KR20170110268A - 약품 검색 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본원은 촬영부를 통해 촬영된 약품 영상에 기초하여, 상기 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출하는 특징점 추출부, 약품 데이터베이스에 저장된 약품 정보들 중에서 상기 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색하는 검색부 및 상기 검색된 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시하는 디스플레이 제어부를 포함하는 약물 검색 장치에 관한 것이다.

Description

약품 검색 장치 및 방법 {DRUG SEARCH APPARATUS AND METHOD}
본원은 약품 검색 장치 및 방법에 관한 것이다.
의약품 소비자인 일반인들은 각종 약물에 대한 지식이 부족하기 때문에, 의사나 약사가 처방해 준 약물의 종류나 효능, 성분 등을 알지 못하고 약물을 복용하는 경우가 대부분이다. 최근, 병원에서는 가벼운 감기 증상에도 평균 5알 정도의 약물을 처방하고 있음에 따라 약 과다 처방 및 과다 복용 문제가 대두되고 있으며, 여기에는 소화제와 항생제 등 질병의 치료에 반드시 필요하지 않은 약물도 포함되는 경우가 대부분이다. 이와 같이 불필요한 약물의 과다 복용으로 질병의 치료 효과가 떨어지고, 항생제 과다 복용으로 인해 박테리아에 내성이 생기게 하며, 슈퍼 박테리아의 등장 등 다양한 문제가 발생하고 있다.
그러나 환자가 처방받은 약에 어떠한 효능을 갖는 약물이 포함되는지 알고자 하더라도 일반적으로 환자는 의약품에 대한 지식이 부족하기 때문에, 환자가 약물의 형태만 보고 그 효능이나 성분을 짐작하는 것은 불가능하다. 따라서 환자가 처방받은 약물이 지나치게 많은 양이고 불필요한 약물이 포함되어 있다고 생각될 때에도 각각의 약물이 어떤 효능이 있는지 알 수가 없기 때문에, 불필요한 약물까지 그대로 복용할 수밖에 없는 실정이다. 또한, 처방받은 약에 어떠한 효능 및 성분의 약물이 포함되는지 알지 못하고 그대로 복용할 수밖에 없어서, 환자들의 불안감이 증대될 수 있는 한계가 있다.
한편, 대부분의 가정에는 처방받았으나 복용하지 않고 남은 약물, 또는 약국에서 구매한 일반 의약품으로서 복용 방법 등이 기재된 설명서를 분실한 약물 등이 있는 경우가 있는데, 이러한 약물은 그 효능 및 복용 방법 등을 알 수 없어서 결국 버리게 될 때가 많다. 이러한 약물의 폐기에 따른 낭비와 약물의 오남용을 방지할 수 있는 기술이 시급히 필요한 실정이다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제1998-0071912호(공개일: 1998.10.26)에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 불필요한 약물의 과다 복용으로 인한 질병의 치료 효과 저하를 해결할 수 있는 약품 검색 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 약물의 효능이나 복용 방법을 알 수 없어 버리게 되는 약물 폐기의 낭비 및 약물의 오남용을 방지할 수 있는 약품 검색 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 처방받은 의약품의 종류나 효능 등을 보다 안전하고 빠르게 식별할 수 있는 약품 검색 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들도 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 장치는 촬영부를 통해 촬영된 약품 영상에 기초하여, 상기 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출하는 특징점 추출부, 약품 데이터베이스에 저장된 약품 정보들 중에서 상기 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색하는 검색부 및 상기 검색된 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시하는 디스플레이 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 특징점 추출부는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 상기 특징점을 추출할 수 있다.
또한, 상기 특징점 추출부는 상기 SIFT 알고리즘에 기초한 상기 특징점 추출 시 색상 정보를 고려하여 추출할 수 있다.
또한, 상기 검색부는 어휘 트리(vocabulary tree) 알고리즘에 기초하여 형성된 상기 약품 데이터베이스로부터 상기 약품 정보를 검색할 수 있다.
또한, 상기 특징점 추출부는 상기 약품에 포함된 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 중 적어도 어느 하나를 상기 특징점으로서 추출할 수 있다.
또한, 상기 특징점 추출부는 상기 약품 영상에 기초하여 상기 약품의 파손 정도를 산출하되, 상기 검색부는 상기 산출된 파손 정도가 미리 설정된 임계 파손 값 이상인 경우 특징점 카테고리 별로 미리 설정된 가중치에 기초하여 상기 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색할 수 있다.
또한, 상기 검색부는 외부 서버로부터 획득한 상기 약품 정보들에 기초하여 검색할 수 있다.
또한, 상기 약품 영상은 낱알의 일부가 포함된 약품 영상을 포함할 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 방법은 약품 영상을 획득하는 단계, 상기 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출하는 단계, 약품 데이터베이스에 저장된 약품 정보들 중에서 상기 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색하는 단계 및 상기 검색된 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 특징점을 추출하는 단계는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 상기 특징점을 추출할 수 있다.
또한, 상기 특징점을 추출하는 단계는 상기 SIFT 알고리즘에 기초한 상기 특징점 추출 시 색상 정보를 고려하여 추출할 수 있다.
또한, 상기 검색하는 단계는 어휘 트리(vocabulary tree) 알고리즘에 기초하여 형성된 상기 약품 데이터베이스로부터 상기 약품 정보를 검색할 수 있다.
또한, 상기 특징점을 추출하는 단계는 상기 약품에 포함된 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 중 적어도 어느 하나를 상기 특징점으로서 추출할 수 있다.
또한, 상기 검색하는 단계는 외부 서버로부터 획득한 상기 약품 정보들에 기초하여 검색할 수 있다.
또한, 상기 약품 영상을 획득하는 단계는 상기 약품 영상으로서, 낱알의 일부가 포함된 약품 영상을 포함할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 본원은 사용자 단말기를 통해 촬영된 약품 영상에서 약품의 특징점을 추출하고, 약품 데이터베이스에 저장된 약품 정보들 중에서 상기 추출된 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색하며, 상기 검색된 약품 정보를 사용자 단말기의 디스플레이 화면에 제공함으로써, 약품의 종류나 효능 등을 보다 안전하고 빠르게 식별할 수 있는 효과가 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 본원은 색상 정보가 고려된 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출하고, 어휘 트리(vocabulary tree) 알고리즘에 기초하여 형성된 약품 데이터베이스로부터 약품 정보를 검색함으로써, 촬영된 약품의 정보를 보다 쉽고 정확하게 검색할 수 있는 효과가 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 본원은 약물의 효능이나 복용 방법을 알 수 없어 버리게 되는 약물 폐기의 낭비 및 약물의 오남용을 방지할 수 있고, 불필요한 약물의 과다 복용으로 인한 질병의 치료 효과 저하를 해결할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 장치의 개략적인 블록도이다.
도 2는 본원의 다른 일 실시예에 따른 약품 검색 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따른 알약 검색 장치에서 획득된 약품 영상의 모양과 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 방법에 대한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본원은 알약, 캡슐 등의 미지의 약품을 사용자 단말기로 촬영하면, 촬영된 약품 영상에 기초하여 약품을 비교 분석함으로써 해당 약품의 정보를 보다 빠르고 쉽게 제공하는 기술에 관한 것이다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 장치의 개략적인 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 장치(100)는 촬영부(110), 특징점 추출부(120), 검색부(130) 및 디스플레이 제어부(140)를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 장치(100)는 사용자 단말기로서, 휴대용정보단말기(PDA), 스마트폰 등일 수 있다.
촬영부(110)는 사용자에 의하여 촬영된 약품 영상을 획득할 수 있다. 약품 영상으로는 정제, 경질캡슐, 연질캡슐 등의 고형제 낱알 약품을 촬영한 영상, 낱알의 일부가 포함된 약품을 촬영한 영상 등이 있을 수 있다. 낱알의 일부가 포함된 약품은 다양한 크기로 절단된 약품, 낱알의 반쪽만 존재하는 약품, 파손된 약품 등일 수 있다.
특징점 추출부(120)는 촬영부(110)를 통해 촬영된 약품 영상에 기초하여, 약품 영상에 포함된 약품의 특징점(Feature)을 추출할 수 있다.
모든 종류의 의약품은, 의약품 제조업자 또는 수입자가 그 제조 또는 수입하는 의약품에 대하여 낱알의 모양 또는 도안(예를 들어, 마크, 로고, 모노그램 등)을 인쇄 또는 각인하거나 이들을 조합하는 방법 등을 이용하여 다른 의약품과 구별될 수 있도록 제조 또는 수입하는 낱알식별표시제도에 의하여, 각기 다른 모양, 마크, 색상 등을 가진다.
즉, 모든 종류의 의약품들은 마크, 모양, 색상, 형상, 크기, 두께 중 어느 하나 이상 차이가 있으므로, 이에 근거하여 본원의 약품 검색 장치(100)는 촬영부(110)를 통해 획득된 약품 영상에서 약품의 특징점 추출하고, 후술할 매칭 기술을 이용함으로써 약품을 보다 쉽고 빠르게 식별할 수 있다.
특징점 추출부(120)는 약품에 포함된 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 중 적어도 어느 하나를 특징점으로서 추출할 수 있다. 도 3은 본원의 일 실시예에 따른 알약 검색 장치에서 획득된 약품 영상의 모양과 형태를 나타낸 도면으로서, 도 3을 참조하면, 약품은 원형, 달걀형, 타원형, 반원형, 장타원형, 정사각형, 직사각형, 마름모형, 삼각형 등 각기 다른 모양, 형태, 및 색상 등을 가질 수 있으며, 특징점 추출부(120)는 이러한 약품 영상의 특징점을 추출할 수 있다.
특징점 추출부(120)는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 특징점을 추출할 수 있다.
SIFT 알고리즘은 영상 내의 차정보(image gradient)에 기초하여 사물의 모양을 표현하는데 매우 효과적인 특징점 기술로서, SIFT를 이용한 특징점은 영상의 스케일(scale) 및 로테이션(rotation)에 전혀 영향을 받지 않기 때문에 알약 인식에 용이하다. 특징점 추출부(120)는 SIFT 알고리즘을 이용함으로써, 알약의 모양을 수식적으로 나타낼 수 있다.
또한, 특징점 추출부(120)는 SIFT 알고리즘에 기초한 특징점 추출 시, 색상 정보를 고려하여 특징점을 추출할 수 있다.
특징점 추출부(120)는 색상 정보를 고려한 특징점 검출 시 RGB(red, green, blue) 값을 이용할 수도 있고, 또는 조명 등의 환경 변화에 강건하게 대응할 수 있도록 SIFT에 색상 정보가 추가된 color-SIFT를 이용할 수도 있다. 특징점 추출부(120)는 color-SIFT에 기초하여 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출함으로써, 약품의 모양과 색상 정보를 동시에 추출할 수 있다.
또한, 특징점 추출부(120)는 촬영부(110)를 통해 촬영된 약품 영상에 기초하여 약품의 파손 정도를 산출할 수 있으며, 후술할 검색부(130)는 산출된 약품의 파손 정도가 미리 설정된 임계 파손 값 이상인 경우 특징점 카테고리(예를 들어, 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 등) 별로 미리 설정된 가중치에 기초하여 촬영된 약품 영상에 포함된 약품의 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색할 수 있다.
이때, 특징점 카테고리 별 가중치는 약품 정보 검색 시 우선으로 고려될 특징점 카테고리의 비중도를 나타내는 것으로서, 이는 사용자 입력에 기초하여 미리 설정될 수 있다.
예를 들어, 특징점 카테고리 별 가중치의 비중이 사용자 입력에 기초하여 1순위가 색상, 2순위가 모양, 3순위가 마크로 기 설정되어 있고, 미리 설정된 임계 파손 값이 70%라고 가정하자. 이때, 특징점 추출부(120)에 의하여 산출된 약품 영상 속 약품의 파손 정도가 72%인 경우(즉, 촬영된 약품 영상에 포함된 약품의 형상이 28% 정도의 형상만 유지되고 있는 경우로서, 파손 정도가 심한 경우), 검색부(130)는 해당 약품과 대응되는 약품 정보를 약품 데이터베이스(미도시)에서 검색할 때, 해당 약품의 색상(즉, 가중치 비중이 큰 높게 부여된 색상)과 유사도가 높은 약품을 우선으로 검색할 수 있다. 또한, 검색부(130)는 색상 유사도가 높은 약품들을 1차 필터링한 후, 1차 필터링된 데이터 내에서 해당 약품의 모양(즉, 가중치 비중이 2순위인 모양)이 유사한 약품을 2차 필터링할 수 있다.
한편, 특징점 추출부(120)를 통해 추출된 약품의 특징점은 벡터로 표현 가능하다. 즉, 벡터로 표현된 약품의 특징점은 촬영부(110)로부터 획득된 약품 영상에 대한 정보로서, 약품의 영상, 모양, 색상, 크기, 두께 등의 정보를 포함할 수 있다.
또한, 특징점 추출부(120)는 특징점을 추출하기 위해, 영상인식 기술을 이용한 사물인식(object recognition)을 이용할 수 있다. 이를 위해, 특징점 추출부(120)는 촬영부(110)를 통해 획득된 약품 영상에서 약품의 비주얼(visual)적인 특징을 나타낼 수 있는 특징점(feature)을 추출하고, 추출된 특징점에 기초하여 약품을 벡터 형태로 표현하며, 이후 분류기(classifier)를 이용함으로써 약품 영상 내의 약품을 인식할 수 있다.
이때, 특징점 추출부(120)는 분류기로서, 성능이 좋은 SVM(Support Vector Machine)를 이용할 수 있으며, SVM에 이용되는 커널(Kernel) 함수를 변형함으로써 약품의 인식률을 향상시킬 수 있다.
또한, 특징점 추출부(120)는 특징점을 추출하기 위해, 딥러닝(deep learning) 기술을 이용할 수 있으며, 딥러닝 기술을 이용함으로써 약품 영상 내의 약품을 계층적으로 표현(hierarchical representation)할 수 있다.
검색부(130)는 약품 데이터베이스(미도시)에 저장된 약품 정보들 중에서 특징점 추출부(120)에서 추출된 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색할 수 있다. 약품 데이터베이스는 약품 검색 장치(100) 내에 존재할 수도 있고, 외부 서버(미도시)에 존재할 수도 있다.
일예로, 검색부(130)는 외부 서버로부터 획득한 약품 정보들에 기초하여 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색할 수 있다. 약품 데이터베이스에는 각기 다른 모양, 마크, 색상 등을 가지는 모든 의약품들에 대한 벡터화된 영상이 저장되어 있을 수 있다.
촬영부(110)로부터 획득된 약품 영상에서 특징점이 추출되면, 상기 약품 영상에 대한 특징점은 하나의 벡터로 표현될 수 있으며, 이후 검색부(130)는 특징점 추출부(120)에 의하여 벡터화된 약품의 특징점을 약품 데이터베이스에 벡터화되어 저장된 약품 정보들과 매칭(matching)함으로써, 특징점 추출부(120)에서 추출된 특징점과 일치하거나 유사한 약품 정보를 검색할 수 있다.
이때, 특징점 추출부(120)에서 추출된 특징점을 약품 데이터베이스에 저장된 약품 정보들과 순차적으로 매칭하는 경우, 검색 속도가 매우 느려지는 단점이 있으므로, 검색부(130)는 어휘 트리(vocabulary tree) 알고리즘에 기초하여 형성된 약품 데이터베이스로부터 약품 정보를 검색할 수 있다.
어휘 트리 방식은 유사한 특징 벡터(feature vector)를 클러스터링(clustering)하여, 데이터베이스를 트리 구조(tree structure)로 구축하는 방식으로서, 약품 데이터베이스는 트리 구조로 형성될 수 있다.
검색부(130)는 어휘 트리(vocabulary tree) 방식으로 형성된 약품 데이터베이스에 기초하여 특징점과 대응되는 약품 정보의 매칭을 수행함으로써, 검색 속도와 정확도를 향상시킬 수 있다.
디스플레이 제어부(140)는 검색부(130)에서 검색된 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.
디스플레이 제어부(140)는 검색부(130)에서 검색된 약품 정보가 복수 개인 경우, 복수의 약품 정보 중 일부를 유사도가 높은 순으로 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.
디스플레이 제어부(140)는 촬영부(110)를 통해 획득된 약품 영상의 특징점 추출이 용이하도록, 약품 영상 촬영 시 촬영 각도, 조명 환경 등의 조건을 제어할 수 있는 메뉴를 디스플레이 화면에 제공할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 장치(100)는 획득된 약품 영상을 낱알에 특화된 영상 인식 기술(예를 들어 color-SIFT 등) 및 검색 알고리즘(예를 들어, 어휘 트리 알고리즘)을 통해 비교 분석함으로써, 짧은 시간 내에 보다 정확한 검색 결과를 획득할 수 있다.
또한, 약품 검색 장치(100)는 촬영된 미지의 약물 영상을 이용하여 해당 약물을 쉽고 빠르게 식별할 수 있으므로, 약물 오남용에 의한 사회적 비용을 경감시키고, 음독 자살 환자의 생존율을 향상시킬 수 있으며, 또한, 이전에 처방 받았으나 잊어 버리고 있던 약에 대한 정보 조회가 가능함에 따라 재처방에 따른 사회 경제적 손실을 경감시킬 수 있다.
검색 결과로서 디스플레이 화면에 제공된 약품 정보는 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있으며, 이를 통해 약품 검색 장치(100)는 사용자가 복용한 약품에 대한 검색 및 이력을 관리할 수 있다. 즉, 약품 검색 장치(100)는 획득된 약품 영상에 기초하여 약품을 안전하고 빠르게 식별할 수 있으며, 사용자가 복용하고 있는 약품에 관한 정보를 저장 및 검색할 수 있다.
또한, 약품 검색 장치(100)는 의약품 식별이 쉽고 빠르게 이루어질 수 있음에 따라, 의료기관에서 약품 식별을 위해 약사가 약을 조회하는데 걸리는 시간을 줄여 생산성을 높일 수 있으며, 의약품 식별 과정의 오류를 줄여 약품 관련 사고를 미연에 방지할 수 있다.
도 2는 본원의 다른 일 실시예에 따른 약품 검색 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 시스템(200)은 약품 데이터베이스(210), 프로세서(220)를 포함할 수 있으며, 프로세서(220)는 영상 수신부(230), 특징점 추출부(240), 검색부(250) 및 전송부(260)를 포함할 수 있다. 약품 검색 시스템(200)은 사용자 단말기(300)와 데이터를 송수신할 수 있으며, 사용자 단말기(300)는 촬영부(310) 및 디스플레이 제어부(320)를 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 특징점 추출부(240) 및 검색부(250)의 기능은 도 1에 도시된 특징점 추출부(120) 및 검색부(130)의 기능과 동일하고, 도 2에 도시된 촬영부(310) 및 디스플레이 제어부(320)의 기능은 도 1에 도시된 촬영부(110) 및 디스플레이 제어부(140)의 기능과 동일하므로, 이하 설명에서는 간단히 설명하기로 한다.
촬영부(310)는 사용자 입력에 응답하여 약품 영상을 촬영할 수 있으며, 영상 수신부(230)는 약품 영상을 촬영부(310)로부터 수신할 수 있다. 약품 영상으로는 정제, 경질캡슐, 연질캡슐 등의 고형제 낱알 약품을 촬영한 영상, 낱알의 일부가 포함된 약품을 촬영한 영상 등이 있을 수 있다.
특징점 추출부(240)는 영상 수신부(230)에서 수신된 약품 영상에 기초하여, 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출할 수 있다.
특징점 추출부(240)는 약품에 포함된 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 중 적어도 어느 하나를 특징점으로서 추출할 수 있으며, 색상 정보가 고려된 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 특징점을 추출할 수 있다.
검색부(250)는 약품 데이터베이스(210)에 저장된 약품 정보들 중에서 특징점 추출부(240)에서 추출된 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색할 수 있다.
이때, 약품 데이터베이스(210)는 각기 다른 모양, 마크, 색상 등을 가지는 모든 의약품들에 대한 벡터화된 영상 정보가 어휘 트리(vocabulary tree) 구조로 저장되어 있을 수 있다.
검색부(130)는 어휘 트리 구조로 형성된 약품 데이터베이스(210)에 기초하여 특징점과 대응되는 약품 정보의 매칭을 수행함으로써, 보다 정확하고 빠르게 검색할 수 있다.
검색부(130)는 특징점과 대응되는 약품 정보를 유사도가 높은 순으로 검색할 수 있다.
전송부(260)는 검색부(130)에서 검색된 약품 정보를 사용자 단말기(300)로 전송할 수 있다.
사용자 단말기(300)의 디스플레이 제어부(320)는 전송부(260)로부터 수신한 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시할 수 있으며, 약품 정보를 유사도가 높은 순으로 표시할 수 있다.
디스플레이 제어부(320)는 촬영부(310)를 통해 획득된 약품 영상의 특징점 추출이 용이하도록, 약품 영상 촬영 시 촬영 각도, 조명 환경 등의 조건을 제어할 수 있는 메뉴를 디스플레이 화면에 제공할 수 있다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 방법에 대한 동작 흐름도이며, 이하 동작 흐름도는 상기에 보다 자세히 설명된 내용에 기초하여 간단히 설명하기로 한다.
도 4를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 약품 검색 방법은 단계S410에서 촬영부(110)는 약품 영상을 획득할 수 있다.
단계S410에서 촬영부(110)는 약품 영상으로서, 정제, 경질캡슐, 연질캡슐 등의 고형제 낱알 약품을 촬영한 영상, 낱알의 일부가 포함된 약품을 촬영한 영상 등을 획득할 수 있으며, 낱알의 일부가 포함된 약품은 다양한 크기로 절단된 약품, 낱알의 반쪽만 존재하는 약품, 파손된 약품 등일 수 있다.
다음으로, 단계S420에서 특징점 추출부(120)는 단계S410에서 획득된 약품 영상에 기초하여, 약품 영상에 포함된 약품의 특징점(Feature)을 추출할 수 있다.
단계S420에서 특징점 추출부(120)는 약품에 포함된 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 중 적어도 어느 하나를 특징점으로서 추출할 수 있으며, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 특징점을 추출할 수 있다.
또한, 단계S420에서 특징점 추출부(120)는 색상 정보를 고려한 color-SIFT에 기초하여 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출함으로써, 약품의 모양과 색상 정보를 동시에 추출할 수 있다.
다음으로, 단계S430에서 검색부(130)는 약품 데이터베이스에 저장된 약품의 정보들 중에서 특징점 추출부(120)에서 추출된 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색할 수 있다. 약품 데이터베이스는 약품 검색 장치(100) 내에 존재할 수도 있고, 외부 서버에 존재할 수도 있다.
단계S430에서 검색부(130)는 검색 속도와 검색 정확도를 향상시키기 위해, 어휘 트리(vocabulary tree) 알고리즘에 기초하여 형성된 약품 데이터베이스로부터 약품 정보를 검색할 수 있다.
단계S430에서 검색부(130)는 특징점 추출부(120)에 의하여 벡터화된 약품의 특징점을 약품 데이터베이스에 벡터화되어 저장된 약품 정보들과 매칭(matching)함으로써, 특징점 추출부(120)에서 추출된 특징점과 일치하거나 유사한 약품 정보를 검색할 수 있다.
다음으로, 단계S440에서 디스플레이 제어부(140)는 단계S430에서 검색된 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.
단계S440에서 디스플레이 제어부(140)는 단계S430에서 검색된 약품 정보가 복수 개인 경우, 복수의 약품 정보 중 일부를 유사도가 높은 순으로 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.
단계S440에서 디스플레이 제어부(140)는 단계S410을 통해 획득된 약품 영상의 특징점 추출이 용이하도록, 약품 영상 촬영 시 촬영 각도, 조명 환경 등의 조건을 제어할 수 있는 메뉴를 디스플레이 화면에 제공할 수 있다.
본원의 일 실시 예에 따른 약품 검색 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 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. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 약물 검색 장치
110: 촬영부
120: 특징점 추출부
130: 검색부
140: 디스플레이 제어부

Claims (16)

  1. 촬영부를 통해 촬영된 약품 영상에 기초하여, 상기 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출하는 특징점 추출부;
    약품 데이터베이스에 저장된 약품 정보들 중에서 상기 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색하는 검색부; 및
    상기 검색된 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시하는 디스플레이 제어부,
    를 포함하는 약품 검색 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특징점 추출부는
    SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것인, 약품 검색 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특징점 추출부는
    상기 SIFT 알고리즘에 기초한 상기 특징점 추출 시 색상 정보를 고려하여 추출하는 것인, 약품 검색 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 검색부는
    어휘 트리(vocabulary tree) 알고리즘에 기초하여 형성된 상기 약품 데이터베이스로부터 상기 약품 정보를 검색하는 것인, 약품 검색 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 특징점 추출부는
    상기 약품에 포함된 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 중 적어도 어느 하나를 상기 특징점으로서 추출하는 것인, 약품 검색 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 특징점 추출부는
    상기 약품 영상에 기초하여 상기 약품의 파손 정도를 산출하되,
    상기 검색부는 상기 산출된 파손 정도가 미리 설정된 임계 파손 값 이상인 경우 특징점 카테고리 별로 미리 설정된 가중치에 기초하여 상기 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색하는 것인, 약품 검색 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 검색부는
    외부 서버로부터 획득한 상기 약품 정보들에 기초하여 검색하는 것인, 약품 검색 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 약품 영상은
    낱알의 일부가 포함된 약품 영상을 포함하는 것인, 약품 검색 장치.
  9. 약품 영상을 획득하는 단계;
    상기 약품 영상에 포함된 약품의 특징점을 추출하는 단계;
    약품 데이터베이스에 저장된 약품 정보들 중에서 상기 특징점과 대응되는 약품 정보를 검색하는 단계; 및
    상기 검색된 약품 정보를 디스플레이 화면에 표시하는 단계,
    를 포함하는 약품 검색 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 특징점을 추출하는 단계는
    SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것인, 약품 검색 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 특징점을 추출하는 단계는
    상기 SIFT 알고리즘에 기초한 상기 특징점 추출 시 색상 정보를 고려하여 추출하는 것인, 약품 검색 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 검색하는 단계는
    어휘 트리(vocabulary tree) 알고리즘에 기초하여 형성된 상기 약품 데이터베이스로부터 상기 약품 정보를 검색하는 것인, 약품 검색 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 특징점을 추출하는 단계는
    상기 약품에 포함된 마크, 색상, 형상, 모양, 크기, 두께 중 적어도 어느 하나를 상기 특징점으로서 추출하는 것인, 약품 검색 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 검색하는 단계는
    외부 서버로부터 획득한 상기 약품 정보들에 기초하여 검색하는 것인, 약품 검색 방법.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 약품 영상을 획득하는 단계는
    상기 약품 영상으로서, 낱알의 일부가 포함된 약품 영상을 포함하는 것인, 약품 검색 방법.
  16. 제9항 내지 제15항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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