KR20200145138A

KR20200145138A - 설태의 량을 추정하는 방법 및 장치, 그리고 그 시스템

Info

Publication number: KR20200145138A
Application number: KR1020190073712A
Authority: KR
Inventors: 남동현
Original assignee: 상지대학교산학협력단
Priority date: 2019-06-20
Filing date: 2019-06-20
Publication date: 2020-12-30
Also published as: KR102225426B1

Abstract

본 개시는 설태의 량을 추정하는 방법 및 장치, 그리고 그 시스템에 관한 것으로서, 설태의 량을 추정하는 방법은, 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득하는 단계, 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계, 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하는 단계, 및 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

설태의 량을 추정하는 방법 및 장치, 그리고 그 시스템{METHOD AND DEVICE FOR ESTIMATING AMOUNT OF TONGUE COATING AND SYSTEM THEREOF}

본 개시는 설태의 량을 추정하는 방법 및 장치, 그리고 그 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로, 자외선 광원을 조사한 혀의 이미지 데이터를 기초로 설태 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 설태 영역의 자외선 형광상태를 이용하여 설태의 량을 추정하는 방법 및 장치, 그리고 그 시스템에 관한 것이다.

설태는 혀의 배면부를 이끼모양으로 덮고 있는 물질로서, 일반적으로 “백태”라고 불리는 것이다. 사람마다 설태의 량에는 차이가 있어, 어떤 사람은 설태의 량이 많고, 어떤 사람은 설태의 량이 적다. 설태는 죽어서 떨어져나간 구강상피세포, 세균을 비롯한 구강내 미생물, 치주조직으로부터 출혈된 혈액성분, 백혈구, 음식물 찌꺼기 등으로 이루어진 복합물질이다. 설태는 살아있는 조직에서 계속해서 만들어지고, 구강활동과 분비된 침에 의해 지속적으로 제거되기 때문에, 설태는 줄어들었다가 늘어났다를 반복하면서, 사람마다 어느 정도의 량이 계속해서 유지되는 경향이 있다.

한의학을 비롯한 동아시아 전통의학에서 설태의 량은 환자의 전반적인 건강상태를 판단할 때, 중요한 관찰 지표로 활용되어 왔다. 한편 설태는 진성 구취(입냄새)의 가장 큰 원인이다. 따라서 설태의 량은 입냄새의 상태를 평가함에 있어서 중요한 지표로도 활용된다.

지금까지 설태의 량을 평가하기 위해 다양한 방법들이 제시되어 왔으나, 그 방법들은 충분한 신뢰도와 정확도를 가지지는 못했다. 지금까지 설태의 량을 평가하기 위해 사용되고 있는 방법들은 2018년에 출판된 「Kim SR, Nam D. Reliability, Accuracy, and Use Frequency of Evaluation Methods for Amount of Tongue Coating. Chin J Integr Med. 2018:1-8.」에 제시되어 있다.

이러한 배경에서, 본 개시는 충분한 신뢰도와 정확도를 가지는 객관적인 설태량 측정 방법 및 장치를 제안하고자 한다.

전술한 과제에서 안출된 본 개시는, 일 측면에서, 본 개시는 설태의 량을 추정하는 방법에 관한 것으로서, 설태의 량을 추정하는 방법은, 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득하는 단계, 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계, 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하는 단계, 및 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 단계를 포함한다.

다른 측면에서, 본 개시는 설태의 량을 추정하는 장치에 관한 것으로서, 설태의 량을 추정하는 장치는, 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득하는 이미지 데이터 획득부와, 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 영역 추출부와, 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하는 형광상태 결정부와, 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 설태 량 결정부를 포함한다.

또 다른 측면에서, 본 개시는 설태의 량을 추정하는 시스템에 관한 것으로서, 설태의 량을 추정하는 시스템은, 자외선 광원을 이용하여 혀의 배면부를 촬상하는 촬상 장치, 및 촬상 장치에 의해 촬상된 이미지 데이터를 획득하고, 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하고, 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 설진 장치를 포함한다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 의하면, 설태의 량을 판단시 관찰자의 주관적인 판단 없이 충분한 신뢰도와 정확도를 가지는 객관적인 설태 량 측정 방식을 제공할 수 있다.

도 1 및 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 시스템에 포함된 광원부를 도시한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 가시광선 광원을 이용하여 촬상된 혀의 이미지 데이터이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 근자외선 광원을 이용하여 촬상된 혀의 이미지 데이터이다.
도 7 내지 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 혀의 이미지 데이터에서 혀 영역을 추출하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 추출된 혀 영역의 색상 정보를 도시한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 mCV와 설태의 량 간의 상관도표(scatter diagram)이다.
도 12는 구강 점막의 서로 다른 위치에서 획득한 평균 자기형광 스펙트럼을 도시한 그래프이다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

본 개시는 설태의 량을 추정하는 방법 및 장치, 그리고 그 시스템을 개시한다.

설태의 량을 평가하는 방법은 크게 다음 4가지 방법이 있다: ① 의사가 육안으로 혀를 관찰하여 직관적으로 평가하는 방법 (intuitive method), ② 정의된 판단기준에 따라 의사가 육안으로 혀를 관찰하여 점수를 매기는 방법 (specificative method), ③ 직접적으로 설태를 스크래퍼로 긁어낸 후, 설태의 무게를 재는 방법 (weighting tongue coating method), ④ 혀의 사진을 촬영한 후, 그 혀 사진을 분석하는 방법 (computerized method).

이 방법들 중 육안으로 혀를 관찰하는 두 가지 방법은 평가자의 주관이나 경험에 의존하는 방법이기 때문에, 정확도와 신뢰도가 낮다는 것이 가장 큰 단점이다. 혀의 무게를 측정하는 방법은 가장 직접적인 방법이지만, 설태를 긁는 과정에서 환자에게 구역감을 유발할 수 있으며, 심한 경우 혀에 출혈이 발생하기도 한다. 또 설태를 긁는 정도와 범위에 따라 그 결과값에 큰 차이가 있을 수 있으므로, 평가자의 높은 숙련도를 요구한다. 최근에 혀사진을 분석하는 방법이 제안되면서, 이 방법에 대한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다.

종래의 혀사진 분석방법에서는 가시광선 조명 하에서 촬영된 혀 사진이 이용되었다(설진 영상의 평가지표 정량화를 통한 설진 분석 방법, 시스템 및 그 기록매체. 특허등록번호 10-1551814). 이 방법은 원리는 혀는 붉지만, 설태는 붉지 않고 흰색이나 옅은 황갈색을 띈다는 점에 착안한 방법이다. 구체적으로는 혀 사진에서 일정정도의 붉은 색을 나타나는 혀 영역을 설질영역(tongue body area, 혀 실질)으로 정의하고, 붉은 색을 나타내지 않은 영역을 설태영역(tongue coating area)으로 정의하여, 전체 혀 영역에서 설태영역이 차지하는 비율을 계산하는 방법이다. 이 방법은 영상기술에 기반하여 객관적으로 분석하는 방법으로서, 육안으로 평가하는 방법과 그 결과에서 높은 일치도를 나타낼 수 있다. 그러나 설태의 무게를 측정하는 방법과 상관도가 낮아(Pearson 상관계수 r = 0.44, Kim J, Han G, Ko SJ, et al. Tongue diagnosis system for quantitative assessment of tongue coating in patients with functional dyspepsia: a clinical trial. J Ethnopharmacol. 2014;155(1):709-713.), 실제 설태의 량을 정확하게 반영하지는 못한다는 것이 단점이다.

이러한 단점들을 극복하기 위해, 본 개시는 기존의 가시광선 조명을 이용하는 방법과는 다른 방법을 제안한다. 설태는 미생물과 혈액대사물이 다량 섞여 있는 조합물이기 때문에, 근자외선을 비춰주면 형광하는 특성을 가지고 있다. 설태 속 미생물은 근자외선을 흡수한 후 녹색의 형광을 주로 발산하고, 혈액대사물인 (phorphyrin)은 붉은색의 형광을 발산한다. 따라서 이 형광현상을 이용하면 설태의 량을 추정하고 평가할 수 있다. 설태가 많은 경우 형광의 강도는 증가하게 되고, 설태가 적은 경우 형광 강도는 약해진다.

따라서 본 개시는 설태의 두께와 자외선 형광 간의 상관관계를 조사하기 위한 것으로서, 컴퓨터화된 혀 이미지 획득 시스템(computerized tongue image acquisition system, CTIS)을 이용하여 설태의 량을 평가하는 방법 및 장치를 제안한다. 즉, 본 개시는 설태에서 일어나는 자외선 자기형광(autofluorescence) 현상을 이용하여 설태의 량을 추정하는 방법 및 장치를 제시한다.

도 1 및 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 개시의 설태의 량을 추정하는 시스템(100)은, 자외선 광원을 이용하여 혀의 배면부를 촬상하는 촬상 장치(110)와, 촬상 장치에 의해 촬상된 이미지 데이터를 획득하고, 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하고, 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 설진 장치(120)를 포함한다.

도 1의 설태의 량을 추정하는 시스템(100)은, 구체적으로, 도 2에 도시되어 있는 구성들을 더 포함할 수 있다. 도 2를 참조하면, 설태의 량을 추정하는 시스템은 얼굴 접촉부(210), 광 통로(220), 확산판(230), 광원부(240), 광원 제어부(250), 촬상부(260), 설진부(270), 및 출력부(280)를 포함한다.

얼굴 접촉부(210)는 촬상하고자 하는 혀가 외부 광이 차폐된 환경에서 본 개시의 시스템의 광원부(240)에 의해 조사되어 촬상될 수 있는 환경을 제공하는 장치이며, 광 통로(220) 및 확산판(230)은 광원부(240)에서 조사된 광이 촬상하고자 하는 피사체(혀)에 균일하게 조사되도록 하는 장치이다. 광원부(240)는 하나 이상의 광원을 포함할 수 있다. 예컨대, 광원부(240)는 하나 이상의 근자외선 광원 및/또는 하나 이상의 가시광선 광원을 포함할 수 있다. 일 예시에서, 하나 이상의 광원은 촬상하고자 하는 피사체를 향해 조사하도록 피사체를 둘러싸며 배열될 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 시스템에 포함된 광원부를 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면, 광원부(240)는 하나 이상의 근자외선 광원 및 하나 이상의 가시광선 광원, 예컨대, 하나 이상의 근자외선 및/또는 가시광선 LED 램프는 촬상하고자 하는 혀(설질)를 향해 조사하도록 혀(설질)를 중심으로 동심원 상에서 배열될 수 있다.

광원 제어부(250)는 광원부(240)의 광 세기, 조사되는 광의 개수, 온/오프 등의 광원부(240)의 동작 전반을 제어할 수 있다.

도 1의 촬상 장치(110) 또는 도 2의 촬상부(260)는 하나 이상의 이미지 센서를 포함하며, 이미지 센서를 이용하여 혀의 이미지를 촬상할 수 있다. 이미지 센서는 카메라 렌즈를 통해 들어온 빛(영상 정보)을 전기적 디지털 신호로 변환하는 장치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서는 전자 형태의 신호를 직접 전송하는 CCD(Charge Coupled Device) 이미지 센서를 의미할 수 있다. 또는 이미지 센서는 신호를 전압 형태로 변환해 전송하는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이미지 센서를 의미할 수도 있다.

이미지 센서로부터 촬상된 영상 정보는 이미지 데이터로 구성되므로, 이미지 센서로부터 캡쳐된 이미지 데이터를 의미할 수 있다. 이하, 본 개시에서 이미지 센서로부터 촬상된 영상 정보는 이미지 센서로부터 캡쳐된 이미지 데이터를 의미한다. 이미지 센서에 의해 캡쳐된 이미지 데이터는, 예를 들어, Raw 형태의 AVI, MPEG-4, H.264, DivX, JPEG 중 하나의 포맷으로 생성될 수 있고, 촬상 장치(110) 내의 프로세서 또는 설진 장치 내의 프로세서에 의해 처리될 수 있다.

도 1의 설진 장치(120) 또는 도 2의 설진부(270)는 촬상 장치에 의해 촬상된 이미지 데이터를 획득하고, 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하고, 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정할 수 있다. 도 1의 설진 장치(120) 또는 도 2의 설진부(270)는 본 개시의 설태의 량을 추정하는 장치에 대응할 수 있다. 도 1의 설진 장치(120) 및 도 2의 설진부(270)에 대한 구체적인 설명은 아래의 설태의 량을 추정하는 장치에 대한 설명을 상호 참조한다.

출력부(280)는 설진부(270)에 의해 설태의 량을 추정하는 과정 및 추정된 설태의 량을 출력하는 장치이다. 예출력부(280)는 예컨대, 모니터, 디스플레이 유닛 등 사용자가 육안으로 설진부(270)에 의해 처리된 데이터를 볼 수 있는 장치를 포함한다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 4를 참조하면, 설태의 량을 추정하는 장치(400)는, 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득하는 이미지 데이터 획득부(410), 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 영역 추출부(420), 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하는 형광상태 결정부(430), 및 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 설태 량 결정부(440)를 포함한다.

구체적으로, 설태의 량을 추정하는 장치(400)의 이미지 데이터 획득부(410)는 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득한다.

일 실시예에서, 이미지 데이터는 외부 광이 차폐된 환경에서 자외선 광원을 이용하여 혀(설질)을 촬상한 이미지 데이터일 수 있다.

일 실시예에서, 이미지 데이터는 혀를 조사하는 하나 이상의 근자외선 광원을 이용하여 촬상된 혀의 이미지 데이터일 수 있다. 일 예시로, 하나 이상의 근자외선 광원, 예컨대, 하나 이상의 근자외선 LED 램프는 촬상하고자 하는 혀(설질)를 향해 조사하도록 혀(설질)를 둘러싸며 배열될 수 있다. 예컨대, 하나 이상의 광원은 촬상하고자 하는 혀(설질)를 중심으로 동심원 상에서 배열될 수 있다.

촬상 장치로부터 이미지 데이터를 획득한 후, 설태의 량을 추정하는 장치(400)는 근자외선 하에서 획득된 이미지 데이터에 기초하여 설태를 분석할 수 있다. 구체적으로, 설태의 량을 추정하는 장치(400)의 영역 추출부(420)는 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출한다. 그리고 형광상태 결정부(430)는 근자외선 하에서 획득된 이미지 데이터에 기초하여 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 설태 량 결정부(440)는 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정한다.

먼저, 영역 추출부(420)는 획득한 이미지 데이터에서 혀 영역을 추출한다.

일 실시예에서, 영역 추출부(420)는, 이미지 데이터로부터 혀 영역과 배경 영역을 구분하고, 혀 영역을 추출할 수 있다. 여기서 혀 영역은 설태를 포함하는 혀가 속하는 영역을 의미하며, 배경 영역은 혀를 포함하지 않는 영역을 의미한다.

일반적인 설진 방식에서는 도 5에 도시된 이미지 데이터와 같이, 가시광선 광원을 이용하여 촬상한 혀의 이미지 데이터를 사용한다. 도 5는 가시광선 조명, 예컨대 백색 LED 조명(LWH5000, Luxpia, Korea) 하에서 촬상된 혀의 이미지를 도시한다. 여기서 백색 LED 조명은 직경 5mm, 이중 피크 파장 470nm 및 580 nm를 가진다. 이러한 도 5와 같은 이미지에 기초하여 전체 혀 영역에서 설태영역이 차지하는 비율을 계산하는 방법이 주로 사용되고 있다. 그러나 이와 같은 방법은 실제 설태의 량을 정확하게 반영하지는 못한다.

본 개시는 이러한 단점들을 극복하기 위해 기존의 가시광선 조명 대신 근자외선 조명을 이용하는 방법을 제안한다. 도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 근자외선 광원, 예컨대, 근자외선 LED 조명(T5F36, Seoul Optodevice, Korea)을 이용하여 촬상된 혀의 이미지 데이터이다. 여기서 근자외선 LED 조명은 직견 5mm, 피크 파장 365nm를 가진다.

설태는 박테리아, 구강 점막으로부터 벗겨진 상피 세포, 포르피린과 같은 혈액대사물, 치주낭의 백혈구 및 다른 영양소의 조합물이다. 따라서 근자외선을 설태에 비추면 설태 영역(혀(설질) 영역에서 설태가 포함된 영역)이 형광하는 특성을 가지고 있다. 이러한 설태의 형광현상은 박테리아와 포르피린의 존재로 인해 발생된다. 구강 세균의 유형에 따라 적색 또는 녹색의 형광현상이 더 많이 발현될 수 있다. 녹색 형광강도는 S. oralis, S. salivarius, S. mutans, F. nucleatum, 및 S. sobrinus과 같은 종류에 있어서 적색 형광의 것보다 강하게 나타나고, 적색 형광강도는 P. intermedia, A. naeslundi, A. israelii, L. fermentans, L. rhamnosus 및 L. casei과 같은 종류에 있어서 더 강하게 나타난다.

포도상 구균과 연쇄상 구균이 설태에 있는 미생물의 최대 90%를 차지하는 경우, 이 박테리아 형광은 AAA + NA와 프립토판과 같은 대사물과 관련되므로, 미생물에 의한 Hgb의 분해에 의해 생성된 포르피린은 약 365 nm 의 자외선 하에서 혀의 배면부 측에서 적색 형광을 발생시킨다.

따라서 이 형광현상을 이용하면 설태의 량을 추정하고 평가할 수 있다. 설태가 많은 경우 형광의 강도는 증가하게 되고, 설태가 적은 경우 형광 강도는 약해진다.

일 실시예에서, 영역 추출부(420)는 혀의 외곽선을 이용하여 혀 영역을 추출할 수 있다. 구체적으로, 마우스의 드래그를 통해 이미지 데이터로부터 혀의 영역을 선택하고, 혀의 영역에 대한 색상정보를 분석할 수 있다. 여기서, 혀의 영역은 사용자가 색상정보를 분석하고자 하는 관심 영역이다.

이와 관련하여, 도 7 내지 10을 참조하여 설명한다. 도 7 내지 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 혀의 이미지 데이터에서 혀 영역을 추출하고 혀 영역을 분석하는 방식을 설명하는 도면이다.

도 7을 참조하면, 영역 추출부(420)는 획득한 이미지 데이터에 레이어를 생성하고, 생성된 레이어 상에 M개의 노드를 표시할 수 있다. 여기서 M은 1보다 큰 자연수이다. 그리고 M개의 노드를 이용하여 혀 영역을 추출 또는 선택할 수 있다. M개의 노드는 서로 연결되어 폐쇄 도형을 형성할 수 있다.

일 실시예에서, 영역 추출부(420)는 드래그-앤-드롭 조작을 이용하여 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출 또는 선택할 수 있다. 도 8을 참조하면, 도 7과 같이 이미지 데이터 상에 표시되어 있는 M개의 노드를 드래그-앤-드롭함으로써 M개의 노드의 위치가 혀 영역의 외곽선에 위치하도록 조정하고, M개의 노드의 위치에 따라 혀 영역이 결정될 수 있다. 그리고 설태의 량을 추정하는 장치(400)는 혀 영역에 대한 색상정보를 분석할 수 있다.

근자외선 하에 촬상된 이미지는 RGB 채널의 조합 이미지이다. 따라서, 배경 영역을 제외한 이미지는 3개의 개별 채널, 즉, 적색(R), 녹색(G), 및 청색(B)로 구분될 수 있다. 여기서 채널은 기본 색상 중 어느 하나만으로 만들어진 그레이 스케일 이미지이다. 본 기술분야의 통상의 기술을 가진 자에게 알려진 바와 같이, RGB 색상 모델은 빛의 삼원색인 적색(R), 녹색(G) 및 청색(B)으로 이루어진 색상의 표현 방법이다.

일 실시예에서, 영역 추출부(420)는 추출한 혀의 영역을 제외한 나머지 영역, 즉, 배경 영역은 검게 지울 수 있다. 영역 추출부(420)는 획득한 이미지에서 배경을 분리한 혀 영역을 추출할 수 있다.

일 실시예에서, 영역 추출부(420)는, 추출한 혀 영역에서 CIE-LAB 색상 모델의 a* 값의 차이를 이용하여 설태 영역을 추출할 수 있다. CIE-Lab 색상 모델은 CIE 라는 국제 표준 컬러 측정기구에 의하여 1976년 재정립된 컬러 체계로서, Lab 컬러에서 L은 밝기인 명도(Luminosity)를 말하며 a조합은 녹색에서 적색의 보색, b조합은 황색에서 청색의 보색을 뜻한다.

일 실시예에서, 영역 추출부(420)는 혀 영역의 형광상태와 설태 영역의 형광상태를 구분할 수 있다. 구강 내 다른 부위보다 혀의 측면 경계에서 가장 낮은 형광 강도를 가진다. 설태가 혀(설질)의 배면부 전체에 덮여있다고 하더라도, 설태는 주로 혀 의 중앙이나 뿌리 쪽에 많이 분포되어 있고, 혀 의 끝 또는 측면 경계에는 적게 분포되어 있다. 따라서, 설태가 많이 분포되어 있는 혀의 영역의 형광상태와 설태가 적게 분포되어 있는 혀의 영역의 형광상태를 구분할 수 있다. 여기서 설태가 많이 분포되어 있는 영역을 설태 영역으로 간주할 수 있으며, 설태가 적게 분포되어 있는 영역을 혀 영역으로 간주할 수 있다. 설태가 많이 분포되어 있는지 또는 적게 분포되어 있는지는 형광상태의 값을 기준으로 결정할 수 있다.

앞에서 설명한 바와 같이, 근자외선 하에 촬상된 이미지는 RGB 채널의 조합 이미지이고, 배경 영역을 제외한 이미지는 3개의 개별 채널, 즉, 적색(R), 녹색(G), 및 청색(B)로 구분될 수 있다. 각각의 색상 채널의 평균 색상 값(mean color value, mCV)은 혀 영역 내의 픽셀들의 평균 그레이 스케일 값으로 산출될 수 있다. HSL 색상 모델의 명도 채널도 선택된 혀 영역에서 분리될 수 있으며, 명도 채널의 mCV는 다음과 같은 명도 식에 따라 산출될 수 있다:

수학식 1에서, max(R, G, B)와 min(R, G, B)는 각각 괄호 안의 값의 최대 및 최소를 나타낸다. R, G 및 B는 혀의 영역 내의 각 픽셀의 R, B 및 B의 값을 나타낸다.

혀의 배면부가 근자외선 하에서 녹색 및 적색 형광을 발산하며, 청색 이미지 센서는 형광 뿐만 아니라 반사된 근자외선을 기록한다는 점을 고려할 때, 명도 채널의 mCV를 혀의 자외선 형광의 지시자로 수정하기 위해 명도 값의 정의에서 청색 값을 제거한다.

따라서, 수정된 명도 값(modified lightness)의 정의는 다음과 같은 식으로 표현된다:

수정된 명도 값의 mCV는 위의 수학식 2에 의해 산출될 수 있다. 여기서 수정된 명도 값은 자외선 형광 명도 값으로 표현될 수 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 추출된 혀 영역의 색상 정보를 도시한 도면이다. 추출된 혀 영역의 적색(R), 녹색(G), 및 청색(B) 채널은 도 10과 같이 혀 영역 내의 픽셀들의 평균 그레이 스케일 값으로 산출될 수 있다. 그리고 추출된 혀 영역의 수정된 명도 값(L)은, 도 10 및 전술한 방식과 같이 적색(R)과 녹색(G) 채널의 평균에 의해 산출될 수 있다.

G, B, 명도 값 및 수정된 명도 값의 mCV는 설태의 량이 적은 혀의 이미지보다 설태의 량이 많은 혀의 이미지가 더 큰 값을 가진다. 한편, 적색(R) 채널에 있어서, 설태의 량이 적은 혀의 이미지와 설태의 량이 많은 혀의 이미지는 큰 차이가 없으나, 설태의 량이 적은 혀의 이미지와 설태가 없는 혀의 이미지는 큰 차이를 가진다. 즉, R 채널은 설태가 적을 때 더 민감하고, 다른 채널은 설태가 광범위할 때 더 민감하다. 따라서 설태의 량을 추정하는 장치(400)는 설태가 적거나 없는 경우를 구분할 때 R 채널에 가중치를 두어 설태의 량을 추정하고, 설태가 있는 상태에서 설태의 량을 결정할 때는 다른 채널에 가중치를 두어 설태의 량을 추정할 수 있다.

그리고 수정된 명도 값의 mCV와 설태의 량 사이의 관계는 대수 변환된(log-transformed) 선형 회귀 모델(linear regression model)과 비선형 회귀 모델(nonlinear regression model)에 의해 모델화된 로지스틱 곡선에 의해 기술될 수 있다.

여기서 대수 변환된(log-transformed) 선형 회귀 모델(linear regression model)은 다음과 같은 수식에 의해 표현된다:

그리고 비선형 회귀 모델(nonlinear regression model)은 다음과 같은 수식에 의해 표현된다:

두 식에서 K는 가능한 WWTC의 최대 값을 나타내며, β₀과 β₁은 각각 대수 변환된 선형 회귀에서 절편과 회귀 계수를 각각 나타내고, ε는 임의 에러 값이다. 여기서 WWTC(wet weight of tongue coating)는 설태의 무게를 지시한다.

각 모델의 적합도를 측정하기 위해, 평균 제곱 오차(mean squared error, MSE)를 다음과 같은 수식에 따라 적용한다:

여기서

와

는 각각 추정된 모델에 기초한 관찰 WWTC와 예측 WWTC를 나타낸다. n과 p는 각각 모델에서 추정된 샘플 사이즈와 파라미터의 수를 나타낸다. 비선형 회귀는 대수 변환된 회귀보다 작은 MSE를 가진다. 즉, 수정된 명도 값의 mCV에 대하여 WWTC는 다음의 수식에 의해 추정될 수 있다:

구체적인 추정식에서 상수값은 적용 환경 및 상태에 따라 바뀔 수 있을 것이며, 추정식도 다양한 함수형태로 다르게 표현될 수 있음을 주의해야 한다.

도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 mCV와 설태의 량 간의 상관도표(scatter diagram)이다. 도 11은 각각의 회귀 모델에서의 수정된 명도 값의 mCV에 따른 설태의 량을 도시한다. 도 12는 구강 점막의 서로 다른 위치에서 획득한 평균 자기형광 스펙트럼을 도시한 그래프이다. 도 12를 참조하면, 도 12의 그래프는 경구개(hard palate), 볼 점막(cheek mucosa), 입술의 붉은 부분(vermilion border of the lip), 혀의 배면부(dorsal side of the tongue)의 자기형광 스펙트럼을 도시한다. 여기서 형광 스펙트럼의 가로축은 이미지 센서의 R, G, 및 B 각각에 의해 검출되는 파장의 범위를 나타낸다. 혀의 배면부에 대하여 측정된 자기형광 스펙트럼(810)을 보면, 약 500-520 nm (녹색)과 약 700 nm (적색)에서 피크를 가진다는 것을 알 수 있다. 즉, 1차 피크의 파장은 약 520 nm (녹색)이고, 2차 피크의 파장은 약 636 nm (적색)이다. 따라서 설태의 량을 추정하는 장치는 혀 영역에서 적색과 녹색의 픽셀의 정보를 이용하여 설태의 량을 추정할 수 있다.

일 실시예에서, 설태의 량을 추정하는 장치(400)는, 설태의 량의 추정에 대한 신뢰성을 담보하기 위해, 소정의 시간이 지난 후, 이미지 데이터 획득부(410), 영역 추출부(420), 형광상태 결정부(430) 및 설태 량 결정부(440)의 동작을 수행하여 설태의 량을 결정할 수 있다. 예컨대, 이미지 데이터 획득부(410)는 이전 이미지 데이터 이후에 소정의 시간이 경과된 시점에서의 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 다시 획득하고, 영역 추출부(420)는 소정의 시간이 경과된 시점에서의 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하고, 형광상태 결정부(430)는 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 설태 량 결정부(440)는 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정할 수 있다.

그리고 설태의 량을 추정하는 장치(400)의 설태 량 결정부(440)는 이전에 획득한 이미지 데이터를 기초로 결정한 설태의 량과 소정의 시간이 경과된 시점에서의 이미지 데이터를 기초로 결정된 설태의 량을 이용하여 최종 설태의 량을 결정할 수 있다.

예컨대, 설태 량 결정부(440)는 이전에 획득한 이미지 데이터를 기초로 결정한 설태의 량과 소정의 시간이 경과된 시점에서의 이미지 데이터를 기초로 결정된 설태의 량을 평균한 값을 최종 설태의 량으로 결정할 수 있다.

다른 실시 예에서, 설태 량 결정부(440)는 결정된 설태의 량의 신뢰성 평가를 수행할 수 있다. 구체적으로, 설태 량 결정부(440)는 전체 혀 영역에서 설태 영역이 차지하는 비율과 산출된 mCV 값의 급내 상관관계수(intraclass correlation coefficients, ICCs)를 계산할 수 있다.

일 실시예에서, 설태 량 결정부(440)는 결정된 설태의 량에 기초하여 소태, 박태, 및 후태로 분류할 수 있다.

본 개시의 설태의 량을 추정하는 장치에 따르면, 설태의 량을 판단시 관찰자의 주관적인 판단 없이 충분한 신뢰도와 정확도를 가지는 객관적인 설태량 측정 방식을 제공할 수 있다.

도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 설태의 량을 추정하는 방법을 설명하는 흐름도이다.

도 13을 참조하면, 설태의 량을 추정하는 방법은, 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득하고(S1310), 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하고(S1320), 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고(S1330), 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정한다(S1340).

구체적으로, 이미지 데이터를 획득하는 단계(S1310)에서 설진 장치는 자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득한다.

촬상 장치로부터 이미지 데이터를 획득한 후, 설태의 량을 추정하는 장치(400)는 근자외선 하에서 획득된 이미지 데이터에 기초하여 설태를 분석할 수 있다. 구체적으로, 설진 장치는 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출한다. 그리고 설진 장치는 근자외선 하에서 획득된 이미지 데이터에 기초하여 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정한다.

먼저, 설진 장치는 획득한 이미지 데이터에서 혀 영역을 추출한다.

일 실시예에서, 설진 장치는, 이미지 데이터로부터 혀 영역과 배경 영역을 구분하고, 혀 영역을 추출할 수 있다. 여기서 혀 영역은 설태를 포함하는 혀가 속하는 영역을 의미하며, 배경 영역은 혀를 포함하지 않는 영역을 의미한다.

일 실시예에서, 설진 장치는 혀의 외곽선을 이용하여 혀 영역을 추출할 수 있다. 구체적으로, 마우스의 드래그를 통해 이미지 데이터로부터 혀의 영역을 선택하고, 혀의 영역에 대한 색상정보를 분석할 수 있다. 여기서, 혀의 영역은 사용자가 색상정보를 분석하고자 하는 관심 영역이다.

구체적으로, 설진 장치는 획득한 이미지 데이터에 레이어를 생성하고, 생성된 레이어 상에 M개의 노드를 표시할 수 있다. 여기서 M은 1보다 큰 자연수이다. 그리고 M개의 노드를 이용하여 혀 영역을 추출 또는 선택할 수 있다. M개의 노드는 서로 연결되어 폐쇄 도형을 형성할 수 있다.

그리고 설진 장치는 드래그-앤-드롭 조작을 이용하여 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출 또는 선택할 수 있다. 이미지 데이터 상에 표시되어 있는 M개의 노드를 드래그-앤-드롭함으로써 M개의 노드의 위치가 혀 영역의 외곽선에 위치하도록 조정하고, M개의 노드의 위치에 따라 혀 영역이 결정될 수 있다. 그리고 설진 장치는 혀 영역에 대한 색상정보를 분석할 수 있다.

설진 장치는 추출한 혀의 영역을 제외한 나머지 영역, 즉, 배경 영역은 검게 지울 수 있다. 설진 장치는 획득한 이미지에서 배경을 분리한 혀 영역을 추출할 수 있다.

일 실시예에서, 설진 장치는, 추출한 혀(설질) 영역에서 CIE-LAB 색상 모델의 a* 값의 차이를 이용하여 설태 영역을 추출할 수 있다. CIE-Lab 색상 모델은 CIE 라는 국제 표준 컬러 측정기구에 의하여 1976년 재정립된 컬러 체계로서, Lab 컬러에서 L은 밝기인 명도(Luminosity)를 말하며 a조합은 녹색에서 적색의 보색, b조합은 황색에서 청색의 보색을 뜻한다.

일 실시예에서, 설진 장치는 혀 영역의 형광상태와 설태 영역의 형광상태를 구분할 수 있다. 구강 내 다른 부위보다 혀의 측면 경계에서 가장 낮은 형광 강도를 가진다. 설태가 혀(설질)의 배면부 전체에 덮여있다고 하더라도, 설태는 주로 혀의 중앙이나 뿌리 쪽에 많이 분포되어 있고, 혀의 끝 또는 측면 경계에는 적게 분포되어 있다. 따라서, 설태가 많이 분포되어 있는 혀의 영역의 형광상태와 설태가 적게 분포되어 있는 혀의 영역의 형광상태를 구분할 수 있다. 여기서 설태가 많이 분포되어 있는 영역을 설태 영역으로 간주할 수 있으며, 설태가 적게 분포되어 있는 영역을 혀 영역으로 간주할 수 있다. 설태가 많이 분포되어 있는지 또는 적게 분포되어 있는지는 형광상태의 값을 기준으로 결정할 수 있다.

앞에서 설명한 바와 같이, 설진 장치는 이미지 데이터의 적색과 녹색 색상 채널의 평균 색상 값(mean color value, mCV)을 산출하고, 산출된 mCV 값을 독립변수로 하여 설태의 량을 추정할 수 있다. 설태의 량을 추정하는 방식에 대해서는 설태의 량을 추정하는 장치(400)에서 설명한 내용을 참조할 수 있다.

일 실시예에서, 설진 장치는, 설태의 량의 추정에 대한 신뢰성을 담보하기 위해, 소정의 시간이 지난 후, S910, S920, S930, 및 S940의 동작을 수행하여 설태의 량을 결정할 수 있다.

그리고 설진 장치는 이전에 획득한 이미지 데이터를 기초로 결정한 설태의 량과 소정의 시간이 경과된 시점에서의 이미지 데이터를 기초로 결정된 설태의 량을 이용하여 최종 설태의 량을 결정할 수 있다. 예컨대, 설진 장치는 이전에 획득한 이미지 데이터를 기초로 결정한 설태의 량과 소정의 시간이 경과된 시점에서의 이미지 데이터를 기초로 결정된 설태의 량을 평균한 값을 최종 설태의 량으로 결정할 수 있다.

다른 실시예에서, 설진 장치는 결정된 설태의 량의 신뢰성 평가를 수행할 수 있다. 구체적으로, 설진 장치는 전체 혀 영역에서 설태 영역이 차지하는 비율과 산출된 mCV 값의 급내 상관관계수(intraclass correlation coefficients, ICCs)를 계산할 수 있다.

일 실시예에서, 설진 장치는 결정된 설태의 량에 기초하여 소태, 박태, 및 후태로 분류할 수 있다.

본 개시의 설태의 량을 추정하는 방법에 따르면, 설태의 량을 판단시 관찰자의 주관적인 판단 없이 충분한 신뢰도와 정확도를 가지는 객관적인 설태량 측정 방식을 제공할 수 있다.

이상에서 설명한 "시스템", "프로세서", "컨트롤러", "컴포넌트", "모듈", "인터페이스", "모델", "유닛" 등의 용어는 일반적으로 컴퓨터 관련 엔티티 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행 중인 소프트웨어를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전술한 구성요소는 프로세서에 의해서 구동되는 프로세스, 프로세서, 컨트롤러, 제어 프로세서, 개체, 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수 있지만 이에 국한되지 않는다. 예를 들어, 컨트롤러 또는 프로세서에서 실행 중인 애플리케이션과 컨트롤러 또는 프로세서가 모두 구성 요소가 될 수 있다. 하나 이상의 구성 요소가 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 있을 수 있으며 구성 요소는 한 시스템에 위치하거나 두 대 이상의 시스템에 배포될 수 있다.

이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상에서의 설명 및 첨부된 도면은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 나타낸 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 구성의 결합, 분리, 치환 및 변경 등의 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 개시에 개시된 실시 예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

설태의 량을 추정하는 방법으로서,
자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득하는 단계;
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계;
상기 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하는 단계; 및
상기 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 데이터는,
외부 광이 차폐된 환경에서 자외선 광원을 이용하여 혀를 촬상한 이미지 데이터인 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계는,
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역과 배경 영역을 구분하는 단계; 및
상기 혀 영역을 추출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계는,
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계; 및
상기 혀 영역에서 CIE-LAB 색상 모델의 a* 값의 차이를 이용하여 설태 영역을 추출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계는,
드래그-앤-드롭 조작을 이용하여 상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하는 단계는,
상기 혀 영역에서 RGB 색상 모델에 기반한 적색(R) 픽셀과 녹색(G) 픽셀을 이용하여 자외선 형광 명도 값을 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 단계는,
상기 자외선 형광 명도 값을 이용하여 설태의 량을 결정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제6항에 있어서,
상기 자외선 형광 명도 값을 결정하는 단계는,
상기 혀 영역에서 RGB 색상 모델에 기반한 적색(R) 픽셀과 녹색(G) 픽셀의 색상 정보의 평균 값을 계산하여 자외선 형광 명도 값을 결정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
설태의 량을 추정하는 장치로서,
자외선 광원을 이용하여 촬상된 이미지 데이터를 획득하는 이미지 데이터 획득부;
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 영역 추출부;
상기 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하는 형광상태 결정부; 및
상기 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 설태 량 결정부
를 포함하는 장치.
제8항에 있어서,
상기 이미지 데이터는,
외부 광이 차폐된 환경에서 자외선 광원을 이용하여 혀를 촬상한 이미지 데이터인 것을 특징으로 하는, 장치.
제8항에 있어서,
상기 영역 추출부는,
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역과 배경 영역을 구분하고,
상기 혀 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는, 장치.
제8항에 있어서,
상기 영역 추출부는,
상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하고,
상기 혀 영역에서 CIE-LAB 색상 모델의 a* 값의 차이를 이용하여 설태 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는, 장치.
제8항에 있어서,
상기 영역 추출부는,
드래그-앤-드롭 조작을 이용하여 상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는, 장치.
제8항에 있어서,
상기 형광상태 결정부는,
상기 혀 영역에서 RGB 색상 모델에 기반한 적색(R) 픽셀과 녹색(G) 픽셀을 이용하여 자외선 형광 명도 값을 결정하고,
상기 설태 량 결정부는,
상기 자외선 형광 명도 값을 이용하여 설태의 량을 결정하는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 형광상태 결정부는,
상기 혀 영역에서 RGB 색상 모델에 기반한 적색(R) 픽셀과 녹색(G) 픽셀의 색상 정보의 평균 값을 계산하여 자외선 형광 명도 값을 결정하는 것을 특징으로 하는, 장치.
설태의 량을 추정하는 시스템으로서,
자외선 광원을 이용하여 혀의 배면부를 촬상하는 촬상 장치, 및
상기 촬상 장치에 의해 촬상된 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터로부터 혀 영역을 추출하고, 상기 혀 영역의 자외선 형광상태를 결정하고, 상기 혀 영역의 자외선 형광상태에 기초하여 설태의 량을 결정하는 설진 장치를 포함하는 시스템.