KR102199397B1 - System and method for diagnosing and analyzing disease - Google Patents

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KR102199397B1
KR102199397B1 KR1020180046917A KR20180046917A KR102199397B1 KR 102199397 B1 KR102199397 B1 KR 102199397B1 KR 1020180046917 A KR1020180046917 A KR 1020180046917A KR 20180046917 A KR20180046917 A KR 20180046917A KR 102199397 B1 KR102199397 B1 KR 102199397B1
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Abstract

본 발명은 질병 진단 분석 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명은 환자의 얼굴, 전신모습, 망막 이미지를 포함한 촬영 정보를 출력하는 영상수집 단말기와, 상기 촬영 정보를 이용하여 진단 및 분석하는 진단서버와, 상기 진단 및 분석 결과와 촬영 정보를 제공하는 진단뷰어를 분리 구성하여 시스템의 부하를 감소시킬 수 있는 질병 진단 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention discloses a disease diagnosis analysis system and method. The present invention provides an image collection terminal that outputs photographing information including a patient's face, body shape, and retina image, a diagnostic server that diagnoses and analyzes using the photographing information, and provides the diagnosis and analysis results and photographing information. An object of the present invention is to provide a disease diagnosis and analysis system and method capable of reducing the load of the system by separating the viewer.

Description

질병 진단 분석 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING AND ANALYZING DISEASE}Disease diagnosis analysis system and method {SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING AND ANALYZING DISEASE}

본 발명은 질병 진단 분석 시스템 및 방법에 관한 발명으로서, 더욱 상세하게는 환자의 얼굴, 전신모습, 망막 이미지를 포함한 촬영 정보를 출력하는 영상수집 단말기와, 상기 촬영 정보를 이용하여 진단 및 분석하는 진단서버와, 상기 진단 및 분석 결과와 촬영 정보를 제공하는 진단뷰어를 분리 구성하여 시스템의 부하를 감소시킬 수 있는 질병 진단 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a disease diagnosis and analysis system and method, and more particularly, an image collection terminal that outputs photographing information including a patient's face, a full body image, and a retina image, and a diagnosis and analysis using the photographing information. The present invention relates to a disease diagnosis and analysis system and method capable of reducing a system load by separating a server and a diagnosis viewer that provides the diagnosis and analysis results and photographing information.

일반적으로 환자에게 질병이 발생하면, 환자가 병원을 직접 방문한 후 의사와 면담하면서 각종 진료를 받아야 한다.In general, when a disease occurs in a patient, the patient must visit the hospital directly and then receive various treatments while interviewing with a doctor.

그러나 바쁜 일상을 생활하는 직장인이나 거동이 불편한 노인들은 다른 사람의 도움없이 병원을 찾는 것이 어려워 병이 진행된 후에 찾아가는 경우가 종종 발생한다.However, it is difficult for office workers who live a busy daily life or the elderly with limited mobility to visit a hospital without the help of other people and often visit after the disease progresses.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 병원의 담당 의사와 게시판 또는 이메일 등을 이용하여 질의하고, 이에 대하여 의사가 진료하는 방법이 인터넷상에서 운영되었다.In order to solve this problem, a method of inquiries using a bulletin board or e-mail with a doctor in charge of a hospital, and a doctor's treatment for this was operated on the Internet.

그러나 이러한 진료방법은 컴퓨터 및 인터넷을 모르는 노약자 등이 이용하기에는 컴퓨터의 조작이나 복잡한 기기 조작이 어려운 점과 의사가 환자의 상태를 명확하게 파악할 수 없기 때문에 전문적인 진료를 할 수 없다는 문제점이 여전히 존재 하였다.However, these treatment methods still have problems in that it is difficult to manipulate computers or manipulate complex devices to be used by the elderly who do not know the computer or the Internet, and because doctors cannot clearly grasp the patient's condition, professional medical treatment is not possible. .

또한, 이러한 불편함을 해결하기 위해 원격진단시스템이 시행되고 있으며, 이러한 원격진단시스템은 환자가 직접병원을 방문하지 않아도 원격지에서 휴대용 측정장비로 각각 측정되는 사용자의 체온, 맥박, 혈압, 혈당, 심전도, 체지방 등의 생체정보를 제공 받아 진료할 수 있도록 구성되어 있다.In addition, a remote diagnosis system is being implemented to solve this inconvenience, and such a remote diagnosis system is a user's body temperature, pulse, blood pressure, blood sugar, and electrocardiogram, which are respectively measured with portable measuring equipment at a remote location even if the patient does not visit the hospital directly. It is configured to receive biometric information such as body fat, etc. for medical treatment.

이러한 기술과 관련한 원격진단시스템의 한 종류로서 한국 등록특허 등록번호 제10-366158호(발명의 명칭: 자가검진장치와 이를 이용한 원격진료 시스템 및 원격진료방법)에는 환자가 실시간으로 대화하면서 생체정보를 체크하는 측정기를 통한 환자의 생체정보를 수신 주치의가 이를 실시간으로 확인 및 진료할 수 있도록 구성되었다.As a type of remote diagnosis system related to this technology, Korean Patent Registration No. 10-366158 (name of the invention: self-examination device and remote medical treatment system and remote medical treatment method using the same) provides biometric information while a patient communicates in real time. It is configured so that the receiving physician can check and treat the patient's biometric information in real time through a measuring device that checks.

그러나 이러한 종래 기술에 따른 원격진단 시스템은 병이 발생된 후 의사의 진단을 통해 확인하는 구성으로 질병이 발생하기 이전 또는 질병이 진행되는 잠복기 동안 나타나는 사전 징후 등에 대한 진단은 확인하기 어려운 문제점이 있다.However, the remote diagnosis system according to the prior art has a problem in that it is difficult to confirm the diagnosis of preliminary signs that appear before the occurrence of the disease or during the incubation period during which the disease progresses.

한국 등록특허 등록번호 제10-366158호(발명의 명칭: 자가검진장치와 이를 이용한 원격진료 시스템 및 원격진료방법)Korean Patent Registration No. 10-366158 (Name of invention: Self-examination device and remote medical treatment system and remote medical treatment method using it)

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 환자의 얼굴, 전신모습, 망막 이미지를 포함한 촬영 정보를 출력하는 영상수집 단말기와, 상기 촬영 정보를 이용하여 진단 및 분석하는 진단서버와, 상기 진단 및 분석 결과와 촬영 정보를 제공하는 진단뷰어를 분리 구성하여 시스템의 부하를 감소시킬 수 있는 질병 진단 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve this problem, the present invention provides an image collection terminal that outputs photographing information including a patient's face, a full body image, and a retina image, a diagnostic server that diagnoses and analyzes using the photographing information, and the diagnosis and analysis results. It is an object of the present invention to provide a disease diagnosis and analysis system and method capable of reducing the load of the system by separating and configuring a diagnostic viewer that provides photographing information.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 환자의 신체를 촬영한 이미지 데이터로부터 미리 설정된 특징 데이터를 추출하고, 상기 특징 데이터의 위치 및 동기 시간과, 환자의 고유 정보를 상기 촬영된 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하여 진단 서버부와 진단 뷰어부로 전송하는 영상 수집 단말기; 상기 영상 수집 단말기에서 전송된 동영상 데이터로부터 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하여 저장하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 질환 데이터와 비교 분석하여 질환의 발생 여부, 분석결과, 질환의 유사도를 산출하며, 상기 산출된 정보에 기초하여 질환 데이터, 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부로 전송하는 진단 서버부; 및 상기 영상 수집 단말기에서 전송된 동영상 데이터와 상기 진단 서버부에서 전송된 패킷 데이터를 분석하여 촬영된 이미지와 함께 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 대응하는 질환 데이터와 이미지를 디스플레이하는 진단 뷰어부를 포함한다.In order to achieve the above object, the present invention extracts preset feature data from image data photographing a patient's body, and stores the location and synchronization time of the feature data and unique information of the patient together with the photographed image data. An image collection terminal that encodes data and transmits it to a diagnosis server unit and a diagnosis viewer unit; The occurrence of a disease by generating and storing an event of a patient and an effective area image of the characteristic data from the video data transmitted from the image collection terminal, and comparing and analyzing the generated effective area image with disease data through a pre-stored diagnostic program Diagnosis server unit that calculates whether or not, analysis result, similarity of disease, and generates packet data including disease data, similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data based on the calculated information and transmits it to the diagnosis viewer unit ; And corresponding disease data and images by analyzing the video data transmitted from the image collection terminal and packet data transmitted from the diagnosis server unit, and displaying a disease region on an image at the same time as the synchronization time of the patient event together with the captured image. It includes a diagnostic viewer to display.

또한, 본 발명에 따른 상기 영상 수집 단말기는 임의의 배율을 제공하고, 촬영 대상 신체에 따라 교체 가능하도록 이루어진 렌즈부; 상기 렌즈부를 통해 입력되는 광신호를 전기신호로 변환하여 출력하는 이미지 센서부; 상기 이미지 센서부에서 출력되는 이미지 데이터를 미리 저장된 영역 검출 프로그램을 통해 신체의 특징 데이터를 추출하고, 상기 추출된 특징 데이터의 위치 및 이미지의 동기 시간 정보를 출력하는 검출영역 추출부; 사용자가 입력하는 환자의 고유 정보와 상기 추출된 특징 데이터의 위치 및 이미지의 동기 시간 정보를 상기 이미지 센서부에서 출력되는 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하는 인코딩부; 및 상기 인코딩부에서 인코딩된 동영상 데이터를 진단 서버부와 진단 뷰어부로 전송하는 RTSP 스트리머를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the image collection terminal according to the present invention provides an arbitrary magnification and includes a lens unit configured to be replaceable according to the body to be photographed; An image sensor unit converting the optical signal input through the lens unit into an electric signal and outputting the converted optical signal; A detection region extraction unit for extracting body feature data from the image data output from the image sensor unit through a pre-stored region detection program, and outputting information on a location of the extracted feature data and synchronization time of the image; An encoding unit for encoding the patient's unique information input by the user, the location of the extracted feature data, and synchronization time information of the image into moving image data together with the image data output from the image sensor unit; And an RTSP streamer for transmitting the video data encoded by the encoding unit to a diagnosis server unit and a diagnosis viewer unit.

또한, 본 발명에 따른 상기 진단 서버부는 영상 수집 단말기에서 전송되는 동영상 데이터를 수신하는 이미지 수신부; 상기 수신된 동영상 데이터를 분석하여 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 저장하며, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 비교 분석하여 질환의 발생 여부, 분석결과, 질환의 유사도를 산출하는 적어도 하나 이상의 영상 분석모듈; 및 상기 영상 분석모듈에서 산출된 정보로부터 질환 데이터, 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부로 전송하는 환자 이벤트 전송부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the diagnosis server unit according to the present invention includes an image receiving unit for receiving video data transmitted from an image collecting terminal; By analyzing the received video data, the event occurrence of the patient and the effective area image of the characteristic data are generated, the generated effective area image is stored, and the generated effective area image is compared and analyzed through a pre-stored diagnostic program. At least one image analysis module for calculating whether a disease has occurred, an analysis result, and a degree of similarity of the disease; And a patient event transmission unit generating packet data including disease data, similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data from the information calculated by the image analysis module and transmitting the generated packet data to the diagnosis viewer unit.

또한, 본 발명에 따른 상기 영상 분석모듈은 특징 데이터를 분석하여 유효 영역 이미지를 생성하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보를 이미지 저장부에 저장되도록 하는 이미지 분석부; 상기 생성된 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보를 저장하고, 상기 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보를 환자의 이벤트 데이터와 함께 통합 진단 수행부로 전송하는 이미지 저장부; 데이터베이스에 저장된 질환 데이터와 진단 프로그램을 이용하여 상기 유효 영역 이미지에 대한 진단을 통해 질환의 발생 여부를 판단하고, 질환으로 인식되면, 상기 데이터베이스에 저장된 진단 근거 데이터를 이용한 분석결과와, 질환의 유사도를 산출하여 유효 영역 이미지, 환자 이벤트 데이터와 함께 출력하는 통합 진단 수행부; 및 질환을 판단하기 위한 진단 프로그램과 질환 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the image analysis module according to the present invention includes an image analysis unit configured to generate an effective area image by analyzing characteristic data, and to store the generated effective area image and unique information of the patient in an image storage unit; An image storage unit that stores the generated image of the effective area and unique information of the patient, and transmits the image of the effective area and the unique information of the patient together with event data of the patient to an integrated diagnosis performing unit; The disease data stored in the database and the diagnosis program are used to determine whether a disease has occurred through diagnosis of the effective area image, and if it is recognized as a disease, the analysis result using the diagnosis basis data stored in the database and the similarity of the disease are determined. An integrated diagnosis performing unit that calculates and outputs the effective area image and patient event data together; And a database storing disease data and a diagnostic program for determining a disease.

또한, 본 발명에 따른 상기 진단 뷰어부는 상기 영상 수집 단말기에서 전송된 동영상 데이터를 수신하는 제1 수신부; 상기 진단 서버부에서 전송되는 패킷 데이터를 수신하는 제2 수신부; 상기 영상 수집 단말기에서 전송된 동영상 데이터와 상기 진단 서버부에서 전송된 패킷 데이터를 분석하여 환자의 고유정보, 환자의 이벤트 정보를 추출하고, 촬영된 이미지에서 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 질환에 대응하는 질환 데이터와 이미지와 함께 재생되도록 제어하는 영상 표출부; 및 상기 영상 표출부의 동작에 따라 임의의 데이터를 디스플레이하는 디스플레이부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the diagnosis viewer unit according to the present invention comprises a first receiving unit for receiving the video data transmitted from the image collection terminal; A second receiving unit for receiving packet data transmitted from the diagnosis server unit; The video data transmitted from the image collection terminal and the packet data transmitted from the diagnosis server are analyzed to extract the patient's unique information and the patient's event information, and from the captured image to an image at the same time as the patient event synchronization time. An image display unit that displays a disease region and controls it to be reproduced together with disease data and images corresponding to the disease; And a display unit that displays arbitrary data according to an operation of the image display unit.

또한, 본 발명에 따른 상기 환자의 신체는 얼굴, 전신모습, 망막 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.In addition, the body of the patient according to the present invention is characterized in that any one of a face, a whole body shape, and a retina.

또한, 본 발명은 a) 영상 수집 단말기에서 환자의 신체를 실시간 촬영하고, 상기 촬영한 이미지 데이터로부터 미리 설정된 특징 데이터를 추출하는 단계; b) 상기 영상 수집 단말기에서 추출된 특징 데이터의 위치 및 동기 시간과, 환자의 고유 정보를 상기 촬영된 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하여 진단 서버부와 진단 뷰어부로 전송하는 단계; c) 상기 진단 서버부가 상기 영상 수집 단말기에서 전송된 동영상 데이터를 분석하여 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하여 저장하는 단계; d) 상기 진단 서버부가 상기 생성된 유효 영역 이미지를 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 질환 데이터와 비교 분석하여 질환의 발생 여부, 분석결과, 질환의 유사도를 산출하며, 상기 산출된 정보에 기초하여 질환 데이터, 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부로 전송하는 단계; 및 e) 상기 진단 뷰어부가 상기 영상 수집 단말기에서 전송된 동영상 데이터와 상기 진단 서버부에서 전송된 패킷 데이터를 이용하여, 촬영된 이미지와 함께 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 대응하는 질환 데이터와 이미지를 디스플레이하는 단계를 포함한다.In addition, the present invention comprises the steps of: a) real-time photographing of a patient's body in an image collection terminal and extracting preset feature data from the photographed image data; b) encoding the location and synchronization time of the feature data extracted from the image collection terminal and the patient's unique information together with the photographed image data into moving image data and transmitting them to a diagnosis server unit and a diagnosis viewer unit; c) analyzing the moving image data transmitted from the image collection terminal by the diagnosis server to generate and store an image of an event occurrence of a patient and an effective area of the characteristic data; d) The diagnostic server unit compares and analyzes the generated image of the effective area with disease data through a pre-stored diagnostic program to calculate the occurrence of a disease, analysis result, and similarity of the disease, and based on the calculated information, disease data, Generating packet data including similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data and transmitting it to a diagnosis viewer; And e) the diagnosis viewer unit displays the disease area on an image at the same time as the synchronization time of the patient event together with the captured image using the video data transmitted from the image collection terminal and the packet data transmitted from the diagnosis server unit. And displaying the corresponding disease data and image.

본 발명은 환자의 얼굴, 전신모습, 망막 이미지를 포함한 촬영 정보를 출력하는 영상수집 단말기와, 상기 촬영 정보를 이용하여 진단 및 분석하는 진단서버와, 상기 진단 및 분석 결과와 촬영 정보를 제공하는 진단뷰어를 분리 구성하여 시스템의 부하를 감소시킬 수 있는 장점이 있다.The present invention provides an image collection terminal that outputs photographing information including a patient's face, body shape, and retina image, a diagnostic server that diagnoses and analyzes using the photographing information, and provides the diagnosis and analysis results and photographing information. There is an advantage that the load of the system can be reduced by separating the viewer.

또한, 본 발명은 촬영 대상 신체에 따라 렌즈를 교체하여 설치함으로써, 진단 목적에 따라 정확한 이미지 정보의 획득이 가능하고, 얼굴, 전신모습, 망막의 이미지를 통해 뇌졸증 및 신경계 이상 증세의 환자와 안과 질환 환자의 구분없이 진단 및 분석하여 의료 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.In addition, the present invention enables the acquisition of accurate image information according to the purpose of diagnosis by replacing and installing lenses according to the body to be photographed, and patients with stroke and nervous system abnormalities and eye diseases through images of the face, whole body, and retina. It has the advantage of providing medical services by diagnosing and analyzing patients without distinction.

또한, 본 발명은 진단서버에서 빅데이터 처리방식으로 더욱 정확하고 신속한 진단 서비스를 제공할 수 있으며, 장소에 상관없이 원격지에서 진단 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.In addition, the present invention has the advantage of providing a more accurate and rapid diagnosis service through a big data processing method in a diagnosis server, and providing a diagnosis service in a remote location regardless of a location.

또한, 본 발명은 모바일 환경에서 진단 및 분석 정보를 수신하여 의료진에게 제공함으로써, 다양한 의료 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.In addition, the present invention has the advantage of providing various medical services by receiving diagnosis and analysis information in a mobile environment and providing it to a medical staff.

도 1은 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 영상 수집 단말기 구성을 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 진단 서버부 구성을 나타낸 블록도.
도 4는 도 3에 따른 진단 서버부의 영상 분석 모듈 구성을 나타낸 블록도.
도 5는 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 진단 뷰어부 구성을 나타낸 블록도.
도 6은 도 2에 따른 영상 수집 단말기의 촬영 이미지를 나타낸 예시도.
도 7은 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 영상 수집 단말기와 진단 뷰어부 사이의 통신 프로토콜 구성을 나타낸 예시도.
도 8은 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 영상 수집 단말기와 진단 서버부 사이의 통신 프로토콜 구성을 나타낸 예시도.
도 9는 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 진단 서버부와 진단 뷰어부 사이의 통신 프로토콜 구성을 나타낸 예시도.
도 10은 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 분석과정을 나타낸 흐름도.
1 is a block diagram schematically showing a disease diagnosis analysis system according to the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of an image collection terminal of the disease diagnosis and analysis system according to the present invention.
3 is a block diagram showing the configuration of a diagnosis server unit of the disease diagnosis analysis system according to the present invention.
4 is a block diagram showing the configuration of an image analysis module of a diagnosis server according to FIG. 3.
5 is a block diagram showing the configuration of a diagnosis viewer unit of the disease diagnosis analysis system according to the present invention.
6 is an exemplary view showing a captured image of the image collection terminal according to FIG. 2.
7 is an exemplary view showing the configuration of a communication protocol between an image collection terminal and a diagnosis viewer of the disease diagnosis analysis system according to the present invention.
8 is an exemplary view showing the configuration of a communication protocol between an image collection terminal and a diagnosis server unit of the disease diagnosis analysis system according to the present invention.
9 is an exemplary view showing the configuration of a communication protocol between a diagnosis server unit and a diagnosis viewer unit of the disease diagnosis analysis system according to the present invention.
10 is a flowchart showing an analysis process of the disease diagnosis analysis system according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the disease diagnosis and analysis system according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다는 표현은 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.In this specification, the expression that a certain part "includes" a certain component does not exclude other components, but means that other components may be further included.

또한, "‥부", "‥기", "‥모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 그 둘의 결합으로 구분될 수 있다.In addition, terms such as "... unit", "... group", and "... module" mean units that process at least one function or operation, which can be classified into hardware, software, or a combination of the two.

도 1은 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 영상 수집 단말기 구성을 나타낸 블록도이며, 도 3은 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 진단 서버부 구성을 나타낸 블록도이고, 도 4는 도 3에 따른 진단 서버부의 영상 분석 모듈 구성을 나타낸 블록도이며, 도 5는 본 발명에 따른 질병 진단 분석 시스템의 진단 뷰어부 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing a disease diagnosis analysis system according to the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of an image collection terminal of the disease diagnosis analysis system according to the present invention, and FIG. 3 is a disease diagnosis according to the present invention. A block diagram showing the configuration of the diagnosis server unit of the analysis system, Fig. 4 is a block diagram showing the configuration of the image analysis module of the diagnosis server unit according to Fig. 3, and Fig. 5 is a block diagram showing the configuration of the diagnosis viewer unit of the disease diagnosis analysis system according to the present invention. It is a block diagram shown.

도 1 내지 도 5에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 진단 분석 시스템은 환자의 얼굴, 전신모습, 망막 이미지를 포함한 촬영 정보를 출력하는 영상 수집 단말기(100)와, 상기 촬영 정보를 이용하여 진단 및 분석하는 진단 서버부(200)와, 상기 진단 및 분석 결과와 촬영 정보를 디스플레이하는 진단 뷰어부(300)를 포함하여 구성된다.As shown in FIGS. 1 to 5, the diagnostic analysis system according to the present invention includes an image collection terminal 100 that outputs photographing information including a patient's face, a full body image, and a retina image, and diagnosis and analysis using the photographing information. It includes a diagnosis server unit 200 to analyze and a diagnosis viewer unit 300 to display the diagnosis and analysis results and photographing information.

상기 영상 수집 단말기(100)는 환자의 신체를 촬영한 이미지 데이터로부터 미리 설정된 특징 데이터를 추출하고, 상기 특징 데이터의 위치 및 동기 시간과, 환자의 고유 정보를 상기 촬영된 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하여 진단 서버부(200)와 진단 뷰어부(300)로 전송하는 구성으로서, 제1 렌즈부(110)와, 제2 렌즈부(120)와, 이미지 센서부(130)와, 검출영역 추출부(140)와, 인코딩부(150)와, RTSP 스트리머(160)를 포함하여 구성된 통합 단말기이다.The image collection terminal 100 extracts preset feature data from image data photographing the patient's body, and converts the location and synchronization time of the feature data, and unique information of the patient into video data together with the photographed image data. As a configuration for encoding and transmitting to the diagnosis server unit 200 and the diagnosis viewer unit 300, the first lens unit 110, the second lens unit 120, the image sensor unit 130, and the detection area are extracted. It is an integrated terminal configured including a unit 140, an encoding unit 150, and an RTSP streamer 160.

상기 제1 렌즈부(110)와 제2 렌즈부(120)는 임의의 배율을 제공하고, 촬영 대상 신체에 따라 교체 가능하도록 이루어지고, 상기 제1 렌즈부(110)는 환자의 얼굴모습 또는 전신모습을 촬영하기 위한 구성이며, 상기 제2 렌즈부(120)는 환자의 망막을 촬영하기 위한 구성이며, 진단 목적에 따라 정확한 이미지 정보의 획득이 가능하도록 교체 설치할 수 있다.The first lens unit 110 and the second lens unit 120 provide an arbitrary magnification and can be replaced according to the body to be photographed, and the first lens unit 110 is It is a configuration for photographing an image, and the second lens unit 120 is a configuration for photographing a patient's retina, and may be replaced and installed to obtain accurate image information according to a diagnosis purpose.

즉 얼굴모습을 촬영하는 경우, 제1 렌즈부(110)를 설치하여, 도 6(a)와 같은 환자의 얼굴모습을 촬영하고, 망막의 모습을 촬영하는 경우 제2 렌즈부(120)를 설치하여, 도 6(b)와 같은 망막의 모습을 촬영할 수 있도록 통합 단말기로 구성된다.That is, when photographing a face, the first lens unit 110 is installed to photograph the patient's face as shown in Fig. 6(a), and a second lens unit 120 is installed when photographing the retina. Thus, it is configured as an integrated terminal so as to take a picture of the retina as shown in FIG. 6(b).

상기 이미지 센서부(130)는 상기 제1 렌즈부(110) 또는 제2 렌즈부(120)를 통해 입력되는 광신호를 전기신호로 변환하여 출력하는 구성으로서, CCD 센서, CMOS 센서, 또는 광신호를 전기신호로 변환하여 출력하는 센서는 모두 사용할 수 있다.The image sensor unit 130 is configured to convert and output an optical signal input through the first lens unit 110 or the second lens unit 120 into an electric signal, and includes a CCD sensor, a CMOS sensor, or an optical signal. Any sensor that converts and outputs an electrical signal can be used.

상기 검출영역 추출부(140)는 이미지 센서부(130)에서 출력되는 이미지 데이터를 미리 저장된 영역 검출 프로그램을 통해 신체의 특징 데이터를 추출하고, 상기 추출된 특징 데이터의 위치(좌표값)와 상기 추출된 특징 데이터를 포함한 이미지의 동기 시간 정보를 출력한다.The detection area extraction unit 140 extracts body feature data through a pre-stored area detection program from the image data output from the image sensor unit 130, and the location (coordinate value) of the extracted feature data and the extraction Synchronization time information of the image including the created feature data is output.

즉 상기 검출영역 추출부(140)는 이미지 프로세싱 등의 비전인식을 통해 이미지 데이터로부터 얼굴모습, 전신모습, 망막 등의 특징 데이터를 추출하고, 상기 추출된 특징 데이터가 포함된 영역에 대한 좌표와 이미지의 동기시간을 추출한다.That is, the detection region extracting unit 140 extracts feature data such as a face shape, a full body shape, and a retina from the image data through vision recognition such as image processing, and coordinates and images for the region including the extracted feature data. The synchronization time of is extracted.

상기 인코딩부(150)는 상기 검출영역 추출부(140)에서 추출한 특징 데이터가 포함된 영역에 대한 좌표 정보 및 이미지의 동기시간 정보와, 사용자가 입력하는 환자의 고유 정보(또는 아이디 정보)를 동영상의 메타 데이터(Meta Data) 영역에 삽입한 다음 상기 이미지 센서부(130)에서 출력되는 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하여 진단 서버부(300)로 전송되도록 제어하고, 상기 메타 데이터 영역에 환자의 고유정보와 얼굴모습, 전신모습, 망막 등의 특징 데이터가 포함된 좌표 정보와, 이미지의 동기시간 정보는 진단 뷰어부(300)로 전송한다.The encoding unit 150 converts coordinate information and image synchronization time information on a region including the feature data extracted by the detection region extraction unit 140, and patient-specific information (or ID information) input by a user into a video. After inserting into the Meta Data area of the image sensor unit 130, the image data is encoded as video data and transmitted to the diagnosis server unit 300, and the patient's Coordinate information including characteristic data such as unique information, face shape, full body shape, and retina, and synchronization time information of an image are transmitted to the diagnosis viewer unit 300.

즉 상기 인코딩부(150)는 도 7과 같이, 진단 뷰어부(300)로 전송되는 제1 메타 데이터(400)는 동기시간(410)과, 특징 데이터가 포함된 영역에 대한 좌표 정보 및 이미지의 동기시간 정보(420)와, 환자의 ID(430)를 포함하도록 구성하고, 진단 서버부(200)로 전송되는 데이터는 도 8과 같이, 제2 메타 데이터(500)에 얼굴모습, 전신모습, 망막 등을 포함한 촬영 이미지 파일명(510)과, 동기시간(520)과, 특징 데이터가 포함된 영역에 대한 좌표 정보 및 이미지의 동기시간 정보(530)와, 환자의 ID(540)와, 질환의 진단 및 분석 요청(예를 들면, 뇌졸증, 안과질환 등)에 대한 이벤트 ID(550)를 포함하도록 구성하여 진단 서버부(200)로 전송되는 데이터와 진단 뷰어부(300)로 전송되는 데이터가 다르도록 구성하여 진단 및 분석으로 인한 시스템의 부하가 감소될 수 있게 한다.That is, as shown in FIG. 7, the encoding unit 150 includes a synchronization time 410 and coordinate information for an area including feature data and an image of the first meta data 400 transmitted to the diagnosis viewer unit 300. It is configured to include the synchronization time information 420 and the patient's ID 430, and the data transmitted to the diagnosis server unit 200 includes a face shape, a full body shape, and a second meta data 500 as shown in FIG. The photographed image file name 510 including the retina, etc., the synchronization time 520, the coordinate information of the region including the feature data and the synchronization time information 530 of the image, the patient's ID 540, and the disease The data transmitted to the diagnosis server unit 200 and the data transmitted to the diagnosis viewer unit 300 are different from the data transmitted to the diagnosis server unit 200 by configuring to include the event ID 550 for diagnosis and analysis requests (eg, stroke, eye disease, etc.). So that the load on the system due to diagnosis and analysis can be reduced.

상기 RTSP(Real Time Streaming Protocol) 스트리머(160)는 상기 인코딩부(150)에서 인코딩된 동영상 데이터를 진단 서버부(200)와 진단 뷰어부(300)로 각각 전송한다.The RTSP (Real Time Streaming Protocol) streamer 160 transmits the video data encoded by the encoding unit 150 to the diagnosis server unit 200 and the diagnosis viewer unit 300, respectively.

상기 진단 서버부(200)는 상기 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터로부터 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하여 저장하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 질환 데이터와 비교 분석하여 질환의 발생 여부, 분석결과, 질환의 유사도를 산출하며, 상기 산출된 정보에 기초하여 질환 데이터, 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부(300)로 전송하는 구성으로서, 이미지 수신부(210)와, 영상 분석모듈(220)과, 이벤트 전송부(230)를 포함하여 구성된다.The diagnosis server unit 200 generates and stores a patient event occurrence and an effective area image of the characteristic data from the moving image data transmitted from the image collection terminal 100, and stores the generated effective area image in advance. Packet data including disease data, similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data based on the calculated information, calculates disease occurrence, analysis result, and disease similarity by comparing and analyzing disease data through As a configuration for generating and transmitting to the diagnosis viewer unit 300, it is configured to include an image receiving unit 210, an image analysis module 220, and an event transmission unit 230.

상기 이미지 수신부(210)는 영상 수집 단말기(100)에서 전송되는 동영상 데이터를 수신하고, 영상 분석모듈(220), 영상 분석모듈 1(220a), 영상 분석모듈 n(220b) 중 임의의 영상 분석모듈에서 처리할 수 있도록 상기 수신된 동영상 데이터를 분배한다.The image receiving unit 210 receives video data transmitted from the image collection terminal 100, and any image analysis module among the image analysis module 220, the image analysis module 1(220a), and the image analysis module n(220b) The received video data is distributed so that it can be processed by

상기 영상 분석모듈(220)은 상기 수신된 동영상 데이터를 분석하여 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 저장하며, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 비교 분석하여 질환의 발생 여부, 분석결과, 질환의 유사도를 산출하는 구성으로서, 이미지 분석부(221)와, 이미지 저장부(222)와, 통합 진단 수행부(223)와, 데이터베이스(224)를 포함하여 구성된다.The image analysis module 220 analyzes the received video data to generate an event of a patient and an effective area image of the characteristic data, stores the generated effective area image, and previews the generated effective area image. As a configuration for comparing and analyzing the occurrence of a disease through a stored diagnostic program, an analysis result, and calculating the similarity of the disease, the image analysis unit 221, the image storage unit 222, the integrated diagnosis execution unit 223, It comprises a database 224.

또한, 상기 영상 분석모듈(220)은 분산 처리를 위해 다수의 영상 분석모듈(220a, 220b)이 병렬로 구성되어 다수의 경로를 통해 전송되는 여러 환자의 진단 및 분석을 처리할 수 있도록 구성된다.In addition, the image analysis module 220 is configured such that a plurality of image analysis modules 220a and 220b are configured in parallel for distributed processing to process diagnosis and analysis of several patients transmitted through a plurality of paths.

상기 이미지 분석부(221)는 얼굴모습, 전신모습, 망막 등의 특징 데이터를 분석하여 진단을 위해 필요한 유효 영역 이미지를 생성하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보(ID)를 이미지 저장부(222)에 저장되도록 한다.The image analysis unit 221 generates an image of an effective area necessary for diagnosis by analyzing feature data such as face, full body, and retina, and stores the generated image of the effective area and the patient's unique information (ID). To be stored in the unit 222.

즉 얼굴의 눈, 코, 입 등을 포함한 유효 영역의 이미지 또는 망막의 생체 특징이 포함된 유효 영역의 이미지를 생성한다.That is, an image of the effective area including the eyes, nose, and mouth of the face or the image of the effective area including the biometric characteristics of the retina is generated.

상기 이미지 저장부(222)는 이미지 분석부(221)에서 생성된 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보(ID)를 저장하고, 상기 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보(ID)를 환자의 질환 이력정보를 포함한 환자 이벤트 데이터와 함께 통합 진단 수행부(223)로 전송한다.The image storage unit 222 stores the effective area image generated by the image analysis unit 221 and the patient's unique information (ID), and stores the effective area image and the patient's unique information (ID). It transmits to the integrated diagnosis performing unit 223 together with the patient event data including.

상기 통합 진단 수행부(223)는 데이터베이스(224)에 저장된 질환 데이터와 진단 프로그램을 이용하여 상기 유효 영역 이미지와, 상기 데이터베이스(224)에 저장된 질환 데이터를 비교하여 질환의 발생 여부를 판단한다.The integrated diagnosis performing unit 223 determines whether a disease has occurred by comparing the effective area image with the disease data stored in the database 224 using disease data stored in the database 224 and a diagnosis program.

즉 상기 통합 진단 수행부(223)는 뇌졸증과 같이, 안면의 대칭, 일그러짐 등의 질환 데이터를 유효 영역 이미지와 비교하여 질환의 발생 여부를 진단한다.That is, the integrated diagnosis performing unit 223 compares disease data such as symmetry and distortion of a face with an image of an effective area, such as a stroke, to diagnose whether a disease has occurred.

또한, 상기 통합 진단 수행부(223)는 질환으로 인식되면, 상기 데이터베이스(224)에 저장된 진단 근거 데이터를 이용하여 질환을 분석하고, 상기 분석결과 정보와 함께 환자의 질환 유사도를 산출하여 유효 영역 이미지, 환자의 질환 이력정보를 포함한 환자 이벤트 데이터와 함께 출력한다.In addition, when the integrated diagnosis execution unit 223 is recognized as a disease, it analyzes the disease using diagnosis basis data stored in the database 224, calculates the disease similarity of the patient together with the analysis result information, and provides an effective area image. , Output with patient event data including patient's disease history information.

상기 데이터베이스(224)는 질환을 판단하기 위한 진단 프로그램과, 질환 데이터 및 진단 근거 데이터 등을 저장한다.The database 224 stores a diagnostic program for determining a disease, disease data, and diagnosis basis data.

상기 환자 이벤트 전송부(230)는 상기 영상 분석모듈(220)에서 산출된 정보로부터 질환 데이터, 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부(300)로 전송한다.The patient event transmission unit 230 generates packet data including disease data, similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data from the information calculated by the image analysis module 220, and the diagnosis viewer unit 300 Transfer to.

즉 상기 패킷 데이터는 도 9와 같이, 제3 메타 데이터 영역(600)을 환자 이벤트 정보 영역(D1)과, 질환 정보 영역(D2)이 포함되도록 구성하고, 상기 환자 이벤트 정보 영역(D1)은 촬영 이미지 파일명(610)과, 동기시간(620)과, 유효 이미지 데이터(630)와, 환자 ID(640)를 포함하고, 질환 정보 영역(D2)은 질환의 유사도(650)와, 질환 데이터(660)를 포함하여 구성하며, 마지막에 환자 이벤트 ID(670)를 추가하여 데이터를 구성한다.That is, the packet data is configured such that the third metadata area 600 includes a patient event information area D1 and a disease information area D2, as shown in FIG. 9, and the patient event information area D1 is photographed. The image file name 610, synchronization time 620, valid image data 630, and patient ID 640 are included, and the disease information area D2 includes a disease similarity 650 and disease data 660. ), and configures data by adding a patient event ID 670 at the end.

상기 진단 뷰어부(300)는 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터와 상기 진단 서버부(200)에서 전송된 패킷 데이터를 분석하여 촬영된 이미지와 함께 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 대응하는 질환 데이터와 이미지를 디스플레이하는 구성으로서, 제1 수신부(310)와, 제2 수신부(320)와, 영상 표출부(330)와, 디스플레이부(340)를 포함하여 구성되고, 바람직하게는 스마트폰, 태블릿 PC 등의 모바일 단말기로 구성된다.The diagnosis viewer unit 300 analyzes the video data transmitted from the image collection terminal 100 and the packet data transmitted from the diagnosis server unit 200, and together with the captured image, an image at the same time as the synchronization time of the patient event. A configuration for displaying disease data and images corresponding to a disease region on the screen, including a first receiving unit 310, a second receiving unit 320, an image display unit 330, and a display unit 340. And, preferably, a mobile terminal such as a smartphone or a tablet PC.

상기 제1 수신부(310)는 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터를 수신하여 영상 표출부(330)로 제공한다.The first receiving unit 310 receives the video data transmitted from the image collection terminal 100 and provides it to the image display unit 330.

상기 제2 수신부(320)는 진단 서버부(200)에서 전송되는 패킷 데이터를 수신하여 영상 표출부(330)로 제공한다.The second receiving unit 320 receives packet data transmitted from the diagnosis server unit 200 and provides it to the image display unit 330.

상기 영상 표출부(330)는 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터와 진단 서버부(200)에서 전송된 패킷 데이터를 분석하여 메타 데이터에 포함된 환자의 고유정보(ID)와, 환자의 이벤트 정보를 추출하고, 촬영된 이미지에서 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 질환에 대응하는 질환 데이터와 이미지와 함께 재생되도록 한다.The image display unit 330 analyzes the video data transmitted from the image collection terminal 100 and the packet data transmitted from the diagnosis server unit 200, and analyzes the patient's unique information (ID) included in the meta data, and Event information is extracted, and a disease region is displayed in an image at the same time as the synchronization time of the patient event from the captured image so that the disease data and image corresponding to the disease are reproduced.

또한, 상기 영상 표출부(330)는 수신된 환자 이벤트 정보를 이용하여 환자의 질병 이력 정보가 표시되도록 함으로써, 환자의 이전 질환에 대한 정보와 현재 상태를 확인할 수 있도록 한다.In addition, the image display unit 330 allows the patient's disease history information to be displayed using the received patient event information, so that information on the patient's previous disease and the current state can be checked.

상기 디스플레이부(340)는 영상 표출부(330)의 제어를 통해 상기 영상 표출부(330)에서 출력하는 임의의 데이터가 디스플레이되도록 한다.The display unit 340 allows arbitrary data output from the image display unit 330 to be displayed through the control of the image display unit 330.

다음은 도 1 내지 도 4, 도 10을 참조하여 본 발명에 따른 진단 분석 시스템의 동작 과정을 설명한다.Next, the operation of the diagnostic analysis system according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4 and 10.

영상 수집 단말기(100)에서 환자의 신체를 실시간 촬영(S100)하고, 상기 촬영한 이미지 데이터로부터 얼굴모습, 전신모습, 망악 등의 특징 데이터를 추출(S200)한다.The image collection terminal 100 captures a patient's body in real time (S100), and extracts feature data such as a face shape, a full body shape, and a mangak from the captured image data (S200).

상기 S200 단계에서 추출된 특징 데이터는 영상 수집 단말기(100)에서 상기 추출된 특징 데이터의 위치 및 동기 시간과, 환자의 고유 정보를 검색 및 입력받아 상기 촬영된 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하여 진단 서버부(200)와 진단 뷰어부(300)로 각각 전송(S300)한다.The feature data extracted in the step S200 is diagnosed by searching and inputting the location and synchronization time of the extracted feature data and the patient's unique information from the image collection terminal 100 and encoding it into video data together with the captured image data. Each of the server unit 200 and the diagnosis viewer unit 300 is transmitted (S300).

상기 S300 단계에서 전송된 동영상 데이터는 진단 서버부(200)에서 상기 전송된 동영상 데이터를 분석하여 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하여 저장(S400)한다.The video data transmitted in the step S300 is analyzed by the diagnosis server 200 to generate an event of a patient and an image of an effective area of the characteristic data, and then stored (S400).

상기 진단 서버부(200)는 상기 S400 단계에서 생성된 유효 영역 이미지를 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 질환 데이터와 비교 분석(S500)하고, 상기 S500 단계의 분석 결과, 질환의 발생 여부를 판단하고, 질병이 발생한 것으로 판단하면, 상기 분석결과와, 질환의 유사도를 산출하며, 상기 산출된 정보에 기초하여 질환 데이터, 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부(300)로 전송(S600)한다.The diagnosis server unit 200 compares and analyzes (S500) the effective area image generated in the step S400 with disease data through a pre-stored diagnostic program, determines whether or not a disease has occurred as a result of the analysis in the step S500, and If it is determined that the occurrence of the disease, the analysis result and the degree of similarity of the disease are calculated, and packet data including disease data, similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data are generated based on the calculated information. It transmits to the unit 300 (S600).

즉 상기 S500 단계 및 S600 단계는 뇌졸증과 같이, 안면의 대칭, 일그러짐 등의 질환 데이터를 환자의 유효 영역 이미지와 비교하여 질환의 발생 여부를 진단하고, 질환으로 인식되면, 데이터베이스(224)에 저장된 진단 근거 데이터를 이용하여 질환의 진행 경과 등을 분석하고, 상기 분석결과 정보와 함께 환자의 질환 유사도를 산출하여 유효 영역 이미지, 환자의 질환 이력정보를 포함한 환자 이벤트 데이터와 함께 진단 뷰어부(300)로 전송한다.That is, in steps S500 and S600, disease data such as symmetry and distortion of the face, such as a stroke, are compared with an image of an effective area of the patient to diagnose whether a disease has occurred, and if recognized as a disease, the diagnosis stored in the database 224 Analyzes the progress of the disease using the evidence data, calculates the disease similarity of the patient with the analysis result information, and sends the diagnosis viewer unit 300 together with the patient event data including the effective area image and the patient's disease history information. send.

상기 진단 뷰어부(300)는 상기 S300 단계에서 영상 수집 단말기(100)가 전송한 동영상 데이터와 상기 S600 단계에서 진단 서버부(200)가 전송한 패킷 데이터를 각각 수신(S700)하고, 상기 S700 단계에서 수신된 촬영 이미지와 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역이 표시되도록 하여 대응하는 질환 데이터와 이미지가 디스플레이(S800)되도록 한다.The diagnostic viewer unit 300 receives (S700) the video data transmitted by the image collection terminal 100 in the step S300 and the packet data transmitted by the diagnostic server unit 200 in the step S600 (S700), and the step S700 The disease region is displayed on the image received at the same time as the synchronization time between the captured image and the patient event, so that the corresponding disease data and image are displayed (S800).

상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.As described above, the present invention has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, but those skilled in the art can variously modify and change the present invention within the scope not departing from the spirit and scope of the present invention described in the following claims. You will understand that you can do it.

따라서, 환자의 얼굴, 전신모습, 망막 이미지를 포함한 촬영 정보를 출력하는 영상수집 단말기와, 상기 촬영 정보를 이용하여 진단 및 분석하는 진단서버와, 상기 진단 및 분석 결과와 촬영 정보를 제공하는 진단뷰어를 분리 구성하여 시스템의 부하를 감소시킬 수 있고, 촬영 대상 신체에 따라 렌즈를 교체하여 설치함으로써, 진단 목적에 따라 정확한 이미지 정보의 획득이 가능하고, 얼굴, 전신모습, 망막의 이미지를 통해 뇌졸증 및 신경계 이상 증세의 환자와 안과 질환 환자의 구분없이 진단 및 분석하여 의료 서비스를 제공할 수 있다.Accordingly, an image collection terminal that outputs photographing information including a patient's face, body shape, and retinal image, a diagnostic server that diagnoses and analyzes using the photographing information, and a diagnostic viewer that provides the diagnosis and analysis results and photographing information. It is possible to reduce the load on the system by separating the system, and by replacing and installing the lens according to the body to be photographed, it is possible to obtain accurate image information according to the purpose of diagnosis, and through images of the face, whole body, and retina, stroke and Medical services can be provided by diagnosing and analyzing patients with neurological abnormalities and ophthalmic diseases.

또한, 진단서버에서 정확하고 신속한 진단 서비스를 제공함으로써, 장소에 상관없이 원격지에서 진단 서비스를 제공할 수 있고, 모바일 환경에서 진단 및 분석 정보를 수신하여 의료진에게 제공함으로써, 다양한 의료 서비스를 제공할 수 있게 된다.In addition, by providing accurate and rapid diagnosis services from the diagnosis server, diagnosis services can be provided from remote locations regardless of location, and various medical services can be provided by receiving diagnosis and analysis information from a mobile environment and providing them to medical staff. There will be.

또한, 본 발명의 특허청구범위에 기재된 도면번호는 설명의 명료성과 편의를 위해 기재한 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예를 설명하는 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있으며, 상술된 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로, 이러한 용어들에 대한 해석은 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In addition, reference numerals in the claims of the present invention are provided for clarity and convenience of description, and are not limited thereto. In the process of describing the embodiments, the thickness of the lines shown in the drawings, the size of components, etc. May be exaggerated for clarity and convenience of description, and the above-described terms are terms defined in consideration of functions in the present invention and may vary according to the intention or custom of users and operators. Is to be made based on the contents throughout this specification.

100 : 영상 수집 단말기 110 : 제1 렌즈부
120 : 제2 렌즈부 130 : 이미지 센서부
140 : 검출영역 추출부 150 : 인코딩부
160 : RTSP 스트리머 200 : 진단 서버부
210 : 이미지 수신부 220 : 영상 분석모듈
220a : 영상 분석 모듈1 220b : 영상 분석 모듈n
221 : 이미지 분석부 222 : 이미지 저장부
223 : 통합 진단 수행부 224 : 데이터베이스
230 : 환자 이벤트 전송부 300 : 진단 뷰어부
310 : 제1 수신부 320 : 제2 수신부
330 : 영상 표출부 340 : 디스플레이부
400 : 제1 메타 데이터 410 : 동기시간
420 : 특징 데이터 430 : 환자 ID
500 : 제2 메타 데이터 510 : 촬영 이미지
520 : 동기시간 530 : 특징 데이터
540 : 환자 ID 550 : 이벤트 ID
600 : 제3 메타 데이터 610 : 촬영 이미지 파일명
620 : 동기시간 630 : 유효 이미지 데이터
640 : 환자 ID 650 : 질환 유사도
660 : 질환 데이터 670 : 환자 이벤트 ID
100: image collection terminal 110: first lens unit
120: second lens unit 130: image sensor unit
140: detection region extraction unit 150: encoding unit
160: RTSP streamer 200: diagnostic server unit
210: image receiving unit 220: image analysis module
220a: image analysis module 1 220b: image analysis module n
221: image analysis unit 222: image storage unit
223: integrated diagnosis execution unit 224: database
230: patient event transmission unit 300: diagnosis viewer unit
310: first receiver 320: second receiver
330: image display unit 340: display unit
400: first meta data 410: synchronization time
420: feature data 430: patient ID
500: second metadata 510: captured image
520: synchronization time 530: feature data
540: Patient ID 550: Event ID
600: 3rd metadata 610: name of the captured image file
620: synchronization time 630: effective image data
640: Patient ID 650: Disease similarity
660: disease data 670: patient event ID

Claims (7)

환자의 신체를 촬영한 이미지 데이터로부터 미리 설정된 특징 데이터를 추출하고, 상기 특징 데이터의 위치 및 동기 시간과, 환자의 고유 정보를 상기 촬영된 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하여 진단 서버부(200)와 진단 뷰어부(300)로 전송하는 영상 수집 단말기(100);
상기 영상 수집 단말기(100)에서 전송되는 동영상 데이터를 수신하는 이미지 수신부(210)와, 상기 수신된 동영상 데이터를 분석하여 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 저장하며, 상기 생성된 유효 영역 이미지를 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 비교 분석하여 질환의 발생 여부, 분석결과, 질환의 유사도를 산출하는 적어도 하나 이상의 영상 분석모듈(220)과, 상기 영상 분석모듈(220)에서 산출된 정보로부터 질환 데이터, 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부(300)로 전송하는 환자 이벤트 전송부(230)를 구비한 진단 서버부(200); 및
상기 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터와 상기 진단 서버부(200)에서 전송된 패킷 데이터를 분석하여 촬영된 이미지와 함께 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 대응하는 질환 데이터와 이미지를 디스플레이하는 진단 뷰어부(300)를 포함하고,
상기 영상 분석모듈(220)은 특징 데이터를 분석하여 유효 영역 이미지를 생성하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보를 이미지 저장부(222)에 저장되도록 하는 이미지 분석부(221);
상기 생성된 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보를 저장하고, 상기 유효 영역 이미지와 환자의 고유정보를 환자의 이벤트 데이터와 함께 통합 진단 수행부(223)로 전송하는 이미지 저장부(222);
데이터베이스(224)에 저장된 질환 데이터와 진단 프로그램을 이용하여 상기 유효 영역 이미지에 대한 진단을 통해 질환의 발생 여부를 판단하고, 질환으로 인식되면, 상기 데이터베이스(224)에 저장된 진단 근거 데이터를 이용한 분석결과와, 질환의 유사도를 산출하여 유효 영역 이미지, 환자 이벤트 데이터와 함께 출력하는 통합 진단 수행부(223); 및
질환을 판단하기 위한 진단 프로그램과 질환 데이터를 저장하는 데이터베이스(224);로 이루어진 것을 특징으로 하는 질병 진단 분석 시스템.
The diagnosis server unit 200 extracts preset feature data from image data photographing the patient's body, encodes the location and synchronization time of the feature data, and unique information of the patient into moving image data together with the photographed image data And an image collection terminal 100 for transmitting to the diagnosis viewer unit 300;
An image receiving unit 210 that receives moving image data transmitted from the image collection terminal 100, and analyzes the received moving image data to generate an event of a patient and an effective area image of the characteristic data, and the generated validity At least one image analysis module 220 that stores an area image and compares and analyzes the generated effective area image through a pre-stored diagnostic program to calculate the occurrence of a disease, analysis result, and similarity of the disease, and the image analysis A patient event transmission unit 230 for generating packet data including disease data, similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data from the information calculated by the module 220 and transmitting it to the diagnosis viewer unit 300 is provided. A diagnosis server unit 200; And
By analyzing the video data transmitted from the image collection terminal 100 and the packet data transmitted from the diagnosis server unit 200, a disease region is displayed on an image at the same time as the synchronization time of the patient event along with the captured image. Including a diagnosis viewer unit 300 for displaying disease data and images,
The image analysis module 220 includes an image analysis unit 221 that analyzes feature data to generate an effective area image, and stores the generated effective area image and patient-specific information in the image storage unit 222;
An image storage unit 222 for storing the generated image of the effective area and the unique information of the patient, and transmitting the image of the effective area and the unique information of the patient to the integrated diagnosis performing unit 223 together with the patient's event data;
The disease data stored in the database 224 and a diagnosis program are used to determine whether a disease has occurred through diagnosis of the effective area image, and if it is recognized as a disease, an analysis result using the diagnosis basis data stored in the database 224 And, an integrated diagnosis execution unit 223 that calculates the similarity of the disease and outputs the image of the effective area and patient event data; And
A diagnostic program for determining a disease and a database 224 storing disease data; a disease diagnosis analysis system comprising: a.
제 1 항에 있어서,
상기 영상 수집 단말기(100)는 임의의 배율을 제공하고, 촬영 대상 신체에 따라 교체 가능하도록 이루어진 렌즈부(110, 120);
상기 렌즈부(110, 120)를 통해 입력되는 광신호를 전기신호로 변환하여 출력하는 이미지 센서부(130);
상기 이미지 센서부(130)에서 출력되는 이미지 데이터를 미리 저장된 영역 검출 프로그램을 통해 신체의 특징 데이터를 추출하고, 상기 추출된 특징 데이터의 위치 및 이미지의 동기 시간 정보를 출력하는 검출영역 추출부(140);
사용자가 입력하는 환자의 고유 정보와 상기 추출된 특징 데이터의 위치 및 이미지의 동기 시간 정보를 상기 이미지 센서부(130)에서 출력되는 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하는 인코딩부(150); 및
상기 인코딩부(150)에서 인코딩된 동영상 데이터를 진단 서버부(200)와 진단 뷰어부(300)로 전송하는 RTSP 스트리머(160)를 포함하는 것을 특징으로 하는 질병 진단 분석 시스템.
The method of claim 1,
The image collection terminal 100 provides an arbitrary magnification and includes a lens unit 110 and 120 configured to be replaceable according to a body to be photographed;
An image sensor unit 130 for converting and outputting an optical signal input through the lens units 110 and 120 into electric signals;
A detection region extraction unit 140 for extracting body feature data through a pre-stored region detection program for image data output from the image sensor unit 130, and outputting information on the location of the extracted feature data and synchronization time of the image. );
An encoding unit 150 for encoding the patient's unique information input by the user, the location of the extracted feature data, and synchronization time information of the image into moving image data together with the image data output from the image sensor unit 130; And
And an RTSP streamer 160 for transmitting the video data encoded by the encoding unit 150 to the diagnosis server unit 200 and the diagnosis viewer unit 300.
삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 진단 뷰어부(300)는 상기 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터를 수신하는 제1 수신부(310);
상기 진단 서버부(200)에서 전송되는 패킷 데이터를 수신하는 제2 수신부(320);
상기 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터와 상기 진단 서버부(200)에서 전송된 패킷 데이터를 분석하여 환자의 고유정보, 환자의 이벤트 정보를 추출하고, 촬영된 이미지에서 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 질환에 대응하는 질환 데이터와 이미지와 함께 재생되도록 제어하는 영상 표출부(330); 및
상기 영상 표출부(330)의 동작에 따라 임의의 데이터를 디스플레이하는 디스플레이부(340)를 포함하는 것을 특징으로 하는 질병 진단 분석 시스템.
The method of claim 1,
The diagnosis viewer unit 300 may include a first receiving unit 310 for receiving video data transmitted from the image collection terminal 100;
A second receiving unit 320 for receiving packet data transmitted from the diagnosis server unit 200;
By analyzing the video data transmitted from the image collection terminal 100 and the packet data transmitted from the diagnosis server unit 200, the patient's unique information and the patient's event information are extracted, and the patient event synchronization time from the captured image An image display unit 330 for displaying a disease region on an image at the same time as and controlling the disease data and images corresponding to the disease to be reproduced together; And
And a display unit 340 that displays arbitrary data according to an operation of the image display unit 330.
제 1 항에 있어서,
상기 환자의 신체는 얼굴, 전신모습, 망막 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 질병 진단 분석 시스템.
The method of claim 1,
The patient's body is a disease diagnosis analysis system, characterized in that any one of a face, a whole body shape, and a retina.
a) 영상 수집 단말기(100)에서 환자의 신체를 실시간 촬영하고, 상기 촬영한 이미지 데이터로부터 미리 설정된 특징 데이터를 추출하는 단계;
b) 상기 영상 수집 단말기(100)에서 추출된 특징 데이터의 위치 및 동기 시간과, 환자의 고유 정보를 상기 촬영된 이미지 데이터와 함께 동영상 데이터로 인코딩하여 진단 서버부(200)와 진단 뷰어부(300)로 전송하는 단계;
c) 상기 진단 서버부(200)가 상기 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터를 분석하여 환자의 이벤트 발생과 상기 특징 데이터의 유효 영역 이미지를 생성하고, 상기 생성된 유효 영역 이미지와 환자의 고유 정보를 저장하는 단계;
d) 상기 진단 서버부(200)가 상기 생성된 유효 영역 이미지와, 환자의 고유정보를 환자의 이벤트 발생 데이터와 함께 미리 저장된 진단 프로그램을 통해 질환 데이터와 비교 분석하여 질환의 발생 여부 판단, 분석결과, 질환의 유사도를 산출하며, 상기 산출된 정보에 기초하여 질환으로 인식되면, 질환 데이터, 질환의 유사도 데이터, 유효 영역 이미지, 동기시간, 환자 이벤트 데이터를 포함한 패킷 데이터를 생성하여 진단 뷰어부(300)로 전송하는 단계; 및
e) 상기 진단 뷰어부(300)가 상기 영상 수집 단말기(100)에서 전송된 동영상 데이터와 상기 진단 서버부(200)에서 전송된 패킷 데이터를 이용하여, 촬영된 이미지와 함께 환자 이벤트의 동기 시간과 동일한 시간의 이미지에 질환 영역을 표시하여 대응하는 질환 데이터와 이미지를 디스플레이하는 단계를 포함하는 질병 진단 분석 방법.
a) real-time photographing of the patient's body in the image collection terminal 100 and extracting preset feature data from the photographed image data;
b) The location and synchronization time of the feature data extracted from the image collection terminal 100 and the patient's unique information are encoded as moving image data together with the captured image data, and the diagnosis server unit 200 and the diagnosis viewer unit 300 Sending to );
c) The diagnosis server unit 200 analyzes the video data transmitted from the image collection terminal 100 to generate a patient event and an effective area image of the characteristic data, and the generated effective area image and the patient's Storing the unique information;
d) The diagnosis server 200 compares and analyzes the generated image of the effective area and the patient's unique information with disease data through a diagnostic program stored in advance along with the patient's event occurrence data to determine whether a disease has occurred, and the analysis result. , Calculates the similarity of the disease, and when recognized as a disease based on the calculated information, generates packet data including disease data, disease similarity data, effective area image, synchronization time, and patient event data, and the diagnosis viewer unit 300 Sending to ); And
e) The diagnosis viewer unit 300 uses the video data transmitted from the image collection terminal 100 and the packet data transmitted from the diagnosis server unit 200 to determine the synchronization time of the patient event together with the captured image. A disease diagnosis and analysis method comprising displaying a disease region on an image at the same time to display corresponding disease data and images.
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