KR102624020B1 - Automatic musculoskeletal diagnosis system using transitional posture evaluation method - Google Patents

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Abstract

본 발명은3D 카메라에 의해 촬영된 사용자의 이행성 자세 동작에 대한 촬영 이미지를 수신하고, 수신한 촬영 이미지에서 준비자세에 대한 이미지와 종료자세에 대한 이미지를 추출하는 자세 선택부, 상기 자세 선택부에서 추출한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에 대한 이미지에서 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표를 추출하는 관절영상 측정부, 상기 준비자세에서의 족저압분포와 상기 종료자세에서의 족저압분포를 측정하는 족저압분포 측정부, 그리고 상기 관절영상 측정부에서 추출한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에서의 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표와 상기 족저압분포 측정부에서 측정한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에서의 족저압 분포를 이용하여 이행성 자세에 대한 움직임 분석 및 평가와 족저압분포에 대한 분석 및 평가를 수행하고 움직임 평가 및 족저압분포 평가를 이용하여 사용자에 대한 근골격계 평가를 수행하는 자세 분석부를 포함하는 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템에 관한 것이다.The present invention provides a posture selection unit that receives a captured image of a user's transitional posture movement captured by a 3D camera and extracts an image of the preparation posture and an image of the end posture from the received captured image, the posture selection unit A joint image measuring unit that extracts three-dimensional coordinates for each main feature point of the body from the images of the preparation posture and the end posture extracted from , and measures the plantar pressure distribution in the preparation posture and the plantar pressure distribution in the end posture. 3-dimensional coordinates for each main feature point of the body in the preparation posture and the end posture extracted from the plantar pressure distribution measurement unit and the joint image measurement unit, and in the preparation posture and the end posture measured by the plantar pressure distribution measurement unit It includes a posture analysis unit that performs movement analysis and evaluation of the transitional posture and analysis and evaluation of the plantar pressure distribution using the plantar pressure distribution of the user, and performs musculoskeletal evaluation of the user using the movement evaluation and plantar pressure distribution evaluation. This is about an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture assessment method.

Description

이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템{Automatic musculoskeletal diagnosis system using transitional posture evaluation method}Automatic musculoskeletal diagnosis system using transitional posture evaluation method}

본 발명은 근골격계 질환을 자동으로 진단 할 수 있는 기술에 관한 것으로, 특히, 오버헤드 스쿼트 동작 중 준비자세와 종료자세를 자동으로 선택하고 해당 자세에서 신체 주요 특징점의 움직임 분석선과 족압 분포를 각각 획득 후, 기준 값 혹은 기준 범위와 비교하여 근골격계 진단을 실시하며, 평가 결과에 따라 맞춤형 운동 프로그램을 추천하는 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a technology capable of automatically diagnosing musculoskeletal diseases. In particular, the preparatory position and the end position are automatically selected during an overhead squat operation, and the movement analysis line and foot pressure distribution of the main feature points of the body in the corresponding posture are acquired respectively. , It is about an automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitional posture assessment method that performs musculoskeletal diagnosis by comparing it to a reference value or reference range and recommends a customized exercise program according to the evaluation results.

움직임은 인체와 근육계, 골격계, 신경계를 포함하는 시스템의 통합적인 기능을 보여주는 모습이다. 골격의 구조적 문제가 없어야 하며, 신경근의 조절이 원활해야 하고, 관절 주위 각각의 근육들의 적절한 길이와 힘을 보정하는 정상적인 길이-장력 관계가 정상범위일 때 정상적인 움직임을 나타낸다.Movement shows the integrated function of the human body and systems including the muscular, skeletal, and nervous systems. There must be no structural problems in the skeleton, smooth nerve and muscle control, and normal movement occurs when the normal length-tension relationship that compensates for the appropriate length and strength of each muscle around the joint is within the normal range.

반면에 정상적인 움직임을 나타내지 못하고 통증 등의 증상이 나타나는 경우에 근골격계 질환을 의심해 봐야 한다.On the other hand, if normal movement is not possible and symptoms such as pain appear, musculoskeletal disease should be suspected.

일반적으로 근골격계 질환은 반복적인 동작, 부적절한 작업 자세, 무리한 힘의 사용, 날카로운 면과의 신체 접촉, 진동 및 온도 등의 요인에 의하여 발생하는 건강 장해로서, 목, 어깨, 허리, 팔다리의 신경ㆍ근육 및 그 주변 신체 조직 따위에 나타나는 질환이다.In general, musculoskeletal diseases are health disorders caused by factors such as repetitive movements, inappropriate working posture, use of excessive force, physical contact with sharp surfaces, vibration, and temperature, and affect the nerves and muscles of the neck, shoulders, waist, and limbs. It is a disease that appears in the body and surrounding body tissues.

이러한 근골격계 질환은 생활 패턴 변화와 고령화 등으로 인해 매년 증가하고 있으며, 이에 따라 근골격계 질환을 측정할 수 있는 기술 및 기기가 개발되고 있다.These musculoskeletal diseases are increasing every year due to changes in lifestyle patterns and aging, and accordingly, technologies and devices that can measure musculoskeletal diseases are being developed.

그러나 종래의 근골격계 질환을 측정하는 기술 및 기기는 정적자세나 일부 관절의 운동범위만을 측정할 수 있으며, 오버헤드 스쿼트와 같은 이행성 자세평가 동작을 분석하여 근골격계 진환을 진단하는 기기가 부재하다.However, conventional technologies and devices for measuring musculoskeletal disorders can only measure static posture or the range of motion of some joints, and there is no device to diagnose musculoskeletal disorders by analyzing transitional posture evaluation movements such as overhead squats.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자의 특정 운동 자세에 대한 분석을 통해 신체 부위별 근골격계 문제점을 진단하는 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide an automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitional posture assessment method that diagnoses musculoskeletal problems for each body part through analysis of the user's specific exercise posture.

또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 신체 주요 특징점의 움직임을 측정할 수 있는 관절영상 분석기기와 발의 움직임을 보다 정확히 측정할 수 있는 족압 분석기기가 결합되어 오버헤드 스쿼트와 같은 이행성 동작을 재활공학적인 방법으로 자동 평가하고 결과에 따라 부위별 맞춤 운동프로그램을 추천해주는 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템을 제공하는 것이다.In addition, the problem that the present invention aims to solve is to rehabilitate transitional movements such as overhead squats by combining a joint image analysis device that can measure the movement of key body features and a foot pressure analysis device that can more accurately measure foot movement. It provides an automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitional posture evaluation method that automatically evaluates using an engineering method and recommends a customized exercise program for each region based on the results.

상기 과제 이외에도 구체적으로 언급되지 않은 다른 과제를 달성하는 데 본 발명에 따른 실시 예가 사용될 수 있다.In addition to the above tasks, embodiments according to the present invention can be used to achieve other tasks that are not specifically mentioned.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템은 3D 카메라에 의해 촬영된 사용자의 이행성 자세 동작에 대한 촬영 이미지를 수신하고, 수신한 촬영 이미지에서 준비자세에 대한 이미지와 종료자세에 대한 이미지를 추출하는 자세 선택부, 상기 자세 선택부에서 추출한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에 대한 이미지에서 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표를 추출하는 관절영상 측정부, 상기 준비자세에서의 족저압분포와 상기 종료자세에서의 족저압분포를 측정하는 족저압분포 측정부, 그리고 상기 관절영상 측정부에서 추출한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에서의 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표와 상기 족저압분포 측정부에서 측정한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에서의 족저압 분포를 이용하여 이행성 자세에 대한 움직임 분석 및 평가와 족저압분포에 대한 분석 및 평가를 수행하고 움직임 평가 및 족저압분포 평가를 이용하여 사용자에 대한 근골격계 평가를 수행하는 자세 분석부를 포함한다.To solve the above problem, an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention receives images of the user's transitive posture movements captured by a 3D camera, and A posture selection unit that extracts images of the preparation posture and images of the end posture, and joint image measurement that extracts 3D coordinates for each main feature point of the body from the images of the preparation posture and the end posture extracted from the posture selection unit. A plantar pressure distribution measurement unit that measures the plantar pressure distribution in the preparation position and the plantar pressure distribution in the end position, and the main feature points of the body in the preparation position and the end position extracted from the joint image measurement unit. Perform movement analysis and evaluation for transitional postures and analysis and evaluation of plantar pressure distribution using the three-dimensional coordinates and plantar pressure distribution in the preparation position and the end position measured by the plantar pressure distribution measurement unit. It includes a posture analysis unit that performs a musculoskeletal evaluation of the user using movement evaluation and plantar pressure distribution evaluation.

상기 자세 분석부는 상기 준비자세 및 상기 종료자세에 대응하는 각 주요 특징점의 3차원 좌표값을 이용하여 제1 움직임에 대한 대상 움직임 분석선과 기준 움직임 분석선을 생성하고, 상기 대상 움직임 분석선과 상기 기준 움직임 분석선 간의 사이각을 산출하며, 산출한 사이각의 크기에 따라 평가 점수를 할당하는 움직임 평가부, 상기 준비자세 시에 사용자의 족저압분포와 상기 종료자세 시에 사용자의 족저압분포를 분석하여 족저압 압력분포의 세기 변화를 실시간으로 측정하고, 세기 변화의 크기에 대응하는 점수를 할당하는 족저압분포 평가부, 및 상기 움직임 평가부에서 평가한 점수와 상기 족저압분포 평가부에서 평가한 점수를 종합하여 점수가 기준치 미만인 취약 신체 부위를 파악하는 근골격계 평가부를 포함한다.The posture analysis unit generates a target motion analysis line and a reference motion analysis line for the first movement using the three-dimensional coordinate values of each main feature point corresponding to the preparation posture and the end posture, and the target motion analysis line and the reference motion analysis line. A movement evaluation unit that calculates the included angle between analysis lines and assigns an evaluation score according to the size of the calculated included angle, analyzes the user's plantar pressure distribution in the preparation position and the user's plantar pressure distribution in the end position. A plantar pressure distribution evaluation unit that measures changes in the intensity of the plantar pressure distribution in real time and assigns a score corresponding to the magnitude of the intensity change, and a score evaluated by the movement evaluation unit and a score evaluated by the plantar pressure distribution evaluation unit. It includes a musculoskeletal evaluation unit that identifies vulnerable body parts whose scores are below the standard.

상기에서 움직임 평가부는 상기 제1 움직임이 허리-골반-엉덩이 복합체(LPHC) 움직임인 경우에, 상기 종료자세의 이미지에서 스파인 베이스 특징점의 좌표와 스파인 숄더 특징점의 좌표를 직선으로 연결한 LPHC 움직임 분석선에 대한 제1 벡터를 생성하고, 일측의 발목 특징점과 일측의 무릎 특징점을 직선으로 연결한 발목-무릎 보조 분석선에 대한 제2 벡터를 생성하며, 상기 제1 벡터와 상기 제2 벡터 간의 사이각을 Y-Z 평면에서 산출하고 산출된 사이각의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당한다.In the above, when the first movement is a lumbar-pelvic-hip complex (LPHC) movement, the movement evaluation unit uses a straight line to connect the coordinates of the spine base feature point and the coordinates of the spine shoulder feature point in the image of the end posture. Generate a first vector for, generate a second vector for an ankle-knee auxiliary analysis line connecting the ankle feature point on one side and the knee feature point on one side with a straight line, and the angle between the first vector and the second vector. is calculated in the Y-Z plane and a preset score is assigned according to the size of the calculated included angle.

상기에서 움직임 평가부는 상기 제1 움직임이 어깨복합체 움직임인 경우에, 상기 종료자세에서 일측 어께 특징점의 좌표와 일측 손목 특징점의 좌표를 직선으로 연결한 어께 복합체 움직임 분석선에 대한 제4 벡터를 생성하고, 상기 종료자세의 이미지에서 스파인 베이스 특징점의 좌표와 스파인 숄더 특징점의 좌표를 직선으로 연결한 LPHC 움직임 분석선에 대한 제1 벡터를 생성하며,상기 제1 벡터와 상기 제4 벡터 간의 사이각을 Y-Z 평면에서 산출하고, 산출된 사이각의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당한다.In the above, when the first movement is a shoulder complex movement, the movement evaluation unit generates a fourth vector for the shoulder complex movement analysis line connecting the coordinates of one shoulder feature point and the coordinates of one wrist feature point in the end posture with a straight line, , Generate a first vector for the LPHC motion analysis line connecting the coordinates of the spine base feature point and the coordinates of the spine shoulder feature point in the image of the end posture with a straight line, and the angle between the first vector and the fourth vector is Y-Z. It is calculated on a plane, and a preset score is assigned according to the size of the calculated included angle.

상기에서 움직임 평가부는 상기 제1 움직임이 골반 움직임인 경우에, 상기 종료 자세의 X-Y 평면에서 좌측발목 특징점과 우측발목 특징점의 중앙에 위치한 중심선의 X좌표값과 스파인 베이스 특징점의 X좌표 값 간의 차이를 산출하고 산출한 차이값의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당하며, 우측힙 특징점의 좌표와 좌측힙 특징점의 좌표까지의 제7 벡터을 생성하고, X방향 단위벡터인 제8 벡터와 상기 제7 벡터 간의 사이각을 산출한 후 산출된 사이각의 크기에 따라 설정된 점수를 할당한다.In the above, when the first movement is a pelvic movement, the movement evaluation unit calculates the difference between the Calculate and assign a preset score according to the size of the calculated difference value, generate a seventh vector from the coordinates of the right hip feature point to the coordinates of the left hip feature point, and between the eighth vector, which is a unit vector in the X direction, and the seventh vector. After calculating the included angle, a set score is assigned according to the size of the calculated included angle.

상기에서 움직임 평가부는 상기 제1 움직임이 허리아치 움직임인 경우에, 상기 종료자세에서 추출된 척추 중앙의 스파인 미들 특징점의 좌표와 어께 중앙에 위치한 스파인 숄더 특징점의 좌표을 잇는 제9 벡터 및, 스파인 미들 특징점의 좌표와 골반 중앙에 위치한 스파인 베이스 특징점의 좌표를 잇는 제10 벡터을 각각 생성하고, Y-Z 평면에서 상기 제9 벡터와 상기 제10 벡터 간의 사이각을 산출하며 산출한 사이각의 크기에 따라 설정된 점수를 할당한다.In the above, when the first movement is a lumbar arch movement, the movement evaluation unit calculates a ninth vector connecting the coordinates of the spine middle feature point at the center of the spine extracted from the end posture and the coordinates of the spine shoulder feature point located at the center of the shoulder, and the spine middle feature point. Generate a 10th vector connecting the coordinates of the spine base feature point located in the center of the pelvis, calculate the angle between the 9th vector and the 10th vector in the Y-Z plane, and score a score set according to the size of the calculated angle. Allocate.

상기에서 움직임 평가부는 상기 제1 움직임이 무릎 움직임인 경우에, 상기 종료자세에서 추출된 일측 무릎 특징점의 좌표와 일측 골반 특징점의 좌표를 잇는 제11 벡터 및, 일측 발목 특징점의 좌표와 일측 무릎 특징점의 좌표를 잇는 보조선 상에 위치한 제12 벡터를 생성하고, X-Y 평면에서 상기 제11 백터와 상기 제12 벡터 간의 사이각을 산출하며, 산출한 사이각의 크기에 따라 평가 점수를 할당한다.In the above, when the first movement is a knee movement, the movement evaluation unit determines the 11th vector connecting the coordinates of one knee feature point and the coordinates of one pelvic feature point extracted from the end posture, and the coordinates of one ankle feature point and one knee feature point. An 12th vector located on an auxiliary line connecting the coordinates is generated, an included angle between the 11th vector and the 12th vector is calculated in the X-Y plane, and an evaluation score is assigned according to the size of the calculated included angle.

상기 자세 선택부는 하나의 신체 주요 특징점의 y축 좌표가 일정값 이상으로 증가하기 시작하는 시점이 사용자가 준비자세를 마치고 하강동작에 진입을 시작하는 제1 시점이라고 판단하고, 상기 제1 시점으로부터 설정시간 전의 영상 프레임을 준비자세에 대한 이미지라고 선택하거나, 하강동작에 진입한 시점 이후 증가하던 하나의 신체 주요 특징점의 y 좌표가 일정값 이상으로 다시 감소하기 시작하는 제2 시점을 사용자가 종료자세를 마치고 평가를 종료한 시점이라고 판단하고, 상기 제2 시점으로부터 설정시간 전의 영상 프레임을 종료자세에 대한 이미지로 선택한다.The posture selection unit determines that the time when the y-axis coordinate of one main feature point of the body begins to increase above a certain value is the first time when the user finishes the preparation posture and begins the descent movement, and sets the time point from the first time. The video frame before the time is selected as the image for the preparation posture, or the user selects the ending posture at the second time when the y-coordinate of one key feature point of the body, which had been increasing since the point of entering the lowering motion, begins to decrease again above a certain value. It is determined that the evaluation has ended, and an image frame before the set time from the second time point is selected as the image for the end posture.

본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템은 상기 근골격계 평가부로부터 수신되는 사용자의 취약 신체 부위를 강화시킬 수 있는 운동프로그램을 선별하여 제공하는 운동프로그램 제공부를 더 포함할 수 있다.The automatic musculoskeletal system diagnosis system using the transitive posture evaluation method according to an embodiment of the present invention may further include an exercise program providing unit that selects and provides exercise programs that can strengthen the user's vulnerable body parts received from the musculoskeletal system evaluation unit. You can.

본 발명의 실시 예에 따르면, 사용자가 연속적인 오버헤드 스쿼트 동작을 수행하는 동안 평가의 기준이 되는 준비자세 및 종료자세를 자동으로 선택하고 각각의 선택된 자세에서의 추출한 신체 주요 관절의 특징점으로부터 움직임 분석선과 족압 분포에 대한 정밀 분석을 제공하여 촬영과 분석의 편의성을 향상할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, while the user performs a continuous overhead squat movement, the preparation posture and end posture that serve as evaluation standards are automatically selected and movement analysis is performed from the extracted feature points of major body joints in each selected posture. By providing precise analysis of lines and foot pressure distribution, the convenience of filming and analysis can be improved.

또한 본 발명의 실시 예에 따르면, 신체 관절 주요 특징점의 움직임과 족저압 측정을 동시에 수행하여 이행성 동작 분석의 정확도 향상을 도모할 수 있다.Additionally, according to an embodiment of the present invention, the accuracy of transitive motion analysis can be improved by simultaneously measuring movement of key feature points of body joints and measuring plantar pressure.

또한 본 발명의 실시 예에 따르면, 평가 결과에 따라 개인 맞춤형 재활 운동 프로그램을 제시함으로써 취약 부위에 대한 재활 훈련을 의료진의 도움없이 수행할 수 있다.Additionally, according to an embodiment of the present invention, by presenting a personalized rehabilitation exercise program according to the evaluation results, rehabilitation training for vulnerable areas can be performed without the help of medical staff.

상기 과제 이외에도 구체적으로 언급되지 않은 다른 과제를 달성하는 데 본 발명에 따른 실시 예가 사용될 수 있다.In addition to the above tasks, embodiments according to the present invention can be used to achieve other tasks that are not specifically mentioned.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템에 대한 개념도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 오버헤드 스쿼트의 준비자세와 종료자세 및 신체 주요 특징점을 보인 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템의 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 허리-골반-엉덩이 복합체 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 어깨복합체 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 골반 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 허리아치 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 무릎 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 족저압 분포 평가를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템의 동작을 보인 순서도이다.
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템의 평가 결과를 출력한 화면을 보인 도면이다.
Figure 1 is a conceptual diagram of an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention.
Figures 2 and 3 are diagrams showing the preparatory posture and the final posture of the overhead squat and the main characteristic points of the body according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a block diagram of an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a lumbar-pelvic-hip complex movement analysis line according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a diagram for explaining the generation and evaluation of a shoulder complex movement analysis line according to an embodiment of the present invention.
Figure 7 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a pelvic movement analysis line according to an embodiment of the present invention.
Figure 8 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a lumbar arch movement analysis line according to an embodiment of the present invention.
Figure 9 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a knee movement analysis line according to an embodiment of the present invention.
Figure 10 is a diagram for explaining plantar pressure distribution evaluation according to an embodiment of the present invention.
Figure 11 is a flowchart showing the operation of an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention.
Figure 12 is a diagram showing a screen outputting evaluation results of an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture evaluation method according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대해 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체에서 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 도면부호가 사용되었다. 또한, 널리 알려져 있는 공지기술의 경우 그 구체적인 설명은 생략한다. Below, with reference to the attached drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily implement the present invention. The present invention may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts not related to the description are omitted, and the same reference numerals are used for identical or similar components throughout the specification. Additionally, in the case of well-known and well-known technologies, detailed descriptions thereof are omitted.

본 명세서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. In this specification, when a part “includes” a certain component, this means that it may further include other components rather than excluding other components, unless specifically stated to the contrary.

이하에서는 첨부한 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템을 설명한다.Hereinafter, an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the attached drawings.

우선 도 1을 참고하여 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 기술의 개념을 설명한다. 도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 기술에 대한 개념도이다.First, with reference to Figure 1, the concept of automatic musculoskeletal system diagnosis technology using the transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention will be explained. Figure 1 is a conceptual diagram of an automatic musculoskeletal system diagnosis technology using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention.

자세 분석을 통해 근골격계 질환을 진단하기 위해서는 움직임 가능한 관절범위, 근육의 활성화 정도 및 신경근계 통제 능력을 확인할 수 있는 자세를 선정하는 것이 중요하며, 이러한 자세로는 오버헤드 스쿼트와 같은 이행성 자세가 적합하다.In order to diagnose musculoskeletal diseases through posture analysis, it is important to select a posture that can confirm the range of possible joint movement, degree of muscle activation, and neuromuscular control ability, and transitional postures such as overhead squats are suitable for this posture. do.

따라서 본 발명의 근골격계 자동 진단 기술은 오버헤드 스쿼트와 같은 이행성 자세를 분석 및 평가하여 근골격계 진단을 수행한다.Therefore, the automatic musculoskeletal diagnosis technology of the present invention performs musculoskeletal diagnosis by analyzing and evaluating transitional postures such as overhead squat.

그리고 오버헤드 스쿼트와 같은 이행성 자세의 동작에서 발의 움직임은 임상학적으로 매우 중요한 체크포인트로서 정확한 진단을 위해 여러 방향에서 촬영한 영상을 필요로 한데, 본 발명의 근골격계 자동 진단 기술은 3D 카메라(10)를 이용하여 촬영을 한다.In addition, the movement of the feet in transitional posture movements such as overhead squats is a clinically very important checkpoint and requires images taken from various directions for accurate diagnosis. The automatic musculoskeletal diagnosis technology of the present invention uses a 3D camera (10 ) to take pictures.

그런데 3D 카메라(10)로부터 추출된 발과 발목 관절의 3차원 좌표는 발과 지면간의 상호 간섭, 객체 가림, 신발 착용 유무 등으로 인해 부정확하며, 발의 보상작용을 관찰하고 진단하기에 충분하지 못하다.However, the 3D coordinates of the foot and ankle joints extracted from the 3D camera 10 are inaccurate due to mutual interference between the foot and the ground, object occlusion, whether shoes are worn, etc., and are not sufficient to observe and diagnose the compensation action of the foot.

따라서 본 발명의 근골격계 자동 진단 기술은 3D 카메라(10)에서 촬영한 이미지를 이용하여 도 2 및 도 3에 도시된 신체 주요 특징점의 움직임을 측정할 수 있는 관절영상 분석 기술과, 발판(20)을 통해 획득한 사용자의 족압 분포를 이용하여 발의 움직임을 보다 정확히 측정할 수 있는 족압 분석 기술을 결합함으로써, 오버헤드 스쿼트와 같은 이행성 동작을 재활공학적인 방법으로 자동 평가하고 결과에 따라 부위별 맞춤 운동프로그램을 추천한다.Therefore, the automatic musculoskeletal system diagnosis technology of the present invention includes a joint image analysis technology that can measure the movement of the main feature points of the body shown in FIGS. 2 and 3 using images captured by the 3D camera 10, and a footrest 20. By combining foot pressure analysis technology that can more accurately measure foot movements using the user's foot pressure distribution acquired through the process, transitional movements such as overhead squats are automatically evaluated using a rehabilitation engineering method, and customized exercises for each part are provided based on the results. I recommend the program.

도 2는 정면에서 바라본 준비자세 이미지에 대응한 신체 주요 특징점의 위치를 보인 도면이고, 도 3의 (a)는 우측면에서 바라본 준비자세 이미지에 대응한 신체 주요 특징점의 위치를 보인 도면이며, 도 3의 (b)는 우측에서 바라본 종료자세 이미지에 대응한 신체 주요 특징점의 위치를 보인 도면이다.Figure 2 is a diagram showing the positions of main feature points of the body corresponding to the ready posture image viewed from the front, and Figure 3 (a) is a diagram showing the positions of main feature points of the body corresponding to the ready posture image viewed from the right side, Figure 3 (b) is a diagram showing the positions of main body features corresponding to the end posture image viewed from the right.

전술한 본 발명의 개념을 구현하는 본 발명의 실시 예에 따른 시스템을 도 4를 참조로 하여 설명한다. 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템의 블록 구성도이다.A system according to an embodiment of the present invention that implements the concept of the present invention described above will be described with reference to FIG. 4. Figure 4 is a block diagram of an automatic musculoskeletal system diagnosis system using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참고하면, 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템(이하 '근골격계 자동 진단 시스템"이라 한다)(100)은 자세 선택부(110), 관절영상 측정부(120), 족저압분포 측정부(130), 자세 분석부(140), 저장부(150), 운동프로그램 제공부(160) 및 표시부(170)를 포함한다. 여기서, 운동프로그램 제공부(160)는 경우에 따라 생략이 가능하며, 표시부(170)를 별도로 구성하는 경우에도 표시부(170)의 생략이 가능하다.Referring to Figure 4, the musculoskeletal system automatic diagnosis system (hereinafter referred to as 'musculoskeletal system automatic diagnosis system') using the transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention (100) includes a posture selection unit 110 and a joint image measurement unit. (120), a plantar pressure distribution measuring unit 130, a posture analysis unit 140, a storage unit 150, an exercise program providing unit 160, and a display unit 170. Here, the exercise program providing unit 160 ) can be omitted in some cases, and even when the display unit 170 is configured separately, the display unit 170 can be omitted.

자세 선택부(110)는 3D 카메라(10)에 의해 촬영된 사용자의 촬영 이미지를 수신하고, 수신한 촬영 이미지에서 준비자세에 대한 이미지와 종료자세에 대한 이미지를 추출한다. 여기서, 사용자의 촬영 이미지는 사용자가 오버헤드 스쿼트 동작을 수행하는 중에 촬영한 이미지이다. 오버헤드 스쿼트 동작은 준비 자세, 하강 자세 및 종료 자세가 연속적으로 행해지는 이행성 움직임 동작이다.The posture selection unit 110 receives the user's captured image captured by the 3D camera 10, and extracts an image for the preparation posture and an image for the final posture from the received captured image. Here, the user's captured image is an image captured while the user is performing an overhead squat operation. The overhead squat movement is a transitional movement in which the preparation position, lowering position, and ending position are performed sequentially.

준비자세에 대한 이미지를 선택하는 동작을 살펴보면, 자세 선택부(110)는 신체 주요 특징점 중 스파인 베이스(spine Base) 특징점(P1)의 y축 좌표가 일정값 이상으로 증가하기 시작하는 시점이 사용자가 준비자세를 마치고 하강동작에 진입을 시작하는 제1 시점이라고 판단하고, 제1 시점으로부터 설정시간 전의 영상 프레임을 준비자세에 대한 이미지라고 선택한다. 다른 일 예로, 준비자세 선택의 예에서 하강 동작 진입 시에는 지면과 고정되어 있는 발(Foot)과 발목(Ankel)의 특징점 이외에 다른 모든 신체 주요 특징점의 y 좌표도 함께 감소하므로 스파인 베이스 특징점(P1) 이외에 다른 신체 특징점이나 복수의 신체 주요 특징점을 이용할 수 있다.Looking at the operation of selecting an image for the preparation posture, the posture selection unit 110 determines when the y-axis coordinate of the spine base feature point (P1) among the main feature points of the body begins to increase above a certain value It is determined that this is the first time point at which the preparation posture is completed and the descent movement begins, and the video frame before the set time from the first viewpoint is selected as the image for the preparation posture. As another example, in the example of selecting the preparation posture, when entering the descending motion, the y coordinates of all other main body feature points in addition to the feature points of the foot and ankle, which are fixed to the ground, also decrease, so that the spine base feature point (P1) In addition, other body characteristic points or multiple body main characteristic points can be used.

다음으로, 종료자세에 대한 이미지를 선택하는 동작을 살펴보면, 자세 선택부(110)는 하강동작에 진입한 시점 이후 증가하던 스파인 베이스 특징점(P1)의 y 좌표가 일정값 이상으로 다시 감소하기 시작하는 제2 시점을 사용자가 종료자세를 마치고 평가를 종료한 시점이라고 판단하고, 제2 시점으로부터 설정시간 전의 영상 프레임을 종료자세에 대한 이미지로 선택한다. 다른 예로, 자세 선택부(110)는 스파인 베이스 특징점(P1)의 y 좌표 변화를 시간축으로 모니터링 하였을 때, y 좌표 변화의 기울기가 일정 범위 이내로 유지되는 구간의 이미지를 종료자세에 대한 이미지를 선택할 수 있다.Next, looking at the operation of selecting an image for the end posture, the posture selection unit 110 causes the y-coordinate of the spine base feature point (P1), which increased after entering the descending motion, to begin to decrease again above a certain value. The second time point is determined to be the time when the user completes the end posture and the evaluation is completed, and the video frame before the set time from the second time point is selected as the image for the end posture. As another example, when the posture selection unit 110 monitors the y-coordinate change of the spine base feature point P1 on the time axis, the image of the section in which the slope of the y-coordinate change is maintained within a certain range may be selected as the image for the end posture. there is.

관절영상 측정부(120)는 자세 선택부(110)에서 추출한 준비자세에 대한 이미지에서 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표를 추출하고, 자세 선택부(110)에서 추출한 종료자세에 대한 이미지에서 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표를 추출한다.The joint image measurement unit 120 extracts three-dimensional coordinates for each main feature point of the body from the image for the preparation posture extracted from the posture selection unit 110, and each Extract 3D coordinates for key feature points of the body.

족저압분포 측정부(130)는 사용자의 족조압분포를 측정하고, 준비자세 때의 사용자 족저압 분포와 완료자세 때의 사용자 족저압 분포를 자세 선택부(110)와 연동하여 검출한다. 즉 족저압분포 측정부(130)는 자세 선택부(110)가 준비자세라고 판단하는 제1 시점의 족저압 분포를 검출하고, 종료자세라고 판단하는 제2 시점에서 족저압 분포를 검출한다. 물론 족저압분포 측정부(130)는 제1 시점 및 제2 시점에서만 족저압분포를 측정할 수 있다.The plantar pressure distribution measuring unit 130 measures the user's foot pressure distribution and detects the user's plantar pressure distribution in the preparation posture and the user's plantar pressure distribution in the completion posture in conjunction with the posture selection unit 110. That is, the plantar pressure distribution measurement unit 130 detects the plantar pressure distribution at a first point in time when the posture selection unit 110 determines that the posture is the preparation posture, and detects the plantar pressure distribution at a second time point when it determines the end posture. Of course, the plantar pressure distribution measuring unit 130 can measure the plantar pressure distribution only at the first and second time points.

이러한 족저압분포 측정부(130)는 발판(20)에 설치되어 있으며, 발판(20) 상에서 오버헤드 스쿼트 동작을 수행하는 사용자에 의해 가해지는 압력을 감지하고, 감지한 압력으로 사용자의 족저압 분포를 측정한다. 족압분포 측정부(130)는 족저압 분포를 측정할수 있는 배열형 압력측정센서 어레이를 이용하여 사용자의 족저압을 감지할 수 있다. This plantar pressure distribution measuring unit 130 is installed on the footrest 20, detects the pressure applied by the user performing an overhead squat operation on the footrest 20, and measures the user's plantar pressure distribution with the sensed pressure. Measure. The foot pressure distribution measuring unit 130 can detect the user's plantar pressure using an array-type pressure measurement sensor array capable of measuring plantar pressure distribution.

자세 분석부(140)는 관절영상 측정부(120)에서 추출한 준비자세 및 종료자세에 대한 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표와 족저압분포 측정부(130)에서 측정한 사용자의 족저압 분포를 이용하여 사용자 자세 즉, 사용자가 동작한 이행성 자세에 대한 움직임 평가 및 족저압분포 평가를 수행하고 움직임 평가 및 족저압분포 평가를 이용하여 사용자에 대한 근골격계 평가를 수행하고 평가 결과를 제공한다.The posture analysis unit 140 calculates the three-dimensional coordinates of each main feature point of the body for the preparation and end postures extracted from the joint image measurement unit 120 and the user's plantar pressure distribution measured by the plantar pressure distribution measurement unit 130. It performs a movement evaluation and plantar pressure distribution evaluation for the user's posture, that is, the user's transitional posture, and uses the movement evaluation and plantar pressure distribution evaluation to perform a musculoskeletal evaluation of the user and provide evaluation results.

이를 위해, 자세 분석부(140)는 움직임 평가부(141), 족저압분포 평가부(142) 및 근골격계 평가부(143)를 포함한다.To this end, the posture analysis unit 140 includes a movement evaluation unit 141, a plantar pressure distribution evaluation unit 142, and a musculoskeletal system evaluation unit 143.

움직임 평가부(141)는 준비자세 및 종료자세에 대응하는 각 주요 특징점의 3차원 좌표값을 이용하여 허리-골반-엉덩이 복합체(LPHC) 움직임 분석선, 어깨복합체 움직임 분석선, 골반 움직임 분석선, 허리 아치 움직임 분석선 및 무릎 움직임 분석선 중 적어도 하나를 생성하고, 생성한 분석선을 이용하여 평가한다.The movement evaluation unit 141 uses the three-dimensional coordinate values of each main feature point corresponding to the preparation posture and the end posture to create a lumbar-pelvis-hip complex (LPHC) movement analysis line, a shoulder complex movement analysis line, a pelvic movement analysis line, At least one of the lumbar arch movement analysis line and the knee movement analysis line is created and evaluated using the created analysis line.

여기서, 도 5를 참고하여 움직임 평가부(141)에서 수행하는 허리-골반-엉덩이 복합체(LPHC) 움직임 분석선 생성 및 평가에 대하여 설명한다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 허리-골반-엉덩이 복합체 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.Here, with reference to FIG. 5 , the creation and evaluation of the lumbar-pelvis-hip complex (LPHC) movement analysis line performed by the movement evaluation unit 141 will be described. Figure 5 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a lumbar-pelvic-hip complex movement analysis line according to an embodiment of the present invention.

움직임 평가부(141)는 종료 자세의 이미지에서 골반의 중심인 스파인 베이스 특징점(P1)의 좌표와 어께 중심 특징점인 스파인 숄더(Spine Shoulder) 특징점(P2)의 좌표를 직선으로 연결한 LPHC 움직임 분석선을 파악하고, LPHC 움직임 분석선에 대한 제1 벡터(V1)를 생성한다. 여기서, LPHC 움직임 분석선 생성과정에서 어께 중심 관절 좌표를 산출하기 어려울 경우에는 가슴 중심 혹은 허리의 관절 좌표를 사용할 수 있다.The movement evaluation unit 141 is an LPHC movement analysis line that connects the coordinates of the spine base feature point (P1), which is the center of the pelvis, and the coordinates of the spine shoulder feature point (P2), which is the center feature point of the shoulder, in the image of the end posture with a straight line. is identified, and the first vector (V1) for the LPHC motion analysis line is generated. Here, if it is difficult to calculate the joint coordinates of the center of the shoulder in the process of creating the LPHC movement analysis line, the joint coordinates of the center of the chest or waist can be used.

그리고 움직임 평가부(141)는 우측발목 특징점(Ankel Right)(P3)과 오른무릎 특징점(Knee Right)(P4)을 직선으로 연결한 발목-무릎 보조 분석선과 이를 연결한 제2 벡터(V2)를 생성한다. 물론 종료자세의 이미지가 사용자의 왼쪽을 촬영한 이미지이면 왼발목 특징점(Ankel Left)과 왼무릎 특징점(Knee Left)을 직선으로 연결한 발목-무릎 보조 분석선을 생성하고 해당 벡터를 생성할 수 있다.And the movement evaluation unit 141 uses an ankle-knee assistance analysis line connecting the right ankle feature point (Ankel Right) (P3) and the right knee feature point (Knee Right) (P4) with a straight line and a second vector (V2) connecting them. Create. Of course, if the image of the end posture is an image taken of the user's left side, an ankle-knee auxiliary analysis line connecting the left ankle feature point (Ankel Left) and the left knee feature point (Knee Left) with a straight line can be created and the corresponding vector can be generated.

움직임 평가부(141)는 제1 벡터(V1)와 제2 벡터(V2) 간의 사이각을 Y-Z 평면에서 산출하고 이때 산출된 사이각이 기준값 이상인 경우에 지나친 상체 굽힘이 있는 것으로 간주할 수 있으며, 산출된 사이각의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당한다. 도 5에서는 보다 쉬운 도해적 이해를 위하여 제2 벡터(V2)의 원점을 스파인 베이스(spine Base)(P1)위치로 옮겨 나타내었다.The motion evaluation unit 141 calculates the included angle between the first vector (V1) and the second vector (V2) in the Y-Z plane, and if the calculated included angle is greater than the reference value, it may be considered that there is excessive upper body bending, A preset score is assigned according to the size of the calculated included angle. In Figure 5, for easier graphical understanding, the origin of the second vector (V2) is moved to the spine base (P1).

여기서, 제1 벡터(V1) 및 제2 벡터(V2)와 z방향의 단위 벡터인 제3 벡터(V3) 간의 사이각을 각각 산출하여 상체 및 무릎 굽힘 정도를 별도로 표시할 수 있다.Here, the degree of upper body and knee bending can be separately displayed by calculating the angle between the first vector (V1), the second vector (V2), and the third vector (V3), which is a unit vector in the z direction.

다음으로, 도 6을 참고하여 움직임 평가부(141)에서 수행하는 어깨복합체 움직임 분석선 생성 및 평가에 대하여 설명한다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 어깨복합체 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.Next, with reference to FIG. 6 , the generation and evaluation of the shoulder complex movement analysis line performed by the movement evaluation unit 141 will be described. Figure 6 is a diagram for explaining the generation and evaluation of a shoulder complex movement analysis line according to an embodiment of the present invention.

움직임 평가부(141)는 종료 자세에서 우측 어께 특징점(spine Right)(P4)과 우측 손목 특징점(Wrist Right)(P5)을 직선으로 연결한 어께 복합체 움직임 분석선을 생성하고 어께 복합체 움직임 분석선에 대한 제4 벡터(V4)를 생성한다. 그리고 움직임 평가부(141)는 LPHC 움직임 분석선으로부터 생성된 제2 벡터(V2)와 어께-손목 연결선으로부터 생성된 제4 벡터(V4) 간의 사이각을 Y-Z 평면에서 산출하고, 산출된 사이각의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당한다. 이때 산출된 사이각이 기준값 이상일 경우 지나치게 팔이 앞쪽으로 떨어진 것으로 간주할 수 있다. The movement evaluation unit 141 generates a shoulder complex movement analysis line connecting the right shoulder feature point (Spine Right) (P4) and the right wrist feature point (Wrist Right) (P5) with a straight line in the end posture, and Generate a fourth vector (V4) for And the motion evaluation unit 141 calculates the included angle between the second vector (V2) generated from the LPHC movement analysis line and the fourth vector (V4) generated from the shoulder-wrist connection line in the Y-Z plane, and the calculated included angle A preset score is assigned according to size. At this time, if the calculated included angle is greater than the standard value, it can be considered that the arm has fallen too far forward.

한편, Y-Z 평면상에서는 어께 관절의 움직임이 크지 않으므로 우측 어깨 특징점(P4)을 스파인 숄더 특징점(P2)으로 대체하고 이 둘의 특징점(P2, P4)을 있는 제5 벡터(V5)를 생성한 후, 제2 벡터(V2)와 제5 벡터(V5) 간의 사이 각을 산출하여 설정된 점수를 할당할 수 있다. 전술한 실시 예에서는 오른쪽 측면에서의 어께 복합체 움직임선 분석을 예로 들었으며, 동일한 방법으로 왼쪽 어께 복합체에 대한 움직임선 분석을 수행할 수 있다. Meanwhile, since the movement of the shoulder joint is not large on the Y-Z plane, the right shoulder feature point (P4) is replaced with the spine shoulder feature point (P2), and a fifth vector (V5) containing these two feature points (P2, P4) is generated, A set score can be assigned by calculating the angle between the second vector (V2) and the fifth vector (V5). In the above-described embodiment, analysis of the movement line of the shoulder complex from the right side was used as an example, and analysis of the movement line of the left shoulder complex can be performed in the same manner.

다음으로, 도 7을 참고하여 움직임 평가부(141)에서 수행하는 골반 움직임 분석선 생성 및 평가에 대하여 설명한다. 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 골반 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.Next, with reference to FIG. 7 , the creation and evaluation of the pelvic movement analysis line performed by the movement evaluation unit 141 will be described. Figure 7 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a pelvic movement analysis line according to an embodiment of the present invention.

움직임 평가부(141)는 종료 자세의 X-Y 평면에서 좌측발목 특징점(Ankel Left)(P6)과 우측발목 특징점(P3)의 중앙에 위치한 중심선의 X좌표 값과 스파인 베이스 특징점(P1)의 X좌표 값 간의 차이를 산출한다. 이때 산출한 변위의 크기(차이값의 크기)는 중심선과 스파인 베이스 특징점(P1)을 X축 방향으로 연결한 제6 벡터(V6)의 크기에 해당하며, 움직임 평가부(141)는 산출된 변위에 따라 설정된 점수를 할당한다. 그리고 움직임 평가부(141)는 우측힙(Hip Right) 특징점(P6)의 좌표와 좌측힙(Hip Left) 특징점(P7)의 좌표까지의 제7 벡터(V7)을 생성하고, X방향 단위벡터인 제8 벡터(V8)와 제7 벡터(V7) 간의 사이각을 산출하고 산출된 사이각의 크기에 따라 설정된 점수를 할당한다.The movement evaluation unit 141 determines the Calculate the difference between At this time, the size of the calculated displacement (size of the difference value) corresponds to the size of the sixth vector (V6) connecting the center line and the spine base feature point (P1) in the X-axis direction, and the motion evaluation unit 141 determines the calculated displacement. Assign a score set according to. And the movement evaluation unit 141 generates a seventh vector (V7) between the coordinates of the Hip Right feature point (P6) and the coordinates of the Hip Left feature point (P7), and the X-direction unit vector is The included angle between the eighth vector (V8) and the seventh vector (V7) is calculated, and a set score is assigned according to the size of the calculated included angle.

다음으로, 도 8을 참고하여 움직임 평가부(141)에서 수행하는 허리아치 움직임 분석선 생성 및 평가에 대하여 설명한다. 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 허리아치 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.Next, with reference to FIG. 8, the creation and evaluation of the lumbar arch movement analysis line performed by the motion evaluation unit 141 will be described. Figure 8 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a lumbar arch movement analysis line according to an embodiment of the present invention.

움직임 평가부(141)는 종료 자세에서 추출된 척추 중앙의 스파인 미들 특징점(P9)과 어께 중앙에 위치한 스파인 숄더 특징점(P2)을 잇는 제9 벡터(V9)와 스파인 미들 특징점(P9)과 골반 중앙에 위치한 스파인 베이스 특징점(P1)을 잇는 제10 벡터(V10)을 각각 생성하고, Y-Z 평면에서 제9 벡터(V9)와 제10 벡터(V10) 간의 사이각을 산출하며 산출한 사이각의 크기에 따라 설정된 점수를 할당한다.The movement evaluation unit 141 is a ninth vector (V9) connecting the spine middle feature point (P9) in the center of the spine extracted from the end posture and the spine shoulder feature point (P2) located in the center of the shoulder, the spine middle feature point (P9), and the center of the pelvis. Generate the 10th vector (V10) connecting the spine base feature point (P1) located in , calculate the angle between the 9th vector (V9) and the 10th vector (V10) in the Y-Z plane, and calculate the size of the calculated included angle. Assign points set accordingly.

마지막, 도 9를 참고하여 움직임 평가부(141)에서 수행하는 무릎 움직임 분석선 생성 및 평가에 대하여 설명한다. 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 무릎 움직임 분석선 생성 및 평가를 설명하기 위한 도면이다.Lastly, with reference to FIG. 9 , the creation and evaluation of the knee motion analysis line performed by the motion evaluation unit 141 will be described. Figure 9 is a diagram for explaining the creation and evaluation of a knee movement analysis line according to an embodiment of the present invention.

움직임 평가부(141)는 종료 자세에서 추출된 관절 좌표에서 우측 무릎 특징점(Knee Right)(P10)과 우측 골반 특징점(P7)을 잇는 제11 벡터(V11)을 생성하고, 우측 발목 특징점(P3)과 우측 무릎 특징점(P10)을 잇는 보조선 상에 위치한 제12 벡터(V12)를 생성한다. 그리고 움직임 평가부(141)는 x-y 평면에서 제11 백터(V11)와 제12 벡터(V12) 간의 사이각을 산출하고, 산출한 사이각의 크기에 따라 평가 점수를 할당한다. 물론 움직임 평가부(141)는 동일한 방법으로 왼쪽 무릎에 대한 무릎 움직임 분석선을 생성 및 평가할 수 있다.The movement evaluation unit 141 generates an 11th vector (V11) connecting the right knee feature point (Knee Right) (P10) and the right pelvic feature point (P7) from the joint coordinates extracted from the end posture, and the right ankle feature point (P3) A twelfth vector (V12) located on the auxiliary line connecting the right knee feature point (P10) is generated. Then, the motion evaluation unit 141 calculates the included angle between the 11th vector (V11) and the 12th vector (V12) in the x-y plane, and assigns an evaluation score according to the size of the calculated included angle. Of course, the movement evaluation unit 141 can generate and evaluate the knee movement analysis line for the left knee in the same way.

족저압분포 평가부(142)는 준비자세 시에 사용자의 족저압분포와 종료자세 시에 사용자의 족저압분포를 분석하여 족저압 압력분포의 세기 변화를 실시간으로 측정하고, 세기 변화의 크기에 따른 측정 결과를 평가한다. 즉, 족저압분포 평가부(142)는 도 10에 도시된 바와 같이 준비자세시 및 종료자세시의 우측발에 대한 압력분포(A1)와 준비자세시 및 종료자세시의 좌측발에 대한 압력분포(A2)를 족저압분포 측정부(130)로부터 수신하고, 수신한 각 발의 압력분포(A1, A2)를 발의 앞꿈치부, 중간부, 뒤꿈치부와 같이 부위별로 나누 후 각 부위를 좌우 혹은 다수의 구역으로 분리하여 부위별 평균 혹은 최대 압력 분포의 차이를 기준 값과 비교하여 발의 엎침, 혹은 뒤침 정도, 뒤꿈치 들림 여부를 측정 후 정도의 차이에 대응하는 점수를 할당한다.The plantar pressure distribution evaluation unit 142 analyzes the user's plantar pressure distribution in the preparation posture and the user's plantar pressure distribution in the end position, measures the change in intensity of the plantar pressure distribution in real time, and measures the intensity change according to the magnitude of the intensity change. Evaluate the measurement results. That is, the plantar pressure distribution evaluation unit 142 calculates the pressure distribution (A1) for the right foot in the preparation posture and the end posture and the pressure distribution for the left foot in the preparation posture and the end posture, as shown in FIG. 10. (A2) is received from the plantar pressure distribution measuring unit 130, and the received pressure distribution (A1, A2) of each foot is divided into parts such as the forefoot, middle, and heel, and then each part is divided into left and right or multiple Separate into zones and compare the difference in average or maximum pressure distribution for each area with the standard value to measure the degree of foot pronation or pronation and heel lift, and then assign a score corresponding to the difference in degree.

근골격계 평가부(143)는 움직임 평가부(141)에서 평가한 점수와 족저압분포 평가부(142)에서 평가한 점수를 수신하고, 수신한 각 점수를 종합하여 점수가 기준치 미만인 취약 신체 부위를 파악한다.The musculoskeletal evaluation unit 143 receives the scores evaluated by the movement evaluation unit 141 and the scores evaluated by the plantar pressure distribution evaluation unit 142, and synthesizes each received score to identify vulnerable body parts whose scores are below the standard value. do.

저장부(150)는 각 평기부(141, 142, 143)의 평가결과를 저장하고, 측정일과 측정시간을 저장한다.The storage unit 150 stores the evaluation results of each evaluation unit (141, 142, and 143) and stores the measurement date and measurement time.

운동프로그램 제공부(160)는 근골격계 평가부(143)로부터 수신되는 사용자의 취약 신체 부위를 강화시킬 수 있는 운동프로그램을 선별하여 표시부(170)를 통해 사용자에게 알린다.The exercise program provider 160 selects exercise programs that can strengthen the user's weak body parts received from the musculoskeletal evaluation unit 143 and notifies them to the user through the display unit 170.

표시부(170)는 자세분석 결과와 부위별 추천 운동 프로그램을 표시한다.The display unit 170 displays posture analysis results and recommended exercise programs for each region.

이하에서는 도 11 및 도 12를 참조로 하여 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템의 동작을 설명한다. Hereinafter, the operation of the automatic musculoskeletal diagnosis system using the transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 11 and 12.

도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템의 동작을 보인 순서도이고, 도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템의 평가 결과를 출력한 화면을 보인 도면이다.Figure 11 is a flowchart showing the operation of an automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method according to an embodiment of the present invention, and Figure 12 is a flow chart showing the operation of an automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture evaluation method according to an embodiment of the present invention. This diagram shows the screen where the evaluation results are printed.

근골격계 자동 진단 시스템(100)은 사용자가 오버헤드 스쿼트 동작을 수행시키기 위해서 표시부(170)를 통해 측정 안내용 영상 및 가이드 영상을 출력한다(S1101). 이에 사용자는 표시부(170)의 화면 가이드에 따라 발판(20) 위에서 오버헤드 스쿼트 준비자세를 취한 후 오버헤드 스쿼트 동작을 수행한다. 물론 근골격계 자동 진단 시스템(100)은 음성 안내부(미도시)를 구성으로 하는 경우에 '준비자세를 취해주세요', '하강동작을 수행 하세요', '종료자세를 취해주세요' 등의 음성 지시를 하도록 할 수 있다.The automatic musculoskeletal system diagnosis system 100 outputs a measurement guide image and a guide image through the display unit 170 to enable the user to perform an overhead squat movement (S1101). Accordingly, the user takes the overhead squat preparation position on the footrest 20 according to the screen guide on the display unit 170 and then performs the overhead squat movement. Of course, when the musculoskeletal system automatic diagnosis system 100 is configured with a voice information unit (not shown), it provides voice instructions such as 'Please take the preparation position', 'Perform the lowering motion', and 'Please take the ending position'. You can do it.

근골격계 자동 진단 시스템(100)은 사용자가 오버헤드 스쿼트 동작을 수행하면 관절영상 측정부(120)를 통해 3D 카메라(10)에서 촬영한 사용자의 오버헤드 스쿼트 영상을 수신하고, 동시에 발판(20)의 족저압분포 측정부(130)에서 준비자세, 하강동작 및 종료자세에서의 족저압분포를 측정하게 한다(S1102). 여기서, 근골격계 자동 진단 시스템(100)은 족저압분포 측정부(130)에서 사용자의 족저압이 감지되는 시점에서 관절영상 측정부(120)가 3D 카메라(10)에서 촬영한 영상을 수신하도록 할 수 있다.The musculoskeletal system automatic diagnosis system 100 receives the user's overhead squat image captured by the 3D camera 10 through the joint image measuring unit 120 when the user performs an overhead squat movement, and simultaneously detects the user's overhead squat image of the footrest 20. The plantar pressure distribution measuring unit 130 measures the plantar pressure distribution in the preparation position, lowering motion, and end position (S1102). Here, the musculoskeletal system automatic diagnosis system 100 can enable the joint image measurement unit 120 to receive the image captured by the 3D camera 10 at the point when the user's plantar pressure is detected by the plantar pressure distribution measurement unit 130. there is.

근골격계 자동 진단 시스템(100)은 측정된 촬영영상 및 족저압분포에서 준비자세에서의 사용자의 오버헤드 스쿼트 이미지와 족저압분포 및 종료자세에서의 사용자의 오버헤드 스쿼트 이미지와 족저압분포를 선택(추출)한다(S1103).The musculoskeletal system automatic diagnosis system 100 selects (extracts) the user's overhead squat image and plantar pressure distribution in the preparation position and the user's overhead squat image and plantar pressure distribution in the finishing position from the measured images and plantar pressure distribution. ) (S1103).

그런 다음, 근골격계 자동 진단 시스템(100)은 관절영상 측정부(120)를 통해 준비자세 및 종료자세에 대한 이미지로부터 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표를 파악하고(S1104), 족저압분포 측정부(130)를 통해 준비자세 및 종료자세에서의 족저압분포를 파악한다(S1105).Then, the musculoskeletal system automatic diagnosis system 100 determines the three-dimensional coordinates of the main feature points of the body from the images of the preparation and end postures through the joint image measurement unit 120 (S1104), and the plantar pressure distribution measurement unit (S1104) 130) to determine the plantar pressure distribution in the preparation and end postures (S1105).

근골격계 자동 진단 시스템(100)는 근골격계 진단을 위하여, 자세 분석부(140)를 통해 종료자세에서의 움직임 분석선을 생성하고 생성한 움직임 분석선을 이용하여 평가 점수를 산출하며(S1106), 족저압분포의 변화값(또는 차이값)을 이용하여 발 움직임에 대한 평가 점수를 산출하고(S1107), 산출한 각 평가 점수를 통해 취약 부위를 진단한 후 취약 부위를 향상시킬 수 있는 맞춤 운동프로그램을 선정하여 사용자에게 제공한다(S1108). In order to diagnose the musculoskeletal system, the automatic musculoskeletal system 100 generates a movement analysis line in the end posture through the posture analysis unit 140, calculates an evaluation score using the generated movement analysis line (S1106), and plantar pressure. Calculate an evaluation score for foot movement using the change value (or difference value) of the distribution (S1107), diagnose the vulnerable area through each calculated evaluation score, and then select a customized exercise program to improve the vulnerable area. and provides it to the user (S1108).

이때 근골격계 자동 진단 시스템(100)는 평가 결과와 진단 결과 및 맞춤 운동프로그램에 대한 정보를 표시부(170)를 통해 화면에 표시하고 저장부(150)에 저장한다(S1109).At this time, the musculoskeletal system automatic diagnosis system 100 displays the evaluation results, diagnosis results, and information about the customized exercise program on the screen through the display unit 170 and stores them in the storage unit 150 (S1109).

이상에서 본 발명의 실시에에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명의 권리범위가 이에 한정되는 것은 아니며 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지로 변형 및 개량한 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.Although the implementation of the present invention has been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements made by those skilled in the art in the field to which the present invention pertains are also entitled to the present invention. belongs to the range

100: 근골격계 자동 진단 시스템 110: 자세 선택부
120: 관절영상 측정부 130: 족저압분포 측정부
140: 자세 분석부 150: 저장부
160: 운동프로그램 제공부 170: 표시부
141: 움직임 평가부 142: 족저압분포 평가부
143: 근골격계 평가부
100: Automatic musculoskeletal diagnosis system 110: Posture selection unit
120: Joint image measuring unit 130: Plantar pressure distribution measuring unit
140: posture analysis unit 150: storage unit
160: exercise program provision unit 170: display unit
141: Movement evaluation unit 142: Plantar pressure distribution evaluation unit
143: Musculoskeletal evaluation department

Claims (10)

3D 카메라에 의해 촬영된 사용자의 이행성 자세 동작에 대한 촬영 이미지를 수신하고, 수신한 촬영 이미지에서 준비자세에 대한 이미지와 종료자세에 대한 이미지를 추출하는 자세 선택부,
상기 자세 선택부에서 추출한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에 대한 이미지에서 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표를 추출하는 관절영상 측정부,
상기 준비자세에서의 족저압분포와 상기 종료자세에서의 족저압분포를 측정하는 족저압분포 측정부, 그리고
상기 관절영상 측정부에서 추출한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에서의 각 신체 주요 특징점에 대한 3차원 좌표와 상기 족저압분포 측정부에서 측정한 상기 준비자세 및 상기 종료자세에서의 족저압 분포를 이용하여 이행성 자세에 대한 움직임 분석 및 평가와 족저압분포에 대한 분석 및 평가를 수행하고 움직임 평가 및 족저압분포 평가를 이용하여 사용자에 대한 근골격계 평가를 수행하는 자세 분석부를 포함하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
A posture selection unit that receives a captured image of the user's transitional posture movement captured by a 3D camera and extracts an image for the preparation posture and an image for the end posture from the received captured image;
A joint image measurement unit that extracts three-dimensional coordinates for each main feature point of the body from the images of the preparation posture and the end posture extracted by the posture selection unit;
A plantar pressure distribution measuring unit that measures the plantar pressure distribution in the preparation position and the plantar pressure distribution in the end position, and
Using the three-dimensional coordinates of each main feature point of the body in the preparation posture and the end posture extracted from the joint image measurement unit and the plantar pressure distribution in the preparation posture and the end posture measured by the plantar pressure distribution measurement unit Comprising a posture analysis unit that performs movement analysis and evaluation of transitional posture and analysis and evaluation of plantar pressure distribution, and performs musculoskeletal evaluation of the user using movement evaluation and plantar pressure distribution evaluation.
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제1항에서,
상기 자세 분석부는,
상기 준비자세 및 상기 종료자세에 대응하는 각 주요 특징점의 3차원 좌표값을 이용하여 제1 움직임에 대한 대상 움직임 분석선과 기준 움직임 분석선을 생성하고, 상기 대상 움직임 분석선과 상기 기준 움직임 분석선 간의 사이각을 산출하며, 산출한 사이각의 크기에 따라 평가 점수를 할당하는 움직임 평가부,
상기 준비자세 시에 사용자의 족저압분포와 상기 종료자세 시에 사용자의 족저압분포를 분석하여 족저압 압력분포의 세기 변화를 실시간으로 측정하고, 세기 변화의 크기에 대응하는 점수를 할당하는 족저압분포 평가부, 및
상기 움직임 평가부에서 평가한 점수와 상기 족저압분포 평가부에서 평가한 점수를 종합하여 점수가 기준치 미만인 취약 신체 부위를 파악하는 근골격계 평가부를 포함하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 1:
The posture analysis unit,
Generate a target motion analysis line and a reference motion analysis line for the first movement using the 3-dimensional coordinate values of each main feature point corresponding to the preparation posture and the end posture, and between the target motion analysis line and the reference motion analysis line. A movement evaluation unit that calculates the angle and assigns an evaluation score according to the size of the calculated included angle;
Plantar pressure that analyzes the user's plantar pressure distribution in the preparation position and the user's plantar pressure distribution in the end position, measures the intensity change in the plantar pressure distribution in real time, and assigns a score corresponding to the magnitude of the intensity change. distribution evaluation unit, and
Comprising a musculoskeletal evaluation unit that combines the scores evaluated by the movement evaluation unit and the scores evaluated by the plantar pressure distribution evaluation unit to identify vulnerable body parts whose scores are below the standard value,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제2항에서,
상기 움직임 평가부는,
상기 제1 움직임이 허리-골반-엉덩이 복합체(LPHC) 움직임인 경우에,
상기 종료자세의 이미지에서 스파인 베이스 특징점의 좌표와 스파인 숄더 특징점의 좌표를 직선으로 연결한 LPHC 움직임 분석선에 대한 제1 벡터를 생성하고, 일측의 발목 특징점과 일측의 무릎 특징점을 직선으로 연결한 발목-무릎 보조 분석선에 대한 제2 벡터를 생성하며, 상기 제1 벡터와 상기 제2 벡터 간의 사이각을 Y-Z 평면에서 산출하고 산출된 사이각의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 2,
The movement evaluation unit,
When the first movement is a lumbar-pelvis-hip complex (LPHC) movement,
In the image of the end posture, a first vector for the LPHC movement analysis line is generated by connecting the coordinates of the spine base feature point and the coordinates of the spine shoulder feature point with a straight line, and the ankle feature point on one side and the knee feature point on one side are connected with a straight line. - Generating a second vector for the knee assistance analysis line, calculating the included angle between the first vector and the second vector in the YZ plane, and assigning a preset score according to the size of the calculated included angle,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제2항에서,
상기 움직임 평가부는,
상기 제1 움직임이 어깨복합체 움직임인 경우에,
상기 종료자세에서 일측 어께 특징점의 좌표와 일측 손목 특징점의 좌표를 직선으로 연결한 어께 복합체 움직임 분석선에 대한 제4 벡터를 생성하고, 상기 종료자세의 이미지에서 스파인 베이스 특징점의 좌표와 스파인 숄더 특징점의 좌표를 직선으로 연결한 LPHC 움직임 분석선에 대한 제1 벡터를 생성하며,상기 제1 벡터와 상기 제4 벡터 간의 사이각을 Y-Z 평면에서 산출하고, 산출된 사이각의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 2,
The movement evaluation unit,
When the first movement is a shoulder complex movement,
In the end posture, a fourth vector is generated for the shoulder complex movement analysis line connecting the coordinates of one shoulder feature point and the coordinates of one wrist feature point with a straight line, and the coordinates of the spine base feature point and the spine shoulder feature point in the image of the end posture are generated. A first vector for the LPHC motion analysis line connecting the coordinates with a straight line is generated, the included angle between the first vector and the fourth vector is calculated in the YZ plane, and a preset score is assigned according to the size of the calculated included angle. assigning,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제2항에서,
상기 움직임 평가부는,
상기 제1 움직임이 골반 움직임인 경우에,
상기 종료 자세의 X-Y 평면에서 좌측발목 특징점과 우측발목 특징점의 중앙에 위치한 중심선의 X좌표값과 스파인 베이스 특징점의 X좌표 값 간의 차이를 산출하고 산출한 차이값의 크기에 따라 기 설정된 점수를 할당하며, 우측힙 특징점의 좌표와 좌측힙 특징점의 좌표까지의 제7 벡터을 생성하고, X방향 단위벡터인 제8 벡터와 상기 제7 벡터 간의 사이각을 산출한 후 산출된 사이각의 크기에 따라 설정된 점수를 할당하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 2,
The movement evaluation unit,
When the first movement is a pelvic movement,
Calculate the difference between the X-coordinate value of the center line located at the center of the left ankle feature point and the right ankle feature point in the XY plane of the end posture and the , generate a seventh vector from the coordinates of the right hip feature point to the coordinates of the left hip feature point, calculate the included angle between the eighth vector, which is a unit vector in the X direction, and the seventh vector, and then score set according to the size of the calculated included angle. to assign,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제2항에서,
상기 움직임 평가부는,
상기 제1 움직임이 허리아치 움직임인 경우에,
상기 종료자세에서 추출된 척추 중앙의 스파인 미들 특징점의 좌표와 어께 중앙에 위치한 스파인 숄더 특징점의 좌표을 잇는 제9 벡터 및, 스파인 미들 특징점의 좌표와 골반 중앙에 위치한 스파인 베이스 특징점의 좌표를 잇는 제10 벡터을 각각 생성하고, Y-Z 평면에서 상기 제9 벡터와 상기 제10 벡터 간의 사이각을 산출하며 산출한 사이각의 크기에 따라 설정된 점수를 할당하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 2,
The movement evaluation unit,
When the first movement is a lumbar arch movement,
A ninth vector connecting the coordinates of the spine middle feature point in the center of the spine extracted from the end posture and the coordinates of the spine shoulder feature point located in the center of the shoulder, and the tenth vector connecting the coordinates of the spine middle feature point and the coordinates of the spine base feature point located in the center of the pelvis. Generating each, calculating the included angle between the 9th vector and the 10th vector in the YZ plane, and assigning a set score according to the size of the calculated included angle,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제2항에서,
상기 움직임 평가부는,
상기 제1 움직임이 무릎 움직임인 경우에,
상기 종료자세에서 추출된 일측 무릎 특징점의 좌표와 일측 골반 특징점의 좌표를 잇는 제11 벡터 및, 일측 발목 특징점의 좌표와 일측 무릎 특징점의 좌표를 잇는 보조선 상에 위치한 제12 벡터를 생성하고, X-Y 평면에서 상기 제11 백터와 상기 제12 벡터 간의 사이각을 산출하며, 산출한 사이각의 크기에 따라 평가 점수를 할당하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 2,
The movement evaluation unit,
When the first movement is a knee movement,
Generate an 11th vector connecting the coordinates of one knee feature point and the coordinates of one pelvis feature point extracted from the end posture, and a 12th vector located on an auxiliary line connecting the coordinates of one ankle feature point and the coordinates of one knee feature point, Calculating the included angle between the 11th vector and the 12th vector in a plane, and assigning an evaluation score according to the size of the calculated included angle,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제1항 또는 제2항에서,
상기 자세 선택부는,
하나의 신체 주요 특징점의 y축 좌표가 일정값 이상으로 증가하기 시작하는 시점이 사용자가 준비자세를 마치고 하강동작에 진입을 시작하는 제1 시점이라고 판단하고, 상기 제1 시점으로부터 설정시간 전의 영상 프레임을 준비자세에 대한 이미지라고 선택하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 1 or 2:
The posture selection unit,
It is determined that the time when the y-axis coordinate of one main feature point of the body begins to increase above a certain value is the first time when the user completes the preparation posture and begins to enter the descending motion, and the video frame before the set time from the first time point Select this as the image for the ready posture,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제1항 또는 제2항에서,
상기 자세 선택부는,
하강동작에 진입한 시점 이후 증가하던 하나의 신체 주요 특징점의 y 좌표가 일정값 이상으로 다시 감소하기 시작하는 제2 시점을 사용자가 종료자세를 마치고 평가를 종료한 시점이라고 판단하고, 상기 제2 시점으로부터 설정시간 전의 영상 프레임을 종료자세에 대한 이미지로 선택하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 1 or 2:
The posture selection unit,
The second point in time when the y-coordinate of one main feature point of the body, which had been increasing since the point of entering the descending motion, begins to decrease again above a certain value is determined to be the point in time when the user completes the end posture and ends the evaluation, and the second point in time is Selecting the video frame before the set time as the image for the ending posture,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
제2항에서,
상기 근골격계 평가부로부터 수신되는 사용자의 취약 신체 부위를 강화시킬 수 있는 운동프로그램을 선별하여 제공하는 운동프로그램 제공부를 더 포함하는,
이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템.
In paragraph 2,
Further comprising an exercise program providing unit that selects and provides exercise programs that can strengthen the user's vulnerable body parts received from the musculoskeletal evaluation unit,
An automatic musculoskeletal diagnosis system using a transitive posture assessment method.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101842797B1 (en) 2016-11-03 2018-03-27 한국 한의학 연구원 Apparatus and method for analyzing 3-dimensional body pose
KR102003801B1 (en) 2019-01-24 2019-07-26 정재훈 Apparatus for recogniting free weight training motion and method thereof
KR102320960B1 (en) 2021-05-03 2021-11-02 이다인 Personalized home training behavior guidance and correction system

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100909350B1 (en) * 2007-03-13 2009-07-24 최용재 3D biomechanical data and parameter analysis method and apparatus using the method
US9283429B2 (en) * 2010-11-05 2016-03-15 Nike, Inc. Method and system for automated personal training
KR20170057005A (en) * 2015-11-16 2017-05-24 김종호 Method for rating static or dynamic posture and application executable device performing the same

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101842797B1 (en) 2016-11-03 2018-03-27 한국 한의학 연구원 Apparatus and method for analyzing 3-dimensional body pose
KR102003801B1 (en) 2019-01-24 2019-07-26 정재훈 Apparatus for recogniting free weight training motion and method thereof
KR102320960B1 (en) 2021-05-03 2021-11-02 이다인 Personalized home training behavior guidance and correction system

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