KR20130101867A - A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body - Google Patents

A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body Download PDF

Info

Publication number
KR20130101867A
KR20130101867A KR1020120022944A KR20120022944A KR20130101867A KR 20130101867 A KR20130101867 A KR 20130101867A KR 1020120022944 A KR1020120022944 A KR 1020120022944A KR 20120022944 A KR20120022944 A KR 20120022944A KR 20130101867 A KR20130101867 A KR 20130101867A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
comparison
images
similarity
analysis information
Prior art date
Application number
KR1020120022944A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR101431745B1 (en
Inventor
정순희
Original Assignee
정순희
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 정순희 filed Critical 정순희
Priority to KR1020120022944A priority Critical patent/KR101431745B1/en
Publication of KR20130101867A publication Critical patent/KR20130101867A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101431745B1 publication Critical patent/KR101431745B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/22Social work
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/40Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
    • G06F16/43Querying
    • G06F16/432Query formulation
    • G06F16/434Query formulation using image data, e.g. images, photos, pictures taken by a user
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/0007Image acquisition

Abstract

PURPOSE: An analysis information outputting method for the specific part of a body and a device thereof are provided to offer accurate analyzing information in medical and cosmetic fields by providing a variety of quantified analysis information for a specific part according to similarity by comparing the image of the specific part with the similarity of multiple comparing target images stored in a database. CONSTITUTION: A device detects inspecting target image for the specific part of a body (100). The device respectively compares the similarity of a variety of comparing target images stored in one of a disease for the specific part related database and a skin related database with an inspecting target image. The device outputs analysis information including the quantified information for the part in which the similarity is recognized (110). [Reference numerals] (100) Detect target images for inspection of the specific part of a body; (102) Perform an image normalization and image quality processing process for the inspection target images; (104) Perform a mutual correction process for the inspection target images and comparison target images respectively; (106) Divide the sizes of the inspection target images and the comparison target images respectively; (108) Compares the similarity among the comparison target images and the inspection target images respectively; (110) Output the quantified analysis results for those images having a certain level of similarity; (AA) Start; (BB) End

Description

생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법 및 장치{A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for analyzing information on a specific region in a living body,

본 발명은 인간 또는 동물의 생체 중 장기 또는 피부 등 생체의 특정 부위에 대한 질병 유무 및 경과 정도나 미용과 관련된 다양한 정보를 제공하는 발명에 관한 것으로, 보다 상세하게는 생체의 특정 부위에 대한 이미지와 이와 대응하는 다양한 종류의 이미지를 갖는 데이터베이스로부터 비교되는 이미지를 추출하여, 특정 부위에 대한 질병에 대한 정보 및 미용과 관련된 다양한 정보를 정량화된 정보로 출력할 수 있도록 하는 생체의 분석정보를 제공하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to an invention providing various information relating to the presence or absence of disease, the progress or the beauty of a specific part of a living body such as an organ or an organ in a living body of a human or an animal, and more particularly, A technology for extracting images to be compared from a database having various types of images corresponding thereto and providing analysis information of a living body that enables information on diseases for a specific site and various information related to beauty to be output as quantified information .

인간 또는 동물의 장기나 피부 등의 생체를 촬영하기 위한 다양한 영상 촬영장치가 개발되고 있다. 이러한 영상 촬영장치로서 일반적으로, 생체의 피부를 촬영하는 일반적인 카메라가 예시될 수도 있으며, 생체의 장기 등을 촬영하기 위한 의료 기기로서, X선 촬영기기, CT(Computed Tomography) 촬영 기기, MRI(Magnetic Resonance Imaging) 촬영기기, 초음파(Ultra Sound) 촬영기기 등이 있다.Various image photographing apparatuses for photographing living bodies such as human or animal organs and skin have been developed. As such a photographing apparatus, a general camera for photographing a skin of a living body may be exemplified. A medical apparatus for photographing an organ of a living body may be an X-ray photographing apparatus, a CT (Computed Tomography) photographing apparatus, an MRI Resonance Imaging), and ultra sound imaging devices.

생체 이미지는 생체의 특정 부위를 확인함으로써, 진단, 치료, 수술, 시술 또는 미용을 위한 계획이나 방법을 결정하는데 중요한 자료로 활용된다. 이러한 생체 이미지에 대한 판독 및 진단은 해당분야에 대한 전문적인 지식과 경험을 갖고 있는 자에 의해서 이루어질 수 있기 때문에 객관적인 판단 근거를 제공할 수 있는 부가적 정보의 필요성이 요구된다. The biomedical image is used as an important data for determining a plan or a method for diagnosis, treatment, surgery, operation or beauty by identifying a specific part of a living body. Since the reading and diagnosis of such a biomedical image can be performed by a person having specialized knowledge and experience in the relevant field, the need for additional information that can provide an objective judgment basis is required.

그런데, 이러한 생체 이미지에 대한 정보는 질병이 발생하는 부위나 피부 조직의 이상 유무 및 변화 정도를 의료인 또는 미용 관련 종사자가 생체 이미지를 면밀히 검토해야만 판단할 수 있다. 따라서, 의료인 또는 미용 종사자가 주의를 집중하지 않는 경우에는 해당 환자 또는 미용 이용자에 대한 상태를 정확히 파악하기 어려운 경우가 발생한다. 또한, 이러한 생체에 대한 정량화된 정보를 알 수 없으므로, 의료인 및 미용인의 주관에 따라 생체에 대한 판단 정보가 일률적이지 못한 결과를 초래할 수도 있다. However, the information about the biomedical image can be judged only when a medical person or a beauty-related worker carefully examines the biomedical image in the region where the disease occurs, the abnormality of the skin tissue, and the degree of change. Therefore, when a medical person or a beauty worker does not concentrate his attention, it may be difficult to accurately grasp the state of the patient or the beauty user. In addition, since the quantified information about the living body can not be known, the judgment information about the living body may be inconsistent depending on the subject of the medical person or the beauty person.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 인간 또는 동물의 생체 중 장기 또는 피부 등 생체의 특정 부위에 대한 정보를 정량적으로 확인할 수 있도록 하기 위해, 특정부위에 대한 검사 대상 이미지와 질병관련 데이터베이스 또는 피부관련 데이터베이스에 저장된 다수의 비교 대상 이미지들의 유사도를 각각 비교하여, 유사도에 따른 정량화된 분석정보를 출력하는 생체 중 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법 및 장치에 관한 것이다.In order to quantitatively confirm information on a specific part of a living body such as an organ or organ in a living body of a human or an animal, the object of the present invention is to provide a method and a system for analyzing an image of a specific region, The present invention relates to a method and an apparatus for outputting analysis information for a specific region in a living body, which compares the similarities of a plurality of stored comparison images with each other and outputs quantified analysis information according to the similarity.

상기의 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법은 생체의 특정부위에 대한 검사 대상 이미지를 검출하는 단계; 상기 특정부위에 대하여 질병관련 데이터베이스 및 피부관련 데이터베이스 중 어느 하나의 데이터베이스에 저장된 다수의 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 각각 비교하는 단계; 및 상기 유사도가 인정되는 부분에 대한 정량화된 정보를 포함하는 분석정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for outputting analysis information on a specific region of a living body, the method comprising: detecting an image to be inspected for a specific region of a living body; Comparing a plurality of comparison images stored in a database of the disease-related database and the skin-related database with respect to the specific region and the similarity of the image to be examined, respectively; And outputting analysis information including quantified information on a portion where the degree of similarity is recognized.

상기 특정 부위는 인간 및 동물을 포함하는 생체의 장기, 생체기관 및 피부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The specific site is characterized by including organs, living organs and skin of a living body including humans and animals.

상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 비교하는 단계는, 내용 기반 이미지 검색(CBIR:Content-Based Image Retrieval) 방식을 사용하는 것을 특징으로 한다.The step of comparing the similarity between the comparison images and the inspection object image is characterized by using a Content-Based Image Retrieval (CBIR) method.

상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법은, 상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지에 대해 이미지 표준화 및 화질 개선을 위한 이미지 프로세싱을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The analysis information output method for a specific area in the living body may further include performing image standardization and image processing for improving the image quality of the inspection target image after the inspection target image is detected.

상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법은, 상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들에 대해 각각 이미지 상호 정렬을 조정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The analysis information output method for a specific region in the living body may further include adjusting image mutual alignment for the inspection target image and the comparison target images after detecting the inspection target image, .

상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법은, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들를 일정 크기로 분할하는 단계를 더 포함하고, 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대해 유사도를 비교하는 것을 특징으로 한다.The analysis information output method for a specific region in the living body may further include dividing the inspection target image and the comparison target images into a predetermined size and dividing the divided inspection target partial images and the corresponding divided comparison target portions And comparing the similarities for each of the images.

상기 분할된 비교 대상 부분이미지들과 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들의 유사도를 각각 비교하는 단계는, 복수의 컴퓨터들을 이용한 분산 처리기술을 사용해, 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분 이미지들에 대한 유사도 비교를 분산처리하는 것을 특징으로 한다.Wherein each of the divided partial images to be compared and the divided images of the partial images to be inspected are compared with each other by using a distributed processing technique using a plurality of computers, And distributes the similarity comparison to the partial images.

상기 분석정보를 출력하는 단계는, 상기 특정 부위로서 인간 및 동물을 포함하는 상기 장기, 상기 생체기관 및 상기 피부 중 어느 하나에 대한 하나 이상의 질병관련정보 및 피부관련정보를 상기 검사 대상 이미지 상에 표시하는 것을 특징으로 한다.
The step of outputting the analysis information may include displaying at least one disease-related information and skin-related information on any one of the organ, the organ, and the skin including human and animal as the specific region on the inspection object image .

상기의 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치는 생체의 특정부위에 대한 검사 대상 이미지를 검출하는 이미지 검출부; 상기 특정부위에 대하여 질병과 관련된 다수의 비교 대상 이미지들 및 피부와 관련된 다수의 비교 대상 이미지들 중 어느 하나 이상을 저장하고 있는 데이터베이스; 상기 데이터베이스에 저장된 상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 각각 비교하는 유사도 비교 제어부; 및 상기 유사도가 인정되는 부분에 대한 정량화된 정보를 포함하는 분석정보를 출력하는 분석정보 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for outputting analysis information on a specific region of a living body, the apparatus comprising: an image detector for detecting an image to be inspected for a specific region of a living body; A database storing at least one of a plurality of comparison images related to the disease and a plurality of comparison images related to the skin for the specific region; A similarity comparison control unit for comparing the similarities of the comparison images stored in the database with the inspection target images; And an analysis information output unit for outputting analysis information including quantified information about a portion where the degree of similarity is recognized.

상기 특정 부위는 인간 및 동물을 포함하는 생체의 장기, 생체기관 및 피부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The specific site is characterized by including organs, living organs and skin of a living body including humans and animals.

상기 유사도 비교 제어부는, 내용 기반 이미지 검색(CBIR:Content-Based Image Retrieval) 방식을 사용하는 것을 특징으로 한다.The similarity comparison control unit uses a content-based image retrieval (CBIR) scheme.

상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치는, 상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지에 대해 이미지 표준화 및 화질 개선을 위한 이미지 프로세싱을 수행하는 이미지 프로세싱부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The analysis information output apparatus for a specific region in the living body may further include an image processing unit for performing image standardization and image processing for improving the image quality of the inspection target image after the inspection target image is detected .

상기 이미지 프로세싱부는, 상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들에 대해 각각 이미지 상호 정렬을 조정하는 것을 특징으로 한다.And the image processing unit adjusts mutual image alignment for the inspection object image and the comparison object images after the inspection object image is detected.

상기 유사도 비교 제어부는, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들을 일정 크기로 분할하고, 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대해 유사도를 비교하는 것을 특징으로 한다.Wherein the similarity comparison control unit divides the inspection object image and the comparison object images into a predetermined size and compares the divided inspection subject partial images with the corresponding divided partial images to be compared, do.

상기 유사도 비교 제어부는, 복수의 컴퓨터들을 이용한 분산 처리기술을 사용해, 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분 이미지들에 대한 각각의 유사도 비교를 분산 처리하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.The similarity degree comparison control unit is characterized by using a distributed processing technique using a plurality of computers to perform control so as to variably compute the similarity degree comparison between the divided inspection target partial images and the divided comparison target partial images .

상기 분석정보 출력부는, 상기 특정 부위로서 인간 및 동물을 포함하는 상기 장기, 상기 생체기관 및 상기 피부 중 어느 하나에 대한 하나 이상의 질병관련정보 및 피부관련정보를 상기 검사 대상 이미지 상에 표시하는 것을 특징으로 한다.Wherein the analysis information output unit displays one or more disease-related information and skin-related information for the organ, the organ, and the skin including human and animal as the specific region on the image to be inspected .

본 발명에 따르면, 특정부위에 대한 이미지를 데이터베이스에 저장된 다수의 비교 대상 이미지들과의 유사도를 비교하여, 유사도에 따른 특정 부위에 대한 다양한 정량화된 분석정보를 제공함으로써, 의료 및 미용 분야 등에서 정확한 분석 정보를 제공할 수 있다.According to the present invention, an image of a specific region is compared with a plurality of comparative images stored in a database, and various quantitative analysis information on a specific region according to the degree of similarity is provided. Information can be provided.

이를 통해, 생체에 대한 질병 관련 또는 미용 관련의 정량화된 정보를 활용하여 질병 및 미용과 관련된 통계적인 정보를 획득할 수 있으므로, 국민의 건강 증진에 기여할 수 있으며, 보건의료를 체계적으로 구축할 수 있다. Through this, it is possible to acquire statistical information related to disease and beauty by using quantitative information related to diseases or beauty related to the living body, thereby contributing to health promotion of the people, and systematically building health care .

도 1은 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력방법을 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
도 2는 생체 중 인간의 망막에 대한 이미지 분석정보 출력방법을 설명하기 위한 일 실시예의 참조도이다.
도 3은 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분이미지들에 대한 유사도 비교를 복수의 컴퓨터들 각각에서 분산처리하는 것을 예시한 참조도이다.
도 4는 인간의 안면 피부에 대해 데이터베이스에 저장된 비교 대상 이미지와의 비교를 통한 결과를 출력하는 일 예의 참조도이다.
도 5는 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력장치를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도이다.
1 is a flowchart illustrating an image analysis information output method for a specific region in a living body according to an embodiment of the present invention.
2 is a reference diagram of an embodiment for explaining a method of outputting image analysis information on a human retina in vivo.
FIG. 3 is a reference view illustrating the similarity comparison between the divided inspection target partial images and the divided comparison target partial images in each of the plurality of computers.
Fig. 4 is an example of a reference for outputting a result of comparison with a comparison object image stored in a database with respect to human facial skin. Fig.
5 is a block diagram of an embodiment of an image analysis information output apparatus for a specific region in a living body according to the present invention.

이하, 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력방법을 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.Hereinafter, an image analysis information output method for a specific region in a living body according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력방법을 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.1 is a flowchart illustrating an image analysis information output method for a specific region in a living body according to an embodiment of the present invention.

먼저, 생체의 특정부위에 대한 검사 대상 이미지를 검출한다(제100 단계).First, an image to be inspected for a specific region of a living body is detected (operation 100).

여기서, 생체의 특정 부위는 인간을 포함하는 생체의 장기, 생체기관 및 피부를 포함한다. 예를 들어, 장기는 인간 및 동물의 내장 기관에 해당하는 심장, 간, 폐 등을 포함하며, 생체기관은 인간 및 동물의 안면, 눈, 코, 귀, 치아 등을 포함하며, 피부는 인간 및 동물의 피부 조직, 지문 등을 포함한다. 이러한 생체의 특정 부위에 대한 이미지를 검출하기 위해, 이미지 촬영을 위한 장치로서 일반적으로, 생체의 피부를 촬영하는 일반적인 카메라를 사용할 수 있으며, 생체의 장기 등을 촬영하기 위한 의료 기기로서, X선 촬영기기, CT(Computed Tomography) 촬영 기기, MRI(Magnetic Resonance Imaging) 촬영기기, 초음파(Ultra Sound) 촬영기기 등을 사용할 수 있다.Here, the specific region of the living body includes organs, organs and skin of a living body including a human. For example, the organs include heart, liver, lung and the like corresponding to the internal organs of human and animal, and the organs include human and animal facial, eye, nose, ear, teeth and the like, Animal skin tissues, fingerprints, and the like. In order to detect an image of a specific region of a living body, a general camera for photographing a skin of a living body can be generally used as an apparatus for image photographing. A medical device for photographing a living organ or the like, Device, a computed tomography (CT) imaging device, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) imaging device, and an ultrasonic imaging device.

제100 단계 후에, 상기 검출된 검사 대상 이미지에 대해 이미지 정규화 및 화질 개선을 위한 이미지 프로세싱을 수행한다(제102 단계). 이미지 정규화 작업은 촬영된 이미지의 사이즈를 일정 규격에 맞도록 조정하고, 불필요한 부분을 삭제하는 정형화작업에 해당한다. 또한, 화질 개선을 위해, 촬영된 이미지의 명도와 채도 등을 보정하는 이미지 프로세싱 작업을 수행한다. 다만, 제102 단계는 반드시 요구되는 단계는 아니며, 필요에 따라 선택적으로 진행할 수 있는 과정이다.After operation 100, image processing for image normalization and image quality enhancement is performed on the detected inspection object image (operation 102). The image normalization operation corresponds to a stereotyping operation for adjusting the size of a photographed image to a certain standard and deleting an unnecessary portion. Further, in order to improve the image quality, an image processing operation for correcting the brightness and saturation of the photographed image is performed. However, the step 102 is not necessarily a required step, and is a process that can be selectively performed as needed.

제102 단계 후에, 상기 검사 대상 이미지와 상기 특정부위에 대하여 질병관련 데이터베이스 또는 피부관련 데이터베이스에 저장된 다수의 비교 대상 이미지들에 대해 각각 이미지 상호 교정을 수행한다(제104 단계). 다수의 비교 대상 이미지들은 질병에 관련한 다수의 이미지들이 될 수도 있고, 피부와 관련한 다수의 이미지들이 될 수도 있으며, 인간 또는 동물을 포함하는 다양한 종류의 생체에 대한 이미지 정보로서 검사 대상 이미지와 비교를 위한 이미지 정보로서 미리 데이터베이스에 저장되어 있으며, 이러한 비교 대상 이미지 정보는 전문가 집단 등에 의해 지속적으로 데이터가 업데이트 된다. After operation 102, image correlation is performed on the image to be examined and the plurality of comparison images stored in the disease-related database or the skin-related database for the specific region, respectively (operation 104). The plurality of images to be compared may be a plurality of images related to the disease, a plurality of images related to the skin, image information about various kinds of living bodies including human or animal, The image information is stored in advance in the database, and the comparative image information is continuously updated by the expert group or the like.

이미지 상호 교정은 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들의 비교를 위해, 이미지의 얼라인먼트 즉, 이미지 정렬을 조정하는 것을 의미하고, 이미지 사이의 동일한 이미지 프로세싱 작업을 수행하는 것을 의미한다. 제104 단계의 경우에도 반드시 요구되는 단계는 아니며, 필요에 따라 선택적으로 진행할 수 있는 과정이다. Image cross calibration refers to adjusting the alignment of the image, i.e., the image alignment, for the comparison of the image to be examined and the images to be compared, and means performing the same image processing operation between the images. Step 104 is not necessarily a required step, but is a process that can be selectively performed as needed.

제104 단계 후에, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들의 사이즈를 일정 크기로 분할한다(제106 단계). 예를 들어, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들을 각각 2*2, 4*4, 8*8 등의 크기로 분할한다. 제106 단계의 경우에도 반드시 요구되는 단계는 아니며, 검사 대상 이미지 및 비교 대상 이미지들의데이터 용량이 클 경우에 필요에 따라 선택적으로 진행할 수 있는 과정이다. After operation 104, the size of the image to be scanned and the images to be compared are divided into a predetermined size (operation 106). For example, the inspection object image and the comparison object images are divided into sizes of 2 * 2, 4 * 4, 8 * 8, and the like. In step 106, it is not necessarily a required step, and it is a process that can be selectively performed as needed when the data size of the inspection target image and the comparison target images is large.

제106 단계 후에, 상기 검출한 검사 대상 이미지와 상기 데이터베이스에 저장된 비교 대상 이미지들 사이의 유사도를 비교한다(제108 단계). 상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 비교하기 위해, 내용 기반 이미지 검색(CBIR:Content-Based Image Retrieval) 방식을 사용할 수 있다. 내용 기반 이미지 검색방식(CBIR)은 이미지의 색상, 질감, 모양 등의 시각적 속성을 사용하여, 이미지들을 표현하고, 초기 질의 이미지를 사용하여 대용량 이미지 데이터베이스에서 원하는 이미지들을 검색하는 기법이다. After operation 106, the similarity between the detected inspection object image and the comparison images stored in the database is compared (operation 108). In order to compare the similarity between the comparison target images and the inspection target image, a content-based image retrieval (CBIR) method can be used. Content-based image retrieval method (CBIR) is a technique for expressing images using visual attributes such as color, texture, and shape of an image, and retrieving desired images from a large-capacity image database using an initial query image.

도 2는 생체 중 인간의 망막에 대한 이미지 분석정보 출력방법을 설명하기 위한 일 실시예의 참조도이다. 도 2의 식별기호 1의 경우에는 망막의 검사 대상 이미지를 검출한 것이다. 질병관련 데이터베이스에는 망막에 대한 비교 대상 이미지들 A, B, C, D, E, F, G 등이 각각 저장되어 있다. 도 2의 식별기호 2는 망막의 검사 대상 이미지와 망막의 비교 대상 이미지 A, B, C, D, E, F, G 를 각각 비교하기 위한 유사도 검색 엔진으로서 특히 전술한 바와 같이, 내용 기반 이미지 검색방식(CBIR)을 사용하여 이미지 사이의 유사도를 비교한다. 유사도 검색 엔진에 의한 유사도 검색 결과, 도 2의 식별기호 3에 예시된 바와 같이, 망막의 검사 대상 이미지와 유사한 비교 대상 이미지들 중에서 일정 기준 이상의 유사도를 갖는 이미지 C, F, G의 망막 위치에 대한 정보가 도시되어 있다. 여기서, 일정 기준은 유사도를 백분율로 표시할 때, 일정 퍼센트(예를 들어, 70[%]) 이상의 유사도를 갖는 이미지를 유사한 이미지로서 추출한다. 2 is a reference diagram of an embodiment for explaining a method of outputting image analysis information on a human retina in vivo. In the case of the reference numeral 1 in Fig. 2, the image to be inspected of the retina is detected. The disease-related database stores the comparison images A, B, C, D, E, F, and G for the retina, respectively. 2 is a similarity search engine for comparing the images to be examined of the retina with the images A, B, C, D, E, F and G of the retina for comparison, Method (CBIR) is used to compare the similarities between images. As a result of the similarity degree search by the similarity degree search engine, as shown in the reference numeral 3 in FIG. 2, the similarity degree of the retinal image of the images C, F, Information is shown. Here, when a certain criterion indicates the similarity as a percentage, an image having a certain degree of similarity (for example, 70 [%]) or more is extracted as a similar image.

한편, 제108 단계에서는 검사 대상 이미지를 분할하지 않은 상태에서 비교 대상 이미지들과 각각 비교할 수도 있지만, 제106 단계에서, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들의 사이즈를 일정 크기로 각각 분할한 경우에는, 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대한 유사도를 비교한다. 즉, 분할된 각각의 검사 대상 부분 이미지와 이에 대응하는 각각의 비교 대상 부분 이미지들에 대해, 내용 기반 이미지 검색방식(CBIR)을 사용하여 비교한다. 이에 따라, 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대해 일정 퍼센트(예를 들어, 70[%]) 이상의 유사도를 갖는 이미지를 유사한 이미지로서 추출한다.In operation 108, the inspection target image may be compared with the comparison target images without dividing the inspection target image. In operation 106, if the sizes of the inspection target image and the comparison target images are divided into a predetermined size And compares the partial inspection target partial images with the corresponding divided partial images to be compared. That is, the divided partial images to be inspected and the corresponding partial images to be compared are compared using a content-based image retrieval method (CBIR). Accordingly, an image having a certain percentage (for example, 70 [%]) or more similarity to each of the divided partial images to be inspected and the corresponding divided partial images to be compared is extracted as a similar image.

이러한, 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각을 비교하기 위해, 복수의 컴퓨터들 각각에서 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분 이미지들에 대한 비교를 분산처리할 수 있다. 도 3은 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분이미지들에 대한 유사도 비교를 복수의 컴퓨터들 각각에서 분산처리하는 것을 예시한 참조도이다. 도 3의 식별기호 1에서는 2*2의 크기로 각각 분할된 검사 대상 부분 이미지들 (a), (b), (c), (d)와 이에 대응하는 비교 대상 부분 이미지들 (a-1), (b-1), (c-1), (d-1)에 대해 대한 예시를 나타낸다. 식별기호 2에서는 분할된 분할된 검사 대상 부분 이미지들과 이에 대응하는 비교 대상 부분 이미지들 각각이 컴퓨터들 각각에서 분산되는 과정을 도시한 것이다. 이렇게 분산된 작업은 식별기호 3과 같이, 각각의 컴퓨터에서 분할된 검사 대상 부분 이미지와 이에 대응하는 비교 대상 부분 이미지에 대한 유사도 비교 작업을 분산 처리한다. 그 후, 식별기호 4와 같이, 분산 처리된 결과를 취합하여 최종적으로 식별기호 5와 같이, 각각의 부분 이미지에 대한 유사도 결과가 반영된 이미지 통합 처리결과를 추출한다.
In order to compare each of the divided inspection target partial images and corresponding divided divided comparison partial images, the divided inspection target partial images and the divided comparison target partial images Can be distributed. FIG. 3 is a reference view illustrating the similarity comparison between the divided inspection target partial images and the divided comparison target partial images in each of the plurality of computers. 3, the reference partial images a, b, c and d and the corresponding partial images a-1 corresponding to the size of 2 * , (b-1), (c-1), and (d-1). In the subfield 2, the subdivided inspection subject partial images and the corresponding comparative partial images are distributed in each of the computers. In this distributed work, as in the case of the identification symbol 3, the similarity comparison operation for the partial image to be compared and the comparative partial image corresponding thereto is distributed. Thereafter, as in the case of the identification symbol 4, the result of the distributed processing is collected, and finally, the image integration processing result reflecting the similarity result for each partial image is extracted,

제108 단계 후에, 유사도가 인정되는 이미지 부분에 대한 정량화된 정보를 포함하는 이미지 분석정보를 출력한다(제110 단계). 정량화된 이미지 분석정보는 검사 대상 이미지와 비교 대상 이미지를 비교하여, 검사대상 이미지 중 비교 대상 이미지와 유사한 이미지 부분에 대한 유사도 정도 즉, 이미지의 크기, 색상, 밝기 등의 유사도가 얼마만큼인가를 수치적인 값으로 산출해 출력한다. 정량화된 이미지 분석정보는 디스플레이 장치를 통해 디스플레이 할 수도 있으며, 인쇄장치를 통해 인쇄할 수도 있다.After operation 108, image analysis information including quantified information on an image portion in which similarity is recognized is output (operation 110). The quantified image analysis information is obtained by comparing the image to be inspected and the image to be compared and comparing the degree of similarity with respect to the image portion similar to the comparative image among the images to be inspected by the degree of similarity such as the size, And outputs it. The quantified image analysis information may be displayed through a display device, or may be printed through a printing device.

특히, 생체의 특정 부위로서 인간의 장기 또는 생체기관에 대한 다수의 질병관련정보를 검사 대상 이미지 상에 표시하며, 이러한 질병관련정보의 정량화 정보를 출력한다. 예를 들어, 도 2의 식별기호 3에 도시된 바와 같이, 검사 대상 이미지 상에 질병관련 데이터베이스에 저장된 비교 대상 이미지와 유사한 이미지 부분 C, F, G에 대한 위치를 표시한다. 이때, 이러한 위치에 대한 질병관련정보 즉, 질병명, 질병의 진행 정도 등에 대한 정보를 함께 표시할 수 있다.In particular, a plurality of disease-related information on a human organ or organ, as a specific region of a living body, is displayed on an image to be examined, and the quantification information of the disease-related information is output. For example, as shown in the reference numeral 3 in Fig. 2, a position on an image to be inspected is displayed for image portions C, F, G similar to a comparison image stored in a disease-related database. At this time, it is possible to display information about the disease related to the location, that is, the disease name, the progress of the disease, and the like.

또한, 생체의 특정 부위로서 인간의 피부에 대한 다수의 피부관련정보를 검사 대상 이미지 상에 표시하며, 이러한 피부관련정보의 정량화 정보를 출력한다. Further, a plurality of pieces of skin-related information about a human skin as a specific region of a living body are displayed on an image to be inspected and the quantification information of the skin-related information is output.

도 4는 인간의 안면 피부에 대해 데이터베이스에 저장된 비교 대상 이미지와의 비교를 통한 결과를 출력하는 일 예의 참조도이다. Fig. 4 is an example of a reference for outputting a result of comparison with a comparison object image stored in a database with respect to human facial skin. Fig.

도 4의 (a)는 이미지 검출을 위한 촬영기를 사용해 검사 대상 이미지를 검출하는 것을 도시한 것이고, 도 4의 (b)는 피부관련 데이터베이스에 저장된 다양한 종류의 안면 피부관련 이미지들에 대한 정보를 도시한 것이다. 따라서, 안면 피부에 대한 검사 대상 이미지를 데이터베이스에 저장된 안면 피부관련 이미지들과 각각 유사도를 비교하여, 일정 기준 이상의 유사도가 인정되는 이미지를 추출하고, 추출된 유사한 이미지에 대한 정보를 기초로 하여 피부의 건강상태, 밝기, 색상, 등에 대한 정량화된 피부관련정보를 출력한다.
FIG. 4A shows detection of an image to be inspected using an image capturing apparatus for image detection, and FIG. 4B shows information of various kinds of facial skin related images stored in a skin database. It is. Accordingly, by comparing the images to be inspected for the facial skin with the facial skin-related images stored in the database, images having similarity higher than a certain standard are extracted, and based on information on the extracted similar images, Quantitative skin-related information about health status, brightness, color, etc. is output.

이하에서는 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력장치를 설명한다.Hereinafter, an image analysis information output apparatus for a specific region in a living body according to the present invention will be described.

도 5는 본 발명에 따른 생체 중 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력장치를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도로서, 이미지 검출부(200), 데이터베이스(210), 이미지 프로세싱부(220), 유사도 비교 제어부(230) 및 분석정보 출력부 (240)로 구성된다.FIG. 5 is a block diagram of an image analysis information output apparatus for a specific region in a living body according to the present invention. The image analysis unit 200 includes a database 210, an image processing unit 220, (230) and an analysis information output unit (240).

이미지 검출부(200)는 생체의 특정부위에 대한 검사 대상 이미지를 검출하고, 검출한 결과를 이미지 프로세싱부(220)로 출력한다. 특정 부위는 인간을 포함하는 생체의 장기, 생체기관 및 피부를 포함한다. 이미지 검출부(200)는 생체의 특정 부위에 대한 이미지를 검출하기 위해, 생체의 피부를 촬영하는 일반적인 카메라에 해당할 수도 있으며, 생체의 장기 등을 촬영하기 위한 의료 기기로서, X선 촬영기기, CT 촬영 기기, MRI 촬영기기, 초음파 촬영기기 등에 해당할 수도 있다.The image detecting unit 200 detects an image to be inspected for a specific region of a living body and outputs the detection result to the image processing unit 220. The specific site includes organs, organs and skin of a living body including a human. The image detecting unit 200 may correspond to a general camera for photographing a skin of a living body to detect an image of a specific part of a living body, and may be a medical device for photographing a living organ or the like, An imaging device, an MRI imaging device, an ultrasound imaging device, and the like.

한편, 데이터베이스(210)는 상기 특정부위에 대하여 질병과 관련된 다수의 비교 대상 이미지들 또는 피부와 관련된 다수의 비교 대상 이미지들을 저장하고 있다. On the other hand, the database 210 stores a plurality of comparison images related to the disease or a plurality of comparison images related to the skin for the specific region.

이미지 프로세싱부(220)는 상기 검출된 검사 대상 이미지에 대해 이미지 정규화 및 화질 개선을 위한 이미지 프로세싱을 수행한다. 이미지 프로세싱부(220)는 촬영된 이미지의 사이즈를 일정 규격에 맞도록 조정하고, 불필요한 부분을 삭제하는 이미지 정규화 작업을 수행한다. 화질 개선을 위해, 이미지 프로세싱부(220)는 촬영된 이미지의 컨트라스트와 채도를 보정하는 이미지 프로세싱 작업을 수행한다. The image processing unit 220 performs image normalization for the detected inspection object image and image processing for image quality improvement. The image processing unit 220 adjusts the size of the photographed image according to a certain standard, and performs an image normalization operation to delete unnecessary portions. In order to improve the image quality, the image processing unit 220 performs an image processing operation for correcting the contrast and saturation of the photographed image.

또한, 이미지 프로세싱부(220)는 상기 검출된 검사 대상 이미지와 대응하는 비교 대상 이미지들을 데이터베이스(210)로부터 인출하고, 상기 인출된 비교 대상 이미지들과 상기 검출된 검사 대상 이미지에 대해 이미지 상호 교정을 수행한다. 이미지 프로세싱부(220)는 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들에 대해 이미지의 얼라인먼트 즉, 이미지 정렬을 조정하고, 검사 대상 이미지와 비교 대상 이미지 각각에 대한 동일한 이미지 정규화 작업 및 화질 개선 작업을 수행한다. In addition, the image processing unit 220 fetches the compared images to be compared with the detected images to be inspected from the database 210, and performs image mutual correction on the fetched comparison images and the detected images to be inspected . The image processing unit 220 adjusts the alignment of the image, that is, the alignment of the image, with respect to the inspection target image and the comparison target images, and performs the same image normalization and image quality improvement operations on the inspection target image and the comparison target image, respectively do.

유사도 비교 제어부(230)는 데이터베이스(210)에 저장된 상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지 사이의 유사도를 비교하고, 비교한 결과를 분석정보 출력부(240)로 출력한다. 유사도 비교 제어부(230)는 상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 비교하기 위해, 내용 기반 이미지 검색(CBIR:Content-Based Image Retrieval) 엔진을 구비하고 있다. 유사도 비교 제어부(230)는 상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지 사이의 색상, 질감, 모양 등의 시각적 속성을 사용하여, 비교되는 이미지들 사이의 유사도를 검색한다. The similarity comparison control unit 230 compares the similarity between the comparison images stored in the database 210 and the inspection object image, and outputs the comparison result to the analysis information output unit 240. The similarity comparison control unit 230 includes a Content-Based Image Retrieval (CBIR) engine for comparing the similarity between the comparison images and the inspection object image. The similarity comparison control unit 230 searches the similarity between images to be compared using visual attributes such as color, texture, and shape between the comparison images and the inspection object image.

도 2에 도시된 바와 같이, 유사도 비교 제어부(230)는 데이터베이스(210)에 저장된 망막에 대한 비교 대상 이미지들 A, B, C, D, E, F, G과 검사 대상 이미지를 내용 기반 이미지 검색방식(CBIR)을 사용하여 유사도를 비교하고, 유사도 검색 결과, 도 2의 식별기호 3에 예시된 바와 같이, 망막의 검사 대상 이미지와 유사한 비교 대상 이미지들 중에서 일정 기준 이상의 유사도를 갖는 이미지 C, F, G를 추출한다. 2, the similarity comparison control unit 230 compares the comparison images A, B, C, D, E, F, and G of the retina stored in the database 210 with the image to be inspected as a content- (CBIR), and the degree of similarity retrieval results, as exemplified in the reference numeral 3 in FIG. 2, an image C, F , And G are extracted.

한편, 유사도 비교 제어부(230)는 상기 검사 대상 이미지와 이와 대응하는 상기 비교 대상 이미지들의 사이즈를 일정 크기로 분할하고, 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대한 유사도를 비교한다. 검사 대상 이미지와 비교 대상 이미지의 사이즈를 분할하는 것은 이미지의 데이터 용량이 일정 크기 이상일 경우에는 행한다. 예를 들어, 유사도 비교 제어부(230)는 검사 대상 이미지와 비교 대상 이미지들을 각각 2*2, 4*4, 8*8 등의 크기로 각각 분할할 수 있다. 도 3의 식별기호 1은 2*2로 분할된 검사 대상 이미지 및 비교 대상 이미지들을 예시한 것이다.On the other hand, the similarity comparison control unit 230 divides the inspection target image and the size of the corresponding comparison target images into a predetermined size, and outputs the divided inspection target partial images and the corresponding divided partial images to be compared The similarity degree is compared. The size of the inspection target image and the size of the comparison target image are divided when the data capacity of the image is equal to or larger than a certain size. For example, the similarity comparison control unit 230 may divide the inspection target image and the comparison target image into sizes of 2 * 2, 4 * 4, 8 * 8, and the like, respectively. Reference numeral 1 in Fig. 3 is an example of images to be inspected and images to be compared which are divided into 2 * 2.

유사도 비교 제어부(230)는 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들의 사이즈를 일정 크기로 분할한 후에, 분할된 각각의 검사 대상 부분 이미지와 이에 대응하는 비교 대상 부분 이미지들에 대해, 색상, 질감, 모양 등의 시각적 속성을 사용하여, 비교되는 이미지들 사이의 유사도를 비교한다. The similarity comparison control unit 230 divides the size of the inspection target image and the comparison target images into a predetermined size, and then, for each divided inspection target partial image and corresponding comparison target partial images, color, texture, Using visual attributes such as shapes, the similarities between the compared images are compared.

유사도 비교 제어부(230)는 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대해 유사도를 비교하기 위해, 복수의 컴퓨터들 각각에서 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분 이미지들에 대한 비교를 분산처리하도록 제어할 수도 있다. 도 3의 식별기호 2에 도시된 바와 같이, 유사도 비교 제어부(230)는 분할된 검사 대상 부분 이미지들과 이에 대응하는 비교 대상 부분 이미지들 각각을 복수의 컴퓨터들 각각에서 분산처리 하도록 제어하고, 이에 따라 분산된 작업은 식별기호 3과 같이, 각각의 컴퓨터에서 분할된 검사 대상 부분 이미지와 이에 대응하는 비교 대상 부분 이미지에 대한 비교 작업을 분산 처리한다. The similarity comparison control unit 230 compares the divided partial images to be inspected and the partial images to be compared with each other in each of the plurality of computers, It is also possible to control to distribute the comparison to the divided comparison target partial images. 3, the similarity comparison control unit 230 controls the divided inspection target partial images and the corresponding comparison target partial images to be distributed in each of the plurality of computers. In the distributed work, as in the case of the reference numeral 3, the comparative work of the partial image to be inspected and the comparative partial image corresponding to the divided partial image are distributed.

분석정보 출력부(240)는 유사도 비교 제어부(230)로부터 제공된 유사도 비교 결과를 토대로 하여, 유사도가 인정되는 이미지 부분에 대한 정량화된 분석정보를 출력한다. 정량화된 분석정보는 검사 대상 이미지와 비교 대상 이미지를 비교하여, 검사대상 이미지 중 비교 대상 이미지와 유사한 이미지 부분에 대한 유사도 정도 즉, 이미지의 크기, 색상, 밝기 등의 유사도가 얼마만큼인가를 수치값 등의 정량적인 정보로 산출한 것이다. 분석정보 출력부(240)는 정량화된 이미지 분석정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치(미도시)를 구비할 수도 있고, 정량화된 이미지 분석정보를 인쇄하기 위해 인쇄장치(미도시)를 구비할 수도 있다.The analysis information output unit 240 outputs quantitative analysis information for an image portion for which similarity is recognized based on the similarity comparison result provided from the similarity comparison control unit 230. [ The quantified analysis information is obtained by comparing the inspection target image and the comparison target image and comparing the degree of similarity of the image portion similar to the comparison target image among the inspection target images, that is, the similarity of the image size, color, brightness, And so on. The analysis information output unit 240 may include a display device (not shown) for displaying the quantified image analysis information, and may include a printing device (not shown) for printing the quantified image analysis information.

특히, 분석정보 출력부(240)는 생체의 특정 부위로서 인간의 장기에 대한 다수의 질병관련정보를 검사 대상 이미지 상에 표시하며, 이러한 질병관련정보의 정량화 정보를 출력한다. 예를 들어, 도 2의 식별기호 3에 도시된 바와 같이, 분석정보 출력부(240)는 검사 대상 이미지 상에 질병관련 데이터베이스(210)에 저장된 비교 대상 이미지와 유사한 이미지 부분 C, F, G에 대한 위치를 표시한다. 이때, 분석정보 출력부(240)는 이러한 위치에 대한 질병관련정보 즉, 질병명, 질병의 진행 정도 등에 대한 정보를 함께 표시할 수 있다.In particular, the analysis information output unit 240 displays a plurality of disease-related information on a human organ as a specific region of a living body on an image to be examined and outputs quantification information of the disease-related information. 2, the analysis information output unit 240 may include an image analysis unit 240 for analyzing the image portion C, F, G similar to the comparison image stored in the disease-related database 210 on the image to be examined Displays the location of. At this time, the analysis information output unit 240 may display disease related information about the location, that is, the disease name, the progress of the disease, and the like.

또한, 분석정보 출력부(240)는 생체의 특정 부위로서 인간의 피부에 대한 다수의 피부관련정보를 검사 대상 이미지 상에 표시하며, 이러한 피부관련정보의 정량화 정보를 출력한다. 분석정보 출력부(240)는 일정 기준 이상의 유사도가 인정되는 이미지에 대한 정보를 기초로 하여 밝기, 색상, 등에 대한 정량화된 피부관련정보를 출력한다.
In addition, the analysis information output unit 240 displays a plurality of skin-related information on human skin as a specific region of a living body on an image to be inspected, and outputs quantification information of such skin-related information. The analysis information output unit 240 outputs quantified skin-related information about brightness, color, etc. on the basis of information about an image for which a degree of similarity higher than a certain standard is recognized.

한편, 상술한 본 발명의 방법 발명은 컴퓨터에서 읽을 수 있는 코드/명령들(instructions)/프로그램으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 코드/명령들/프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크, 마그네틱 테이프 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 와 같은 저장 매체를 포함한다. Meanwhile, the method inventions of the present invention described above can be implemented as computer readable codes / instructions / programs. For example, it may be implemented in a general-purpose digital computer that operates the code / instructions / program using a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes a storage medium such as a magnetic storage medium (e.g., a ROM, a floppy disk, a hard disk, a magnetic tape, etc.), an optical reading medium (e.g., a CD-ROM, a DVD, .

이러한 본원 발명인 생체 중 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력장치 및 방법은 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.The apparatus and method for outputting image analysis information for a specific region of a living body according to the present invention have been described with reference to the embodiments shown in the drawings for the purpose of understanding, but the present invention is not limited thereto. It will be understood that various modifications and equivalent embodiments are possible. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the appended claims.

200: 이미지 검출부
210: 데이터베이스
220: 이미지 프로세싱부
230: 유사도 비교 제어부
240: 분석정보 출력부
200:
210: Database
220: Image processing unit
230:
240: Analysis information output section

Claims (16)

생체의 특정부위에 대한 검사 대상 이미지를 검출하는 단계;
상기 특정부위에 대하여 질병관련 데이터베이스 및 피부관련 데이터베이스 중 어느 하나의 데이터베이스에 저장된 다수의 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 각각 비교하는 단계; 및
상기 유사도가 인정되는 부분에 대한 정량화된 정보를 포함하는 분석정보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법.
Detecting an image to be inspected for a specific region of a living body;
Comparing the similarity of the plurality of comparison images stored in any one of a disease-related database and a skin-related database with the similarity of the inspection target image with respect to the specific site; And
And outputting analysis information including quantified information on the part of which the similarity is recognized.
제1항에 있어서,
상기 특정 부위는 인간 및 동물을 포함하는 생체의 장기, 생체기관 및 피부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법.
The method of claim 1,
Wherein the specific region includes organ, organ, and skin of a living body including humans and animals.
제1항에 있어서, 상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 비교하는 단계는
내용 기반 이미지 검색(CBIR:Content-Based Image Retrieval) 방식을 사용하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법.
2. The method of claim 1, wherein comparing the similarities of the images to be compared with the images to be inspected comprises:
And a content-based image retrieval (CBIR) method is used.
제1항에 있어서, 상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법은
상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지에 대해 이미지 표준화 및 화질 개선을 위한 이미지 프로세싱을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법.
The method according to claim 1, wherein the analysis information output method for a specific region in the living body
And after detecting the inspection target image, performing image processing on the inspection target image to improve image standardization and image quality.
제1항에 있어서, 상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법은
상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들에 대해 각각 이미지 상호 정렬을 조정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법.
The method according to claim 1, wherein the analysis information output method for a specific region in the living body
And after detecting the inspection target image, adjusting image mutual alignment with respect to the inspection target image and the comparison target images, respectively.
제1항에 있어서, 상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법은
상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들를 일정 크기로 분할하는 단계를 더 포함하고,
분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대해 유사도를 비교하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법.
The method according to claim 1, wherein the analysis information output method for a specific region in the living body
The method may further include dividing the inspection target image and the comparison target images into a predetermined size,
And comparing similarity with each of the divided inspection target partial images and the corresponding divided comparison partial images.
제6항에 있어서, 상기 분할된 비교 대상 부분이미지들과 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들의 유사도를 각각 비교하는 단계는
복수의 컴퓨터들을 이용한 분산 처리기술을 사용해, 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분 이미지들에 대한 유사도 비교를 분산처리하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력방법.
The method of claim 6, wherein comparing the similarities between the divided comparison target partial images and the divided inspection target partial images, respectively,
Outputting image analysis information for a specific part of the living body, characterized in that the similarity comparison between the divided inspection partial images and the divided comparison partial images is distributed using a distributed processing technique using a plurality of computers. Way.
제2항에 있어서, 상기 분석정보를 출력하는 단계는
상기 특정 부위로서 인간 및 동물을 포함하는 상기 장기, 상기 생체기관 및 상기 피부 중 어느 하나에 대한 하나 이상의 질병관련정보 및 피부관련정보를 상기 검사 대상 이미지 상에 표시하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 이미지 분석정보 출력방법.
3. The method of claim 2, wherein the step of outputting the analysis information comprises:
Related information and skin-related information on any one of the organ, the organ, and the skin including the human and the animal as the specific region is displayed on the image to be inspected. The method comprising:
생체의 특정부위에 대한 검사 대상 이미지를 검출하는 이미지 검출부;
상기 특정부위에 대하여 질병과 관련된 다수의 비교 대상 이미지들 및 피부와 관련된 다수의 비교 대상 이미지들 중 어느 하나 이상을 저장하고 있는 데이터베이스;
상기 데이터베이스에 저장된 상기 비교 대상 이미지들과 상기 검사 대상 이미지의 유사도를 각각 비교하는 유사도 비교 제어부; 및
상기 유사도가 인정되는 부분에 대한 정량화된 정보를 포함하는 분석정보를 출력하는 분석정보 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치.
An image detector for detecting an image to be inspected for a specific part of a living body;
A database storing at least one of a plurality of comparison images related to the disease and a plurality of comparison images related to the skin for the specific region;
A similarity comparison control unit for comparing the similarities of the comparison images stored in the database with the inspection target images; And
And an analysis information output unit for outputting analysis information including quantified information on the part of which the similarity is recognized.
제9항에 있어서,
상기 특정 부위는 인간 및 동물을 포함하는 생체의 장기, 생체기관 및 피부를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the specific region includes an organ of a living body including a human and an animal, a living organism, and a skin.
제9항에 있어서, 상기 유사도 비교 제어부는
내용 기반 이미지 검색(CBIR:Content-Based Image Retrieval) 방식을 사용하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력방법.
10. The apparatus according to claim 9, wherein the similarity comparison control unit
And a content-based image retrieval (CBIR) method is used.
제9항에 있어서, 상기 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치는
상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지에 대해 이미지 표준화 및 화질 개선을 위한 이미지 프로세싱을 수행하는 이미지 프로세싱부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치.
10. The apparatus according to claim 9, wherein the analysis information output device for a specific region in the living body
Further comprising an image processing unit for performing image processing for image normalization and image quality enhancement on the inspection target image after detecting the inspection target image.
제12항에 있어서, 상기 이미지 프로세싱부는
상기 검사 대상 이미지를 검출한 후에, 상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들에 대해 각각 이미지 상호 정렬을 조정하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치.
13. The image processing apparatus according to claim 12, wherein the image processing unit
And the image mutual alignment is adjusted for each of the inspection object image and the comparison object images after the inspection object image is detected.
제9항에 있어서, 상기 유사도 비교 제어부는
상기 검사 대상 이미지와 상기 비교 대상 이미지들을 일정 크기로 분할하고, 분할된 검사 대상 부분이미지들과 이와 대응하는 분할된 비교 대상 부분이미지들 각각에 대해 유사도를 비교하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치.
10. The apparatus according to claim 9, wherein the similarity comparison control unit
The inspection target image and the comparison target image are divided into a predetermined size, and the similarity is compared with each of the divided inspection target partial images and the corresponding divided comparison partial images. Analysis information output device.
제14항에 있어서, 상기 유사도 비교 제어부는
복수의 컴퓨터들을 이용한 분산 처리기술을 사용해, 상기 분할된 검사 대상 부분이미지들과 상기 분할된 비교 대상 부분 이미지들에 대한 각각의 유사도 비교를 분산 처리하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치.
The method of claim 14, wherein the similarity comparison control unit
A distributed processing technique using a plurality of computers is used to perform a distributed processing for comparing the similarity of the divided inspection partial images and the divided comparison partial images to a specific part of the living body. Analysis information output device.
제10항에 있어서, 상기 분석정보 출력부는
상기 특정 부위로서 인간 및 동물을 포함하는 상기 장기, 상기 생체기관 및 상기 피부 중 어느 하나에 대한 하나 이상의 질병관련정보 및 피부관련정보를 상기 검사 대상 이미지 상에 표시하는 것을 특징으로 하는 생체 중의 특정 부위에 대한 분석정보 출력장치.
The apparatus of claim 10, wherein the analysis information output unit
Related information and skin-related information on any one of the organ, the organ, and the skin including the human and the animal as the specific region is displayed on the image to be inspected. And an analysis information output device.
KR1020120022944A 2012-03-06 2012-03-06 A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body KR101431745B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120022944A KR101431745B1 (en) 2012-03-06 2012-03-06 A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120022944A KR101431745B1 (en) 2012-03-06 2012-03-06 A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130101867A true KR20130101867A (en) 2013-09-16
KR101431745B1 KR101431745B1 (en) 2014-08-29

Family

ID=49451852

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120022944A KR101431745B1 (en) 2012-03-06 2012-03-06 A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101431745B1 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170017614A (en) * 2015-08-07 2017-02-15 원광대학교산학협력단 Method and apparatus for computing diagnosis of sickness based on ct or mri image
KR101962869B1 (en) * 2018-08-02 2019-03-27 주식회사 우리메디칼 Bone marrow interpretation supporting apparatus based on image analysis
KR20190095901A (en) * 2018-02-07 2019-08-16 울산과학기술원 Method and apparatus for image conversion using machine learning algorithm
KR20200016666A (en) * 2018-08-07 2020-02-17 주식회사 딥바이오 System and method for generating result of medical diagnosis

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101849072B1 (en) 2017-08-29 2018-04-16 주식회사 뷰노 Content based medical image retrieval method and retieval system

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010167042A (en) * 2009-01-21 2010-08-05 Canon Inc Medical diagnostic support apparatus and control method of the same and program
KR20110019992A (en) * 2009-08-21 2011-03-02 윤영기 Diagnosing system and method using iridology

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170017614A (en) * 2015-08-07 2017-02-15 원광대학교산학협력단 Method and apparatus for computing diagnosis of sickness based on ct or mri image
KR20190095901A (en) * 2018-02-07 2019-08-16 울산과학기술원 Method and apparatus for image conversion using machine learning algorithm
KR101962869B1 (en) * 2018-08-02 2019-03-27 주식회사 우리메디칼 Bone marrow interpretation supporting apparatus based on image analysis
WO2020027431A1 (en) * 2018-08-02 2020-02-06 주식회사 유아이엠디 Device for supporting bone marrow reading on basis of image analysis
CN112512426A (en) * 2018-08-02 2021-03-16 唯想有限公司 Bone marrow reading supporting device based on image analysis
US11948294B2 (en) 2018-08-02 2024-04-02 Uimd Inc. Device and method for supporting bone marrow reading based on image analysis
KR20200016666A (en) * 2018-08-07 2020-02-17 주식회사 딥바이오 System and method for generating result of medical diagnosis

Also Published As

Publication number Publication date
KR101431745B1 (en) 2014-08-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11657087B2 (en) Surgical video retrieval based on preoperative images
JP6947759B2 (en) Systems and methods for automatically detecting, locating, and semantic segmenting anatomical objects
US8334878B2 (en) Medical image processing apparatus and medical image processing program
CN106659424B (en) Medical image display processing method, medical image display processing device, and program
Aubert et al. 3D reconstruction of rib cage geometry from biplanar radiographs using a statistical parametric model approach
US8099152B2 (en) Systems and methods for planning medical procedures and designing medical devices based on anatomical scan deformations
JP5725797B2 (en) Medical image processing device
JP2016531709A (en) Image analysis technology for diagnosing disease
US8290568B2 (en) Method for determining a property map of an object, particularly of a living being, based on at least a first image, particularly a magnetic resonance image
CN113506294B (en) Medical image evaluation method, system, computer equipment and storage medium
JP5812841B2 (en) Image diagnosis support apparatus, image diagnosis support method, and image diagnosis support program
Jannin et al. Validation in medical image processing.
EP3424017B1 (en) Automatic detection of an artifact in patient image data
KR101431745B1 (en) A method and apparatus outputting an analyzed information for a specific part in the living body
JP2022546344A (en) Image processing for stroke feature acquisition
CN109350059A (en) For ancon self-aligning combined steering engine and boundary mark engine
KR20230118054A (en) Method and system for predicting biomarker expression in medical image
JP5192751B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
KR101432275B1 (en) A method and apparatus outputting a changed information for a specific part in the living body
KR102487827B1 (en) Method and apparatus for analyzing dementia severity using frontal lobe skin image
US20230121783A1 (en) Medical image processing apparatus, method, and program
Klinwichit et al. The Radiographic view classification and localization of Lumbar spine using Deep Learning Models
CN115953406B (en) Matching method, device, equipment and readable medium for medical image registration
US20230197253A1 (en) Medical image processing apparatus, method, and program
US20230102745A1 (en) Medical image display apparatus, method, and program

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
N231 Notification of change of applicant
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170804

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190725

Year of fee payment: 6