KR20230081189A - 스마트폰을 이용한 동공반응 검사방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 스마트폰을 이용하여 동공반응을 정밀하고 신속하게 측정할 수 있어 원격으로 동공반응를 검사할 수 있는 스마트폰을 이용한 동공반응 검사방법에 관한 것으로서, a) 한 눈에 빛 자극이 가해진 피검출자의 얼굴을 촬영하여 피검출자 영상을 얻는 단계와; b) 상기 피검출자 영상으로부터 두 눈의 영역을 추출하는 단계와; c) 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 선택하는 단계와; d) 상기 선택된 눈의 영역 중 각막의 중심을 추출하는 단계와; e) 상기 선택된 눈의 영역에서 상기 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

스마트폰을 이용한 동공반응 검사방법{Pupillary light reflex measurement method using cell phone}

본 발명은 스마트폰을 이용한 동공반응 검사방법에 관한 것으로서, 특히, 스마트폰을 이용하여 동공반응을 정밀하고 신속하게 측정할 수 있어 원격으로 동공반응를 검사할 수 있는 스마트폰을 이용한 동공반응 검사방법에 관한 것이다.

동공은 홍채의 중심에 위치한 원모양의 빈 공간으로서, 시각인지를 최대화하기 위하여 망막으로 도달되는 빛의 양을 조절하고 초점의 심도를 높여 색수차(렌즈를 통해 상이 맺힐 때, 물체의 색에 따라 맺힌 상의 위치, 비율이 달라지는 현상) 및 구면수차(색수차 이외의 나머지 모든 수차)를 줄이는 역할을 한다.

이러한 동공은, 동공 괄약근과 동공 산대근의 조절 작용에 의하여 팽창 및 수축되는데, 이를 통해 밝은 곳에 있어 외부에서 눈으로 들어오는 빛의 양이 많은 경우에는 망막에 도달하는 빛의 양을 줄여 더욱 선명한 상을 나타나게 하기 위해 동공이 수축되며, 어두운 곳에 있는 경우에는 많은 빛을 감지할 수 있도록 동공이 팽창되게 된다.

한편, 동공 괄약근과 동공 산대근은 자율 신경계의 지배하에 있기 때문에, 이러한 자율신경계에 문제가 생길 경우 동공 팽창 및 수축이 제대로 이루어질 수 없으며, 이와 같은 현상은 신경계 손상 및 안과적 질환을 조기에 발견할 수 있는 중요한 지표로 사용될 수 있다.

이와 같은 동공반응 검사는 눈을 통해 들어오는 빛에 대한 자극에 의한 동공의 크기가 작아지거나 커지는 현상으로 시신경과 3번 뇌신경의 기능을 확인할 수 있는 안과 및 신경외과, 내과등의 기본검사로 혼수상태인 환자에서도 시행이 가능한 중요한 검사이다.

현재까지, 동공이 빛에 정상적으로 반응하는지를 판별하기 위해서는 병원에서 동공계(Pupillometer)를 사용하거나 전문 의료진의 주관적인 판단에 의해서만 가능하였다. 즉, 동공의 크기를 측정하여 건강상태를 진단하는 것은 전문적인 의료기관에서만 이루어질 수밖에 없는데, 병원에서 사용되는 동공계의 경우, 그 크기가 크고, 값도 비싸기 때문에 이를 이용하여 검사를 받고자 하는 사람들에게 경제적으로 큰 부담이 될 뿐만 아니라 직접 의료기관을 방문하여 검사를 받아야 하는 번거로운 면이 있다.

한편, 일반인들이 가정에서 손쉽게 동공반응을 측정하거나, 원격의료를 하기 위한 스마트 기기를 이용한 동공측정방법이 특허문헌 0001 등으로 제안된 바 있다.

특허문헌 0001은 스마트 기기를 이용한 동공 측정 시스템에 관한 것으로서, 확대된 동공 영상을 얻기 위한 볼록렌즈부(100), 동공을 팽창시키기 위한 제1 엘이디 광원(210) 및 동공을 수축시키기 위한 제2 엘이디 광원(220)으로 이루어진 발광부(200) 및 스마트 기기에 구비된 카메라를 통하여 얻은 동공 영상을 처리하여 팽창 대비 수축된 동공의 크기 비율을 산출하는 영상처리부(300)를 포함하여 구성된다. 상기 동공 측정 시스템은 카메라가 구비된 스마트 기기를 이용할 수 있어 휴대성이 좋아 공간상의 제약을 받지 않을 뿐만 아니라 조작도 간단하여 일반인도 손쉽게 동공의 크기를 측정하여 건강상태를 진단하는 것이 가능한 이점이 있으나, 동공 영상으로부터 픽셀개수를 산출하여 팽창대비 수축된 동공의 크기 비율을 산출하기 때문에 동공반응을 정확히 측정할 수 없는 문제가 있다.

KR10-1369565B1 (2014.02.25)

이와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 스마트폰을 이용하여 동공반응을 정밀하고 신속하게 측정할 수 있어 원격으로 동공반응를 검사할 수 있는 스마트폰을 이용한 동공반응 검사방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은,

a) 한 눈에 빛 자극이 가해진 피검출자의 얼굴을 촬영하여 피검출자 영상을 얻는 단계와;

b) 상기 피검출자 영상으로부터 두 눈의 영역을 추출하는 단계와;

c) 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 선택하는 단계와;

d) 상기 선택된 눈의 영역 중 각막의 중심을 추출하는 단계와;

e) 상기 선택된 눈의 영역에서 상기 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동공반응 검사방법을 제공한다.

상기 a)단계는 스마트폰을 이용하여 피검출자의 영상을 얻을 수 있다.

그리고, 상기 b)단계는 상기 피검출자의 영상을 Haar cascade 알고리즘을 이용하여 피검출자의 두 눈의 영역을 추출하는 것이 좋다.

상기 c)단계는 HSV 컬러모델을 이용하여 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 선택하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 d)단계는 Robust Covariance Outlier Detection을 이용해 각막의 중심을 추출하는 것이 좋다.

그리고 상기 e)단계는 상기 각막의 중심을 기준으로 RoI(Region of Interest)를 결정하고, 상기 RoI 내에서 상기 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정하는 것이 좋다.

본 발명의 스마트폰을 이용한 동공반응 검사방법은 스마트폰을 이용하여 동공반응을 정밀하고 신속하게 측정할 수 있어 원격으로 동공반응를 검사할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 동공반응 검사방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 2는 Haar cascade 알고리즘을 통해 두 눈영역을 추출한 상태를 나타내는 사진이다.
도 3은 HSV 컬러모델을 이용해 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 추출한 상태를 나타내는 사진이다.
도 4는 Robust Covariance Outlier Detection을 이용해 각막의 중심을 추출한 상태를 나타내는 사진이다.
도 5는 각막의 중심을 기준으로 RoI를 결정한 상태를 나타내는 사진이고,
도 6은 RoI 내에서 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정한 상태를 나타내는 사진이다.

이하, 본 발명의 동공반응 검사방법을 상세히 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 동공반응 검사방법은 크게, 도 1과 같이 피검출자 영상획득단계(S10), 두 눈영역 추출단계(S20), 빛자극 눈영역 선택단계(S30), 각막중심 추출단계(S40) 및 동공경계 판정단계(S50)를 포함하여 이루어진다.

먼저, 상기 피검출자 영상획득단계(S10)는 한 눈에 빛 자극이 가해진 피검출자의 얼굴을 촬영하여 피검출자 영상을 얻는 단계이다.

피검출자의 영상을 얻는 방법으로는 카메라, 캠코더, 스마트폰 등의 촬영장치 등을 이용할 수 있는 등, 크게 한정되는 것은 아니고, 고화질의 피검출자의 영상을 얻을 수 있는 방법이면 족하다.

이때, 피검출자의 동공반응에 대한 영상을 얻기 위해, 펜라이트 등의 광원을 이용하여 피검출자의 한 눈에 빛 자극을 가한 상태에서 피검출자의 영상을 촬영하여 얻는다.

그리고 스마트폰 등의 촬영장치를 이용하여 피검출자의 영상을 촬영시 적어도 피검출자의 두 눈이 포함된 상태로 촬영하는 것이 좋다.

한편, 의료인이 아닌 일반인이 스마트폰 등의 촬영장치를 이용하여 피검출자의 영상을 쉽게 촬영하기 위하여, 피검출자의 안면부를 고정하는 안면 고정부와, 상기 안면 고정부로부터 일정거리 이격된 상태에 배치되어 스마트폰 등의 촬영장치를 고정 설치하기 위한 촬영부 거치대와, 피검출자의 어느 한 눈에 빛 자극을 가하기 위한 광원이 구비되는 것이 좋다.

그리고 스마트폰 등의 촬영장치의 카메라 영상 해상도는 500만 화소 이상으로 초광각 촬영이 가능하고, 시간당 획득되는 영상의 수는 10fps 이상인 것이 바람직하다.

다음으로, 상기 두 눈영역 추출단계(S20)는 상기 피검출자 영상으로부터 두 눈의 영역을 추출하는 단계이다.

상기 피검출자의 영상의 각 프레임으로부터 두 눈의 영역을 Haar cascade 알고리즘을 이용하여 피검출자의 두 눈의 영역을 추출한다. Haar cascade 알고리즘은 검출할 대상이 되는 물체가 있는 이미지와 없는 이미지를 최대한 많이 활용해서 다단계 함수를 훈련시키는 기계학습 방식이다.

눈 부분은 코와 뺨보다 더 어두운 특성과, 중앙에 있는 코보다 양쪽에 있는 분 부분이 더 어두운 특성을 사용하여 Haar cascade 알고리즘을 통해 도 2와 같이 두 눈영역을 추출한다.

그리고 상기 빛자극 눈영역 선택단계(S30)는 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 선택하는 단계이다.

상기 두 눈영역 추출단계에 의해 추출된 두 눈의 영역이 포함된 프레임에 대해 HSV 컬러모델을 이용하여 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 선택한다.

HSV 컬러모델은 인간의 색인지에 기반을 둔 방법으로, 이미지의 색을 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value) 세가지 성분으로 표현하는 방법으로, 컴퓨터에 최적화되어 있는 RGB 컬러모델과 달리 사람의 눈과 비슷하고 특정 색의 추출에 적합하다. 도 3과 같이 두 눈의 영역이 포함된 프레임을 HSV 컬러모델을 이용해 처리함으로서, 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 정확히 선택할 수 있다.

상기 각막중심 추출단계(S40)는 상기 빛자극 눈영역 선택단계에 의해 선택된 눈의 영역 중 각막의 중심을 추출하는 단계이다.

상기 각막중심 추출단계는 상기 빛자극 눈영역 선택단계에 의해 선택된 눈의 영역 중 각막의 중심을 Robust Covariance Outlier Detection을 이용해 추출하는 것이 바람직하다.

상기 각막중심 추출단계에 앞서 상기 빛자극 눈영역 선택단계에 의해 선택된 눈의 영역에서 Erosion & Dilation의 방법을 통해 눈꼬리를 제거해주는 것이 좋다.

도 4와 같이, Erosion & Dilation의 방법을 통해 눈꼬리를 제거한 후 Robust Covariance Outlier Detection을 이용해 선택된 눈의 영역 중 각막의 중심을 추출할 수 있다.

그리고 상기 동공경계 판정단계(S50)는 상기 선택된 눈의 영역에서 상기 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정하는 단계이다.

상기 각막중심 추출단계에 의해 추출된 상기 각막의 중심을 기준으로 도 5와 같이 RoI(Region of Interest)를 결정한다. 그리고, 도 6과 같이 상기 RoI 내에서 상기 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정함으로서, 빛 자극이 가해진 눈의 동공의 경계를 정밀하게 판정할 수 있다.

상기 동공경계 판정단계에 의해 피검출자의 영상의 각 프레임별 동공의 경계를 판정하고, 각 프레임별 동공의 경계의 크기를 비교함으로서, 동공의 반응정도를 평가할 수 있다.

본 발명의 동공반응 검사방법은 기존과 같이, 동공의 반응정도를 픽셀개수를 산출하여 대비하지 않고, 각 프레임별 동공의 경계의 크기를 비교함으로서, 더욱 신속하고 정밀하게 동공의 반응정도를 실시간으로 평가할 수 있는 이점이 있다.

Claims (6)

1. a) 한 눈에 빛 자극이 가해진 피검출자의 얼굴을 촬영하여 피검출자 영상을 얻는 단계와;
   b) 상기 피검출자 영상으로부터 두 눈의 영역을 추출하는 단계와;
   c) 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 선택하는 단계와;
   d) 상기 선택된 눈의 영역 중 각막의 중심을 추출하는 단계와;
   e) 상기 선택된 눈의 영역에서 상기 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동공반응 검사방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 a)단계는 스마트폰을 이용하여 피검출자의 영상을 얻는 것을 특징으로 하는 동공반응 검사방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 b)단계는 상기 피검출자의 영상을 Haar cascade 알고리즘을 이용하여 피검출자의 두 눈의 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 동공반응 검사방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 c)단계는 HSV 컬러모델을 이용하여 상기 추출된 두 눈의 영역 중 빛 자극이 가해진 눈의 영역을 선택하는 것을 특징으로 하는 동공반응 검사방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 d)단계는 Robust Covariance Outlier Detection을 이용해 각막의 중심을 추출하는 것을 특징으로 하는 동공반응 검사방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 e)단계는 상기 각막의 중심을 기준으로 RoI(Region of Interest)를 결정하고, 상기 RoI 내에서 상기 각막의 중심으로부터 가장 가까운 원을 동공의 경계로 판정하는 것을 특징으로 하는 동공반응 검사방법.

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