value bias') caused by the color compounds in the standard solution compared to the values of the color due to the color compounds in the blood A memory unit that stores'color value bias correlation data'); And
The green gradient is calculated using the green values of each image within two images photographed at different time points, and the color value bias is calculated from the calculated green gradient using the color value bias correlation data according to the green gradient. And a control unit for calculating and correcting a color development value by using the calculated color value bias.
청구항 1에 있어서,
상기 제어부는,
미리 설정된 촬영 시간마다 상기 카메라가 이미지를 출력하도록 제어 신호를 출력하고,
상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 상기 미리 설정된 촬영 시간 간격을 가진 이미지인 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 장치.
The method according to claim 1,
The control unit,
The control signal is output so that the camera outputs an image at a preset shooting time,
Color correction apparatus for colorimetric method, characterized in that the two images used to calculate the green gradient is an image having the preset shooting time interval.
청구항 2에 있어서,
상기 미리 설정된 촬영 시간은 200ms이고, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 촬영 시작 시간으로부터 2초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 장치.
The method according to claim 2,
The preset photographing time is 200 ms, and the two images used for calculating the green gradient are selected based on the photographed image 2 seconds after the photographing start time.
청구항 1에 있어서,
상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 이미지와 다른 이미지의 발색값인 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 장치.
The method according to claim 1,
The color correcting apparatus for a colorimetric method, characterized in that the color value corrected by using the calculated color value bias is a color value of an image different from the image for calculating the green gradient.
청구항 4에 있어서,
상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 촬영 시작 시간으로부터 15초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 장치.
The method according to claim 4,
A color correction device for a colorimetric method, characterized in that the color value corrected by using the calculated color value bias is selected based on an image taken 15 seconds after the start time of shooting.
청구항 1에 있어서,
상기 메모리부는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 더 저장하고,
상기 제어부는, 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 이용하여 상기 보정된 발색값으로부터 혈액 내 성분 수치를 더 산출하는 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 장치.
The method according to claim 1,
The memory unit further stores the correlation data of the components of the blood according to the color development value,
The control unit, the color correction device for the colorimetric method, characterized in that further calculates the component value in the blood from the corrected color value using the correlation value of the component value in the blood according to the color value.
청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 청구항에 따른 비색법을 위한 색 보정 장치를 포함하는 혈액 내 성분 측정기. Claims 1 to 6 of the component measurement device in the blood comprising a color correction device for the colorimetric method according to any one of claims. 청구항 7에 따른 혈액 내 성분 측정기를 포함하는 이동 통신 단말기.Mobile communication terminal comprising a component in the blood according to claim 7. 청구항 8에 있어서,
상기 이동 통신 단말기의 외부를 감싸는 하우징은 센서스트립이 결합되는 결합부가 형성된 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
The method according to claim 8,
The housing surrounding the outside of the mobile communication terminal is a mobile terminal characterized in that the coupling portion is formed with a sensor strip.
청구항 9에 있어서,
상기 결합부는, 센서스트립이 결합되었을 때 상기 카메라가 상기 센서스트립을 촬영할 수 있는 위치에 형성된 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
The method according to claim 9,
The coupling unit, the mobile terminal, characterized in that formed in a position where the camera can take the sensor strip when the sensor strip is coupled.
제어 신호에 따라 이미지를 출력하는 카메라, 실제 혈액 내 발색화합물로 인해 나타나는 색상의 값 대비 표준 용액 내 발색화합물로 인해 나타나는 색상의 값(이하 '발색 값 바이어스')와 상관관계를 갖는 시약의 반응 속도에 따른 녹색 변화도 사이의 데이터(이하 '발색 값 바이어스 상관관계 데이터')를 저장한 메모리부 및 제어부를 포함하는 장치를 이용하여 비색법을 위한 색을 보정하는 방법으로서,
(a) 상기 제어부가 서로 다른 시점에 촬영된 두 이미지 내에서 각 이미지의 녹색값을 이용하여 녹색 변화도를 산출하는 단계;
(b) 상기 제어부가 상기 녹색 변화도에 따른 발색 값 바이어스 상관관계 데이터를 이용하여 상기 산출된 녹색 변화도로부터 발색 값 바이어스를 산출하는 단계; 및
(c) 상기 제어부가 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 발색값을 보정하는 단계;를 포함하는 비색법을 위한 색 보정 방법.
A camera that outputs an image according to the control signal, the reaction rate of the reagent correlating with the value of the color that appears due to the color compound in the standard solution (hereinafter referred to as'color value bias') As a method of correcting the color for the colorimetric method using a device including a memory unit and a control unit that stores data (hereinafter, “color value bias correlation data”) between the green gradients according to the method,
(a) the controller calculating a green gradient using green values of each image in two images photographed at different time points;
(b) the controller calculating a color value bias from the calculated green gradient using the color value bias correlation data according to the green gradient; And
(c) the control unit correcting the color value using the calculated color value bias; a color correction method for a colorimetric method.
청구항 11에 있어서,
상기 (a) 단계 이전에,
상기 제어부가 미리 설정된 촬영 시간마다 상기 카메라가 이미지를 출력하도록 제어 신호를 출력하는 단계;를 더 포함하고,
상기 (a) 단계는, 상기 제어부가 상기 미리 설정된 촬영 시간 간격을 가진 이미지를 이용하여 상기 녹색 변화도를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 방법.
The method according to claim 11,
Before step (a),
The control unit further comprises the step of outputting a control signal so that the camera outputs an image at a preset shooting time.
The step (a) is a color correction method for a colorimetric method, characterized in that the control unit calculates the green gradient using the image having the preset shooting time interval.
청구항 12에 있어서,
상기 미리 설정된 촬영 시간은 200ms이고, 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 사용되는 두 이미지는 촬영 시작 시간으로부터 2초후에 촬영된 이미지를 기준으로 선택된 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 방법.
The method according to claim 12,
The preset shooting time is 200 ms, and the two images used for calculating the green gradient are selected based on the image taken 2 seconds after the shooting start time.
청구항 11에 있어서,
상기 (c) 단계에서, 상기 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 보정되는 발색값은 상기 녹색 변화도를 산출하기 위한 이미지와 다른 이미지의 발색값인 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 방법.
The method according to claim 11,
In the step (c), a color correction method for a colorimetric method characterized in that the color value corrected using the calculated color value bias is a color value of an image different from the image for calculating the green gradient.
청구항 14에 있어서,
상기 (c) 단계는, 상기 제어부가 산출된 발색 값 바이어스를 이용하여 촬영 시작 시간으로부터 15초후에 촬영된 이미지의 발색값을 보정하는 단계인 것을 특징으로 하는 비색법을 위한 색 보정 방법.
The method according to claim 14,
The step (c) is a color correction method for a colorimetric method, characterized in that the control unit corrects the color development value of the image captured 15 seconds after the shooting start time by using the calculated color value bias.
청구항 11에 있어서,
상기 메모리부는 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 더 저장하고,
(d) 상기 제어부가 발색값에 따른 혈액 내 성분 수치 상관관계 데이터를 이용하여 상기 보정된 발색값으로부터 혈액 내 성분 수치를 산출하는 단계;를 더 포함하는 비색법을 위한 색 보정 방법.
The method according to claim 11,
The memory unit further stores the correlation data of the components of the blood according to the color development value,
(d) calculating, by the control unit, the component value in the blood from the corrected color value using the component value correlation data in the blood according to the color value; a color correction method for a colorimetric method further comprising.
컴퓨터에서 청구항 11 내지 청구항 16 중 어느 한 청구항에 따른 비색법을 위한 색 보정 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성되어 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터프로그램.A computer program written in a computer readable recording medium, which is prepared to perform each step of a color correction method for a colorimetric method according to any one of claims 11 to 16 in a computer.
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