KR20220048665A - A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test - Google Patents

A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test Download PDF

Info

Publication number
KR20220048665A
KR20220048665A KR1020200131810A KR20200131810A KR20220048665A KR 20220048665 A KR20220048665 A KR 20220048665A KR 1020200131810 A KR1020200131810 A KR 1020200131810A KR 20200131810 A KR20200131810 A KR 20200131810A KR 20220048665 A KR20220048665 A KR 20220048665A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
strabismus
eyes
user
light reflection
Prior art date
Application number
KR1020200131810A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102473744B1 (en
Inventor
김창주
이상준
Original Assignee
고신대학교 산학협력단
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 고신대학교 산학협력단 filed Critical 고신대학교 산학협력단
Priority to KR1020200131810A priority Critical patent/KR102473744B1/en
Publication of KR20220048665A publication Critical patent/KR20220048665A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102473744B1 publication Critical patent/KR102473744B1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/02—Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient
    • A61B3/08—Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing binocular or stereoscopic vision, e.g. strabismus
    • A61B3/085—Subjective types, i.e. testing apparatus requiring the active assistance of the patient for testing binocular or stereoscopic vision, e.g. strabismus for testing strabismus
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0008—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes provided with illuminating means
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0016—Operational features thereof
    • A61B3/0025—Operational features thereof characterised by electronic signal processing, e.g. eye models
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/14—Arrangements specially adapted for eye photography
    • A61B3/145—Arrangements specially adapted for eye photography by video means
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/14—Arrangements specially adapted for eye photography
    • A61B3/15—Arrangements specially adapted for eye photography with means for aligning, spacing or blocking spurious reflection ; with means for relaxing
    • A61B3/156—Arrangements specially adapted for eye photography with means for aligning, spacing or blocking spurious reflection ; with means for relaxing for blocking
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Abstract

The present invention relates to a strabismus diagnosis method through an image analysis. The present invention may comprise: a first image acquisition step of acquiring an image of both eyes of a user by photographing both eyes of the user; a second image acquisition step of photographing a video comprising both eyes of the user, according to an instruction displayed on a display part, and extracting an image from the photographed video; a step of visualizing the first image and the second image; and a step of diagnosing strabismus based on the first image and the second image. Therefore, the present invention is capable of having an advantage of whether or not to easily diagnose the strabismus.

Description

가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법{A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test}{A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test}

본 발명은 이미지 분석을 통한 사시진단방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for diagnosing strabismus through image analysis, and more particularly, to a method for diagnosing strabismus through analysis of an eye image obtained during a blind or blind examination.

사시(strabismus)는 두 눈이 정렬되지 않고 서로 다른 지점을 바라보는 시력 장애의 하나를 의미한다. 사시가 조기에 치료되지 않으면, 사시인 눈이 거의 쓰이지 않는 약시 상태가 되거나 눈 기능 발달의 장애, 외관상의 문제로 인한 미용적 문제, 이로 인한 정신적 문제를 야기할 수 있다. 또한, 사시로 인해 발생한 눈 기능 저하는 치료 시기를 놓치게 되면 회복이 불가능하다. 따라서, 사시를 조기에 진단하고 수술하는 것이 매우 중요하다.Strabismus refers to a type of visual disorder in which the two eyes are not aligned and look at different points. If strabismus is not treated at an early stage, the strabismus eye may become an amblyopia condition that is rarely used, or it may cause problems in the development of eye function, cosmetic problems due to appearance problems, and psychological problems. In addition, if the treatment period is missed, the eye function deterioration caused by strabismus cannot be recovered. Therefore, early diagnosis and operation of strabismus is very important.

도 1은 사시의 종류를 간략히 나타내는 이미지이다. (a)는 사시가 없는 정상적인 눈 이미지이다. (b)는 외사시 이미지로 눈이 바깥으로 벌어진 경우, (c)는 내사시 이미지로 눈이 안쪽으로 몰린 경우, (d)는 수직사시 이미지로 눈이 위로 올라가거나 아래로 내려간 경우를 말한다. 이 밖의 사시 종류로는 특수사시, 마비사시 등이 존재한다.1 is an image briefly showing the type of strabismus. (a) is an image of a normal eye without strabismus. (b) is an exotropia image with the eyes widening outward, (c) an esotropic image with the eyes moving inward, and (d) a vertical strabismus image with the eyes moving upwards or downwards. Other types of strabismus include special strabismus and paralytic strabismus.

사시를 진단하거나 사시 치료를 위한 수술을 시행하기 위해서는 눈이 돌아간 정도인 사시각(deviation angle)을 구하여야 한다. 그러나 어린 아이들의 경우 사시 진단에 비협조적이기 때문에, 사시 여부를 진단하기 쉽지 않다. 사시각을 구하기 위한 방법으로는 각막반사법, 프리즘반사법 등이 존재한다.In order to diagnose strabismus or perform surgery to treat strabismus, it is necessary to obtain a deviation angle, which is the degree to which the eye is rotated. However, since young children are uncooperative in strabismus diagnosis, it is not easy to diagnose strabismus. Methods for obtaining the angle of deviation include the corneal reflection method and the prism reflection method.

도 2는 각막반사법의 일종인 허쉬버그 검사(hirschberg test) 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다. (a)는 사시가 없는 정상적인 눈 이미지이다. (b)는 2mm의 편위(deviation)를 가져 약 30 디옵터(diopter)의 사시각을 가지는 눈 이미지, (c)는 3mm의 편위를 가져 약 45 디옵터의 사시각을 가지는 눈 이미지, (d)는 4mm의 편위를 가져 약 60 디옵터의 사시각을 가지는 눈 이미지를 나타낸다. 허쉬버그 검사는 도 2와 같이 각막 상의 빛 반사점 위치에 따라 대략적인 사시각을 측정할 수 있다. 사시각을 측정할 수 있을 정도의 협조도가 있는 환자에게서는 이러한 빛 반사점을 통한 각도 측정이 필요하지 않으나, 어린 아이, 마비사시가 있는 경우, 감각사시의 경우에는 도 2와 같은 허쉬버그 검사를 통해 사시각의 측정을 시행할 수 있다. 2 is a diagram schematically illustrating a Hirschberg test method, which is a type of corneal reflex method. (a) is an image of a normal eye without strabismus. (b) is an eye image with a deviation of about 30 diopters with a deviation of 2 mm, (c) is an image of an eye with a deviation of about 45 diopters with a deviation of 3 mm, (d) is An eye image with a deviation of 4 mm and a deviation angle of about 60 diopters is shown. As shown in FIG. 2 , the Hersheyberg test may measure an approximate angle of deviation according to the location of the light reflection point on the cornea. In patients with a degree of cooperation to measure strabismus, angle measurement through these light reflection points is not necessary, but in children, if there is paralytic strabismus, in the case of sensory strabismus, the Hersheyberg test as shown in FIG. Angle measurement can be performed.

그러나 잠복사위는 한 눈을 일시적으로 가려서 두 눈 보기(융합)를 배제한 상태에서 나타나기 때문에, 빛 반사점을 이용한 각도 측정의 허쉬버그 검사(hirschberg test) 방법으로는 잠복사시(사위)를 발견하기 어렵다는 문제점이 있다. However, since latent strabismus appears in a state that excludes viewing (fusion) of both eyes by temporarily covering one eye, it is difficult to detect latent strabismus using the Hirschberg test method of angle measurement using light reflection points. There is a problem.

[특허문헌 1] 한국공개특허 제10-2012-0126978호. 2012.11.21. 공개.[Patent Document 1] Korean Patent Publication No. 10-2012-0126978. 2012.11.21. open.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로, 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. The present invention was created to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a method for diagnosing strabismus through analysis of an eye image obtained during an occlusion or occlusion examination.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다. Objects of the present invention are not limited to the objects mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.

상기한 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법이 개시된다. 상기 방법은 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 제1 이미지 획득단계, 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 이미지를 추출하는 제2 이미지 획득단계, 제1 이미지 및 제2 이미지를 시각화하는 단계 및 제1 이미지 및 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계를 포함할 수 있다. In order to achieve the above objects, a method for diagnosing strabismus through analysis of an eye image obtained during a blindfolded examination according to an embodiment of the present invention is disclosed. The method includes a first image acquisition step of acquiring an image of both eyes of the user by photographing both eyes of the user, a second image acquisition step of capturing a video including both eyes of the user according to an instruction displayed on the display unit, and extracting an image from the captured video It may include acquiring an image, visualizing the first image and the second image, and diagnosing strabismus based on the first image and the second image.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 이미지 획득단계 또는 제2 이미지 획득단계 이전에, 사용자의 양안에 빛을 조사하는 단계를 더 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, before the first image acquisition step or the second image acquisition step, the step of irradiating light to both eyes of the user may be further included.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제2 이미지 획득단계는 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하는 제1 단계 및 제1 단계에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 제2 단계를 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, in the second image obtaining step, according to the instruction displayed on the display unit, the first step of shooting a video including both eyes of the user and a comparison target image from the video shot in the first step It may include a second step of extraction.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 단계의 동영상은, 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자 양안이 포함되고, 이어서 상기 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함되는 것을 특징으로 할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the moving picture of the first step includes both eyes of the user according to the instruction displayed on the display unit, and then covers one eye using the user's hand according to the instruction displayed on the display unit It may be characterized in that both eyes of the user at the moment of release are included.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제2 단계는 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지들로 변환하는 단계, 변환된 이미지들로부터 특징정보를 추출하는 단계 및 추출된 특징정보를 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나오는 출력값을 통해 특징정보가 포함된 비교대상 이미지를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the second step is to convert the obtained video into a plurality of continuous images, extracting feature information from the converted images, and applying the extracted feature information to an artificial neural network ( It may include extracting a comparison target image including feature information through an output value inputted to the artificial neural network) model.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 특징 정보 추출하는 단계는 변환된 이미지들을 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지로 각각 분류하는 단계 및 각각 분류된 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지를 각각의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나온 결과값을 가중하여 특징 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the step of extracting the feature information includes the steps of inputting the converted images into an artificial neural network model and classifying them into an image including both eyes and an image not including both eyes, and The method may include inputting each classified image including both eyes and not including both eyes into each artificial neural network model, and weighting the result values to extract feature information.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사시를 진단하는 단계는 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. Also, according to an embodiment of the present invention, the step of diagnosing strabismus may include calculating the degree of strabismus of the user from the first image or the second image.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출하는 단계는 양안 이미지가 포함된 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지하는 단계, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하는 단계 및 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리의 길이와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the calculating step is the step of detecting the positions of the corneal edges and light reflection points of both eyes from the first image or the second image including the binocular images, the detected corneal edges and light of both eyes Measuring the left and right lengths of the cornea in both eyes and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point based on the location of the reflection point It may include the step of calculating

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출하는 단계는 다음의 수학식을 이용하여 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, in the calculating step, the degree of strabismus of the user may be calculated using the following equation.

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서, PD는 사시각, NT는 우안의 각막 좌우 길이, NL은 우안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, N'T'는 좌안의 각막 좌우 길이, N'L'은 좌안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 의미한다. Here, PD is the angle of deviation, NT is the left and right cornea length of the right eye, NL is the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point of the right eye, N'T' is the left and right corneal length of the left eye, N'L' is the inner edge of the cornea of the left eye The length between the light reflection points.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 감지하는 단계 이후에, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, after the sensing step, the method may further include visualizing the positions of the detected corneal edges and light reflection points of both eyes.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출하는 단계 이후에, 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, after the step of calculating, the step of visualizing the measurement result for the degree of strabismus of the user may be further included.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사시를 진단하는 단계는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과, 기설정된 범위내에 있는 경우 정상으로 진단하고, 기설정된 범위를 벗어난 경우 사시로 진단하는 단계일 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the step of diagnosing strabismus is a step of diagnosing normal when the strabismus degree is calculated through the first image and is within a preset range, and diagnosing strabismus when it is outside the preset range. can

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사시를 진단하는 단계는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과 정상으로 진단된 경우, 제2 이미지를 통한 사시정도 산출결과를 이용하여 잠복사사여부를 진단할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, in the step of diagnosing strabismus, when it is diagnosed as normal as a result of calculating the degree of strabismus through the first image, it is possible to diagnose whether or not latent death by using the result of calculating the degree of strabismus through the second image. can

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 상기 방법을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록할 수 있다. Also, according to an embodiment of the present invention, a computer-readable recording medium may record a program for performing the method on a computer.

상기한 목적들을 달성하기 위한 구체적인 사항들은 첨부된 도면과 함께 상세하게 후술될 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. Specific details for achieving the above objects will become clear with reference to the embodiments to be described in detail below in conjunction with the accompanying drawings.

그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, "통상의 기술자")에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해서 제공되는 것이다. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be configured in various different forms, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains ( Hereinafter, "a person skilled in the art") is provided to fully inform the scope of the invention.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 이미지 분석을 통한 사시 진단 방법은 이미지 분석을 이용하여 사시 정도를 측정할 수 있는 바, 이미지 촬영을 통해 간편하게 사시 여부를 진단 할 수 있다는 장점이 있다. According to an embodiment of the present invention, the method for diagnosing strabismus through image analysis can measure the degree of strabismus using image analysis, and has an advantage in that it is possible to conveniently diagnose strabismus through image capturing.

또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 인스트럭션을 통한 영상촬영을 통해 이미지 촬영만으로는 판별할 수 없었던 잠복사시를 판별할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to determine latent strabismus, which could not be determined only by image capturing, through image capturing through an instruction.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 이용한 사시 진단 시스템은 사시의 조기 진단을 통해 기회비용 및 사회적 손실을 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. In addition, the strabismus diagnosis system using image analysis according to an embodiment of the present invention has the advantage of reducing opportunity cost and social loss through early diagnosis of strabismus.

본 발명의 효과들은 상술된 효과들로 제한되지 않으며, 본 발명의 기술적 특징들에 의하여 기대되는 잠정적인 효과들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다. Effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and potential effects expected by the technical features of the present invention will be clearly understood from the following description.

상기 언급된 본 발명 내용의 특징들이 상세하게, 보다 구체화된 설명으로, 이하의 실시예들을 참조하여 이해될 수 있도록, 실시예들 중 일부는 첨부되는 도면에서 도시된다. 또한, 도면과의 유사한 참조번호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭하는 것으로 의도된다. 그러나 첨부된 도면들은 단지 본 발명 내용의 특정한 전형적인 실시예들만을 도시하는 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 고려되지는 않으며, 동일한 효과를 갖는 다른 실시예들이 충분히 인식될 수 있다는 점을 유의하도록 한다.
도 1은 사시의 종류를 간략히 나타내는 이미지를 도시한 도면이다.
도 2는 각막반사법의 일종인 허쉬버그 검사(hirschberg test) 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계를 도시한 순서도이다.
도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부에 표시되는 영상을 도시한 도면이다.
도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부에 표시되는 영상에 따라 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다.
도 7a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부에 표시되는 또 다른 영상을 도시한 도면이다.
도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부에 표시되는 영상에 따라 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 이용한 사시 진단 시스템에서 사시 정도 산출을 위한 수학식을 설명하기 위한 이미지이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법의 측정 결과를 도시한 도면이다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS In order that the above-mentioned features of the present invention may be understood in detail, with a more specific description, with reference to the following examples, some of the embodiments are shown in the accompanying drawings. Also, like reference numbers with drawings are intended to refer to the same or similar functions throughout the various aspects. However, it should be noted that the accompanying drawings only show certain typical embodiments of the present invention and are not to be considered limiting of the scope of the present invention, and other embodiments having the same effect may be sufficiently recognized. to do it
1 is a view showing an image briefly showing the type of strabismus.
2 is a diagram schematically illustrating a Hirschberg test method, which is a type of corneal reflex method.
3 is a block diagram schematically illustrating an apparatus for diagnosing strabismus through image analysis according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a strabismus diagnosis method through image analysis according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a second image acquisition step according to an embodiment of the present invention.
6A is a diagram illustrating an image displayed on a display unit when a video is captured in a second image acquisition step according to an embodiment of the present invention.
6B is a diagram illustrating an image of capturing an image including both eyes of a user according to the image displayed on the display unit in the second image acquisition step according to an embodiment of the present invention.
7A is a diagram illustrating another image displayed on a display unit when a moving picture is captured in a second image acquisition step according to an embodiment of the present invention.
7B shows an image of capturing an image including both eyes of the user at the moment when one eye is covered and then removed using the user's hand according to the image displayed on the display unit in the second image acquisition step according to an embodiment of the present invention; it is one drawing
8 is an image for explaining a formula for calculating the degree of strabismus in the strabismus diagnosis system using image analysis according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating a measurement result of a strabismus diagnosis method through image analysis according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고, 여러 가지 실시예들을 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다. Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail.

청구범위에 개시된 발명의 다양한 특징들은 도면 및 상세한 설명을 고려하여 더 잘 이해될 수 있을 것이다. 명세서에 개시된 장치, 방법, 제법 및 다양한 실시예들은 예시를 위해서 제공되는 것이다. 개시된 구조 및 기능상의 특징들은 통상의 기술자로 하여금 다양한 실시예들을 구체적으로 실시할 수 있도록 하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다. 개시된 용어 및 문장들은 개시된 발명의 다양한 특징들을 이해하기 쉽게 설명하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다.Various features of the invention disclosed in the claims may be better understood upon consideration of the drawings and detailed description. The apparatus, methods, preparations, and various embodiments disclosed herein are provided for purposes of illustration. The disclosed structural and functional features are intended to enable those skilled in the art to specifically practice the various embodiments, and are not intended to limit the scope of the invention. The disclosed terms and sentences are for the purpose of easy-to-understand descriptions of various features of the disclosed invention, and are not intended to limit the scope of the invention.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 설명한다. Hereinafter, a method for diagnosing strabismus through analysis of an eye image obtained during a blind or blind examination according to an embodiment of the present invention will be described.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.3 is a block diagram schematically illustrating an apparatus for diagnosing strabismus through image analysis according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 촬영부(100), 표시부(200) 및 제어부(300)를 포함할 수 있다. 상기 구성들은 별개의 구성인 것처럼 설명 또는 도시되지만, 이는 각각의 기능적인 부분을 나누어 설명하기 위하여 별개의 구성인 것처럼 설명 또는 도시되는 것이다. 따라서, 각각의 구성들의 기능은 별개의 부분에서 수행될 수 있음은 물론, 각각의 구성들의 기능은 동일한 부분에서 수행될 수 있다. 또한, 각각의 구성은 서로 전기적인 연결을 포함한 유선 또는 무선의 형태로 연결되어 데이터를 송신 또는 수신할 수 있도록 연결될 수 있다.Referring to FIG. 3 , the apparatus 10 for diagnosing strabismus through image analysis according to an embodiment of the present invention may include a photographing unit 100 , a display unit 200 , and a control unit 300 . Although the above components are described or illustrated as separate components, they are described or illustrated as separate components in order to divide and explain each functional part. Accordingly, the function of each component may be performed in a separate part, and the function of each component may be performed in the same part. In addition, each component may be connected to each other in a wired or wireless form including an electrical connection to transmit or receive data.

일 실시예에서, 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿(tablet) PC, 핸드헬드(hand-held) PC, PMP(portable multimedia player), PDA(personal digital assistant), TV 등을 포함할 수 있으며 이에 한정되지 않고 촬영 기능을 포함하는 다양한 전자장치를 포함할 수 있다. In an embodiment, the strabismus diagnosis apparatus 10 through image analysis includes a mobile phone, a smart phone, a tablet PC, a hand-held PC, a portable multimedia player (PMP), a personal digital assistant (PDA), It may include a TV, etc., but is not limited thereto, and may include various electronic devices including a photographing function.

예컨대, 스마트폰의 경우, 일반적으로 촬영 기능이 탑재되어 있고, 분석을 시행할 수 있는 제어부를 포함하는 바 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)로서 기능할 수 있다. 즉, 사용자는 휴대용 스마트폰, 태블릿 PC 등을 이용하여 촬영을 통해 간편하게 사시를 진단할 수 있는 것이다.For example, in the case of a smartphone, a photographing function is generally mounted, and it can function as the strabismus diagnosis apparatus 10 through image analysis, which includes a control unit capable of performing analysis. That is, the user can easily diagnose strabismus through photographing using a portable smart phone, tablet PC, or the like.

또한, 촬영부(100)는 사용자의 촬영 명령이 입력되는 경우 피사체의 이미지를 촬영하는 역할을 수행한다. 구체적으로, 촬영부(100)는 사용자의 양안을 촬영하여 사용자 양안 각막의 빛 반사점과 각막의 위치에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 촬영부(100)는 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 표시된 지시에 따라 사용자의 특정행동이 포함된 동영상을 촬영할 수 있다. 촬영부(100)는 이를 위하여 카메라 등을 포함할 수 있다.In addition, the photographing unit 100 serves to photograph an image of a subject when a user's photographing command is input. Specifically, the photographing unit 100 may photograph both eyes of the user to obtain an image of a light reflection point of the cornea of both eyes of the user and a position of the cornea. Also, the photographing unit 100 may photograph a video including a specific action of the user according to an instruction displayed on the display unit 200 of the strabismus diagnosis apparatus 10 . The photographing unit 100 may include a camera or the like for this purpose.

또한, 촬영부(100)가 촬영하여 획득한 광신호 및 이미지 신호는 전기적 신호 및 디지털 데이터로 변환되어 표시부(200) 상에 시각화되어 표시되거나 제어부(300)로 전송될 수 있다. In addition, the optical signal and image signal acquired by the photographing unit 100 may be converted into electrical signals and digital data to be visualized and displayed on the display unit 200 or transmitted to the control unit 300 .

또한, 표시부(200)는 사시 진단장치(10)의 촬영부(100)가 촬영하여 획득한 사용자의 양안에 대한 이미지 및 지시에 따른 사용자의 특정행동이 포함된 동영상을 시각화하여 표시할 수 있다.In addition, the display unit 200 may visualize and display a video including images of both eyes of the user acquired by the photographing unit 100 of the strabismus diagnosis apparatus 10 and a specific action of the user according to the instruction.

일 실시예에서, 표시부(200)는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 PC, 핸드헬드 PC, PMP, PDA, TV 등의 디스플레이(display) 부분을 포함할 수 있다. 또한, 디스플레이는 표시부(200)에 포함된 구성으로서 LCD(liquid crystal display), OLED(organic light emitted diode) 중 어느 하나가 제공될 수 있으며 이에 한정되지 않고 획득한 이미지를 시각화할 수 있는 디스플레이 장치인 경우 표시부(200)로서 기능할 수 있다.In an embodiment, the display unit 200 may include a display portion of a mobile phone, a smart phone, a tablet PC, a handheld PC, a PMP, a PDA, a TV, and the like. In addition, the display may be provided with any one of a liquid crystal display (LCD) and an organic light emitted diode (OLED) as a component included in the display unit 200, and is not limited thereto, and is a display device capable of visualizing the acquired image. In this case, it may function as the display unit 200 .

또한, 표시부(200)는 촬영부(100)가 촬영한 사용자의 양안 이미지 및 동영상을 시각화하고, 제어부(300)로부터 감지된 양안의 각막 및 빛 반사점의 위치, 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과 및 잠복사시 존재유무를 시각화할 수 있고, 사용자는 표시부(200)를 통해 이에 대한 내용을 확인할 수 있다.In addition, the display unit 200 visualizes the user's binocular image and video captured by the photographing unit 100 , the position of the corneas and light reflection points of both eyes sensed by the control unit 300 , the left and right lengths of the cornea, and the inner edge and light of the cornea The length between the reflection points, the measurement result of the user's degree of strabismus, and the presence or absence of latent strabismus can be visualized, and the user can check the contents through the display unit 200 .

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 광원부를 더 포함할 수 있다.The strabismus diagnosis apparatus 10 through image analysis according to an embodiment of the present invention may further include a light source unit.

상술한 대로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 스마트폰과 같은 촬영 기능을 포함한 전자 장치를 포함할 수 있다. 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)는 광원부를 포함하여, 사용자의 양안에 빛을 조사할 수 있다.As described above, the strabismus diagnosis apparatus 10 through image analysis according to an embodiment of the present invention may include an electronic device including a photographing function, such as a smart phone. The strabismus diagnosis apparatus 10 through image analysis may include a light source to irradiate light to both eyes of the user.

사시 진단을 위해서는 양안의 빛 반사점을 알아야 하는데, 빛 반사점을 이미지 분석을 통해 감지하기 위하여 광원부로부터 빛을 조사하고, 사용자의 양안에 맺힌 빛 반사점을 포함하는 이미지를 획득하여 사시를 진단할 수 있는 것이다. In order to diagnose strabismus, it is necessary to know the light reflection points of both eyes. In order to detect the light reflection points through image analysis, light is irradiated from the light source, and an image including the light reflection points formed in both eyes of the user can be obtained to diagnose strabismus. .

또한, 제어부(300)는 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 PC 등 이미지 분석을 통한 사시 진단장치(10)가 포함하는 전자장치의 내부에 마련되어 획득한 양안 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다.Also, the controller 300 may calculate the degree of strabismus of the user from the binocular images obtained by being provided inside the electronic device included in the strabismus diagnosis apparatus 10 through image analysis such as a mobile phone, a smart phone, or a tablet PC.

또한, 제어부(300)는 감지부, 측정부 및 연산부를 포함할 수 있다.Also, the control unit 300 may include a sensing unit, a measuring unit, and a calculating unit.

또한, 감지부는 촬영부(100)가 획득한 양안 이미지로부터 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지할 수 있다. 즉, 좌안 및 우안의 각막 내측 가장자리, 각막 외측 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지할 수 있다. Also, the sensing unit may detect the positions of the corneal edges and light reflection points of both eyes from the binocular image acquired by the photographing unit 100 . That is, the positions of the inner edge of the cornea, the outer edge of the cornea, and the light reflection point of the left and right eyes may be detected.

또한, 측정부는 제어부(300)의 감지부가 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정할 수 있다. 즉, 좌안 및 우안의 각막 내측 가장자리와 각막 외측 가장자리 위치를 기반으로 각막 좌우 길이를 측정하고, 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정할 수 있다. In addition, the measuring unit may measure the left and right corneal lengths of both eyes and the length between the corneal inner edge and the light reflection point based on the positions of the corneal edges and the light reflection points of both eyes detected by the sensing unit of the controller 300 . That is, the left and right corneal lengths may be measured based on the positions of the corneal inner edges and the corneal outer edges of the left and right eyes, and the length between the corneal inner edges and the light reflection point may be measured.

또한, 연산부는 제어부(300)의 측정부가 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다. 연산부는 좌안 및 우안의 각막 좌우 길이, 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 기설정된 수학식에 대입하여 사시각(angle of deviation)을 산출할 수 있다.Also, the calculator may calculate the degree of strabismus of the user based on the left and right cornea lengths of both eyes measured by the measuring unit of the controller 300 and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point. The calculator may calculate the angle of deviation by substituting the left and right lengths of the corneas of the left and right eyes and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point into a predetermined equation.

일 실시예에서, 제어부(300)는 제어부(300)의 감지부가 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치, 측정부가 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, 연산부가 산출한 사용자의 사시 정도를 표시부(200)에 시각화하여 표시할 수 있다. 사용자의 사시 정도를 산출하는 방법은 도 8에 대한 설명에서 구체적으로 후술한다. In one embodiment, the control unit 300 controls the positions of the corneal edges and the light reflection points of both eyes detected by the sensing unit of the control unit 300, the left and right cornea lengths and the cornea left and right lengths of both eyes measured by the measurement unit, and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection points, the calculation unit The calculated degree of strabismus of the user may be visualized and displayed on the display unit 200 . A method of calculating the user's degree of strabismus will be described later in detail with reference to FIG. 8 .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 도시한 순서도이다. 4 is a flowchart illustrating a strabismus diagnosis method through image analysis according to an embodiment of the present invention.

도 4을 참조하면, 이미지 분석을 통한 사시진단방법(S400)은 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 제1 이미지 획득단계(S410), 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 이미지를 추출하는 제2 이미지 획득단계(S430), 제1 이미지 및 제2 이미지를 시각화하는 단계(S450) 및 제1 이미지 및 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계(S470)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 4 , the strabismus diagnosis method through image analysis ( S400 ) is a first image acquisition step ( S410 ) of acquiring an image of both eyes of the user by photographing both eyes of the user, according to the instruction displayed on the display unit 200 , the user A second image acquisition step (S430) of taking a video including both eyes of the captured video and extracting an image from the captured video, a step of visualizing the first image and the second image (S450), and the first image and the second image Based on the strabismus diagnosis step (S470) may be included.

일 실시예에서, 제1 이미지 획득단계(S410)는 사시 진단장치(10)의 촬영부(100)를 통해 사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 단계일 수 있다. In an embodiment, the first image acquisition step ( S410 ) may be a step of acquiring an image of both eyes of the user by photographing both eyes of the user through the photographing unit 100 of the strabismus diagnosis apparatus 10 .

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계를 도시한 순서도이다. 5 is a flowchart illustrating a second image acquisition step according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 일 실시예에서, 제2 이미지 획득단계(S430)는 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 단계일 수 있다. Referring to FIG. 5 , in one embodiment, in the second image acquisition step ( S430 ), according to an instruction displayed on the display unit 200 of the strabismus diagnosis apparatus 10 , a video including both eyes of the user is captured, and the captured image is captured. It may be a step of extracting a comparison target image from a video.

보다 구체적으로, 제2 이미지 획득단계(S430)는 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하는 제1 단계(S431) 및 제1 단계(S431)에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 제2 단계(S433)를 포함할 수 있다. More specifically, in the second image acquisition step (S430), according to the instruction displayed on the display unit 200, the video captured in the first step (S431) and the first step (S431) of shooting a video including both eyes of the user It may include a second step (S433) of extracting the comparison target image.

또한, 도 6a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부(200)에 표시되는 영상을 도시한 도면이고, 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부(200)에 표시되는 영상에 따라 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다. In addition, FIG. 6A is a diagram illustrating an image displayed on the display unit 200 when a moving picture is captured in the second image acquisition step according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6B is a second image according to an embodiment of the present invention. It is a diagram showing an image of capturing an image including both eyes of the user according to the image displayed on the display unit 200 in the acquisition step.

또한, 도 7a는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계의 동영상 촬영시 표시부(200)에 표시되는 또 다른 영상을 도시한 도면이고, 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 이미지 획득단계에서 표시부(200)에 표시되는 영상에 따라 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함된 영상을 촬영하는 영상을 도시한 도면이다. In addition, FIG. 7A is a view showing another image displayed on the display unit 200 when a moving picture is taken in the second image acquisition step according to an embodiment of the present invention, and FIG. 7B is a second image according to an embodiment of the present invention. 2 is a diagram showing an image of capturing an image including both eyes of the user at the moment when one eye is covered and then removed using the user's hand according to the image displayed on the display unit 200 in the second image acquisition step.

도 6a 내지 7b를 참조하면, 제1 단계(S431)는 우선 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 양안이 포함된 영상을 촬영한 후, 표시부(200)에 표시된 다음 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하여 동영상을 획득하는 단계일 수 있다. 6A to 7B , in the first step ( S431 ), an image including both eyes is captured according to the instructions displayed on the display unit 200 of the strabismus diagnosis apparatus 10 , and then displayed on the display unit 200 . According to the instruction, it may be a step of acquiring a video by shooting a video including both eyes of the user at the moment when one eye is covered and then removed using the user's hand.

즉, 제1 단계(S431)에서 촬영한 동영상은 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자 양안이 포함되고, 이어서 표시부(200)에 표시된 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함되는 것을 특징으로 하는 동영상일 수 있다. That is, in the video shot in the first step ( S431 ), both eyes of the user are included according to the instruction displayed on the display unit 200 , and then, according to the instruction displayed on the display unit 200 , one eye is covered with the user's hand. It may be a video characterized in that both eyes of the user at the moment of release are included.

또한, 제2 단계(S433)는 제1 단계(S431)에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 단계일 수 있다. 제2 단계(S433)는 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지로 변환하고, 연속적인 이미지로 변환된 이미지에서 이미지를 선택하는 신호를 입력받아서 비교대상 이미지를 선택할 수 있다. Also, the second step ( S433 ) may be a step of extracting a comparison target image from the moving picture taken in the first step ( S431 ). In the second step ( S433 ), the obtained video may be converted into a plurality of continuous images, and a signal for selecting an image from the images converted into the continuous images may be input to select an image to be compared.

또한, 제2 단계(S433)는 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지들로 변환하는 단계, 변환된 이미지들로부터 특징정보를 추출하는 단계 및 추출된 특징정보를 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나오는 출력값을 통해 특징정보가 포함된 이미지를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, the second step (S433) is a step of converting the obtained video into a plurality of continuous images, extracting feature information from the converted images, and applying the extracted feature information to an artificial neural network (Artificial Neural Network) model. It may include the step of extracting the image including the feature information through the input output value.

보다 구체적으로, 특징 정보 추출하는 단계는 변환된 이미지들을 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지로 각각 분류하는 단계 및 각각 분류된 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지를 각각의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나온 결과값을 가중하여 특징 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. More specifically, the step of extracting feature information is a step of inputting the transformed images into an artificial neural network model and classifying them into an image including both eyes and an image not including both eyes, and each of the classified images is included. The method may include inputting an image and an image that does not include both eyes into each artificial neural network model, and weighting the result value to extract feature information.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공 신경망은 컨볼루션 신경망(convolution neural network: CNN), 오토 인코더(auto encoder), 피드포워드 신경망(feedforward neural network), 방사 신경망(radial basis function network), 코헨 자기조직 신경망(kohonen self-organizing network), 순환 신경망(RNN: recurrent neural network), 다중층 인식망(Multilayer Perceptron) 등으로 구성될 수 있으며 본 발명은 이에 제한되지 않고 임의의 신경망을 포함할 수 있다. 상기 예시는 본 개시를 설명하기 위한 예시일 뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.An artificial neural network according to an embodiment of the present invention is a convolutional neural network (CNN), an auto encoder, a feedforward neural network, a radial basis function network, and Cohen self-organization. It may be composed of a kohonen self-organizing network, a recurrent neural network (RNN), a multilayer perceptron, and the like, and the present invention is not limited thereto, and may include any neural network. The above example is only an example for describing the present disclosure, and the present disclosure is not limited thereto.

즉, 제2 단계를 통해 비교대상 이미지를 확정하게 된다. 비교대상 이미지는 사용자의 손을 이용하여 가렸다가 뗀 순간의 양안이 포함된 이미지를 의미한다. That is, the comparison target image is determined through the second step. The comparison target image refers to an image including both eyes at the moment when the user's hand is used to cover and then release the image.

잠복사시는 사시와 다르게 양안으로 물체를 바라볼 때는 정열형태가 정상인 경우와 차이가 없다. 그러나, 잠복사시는 두 안구의 시축이 잠재적으로 뒤틀려 있어 늘 신경이 이를 바로잡아주고 있기 때문에, 한쪽 눈을 가리는 방법으로 두 눈의 융합을 없애서 다른 쪽 눈의 위치가 달라지게 된다.In latent strabismus, unlike strabismus, when looking at an object with both eyes, there is no difference from the case in which the form of passion is normal. However, in latent strabismus, the visual axis of the two eyes is potentially distorted, and the nerves are always correcting this. By covering one eye, the fusion of the two eyes is eliminated and the position of the other eye is changed.

따라서 본 발명은 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 양안 이미지를 추출하여 비교 대상으로 삼음으로써 사시뿐만 아니라 잠복사시도 진단할 수 있다. Therefore, according to the present invention, not only strabismus but also latent strabismus can be diagnosed by extracting binocular images at the moment when one eye is covered and then removed and using it as a comparison target.

일 실시예에서, 사시진단방법(S400)은 제1 이미지 획득단계(S410) 또는 제2 이미지 획득단계(S430) 이전에, 사용자의 양안에 빛을 조사하는 단계를 더 포함할 수 있다. In one embodiment, the strabismus diagnosis method ( S400 ) may further include irradiating light to both eyes of the user before the first image acquiring step ( S410 ) or the second image acquiring step ( S430 ).

일 실시예에서, 시각화하는 단계(S450)는 사시 진단장치(10)의 촬영부(100)를 통해 획득한 사용자의 양안 이미지를 표시부(200)에 시각화하여 표시하는 단계일 수 있다. In an embodiment, the step of visualization ( S450 ) may be a step of visualizing and displaying the user's binocular image acquired through the photographing unit 100 of the strabismus diagnosis apparatus 10 on the display unit 200 .

일 실시예에서, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지 획득단계(S410)에서 획득한 제1 이미지 및 제2 이미지 획득단계(S430)에서 획득한 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계일 수 있다. In an embodiment, the step of diagnosing strabismus ( S470 ) is based on the first image acquired in the first image acquiring step ( S410 ) and the second image acquired in the second image acquiring step ( S430 ), diagnosing strabismus It may be a step to

또한, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. Also, the step of diagnosing strabismus ( S470 ) may include calculating the degree of strabismus of the user from the first image or the second image.

보다 구체적으로, 산출하는 단계는 양안 이미지가 포함된 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지하는 단계, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하는 단계 및 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리의 길이와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. More specifically, the calculating may include detecting the positions of the corneal edges and light reflection points of both eyes from the first image or the second image including the binocular images, and binocular based on the detected positions of the corneal edges and light reflection points of both eyes. Measuring the left and right lengths of the cornea and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point, and calculating the degree of strabismus of the user based on the measured left and right cornea lengths of both eyes and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point can

또한, 사시진단방법(S400)은 감지하는 단계 이후에, 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다. In addition, the strabismus diagnosis method ( S400 ) may further include, after the sensing step, the step of visualizing the detected positions of the corneal edges and light reflection points of both eyes.

또한, 사시진단방법(S400)은 산출하는 단계 이후에, 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과를 시각화하는 단계를 더 포함할 수 있다. In addition, the strabismus diagnosis method ( S400 ) may further include a step of visualizing the measurement result for the degree of strabismus of the user after the step of calculating.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 이용한 사시 진단 시스템에서 사시 정도 산출을 위한 수학식을 설명하기 위한 이미지이다. 8 is an image for explaining an equation for calculating the degree of strabismus in the strabismus diagnosis system using image analysis according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 좌안 및 우안에 각막 가장자리와 빛 반사점이 표시된 것을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 8 , it can be seen that the corneal edge and the light reflection point are displayed in the left and right eyes.

N은 우안의 각막 내측 가장자리(nasal limbus), L은 우안의 빛 반사점(light reflex), T는 우안의 각막 외측 가장자리(temporal limbus)를 의미한다. N'은 좌안의 각막 내측 가장자리, L'은 좌안의 빛 반사점, T'는 좌안의 각막 외측 가장자리를 의미한다. N is the nasal limbus of the right eye, L is the light reflex point of the right eye, and T is the temporal limbus of the right eye. N' denotes the inner edge of the cornea in the left eye, L' denotes a light reflection point in the left eye, and T' denotes the outer edge of the cornea in the left eye.

또한, 연산부는 하기 수학식 1을 이용하여 사용자의 사시 정도를 산출할 수 있다.Also, the calculator may calculate the degree of strabismus of the user by using Equation 1 below.

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서, PD는 사시각, NT는 우안의 각막 좌우 길이, NL은 우안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, N'T'는 좌안의 각막 좌우 길이, N'L'은 좌안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 의미한다.Here, PD is the angle of deviation, NT is the left and right cornea length of the right eye, NL is the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point of the right eye, N'T' is the left and right corneal length of the left eye, N'L' is the inner edge of the cornea of the left eye The length between the light reflection points.

사시가 전혀 없이 똑바르게 정렬된 눈의 경우, PD 값은 0으로 산출되며 외사시의 경우 PD 값은 음수, 내사시의 경우 PD 값은 양수로 산출된다.In the case of straight aligned eyes without any strabismus, the PD value is calculated as 0, in the case of exotropia, the PD value is negative, and in the case of esotropia, the PD value is calculated as positive.

측정된 NT 값 등 각막 좌우 길이, 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이는 픽셀 단위로 측정되는 바, 이를 평균적인 각막 길이인 10.5mm로 변환시키기 위해

Figure pat00003
값을 곱해주어 보정하는 과정을 거친다. The measured NT value, the left and right lengths of the cornea, and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point are measured in pixels.
Figure pat00003
It goes through the process of multiplying the value and correcting it.

또한, 단위를 prism diopter 값으로 변환하기 위하여 14를 곱해주는 과정을 거친다. 1mm는 14 prism diopter에 해당하므로 14를 곱하여 prism diopter 단위로 사시각을 산출하는 것이다. In addition, in order to convert the unit to a prism diopter value, it undergoes the process of multiplying by 14. Since 1 mm corresponds to 14 prism diopters, the angle of deviation is calculated in units of prism diopters by multiplying by 14.

즉, 이미지 분석을 통해 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하고 이를 기반으로 상기 수학식 1을 이용하여 prism diopter 단위로 사시각을 간단하게 산출할 수 있다.That is, the left and right cornea lengths of both eyes and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point are measured through image analysis, and based on this, the angle of deviation can be simply calculated in units of prism diopters using Equation 1 above.

또한, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과, 기설정된 범위내에 있는 경우 정상으로 진단하고, 기설정된 범위를 벗어난 경우 사시로 진단하는 단계일 수 있다. In addition, the step of diagnosing strabismus ( S470 ) may be a step of diagnosing normal when the strabismus degree is calculated through the first image and is within a preset range, and diagnosing strabismus when it is outside the preset range.

또한, 사시를 진단하는 단계(S470)는 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과 정상으로 진단된 경우, 제2 이미지를 통한 사시정도 산출결과를 이용하여 잠복사사여부를 진단하는 단계일 수 있다. In addition, the step of diagnosing strabismus ( S470 ) may be a step of diagnosing whether or not latent death by using the result of calculating the degree of strabismus through the second image when it is diagnosed as normal as a result of the calculation of the degree of strabismus through the first image.

즉, 제1 이미지를 통해서 사시인지 여부를 진단한 결과, 사시가 아님이 판명된 경우에만, 제2 이미지를 통해 추출한 비교대상이미지와 제1 이미지와 비교를 하여 잠복사시의 존재 여부를 진단한다. That is, only when it is determined that strabismus is not diagnosed through the first image, the existence of latent strabismus is diagnosed by comparing the comparison target image extracted from the second image with the first image.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시진단방법의 측정 결과를 도시한 도면이다. 9 is a diagram illustrating a measurement result of a strabismus diagnosis method through image analysis according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 이미지 분석을 통한 사시진단방법을 통해 측정한 결과를 사시 진단장치(10)의 표시부(200)에 감지부가 감지한 좌안 및 우안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치, 측정부가 측정한 좌안 및 우안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, 연산부가 산출한 사용자의 사시 정도가 표시되어 사용자는 표시부(200)를 통해 이를 확인할 수 있다. Referring to FIG. 9 , the position of the corneal edges and light reflection points of the left and right eyes detected by the sensor on the display unit 200 of the strabismus diagnosis apparatus 10, and the position of the light reflection point measured by the measurement unit The left and right cornea lengths of one left eye and one right eye, the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point, and the degree of strabismus of the user calculated by the calculation unit are displayed, and the user can check this through the display unit 200 .

즉, 도 9는 제1 이미지는 상단, 제2 이미지에서 추출한 비교대상 이미지는 하단에 표시되어, 뒤틀림 축을 비교한 결과 정상 평균범위 내에 있어서 정상으로 진단한 측정결과를 도시하고 있다. That is, FIG. 9 shows the measurement result of normal diagnosis within the normal average range as a result of comparing the distortion axes, in which the first image is displayed at the top and the comparison target image extracted from the second image is displayed at the bottom.

일 실시예에서, 사시 진단장치(10)는 제1 이미지를 연산부에서 산출한 사용자의 사시 정도가 기설정된 수치를 초과하는 경우 사용자는 사시가 있는 것으로 진단될 수 있다. 또한, 기설정된 수치 범위 내인 경우 정상으로 판단하며, 이 경우 제2 이미지에서 추출된 비교대상 이미지와 비교를 통해 기설정된 범위를 초과하는 경우 잠복사시가 있음으로 진단할 수 있다. In an embodiment, the strabismus diagnosis apparatus 10 may diagnose the user as having strabismus when the degree of strabismus of the user calculated by the calculator for the first image exceeds a preset value. In addition, if it is within a preset numerical range, it is determined as normal. In this case, if it exceeds the preset range through comparison with the comparison target image extracted from the second image, it may be diagnosed as having latent strabismus.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 분석을 통한 사시 진단 방법은 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 컴퓨터에 의해 액세스(access)될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. The method for diagnosing strabismus through image analysis according to an embodiment of the present invention may also be implemented in the form of a computer-readable recording medium in which a program to be executed on a computer is recorded. The computer-readable recording medium may be any available medium that can be accessed by a computer, and may include both volatile and nonvolatile media, and removable and non-removable media. In addition, the computer-readable recording medium may include a computer storage medium. Computer storage media may include both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.

본 명세서에서 설명된 실시예들에 관한 예시적인 모듈, 단계 또는 이들의 조합은 전자 하드웨어(코딩 등에 의해 설계되는 디지털 설계), 소프트웨어(프로그램 명령을 포함하는 다양한 형태의 애플리케이션) 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어 및/또는 소프트웨어 중 어떠한 형태로 구현되는지는 사용자 단말에 부여되는 설계상의 제약에 따라 달라질 수 있다.Exemplary modules, steps, or combinations thereof related to the embodiments described in this specification are implemented by electronic hardware (digital design designed by coding, etc.), software (various types of applications including program instructions), or a combination thereof. can be implemented. Whether implemented in hardware and/or software may vary depending on design constraints imposed on the user terminal.

본 명세서에서 설명된 구성의 하나 이상은 컴퓨터 프로그램 명령으로서 메모리에 저장될 수 있는데, 이러한 컴퓨터 프로그램 명령은 디지털 신호 프로세서를 중심으로 본 명세서에서 설명된 방법을 실행할 수 있다. 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 특정되는 구성 간의 연결 예는 단지 예시적인 것으로, 이들 중 적어도 일부는 생략될 수도 있고, 반대로 이들 구성 뿐 아니라 추가적인 구성을 더 포함할 수 있음은 물론이다. One or more of the components described herein may be stored in a memory as computer program instructions, which may execute the methods described herein centered on a digital signal processor. Connection examples between the components specified with reference to the accompanying drawings in this specification are merely exemplary, and at least some of them may be omitted, and conversely, it is of course that not only these components but also additional components may be further included.

이상의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 통상의 기술자라면 본 발명의 본질적인 특성이 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능할 것이다. The above description is merely illustrative of the technical spirit of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention.

따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라, 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예들에 의하여 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. Accordingly, the embodiments disclosed in the present specification are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to illustrate, and the scope of the present invention is not limited by these embodiments.

본 발명의 보호범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다. The protection scope of the present invention should be interpreted by the claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be understood to be included in the scope of the present invention.

10: 사시 진단장치
100: 촬영부
200: 표시부
300: 제어부10: strabismus diagnosis device
100: shooting department
200: display
300: control unit

Claims (14)

가림 안가림 검사 중 획득한 안구 이미지 분석을 통한 사시진단방법에 있어서,
사용자의 양안을 촬영하여 사용자의 양안 이미지를 획득하는 제1 이미지 획득단계;
표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상에서 이미지를 추출하는 제2 이미지 획득단계;
상기 제1 이미지 및 제2 이미지를 시각화하는 단계; 및
상기 제1 이미지 및 제2 이미지에 기반하여, 사시를 진단하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
In the method for diagnosing strabismus through analysis of an eye image obtained during an occlusion or occlusion test,
a first image acquisition step of acquiring an image of both eyes of the user by photographing both eyes of the user;
a second image acquisition step of photographing a video including both eyes of the user according to an instruction displayed on the display unit, and extracting an image from the captured video;
visualizing the first image and the second image; and
Based on the first image and the second image, comprising the step of diagnosing strabismus,
strabismus diagnosis method.
 제1항에 있어서,
상기 제1 이미지 획득단계 또는 제2 이미지 획득단계 이전에,
상기 사용자의 양안에 빛을 조사하는 단계를 더 포함하는,
사시진단방법.
According to claim 1,
Before the first image acquisition step or the second image acquisition step,
Further comprising the step of irradiating light into both eyes of the user,
strabismus diagnosis method.
 제1항에 있어서,
상기 제2 이미지 획득단계는,
상기 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 양안이 포함된 동영상을 촬영하는 제1 단계; 및
상기 제1 단계에서 촬영된 동영상에서 비교대상 이미지를 추출하는 제2 단계를 포함하는,
사시진단방법.
According to claim 1,
The second image acquisition step includes:
a first step of shooting a video including both eyes of a user according to an instruction displayed on the display unit; and
Including a second step of extracting a comparison target image from the moving picture taken in the first step,
strabismus diagnosis method.
 제3항에 있어서,
상기 제1 단계의 동영상은,
상기 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자 양안이 포함되고, 이어서 상기 표시부에 표시된 지시에 따라, 사용자의 손을 이용해 한쪽 눈을 가렸다가 떼는 순간의 사용자의 양안이 포함되는 것을 특징으로 하는,
사시진단방법.
4. The method of claim 3,
The video of the first step is,
According to the instruction displayed on the display unit, both eyes of the user are included, and then, according to the instruction displayed on the display unit, both eyes of the user at the moment when one eye is covered and released using the user's hand is included,
strabismus diagnosis method.
 제3항에 있어서,
상기 제2 단계는,
상기 획득한 동영상을 복수의 연속적인 이미지들로 변환하는 단계;
상기 변환된 이미지들로부터 특징정보를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 특징정보를 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나오는 출력값을 통해 특징정보가 포함된 비교대상 이미지를 추출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
4. The method of claim 3,
The second step is
converting the acquired video into a plurality of continuous images;
extracting feature information from the converted images; and
Comprising the step of extracting the comparison target image containing the feature information through the output value that comes out by inputting the extracted feature information into an artificial neural network (Artificial Neural Network) model,
strabismus diagnosis method.
 제5항에 있어서,
상기 특징 정보 추출하는 단계는,
상기 변환된 이미지들을 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지로 각각 분류하는 단계; 및
상기 각각 분류된 양안이 포함된 이미지와 양안이 포함되지 않은 이미지를 각각의 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모델에 입력하여 나온 결과값을 가중하여 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
6. The method of claim 5,
The step of extracting the feature information,
inputting the converted images into an artificial neural network model and classifying them into an image including both eyes and an image not including both eyes; and
Including the step of inputting the classified images including both eyes and images without both eyes into each artificial neural network model, and weighting the result values to extract feature information,
strabismus diagnosis method.
 제1항에 있어서,
상기 사시를 진단하는 단계는,
상기 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
According to claim 1,
Diagnosing the strabismus includes:
Comprising the step of calculating the degree of strabismus of the user from the first image or the second image,
strabismus diagnosis method.
 제7항에 있어서,
상기 산출하는 단계는,
상기 양안 이미지가 포함된 제1 이미지 또는 제2 이미지로부터 상기 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 감지하는 단계;
상기 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 기반으로 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 측정하는 단계; 및
상기 측정한 양안의 각막 좌우 길이 및 각막 내측 가장자리의 길이와 빛 반사점 간의 길이를 기반으로 사용자의 사시 정도를 산출하는 단계를 포함하는,
사시진단방법.
8. The method of claim 7,
The calculating step is
detecting positions of corneal edges and light reflection points of both eyes from a first image or a second image including the binocular image;
measuring the left and right corneal lengths of both eyes and the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point on the basis of the detected positions of the corneal edges and light reflection points of both eyes; and
Comprising the step of calculating the degree of strabismus of the user based on the measured length between the left and right cornea lengths of both eyes and the length of the inner edge of the cornea and the light reflection point,
strabismus diagnosis method.
 제8항에 있어서,
상기 산출하는 단계는,
다음의 수학식을 이용하여 사용자의 사시 정도를 산출하는,
사시진단방법.
Figure pat00004

여기서, PD는 사시각, NT는 우안의 각막 좌우 길이, NL은 우안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이, N'T'는 좌안의 각막 좌우 길이, N'L'은 좌안의 각막 내측 가장자리와 빛 반사점 간의 길이를 의미한다.
9. The method of claim 8,
The calculating step is
Calculating the degree of strabismus of the user using the following equation,
strabismus diagnosis method.
Figure pat00004

Here, PD is the angle of deviation, NT is the left and right cornea length of the right eye, NL is the length between the inner edge of the cornea and the light reflection point of the right eye, N'T' is the left and right corneal length of the left eye, N'L' is the inner edge of the cornea of the left eye The length between the light reflection points.
 제8항에 있어서,
상기 감지하는 단계 이후에,
상기 감지한 양안의 각막 가장자리 및 빛 반사점의 위치를 시각화하는 단계를 더 포함하는,
사시진단방법.
9. The method of claim 8,
After the sensing step,
Further comprising the step of visualizing the detected position of the corneal edge and the light reflection point of both eyes,
strabismus diagnosis method.
 제7항에 있어서,
상기 산출하는 단계 이후에,
상기 사용자의 사시 정도에 대한 측정 결과를 시각화하는 단계를 더 포함하는,
사시진단방법.
8. The method of claim 7,
After the calculating step,
Further comprising the step of visualizing the measurement result for the degree of strabismus of the user,
strabismus diagnosis method.
 제7항에 있어서,
상기 사시를 진단하는 단계는,
제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과, 기설정된 범위내에 있는 경우 정상으로 진단하고, 기설정된 범위를 벗어난 경우 사시로 진단하는,
사시진단방법.
8. The method of claim 7,
Diagnosing the strabismus includes:
As a result of calculating the degree of strabismus through the first image, if it is within a preset range, it is diagnosed as normal, and if it is outside the preset range, it is diagnosed as strabismus.
strabismus diagnosis method.
 제12항에 있어서,
상기 사시를 진단하는 단계는,
상기 제1 이미지를 통한 사시정도 산출결과 정상으로 진단된 경우, 상기 제2 이미지를 통한 사시정도 산출결과를 이용하여 잠복사사여부를 진단하는,
사시진단방법.
13. The method of claim 12,
Diagnosing the strabismus includes:
When it is diagnosed as normal as a result of calculating the degree of strabismus through the first image, diagnosing whether or not latent death by using the result of calculating the degree of strabismus through the second image,
strabismus diagnosis method.
 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium recording a program for performing the method according to any one of claims 1 to 13 on a computer.
KR1020200131810A 2020-10-13 2020-10-13 A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test KR102473744B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200131810A KR102473744B1 (en) 2020-10-13 2020-10-13 A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200131810A KR102473744B1 (en) 2020-10-13 2020-10-13 A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220048665A true KR20220048665A (en) 2022-04-20
KR102473744B1 KR102473744B1 (en) 2022-12-01

Family

ID=81403170

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200131810A KR102473744B1 (en) 2020-10-13 2020-10-13 A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102473744B1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120126978A (en) 2011-05-13 2012-11-21 고려대학교 산학협력단 Stereo-scopic image glasses for strabismus patient
KR20190062023A (en) * 2017-11-28 2019-06-05 전남대학교산학협력단 System and method for diagnosing for strabismus, aparratus for acquiring gaze image, computer program
KR20190108904A (en) * 2018-03-16 2019-09-25 김선호 method and apparatus for automatic measurement of deviation angle in strabismus

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120126978A (en) 2011-05-13 2012-11-21 고려대학교 산학협력단 Stereo-scopic image glasses for strabismus patient
KR20190062023A (en) * 2017-11-28 2019-06-05 전남대학교산학협력단 System and method for diagnosing for strabismus, aparratus for acquiring gaze image, computer program
KR20190108904A (en) * 2018-03-16 2019-09-25 김선호 method and apparatus for automatic measurement of deviation angle in strabismus

Also Published As

Publication number Publication date
KR102473744B1 (en) 2022-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106774863B (en) Method for realizing sight tracking based on pupil characteristics
US9149179B2 (en) System and method for identifying eye conditions
US10346601B2 (en) Biometric information acquisition method and device for same
US9877649B2 (en) Photorefraction method and product
KR101978548B1 (en) Server and method for diagnosing dizziness using eye movement measurement, and storage medium storin the same
CN109472189B (en) Pupil radius compensation
EP3466324A1 (en) Skin diagnostic device and skin diagnostic method
JP2020526735A (en) Pupil distance measurement method, wearable eye device and storage medium
KR20190041818A (en) Method and Apparatus for jaundice diagnosis based on an image
US9569838B2 (en) Image processing apparatus, method of controlling image processing apparatus and storage medium
US9451879B2 (en) Optical apparatus and operating method thereof
CN110472546B (en) Infant non-contact eye movement feature extraction device and method
WO2021132307A1 (en) Ophthalmic image processing method, ophthalmic image processing device, and ophthalmic image processing program
KR20210074008A (en) System and method for diagnosing strabismus using image analysis
KR100874186B1 (en) Method and apparatus for photographing snow-collected images of subjects by themselves
KR102473744B1 (en) A method of diagnosing strabismus through the analysis of eyeball image from cover and uncovered test
US11941172B2 (en) Training an eye tracking model
Caya et al. Development of Pupil Diameter Determination using Tiny-YOLO Algorithm
CN113487582A (en) Image evaluation method and device, computer-readable storage medium and electronic device
KR102667772B1 (en) Pupillary light reflex measurement method using cell phone
KR102531626B1 (en) Method and device for taking patient photos by artificial intelligence
KR102189783B1 (en) Diagnosis name marking method of bppv
US20210350554A1 (en) Eye-tracking system
KR102204112B1 (en) Diagnostic method of bppv using pupil and iris
KR20230016379A (en) Mirror therapy based testing system and method for facial nerve palsy rehabilitation

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant