KR102473744B1

KR102473744B1 - 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법

Info

Publication number: KR102473744B1
Application number: KR1020200131810A
Authority: KR
Inventors: 김창주; 이상준
Original assignee: 고신대학교 산학협력단
Priority date: 2020-10-13
Filing date: 2020-10-13
Publication date: 2022-12-01
Also published as: KR20220048665A

Abstract

본 발명은 이미지 분석을 통한 사시진단방법에 관한 것이다. 본 방법은 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 제1 이미지 획득단계, 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 이미지를 추출하는 제2 이미지 획득단계, 제1 이미지 및 제2 이미지를 시각화하는 단계 및 제1 이미지 및 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법{A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test}

본 발명은 이미지 분석을 통한 사시진단방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법에 관한 것이다.

사시(strabismus)는 두 눈이 정렬되지 않고 서로 다른 지점을 바라보는 시력 장애의 하나를 의미한다. 사시가 조기에 치료되지 않으면, 사시인 눈이 거의 쓰이지 않는 약시 상태가 되거나 눈 기능 발달의 장애, 외관상의 문제로 인한 미용적 문제, 이로 인한 정신적 문제를 야기할 수 있다. 또한, 사시로 인해 발생한 눈 기능 저하는 치료 시기를 놓치게 되면 회복이 불가능하다. 따라서, 사시를 조기에 진단하고 수술하는 것이 매우 중요하다.

도 1은 사시의 종류를 간략히 나타내는 이미지이다. (a)는 사시가 없는 정상적인 눈 이미지이다. (b)는 외사시 이미지로 눈이 바깥으로 벌어진 경우, (c)는 내사시 이미지로 눈이 안쪽으로 몰린 경우, (d)는 수직사시 이미지로 눈이 위로 올라가거나 아래로 내려간 경우를 말한다. 이 밖의 사시 종류로는 특수사시, 마비사시 등이 존재한다.

사시를 진단하거나 사시 치료를 위한 수술을 시행하기 위해서는 눈이 돌아간 정도인 사시각(deviation angle)을 구하여야 한다. 그러나 어린 아이들의 경우 사시 진단에 비협조적이기 때문에, 사시 여부를 진단하기 쉽지 않다. 사시각을 구하기 위한 방법으로는 각막반사법, 프리즘반사법 등이 존재한다.

도 2는 각막반사법의 일종인 허쉬버그 검사(hirschberg test) 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다. (a)는 사시가 없는 정상적인 눈 이미지이다. (b)는 2mm의 편위(deviation)를 가져 약 30 디옵터(diopter)의 사시각을 가지는 눈 이미지, (c)는 3mm의 편위를 가져 약 45 디옵터의 사시각을 가지는 눈 이미지, (d)는 4mm의 편위를 가져 약 60 디옵터의 사시각을 가지는 눈 이미지를 나타낸다. 허쉬버그 검사는 도 2와 같이 각막 상의 빛 반사점 위치에 따라 대략적인 사시각을 측정할 수 있다. 사시각을 측정할 수 있을 정도의 협조도가 있는 환자에게서는 이러한 빛 반사점을 통한 각도 측정이 필요하지 않으나, 어린 아이, 마비사시가 있는 경우, 감각사시의 경우에는 도 2와 같은 허쉬버그 검사를 통해 사시각의 측정을 시행할 수 있다.

그러나 잠복사위는 한 눈을 일시적으로 가려서 두 눈 보기(융합)를 배제한 상태에서 나타나기 때문에, 빛 반사점을 이용한 각도 측정의 허쉬버그 검사(hirschberg test) 방법으로는 잠복사시(사위)를 발견하기 어렵다는 문제점이 있다.

[특허문헌 1] 한국공개특허 제10-2012-0126978호. 2012.11.21. 공개.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로, 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법이 개시된다. 상기 방법은 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 제1 이미지 획득단계, 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 이미지를 추출하는 제2 이미지 획득단계, 제1 이미지 및 제2 이미지를 시각화하는 단계 및 제1 이미지 및 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 이미지 획득단계 또는 제2 이미지 획득단계 이전에, 사용자의 양안에 빛을 조사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제2 이미지 획득단계는 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하는 제1 단계 및 제1 단계에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 제2 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 단계의 동영상은, 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자 양안이 포함되고, 이어서 상기 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함되는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제2 단계는 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지들로 변환하는 단계, 변환된 이미지들로부터 특징정보를 추출하는 단계 및 추출된 특징정보를 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나오는 출력값을 통해 특징정보가 포함된 비교대상 이미지를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 특징 정보 추출하는 단계는 변환된 이미지들을 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지로 각각 분류하는 단계 및 각각 분류된 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지를 각각의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나온 결과값을 가중하여 특징 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사시를 진단하는 단계는 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출하는 단계는 양안 이미지가 포함된 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지하는 단계, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하는 단계 및 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리의 길이와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출하는 단계는 다음의 수학식을 이용하여 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다.

여기서, PD는 사시각, NT는 우안의 각막 좌우 길이, NL은 우안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, N'T'는 좌안의 각막 좌우 길이, N'L'은 좌안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 의미한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 감지하는 단계 이후에, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출하는 단계 이후에, 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사시를 진단하는 단계는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과, 기설정된 범위내에 있는 경우 정상으로 진단하고, 기설정된 범위를 벗어난 경우 사시로 진단하는 단계일 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사시를 진단하는 단계는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과 정상으로 진단된 경우, 제2 이미지를 통한 사시정도 산출결과를 이용하여 잠복사사여부를 진단할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 상기 방법을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록할 수 있다.

상기한 목적들을 달성하기 위한 구체적인 사항들은 첨부된 도면과 함께 상세하게 후술될 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.

그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, "통상의 기술자")에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해서 제공되는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 이미지 분석을 통한 사시 진단 방법은 이미지 분석을 이용하여 사시 정도를 측정할 수 있는 바, 이미지 촬영을 통해 간편하게 사시 여부를 진단 할 수 있다는 장점이 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 인스트럭션을 통한 영상촬영을 통해 이미지 촬영만으로는 판별할 수 없었던 잠복사시를 판별할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 이용한 사시 진단 시스템은 사시의 조기 진단을 통해 기회비용 및 사회적 손실을 감소시킬 수 있다는 장점이 있다.

본 발명의 효과들은 상술된 효과들로 제한되지 않으며, 본 발명의 기술적 특징들에 의하여 기대되는 잠정적인 효과들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 언급된 본 발명 내용의 특징들이 상세하게, 보다 구체화된 설명으로, 이하의 실시예들을 참조하여 이해될 수 있도록, 실시예들 중 일부는 첨부되는 도면에서 도시된다. 또한, 도면과의 유사한 참조번호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭하는 것으로 의도된다. 그러나 첨부된 도면들은 단지 본 발명 내용의 특정한 전형적인 실시예들만을 도시하는 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 고려되지는 않으며, 동일한 효과를 갖는 다른 실시예들이 충분히 인식될 수 있다는 점을 유의하도록 한다.
도 1은 사시의 종류를 간략히 나타내는 이미지를 도시한 도면이다.
도 2는 각막반사법의 일종인 허쉬버그 검사(hirschberg test) 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계를 도시한 순서도이다.
도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부에 표시되는 영상을 도시한 도면이다.
도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부에 표시되는 영상에 따라 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다.
도 7a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부에 표시되는 또 다른 영상을 도시한 도면이다.
도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부에 표시되는 영상에 따라 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 이용한 사시 진단 시스템에서 사시 정도 산출을 위한 수학식을 설명하기 위한 이미지이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법의 측정 결과를 도시한 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고, 여러 가지 실시예들을 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다.

청구범위에 개시된 발명의 다양한 특징들은 도면 및 상세한 설명을 고려하여 더 잘 이해될 수 있을 것이다. 명세서에 개시된 장치, 방법, 제법 및 다양한 실시예들은 예시를 위해서 제공되는 것이다. 개시된 구조 및 기능상의 특징들은 통상의 기술자로 하여금 다양한 실시예들을 구체적으로 실시할 수 있도록 하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다. 개시된 용어 및 문장들은 개시된 발명의 다양한 특징들을 이해하기 쉽게 설명하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 촬영부(100), 표시부(200) 및 제어부(300)를 포함할 수 있다. 상기 구성들은 별개의 구성인 것처럼 설명 또는 도시되지만, 이는 각각의 기능적인 부분을 나누어 설명하기 위하여 별개의 구성인 것처럼 설명 또는 도시되는 것이다. 따라서, 각각의 구성들의 기능은 별개의 부분에서 수행될 수 있음은 물론, 각각의 구성들의 기능은 동일한 부분에서 수행될 수 있다. 또한, 각각의 구성은 서로 전기적인 연결을 포함한 유선 또는 무선의 형태로 연결되어 데이터를 송신 또는 수신할 수 있도록 연결될 수 있다.

일 실시예에서, 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿(tablet) PC, 핸드헬드(hand-held) PC, PMP(portable multimedia player), PDA(personal digital assistant), TV 등을 포함할 수 있으며 이에 한정되지 않고 촬영 기능을 포함하는 다양한 전자장치를 포함할 수 있다.

예컨대, 스마트폰의 경우, 일반적으로 촬영 기능이 탑재되어 있고, 분석을 시행할 수 있는 제어부를 포함하는 바 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)로서 기능할 수 있다. 즉, 사용자는 휴대용 스마트폰, 태블릿 PC 등을 이용하여 촬영을 통해 간편하게 사시를 진단할 수 있는 것이다.

또한, 촬영부(100)는 사용자의 촬영 명령이 입력되는 경우 피사체의 이미지를 촬영하는 역할을 수행한다. 구체적으로, 촬영부(100)는 사용자의 양안을 촬영하여 사용자 양안 각막의 빛 반사점과 각막의 위치에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 촬영부(100)는 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 표시된 지시에 따라 사용자의 특정행동이 포함된 동영상을 촬영할 수 있다. 촬영부(100)는 이를 위하여 카메라 등을 포함할 수 있다.

또한, 촬영부(100)가 촬영하여 획득한 광신호 및 이미지 신호는 전기적 신호 및 디지털 데이터로 변환되어 표시부(200) 상에 시각화되어 표시되거나 제어부(300)로 전송될 수 있다.

또한, 표시부(200)는 사시 진단장치(10)의 촬영부(100)가 촬영하여 획득한 사용자의 양안에 대한 이미지 및 지시에 따른 사용자의 특정행동이 포함된 동영상을 시각화하여 표시할 수 있다.

일 실시예에서, 표시부(200)는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 PC, 핸드헬드 PC, PMP, PDA, TV 등의 디스플레이(display) 부분을 포함할 수 있다. 또한, 디스플레이는 표시부(200)에 포함된 구성으로서 LCD(liquid crystal display), OLED(organic light emitted diode) 중 어느 하나가 제공될 수 있으며 이에 한정되지 않고 획득한 이미지를 시각화할 수 있는 디스플레이 장치인 경우 표시부(200)로서 기능할 수 있다.

또한, 표시부(200)는 촬영부(100)가 촬영한 사용자의 양안 이미지 및 동영상을 시각화하고, 제어부(300)로부터 감지된 양안의 각막 및 빛 반사점의 위치, 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과 및 잠복사시 존재유무를 시각화할 수 있고, 사용자는 표시부(200)를 통해 이에 대한 내용을 확인할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 광원부를 더 포함할 수 있다.

상술한 대로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 스마트폰과 같은 촬영 기능을 포함한 전자 장치를 포함할 수 있다. 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 광원부를 포함하여, 사용자의 양안에 빛을 조사할 수 있다.

사시 진단을 위해서는 양안의 빛 반사점을 알아야 하는데, 빛 반사점을 이미지 분석을 통해 감지하기 위하여 광원부로부터 빛을 조사하고, 사용자의 양안에 맺힌 빛 반사점을 포함하는 이미지를 획득하여 사시를 진단할 수 있는 것이다.

또한, 제어부(300)는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 PC 등 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)가 포함하는 전자장치의 내부에 마련되어 획득한 양안 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다.

또한, 제어부(300)는 감지부, 측정부 및 연산부를 포함할 수 있다.

또한, 감지부는 촬영부(100)가 획득한 양안 이미지로부터 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지할 수 있다. 즉, 좌안 및 우안의 각막 내측 가장자리, 각막 외측 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지할 수 있다.

또한, 측정부는 제어부(300)의 감지부가 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정할 수 있다. 즉, 좌안 및 우안의 각막 내측 가장자리와 각막 외측 가장자리 위치를 기반으로 각막 좌우 길이를 측정하고, 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정할 수 있다.

또한, 연산부는 제어부(300)의 측정부가 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다. 연산부는 좌안 및 우안의 각막 좌우 길이, 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 기설정된 수학식에 대입하여 사시각(angle of deviation)을 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 제어부(300)는 제어부(300)의 감지부가 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치, 측정부가 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, 연산부가 산출한 사용자의 사시 정도를 표시부(200)에 시각화하여 표시할 수 있다. 사용자의 사시 정도를 산출하는 방법은 도 8에 대한 설명에서 구체적으로 후술한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 도시한 순서도이다.

도 4을 참조하면, 이미지 분석을 통한 사시진단방법(S400)은 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 제1 이미지 획득단계(S410), 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 이미지를 추출하는 제2 이미지 획득단계(S430), 제1 이미지 및 제2 이미지를 시각화하는 단계(S450) 및 제1 이미지 및 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계(S470)를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 이미지 획득단계(S410)는 사시 진단장치(10)의 촬영부(100)를 통해 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 단계일 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계를 도시한 순서도이다.

도 5를 참조하면, 일 실시예에서, 제2 이미지 획득단계(S430)는 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 단계일 수 있다.

보다 구체적으로, 제2 이미지 획득단계(S430)는 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하는 제1 단계(S431) 및 제1 단계(S431)에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 제2 단계(S433)를 포함할 수 있다.

또한, 도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부(200)에 표시되는 영상을 도시한 도면이고, 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부(200)에 표시되는 영상에 따라 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다.

또한, 도 7a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부(200)에 표시되는 또 다른 영상을 도시한 도면이고, 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부(200)에 표시되는 영상에 따라 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다.

도 6a 내지 7b를 참조하면, 제1 단계(S431)는 우선 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 양안이 포함된 영상을 촬영한 후, 표시부(200)에 표시된 다음 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하여 동영상을 획득하는 단계일 수 있다.

즉, 제1 단계(S431)에서 촬영한 동영상은 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자 양안이 포함되고, 이어서 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함되는 것을 특징으로 하는 동영상일 수 있다.

또한, 제2 단계(S433)는 제1 단계(S431)에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 단계일 수 있다. 제2 단계(S433)는 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지로 변환하고, 연속적인 이미지로 변환된 이미지에서 이미지를 선택하는 신호를 입력받아서 비교대상 이미지를 선택할 수 있다.

또한, 제2 단계(S433)는 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지들로 변환하는 단계, 변환된 이미지들로부터 특징정보를 추출하는 단계 및 추출된 특징정보를 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나오는 출력값을 통해 특징정보가 포함된 이미지를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

보다 구체적으로, 특징 정보 추출하는 단계는 변환된 이미지들을 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지로 각각 분류하는 단계 및 각각 분류된 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지를 각각의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나온 결과값을 가중하여 특징 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공 신경망은 컨볼루션 신경망(convolution neural network: CNN), 오토 인코더(auto encoder), 피드포워드 신경망(feedforward neural network), 방사 신경망(radial basis function network), 코헨 자기조직 신경망(kohonen self-organizing network), 순환 신경망(RNN: recurrent neural network), 다중층 인식망(Multilayer Perceptron) 등으로 구성될 수 있으며 본 발명은 이에 제한되지 않고 임의의 신경망을 포함할 수 있다. 상기 예시는 본 개시를 설명하기 위한 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

즉, 제2 단계를 통해 비교대상 이미지를 확정하게 된다. 비교대상 이미지는 사용자의 손을 이용하여 가렸다가 뗀 순간의 양안이 포함된 이미지를 의미한다.

잠복사시는 사시와 다르게 양안으로 물체를 바라볼 때는 정열형태가 정상인 경우와 차이가 없다. 그러나, 잠복사시는 두 안구의 시축이 잠재적으로 뒤틀려 있어 늘 신경이 이를 바로잡아주고 있기 때문에, 한쪽 눈을 가리는 방법으로 두 눈의 융합을 없애서 다른 쪽 눈의 위치가 달라지게 된다.

따라서 본 발명은 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 양안 이미지를 추출하여 비교 대상으로 삼음으로써 사시뿐만 아니라 잠복사시도 진단할 수 있다.

일 실시예에서, 사시진단방법(S400)은 제1 이미지 획득단계(S410) 또는 제2 이미지 획득단계(S430) 이전에, 사용자의 양안에 빛을 조사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 시각화하는 단계(S450)는 사시 진단장치(10)의 촬영부(100)를 통해 획득한 사용자의 양안 이미지를 표시부(200)에 시각화하여 표시하는 단계일 수 있다.

일 실시예에서, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지 획득단계(S410)에서 획득한 제1 이미지 및 제2 이미지 획득단계(S430)에서 획득한 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계일 수 있다.

또한, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

보다 구체적으로, 산출하는 단계는 양안 이미지가 포함된 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지하는 단계, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하는 단계 및 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리의 길이와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 사시진단방법(S400)은 감지하는 단계 이후에, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 사시진단방법(S400)은 산출하는 단계 이후에, 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 이용한 사시 진단 시스템에서 사시 정도 산출을 위한 수학식을 설명하기 위한 이미지이다.

도 8을 참조하면, 좌안 및 우안에 각막 가장자리와 빛 반사점이 표시된 것을 확인할 수 있다.

N은 우안의 각막 내측 가장자리(nasal limbus), L은 우안의 빛 반사점(light reflex), T는 우안의 각막 외측 가장자리(temporal limbus)를 의미한다. N'은 좌안의 각막 내측 가장자리, L'은 좌안의 빛 반사점, T'는 좌안의 각막 외측 가장자리를 의미한다.

또한, 연산부는 하기 수학식 1을 이용하여 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다.

사시가 전혀 없이 똑바르게 정렬된 눈의 경우, PD 값은 0으로 산출되며 외사시의 경우 PD 값은 음수, 내사시의 경우 PD 값은 양수로 산출된다.

측정된 NT 값 등 각막 좌우 길이, 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이는 픽셀 단위로 측정되는 바, 이를 평균적인 각막 길이인 10.5mm로 변환시키기 위해

값을 곱해주어 보정하는 과정을 거친다.

또한, 단위를 prism diopter 값으로 변환하기 위하여 14를 곱해주는 과정을 거친다. 1mm는 14 prism diopter에 해당하므로 14를 곱하여 prism diopter 단위로 사시각을 산출하는 것이다.

즉, 이미지 분석을 통해 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하고 이를 기반으로 상기 수학식 1을 이용하여 prism diopter 단위로 사시각을 간단하게 산출할 수 있다.

또한, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과, 기설정된 범위내에 있는 경우 정상으로 진단하고, 기설정된 범위를 벗어난 경우 사시로 진단하는 단계일 수 있다.

또한, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과 정상으로 진단된 경우, 제2 이미지를 통한 사시정도 산출결과를 이용하여 잠복사사여부를 진단하는 단계일 수 있다.

즉, 제1 이미지를 통해서 사시인지 여부를 진단한 결과, 사시가 아님이 판명된 경우에만, 제2 이미지를 통해 추출한 비교대상이미지와 제1 이미지와 비교를 하여 잠복사시의 존재 여부를 진단한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법의 측정 결과를 도시한 도면이다.

도 9를 참조하면, 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 통해 측정한 결과를 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 감지부가 감지한 좌안 및 우안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치, 측정부가 측정한 좌안 및 우안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, 연산부가 산출한 사용자의 사시 정도가 표시되어 사용자는 표시부(200)를 통해 이를 확인할 수 있다.

즉, 도 9는 제1 이미지는 상단, 제2 이미지에서 추출한 비교대상 이미지는 하단에 표시되어, 뒤틀림 축을 비교한 결과 정상 평균범위 내에 있어서 정상으로 진단한 측정결과를 도시하고 있다.

일 실시예에서, 사시 진단장치(10)는 제1 이미지를 연산부에서 산출한 사용자의 사시 정도가 기설정된 수치를 초과하는 경우 사용자는 사시가 있는 것으로 진단될 수 있다. 또한, 기설정된 수치 범위 내인 경우 정상으로 판단하며, 이 경우 제2 이미지에서 추출된 비교대상 이미지와 비교를 통해 기설정된 범위를 초과하는 경우 잠복사시가 있음으로 진단할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단 방법은 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 컴퓨터에 의해 액세스(access)될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다.

본 명세서에서 설명된 실시예들에 관한 예시적인 모듈, 단계 또는 이들의 조합은 전자 하드웨어(코딩 등에 의해 설계되는 디지털 설계), 소프트웨어(프로그램 명령을 포함하는 다양한 형태의 애플리케이션) 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어 및/또는 소프트웨어 중 어떠한 형태로 구현되는지는 사용자 단말에 부여되는 설계상의 제약에 따라 달라질 수 있다.

본 명세서에서 설명된 구성의 하나 이상은 컴퓨터 프로그램 명령으로서 메모리에 저장될 수 있는데, 이러한 컴퓨터 프로그램 명령은 디지털 신호 프로세서를 중심으로 본 명세서에서 설명된 방법을 실행할 수 있다. 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 특정되는 구성 간의 연결 예는 단지 예시적인 것으로, 이들 중 적어도 일부는 생략될 수도 있고, 반대로 이들 구성 뿐 아니라 추가적인 구성을 더 포함할 수 있음은 물론이다.

이상의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 통상의 기술자라면 본 발명의 본질적인 특성이 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능할 것이다.

따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라, 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예들에 의하여 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 보호범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

10: 사시 진단장치
100: 촬영부
200: 표시부
300: 제어부

Claims

사시 진단장치를 이용하여 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법에 있어서,
촬영부를 통해 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 제1 이미지 획득단계;
촬영부가 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하는 제1 단계 및 제어부가 상기 제1 단계에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 제2 단계를 포함하는 제2 이미지 획득단계;
상기 제어부가 상기 제1 이미지 및 제2 이미지를 시각화하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 제1 이미지 및 제2 이미지에 기반하여, 정상, 사시 및 잠복사시 중 하나를 진단하는 단계를 포함하고,
상기 제1 단계의 동영상은,
상기 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자 양안이 포함되고, 이어서 상기 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함되는 것을 특징으로 하는,
사시진단방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 이미지 획득단계 또는 제2 이미지 획득단계 이전에,
광원부가 상기 사용자의 양안에 빛을 조사하는 단계를 더 포함하는,
사시진단방법.
삭제
삭제
제1항에 있어서,
상기 제2 단계는,
상기 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지들로 변환하는 단계;
상기 변환된 이미지들로부터 특징정보를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 특징정보를 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나오는 출력값을 통해 특징정보가 포함된 비교대상 이미지를 추출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
제5항에 있어서,
상기 특징 정보 추출하는 단계는,
상기 제어부는 상기 변환된 이미지들을 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지로 각각 분류하는 단계; 및
상기 제어부는 상기 각각 분류된 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지를 각각의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나온 결과값을 가중하여 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
제1항에 있어서,
상기 사시를 진단하는 단계는,
상기 제어부가 상기 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
제7항에 있어서,
상기 산출하는 단계는,
감지부가 상기 양안 이미지가 포함된 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 상기 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지하는 단계;
측정부가 상기 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하는 단계; 및
연산부가 상기 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리의 길이와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
제8항에 있어서,
상기 산출하는 단계는,
다음의 수학식을 이용하여 사용자의 사시 정도를 산출하는,
사시진단방법.

여기서, PD는 사시각, NT는 우안의 각막 좌우 길이, NL은 우안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, N'T'는 좌안의 각막 좌우 길이, N'L'은 좌안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 의미한다.
제8항에 있어서,
상기 감지하는 단계 이후에,
상기 제어부가 상기 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 시각화하는 단계를 더 포함하는,
사시진단방법.
제7항에 있어서,
상기 산출하는 단계 이후에,
상기 제어부가 상기 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과를 시각화하는 단계를 더 포함하는 ,
사시진단방법.
제7항에 있어서,
상기 사시를 진단하는 단계는,
상기 제어부가 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과, 기설정된 범위내에 있는 경우 정상으로 진단하고, 기설정된 범위를 벗어난 경우 사시로 진단하는,
사시진단방법.
제12항에 있어서,
상기 사시를 진단하는 단계는,
상기 제어부가 상기 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과 정상으로 진단된 경우, 상기 제2 이미지를 통한 사시정도 산출결과를 이용하여 잠복사사여부를 진단하는,
사시진단방법.
제1항, 제2항, 제5항 내지 제13항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.