KR20240001900A

KR20240001900A - Method for determining corneal topography image

Info

Publication number: KR20240001900A
Application number: KR1020220078775A
Authority: KR
Inventors: 김정환
Original assignee: 주식회사 휴비츠
Priority date: 2022-06-28
Filing date: 2022-06-28
Publication date: 2024-01-04

Abstract

, 플라시도 링을 이용한 각막 토포그래피 이미지에서, 눈썹 등 이물질의 영향을 감소시킬 수 있는 각막 토포그래피 이미지 검출 방법이 개시된다. 상기 각막 토포그래피 이미지 검출 방법은, 플라시도 링 이미지(50)의 외곽선을 따라 소정의 간격으로 데이터 포인트(P0, P1…)를 설정하는 단계; 플라시도 링 이미지(50)에서 얻어진 데이터 포인트(P0, P1…) 중, 인접하는 두개의 데이터 포인트(P0, P1)를 연결하는 직선(L)을 생성하고, 생성된 직선(L)과 소정의 기준선이 이루는 각도(θ)를 산출하는 단계; 산출된 각도(θ)가 소정의 범위 내에 있는 경우, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 플라시도 링 이미지(50)를 형성하는 정상적인 데이터 포인트라고 판단하고, 상기 산출된 각도(θ)가 소정의 범위를 벗어나는 경우, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 이물질(12)에 의하여 생성된 비정상적인 데이터 포인트라고 판단하는 단계; 및 이와 같은 방식으로 전체 데이터 포인트(P0, P1…)에 대하여, 정상적인 데이터 포인트와 비정상적인 데이터 포인트를 식별하고, 상기 비정상적인 데이터 포인트를 제외한 정상적인 데이터 포인트만을 이용하여, 플라시도 링 이미지(50)의 위치 및 형상 정보를 산출하는 단계를 포함한다., A corneal topography image detection method that can reduce the influence of foreign substances such as eyebrows in a corneal topography image using a Placido ring is disclosed. The corneal topography image detection method includes setting data points (P0, P1...) at predetermined intervals along the outline of the Placido ring image 50; Among the data points (P0, P1...) obtained from the Placido ring image 50, a straight line (L) is created connecting two adjacent data points (P0, P1), and the generated straight line (L) and a predetermined reference line are set. calculating the angle (θ) formed by this; When the calculated angle θ is within a predetermined range, it is determined that the two data points P0 and P1 are normal data points forming the Placido ring image 50, and the calculated angle θ is determined to be within a predetermined range. If it is outside the range, determining that the two data points (P0, P1) are abnormal data points generated by a foreign substance (12); And in this way, normal data points and abnormal data points are identified for all data points (P0, P1...), and only the normal data points excluding the abnormal data points are used to determine the location of the placido ring image 50 and It includes calculating shape information.

Description

Method for determining corneal topography image}

본 발명은 각막 토포그래피 이미지 검출 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 플라시도 링을 이용한 각막 토포그래피 이미지에서, 눈썹 등 이물질의 영향을 감소시킬 수 있는 각막 토포그래피 이미지 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a corneal topography image detection method, and more specifically, to a corneal topography image detection method that can reduce the influence of foreign substances such as eyebrows in a corneal topography image using a Placido ring.

각막 토포그래피(topography) 장치는 콘택트렌즈 처방, 라식 수술 등을 위해 피검안의 각막 형상을 측정하는 안과 및 안경점 전용 측정 장치이다. 각막 토포그래피 장치를 이용하여, 피검안의 각막 형상을 측정하기 위해서는, 도 1에 도시된 바와 같이, 피검안(10)의 각막에 플라시도 링(Placido ring) 이미지(14)를 투사시키고, 피검안(10)에 형성되는 플라시도 링 이미지(14)의 형태를 분석한다. 즉, 각각의 플라시도 링 이미지(14)에 대하여, 흑과 백이 바뀌는 지점을 포인팅하여 각각의 플라시도 링 이미지 데이터(16, 도 1에서 초록색 점으로 표시)를 얻은 다음, 얻어진 플라시도 링 이미지 데이터(16)를 이용하여 각각의 플라시도 링 영역의 각막 곡률값(K)을 계산한다. 따라서, 플라시도 링 이미지 데이터(16)의 위치, 구체적으로 흑과 백이 바뀌는 지점의 위치에 따라, 각막 곡률값(K)이 달라진다.The corneal topography device is a measuring device exclusively for ophthalmologists and opticians that measures the shape of the cornea of the eye being examined for contact lens prescriptions, LASIK surgery, etc. In order to measure the corneal shape of the test eye using a corneal topography device, as shown in FIG. 1, a Placido ring image 14 is projected onto the cornea of the test eye 10, and the test eye ( Analyze the shape of the Placido ring image 14 formed in 10). That is, for each Placido Ring image 14, each Placido Ring image data (16, indicated by a green dot in FIG. 1) is obtained by pointing to the point where black and white change, and then the obtained Placido Ring image data 16 is obtained. Calculate the corneal curvature value (K) of each Placido ring area using . Accordingly, the corneal curvature value (K) varies depending on the location of the Placido ring image data 16, specifically the location of the point where black and white change.

그러나, 피검안(10)에 플라시도 링 이미지(14)를 형성할 때, 피검안(10)을 가리는 눈썹 등의 이물질(12)이 존재하면, 이물질(12)에 의해 플라시도 링 이미지(14)가 가려져, 플라시도 링 이미지의 데이터(16)에 오류가 발생한다. 즉, 플라시도 링 이미지(14)의 데이터(16)를 획득할 때, 이물질(12)을 플라시도 링의 데이터(16)로 잘못 인식(포인팅)하게 되어, 잘못된 플라시도 링 이미지의 데이터(16, 도 1에서 원주 상에 위치하지 않는 데이터)가 얻어질 수 있고, 이를 분석하여 얻은 각막 곡률값(K)에도 오류가 발생할 수 있다.However, when forming the placido ring image 14 on the eye to be examined 10, if there is a foreign matter 12 such as an eyebrow that covers the eye to be examined 10, the placido ring image 14 may be damaged by the foreign matter 12. Due to occlusion, an error occurs in the data 16 of the Placido ring image. That is, when acquiring the data 16 of the Placido ring image 14, the foreign matter 12 is incorrectly recognized (pointing) as the data 16 of the Placido ring, and the data 16 of the incorrect Placido ring image 16 (Figure 1) data that is not located on the circumference may be obtained, and errors may also occur in the corneal curvature value (K) obtained by analyzing this.

[선행기술문헌][Prior art literature]

대한민국 특허 10-0876854 B1호 (2008. 12. 31)Republic of Korea Patent 10-0876854 B1 (December 31, 2008)

일본 특허 6739726 B2호 (2020.07.28)Japanese Patent 6739726 B2 (2020.07.28)

본 발명의 목적은, 보다 정확한 플라시도 링 이미지 데이터를 이용한 각막 토포그래피 이미지의 검출 방법을 제공하는 것이다.The purpose of the present invention is to provide a method for detecting corneal topography images using more accurate placido ring image data.

본 발명의 다른 목적은, 플라시도 링을 이용한 각막 토포그래피 이미지에서, 눈썹 등 이물질의 영향을 감소시킬 수 있는 각막 토포그래피 이미지 검출 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a corneal topography image detection method that can reduce the influence of foreign substances such as eyebrows in a corneal topography image using a Placido ring.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 플라시도 링 이미지(50)의 외곽선을 따라 소정의 간격으로 데이터 포인트(P0, P1…)를 설정하는 단계; 플라시도 링 이미지(50)에서 얻어진 데이터 포인트(P0, P1…) 중, 인접하는 두개의 데이터 포인트(P0, P1)를 연결하는 직선(L)을 생성하고, 생성된 직선(L)과 소정의 기준선이 이루는 각도(θ)를 산출하는 단계; 산출된 각도(θ)가 소정의 범위 내에 있는 경우, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 플라시도 링 이미지(50)를 형성하는 정상적인 데이터 포인트라고 판단하고, 상기 산출된 각도(θ)가 소정의 범위를 벗어나는 경우, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 이물질(12)에 의하여 생성된 비정상적인 데이터 포인트라고 판단하는 단계; 및 이와 같은 방식으로 전체 데이터 포인트(P0, P1…)에 대하여, 정상적인 데이터 포인트와 비정상적인 데이터 포인트를 식별하고, 상기 비정상적인 데이터 포인트를 제외한 정상적인 데이터 포인트만을 이용하여, 플라시도 링 이미지(50)의 위치 및 형상 정보를 산출하는 단계를 포함하는, 각막 토포그래피 이미지 검출 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention includes the steps of setting data points (P0, P1...) at predetermined intervals along the outline of the Placido ring image 50; Among the data points (P0, P1...) obtained from the Placido ring image 50, a straight line (L) is created connecting two adjacent data points (P0, P1), and the generated straight line (L) and a predetermined reference line are set. calculating the angle (θ) formed by this; If the calculated angle θ is within a predetermined range, it is determined that the two data points P0 and P1 are normal data points forming the Placido ring image 50, and the calculated angle θ is determined to be within a predetermined range. If it is outside the range, determining that the two data points (P0, P1) are abnormal data points generated by a foreign substance (12); And in this way, normal data points and abnormal data points are identified for all data points (P0, P1...), and only the normal data points excluding the abnormal data points are used to determine the location of the placido ring image 50 and A corneal topography image detection method is provided, including calculating shape information.

본 발명에 따른 각막 토포그래피 이미지의 검출 방법은, 눈썹 등 이물질의 영향을 감소시키면서, 보다 정확한 플라시도 링 이미지 데이터를 이용하여, 각막 토포그래피 이미지를 검출할 수 있다.The method for detecting a corneal topography image according to the present invention can detect a corneal topography image using more accurate placido ring image data while reducing the influence of foreign substances such as eyebrows.

도 1은 피검안의 각막에 형성된 플라시도 링 이미지의 형태를 보여주는 도면.
도 2는 본 발명에 따른 각막 토포그래피 이미지 검출 방법이 적용될 수 있는 각막 토포그래피 장치의 구성을 보여주는 도면.
도 3은 본 발명에 각막 토포그래피 이미지 검출 방법에 사용될 수 있는 측정 광원의 평면도 및 측단면도.
도 4 및 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 각막 토포그래피 이미지 검출 방법을 설명하기 위한 도면.
도 6은 본 발명에 따른 각막 토포그래피 이미지 검출 방법을 구현하는 보다 구체적인 예를 보여주는 도면.Figure 1 is a diagram showing the shape of a Placido ring image formed on the cornea of a subject's eye.
Figure 2 is a diagram showing the configuration of a corneal topography device to which the corneal topography image detection method according to the present invention can be applied.
Figure 3 is a top view and a cross-sectional side view of a measurement light source that can be used in the corneal topography image detection method of the present invention.
4 and 5 are diagrams for explaining a corneal topography image detection method according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a diagram showing a more specific example of implementing the corneal topography image detection method according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명을 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

도 2는 본 발명에 따른 각막 토포그래피 이미지 검출 방법이 적용될 수 있는 각막 토포그래피 장치의 구성을 보여주는 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명이 구현될 수 있는 각막 토포그래피 장치는 조준 광원(20), 측정 광원(30), 검출기(40) 및 연산부(42)를 포함한다. 상기 조준 광원(20)은, 피검안(10)의 시선을 고정시키기(fixing) 위한 조준광을 출사한다. 상기 조준 광원(20)에서 출사된 조준광은, 필요에 따라, 반사 미러(22), 빔 스플리터(24) 등을 경유하여, 피검안(10)으로 입사되며, 피검자는 입사되는 조준광에 시선을 고정함으로써, 측정 중, 피검안(10)의 이동을 방지할 수 있다. 상기 측정 광원(30)은, 동일한 중심을 가지는 다수의 플라시도 링(Placido Ring) 형상의 측정광을 피검안(10)으로 조사하기 위한 조명계로서, 상기 측정 광원(30)으로부터 출사된 측정광은 피검안(10)의 각막에서 반사되어, 검출기(40)로 입사된다.Figure 2 is a diagram showing the configuration of a corneal topography device to which the corneal topography image detection method according to the present invention can be applied. As shown in FIG. 2, a corneal topography device in which the present invention can be implemented includes an aiming light source 20, a measuring light source 30, a detector 40, and a calculation unit 42. The aiming light source 20 emits aiming light for fixing the gaze of the eye being examined 10. The aiming light emitted from the aiming light source 20 is incident on the subject eye 10 via the reflection mirror 22, the beam splitter 24, etc., as necessary, and the subject gazes at the incident aiming light. By fixing , movement of the eye to be examined 10 can be prevented during measurement. The measurement light source 30 is an illumination system for irradiating a plurality of Placido Ring-shaped measurement lights having the same center to the subject eye 10, and the measurement light emitted from the measurement light source 30 is used to measure the subject eye 10. It is reflected from the cornea of the eye 10 and enters the detector 40.

도 3은 각막 토포그래피 이미지 검출 방법에 사용될 수 있는 측정 광원(30)의 평면도 및 측단면도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 측정 광원(30)은, 측정광, 예를 들면 적외선 측정광을 출사하는 발광 다이오드(34), 상기 발광 다이오드(34)에서 출사된 측정광을 반사하는 적분구 형상의 반사판(36, reflecting plate), 및 동일한 중심을 가지는 가는 굵기의 다수의 링(ring)이 형성되어, 상기 반사판(36)에서 반사되는 측정광을 링 형상의 광으로 투과시키는 플라시도 링 플레이트(32)로 이루어질 수 있다. 상기 발광 다이오드(34)는 반사판(36)의 가장자리에 도너츠 모양으로 둘러져 있다. 따라서, 상기 측정 광원(30)은 피검안(10)으로 플라시도 링 형상의 측정광을 출사한다. 상기 반사판(36) 및 플라시도 링 플레이트(32)에는 조준광 통과용 홀(38)이 형성되어 있다.Figure 3 is a top view and a cross-sectional side view of a measurement light source 30 that can be used in a corneal topography image detection method. As shown in FIG. 3, the measurement light source 30 includes a light emitting diode 34 that emits measurement light, for example, infrared measurement light, and an integrating sphere that reflects the measurement light emitted from the light emitting diode 34. A placido ring plate (36) is formed with a shaped reflector (36) and a plurality of rings of thin thickness having the same center, thereby transmitting the measurement light reflected from the reflector (36) as ring-shaped light. 32). The light emitting diode 34 is wrapped around the edge of the reflector 36 in a donut shape. Accordingly, the measurement light source 30 emits measurement light in the shape of a Placido ring to the eye to be examined 10 . A hole 38 for passing the aimed light is formed in the reflector 36 and the plasma ring plate 32.

다시 도 2를 참조하면, 상기 검출기(40)는 측정 광원(30)에서 출사되어 피검안(10)에서 반사된 측정광의 이미지를 검출하고, 검출된 이미지를 연산부(42)로 전송한다. 상기 검출기(40)로는 통상의 전하결합소자(charge-coupled device: CCD) 카메라가 사용될 수 있다. 상기 연산부(42)는, 검출기(40)에서 검출된 플라시도 링 이미지를 전송받고, 이를 분석하여 각막 형상 정보를 산출한다. 상기 연산부(42)의 이미지 분석 알고리즘은, 피검안(10)에서 반사된 플라시도 링 이미지의 각 링의 위치와 거리로부터, 각막 곡률값(K)을 산출하며, 이를 위하여, 링 검출 알고리즘, 링 구분 알고리즘, 보상 알고리즘, 근사화 알고리즘, 곡률분포 알고리즘 등의 분석 알고리즘을 포함할 수 있다. 이때, 상술한 바와 같이, 피검안(10)으로 조사되는 측정광의 경로에 눈썹 등의 이물질(12)이 존재하면, 플라시도 링 이미지의 정확한 검출이 어려우므로, 이물질(12)의 영향을 배제할 수 있는 플라시도 링 이미지의 검출 방법이 필요하다.Referring again to FIG. 2, the detector 40 detects an image of the measurement light emitted from the measurement light source 30 and reflected from the eye to be examined 10, and transmits the detected image to the calculation unit 42. A typical charge-coupled device (CCD) camera may be used as the detector 40. The calculation unit 42 receives the Placido ring image detected by the detector 40, analyzes it, and calculates corneal shape information. The image analysis algorithm of the calculation unit 42 calculates the corneal curvature value (K) from the position and distance of each ring in the Placido ring image reflected from the eye to be examined 10, and for this purpose, a ring detection algorithm and ring classification are used. It may include analysis algorithms such as algorithms, compensation algorithms, approximation algorithms, and curvature distribution algorithms. At this time, as described above, if a foreign substance 12 such as an eyebrow exists in the path of the measurement light irradiated to the subject eye 10, accurate detection of the Placido ring image is difficult, so the influence of the foreign substance 12 cannot be excluded. A detection method for Placido ring images is needed.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 각막 토포그래피 이미지 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4의 A에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 각막 토포그래피 이미지를 검출하기 위하여, 먼저, 플라시도 링 이미지(50)의 외곽선(예를 들면, 흑색-백색 전환점)을 따라 소정의 간격으로 데이터 포인트(P0, P1…)를 설정한다. 상기 데이터 포인트(P0, P1…)는 플라시도 링 이미지(50)의 외곽을 구성하는 원(50a, 50b)의 위치 및 형상 데이터를 얻기 위한 것으로서, 플라시도 링 이미지(50)를 구성하는 원(50a, 50b)의 위치 및 형상을 얻기에 충분한 간격으로 플라시도 링 이미지(50)로부터 적절히 추출된다. 예를 들면, 플라시도 링 이미지(50)의 둘레 각도 1도에 대하여 0.5 내지 2개, 바람직하게는 1개의 데이터 포인트(P0, P1…)가 추출된다. 플라시도 링 이미지(50)의 둘레 각도 1도에 대하여 1개의 데이터 포인트가 추출되면, 플라시도 링 이미지(50)를 구성하는 원(50a 또는 50b)의 전체 둘레에서, 전체 360개의 데이터 포인트(P0, P1, …, P359)가 추출된다. 예를 들면, 각도 0도에서, 플라시도 링 이미지(50)의 흑색이 백색으로 바뀌는 지점을 데이터 포인트 P0로 설정하고, 각도 1도에서, 플라시도 링 이미지(50)의 흑색이 백색으로 바뀌는 지점을 데이터 포인트 P1로 설정하며, 동일한 방식으로 플라시도 링 이미지(50)의 전체 둘레를 따라 소정 각도로 이동하면서, 플라시도 링 이미지(50)의 전체 데이터 포인트(P0, P1, …, P359)를 추출한다. 이때, 도 5에 도시된 바와 같이, 플라시도 링 이미지(50)를 구성하는 원(50a, 50b)으로부터 추출된 정상적인 데이터 포인트(P0, P1, 초록색으로 표시됨)와 함께, 눈썹 등의 이물질(12)로부터 추출된 비정상적인 데이터 포인트(Px, 붉은색으로 표시됨)가 얻어질 수 있다.Figure 4 is a diagram for explaining a corneal topography image detection method according to an embodiment of the present invention. As shown in Figure 4A, in order to detect a corneal topography image according to the present invention, first, data is collected at predetermined intervals along the outline (e.g., black-white transition point) of the Placido ring image 50. Set the points (P0, P1…). The data points (P0, P1...) are for obtaining position and shape data of the circles (50a, 50b) constituting the outside of the placido ring image 50. The circles (50a, 50b) constituting the placido ring image 50 The position and shape of 50b) are appropriately extracted from the placido ring image 50 at sufficient intervals. For example, for 1 degree of the circumferential angle of the Placido ring image 50, 0.5 to 2, preferably 1 data points (P0, P1...) are extracted. When one data point is extracted for a circumferential angle of 1 degree of the Placido ring image 50, a total of 360 data points (P0, P1) are extracted from the entire circumference of the circle (50a or 50b) constituting the Placido ring image 50. , …, P359) are extracted. For example, at an angle of 0 degrees, the point where black of the Placido ring image 50 changes to white is set as data point P0, and at an angle of 1 degree, the point where black of the Placido ring image 50 changes to white is set as data point P0. Point P1 is set, and in the same manner, while moving at a predetermined angle along the entire circumference of the Placido ring image 50, all data points (P0, P1, ..., P359) of the Placido ring image 50 are extracted. At this time, as shown in FIG. 5, along with normal data points (P0, P1, displayed in green) extracted from the circles 50a and 50b constituting the Placido ring image 50, foreign substances 12 such as eyebrows Abnormal data points (Px, shown in red) extracted from can be obtained.

다음으로, 도 4의 B에 도시된 바와 같이, 플라시도 링 이미지(50)에서 얻어진 데이터 포인트(P0, P1…) 중, 인접하는 두개의 데이터 포인트(P0, P1)를 연결하는 직선(L)을 생성하고, 생성된 직선(L)과 소정의 기준선, 예를 들면 도 4의 x 축이 이루는 각도(θ)를 산출한다. 다음으로, 산출된 각도(θ)가 소정의 범위 내에 있는 경우, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 플라시도 링 이미지(50)를 형성하는 정상적인 데이터 포인트(도 5에서 초록색으로 표시됨)라고 판단하고, 상기 산출된 각도(θ)가 소정의 범위를 벗어나는 경우, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 이물질(12)에 의하여 생성된 비정상적인 데이터 포인트(도 5에서 붉은색으로 표시됨)라고 판단한다. 플라시도 링 이미지(50)에서 얻어진 데이터 포인트가 플라시도 링 형상의 측정광으로부터 생성된 정상적인 데이터 포인트(P0, P1)인 경우, 상기 데이터 포인트(P0, P1)는 원형의 플라시도 링 이미지(50)에 위치하므로, 상기 데이터 포인트(P0, P1)에 의해 형성된 직선(L)이 이루는 각도는 미리 계산될 수 있는 일정한 범위 내에 있다. 반면, 플라시도 링 이미지(50)에서 얻어진 데이터 포인트가 이물질(12)에 의해 생성된 비정상적인 데이터 포인트(Px)인 경우, 상기 데이터 포인트(Px)는 원형의 플라시도 링 이미지(50)에 위치하지 않으므로, 상기 데이터 포인트(Px)에 의해 형성된 직선(L)이 이루는 각도는 미리 계산된 범위 내에 존재하지 않는다. 이와 같은 방식으로 전체 데이터 포인트(P0, P1…)에 대하여, 정상적인 데이터 포인트와 비정상적인 데이터 포인트를 식별하고, 비정상적인 데이터 포인트를 제외한 정상적인 데이터 포인트 만을 이용하여, 플라시도 링 이미지(50)의 위치 및 형상 정보, 구체적으로 플라시도 링 이미지(50)를 구성하는 원(50a, 50b)의 위치 및 형상 정보를 산출할 수 있다.Next, as shown in B of FIG. 4, among the data points (P0, P1...) obtained from the Placido ring image 50, a straight line (L) connecting two adjacent data points (P0, P1) is drawn. and calculate the angle (θ) formed between the generated straight line (L) and a predetermined reference line, for example, the x-axis of FIG. 4. Next, if the calculated angle θ is within a predetermined range, it is determined that the two data points P0 and P1 are normal data points (indicated in green in FIG. 5) forming the Placido ring image 50. And, if the calculated angle θ is outside the predetermined range, it is determined that the two data points P0 and P1 are abnormal data points (indicated in red in FIG. 5) generated by the foreign matter 12. do. If the data points obtained from the Placido ring image 50 are normal data points (P0, P1) generated from measurement light of the Placido ring shape, the data points (P0, P1) are located in the circular Placido ring image 50. Therefore, the angle formed by the straight line L formed by the data points P0 and P1 is within a certain range that can be calculated in advance. On the other hand, when the data point obtained from the Placido ring image 50 is an abnormal data point (Px) generated by the foreign matter 12, the data point (Px) is not located in the circular Placido ring image 50, The angle formed by the straight line L formed by the data point Px does not exist within a pre-calculated range. In this way, normal data points and abnormal data points are identified for all data points (P0, P1...), and only normal data points excluding abnormal data points are used to determine the position and shape information of the Placido ring image 50. Specifically, the position and shape information of the circles 50a and 50b constituting the Placido ring image 50 can be calculated.

도 6은 본 발명에 따른 각막 토포그래피 이미지 검출 방법을 구현하는 보다 구체적인 예를 보여주는 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 플라시도 링 이미지(50)에서 인접하는 두개의 데이터 포인트(P0, P1)를 추출하고, 두개의 데이터 포인트(P0, P1)와 소정의 기준점(0)이 이루는 각도 P0_Ax 및 P1_Ax를 산출하고, 두개의 데이터 포인트(P0, P1)의 평균 각도 Avg_Ax를 다음 수학식 1에 따라 산출한다.Figure 6 is a diagram showing a more specific example of implementing the corneal topography image detection method according to the present invention. As shown in FIG. 6, two adjacent data points (P0, P1) are extracted from the Placido ring image 50, and the angle P0_Ax formed between the two data points (P0, P1) and a predetermined reference point (0) and P1_Ax are calculated, and the average angle Avg_Ax of the two data points (P0, P1) is calculated according to Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

Avg_Ax = (P0_Ax + P1_Ax)/2Avg_Ax = (P0_Ax + P1_Ax)/2

다음으로, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)를 연결하는 직선(L)을 생성하고, 생성된 직선(L)과 소정의 기준선(x 축)이 이루는 각도(θ)를 산출한다. 다음으로, 산출된 각도(θ)가 하기 수학식 2를 만족하면, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 플라시도 링 이미지(50)를 형성하는 정상적인 데이터 포인트(도 5에서 초록색으로 표시됨)라고 판단하고, 그렇지 않으면, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 이물질(12)에 의하여 생성된 비정상적인 데이터 포인트(도 5에서 붉은색으로 표시됨)라고 판단한다. 여기서, “α”는 소정의 한계값이다.Next, a straight line (L) connecting the two data points (P0, P1) is generated, and the angle (θ) formed between the generated straight line (L) and a predetermined reference line (x-axis) is calculated. Next, if the calculated angle (θ) satisfies Equation 2 below, the two data points (P0, P1) are normal data points (shown in green in FIG. 5) forming the Placido ring image 50. Otherwise, it is determined that the two data points P0 and P1 are abnormal data points (indicated in red in FIG. 5) generated by the foreign matter 12. Here, “α” is a predetermined limit value.

[수학식 2][Equation 2]

| θ - |(90-Avg_Ax % 180)|| < α| θ - |(90-Avg_Ax % 180)|| < α

상기 수학식 2에서, “Avg_Ax % 180”은 두개의 데이터 포인트(P0, P1)의 평균 각도 Avg_Ax를 180으로 나눈 나머지를 의미하는 것으로서, Avg_Ax가 0 내지 180 미만인 경우, “Avg_Ax % 180”은 “Avg_Ax”와 동일하고, Avg_Ax가 180 내지 360 미만인 경우, “Avg_Ax % 180”은 “Avg_Ax - 180”이 된다. 여기서, “|(90-Avg_Ax % 180)|”는 상기 평균 각도 Avg_Ax를 형성하는 직선 Pa와 y축 사이의 각도에 해당한다. 따라서, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 기준점(0)로부터 동일한 거리에 있으면, 즉, 플라시도 링 형상의 측정광으로부터 생성된 정상적인 데이터 포인트(P0, P1)이면, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)를 연결하는 직선(L)과 기준선(x 축)이 이루는 각도(θ)는 상기 “|(90-Avg_Ax % 180)|”와 동일하다. 따라서, 상기 각도(θ)와 “|(90-Avg_Ax % 180)|”의 차이가 소정 한계값(α) 보다 작으면, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 플라시도 링 이미지(50)를 형성하는 정상적인 데이터 포인트(도 5에서 초록색으로 표시됨)라고 판단하고, 그렇지 않으면, 상기 두개의 데이터 포인트(P0, P1)가 이물질(12)에 의하여 생성된 비정상적인 데이터 포인트(도 5에서 붉은색으로 표시됨)라고 판단한다. 수학식 2에 있어서, “|(90-Avg_Ax % 180)|”는 두개의 데이터 포인트(P0, P1)와 소정의 기준점(0)이 이루는 각도 P0_Ax 및 P1_Ax에 의해서만 결정되므로, “표준 각도”라고도 한다.In Equation 2 above, “Avg_Ax % 180” means the remainder of dividing the average angle Avg_Ax of two data points (P0, P1) by 180. If Avg_Ax is between 0 and less than 180, “Avg_Ax % 180” is “ Avg_Ax”, and if Avg_Ax is less than 180 and 360, “Avg_Ax % 180” becomes “Avg_Ax - 180”. Here, “|(90-Avg_Ax % 180)|” corresponds to the angle between the y-axis and the straight line Pa forming the average angle Avg_Ax. Therefore, if the two data points (P0, P1) are at the same distance from the reference point (0), that is, if they are normal data points (P0, P1) generated from the Placido ring-shaped measurement light, the two data points ( The angle (θ) formed between the straight line (L) connecting P0, P1) and the reference line (x-axis) is the same as “|(90-Avg_Ax % 180)|” above. Accordingly, if the difference between the angle (θ) and “|(90-Avg_Ax % 180)|” is less than a predetermined threshold (α), the two data points (P0, P1) represent the Placido ring image (50). It is determined that the two data points (P0, P1) are abnormal data points (shown in red in FIG. 5) generated by the foreign matter 12. ). In Equation 2, “|(90-Avg_Ax % 180)|” is determined only by the angles P0_Ax and P1_Ax formed by two data points (P0, P1) and a predetermined reference point (0), so it is also called a “standard angle”. do.

상기 한계값 “α”는 이물질(12)에 의하여 생성된 비정상적인 데이터 포인트를 제거할 수 있는 적절한 범위로 설정될 수 있다. 상기 한계값 “α”이 너무 크면, 플라시도 링 이미지(50)의 원을 구성하지 않는 데이터가 포함되어, 플라시도 링 이미지(50)의 위치 및 형상을 정확히 산출하지 못할 수 있고, 상기 한계값 “α”가 너무 작으면, 플라시도 링 이미지(50)의 원을 구성하는 정상적인 데이터가 제거되어, 플라시도 링 이미지(50)의 위치 및 형상을 정확히 산출하기 어려울 수 있다.The threshold “α” can be set to an appropriate range that can eliminate abnormal data points generated by foreign matter 12. If the threshold “α” is too large, data that does not constitute a circle of the Placido ring image 50 may be included, and the position and shape of the Placido ring image 50 may not be accurately calculated, and the threshold value “α” may not be calculated accurately. If ” is too small, normal data constituting the circle of the Placido ring image 50 may be removed, making it difficult to accurately calculate the position and shape of the Placido ring image 50.

상기 수학식 2에서, “Avg_Ax % 180”을 산출하는 이유는 다음과 같다. 직선 L 및 x축 사이의 내각(θ)은 0 ~ 90 사이의 각도이고, 이와 대비되는 “표준 각도”는 상기 평균 각도 Avg_Ax를 형성하는 직선 Pa와 y축 사이의 각도이다. 따라서, Avg_Ax가 180 보다 작으면, “|(90-Avg_Ax)|”에 의해 직선 Pa와 y축 사이의 각도를 산출할 수 있다. 그러나, Avg_Ax가 180 보다 크면, 예를 들어, P0_Ax가 200이고, P1_Ax가 201이면, Avg_Ax는 200.5가 되며, “|90-Avg_Ax|”는 110.5도가 되므로, 0 ~ 90도의 범위를 벗어나, 내각(θ)와 비교될 수 없다. 따라서, Avg_Ax가 180 보다 큰 경우, Avg_Ax에서 180을 빼주어, 직선 Pa와 y축 사이의 차이에 해당하는 실제 각도를 얻을 수 있다.In Equation 2 above, the reason for calculating “Avg_Ax % 180” is as follows. The interior angle (θ) between the straight line L and the Therefore, if Avg_Ax is less than 180, the angle between the straight line Pa and the y-axis can be calculated by “|(90-Avg_Ax)|”. However, if Avg_Ax is greater than 180, for example, if P0_Ax is 200 and P1_Ax is 201, Avg_Ax becomes 200.5, and “|90-Avg_Ax|” becomes 110.5 degrees, so outside the range of 0 to 90 degrees, the interior angle ( It cannot be compared with θ). Therefore, if Avg_Ax is greater than 180, you can obtain the actual angle corresponding to the difference between the straight line Pa and the y-axis by subtracting 180 from Avg_Ax.

이와 같이, 눈썹 등의 이물질(12)의 영향을 받은 비정상적인 데이터 포인트(Px)를 인식하고 제거한 다음에는, 필요에 따라, 데이터 후처리(Post-Processing)를 통해 데이터 포인트(P1, P2…)의 정확도를 개선하거나, 노이즈(noise) 및 기타 오류점(Bad Point)을 제거한 후, 개선된 정상적인 데이터 포인트(P0, P1) 만을 이용하여, 플라시도 링 이미지(50)를 구성하는 원(50a, 50b)의 위치 및 형상 정보를 산출할 수 있다.In this way, after recognizing and removing the abnormal data points (Px) affected by foreign substances 12 such as eyebrows, the data points (P1, P2...) are processed through data post-processing, if necessary. After improving the accuracy or removing noise and other bad points, only the improved normal data points (P0, P1) are used to form the circle (50a, 50b) that forms the Placido ring image (50). Position and shape information can be calculated.

이상 예시적인 실시예들을 참조하여 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 상술한 실시예들로 한정되지 않는다. 하기 청구항들의 범위는 예시적인 실시예의 변형들, 등가의 구성들 및 기능들을 모두 포괄하도록 해석되어야 한다.Although the present invention has been described with reference to exemplary embodiments above, the present invention is not limited to the above-described embodiments. The scope of the following claims should be construed to encompass all modifications, equivalent structures, and functions of the exemplary embodiments.

Claims

Setting data points (P0, P1...) at predetermined intervals along the outline of the Placido ring image 50;
Among the data points (P0, P1...) obtained from the Placido ring image 50, a straight line (L) is created connecting two adjacent data points (P0, P1), and the generated straight line (L) and a predetermined reference line are set. calculating the angle (θ) formed by this;
When the calculated angle θ is within a predetermined range, it is determined that the two data points P0 and P1 are normal data points forming the Placido ring image 50, and the calculated angle θ is determined to be within a predetermined range. If it is outside the range, determining that the two data points (P0, P1) are abnormal data points generated by a foreign substance (12); and
In this way, normal data points and abnormal data points are identified for all data points (P0, P1...), and only normal data points excluding the abnormal data points are used to determine the location and shape of the Placido ring image 50. A corneal topography image detection method comprising calculating information.

The corneal topography image detection method according to claim 1, wherein 0.5 to 2 data points (P0, P1...) are extracted for 1 degree of the circumferential angle of the Placido ring image (50).

The method according to claim 1, wherein the foreign body (12) is an eyebrow.

The corneal topography image detection method of claim 1, wherein the determining step determines whether the angle (θ) satisfies Equation 2 below,
[Equation 2]
| θ - |(90-Avg_Ax % 180)|| < α
In Equation 2, Avg_Ax means (P0_Ax + P1_Ax)/2, P0_Ax and P1_Ax mean the angle formed between the two data points (P0, P1) and a predetermined reference point (0), and “Avg_Ax % “180” means the remainder of dividing the average angle Avg_Ax of two data points (P0, P1) by 180, and “α” means a predetermined limit value.