KR20100128605A - System for computing biodata using virtual marker technique and automatic processing method of thereof - Google Patents
System for computing biodata using virtual marker technique and automatic processing method of thereof Download PDFInfo
- Publication number
- KR20100128605A KR20100128605A KR1020090047098A KR20090047098A KR20100128605A KR 20100128605 A KR20100128605 A KR 20100128605A KR 1020090047098 A KR1020090047098 A KR 1020090047098A KR 20090047098 A KR20090047098 A KR 20090047098A KR 20100128605 A KR20100128605 A KR 20100128605A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- subject
- biomechanical
- data
- virtual
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 8
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 13
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 abstract description 4
- 208000023178 Musculoskeletal disease Diseases 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 210000004417 patella Anatomy 0.000 description 3
- 241001061264 Astragalus Species 0.000 description 2
- 235000006533 astragalus Nutrition 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 2
- 210000004233 talus Anatomy 0.000 description 2
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 0 CCCC(C*(*)CC)(CCCC1)C1([C@@]1SC=C1)N=O Chemical compound CCCC(C*(*)CC)(CCCC1)C1([C@@]1SC=C1)N=O 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 210000000981 epithelium Anatomy 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 210000002414 leg Anatomy 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 210000004197 pelvis Anatomy 0.000 description 1
- 210000001991 scapula Anatomy 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
- A61B5/1126—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb using a particular sensing technique
- A61B5/1127—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb using a particular sensing technique using markers
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
- A61B5/1072—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof measuring distances on the body, e.g. measuring length, height or thickness
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
- A61B5/1079—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof using optical or photographic means
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor or mobility of a limb
- A61B5/1121—Determining geometric values, e.g. centre of rotation or angular range of movement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/45—For evaluating or diagnosing the musculoskeletal system or teeth
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physiology (AREA)
- Rheumatology (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Geometry (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
본 발명의 실시예들은 근골격계 질환을 진단하는데 필요한 생체역학적 데이터를 보다 용이하게 수집하기 위한 생체 데이터 산출 시스템 및 자동 처리 방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to a biometric data calculation system and an automated processing method for more easily collecting biomechanical data for diagnosing musculoskeletal disorders.
일반적으로, 근골격계 질환을 진단하기 위해서는 angulometer(골반 높낮이 계측기), tractograph(관절 각도 계측기) 등의 기구를 사용하여 진단에 필요한 인체의 골격 상태를 육안으로 확인하는 방식으로 임상의 의미가 있는 생체역학 파라미터를 측정한다. 이와 같은 방법은 사람의 주관적인 개념이 포함되어 부정확할 뿐 아니라 동적인 변화를 측정하지 못한다는 문제가 있다.In general, in order to diagnose musculoskeletal disorders, a biomechanical parameter that is clinically meaningful by visually confirming the skeletal condition of the human body required for diagnosis using an angulometer and an tractograph. Measure Such a method involves the subjective conception of a person, which is not only inaccurate but also cannot measure dynamic changes.
또한, 모션 캡쳐(motion capture) 장비를 이용하여 생체역학 데이터를 측정할 수 있지만, 생체역학 파라미터 관점에서 측정하는 것은 아니다. 즉, 생체역학 파라미터를 구성하는 요소에 대한 하나의 점인 생체역학 데이터만을 측정한다. 따라서, 생체역학 파라미터와 같은 임상적인 의미를 가지지를 못한다. 예를 들면, 양 어깨 높이 차이와 같은 생체역학 파라미터로 표시되는 것이 아니라, 단지 왼쪽 어깨의 견갑골, 오른쪽 어깨의 견갑골 등 마커의 위치와 같이 생체역학 데이터의 위치를 표시할 수 있다. 이러한 방법으로 생체역학 파라미터를 측정하기 위해서는 관련 생체역학 데이터들의 해부학적 위치를 모두 정확하게 인지하고 있어야 하고, 생체역학 데이터의 위치로부터 다시 생체역학 파라미터를 계산해야 하는 등 여러 부가 작업이 필요하다는 문제가 있다.In addition, although biomechanical data can be measured using motion capture equipment, it is not measured in terms of biomechanical parameters. That is, only biomechanical data, which is one point of the elements constituting the biomechanical parameters, is measured. Therefore, it does not have the same clinical meaning as biomechanical parameters. For example, the position of the biomechanical data may be displayed, such as the position of the marker such as the shoulder blade of the left shoulder, the shoulder blade of the right shoulder, etc., rather than being represented by a biomechanical parameter such as the difference between the two shoulder heights. In order to measure biomechanical parameters in this way, there is a problem that it is necessary to know all the anatomical positions of the relevant biomechanical data accurately and to perform various additional tasks such as calculating biomechanical parameters again from the position of the biomechanical data. .
한편, 엑스레이장치(X-ray), 자기공명촬영장치(MRI), 단층촬영장치(CT) 등의 전자 진단장치를 사용하여 근골격계 질환을 진단할 수 있다. 마찬가지로, 이러한 장치들은 피측정자가 정적 상태에 있을 때 측정된 결과만을 제공하고 피측정자가 동작 상태일 때의 생체역학적 정보를 측정하지 못하기 때문에 동작상태에서 얻어야 하는 진단용 데이터를 취득할 수 없다.On the other hand, musculoskeletal disorders can be diagnosed using electronic diagnostic devices such as X-rays, magnetic resonance imaging (MRI), tomography (CT). Likewise, these devices cannot obtain diagnostic data that must be obtained in an operational state because they provide only the measured results when the subject is in a static state and cannot measure biomechanical information when the subject is in operation.
또한, 보행 분석을 통한 진단 방법으로는 표식자(markers)를 사용한 비전 시스템(vision system)에 기반한 운동 분석, 족저압 분석 등이 있을 수 있다. 이와 같은 버전 시스템을 통해 취득된 영상 정보(visual raw data, or technical raw data)는 생체역학적 파라미터로 데이터 처리 후 임상에 적용할 수 있다.In addition, the diagnostic method through gait analysis may include a motion analysis based on a vision system using markers, plantar pressure analysis, and the like. Image information (visual raw data, or technical raw data) acquired through such a version system can be applied to clinical after data processing as biomechanical parameters.
그러나, 기존의 비전 시스템을 이용한 생체역학적 분석들은 표식자를 직접 피측정자에게 부착해야 하는 번거로움이 있으며 보조 조명을 사용하거나 또는 보다 정형화된 환경에서 측정해야 하는 어려움이 있고, 측정자의 육안을 통해 영상 정보를 분석하는 방법은 대략적인 방법으로 결과를 예측하므로 분석 결과를 신뢰할 수 없다.However, biomechanical analyzes using conventional vision systems are cumbersome to attach markers directly to the subject, difficulty in using secondary illumination or in more formal environments, and visual information through the human eye. Analysis method predicts the result by the approximate method, so the analysis result is not reliable.
본 발명의 일실시예는 근골격계 질환의 진단에 필요한 생체역학 데이터를 보다 효과적으로 취득할 수 있도록 비전 시스템에 대한 시스템 사용 기준 및 데이터 수집 기준을 마련한 것이다.One embodiment of the present invention is to provide a system usage criteria and data collection criteria for the vision system to more effectively acquire the biomechanical data required for the diagnosis of musculoskeletal disorders.
본 발명의 일실시예는 근골격계 질환을 진단하기 위한 생체역학 데이터를 정확하고 효율적으로 수집할 수 있는 생체 데이터 산출 시스템 및 자동 처리 방법을 제공한다.One embodiment of the present invention provides a biometric data calculation system and an automatic processing method capable of accurately and efficiently collecting biomechanical data for diagnosing musculoskeletal disorders.
본 발명의 일실시예에 따른 가상 마커 방식을 접목한 생체 데이터 산출 시스템은 피측정자가 촬영된 영상을 입력 받는 영상 입력부; 상기 입력된 영상에서 측정자로부터 선택되는 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 인터페이스 모듈; 상기 생성된 가상 마커의 위치를 통해 상기 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기 중 적어도 하나의 생체역학 데이터를 산출하는 데이터 산출부; 및, 상기 산출된 생체역학 데이터로부터 상기 피측정자의 생체역학 증상과 관련된 결과를 판단하는 결과 판단부를 포함한다. 여기서, 상기 측정자로부터 선택되는 다수의 위치는 적어도 하나의 생체역학 파라미터에 해당하는 생체역학 데이터를 산출하는데 필요한 상기 영상 속 피측정자의 골격 위치를 의미한다.Biometric data calculation system incorporating a virtual marker method according to an embodiment of the present invention comprises an image input unit for receiving a photographed image of the subject; An interface module for generating a virtual marker at a plurality of positions selected from a measurer in the input image; A data calculator configured to calculate at least one biomechanical data among distances, angles, and inclinations between the virtual markers through the positions of the generated virtual markers; And a result determination unit determining a result related to the biomechanical symptom of the subject from the calculated biomechanical data. Here, the plurality of positions selected from the measurer mean a skeletal position of the subject in the image required to calculate biomechanical data corresponding to at least one biomechanical parameter.
본 발명의 일실시예에서 상기 영상 입력부는 상기 피측정자가 웹을 통해 로딩(loading)한 영상을 입력 받고, 상기 결과 판단부는 상기 판단된 결과를 상기 웹 상에 제공할 수 있다.In an embodiment of the present disclosure, the image input unit may receive an image loaded by the subject through the web, and the result determination unit may provide the determined result on the web.
본 발명의 일실시예에서 상기 인터페이스 모듈은 상기 입력된 영상을 디스플레이 하는 디스플레이부와, 상기 디스플레이 된 영상에서 상기 측정자로부터 선택되는 상기 피측정자의 골격 위치에 상기 가상 마커를 생성하는 마커 생성부를 포함한다.In one embodiment of the present invention, the interface module includes a display unit for displaying the input image and a marker generator for generating the virtual marker at a skeleton position of the subject selected from the measurer in the displayed image. .
본 발명의 일실시예에서 상기 인터페이스 모듈은 상기 측정자가 상기 가상 마커를 생성하기 위한 위치를 선택하도록 상기 생체역학 데이터를 산출하는데 필요한 골격 위치에 대한 안내 정보를 제공한다.In one embodiment of the present invention, the interface module provides guide information on the skeleton position necessary for calculating the biomechanical data so that the measurer selects a position for generating the virtual marker.
본 발명의 일실시예에서 상기 인터페이스 모듈은 상기 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 상기 영상의 해상도를 이용하여 상기 영상의 픽셀 당 거리를 산출하는 화면 조정부를 포함한다.In one embodiment of the present invention, the interface module includes a screen adjusting unit that calculates a distance per pixel of the image by using the size of the actual background and the resolution of the image.
본 발명의 일실시예에서 상기 데이터 산출부는 상기 픽셀 당 거리를 이용하여 상기 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기를 산출한다.In one embodiment of the present invention, the data calculator calculates the distance, angle, and slope between the virtual markers using the distance per pixel.
본 발명의 일실시예에 따른 가상 마커 방식을 접목한 생체 데이터 자동 처리 방법은 영상 입력부, 인터페이스 모듈, 데이터 산출부, 결과 판단부를 포함한 생체 데이터 산출 시스템의 생체 데이터 자동 처리 방법에 있어서, 상기 영상 입력부에서 피측정자가 촬영된 영상을 입력 받는 단계; 상기 인터페이스 모듈에서 상기 입력된 영상에서 측정자로부터 선택되는 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 단계; 상기 데이터 산출부에서 상기 생성된 가상 마커의 위치를 통해 상기 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기 중 적어도 하나의 생체역학 데이터를 산출하는 단계; 및, 상기 결과 판단부에서 상기 산출된 생체역학 데이터로부터 상기 피측정자의 생체역학 증상과 관련된 결과를 판단하는 단계를 포함한다.In one embodiment, an automatic biometric data processing method using a virtual marker method includes an image input unit, an interface module, a data calculator, and a result determiner. Receiving a photographed image by the subject; Generating a virtual marker at a plurality of positions selected from a measurer in the input image by the interface module; Calculating at least one biomechanical data among a distance, an angle, and a slope between the virtual markers by using the generated position of the virtual marker in the data calculator; And determining, by the result determining unit, a result related to the biomechanical symptom of the subject from the calculated biomechanical data.
본 발명의 일실시예에 따르면, 근골격계 질환의 진단에 필요한 생체역학 데이터에 대한 데이터 수집 기준을 제공함으로써 보다 효과적으로 정확한 데이터를 측정할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, by providing data collection criteria for biomechanical data necessary for the diagnosis of musculoskeletal disorders, accurate data can be measured more effectively.
본 발명의 일실시예에 따르면, 데이터 수집 기준에 의하여 생체역학 데이터를 취득함으로써 보다 정확한 생체역학 파라미터를 산출할 수 있으며 더 나아가 신뢰성 있는 진단 시스템을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by obtaining biomechanical data based on data collection criteria, it is possible to calculate more accurate biomechanical parameters and further provide a reliable diagnosis system.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited or limited by the embodiments. Like reference numerals in the drawings denote like elements.
본 발명의 일실시예는 생체역학적 근골격계 질환을 진단하는 비전 시스템에 적용하기 위한 생체 데이터 산출 시스템에 관한 것으로, 생체역학 데이터를 종합적으로 또는 개별적으로 수집하여 이를 근거로 임상의 의미가 있는 생체역학 파라미터들을 얻을 수 있다.One embodiment of the present invention relates to a biometric data calculation system for application to a vision system for diagnosing biomechanical musculoskeletal disorders, wherein biomechanical parameters of clinical significance are collected based on the comprehensive or individual collection of biomechanical data. Can get them.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 마커 방식을 접목한 생체 데이터 산출 시스템의 구성을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a biometric data calculation system using a virtual marker method according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 가상 마커 방식을 접목한 생 체 데이터 산출 시스템은 영상 입력부(110), 인터페이스 모듈(130), 데이터 산출부(150), 저장부(170), 결과 판단부(190)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a bio data calculation system incorporating a virtual marker method according to an embodiment of the present invention may include an
영상 입력부(110)는 피측정자가 촬영된 영상(이하, '입력 영상'이라 칭함)을 입력 받는 역할을 수행한다.The
인터페이스 모듈(130)은 입력 영상에서 측정자로부터 선택되는 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 역할을 수행한다. 인터페이스 모듈(130)은 측정자가 입력 영상 속 피측정자의 골격 위치를 선택할 경우 선택된 골격 위치에 가상 마커를 생성 및 표시할 수 있다.The
데이터 산출부(150)는 가상 마커의 위치를 판단하고 가상 마커의 위치를 통해 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기 중 적어도 하나의 생체역학 데이터를 산출하는 역할을 수행한다.The
저장부(170)는 시스템 전반에 필요한 각종 데이터를 유지하고 데이터 산출부(150)에서 산출된 생체역학 데이터를 저장하는 역할을 수행한다.The
결과 판단부(190)는 데이터 산출부(150)를 통해 산출된 생체역학 데이터로부터 피측정자의 생체역학 증상과 관련된 결과를 자동 판단하는 역할을 수행한다.The result determiner 190 automatically determines a result related to the biomechanical symptom of the subject from the biomechanical data calculated by the
더욱 상세하게는, 본 발명의 일실시예에서 영상 입력부(110)는 웹 카메라, 캠코더, 스테레오 카메라 등의 촬영 수단과 직접 연결되어 촬영 수단을 통해 촬영되는 입력 영상을 입력받을 수 있다. 또한, 영상 입력부(110)는 컴퓨터, 메모리(예를 들어, USB) 등의 단말 장치와 연결되어 단말 장치에 저장된 입력 영상을 입 력받을 수 있다. 또한, 영상 입력부(110)는 피측정자가 웹을 통해 자신이 촬영된 사진 등의 영상을 로딩할 경우 상기 로딩된 영상을 웹으로부터 입력받을 수 있다.More specifically, in one embodiment of the present invention, the
상기 촬영 수단이 구비되어 있을 경우 본 발명의 일실시예는 도 2에 도시한 바와 같이 영상의 프레임(210) 내에 들어온 실제 배경의 크기를 미리 설정한다. 일례로, 영상의 프레임(210)에 크기를 알고 있는 기본 보드(230)가 일치되도록 촬영 수단을 고정시키고 피측정자(250)를 정해진 위치의 기본 보드(230) 앞에 서게 한 뒤 피측정자(250)를 촬영할 수 있다. 이때, 영상의 프레임(210)과 기본 보드(230)가 일치되도록 촬영 수단이 고정된 상태라면 기본 보드(230)를 제거하고 피측정자(250)를 촬영할 수 있다. 본 발명의 일실시예는 실제 배경의 크기에 해당하는 가로와 세로의 길이를 측정자에 의해 정의된 값으로 설정할 수 있으며 기본 보드를 이용할 경우 기준 보드를 임의로 제작하여 기준 보드의 크기를 실제 배경의 크기로 설정할 수 있다.When the photographing means is provided, an embodiment of the present invention presets the size of the actual background that has entered the
인터페이스 모듈(130)은 디스플레이부(131)와, 화면 조정부(133)와, 마커 생성부(135)로 구성된다.The
디스플레이부(131)는 측정자가 입력 영상 속 피측정자의 골격 위치를 선택할 수 있도록 입력 영상을 디스플레이 한다. 마커 생성부(135)는 측정자가 소정의 입력 수단을 통해 디스플레이부(131)에 디스플레이 된 입력 영상 속 피측정자의 골격 위치를 선택하면 측정자로부터 선택된 골격 위치에 가상 마커를 생성한다. 측정자로부터 선택되는 위치는 적어도 하나의 생체역학 파라미터에 해당하는 생체역학 데이터를 산출하는데 필요한 피측정자의 골격 위치를 의미한다. 여기서, 생체 역학 파라미터는 어깨의 높이 차이, 골반의 높이 차이, 무릎의 휨 정도, 무릎의 높이 차이, 척추의 휨 정도, 경추 기울기, 상체 기울기 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 좌측 어깨의 위치와 우측 어깨의 위치(즉, 생체역학 데이터)를 산출할 수 있다면 '어깨의 높이 차이'라는 생체역학 파라미터를 얻을 수 있다.The
도 3 내지 도 5는 가상 마커를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.3 to 5 are diagrams for describing a process of generating a virtual marker.
도 3을 참조하면, 피측정자(310)가 정면을 바라본 기립 자세에서 촬영된 입력 영상의 경우 어깨(Acormion)의 좌우 높이 차 또는 기울기, 상장골극(IC)의 좌우 높이 차 또는 기울기, 슬개골(Aatella)의 좌우 높이 차 또는 기울기, 다리의 휨 정도(슬개골과 복사뼈(Malleoli)와의 연결선 및, 지면과 복사뼈와의 수직선이 이루는 각도) 등을 측정하기 위한 목적으로 어깨, 상장골극, 슬개골, 복사뼈 등의 골격 위치를 선택하여 가상 마커(301)를 생성할 수 있다. 도 4를 참조하면, 피측정자(410)가 후면을 바라본 기립 자세에서 촬영된 입력 영상의 경우 척추의 휨 정도, 상장골극의 좌우 높이 차 또는 기울기 등을 측정하기 위한 목적으로 척추, 상장골극(IC) 등의 골격 위치를 선택하여 가상 마커(401)를 생성할 수 있다. 도 5를 참조하면, 피측정자(510)가 측면을 바라본 기립 자세에서 촬영된 입력 영상의 경우 어깨를 통과하는 기준선과 귀와의 사이각, 어깨를 통과하는 기준선과 귀까지의 거리, 귀와 흉추(Thoracic)와의 사이각, 귀와 흉추와의 거리 등을 측정하기 위한 목적으로 귀 주변의 골격, 어깨, 척추, 전상굴곡극(ASIS), 후상장골극(PSIS) 등의 골격 위치를 선택하여 가상 마커(501)를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 3, in the case of the input image photographed in the standing position in which the
즉, 본 발명의 일실시예는 디스플레이부(131)에 디스플레이 된 입력 영상에 마커 생성부(135)를 통해 생성된 가상 마커를 표시함으로써 피측정자에게 마커를 직접 부착하지 않고도 마커가 부착된 피측정자를 촬영한 영상과 동일한 결과를 얻을 수 있으며 가상 마커의 위치를 이용하여 생체역학 데이터를 산출할 수 있다.That is, the exemplary embodiment of the present invention displays the virtual marker generated through the
도 6은 가상 마커를 생성하기 위한 피측정자의 골격 위치를 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for describing a process of selecting a skeleton position of a subject to generate a virtual marker.
인터페이스 모듈(130)은 측정자가 보다 편리하고 정확하게 가상 마커의 위치를 선택할 수 있도록 골격 위치에 대한 안내 정보를 제공한다. 도 6을 참조하면, 디스플레이부(131)는 측정자가 적어도 하나의 생체역학 파라미터를 선택할 수 있도록 생체역학 파라미터 목록(601)을 제공하고 측정자가 생체역학 파라미터 목록(501)을 통해 선택한 생체역학 파라미터에 따라 그에 맞는 생체역학 데이터를 산출하는데 필요한 골격 위치를 안내하는 안내 화면(603)을 제공할 수 있다. 즉, 측정자는 안내 화면(603)를 통해 제공되는 골격 위치에 대한 안내 정보를 참조하여 정확한 골격 위치를 선택할 수 있다. 또한, 가상 마커를 정확하게 위치시키기 위한 다른 방법으로는 피측정자의 골격 위치에 마커를 직접 부착하여 입력 영상을 획득한 후 입력 영상의 마커 위치에 가상 마커를 생성할 수도 있다.The
또한, 화면 조정부(133)는 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 입력 영상의 해상도를 이용하여 입력 영상의 픽셀 당 거리를 산출하는 화면 보정 역할을 수행한다. 이때, 실제 배경의 크기는 가로 길이와 세로 길이로 저장부(170)에 저장되거나, 상기 픽셀 당 거리를 산출하기 위한 기준 값으로 미리 설정될 수 있다.In addition, the
상기한 바와 같이 기본 보드(701)를 이용할 경우에 대한 일례로, 도 7에 도시한 바와 같이 화면 조정부(133)는 실제 배경의 에 해당하는 기본 보드(701)의 가로(1.20m)와 세로(2.00m)에 해당하는 길이를 입력 영상의 픽셀 수 즉, 해상도(1600*1200)로 나누어 각 픽셀 당 거리를 산출할 수 있으며 픽셀 당 거리로부터 픽셀 당 크기를 산출할 수 있다.As an example of using the
데이터 산출부(150)는 피측정자의 골격 위치에 생성된 가상 마커의 위치를 판단한 후 픽셀 당 거리 또는 픽셀 당 크기를 이용하여 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기를 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시한 바와 같이 가상 마커 중 피측정자의 왼쪽 어깨에 생성된 왼쪽 가상 마커(AM#1)와 오른쪽 어깨에 생성된 오른쪽 가상 마커(AM#2)의 위치를 판단한 후 왼쪽 가상 마커(AM#1)와 오른쪽 가상 마커(AM#2) 사이의 픽셀 당 거리로부터 왼쪽 가상 마커(AM#1)와 오른쪽 가상 마커(AM#2)의 거리를 산출함으로써 왼쪽 어깨와 오른쪽 어깨의 높이 차를 산출할 수 있다.The
이때, 데이터 산출부(150)는 산출된 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기를 인터페이스 모듈(130)로 전달하고 인터페이스 모듈(130)은 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기를 측정자가 해석 가능한 형태의 생체역학 데이터로 제공할 수 있다.In this case, the
또한, 결과 판단부(190)는 데이터 산출부(150)에 의해 산출된 생체역학 데이터를 일정 범위의 지정된 기준 값과의 비교를 통해 정상, 심각, 경미 등과 같이 피측정자의 생체역학 증상에 대한 결과로 자동 해석이 가능하다. 상기 기준 값은 측정자에 의해 변경 가능하나 기본적으로는 기준 범위를 제공한다. 이는 측정자마 다 기준이 다르고 그 표준이 다른 부분으로 인한 측정 결과의 오류를 막기 위함이다. 도 8에 도시한 바와 같이, 결과 판단부(190)는 가상 마커를 이용한 생체역학 데이터의 측정화면(801)과 함께 생체역학 데이터에 대한 결과를 제공하는 결과화면(803)을 인터페이스 모듈(130)을 통해 제공할 수 있다. 결과 판단부(190)는 생체역학 데이터의 결과를 해석하는 기준 단위가 작게는 우상(우측이 좌측보다 높다), 좌상(좌측이 우측보다 높다) 등으로 좌/우의 비교가 될 수 있으며 크게는 정상, 심각, 경미 등으로 미리 정의된 기준 값에 따라 표현될 수 있다. 또한, 결과 판단부(190)는 영상 입력부(110)로 입력된 영상이 피측정자의 웹 접속을 통해 로딩된 영상일 경우 인터페이스 모듈(130)을 통해 생체역학 데이터에 대한 측정화면(801)과 함께 결과화면(803)을 웹 상에 제공할 수 있다.In addition, the
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 마커 방식을 접목한 생체 데이터 산출 시스템의 자동 처리 방법의 전 과정을 도시한 도면이다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템의 자동 처리 방법은 도 1에 도시한 생체 데이터 산출 시스템에 의해 실행될 수 있다.9 is a view showing the entire process of the automatic processing method of the biometric data calculation system incorporating the virtual marker method according to an embodiment of the present invention. Here, the automatic processing method of the biometric data calculation system according to an embodiment of the present invention may be executed by the biometric data calculation system shown in FIG.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템은 피측정자가 촬영된 입력 영상을 입력 받는다(S901). 여기서, 입력 영상은 시스템과 연결된 촬영 수단으로부터 입력 받은 영상이거나, 웹 등의 다양한 데이터 전송 방식을 통해 입력 받은 영상일 수 있다.Referring to FIG. 9, the biometric data calculation system according to an embodiment of the present invention receives an input image photographed by a subject (S901). Here, the input image may be an image received from a photographing means connected to the system, or may be an image received through various data transmission methods such as a web.
본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템은 시스템과 연결된 촬영 수단을 이용할 경우 촬영 수단을 통해 촬영되는 영상의 프레임 내에 들어온 실 제 배경의 크기를 설정한 후 피측정자를 촬영한 입력 영상을 입력받는다. 그리고, 본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템은 실제 배경의 크기와 입력 영상의 해상도를 이용하여 입력 영상의 픽셀 당 거리를 산출하는 화면 보정 과정을 수행한다(S902).In the biometric data calculation system according to an exemplary embodiment of the present invention, when the photographing means connected to the system is used, the input image photographing the subject is input after setting the size of the actual background that is in the frame of the photographed image. Receive. In operation S902, the biometric data calculation system calculates a distance per pixel of the input image using the size of the actual background and the resolution of the input image.
본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템은 입력 영상에서 측정자로부터 선택되는 다수의 위치에 가상 마커를 생성한다. 즉, 측정자가 입력 영상 속 피측정자의 골격 위치를 선택할 경우 선택된 골격 위치를 가상 마커의 위치로 설정하고 해당 위치에 가상 마커를 생성한다(S903).The biometric data calculation system according to an embodiment of the present invention generates a virtual marker at a plurality of positions selected from a measurer in an input image. That is, when the measurer selects the skeleton position of the subject in the input image, the selected skeleton position is set as the position of the virtual marker and a virtual marker is generated at the corresponding position (S903).
본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템은 피측정자의 골격 위치에 생성된 가상 마커의 위치를 판단한 후 픽셀 당 거리를 이용하여 가상 마커 간의 거리, 각도, 기울기 등의 생체역학 데이터를 산출한다(S904). 한편, 본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템은 시스템과 연결된 촬영 수단을 이용하지 않고 외부로부터 피측정자의 영상을 입력 받아 이용할 경우 실제 배경의 크기 정보를 알 수 없기 때문에 가상 마커의 위치에 대한 상대적인 결과를 표현하는 방식으로 생체역학 데이터를 제공할 수 있다.The biometric data calculation system according to an embodiment of the present invention calculates the biomechanical data such as the distance, angle, and slope between the virtual markers by determining the position of the virtual marker generated at the skeleton position of the subject using the distance per pixel. (S904). On the other hand, the biometric data calculation system according to an embodiment of the present invention does not know the size of the actual background when the image of the subject is input from the outside without using the photographing means connected to the system, so that the position of the virtual marker is not included. Biomechanical data can be provided in a manner that represents a relative result.
본 발명의 일실시예에 따른 생체 데이터 산출 시스템은 입력 영상 속 피측정자의 골격 위치를 선택하여 가상 마커를 위치시킴으로써 다양하게 선택된 골격 위치에 대한 기울기, 각도와 길이를 산출할 수 있다. 또한, 본 발명의 일실시예는 가상 마커를 이용하여 생체역학 데이터를 산출함으로써 생체역학 데이터를 바탕으로 근골격계 질환과 관련된 생체역학 증상에 대한 자동화 결과(예를 들어, 심각, 경미, 정상 등)와 이를 통한 가이드 라인을 제공할 수 있다(S905).The biometric data calculation system according to an exemplary embodiment of the present invention may calculate tilt, angle, and length with respect to various selected skeletal positions by selecting a skeletal position of a subject in the input image and positioning a virtual marker. In addition, an embodiment of the present invention is to calculate the biomechanical data using the virtual markers and the automated results (eg, severe, mild, normal, etc.) for the biomechanical symptoms associated with musculoskeletal diseases based on the biomechanical data This may provide a guideline (S905).
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.Embodiments of the present invention include computer readable media including program instructions for performing various computer implemented operations. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The media may be program instructions that are specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described by specific embodiments such as specific components and the like. For those skilled in the art to which the present invention pertains, various modifications and variations are possible.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and all the things that are equivalent to or equivalent to the claims as well as the following claims will belong to the scope of the present invention. .
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가상 마커 방식을 접목한 생체 데이터 산출 시스템의 구성을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a biometric data calculation system using a virtual marker method according to an embodiment of the present invention.
도 2는 기본보드를 이용한 피측정자의 영상을 설명하기 위한 도면이다.2 is a view for explaining an image of a subject using a basic board.
도 3 내지 도 5는 가상 마커를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.3 to 5 are diagrams for describing a process of generating a virtual marker.
도 6은 가상 마커를 생성하기 위한 피측정자의 골격 위치를 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for describing a process of selecting a skeleton position of a subject to generate a virtual marker.
도 7은 영상의 화면 보정 과정을 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for describing a screen correction process of an image.
도 8은 가상 마커를 통해 산출된 생체역학 데이터에 대한 자동화 결과를 보여주는 인터페이스 화면을 설명하기 위한 도면이다.8 is a diagram illustrating an interface screen showing an automation result for biomechanical data calculated through a virtual marker.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 가상 마커 방식을 접목한 생체 데이터 자동 처리 방법의 전 과정을 설명하기 위한 도면이다.9 is a view for explaining the entire process of the automatic biometric data processing method incorporating the virtual marker method according to an embodiment of the present invention.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
110: 영상 입력부110: video input unit
130: 인터페이스 모듈130: interface module
131: 디스플레이부131: display unit
133: 화면 조정부133: screen adjustment unit
135: 마커 생성부135: marker generation unit
150: 데이터 산출부150: data calculation unit
170: 저장부170: storage unit
190: 결과 판단부190: result judgment
Claims (13)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090047098A KR101056122B1 (en) | 2009-05-28 | 2009-05-28 | Biometric data generation system and automatic processing method using virtual marker method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090047098A KR101056122B1 (en) | 2009-05-28 | 2009-05-28 | Biometric data generation system and automatic processing method using virtual marker method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20100128605A true KR20100128605A (en) | 2010-12-08 |
KR101056122B1 KR101056122B1 (en) | 2011-08-11 |
Family
ID=43505463
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020090047098A KR101056122B1 (en) | 2009-05-28 | 2009-05-28 | Biometric data generation system and automatic processing method using virtual marker method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101056122B1 (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101629134B1 (en) * | 2015-01-14 | 2016-06-09 | 재단법인대구경북과학기술원 | Device and method for measuring using augmented reality |
KR20190105784A (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-18 | (주)블루스파인테크놀러지 | Method for diagnosing scoliosis using spatial coordinates of body shape and computer program therefor |
KR20210031178A (en) * | 2019-09-11 | 2021-03-19 | 스피나 시스템즈 주식회사 | Gait Analysis System Using Smart Insole |
KR102323492B1 (en) * | 2021-03-17 | 2021-11-09 | 주식회사 엑스바디 | Diagnosis for balance of musculoskeletal based on image analysis and method for exercise prescription using the same |
CN115813348A (en) * | 2022-12-25 | 2023-03-21 | 上海青瞳视觉科技有限公司 | Dynamic spine and pelvis parameter acquisition method based on motion capture system |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6514219B1 (en) * | 2000-11-17 | 2003-02-04 | Biotonix Inc. | System and method for automated biomechanical analysis and the detection and correction of postural deviations |
US20030215130A1 (en) * | 2002-02-12 | 2003-11-20 | The University Of Tokyo | Method of processing passive optical motion capture data |
KR100763578B1 (en) * | 2005-12-01 | 2007-10-04 | 한국전자통신연구원 | Method for Estimating 3-Dimensional Position of Human's Joint using Sphere Projecting Technique |
-
2009
- 2009-05-28 KR KR1020090047098A patent/KR101056122B1/en active IP Right Grant
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101629134B1 (en) * | 2015-01-14 | 2016-06-09 | 재단법인대구경북과학기술원 | Device and method for measuring using augmented reality |
KR20190105784A (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-18 | (주)블루스파인테크놀러지 | Method for diagnosing scoliosis using spatial coordinates of body shape and computer program therefor |
KR20210031178A (en) * | 2019-09-11 | 2021-03-19 | 스피나 시스템즈 주식회사 | Gait Analysis System Using Smart Insole |
KR102323492B1 (en) * | 2021-03-17 | 2021-11-09 | 주식회사 엑스바디 | Diagnosis for balance of musculoskeletal based on image analysis and method for exercise prescription using the same |
CN115813348A (en) * | 2022-12-25 | 2023-03-21 | 上海青瞳视觉科技有限公司 | Dynamic spine and pelvis parameter acquisition method based on motion capture system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101056122B1 (en) | 2011-08-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR100909350B1 (en) | 3D biomechanical data and parameter analysis method and apparatus using the method | |
US11138746B2 (en) | Diagnostic support system and diagnostic support method | |
EP2506221A2 (en) | Image processing apparatus, ultrasonic photographing system, image processing method, program, and storage medium | |
CN103717122A (en) | Ophthalmic diagnosis support apparatus and ophthalmic diagnosis support method | |
KR102165429B1 (en) | Body shape analysis method and apparatus | |
KR101056122B1 (en) | Biometric data generation system and automatic processing method using virtual marker method | |
EP3900617A1 (en) | A method and apparatus based on 3d camera for automated measurement preparation in mri system | |
US11191506B2 (en) | Diagnosis support system, diagnosis support apparatus, and recording medium | |
JP7064161B2 (en) | Diagnostic support system, diagnostic support device and diagnostic support program | |
CN110459298B (en) | Method and device for determining a result value, diagnostic station and imaging system | |
CN103284737B (en) | Medical image processing apparatus | |
KR102001722B1 (en) | Apparatus and monitoring method for scoliosis diagnosis | |
CN103519834A (en) | Method for determining a distance by X-ray imaging, and X-ray device | |
KR101017740B1 (en) | Method for analyzing biomechanical data of pelvis and system for executing the method | |
KR20190105784A (en) | Method for diagnosing scoliosis using spatial coordinates of body shape and computer program therefor | |
JP6870765B1 (en) | Dynamic quality control equipment, dynamic quality control program and dynamic quality control method | |
JP2021180904A (en) | Measuring apparatus | |
JP6155177B2 (en) | Computer program, apparatus and method for causing image diagnosis support apparatus to execute image processing | |
JP5358855B2 (en) | Apparatus and method for analyzing examination image by nuclear cardiology examination method | |
KR20090059095A (en) | Method for three-dimensional biomechanical data and parameter analysis and apparatus using the same method | |
KR100919140B1 (en) | Method for collecting biomechanical data by biomechanical parameter and system for executing the method | |
KR101587720B1 (en) | Apparatus and method for bone density diagnosis based on noise of ct image | |
JP5734249B2 (en) | Image processing apparatus, X-ray imaging apparatus, image processing system, image processing method, and storage medium | |
TWI501753B (en) | Bone-density measuring device | |
KR20120096979A (en) | Foot disease inspection system using measuring apparatus for foot pressure |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140805 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150730 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160804 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170802 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180807 Year of fee payment: 8 |