KR20150111621A - 변시증 측정을 위한 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

변시측 측정을 위한 장치 및 방법을 제공한다. 일실시예에 따른 변시증 측정을 위한 장치는 변시증 측정을 위한 적어도 하나의 측정 이미지를 데이터 베이스에 저장하고, 이미지 생성 프로세서를 통해 저장된 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성하고, 3D 디스플레이를 통해 상기 생성된 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지를 제공하도록 제어할 수 있다.

Description

변시증 측정을 위한 장치 및 방법{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING METAMORPHOSIA}

변시증 측정을 위한 장치 및 방법을 제공한다. 보다 상세하게는, 3D 디스플레이를 이용하여 변시증을 측정하기 위한 이미지를 제공함으로써, 변시증을 측정하는 장치 및 방법을 제공한다.

변시증(metamorphosia)이란 나이관련황반변성, 중심장액맥락망막병증, 망막 앞막 또는 황반원공 등의 망막 질환을 가진 환자에서 흔히 호소되는 증상 중 하나로, 면이 굴곡되어 보이거나 선이 끊어져 보이는 것을 말한다.

정상적인 망막에서는 직선 모양의 자극이 주어지면 이에 상응하는 위치의 망막의 일련의 광수용체가 자극을 받고, 이 정보가 대뇌 시피질을 거쳐 처리되어 이를 직선으로 인식하게 된다.

다만, 황반부의 질환으로 망막색소상피층의 융기와 같은 구조적인 변화가 망막의 광수용체의 위치에 영향을 주었을 때는 실제 자극의 형태인 직선이 아닌 다른 모양(곡선)으로 인식되는 결과를 가져온다.

이는 망막 광수용체의 세포사 혹은 위치 변화로 인하여 발생할 수도 있지만, 불규칙한 전안부 병변으로 인한 상의 왜곡이나 시신경 회로와 시피질의 손상에 의해서도 생길 수 있다.

그러나, 변시증 환자는 실생활에서 많은 불편을 느끼게 됨에도 불구하고, 뇌의 인지 영역이므로 객관적인 검사 방법이 확립되어 있지 않으며, 기존의 변시증 측정 방법은 민감도(sensitivity)가 낮아 정확한 변시증 측정에 많은 어려움이 발생한다.

일측에 따르면, 변시증 측정을 위한 적어도 하나의 측정 이미지를 저장하는 데이터 베이스, 상기 저장된 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성하는 이미지 생성 프로세서 및 상기 생성된 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 3D 디스플레이를 통해 제공되도록 제어하는 제어부를 포함하는 변시증 측정 장치를 제공한다.

일실시예에 따르면, 상기 이미지 생성 프로세서는, 애너 글리프 방식, 셔터 글래스 방식 또는 편광 글래스 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 측정 이미지를 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지로 분리하여 생성할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 측정 이미지는, 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함할 수 있다.

또한, 상기 직선 또는 점선이 적어도 두 개 이상인 경우, 상기 직선 또는 점선은 평행 또는 직교하도록 구성될 수 있다.

더불어, 상기 측정 이미지의 형상은 망막의 형상과 상응하도록 구성될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지는 서로 다른 색으로 구성될 수 있다.

다른 일측에 따르면, 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함하는 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 3D 디스플레이를 통해 제공되도록 제어하는 제어부,,입력 인터페이스를 통해 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 나타내는 입력을 수신하는 수신부 및 상기 수신된 입력에 기반하여 변시증을 측정하는 측정 프로세서를 포함하는 변시증 측정 장치를 제공한다.

일실시예에 따르면, 상기 측정 이미지는, 애너 글리프 방식, 셔터 글래스 방식 또는 편광 글래스 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지로 분리될 수 있다.

또한, 상기 측정 이미지는, 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함할 수 있다.

더불어, 상기 직선 또는 점선이 적어도 두 개 이상인 경우, 상기 직선 또는 점선은 평행 또는 직교하도록 구성될 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 수신부는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력을 더 수신할 수 있다.

또한, 상기 측정 프로세서는, 상기 수신된 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력에 기반하여 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 수신부는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력을 더 수신할 수 있다.

또한, 상기 측정 프로세서는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력에 기반하여 미리 설정된 기준을 통해 상기 변시증의 강도를 구분할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 수신부는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력을 더 수신할 수 있다.

또한, 상기 측정 프로세서는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력에 기반하여 상기 변시증이 발생한 눈을 구별할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 3D 디스플레이는, 상기 측정 프로세서를 통해 측정된 결과를 제공할 수 있다.

또 다른 일측에 따르면, 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함하는 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성하는 단계, 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지를 3D 디스플레이를 통해 제공되도록 제어하는 단계, 입력 인터페이스를 통해 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 나타내는 입력을 수신하는 단계 및 상기 수신된 입력에 기반하여 변시증을 측정하는 단계를 포함하는 변시증 측정 방법을 제공한다.

일실시예에 따르면, 상기 수신하는 단계는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력, 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력 및 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력 중 적어도 하나를 더 수신할 수 있다.

일실시예에 따르면, 상기 측정하는 단계는, 상기 수신된 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력에 기반하여 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 측정하는 단계는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력에 기반하여 미리 설정된 기준을 통해 상기 변시증의 강도를 구분하는 단계를 포함할 수 있다.

더불어, 상기 측정하는 단계는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력에 기반하여 변시증이 발생한 눈을 구별하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 일측에 따르면, 상기 변시증 측정 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 제공한다.

도 1은 일실시예에 따른 변시증 측정 장치와 사용자와의 관계를 도시한다.
도 2는 일실시예에 따른 변시증 측정 장치의 구조를 나타내는 블록도이다.
도 3은 일실시예에 따른 변시증이 발생하지 않은 사용자가 인식하는 측정 이미지를 도시한다.
도 4는 일실시예에 따른 변시증이 발생한 사용자가 인식하는 측정 이미지를 도시한다.
도 5a 내지 도 5h는 일실시예에 따른 변시증 측정을 위한 측정 이미지를 도시한다.
도 6은 일실시예에 따른 변시증 측정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 일실시예에 따른 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력 수신에 기반하여 망막의 구조적 변화를 측정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 일실시예에 따른 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력에 기반하여 변시증 강도를 구분하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 일실시예에 따른 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력에 기반하여 변시증이 발생한 눈을 구별하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

이하에서, 일부 실시예들를, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 실시예들에 의해 권리범위가 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

아래 설명에서 사용되는 용어는, 연관되는 기술 분야에서 일반적이고 보편적인 것으로 선택되었으나, 기술의 발달 및/또는 변화, 관례, 기술자의 선호 등에 따라 다른 용어가 있을 수 있다. 따라서, 아래 설명에서 사용되는 용어는 기술적 사상을 한정하는 것으로 이해되어서는 안 되며, 실시예들을 설명하기 위한 예시적 용어로 이해되어야 한다.

도 1은 일실시예에 따른 변시증 측정 장치와 사용자와의 관계를 도시한다.

일실시예에 따른 변시증 측정은 사용자(110)가 변시증 측정 장치(120)를 통해 제공되는 측정 이미지를 통해 이루어 질 수 있다. 변시증 측정 장치(120)는 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성하고, 이를 제공함으로써 기존의 변시증 측정 방법에 비해 민감도(sensitivity)를 높일 수 있다.

의학 분야에서 진단 검사의 정확도는 주로 두 개의 조건부 확률에 의해 결정이 될 수 있다. 상기 두 개의 조건부 확률이 민감도(sensitivity)와 특이도(specificity)일 수 있다. 진단 검사 결과에서 양성(positive)은 질병에 걸렸다는 것을 의미하고 음성(negative)은 질병에 걸리지 않았다는 것을 의미한다.

민감도는 환자가 질병에 걸렸을 경우, 진단 검사의 결과가 양성으로 나올 확률이고, 특이도는 환자가 질병에 걸리지 않았을 경우, 진단 검사의 결과가 음성으로 나올 확률일 수 있다. 민감도와 특이도가 높을수록, 진단 검사의 정확도가 높다는 것을 의미할 수 있다.

일반적으로 수정 암슬러 격자(Modified Amsler grid)를 이용한 변시증 진단 방법은 간편하게 암점과 변시증을 측정할 수 있으나 뇌의 완성작용(filling in phenomenon), 많은 선으로 인한 밀집 효과(crowding effect) 검사 중 주시(fixation) 유지의 어려움으로 인해 민감도가 낮다.

또한, 사인 암슬러 차트(sine Amsler chart), 레이저 암슬러 격자(Laser Amsler grid), 선택적 초시력 시야계(PHP: Preferential hyper acuity perimeter)), 반원 테스트(Semicircular test) 및 엠-차트(Metamorphosia-chart) 등과 같은 변시증 측정 방법이 있다. 상술한 바와 같은 변시증 진단 방법 중 선택적 초시력 시야계 및 엠-차트와 같은 변시증 진단 방법이 최근 사용이 증가하고 있다.

선택적 초시력 시야계(PHP)는 황반부 중심의 14° 이내의 굴곡이 있는 점선을 보여주고 변시증을 검사하도록 고안된 장비이다. 이를 통하여 나이관련 황반변성에서 광수용체의 위치 변화에 따른 초시력 이상을 검사할 수 있어서 증상이 없는 맥락막 신생혈관병증을 조기 진단하는데 있어서, 선택적 초시력 시야계(PHP)는 암슬러 격자 보다 높은 민감도를 가진다.

또한, 엠-차트 역시 나이관련 황반변성 뿐만 아니라, 망막앞막 황반원공, 분지망막정맥폐쇄에서 변시증을 평가할 수 있다.

다만, 선택적 초시력 시야계(PHP)는 특수한 장비를 필요로 하고 자가 검진에는 사용이 불가능하여 제한적으로 연구되고 있고, 엠-차트는 이해와 사용이 어려워 널리 사용되지 못하고 있다.

이에 반하여, 일실시예에 따른 변시증 측정 장치(120)는 3D 디스플레이를 이용하여 두 눈의 시야를 분리하고, 정상안을 기준 선(reference line)으로 이용하여 변형시를 계측할 수 있다. 3D 디스플레이를 통해 사용자(110)의 좌안 및 우안에 각각의 영상을 분리하여 제공할 수 있고, 이를 통해 양 안의 시야 분리가 가능할 수 있다.

두 눈을 좌안 및 우안으로 시야를 구분하는 것은 좌안 또는 우안 중 하나로만 시표를 주시할 경우, 구조적 이상이 있는 부분의 시표가 기준으로 작용하여 민감도가 감소하는 것을 방지할 수 있다. 또한, 동일 시각을 측정함에 있어서, 좌안 또는 우안 중 하나에 필요한 시표가 절반으로 줄어들어 밀집 효과가 감소할 수 있다.

사람의 눈은 두 개이기 때문에 실제 사물을 볼 때 양 안은 각각 조금씩 다른 각도로 사물의 형태를 인식한다. 이와 같이 양 안에 들어온 영상 신호가 합쳐져 하나의 영상으로 인식되는 과정에서 두뇌는 각 사물의 3차원 적인 원근과 깊이를 인지하게 된다.

양 안에 각각 다른 각도의 영상을 제공함으로써 평면에 표시되는 영상을 볼 때고 실제 사물을 보는 듯한 입체감을 느낄 수 있다. 이와 같이 두 눈의 시야를 분리하는 방법으로는 색을 이용한 애너 글리프 방식(anaglyph method), 셔터 글래스 방식(shutter glass method) 또는 편광 글래스 방식(polarization glass method) 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 다만, 이는 일실시예일 뿐이며, 두 눈의 시야를 분리하는 방법은 제한되지 않는다.

애너 글리프 방식은 색상 차를 이용하 3D 영상을 구현하는 방식이다. 좌안 영상은 청색으로, 우안 영상은 적색으로 형성한 후 이를 겹쳐 스크린에 투영하고, 상기 영상을 좌안에는 청색, 우안에는 적색의 필터가 붙은 안경으로 좌우 영상을 인식할 수 있다.

셔터 글래스 방식은 주사선을 나누지 않고 좌안과 우안에 해당하는 영상을 매우 빠른 속도로 번갈아 출력한다. 예를 들어, 120Hz의 주사율을 가진 TV 라면 1/120초 주기로 좌우측에 해당하는 영상을 교대로 제공할 수 있다. 그리고 이에 맞추어 시청자가 쓴 안경은 3D 디스플레이와의 통신을 주고 받으며 양쪽 렌즈의 셔터가 번갈아 열고 닫히기를 반복한다. 상술한 원리로 각각의 눈에 해당하는 영상 만을 전달할 수 있어 입체감을 느낄 수 있다.

편광 글래스 방식은 3D 디스플레이를 구성하는 주사선을 각각 짝수 선과 홀수 선으로 나눈 뒤 각각의 주사선에 좌안과 우안에 해당하는 영상 신호를 동시에 출력한다. 그리고 3D 디스플레이 전면에 양쪽 신호를 분리해 출력할 수 있는 필터를 부착하여 화면을 구성한다. 시청자는 두 가지의 영상 신호 중 서로 다른 한가지씩만 통과시키는 2 개의 편광 렌즈로 구성된 안경을 착용하여 각각의 눈에 다른 영상이 전달되어 입체 영상을 느낄 수 있다.

상술한 방식과 같이 변시증 측정 장치(120)는 3D 디스플레이를 통해 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지를 분리하여 사용자(110)에게 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자가 영상을 인식한 결과를 입력 인터페이스를 통해 입력 받아 변시증을 측정할 수 있다.

일실시예에 따른 변시증 측정 장치(120)는 기존의 수정 암슬러 격자를 이용한 변시증 측정과 다르게 좌안 및 우안의 측정 이미지를 분리하여 제공함으로써, 정상안을 기준선으로 사용하여 민감도를 높일 수 있다. 또한, 선택적 초시력 시야계와 같이 특수한 장비를 필요로 하지 않아 자가 검진이 용이하며, 엠-차트와 다르게 이해와 사용이 어렵지 않게 변시증을 측정할 수 있다.

이하에서는 암슬러 격자와 3D 디스플레이를 이용한 변시증 측정 결과를 통해 민감도를 비교한다.

표 1은 변시증이 없는 사용자를 대상으로 암슬러 격자 및 3D 디스플레이를 이용한 변시증 측정에서의 특이도를 판단한 결과이다. 특이도 면에 있어서는 암슬러 격자 및 3D 모니터 모두 변시증이 없는 사용자가 모두 변시증이 없다고 응답하였으므로 특이도 면에 있어서는 유사한 결과가 나올 수 있다.

표 2는 변시증이 있는 사용자를 대상으로 암슬러 격자 및 3D 디스플레이를 이용한 변시증 측정에서의 민감도를 판단한 결과이다. 암슬러 격자를 이용한 변시증 측정 방법에 있어서는 변시증이 있음에도 변시증이 없다고 응답한 사용자가 7명이다. 따라서, 민감도는 53.3%이다.

반면에, 일실시예에 따른 3D 디스플레이를 이용한 변시증 측정 방법에 있어서는 변시증이 있음에도 변시증이 없다고 응답한 사용자가 1명이다. 따라서, 민감도가 93.3%이다.

표 2에서와 같이 기존의 암슬러 격자를 이용한 변형시 측정 방법에 비해서 일실시예에 따른 3D 디스플레이를 이용한 변시증 측정 방법은 민감도에 있어서 향상된 결과를 제공할 수 있다.

표 3은 상기 표1 및 표 2의 결과를 통해 암슬러 격자 및 3D 디스플레이를 이용한 변시증 측정 방법 간의 차이를 나타낸다. 표 3을 통해 판단해 볼 때, McNemer 검정 유의 확률은 0.07이며, 두 검사 간의 진단 일치도를 나타내는 카파 인덱스(Kappa Index)는 0.487로, 3D 디스플레이를 이용한 변시증 측정 방법이 통계적으로 유의미한 높은 민감도를 보였다고 할 수 있다.

도 2는 일실시예에 따른 변시증 측정 장치의 구조를 나타내는 블록도이다.

변시증 측정 장치(200)는 데이터 베이스(210), 이미지 생성 프로세서(220), 제어부(230), 수신부(240) 및 측정 프로세서(250)를 포함할 수 있다.

데이터 베이스(210)는 변시증 측정을 위한 적어도 하나의 측정 이미지를 저장할 수 있다. 상기 측정 이미지는 사용자가 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 인식하여 변시증을 측정할 수 있도록, 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 측정 이미지는 주시점을 포함하여 사용자의 주시 포인트를 일정하게 유지할 수 있다.

또한, 상기 측정 이미지는 상기 직선 또는 점선이 적어도 두 개 이상인 경우, 상기 직선 또는 점선은 평행 또는 직교하도록 구성될 수 있다. 이를 통해 사용자는 상기 직선 또는 점선의 왜곡 여부를 보다 명확히 인식할 수 있다.

또한, 측정 이미지의 형상은 망막의 형상과 상응하도록 구성될 수 있다. 이를 통하여, 사용자가 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 입력 인터페이스를 통해 입력하게 되면, 변시증 측정 장치(200)는 상기 왜곡이 발생한 위치에 상응하는 망막의 위치에 구조적 이상 발생을 측정할 수 있다.

이미지 생성 프로세서(220)는 데이터 베이스(210)에 저장된 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성할 수 있다. 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 사용자에게 제공함으로써, 변시증이 발생하지 않은 정상안을 기준선으로 이용할 수 있다.

이를 통해, 한 눈으로만 시표를 주시할 경우, 구조적 이상이 있는 부분의 시표가 기준으로 작용하여 민감도가 떨어지는 것을 방지할 수 있다. 또한, 동일 시각을 측정함에 있어, 한 눈당 필요 시표가 절반으로 줄어 들어 밀집 효과를 감소시킬 수 있다.

이미지 생성 프로세서(220)는 애너 글리프 방식, 셔터 글래스 방식 또는 편광 글래스 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 측정 이미지를 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지로 분리하여 생성할 수 있다. 다만, 상술한 바와 같이 상술한 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하는 방법은 일 예일 뿐이며, 이에 제한되는 것은 아니다.

예를 들어, 이미지 생성 프로세서(220)는 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지는 서로 다른 색으로 구성되도록 하여 애너 글리프 방식을 통해 시야를 분리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 이미지 생성 프로세서(220)는 셔터 글래스 방식 또는 편광 글래스 방식에 적합하도록 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성할 수 있다.

제어부(230)는 상기 이미지 생성 프로세서(220)를 통해 생성된 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 3D 디스플레이를 통해 사용자에게 제공되도록 제어할 수 있다. 제어부(230)를 통해 상기 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 사용자에게 3D 디스플레이를 통해 제공됨으로써, 사용자의 양안에 각기 다른 측정 이미지가 제공됨에도 사용자는 분리된 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 겹쳐진 하나의 측정 이미지로 인식할 수 있다.

또한, 사용자가 하나의 측정 이미지로 인식함으로써, 변시증이 발생하지 않은 정상안이 기준 선으로 작용하여 사용자는 직선 또는 점선의 왜곡 여부를 보다 명확히 인식할 수 있다.

제어부(230)는 이미지 생성 프로세서(220)에서 측정 이미지를 분리한 방식에 따라 다르게 상기 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지를 제공하도록 3D 디스플레이를 제어할 수 있다.

예를 들어, 셔터 글래스 방식의 경우 제어부(230)는 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지를 매우 빠른 속도로 번갈아 출력하도록 3D 디스플레이를 제어할 수 있다.

또한, 편광 글래스 방식의 경우 제어부(230)는 3D 디스플레이의 주사선을 각각 짝수 선과 홀수 선으로 나눈 뒤 각각의 주사선에서 좌안과 우안에 해당하는 측정 이미지를 동시에 출력하도록 3D 디스플레이를 제어할 수 있다.

더불어, 애너 글리프 방식의 경우, 제어부(230)는 청색으로 형성된 좌안 측정 이미지와 적색으로 형성된 우안 측정 이미지를 제공하도록 3D 디스플레이를 제어할 수 있다.

사용자는 각 방식에 따른 글래스를 통하여 제어부(230)를 통해 제어된 방식으로 3D 디스플레이에서 사용자의 양안에 다르게 제공되는 측정 이미지를 하나의 이미지로 겹쳐 인식할 수 있다.

수신부(240)는 입력 인터페이스를 통해 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 나타내는 입력을 수신할 수 있다. 3D 디스플레이를 통해 양 안에 분리되어 제공되는 측정 이미지를 사용자가 주시한 결과 인식되는 결과를 입력 인터페이스를 통해 입력 받을 수 있다. 수신부(240)는 상기 입력을 수신하여 측정 프로세서(250)로 전달할 수 있다.

예를 들어, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 직선의 수, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치 및 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색 중 적어도 하나가 입력 인터페이스를 통해 입력될 수 있다.

입력 인터페이스는 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 사용자가 입력하도록 할 수 있다. 또한, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 경우, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 더 입력하도록 할 수 있다. 더불어, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 경우, 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 더 입력하도록 할 수 있다. 마찬가지로, 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 더 입력하도록 할 수 있다.

이를 통하여 변시증 측정 장치(200)는 단순히 변시증의 발생 여부 만을 측정하는 것이 아니라, 변시증 증상의 강도를 구분하여 사용자에게 제공할 수 있고, 변시증을 유발하는 망막의 구조적 변화가 발생하는 위치 또한 측정하여 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 사용자의 두 눈 중 변시증이 발생한 눈을 구별할 수 있다.

측정 프로세서(250)는 수신부(240)를 통해 수신된 입력에 기반하여 변시증을 측정할 수 있다. 사용자로부터 입력된 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 나타내는 입력에 따라 변시증의 발생 여부를 측정 할 수 있다.

예를 들어, 상기 입력이 직선 또는 점선의 왜곡을 나타내는 경우, 측정 프로세서(250)는 변시증이 발생한 것으로 측정할 수 있고, 상기 입력이 직선 또는 점선의 왜곡이 없음을 나타내는 경우, 측정 프로세서(250)는 변시증이 발생하지 않은 것으로 측정할 수 있다.

또한, 측정 프로세서(250)는 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 입력에 기반하여 변시증을 발생시키는 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 측정 이미지의 형상은 망막의 형상과 상응하도록 구성될 수 있으므로, 사용자가 인식한 측정 이미지에서 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치는 망막의 위치에 상응할 수 있다. 따라서, 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치가 입력 인터페이스를 통해 입력되는 경우, 이를 기반으로 하여 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정할 수 있다.

더불어, 측정 프로세서(250)는 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 입력에 기반하여 변시증의 강도를 구분할 수 있다.

측정 이미지는 직선 또는 점선을 적어도 하나 이상 포함할 수 있고, 사용자가 인식한 측정 이미지에서 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수가 적은 경우, 변시증 증상의 강도가 약한 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 사용자가 인식한 측정 이미지에서 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수가 많은 경우, 변시증 증상의 강도가 높은 것으로 판단할 수 있다.

왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수가 많다는 것은, 변시증이 발생한 영역이 넓다는 것을 의미할 수 있다. 측정 이미지의 형상이 망막의 형상과 상응하도록 구성되었으므로, 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수가 많다는 것이 변시증을 발생시키는 망막의 구조적 변화가 넓은 것을 의미할 수 있다. 따라서, 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 통해 변시증의 강도를 구분할 수 있다.

상술한 변시증 강도를 판단하는 기준은 미리 설정된 기준에 따라 결정될 수 있으며, 측정 프로세서(250)는 상기 기준에 따라 사용자의 변시증 증상의 강도를 구분하여 제공할 수 있다.

또한, 측정 프로세서(250)는 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 입력에 기반하여, 사용자의 두 눈 중 변시증이 발생한 눈을 구별할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 적색 직선 또는 점선의 왜곡이 발생하였다고 인식하여 입력 인터페이스를 통해 상기 인식 결과를 입력하는 경우, 우안에 변시증이 발생한 것으로 구별할 수 있다. 마찬가지로, 사용자가 청색 직선 또는 점선의 왜곡이 발생하였다고 인식하여 입력 인터페이스를 통해 상기 인식 결과를 입력하는 경우, 좌안에 변시증이 발생한 것으로 구별할 수 있다.

제어부(230)는 측정 프로세서(250)를 통해 측정된 변시증 발생 여부, 변시증 발생 영역, 변시증의 강도 및 사용자의 두 눈 중 변시증이 발생한 눈 중 적어도 하나에 대한 정보를 사용자에게 제공하도록 3D 디스플레이를 제어할 수 있다.

사용자는 이를 통하여, 간편하게 변시증을 자가 검진할 수 있으며, 단지 3D 디스플레이를 통해 제공되는 측정 이미지를 주시하고, 인식 결과를 입력 인터페이스에 입력하는 것 만으로 쉽게 변시증을 측정할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 변시증이 발생하지 않은 사용자가 인식하는 측정 이미지를 도시한다.

도 3을 참조하면, 이미지 생성 프로세서(220)는 측정 이미지를 우안 측정 이미지(310) 및 좌안 측정 이미지(320)로 분리하여 생성할 수 있다. 상기 우안 측정 이미지(310) 및 좌안 측정 이미지(320)는 양 안의 시각 차를 반영하여 생성될 수 있고, 우안 측정 이미지(310) 및 좌안 측정 이미지(320)는 서로 다른 색으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 우안 측정 이미지(310)는 적색으로, 좌안 측정 이미지(320)는 청색으로 분리하여 생성할 수 있다.

양 안에 변시증이 발생하지 않은 사용자는 우안 측정 이미지(310) 및 좌안 측정 이미지(320) 각각을 주시하는 경우에도, 우안 측정 이미지(310) 및 좌안 측정 이미지(320)에 포함된 직선을 왜곡 없이 직선 그대로 인식할 수 있다.

상기 우안 측정 이미지(310) 및 좌안 측정 이미지(320)가 합성된 합성 이미지(330)는 직선이 두 개로 보여질 수 있다. 다만, 셔터 글라스 또는 편광 글라스 등을 이용하여 상기 합성 이미지(330)를 주시하게 되는 경우, 실제로 인식되는 실제 이미지(340)는 우안 측정 이미지(310) 및 좌안 측정 이미지(320)가 겹쳐져 하나로 인식될 수 있다.

변시증이 발생하지 않은 사용자는 실제로 인식되는 실제 이미지(340) 상으로 직선을 왜곡 없이 인식할 수 있다. 사용자가 실제로 인식되는 실제 이미지(340)와 같이 측정 이미지를 인식하는 경우, 직선을 그대로 인식하고 있으므로 변시증이 발생하지 않음을 나타내는 입력을 입력 인터페이스를 통해 입력할 수 있다. 상기 입력을 기반으로 측정 프로세서(250)는 상기 사용자가 변시증이 발생하지 않은 것으로 측정하여 결과를 제공할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 변시증이 발생한 사용자가 인식하는 측정 이미지를 도시한다.

도 4를 참조하면, 이미지 생성 프로세서(220)는 측정 이미지를 우안 측정 이미지(410) 및 좌안 측정 이미지(420)로 분리하여 생성할 수 있다. 상기 우안 측정 이미지(410) 및 좌안 측정 이미지(420)는 양 안의 시각 차를 반영하여 생성될 수 있고, 우안 측정 이미지(410) 및 좌안 측정 이미지(420)는 서로 다른 색으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 우안 측정 이미지(410)는 적색으로, 좌안 측정 이미지(420)는 청색으로 분리하여 생성할 수 있다.

예를 들어, 우안에 변시증이 발생한 사용자는 우안 측정 이미지(410)를 주시하는 경우, 우안 측정 이미지(410)에 포함된 직선이 왜곡되어 인식될 수 있다. 이에 반하여, 좌안 측정 이미지(420)를 주시하는 경우, 좌안 측정 이미지(320)에 포함된 직선은 왜곡 없이 직선 그대로 인식할 수 있다.

상기 우안 측정 이미지(410) 및 좌안 측정 이미지(420)가 합성된 합성 이미지(430)는 변시증이 발생하지 않은 영역에 대해서는 직선이 두 개로 보여질 수 있다. 반면에, 변시증이 발생한 영역에 대해서는 왜곡된 직선과 왜곡 없는 직선이 겹쳐져 보일 수 있다.

셔터 글라스 또는 편광 글라스 등을 이용하여 상기 합성 이미지(430)를 주시하게 되는 경우, 실제로 보이는 실제 이미지(440)는 우안 측정 이미지(410) 및 좌안 측정 이미지(420)가 겹쳐져 하나로 인식될 수 있다.

변시증이 발생하지 않은 영역에 대해서 사용자는 실제 인식되는 실제 이미지(340) 상으로 직선을 왜곡 없이 인식할 수 있다. 반면에, 변시증이 발생한 영역에 대해서 사용자는 실제 이미지(340) 상으로 왜곡된 직선 및 왜곡되지 않은 직선이 겹쳐져 인식될 수 있다.

사용자가 실제 이미지(340)와 같이 측정 이미지를 인식하는 경우, 변시증이 발생한 영역에 대하여 직선이 왜곡되어 인식되고 있으므로 변시증이 발생함을 나타내는 입력을 입력 인터페이스를 통해 입력 받을 수 있다. 상기 입력을 기반으로 측정 프로세서(250)는 상기 사용자가 변시증이 발생한 것으로 측정하여 결과를 제공할 수 있다.

또한, 실제 이미지(340)에서 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력을 입력 인터페이스를 통해 사용자로부터 입력 받을 수 있다. 상기 입력을 기반으로 측정 프로세서(250)는 사용자의 두 눈 중 변시증이 발생한 눈을 구별할 수 있다.

도 5a 내지 도 5h는 일실시예에 따른 변시증 측정을 위한 측정 이미지를 도시한다.

도 5a 내지 도 5h를 참조하면, 일실시예에 따른 다양한 변시증 측정을 위한 측정 이미지를 도시한다.

도 5a는 수평으로 배치된 복수 개의 직선 및 주시점을 포함한 측정 이미지로서, 좌안 측정 이미지와 우안 측정이미지로 분리되기 전의 측정 이미지를 도시한다. 상술한 바와 같이 셔터 글래스 또는 편광 글래스 등을 이용하지 않는 경우에는 도 5a의 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 단순히 합쳐져 각 직선 별로 두 줄로 인식될 수 있다.

도 5b는 수직으로 배치되는 복수 개의 점선 및 주시점을 포함한 측정 이미지로서, 좌안 측정 이미지와 우안 측정이미지로 분리되지 전의 측정 이미지를 도시한다. 변시증 측정을 위하여 직선이 아닌 점선을 이용하여 측정 이미지를 구성할 수 있다.

도 5c는 수평으로 배치되는 복수 개의 점선 및 주시점을 포함한 측정 이미지로서, 좌안 측정 이미지와 우안 측정 이미지로 분리되기 전의 측정 이미지를 도시한다. 상기 복수 개의 점선은 도 5b와 같이 수직으로 배치될 수도 있고, 도 5c와 같이 수평으로 배치될 수도 있다.

도 5d는 수평으로 배치되는 복수 개의 점선 및 주시점을 포함한 측정 이미지이고, 도 5e는 수직으로 배치되는 복수 개의 점선 및 주시점을 포함한 측정 이미지로서, 좌안 측정 이미지와 우안 측정 이미지로 분리되기 전의 측정 이미지를 도시한다. 도 5b 및 도 5c와는 다르게 점선의 밀도가 좀 더 낮게 구성될 수 있다.

도 5f는 수평으로 배치되는 복수 개의 점선 및 주시점을 포함한 측정 이미지이고, 도 5g는 수직으로 배치되는 복수 개의 점선 및 주시점을 포함한 측정 이미지로서, 좌안 측정 이미지와 우안 측정 이미지로 분리되기 전의 측정 이미지를 도시한다. 도 5(d) 및 도 5(e)의 점선의 밀도 보다 더 낮은 밀도를 가지는 점선으로 구성된 측정 이미지를 도시한다.

도 5h는 복수 개의 점선 및 주시점을 포함한 측정 이미지로서, 좌안 측정 이미지와 우안 측정 이미지로 분리되기 전의 측정 이미지를 도시한다. 도 5(h)를 참조하면, 점선의 밀도가 감소하여 복수 개의 점선이 교차하는 것과 같이 인식될 수도 있다.

또한, 일실시예에 따르면, 상술한 도 5a 내지 도 5h의 측정 이미지는 우안 측정 이미지는 적색으로 보이도록 하고, 좌안 측정 이미지는 청색으로 보이도록 설정할 수 있다. 이를 통하여 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색이 적색임을 나타내는 입력이 입력 인터페이스를 통해 입력되는 경우, 우안에 변시증이 발생한 것으로 구별될 수 있다.

마찬가지로, 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색이 청색임을 나타내는 입력이 입력 인터페이스를 통해 입력되는 경우, 좌안에 변시증이 발생한 것으로 구별될 수 있다.

상술한 측정 이미지는 일 예일 뿐이며, 복수 개의 직선 및 점선을 조합하거나, 점선의 밀도를 조정하여 측정 이미지를 구성할 수 있으며, 또한 복수 개의 직선 및 점선의 방향 역시 수평 및 수직 방향으로 제한되는 것은 아니다.

도 6은 일실시예에 따른 변시증 측정 방법을 나타내는 흐름도이다.

단계(610)에서 이미지 생성 프로세서(220)는 데이터 베이스(210)에 저장된 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성할 수 있다. 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 사용자에게 제공함으로써, 변시증이 발생하지 않은 정상안을 기준선으로 이용할 수 있다.

이를 통해, 한 눈으로만 시표를 주시할 경우, 구조적 이상이 있는 부분의 시표가 기준으로 작용하여 민감도가 떨어지는 것을 방지할 수 있다. 또한, 동일 시각을 측정함에 있어, 한 눈당 필요 시표가 절반으로 줄어 들어 밀집 효과를 감소시킬 수 있다.

단계(620)에서 제어부(230)는 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 3D 디스플레이를 통해 제공되도록 제어할 수 있다. 제어부(230)는 이미지 생성 프로세서(220)에서 측정 이미지를 분리한 방식에 따라 다르게 3D 디스플레이를 제어하여 상기 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 제공되도록 할 수 있다.

단계(630)에서 수신부(240)는 입력 인터페이스를 통해 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 나타내는 입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 사용자는 3D 디스플레이를 통해 제공되는 이미지를 주시한 결과 인식되는 결과를 입력 인터페이스를 통해 입력할 수 있다. 수신부(240)는 상기 사용자의 입력을 수신하여 측정 프로세서(250)로 전달할 수 있다.

단계(640)에서 측정 프로세서(250)는 수신부(240)를 통해 수신된 입력에 기반하여 변시증을 측정할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 입력이 직선 또는 점선의 왜곡을 나타내는 경우, 측정 프로세서(250)는 변시증이 발생한 것으로 측정할 수 있고, 사용자의 입력이 직선 또는 점선의 왜곡이 없음을 나타내는 경우, 측정 프로세서(250)는 변시증이 발생하지 않은 것으로 측정할 수 있다.

도 7은 일실시예에 따른 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력 수신에 기반하여 망막의 구조적 변화를 측정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

단계(710)에서 직선 또는 점선의 왜곡이 발생을 나타내는 입력을 수신한 경우, 수신부(240)는 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력을 더 수신할 수 있다.

측정 이미지의 형상은 망막의 형상에 상응하도록 구성될 수 있으므로, 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정하기 위해 수신부(240)는 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력을 수신할 수 있다.

단계(720)에서 측정 프로세서(250)는 상기 수신된 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력에 기반하여 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정할 수 있다. 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치에 상응하는 망막의 영역에 구조적 변화가 발생한 것으로 측정할 수 있다.

또한, 상기 측정 결과를 3D 디스플레이를 통해 제공함으로써, 사용자가 자신의 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 쉽게 인지할 수 있다.

도 8은 일실시예에 따른 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력에 기반하여 변시증 강도를 구분하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

단계(810)에서 직선 또는 점선의 왜곡이 발생을 나타내는 입력을 수신한 경우, 수신부(240)는 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력을 더 수신할 수 있다. 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수에 따라 변시증 증상의 강도를 구분할 수 있으므로, 사용자에게 변시증 증상을 명확히 전달하기 위해 상기 입력을 수신할 수 있다.

단계(820)에서 측정 프로세서(250)는 상기 수신된 왜곡이 발생한 점선 또는 직선의 수를 나타내는 입력에 기반하여 미리 설정된 기준을 통해 변시증의 강도를 구분할 수 있다.

측정 프로세서(250)는 사용자가 인식한 측정 이미지에서 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수가 적은 경우, 변시증 증상의 강도가 약한 것으로 판단할 수 있다. 반면에, 사용자가 인식한 측정 이미지에서 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수가 많은 경우, 변시증 증상의 강도가 높은 것으로 판단할 수 있다.

또한, 미리 설정된 기준을 통해 변시증 증상을 더욱 세분화하여 구분할 수 있으며, 상기 미리 설정된 기준은 변시증을 가진 환자에게서 수집된 데이터를 통해 구체화되고 세분화되어 결정될 수 있다.

상기 측정 프로세서(250)를 통해 변시증 강도를 구분한 결과를 3D 디스플레이를 통해 제공함으로써, 사용자가 자신의 변시증 증상의 강도를 쉽게 인지할 수 있다.

도 9는 일실시예에 따른 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력에 기반하여 변시증이 발생한 눈을 구별하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

단계(910)에서 직선 또는 점선의 왜곡이 발생을 나타내는 입력을 수신한 경우, 수신부(240)는 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력을 더 수신할 수 있다. 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색에 따라 사용자의 두 눈 중 변시증이 발생한 눈을 구별할 수 있다.

단계(920)에서 측정 프로세서(250)는 상기 수신된 왜곡이 발생한 점선 또는 직선의 색을 나타내는 입력에 기반하여 사용자의 두 눈 중 변시증이 발생한 눈을 구별할 수 있다.

측정 이미지는 우안 측정 이미지는 적색으로 보이도록 하고, 좌안 측정 이미지는 청색으로 보이도록 설정할 수 있다. 이를 통하여 측정 프로세서(250)는 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색이 적색임을 나타내는 입력에 기반하여, 우안에 변시증이 발생한 것으로 구별할 수 있다.

마찬가지로, 측정 프로세서(250)는 왜곡이 발생한 직선 또는 점선이 색이 청색임을 나타내는 입력에 기반하여, 좌안에 변시증이 발생한 것으로 구별할 수 있다.

상술한 바와 같이 측정 프로세서(250)를 통해 사용자의 두 눈 중 변시증이 발생한 눈을 구별하고, 상기 구별된 결과를 3D 디스플레이를 통해 제공함으로써, 사용자가 두 눈 중 변시증이 발생한 눈을 쉽게 파악하도록 할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 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. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (23)

1. 변시증 측정을 위한 적어도 하나의 측정 이미지를 저장하는 데이터 베이스;
   상기 저장된 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성하는 이미지 생성 프로세서; 및
   상기 생성된 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지가 3D 디스플레이를 통해 제공되도록 제어하는 제어부
   를 포함하는 변시증 측정 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 이미지 생성 프로세서는, 애너 글리프 방식, 셔터 글래스 방식 또는 편광 글래스 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 측정 이미지를 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지로 분리하여 생성하는, 변시증 측정 장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 측정 이미지는, 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함하는, 변시증 측정 장치.
4. 제3항에 있어서,
   상기 직선 또는 점선이 적어도 두 개 이상인 경우, 상기 직선 또는 점선은 평행 또는 직교하도록 구성되는, 변시증 측정 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 측정 이미지의 형상은 망막의 형상과 상응하도록 구성되는, 변시증 측정 장치.
6. 제1항에 있어서,
   상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지는 서로 다른 색으로 구성되는, 변시증 측정 장치.
7. 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함하는 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 3D 디스플레이를 통해 제공되도록 제어하는 제어부;
   입력 인터페이스를 통해 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 나타내는 입력을 수신하는 수신부; 및
   상기 수신된 입력에 기반하여 변시증을 측정하는 측정 프로세서
   를 포함하는 변시증 측정 장치.
8. 제7항에 있어서,
   상기 측정 이미지는, 애너 글리프 방식, 셔터 글래스 방식 또는 편광 글래스 방식 중 적어도 하나를 이용하여 상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지로 분리되는, 변시증 측정 장치.
9. 제7항에 있어서,
   상기 측정 이미지는, 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함하는, 변시증 측정 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 직선 또는 점선이 적어도 두 개 이상인 경우, 상기 직선 또는 점선은 평행 또는 직교하도록 구성되는, 변시증 측정 장치.
11. 제7항에 있어서,
    상기 수신부는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력을 더 수신하는, 변시증 측정 장치.
12. 제11항에 있어서,
    상기 측정 프로세서는, 상기 수신된 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력에 기반하여 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정하는, 변시증 측정 장치.
13. 제7항에 있어서,
    상기 수신부는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력을 더 수신하는, 변시증 측정 장치.
14. 제13항에 있어서,
    상기 측정 프로세서는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력에 기반하여 미리 설정된 기준을 통해 상기 변시증의 강도를 구분하는, 변시증 측정 장치.
15. 제7항에 있어서,
    상기 수신부는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우, 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력을 더 수신하는, 변시증 측정 장치.
16. 제15항에 있어서,
    상기 측정 프로세서는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력에 기반하여 상기 변시증이 발생한 눈을 구별하는, 변시증 측정 장치.
17. 제7항에 있어서,
    상기 3D 디스플레이는, 상기 측정 프로세서를 통해 측정된 결과를 제공하는, 변시증 측정 장치.
18. 적어도 하나의 직선 또는 점선 중 적어도 하나와 주시점을 포함하는 측정 이미지를 좌안 측정 이미지 및 우안 측정 이미지로 분리하여 생성하는 단계;
    상기 좌안 측정 이미지 및 상기 우안 측정 이미지를 3D 디스플레이를 통해 제공되도록 제어하는 단계;
    입력 인터페이스를 통해 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생 여부를 나타내는 입력을 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 입력에 기반하여 변시증을 측정하는 단계
    를 포함하는 변시증 측정 방법.
19. 제18항에 있어서,
    상기 수신하는 단계는, 상기 직선 또는 점선의 왜곡 발생을 나타내는 입력을 수신하는 경우,
    상기 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력, 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력 및 상기 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력 중 적어도 하나를 더 수신하는, 변시증 측정 방법.
20. 제19항에 있어서,
    상기 측정하는 단계는, 상기 수신된 직선 또는 점선의 왜곡이 발생한 위치를 나타내는 입력에 기반하여 망막의 구조적 변화가 발생한 영역을 측정하는 단계
    를 포함하는 변시증 측정 방법.
21. 제19항에 있어서,
    상기 측정하는 단계는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 수를 나타내는 입력에 기반하여 미리 설정된 기준을 통해 상기 변시증의 강도를 구분하는 단계를 포함하는, 변시증 측정 방법.
22. 제19항에 있어서,
    상기 측정하는 단계는, 상기 수신된 왜곡이 발생한 직선 또는 점선의 색을 나타내는 입력에 기반하여 변시증이 발생한 눈을 구별하는 단계를 포함하는, 변시증 측정 방법.
23. 제18항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 변시증 측정 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.

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