WO2015046658A1 - Apparatus and method for measuring reproducibility of tongue diagnosis device - Google Patents

Apparatus and method for measuring reproducibility of tongue diagnosis device Download PDF

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WO2015046658A1
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reproducibility
tongue
color
parameter
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정창진
김근호
전영주
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한국 한의학 연구원
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    • G06T2207/10024Color image

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and a method for measuring tongue reproducibility, and more particularly, to an apparatus and method for quantitatively determining the color and shape reproducibility of a tongue image provided by the tongue is provided.
  • Seoljin is to diagnose the health of the patient through the tongue. Recently, a snow blower is developed and distributed to assist such a snow blow.
  • the tongue is a device for taking an image (photograph) of the patient's tongue to derive a diagnosis result according to a predetermined algorithm, and / or to provide to the medical personnel.
  • the color or shape of the tongue affects the results of the tongue, the color and shape can be taken differently depending on the position or posture of the patient's tongue.
  • tongue color and geometry may vary due to tongue flexion and shadows.
  • the seoljingi reproducibility measuring device comprising: a calculator for calculating a first parameter from each of the first image and the second image photographed by the seoljingi; And a measurement unit for measuring the reproducibility of the snow picker by calculating a sudden internal correlation coefficient of the first parameter with respect to the first image and the second image.
  • the reproducibility may include at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the seoljingi measured using the first image and the second image.
  • the reproducibility is the color reproducibility
  • the apparatus may further include a color converter configured to convert color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space.
  • the color value according to the predetermined color space may include at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space. .
  • CIE Commission Internationale de l'Eclairage
  • the first parameter is calculated for the first image and the second image, and may be at least one of an average of the chromaticity values and an average of the brightness values.
  • the reproducibility is the shape reproducibility
  • the first parameter may be a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image.
  • the reproducibility is the shape reproducibility
  • the apparatus may further include a feature point extraction unit for extracting at least one feature point from the first image and the second image.
  • the at least one feature point may include at least one of a tongue root point and a tongue tip of a tongue, which are objects included in the first image and the second image. Can be.
  • the first parameter may be any one of angles formed by the at least one feature point.
  • the display apparatus may further include an image divider configured to divide the first image and the second image into a predetermined number of regions, wherein the first parameter includes the divided first image and the divided second image. Comparisons may be made between regions corresponding to each other between images.
  • the first image and the second image may be images of a tongue, which is an object, to correspond to an image guide grid provided in advance.
  • a seoljingi reproducibility measuring method comprising: calculating a first parameter from each of the first image and the second image taken by the seoljingi; And for the first image and the second image, calculating a rapid internal correlation coefficient of the first parameter to measure the reproducibility of the snow picker.
  • the reproducibility may include at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the snow picker measured using the first image and the second image.
  • the reproducibility is the color reproducibility
  • the method may further include converting color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space.
  • the color value according to the predetermined color space may include at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space. .
  • CIE Commission Internationale de l'Eclairage
  • the first parameter is calculated for the first image and the second image, and may be at least one of an average of the chromaticity values and an average of the brightness values.
  • the reproducibility is the shape reproducibility
  • the first parameter may be a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image.
  • the reproducibility is the shape reproducibility
  • the method may further include extracting at least one feature point from the first image and the second image.
  • the at least one feature point may include at least one of a tongue root point and a tongue tip of a tongue, which are objects included in the first image and the second image. Can be.
  • the first parameter may be any one of angles formed by the at least one feature point.
  • the method may further include dividing the first image and the second image into a predetermined number of regions, and wherein the first parameter is between the divided first image and the divided second image. Can be compared for regions corresponding to each other.
  • the first image and the second image may be images of a tongue, which is an object, to correspond to an image guide grid provided in advance.
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a snow duster reproducibility measuring apparatus according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a flow of a method of measuring snow reproducibility according to an embodiment.
  • FIG. 3 illustrates an example of dividing a tongue image into six equal parts to measure color reproducibility according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is in accordance with another embodiment. Exemplary drawing in which the tongue image is divided into ten horizontal sections to measure color reproducibility.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram including a boundary portion of a tongue image to measure shape reproducibility, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment.
  • FIG. 7 is an exemplary view of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example screen for presenting a guideline for capturing a tongue image, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 9 is a graph illustrating a change in the number of rapid internal correlations according to whether a guideline is provided according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a snow duster reproducibility measuring apparatus according to an embodiment.
  • the seoljingi reproducibility measuring apparatus 100 may include a calculation unit 110, a measurement unit 120, an image divider 130, a color converter 140 and a feature point extractor 150.
  • the seoljingi reproducibility measuring apparatus 100 may evaluate the reproducibility by analyzing the image photographed by the seoljingi with respect to the color or shape.
  • the captured image may be an image of the tongue of the same patient. At least two captured images may be analyzed for color or shape. In order to check whether an image is reproduced close to the real object, a certain index value for the same part may be compared.
  • the device for measuring snow reproducibility 100 may be a device for measuring at least one of color reproducibility and shape reproducibility.
  • Color reproducibility can be determined based on the color value. Color reproducibility can be determined by whether or not a plurality of tongue image color values (color values) taken of the same patient's tongue are not fluidly changed and are within a predetermined error range. Color reproducibility may be determined by calculating color values of the entire tongue image. In addition, color reproducibility may be determined for each region by dividing the tongue image into regions and calculating color values for each region.
  • the tongue image of the tongue of the first patient may have a first image to a third image.
  • the first to third images may be divided into six equal parts.
  • a part divided into six equal parts may be designated as the first to sixth areas.
  • Color reproducibility may be determined by calculating a correlation coefficient by calculating color values of the first area of the first image, the first area of the second image, and the first area of the third image.
  • the shape reproducibility can be determined by whether or not a plurality of tongue image ratio values obtained by photographing the tongues of the same patient are not fluidly changed and are within a predetermined error range.
  • the ratio value is a value obtained by calculating the proportion of the tongue in the region including the tongue boundary. Tongue images can be segmented around the tongue boundary. The more regions including the divided tongue boundaries, the higher the accuracy of shape reproducibility measurement.
  • Shape reproducibility can be determined by whether the plurality of lateral tongue image angle values photographing the tongue of the same patient are not fluidly changed and are within a predetermined error range.
  • the angle value is a value obtained by calculating an angle between the reference line and the feature point on the side of the tongue. The description of the part measuring the angle will be described in detail with reference to FIGS. 6 and 7.
  • the calculation unit 110 may calculate a parameter from each of the first image and the second image photographed by the seoljingi.
  • the parameter may be for a color value of the tongue image.
  • An intra class correlation for the color value may be a criterion for determining the color reproducibility of the snow picker.
  • the parameter may be a ratio value occupied by the tongue of an area including a boundary portion of the tongue image.
  • An intra class correlation with respect to the ratio value may be a criterion for determining shape reproducibility of the snow picker.
  • the parameter may be a value obtained by measuring a lateral angle in the tongue image.
  • An intra class correlation with respect to the angle value may be a criterion for determining shape reproducibility of the snow picker.
  • the measurement unit 120 may calculate an intra class correlation of the parameter with respect to the first image and the second image to measure the reproducibility of the snow picker. The closer the emergency correlation coefficient is to 1, the better the reproducibility of the seoljingi can be evaluated.
  • the image divider 130 may divide the first image and the second image into a predetermined number of regions. When divided into the regions, parameters of regions corresponding to each other may be compared between the divided first image and the divided second image.
  • the method of dividing by the image divider 130 may correspond to at least one of dividing the first image and the second image horizontally, vertically, and grid.
  • the image divider 130 may divide the region evenly or may divide the region evenly.
  • the image splitter 130 may segment the tongue image to determine shape reproducibility.
  • the segmented tongue image may have a region including a tongue boundary portion.
  • a ratio value occupied by the tongue in the region including the tongue boundary portion may be calculated.
  • the ratio value can be used as a parameter value.
  • the color converter 140 may convert color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space.
  • the color value according to the predetermined color space may include at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space.
  • CIE Commission Internationale de l'Eclairage
  • At least one of the average of the chromaticity values and the average of the brightness values may correspond to the parameter.
  • the parameter may be calculated for the first image and the second image.
  • the feature point extractor 150 may extract at least one feature point from the first image and the second image.
  • the feature point may correspond to at least one of a tongue point and tongue point of the tongue which are objects included in the first image and the second image.
  • An angle value formed by the feature point may be used as a parameter.
  • the rapid internal correlation coefficient for the angle value is calculated, and the rapid internal correlation coefficient may be a reference for determining the form reproducibility of the snow picker.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a flow of a method of measuring snow reproducibility according to an embodiment.
  • parameters to be measured may be determined from each of the first image and the second image photographed by the seoljingi.
  • the reproducibility of the seoljingi may include at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the seoljingi measured using the first image and the second image.
  • the parameter may relate to color values.
  • the parameter may be a ratio value or lateral tongue angle value occupied by the tongue in the region including the tongue boundary.
  • color values of the first image and the second image may be converted into color values according to a predetermined color space.
  • the color value according to the predetermined color space may correspond to at least one of chromaticity and lightness values according to the CIE color space.
  • the area divider may divide the first image and the second image into a predetermined number of regions.
  • the calculator 110 may calculate a parameter for at least one of chromaticity and brightness values for each region. The average value for the parameter can be calculated.
  • the parameter when the snow picker reproducibility measurement relates to shape reproducibility, the parameter may be a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image.
  • the area divider may divide the first image and the second image into a predetermined number of regions.
  • the parameter may be a ratio value occupied by the tongue in the region including the tongue boundary.
  • the calculation unit 110 may calculate the ratio value and obtain an average value of the ratio value for a plurality of images.
  • step 204 when the snow duster reproducibility measurement relates to shape reproducibility, at least one feature point may be extracted from the first image and the second image, and an angle value measured from the extracted feature point may be used as a parameter.
  • the feature point may include at least one of a tongue point and tongue point of the tongue which are objects included in the first image and the second image.
  • the calculation unit 110 may calculate an angle using at least one of the tongue root and the tongue of the tongue as vertices. An average value of the angle values may be obtained for a plurality of images.
  • the extractor may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value of the parameter value and the parameter value.
  • the extractor may measure the reproducibility of the snow picker by calculating the rapid internal correlation coefficient.
  • FIG. 3 illustrates an example of dividing a tongue image into six equal parts to measure color reproducibility according to an exemplary embodiment.
  • the region dividing unit may divide the tongue image into six equal parts as shown in FIG. 3.
  • the color converter 140 may convert the first to sixth areas into color values.
  • the color value may correspond to at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the CIE color space.
  • the calculation unit 110 may calculate at least one of a chromaticity value and a brightness value as a parameter.
  • the calculator 110 may calculate an average value of at least one of chromaticity values and brightness values of the first region with respect to the plurality of tongue images.
  • the average value may be used to determine the color reproducibility of the first region.
  • the measurement unit 120 may use the average value in the process of calculating the rapid internal correlation coefficient.
  • the measurement unit 120 may determine the color reproducibility of the snow picker for the first region using the rapid internal correlation coefficient as an index.
  • the calculation unit 110 may calculate at least one of the chromaticity values and the brightness values as parameters, for the second to sixth regions, and calculate the average value, respectively.
  • the measurement unit 120 may use an average value for each area in the process of calculating the rapid internal correlation coefficient for each area.
  • the measurement unit 120 may determine the color reproducibility of the snow picker for the second area to the sixth area using the rapid internal correlation coefficient as an index.
  • FIG. 4 is in accordance with another embodiment. Exemplary drawing in which the tongue image is divided into ten horizontal sections to measure color reproducibility.
  • the calculator 110 may calculate the color values of the first to tenth areas as parameters from the first image and the second image.
  • the color value may correspond to at least one of a chroma value and a brightness value.
  • the measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient for the color value with respect to the first image and the second image, and measure the color reproducibility of the snow picker.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram including a boundary portion of a tongue image to measure shape reproducibility, according to an exemplary embodiment.
  • the area divider may divide a tongue image.
  • the calculation unit 110 may calculate the ratio of the tongue in the area including the boundary of the tongue as a parameter value in order to measure the shape reproducibility of the tongue isolator.
  • the parameter may be a value associated with the object width in a unit space predetermined for the first image and the second image.
  • the calculation unit 110 may calculate the ratio value of the first to fourth areas.
  • the calculator 110 may calculate an average of ratio values for each region.
  • the measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value and the ratio value, and measure the shape reproducibility of the seoljingi.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment.
  • Calculation unit 110 can calculate the angle of the tongue root (P root) and, following the end of the tongue (P tip) line 620 and a vertical axis 610 passing through the tongue root.
  • the angle value can be used as a parameter.
  • the average value of each parameter value for a plurality of images can be obtained.
  • the measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value of the angle value and the angle value.
  • the measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient to measure the shape reproducibility of the snow picker.
  • FIG. 7 is an exemplary view of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment.
  • the calculator 110 divides the tongue root P root and the tip P into four quarters and calculates a point where the five lines 710, 720, 730, 740, and 750 meet the tongue boundaries.
  • the angle may be measured using the point where the center line 710 meets the tongue boundary among the five lines.
  • the angle between the meeting point and the center line 710 may be calculated by calculating a point where the second line 720 above the center line meets the tongue boundary. By calculating a point where the tongue line meets the third line 730 below the center line, an angle between the meeting point and the center line 710 may be calculated.
  • the calculation unit 110 can obtain a parameter using the angle value as a parameter.
  • the average value of each parameter value for a plurality of images can be obtained.
  • the measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value of the angle value and the angle value.
  • the measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient to measure the shape reproducibility of the snow picker.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example screen for presenting a guideline for capturing a tongue image, according to an exemplary embodiment.
  • the flexion and shadow of the tongue may vary according to the patient's tongue posture. If the flexion and shadow of the tongue is different, the color and geometric information about the tongue may be different.
  • the tongue may suggest guidelines for the patient to maintain a constant tongue position when photographing the tongue.
  • the guide line can be presented from the front or side. If the patient does not meet the guidelines and does not maintain a constant tongue posture, the tongue may give feedback information to the patient.
  • the feedback information may be a message for inducing the positioning of the tongue accurately in the suggested guide line.
  • the message may be provided in an auditory or visual form including voice. From the message the patient can correctly position the tongue in the tongue of the tongue. If the guideline is lattice shaped, the patient may be positioned to fit the edge of the tongue to fit inside the edge of the lattice shaped guideline.
  • the grid-shaped guide line is only one embodiment, the shape and / or shape of the guide line in any other shape and / or shape that can guide the patient to position the tongue accurately and reproducibly May be provided.
  • the guideline may be presented at front 810 or side 820. If the guideline is presented in front, the patient may be positioned about the tongue shape in the grid guideline 811 for color reproducibility. The patient may allow the boundary of the tongue to be located inside the guide line 811 while looking at the guide line 811. If the guideline is presented laterally, the patient may position the tongue at the lattice guide line 821 with the tongue root and tongue tip for form reproducibility. The patient may look at the guide line 821 so that the boundary of the tongue is positioned inside the guide line 821.
  • FIG. 9 is a graph illustrating a change in the number of rapid internal correlations according to whether a guideline is provided according to an embodiment.
  • the guideline when the guideline is not presented to the tongue isolator, when the front guideline is presented only to the tongue, and when the front and side guideline is presented to the tongue is divided into three groups to observe the change in the emergency correlation coefficient Can be.
  • the sudden correlation coefficient was calculated to be low in most areas.
  • the rapid internal correlation coefficient was higher than in the case of only the front guideline.
  • the apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components.
  • the devices and components described in the embodiments may be, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors, microcomputers, field programmable arrays (FPAs), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • the processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • OS operating system
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • processing device includes a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller.
  • other processing configurations are possible, such as parallel processors.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and configure the processing device to operate as desired, or process it independently or collectively. You can command the device.
  • Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. Or may be permanently or temporarily embodied in a signal wave to be transmitted.
  • the software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

An apparatus for measuring the reproducibility of a tongue diagnosis device is provided. The apparatus may comprise: a calculating unit which calculates a first parameter from each of a first image and a second image which are photographed by the tongue diagnosis device and a measuring unit which, with respect to the first image and the second image, calculates intra-class correlation coefficients of the first parameter and measures reproducibility of the tongue diagnosis.

Description

설진기 재현성 측정 장치 및 방법Device and Method for Measuring Reproducibility
설진기 재현성 측정 장치 및 방법에 연관되며, 보다 구체적으로는 설진기가 제공하는 혀 영상의 색상 및 형태 재현성을 정량적으로 판단할 수 있는 장치 및 방법이 연관된다.The present invention relates to an apparatus and a method for measuring tongue reproducibility, and more particularly, to an apparatus and method for quantitatively determining the color and shape reproducibility of a tongue image provided by the tongue is provided.
설진은 한의학 진단에서 혀를 통해 환자의 건강을 진단하는 것이다. 근래에는 이러한 설진을 보조하는 설진기가 개발되어 보급되고 있다.Seoljin is to diagnose the health of the patient through the tongue. Recently, a snow blower is developed and distributed to assist such a snow blow.
설진기는 환자의 혀 영상(사진)을 촬영하여 미리 지정된 알고리즘에 따른 진단 결과를 도출하거나, 및/또는 의료인에게 제공하는 장치이다.The tongue is a device for taking an image (photograph) of the patient's tongue to derive a diagnosis result according to a predetermined algorithm, and / or to provide to the medical personnel.
그런데, 혀의 색상이나 형태는 설진 결과에 영향을 미치는데, 환자의 혀 위치나 자세에 따라 색상과 형태가 다르게 촬영될 수 있다. 예를 들면 혀의 굴곡 및 그림자로 인해 영상의 혀 색상 및 기하정보가 달라질 수 있다.By the way, the color or shape of the tongue affects the results of the tongue, the color and shape can be taken differently depending on the position or posture of the patient's tongue. For example, tongue color and geometry may vary due to tongue flexion and shadows.
설진기가 촬영한 영상의 재현성은 설진기의 신뢰성에 중요한 요소이므로, 이러한 재현성을 평가하는 것이 필요하다.Since the reproducibility of the image taken by Seoljingi is an important factor in the reliability of Seoljingi, it is necessary to evaluate such reproducibility.
일측에 따르면, 설진기 재현성 측정 장치에 있어서, 상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 제1 파라미터를 계산하는 계산부; 및 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 측정부를 포함하는 장치가 제공된다.According to one side, the seoljingi reproducibility measuring device, comprising: a calculator for calculating a first parameter from each of the first image and the second image photographed by the seoljingi; And a measurement unit for measuring the reproducibility of the snow picker by calculating a sudden internal correlation coefficient of the first parameter with respect to the first image and the second image.
일실시예에 따르면, 상기 재현성은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the reproducibility may include at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the seoljingi measured using the first image and the second image.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 색상 재현성이고, 상기 장치는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 색상 변환부를 더 포함할 수 있다.According to another embodiment, the reproducibility is the color reproducibility, and the apparatus may further include a color converter configured to convert color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space. .
또 다른 실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to another embodiment, the color value according to the predetermined color space may include at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space. .
일실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나일 수 있다.In example embodiments, the first parameter is calculated for the first image and the second image, and may be at least one of an average of the chromaticity values and an average of the brightness values.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값일 수 있다.According to another embodiment, the reproducibility is the shape reproducibility, and the first parameter may be a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 장치는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 특징점 추출부를 더 포함할 수 있다.According to another embodiment, the reproducibility is the shape reproducibility, the apparatus may further include a feature point extraction unit for extracting at least one feature point from the first image and the second image.
일실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 특징점은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the at least one feature point may include at least one of a tongue root point and a tongue tip of a tongue, which are objects included in the first image and the second image. Can be.
다른 실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나일 수 있다.According to another embodiment, the first parameter may be any one of angles formed by the at least one feature point.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 영상 분할부를 더 포함하고, 상기 제1 파라미터는 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대해 비교될 수 있다.The display apparatus may further include an image divider configured to divide the first image and the second image into a predetermined number of regions, wherein the first parameter includes the divided first image and the divided second image. Comparisons may be made between regions corresponding to each other between images.
일실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상일 수 있다.According to an embodiment, the first image and the second image may be images of a tongue, which is an object, to correspond to an image guide grid provided in advance.
다른 일측에 따르면, 설진기 재현성 측정 방법에 있어서, 상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 제1 파라미터를 계산하는 단계; 및 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.According to another aspect, a seoljingi reproducibility measuring method comprising: calculating a first parameter from each of the first image and the second image taken by the seoljingi; And for the first image and the second image, calculating a rapid internal correlation coefficient of the first parameter to measure the reproducibility of the snow picker.
일실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the reproducibility may include at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the snow picker measured using the first image and the second image.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 색상 재현성이고, 상기 방법은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another embodiment, the reproducibility is the color reproducibility, and the method may further include converting color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to another embodiment, the color value according to the predetermined color space may include at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space. .
일실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나일 수 있다.In example embodiments, the first parameter is calculated for the first image and the second image, and may be at least one of an average of the chromaticity values and an average of the brightness values.
다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 제1 파라미터는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값일 수 있다.According to another embodiment, the reproducibility is the shape reproducibility, and the first parameter may be a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 재현성은 상기 형태 재현성이고, 상기 방법은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another embodiment, the reproducibility is the shape reproducibility, and the method may further include extracting at least one feature point from the first image and the second image.
일실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 특징점은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the at least one feature point may include at least one of a tongue root point and a tongue tip of a tongue, which are objects included in the first image and the second image. Can be.
다른 실시예에 따르면, 상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나일 수 있다.According to another embodiment, the first parameter may be any one of angles formed by the at least one feature point.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 단계를 더 포함하고, 상기 제1 파라미터는 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대해 비교될 수 있다.According to another embodiment, the method may further include dividing the first image and the second image into a predetermined number of regions, and wherein the first parameter is between the divided first image and the divided second image. Can be compared for regions corresponding to each other.
일실시예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상일 수 있다.According to an embodiment, the first image and the second image may be images of a tongue, which is an object, to correspond to an image guide grid provided in advance.
또 다른 일측에 따르면, 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.According to yet another aspect, there is provided a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method.
도 1은 일실시예에 따른 설진기 재현성 측정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a snow duster reproducibility measuring apparatus according to an embodiment.
도 2는 일실시예에 따른, 설진기 재현성 측정 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a flow of a method of measuring snow reproducibility according to an embodiment.
도 3은 일실시예에 따라, 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 6등분한 예시 도면이다.3 illustrates an example of dividing a tongue image into six equal parts to measure color reproducibility according to an exemplary embodiment.
도 4는 다른 실시예에 따라. 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 가로로 10등분한 예시 도면이다.4 is in accordance with another embodiment. Exemplary drawing in which the tongue image is divided into ten horizontal sections to measure color reproducibility.
도 5는 일실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 경계 부분을 포함하여 분할한 예시 도면이다.5 is an exemplary diagram including a boundary portion of a tongue image to measure shape reproducibility, according to an exemplary embodiment.
도 6은 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.6 is an exemplary diagram of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment.
도 7은 또 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.FIG. 7 is an exemplary view of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment. FIG.
도 8은 일실시예에 따라, 혀 영상을 촬영하기 위해 가이드 라인을 제시하는 예시 화면을 나타낸 도면이다.8 is a diagram illustrating an example screen for presenting a guideline for capturing a tongue image, according to an exemplary embodiment.
도 9는 일실시예에 따라, 가이드 라인을 제시하였는지 여부에 따라, 급내상관계수의 변화를 도시한 그래프이다.9 is a graph illustrating a change in the number of rapid internal correlations according to whether a guideline is provided according to an embodiment.
이하에서, 일부 실시예들을, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, some embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, it is not limited or limited by these embodiments. Like reference numerals in the drawings denote like elements.
아래 설명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다.The terminology used in the following description has been selected as widely used as possible in the present invention in consideration of the functions in the present invention, but may vary according to the intention or custom of the person skilled in the art, the emergence of new technologies and the like.
또한 특정한 경우는 이해를 돕거나 및/또는 설명의 편의를 위해 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.In addition, in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant for the sake of understanding and / or convenience of description, and in this case, detailed meanings thereof will be described in the corresponding description. Therefore, the terms used in the following description should be understood based on the meanings of the terms and the contents throughout the specification, rather than simply the names of the terms.
도 1은 일실시예에 따른 설진기 재현성 측정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a snow duster reproducibility measuring apparatus according to an embodiment.
설진기 재현성 측정 장치(100)는 계산부(110), 측정부(120), 영상 분할부(130), 색상 변환부(140) 및 특징점 추출부(150)를 포함할 수 있다.The seoljingi reproducibility measuring apparatus 100 may include a calculation unit 110, a measurement unit 120, an image divider 130, a color converter 140 and a feature point extractor 150.
설진기 재현성 측정 장치(100)는, 설진기가 촬영한 영상을 색상 또는 형태에 대해 분석하여 재현성을 평가할 수 있다. 상기 촬영한 영상은 동일한 환자의 혀 영상일 수 있다. 상기 촬영한 영상은, 적어도 두 개 이상으로서, 색상 또는 형태에 대해서 분석될 수 있다. 영상이 실물에 가깝게 재현되는지 확인하기 위해서는 동일한 부분에 대한 일정 지표값을 비교할 수 있다.The seoljingi reproducibility measuring apparatus 100 may evaluate the reproducibility by analyzing the image photographed by the seoljingi with respect to the color or shape. The captured image may be an image of the tongue of the same patient. At least two captured images may be analyzed for color or shape. In order to check whether an image is reproduced close to the real object, a certain index value for the same part may be compared.
설진기 재현성 측정 장치(100)는, 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 측정하는 장치일 수 있다.The device for measuring snow reproducibility 100 may be a device for measuring at least one of color reproducibility and shape reproducibility.
색상 재현성은, 칼라 값을 기준으로 판단할 수 있다. 동일한 환자의 혀를 촬영한 복수 개의 혀 영상 칼라 값(색상 값)이 유동적으로 변하지 않고, 소정의 오차 범위 내로 있는지 여부로 색상 재현성을 판단할 수 있다. 혀 영상의 전체에 대한 칼라 값을 계산하여 색상 재현성을 판단할 수 있다. 또한, 상기 혀 영상을 영역으로 나누어 영역 별 칼라 값을 계산하여 영역 별로 색상 재현성을 판단할 수도 있다.Color reproducibility can be determined based on the color value. Color reproducibility can be determined by whether or not a plurality of tongue image color values (color values) taken of the same patient's tongue are not fluidly changed and are within a predetermined error range. Color reproducibility may be determined by calculating color values of the entire tongue image. In addition, color reproducibility may be determined for each region by dividing the tongue image into regions and calculating color values for each region.
예를 들면, 제1 환자의 혀를 촬영한 혀 영상이 제1 영상 내지 제3 영상이 있을 수 있다. 상기 제1 영상 내지 상기 제3 영상을 동일하게 6등분으로 분할할 수 있다. 6등분으로 분할된 부분을 제1 영역 내지 제 6영역으로 지정할 수 있다. 색상 재현성은, 상기 제1 영상의 상기 제1 영역, 상기 제2 영상의 상기 제1 영역 및 상기 제3 영상의 상기 제1 영역의 칼라 값을 계산하여 상관계수를 구함으로써, 판단할 수 있다.For example, the tongue image of the tongue of the first patient may have a first image to a third image. The first to third images may be divided into six equal parts. A part divided into six equal parts may be designated as the first to sixth areas. Color reproducibility may be determined by calculating a correlation coefficient by calculating color values of the first area of the first image, the first area of the second image, and the first area of the third image.
형태 재현성은, 동일한 환자의 혀를 촬영한 복수 개의 혀 영상 비율 값이 유동적으로 변하지 않고, 소정의 오차 범위 내로 있는지 여부로 판단할 수 있다. 상기 비율 값은, 혀 경계를 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율을 계산한 값이다. 혀 영상을 혀 경계를 중심으로 영역을 분할할 수 있다. 분할된 상기 혀 경계를 포함하는 영역이 많을수록 형태 재현성 측정 정밀도는 높아질 수 있다.The shape reproducibility can be determined by whether or not a plurality of tongue image ratio values obtained by photographing the tongues of the same patient are not fluidly changed and are within a predetermined error range. The ratio value is a value obtained by calculating the proportion of the tongue in the region including the tongue boundary. Tongue images can be segmented around the tongue boundary. The more regions including the divided tongue boundaries, the higher the accuracy of shape reproducibility measurement.
형태 재현성은, 동일한 환자의 혀를 촬영한 복수 개의 측면 혀 영상 각도 값이 유동적으로 변하지 않고, 소정의 오차 범위 내로 있는지 여부로 판단할 수 있다. 상기 각도 값은, 혀 측면에서 기준선과 특징점이 이루는 각도를 계산한 값이다. 상기 각도를 측정하는 부분에 대한 설명은 도 6 및 도 7의 부분에서 상세하게 설명한다.Shape reproducibility can be determined by whether the plurality of lateral tongue image angle values photographing the tongue of the same patient are not fluidly changed and are within a predetermined error range. The angle value is a value obtained by calculating an angle between the reference line and the feature point on the side of the tongue. The description of the part measuring the angle will be described in detail with reference to FIGS. 6 and 7.
계산부(110)는, 상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 파라미터를 계산할 수 있다.The calculation unit 110 may calculate a parameter from each of the first image and the second image photographed by the seoljingi.
상기 파라미터는 혀 영상의 칼라 값에 대한 것일 수 있다. 상기 칼라 값에 대한 급내상관계수(Intra Class Correlation)는, 상기 설진기의 색상 재현성을 판단하는 기준이 될 수 있다.The parameter may be for a color value of the tongue image. An intra class correlation for the color value may be a criterion for determining the color reproducibility of the snow picker.
상기 파라미터는, 상기 혀 영상의 경계 부분이 포함된 영역 중 혀가 차지하는 비율 값일 수 있다. 상기 비율 값에 대한 급내상관계수(Intra Class Correlation)는, 상기 설진기의 형태 재현성을 판단하는 기준이 될 수 있다.The parameter may be a ratio value occupied by the tongue of an area including a boundary portion of the tongue image. An intra class correlation with respect to the ratio value may be a criterion for determining shape reproducibility of the snow picker.
상기 파라미터는, 상기 혀 영상에서 측면 각도를 측정한 값일 수 있다. 상기 각도 값에 대한 급내상관계수(Intra Class Correlation)는, 상기 설진기의 형태 재현성을 판단하는 기준이 될 수 있다.The parameter may be a value obtained by measuring a lateral angle in the tongue image. An intra class correlation with respect to the angle value may be a criterion for determining shape reproducibility of the snow picker.
측정부(120)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 파라미터의 급내상관계수(Intra Class Correlation)를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정할 수 있다. 상기 급내상관계수가 1에 가까울수록 상기 설진기의 재현성이 우수한 것으로 평가될 수 있다.The measurement unit 120 may calculate an intra class correlation of the parameter with respect to the first image and the second image to measure the reproducibility of the snow picker. The closer the emergency correlation coefficient is to 1, the better the reproducibility of the seoljingi can be evaluated.
영상 분할부(130)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할할 수 있다. 상기 영역으로 분할되면, 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응되는 영역에 대한 파라미터를 비교할 수 있다.The image divider 130 may divide the first image and the second image into a predetermined number of regions. When divided into the regions, parameters of regions corresponding to each other may be compared between the divided first image and the divided second image.
영상 분할부(130)가 분할하는 방법은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 가로로 분할, 세로로 분할 및 격자로 분할하는 것 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 영상 분할부(130)는 영역을 균등하게 분할할 수도 있지만 불균등하게 분할할 수도 있다.The method of dividing by the image divider 130 may correspond to at least one of dividing the first image and the second image horizontally, vertically, and grid. The image divider 130 may divide the region evenly or may divide the region evenly.
영상 분할부(130)는, 형태 재현성을 판단하기 위해 혀 영상을 분할할 수 있다. 분할된 상기 혀 영상은 혀 경계 부분을 포함하는 영역이 있을 수 있다. 상기 혀 경계 부분을 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율 값을 계산할 수 있다. 상기 비율 값은 파라미터 값으로 사용될 수 있다.The image splitter 130 may segment the tongue image to determine shape reproducibility. The segmented tongue image may have a region including a tongue boundary portion. A ratio value occupied by the tongue in the region including the tongue boundary portion may be calculated. The ratio value can be used as a parameter value.
색상 변환부(140)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환할 수 있다. 상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The color converter 140 may convert color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space. The color value according to the predetermined color space may include at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space.
상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나는 상기 파라미터에 해당할 수 있다. 상기 파라미터는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산될 수 있다.At least one of the average of the chromaticity values and the average of the brightness values may correspond to the parameter. The parameter may be calculated for the first image and the second image.
특징점 추출부(150)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출할 수 있다. 상기 특징점은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀의 설근 포인트 및 설첨 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.The feature point extractor 150 may extract at least one feature point from the first image and the second image. The feature point may correspond to at least one of a tongue point and tongue point of the tongue which are objects included in the first image and the second image.
상기 특징점이 이루는 각도 값을 파라미터로 할 수 있다. 상기 각도 값에 대한 급내상관계수를 계산하고, 상기 급내상관계수는 상기 설진기의 형태 재현성을 판단하는데 기준이 될 수 있다.An angle value formed by the feature point may be used as a parameter. The rapid internal correlation coefficient for the angle value is calculated, and the rapid internal correlation coefficient may be a reference for determining the form reproducibility of the snow picker.
도 2는 일실시예에 따른, 설진기 재현성 측정 방법의 흐름을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a flow of a method of measuring snow reproducibility according to an embodiment.
단계(201)에서, 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 측정할 파라미터를 정할 수 있다. 설진기의 재현성은, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 색상 재현성을 판단하는 경우, 파라미터는 색상 값에 관한 것일 수 있다. 형태 재현성을 판단하는 경우, 파라미터는 혀 경계를 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율 값 또는 측면 혀 각도 값일 수 있다.In operation 201, parameters to be measured may be determined from each of the first image and the second image photographed by the seoljingi. The reproducibility of the seoljingi may include at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the seoljingi measured using the first image and the second image. When determining color reproducibility, the parameter may relate to color values. In determining shape reproducibility, the parameter may be a ratio value or lateral tongue angle value occupied by the tongue in the region including the tongue boundary.
단계(202)는, 설진기 재현성 측정이 색상 재현성에 관한 것일 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환할 수 있다. 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE 칼라 공간에 따른 색도 및 명도 값 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 영역 분할부는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할할 수 있다. 계산부(110)는, 각 영역에 대한 색도 및 명도 값 중 적어도 하나에 대한 파라미터를 계산할 수 있다. 상기 파라미터에 대한 평균 값을 계산할 수 있다.In operation 202, when the snow picker reproducibility measurement relates to color reproducibility, color values of the first image and the second image may be converted into color values according to a predetermined color space. The color value according to the predetermined color space may correspond to at least one of chromaticity and lightness values according to the CIE color space. The area divider may divide the first image and the second image into a predetermined number of regions. The calculator 110 may calculate a parameter for at least one of chromaticity and brightness values for each region. The average value for the parameter can be calculated.
단계(203)은, 설진기 재현성 측정이 형태 재현성에 관한 것일 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값을 파라미터로 할 수 있다. 영역 분할부는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할할 수 있다. 상기 파라미터는 혀 경계가 포함되는 영역에서 혀가 차지하는 비율 값일 수 있다. 계산부(110)는, 상기 비율 값을 계산하고, 복수 개의 영상에 대하여 상기 비율 값의 평균 값을 구할 수 있다.In operation 203, when the snow picker reproducibility measurement relates to shape reproducibility, the parameter may be a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image. The area divider may divide the first image and the second image into a predetermined number of regions. The parameter may be a ratio value occupied by the tongue in the region including the tongue boundary. The calculation unit 110 may calculate the ratio value and obtain an average value of the ratio value for a plurality of images.
단계(204)는, 설진기 재현성 측정이 형태 재현성에 관한 것일 경우, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점으로부터 측정된 각도 값을 파라미터로 할 수 있다. 상기 특징점은 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀의 설근 포인트 및 설첨 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 계산부(110)는, 상기 혀의 설근 및 설첨 중 적어도 하나는 꼭지점으로 하여 각도를 계산할 수 있다. 복수 개의 영상에 대하여 상기 각도 값의 평균 값을 구할 수 있다.In step 204, when the snow duster reproducibility measurement relates to shape reproducibility, at least one feature point may be extracted from the first image and the second image, and an angle value measured from the extracted feature point may be used as a parameter. have. The feature point may include at least one of a tongue point and tongue point of the tongue which are objects included in the first image and the second image. The calculation unit 110 may calculate an angle using at least one of the tongue root and the tongue of the tongue as vertices. An average value of the angle values may be obtained for a plurality of images.
단계(205)에서, 추출부는 상기 파라미터 값과 상기 파라미터 값의 평균값을 이용하여 급내상관계수를 계산할 수 있다. 추출부는 상기 급내상관계수를 계산하여 설진기의 재현성을 측정할 수 있다.In step 205, the extractor may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value of the parameter value and the parameter value. The extractor may measure the reproducibility of the snow picker by calculating the rapid internal correlation coefficient.
도 3은 일실시예에 따라, 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 6등분한 예시 도면이다.3 illustrates an example of dividing a tongue image into six equal parts to measure color reproducibility according to an exemplary embodiment.
영역 분할부는 혀 영상을 도 3에 도시된 바와 같이, 6등분을 할 수 있다. 색상 변환부(140)는 제1 영역 내지 제6 영역을 칼라값으로 변환할 수 있다. 상기 칼라값은, CIE 칼라 공간에 따른 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.The region dividing unit may divide the tongue image into six equal parts as shown in FIG. 3. The color converter 140 may convert the first to sixth areas into color values. The color value may correspond to at least one of a chromaticity value and a brightness value according to the CIE color space.
계산부(110)는, 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나를 파라미터로 하여 계산할 수 있다. 계산부(110)는, 복수 개의 혀 영상에 대하여 제1 영역의 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나의 평균 값을 계산할 수 있다. 상기 평균 값은 상기 제1 영역의 색상 재현성을 판단하는데 사용될 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 계산하는 과정에서 상기 평균 값을 사용할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 지표로 하여 상기 제1 영역에 대한 설진기의 색상 재현성을 판단할 수 있다.The calculation unit 110 may calculate at least one of a chromaticity value and a brightness value as a parameter. The calculator 110 may calculate an average value of at least one of chromaticity values and brightness values of the first region with respect to the plurality of tongue images. The average value may be used to determine the color reproducibility of the first region. The measurement unit 120 may use the average value in the process of calculating the rapid internal correlation coefficient. The measurement unit 120 may determine the color reproducibility of the snow picker for the first region using the rapid internal correlation coefficient as an index.
계산부(110)는, 마찬가지로, 제2 영역 내지 제6 영역에 대해서도 상기와 같이 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나를 파라미터로 하여 계산할 수 있고, 평균 값을 각각 계산할 수 있다. 측정부(120)는, 각 영역에 대한 급내상관계수를 계산하는 과정에서 상기 각 영역에 대한 평균 값을 사용할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 지표로 하여 상기 제2 영역 내지 상기 제6 영역에 대한 설진기의 색상 재현성을 판단할 수 있다.In the same manner, the calculation unit 110 may calculate at least one of the chromaticity values and the brightness values as parameters, for the second to sixth regions, and calculate the average value, respectively. The measurement unit 120 may use an average value for each area in the process of calculating the rapid internal correlation coefficient for each area. The measurement unit 120 may determine the color reproducibility of the snow picker for the second area to the sixth area using the rapid internal correlation coefficient as an index.
도 4는 다른 실시예에 따라. 색상 재현성을 측정하기 위해 혀 영상을 가로로 10등분한 예시 도면이다.4 is in accordance with another embodiment. Exemplary drawing in which the tongue image is divided into ten horizontal sections to measure color reproducibility.
계산부(110)는, 제1 영상 및 제2 영상으로부터 제1 영역 내지 제10영역에 대한 색상 값을 파라미터로 하여 계산할 수 있다. 상기 색상 값은 색도 값 및 명도 값 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.The calculator 110 may calculate the color values of the first to tenth areas as parameters from the first image and the second image. The color value may correspond to at least one of a chroma value and a brightness value.
측정부(120)는, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 색상 값에 대한 급내상관계수를 계산하여, 설진기의 색상 재현성을 측정할 수 있다The measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient for the color value with respect to the first image and the second image, and measure the color reproducibility of the snow picker.
도 5는 일실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 경계 부분을 포함하여 분할한 예시 도면이다.5 is an exemplary diagram including a boundary portion of a tongue image to measure shape reproducibility, according to an exemplary embodiment.
영역 분할부는, 도 5에 도시된 바와 같이, 혀 영상을 분할할 수 있다. 계산부(110)는, 설진기의 형태 재현성을 측정하기 위해서 혀의 경계를 포함하는 영역에서 혀가 차지하는 비율을 파라미터 값으로 하여 계산할 수 있다. 상기 파라미터는 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값일 수 있다. 계산부(110)는, 제1 영역 내지 제4 영역의 상기 비율 값을 계산할 수 있다. 계산부(110)는 각 영역에 대한 비율 값의 평균을 구할 수 있다. 측정부(120)는, 상기 평균 값과 상기 비율 값을 이용하여 급내상관계수를 계산하고, 설진기의 형태 재현성을 측정할 수 있다.As illustrated in FIG. 5, the area divider may divide a tongue image. The calculation unit 110 may calculate the ratio of the tongue in the area including the boundary of the tongue as a parameter value in order to measure the shape reproducibility of the tongue isolator. The parameter may be a value associated with the object width in a unit space predetermined for the first image and the second image. The calculation unit 110 may calculate the ratio value of the first to fourth areas. The calculator 110 may calculate an average of ratio values for each region. The measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value and the ratio value, and measure the shape reproducibility of the seoljingi.
도 6은 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.6 is an exemplary diagram of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment.
계산부(110)는, 혀 뿌리(Proot)와 혀 끝(Ptip)을 이은 선(620)과 혀 뿌리를 지나는 세로축(610)과의 이루는 각도를 계산할 수 있다. 상기 각도 값을 파라미터로 할 수 있다. 복수 개의 영상에 대한 각각 파라미터 값의 평균 값을 구할 수 있다. Calculation unit 110 can calculate the angle of the tongue root (P root) and, following the end of the tongue (P tip) line 620 and a vertical axis 610 passing through the tongue root. The angle value can be used as a parameter. The average value of each parameter value for a plurality of images can be obtained.
측정부(120)는, 상기 각도 값과 상기 각도 값의 평균 값을 이용하여 급내상관계수를 계산할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 계산하여 설진기의 형태 재현성을 측정할 수 있다.The measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value of the angle value and the angle value. The measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient to measure the shape reproducibility of the snow picker.
도 7은 또 다른 실시예에 따라, 형태 재현성을 측정하기 위해 혀 영상의 측면 각도를 측정하는 예시 도면이다.FIG. 7 is an exemplary view of measuring a side angle of a tongue image to measure shape reproducibility according to another embodiment. FIG.
계산부(110)는, 혀 뿌리(Proot)와 혀 끝(Ptip)을 4등분하여, 5개의 선(710, 720, 730, 740, 750)과 혀 경계가 만나는 점을 계산할 수 있다. 상기 5개의 선 중 중심선(710)과 상기 혀 경계가 만나는 점을 꼭지점으로 하여 각도를 측정할 수 있다. 중심선 위에 있는 두 번째 선(720)과 상기 혀 경계가 만나는 점을 계산하여, 상기 만나는 점과 중심선(710)이 이루는 각도를 계산할 수 있다. 중심선 아래에 있는 세 번째 선(730)과 상기 혀 경계가 만나는 점을 계산하여, 상기 만나는 점과 중심선(710)이 이루는 각도를 계산할 수 있다. 계산부(110)는, 상기 각도 값을 파라미터로 하여 파라미터를 구할 수 있다. 복수 개의 영상에 대한 각각 파라미터 값의 평균 값을 구할 수 있다.The calculator 110 divides the tongue root P root and the tip P into four quarters and calculates a point where the five lines 710, 720, 730, 740, and 750 meet the tongue boundaries. The angle may be measured using the point where the center line 710 meets the tongue boundary among the five lines. The angle between the meeting point and the center line 710 may be calculated by calculating a point where the second line 720 above the center line meets the tongue boundary. By calculating a point where the tongue line meets the third line 730 below the center line, an angle between the meeting point and the center line 710 may be calculated. The calculation unit 110 can obtain a parameter using the angle value as a parameter. The average value of each parameter value for a plurality of images can be obtained.
측정부(120)는, 상기 각도 값과 상기 각도 값의 평균 값을 이용하여 급내상관계수를 계산할 수 있다. 측정부(120)는 급내상관계수를 계산하여 설진기의 형태 재현성을 측정할 수 있다.The measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient using the average value of the angle value and the angle value. The measurement unit 120 may calculate the rapid internal correlation coefficient to measure the shape reproducibility of the snow picker.
도 8은 일실시예에 따라, 혀 영상을 촬영하기 위해 가이드 라인을 제시하는 예시 화면을 나타낸 도면이다.8 is a diagram illustrating an example screen for presenting a guideline for capturing a tongue image, according to an exemplary embodiment.
설진기가 환자의 혀를 촬영하는 데에 있어서, 환자의 혀 자세에 따라서 혀의 굴곡 및 그림자가 달라질 수 있다. 상기 혀의 굴곡 및 그림자가 달라지면, 혀에 대한 색상 및 기하 정보가 달라질 수 있다.When the tongue picker photographs the patient's tongue, the flexion and shadow of the tongue may vary according to the patient's tongue posture. If the flexion and shadow of the tongue is different, the color and geometric information about the tongue may be different.
설진기는 혀 영상을 촬영할 때, 환자가 일정한 혀 자세를 유지할 수 있도록 가이드 라인을 제시할 수 있다. 상기 가이드 라인은 정면 또는 측면에서 제시될 수 있다. 환자가 가이드 라인에 맞추지 않고, 일정한 혀 자세를 유지하지 못하는 경우, 상기 설진기는 환자에게 피드백 정보를 줄 수 있다.The tongue may suggest guidelines for the patient to maintain a constant tongue position when photographing the tongue. The guide line can be presented from the front or side. If the patient does not meet the guidelines and does not maintain a constant tongue posture, the tongue may give feedback information to the patient.
일실시예에 따르면, 상기 피드백 정보는 제시된 가이드 라인에 혀를 정확하게 위치시키도록 유도하는 메시지일 수 있다. 상기 메시지는 음성을 포함하는 청각적 형태 또는 시각적 형태로 제공될 수 있다. 상기 메시지로부터 상기 환자는 설진기에 혀를 올바르게 위치시킬 수 있다. 가이드 라인이 격자 모양인 경우, 상기 환자는 상기 혀의 가장자리가 상기 격자 모양 가이드 라인의 가장자리 안쪽에 맞도록(fitted) 맞추어 위치시킬 수 있다.According to one embodiment, the feedback information may be a message for inducing the positioning of the tongue accurately in the suggested guide line. The message may be provided in an auditory or visual form including voice. From the message the patient can correctly position the tongue in the tongue of the tongue. If the guideline is lattice shaped, the patient may be positioned to fit the edge of the tongue to fit inside the edge of the lattice shaped guideline.
한편, 상기 격자 모양의 가이드 라인은 일실시예에 불과하고, 상기 가이드 라인의 모양 및/또는 형태는 상기 환자가 혀를 정확하고 재현성 있게 위치하도록 가이드 할 수 있는 다른 임의의 모양 및/또는 형태로 제공될 수도 있다.On the other hand, the grid-shaped guide line is only one embodiment, the shape and / or shape of the guide line in any other shape and / or shape that can guide the patient to position the tongue accurately and reproducibly May be provided.
일실시예에 따르면, 가이드 라인은 정면(810) 또는 측면(820)에서 제시될 수 있다. 가이드 라인이 정면으로 제시되는 경우, 색상의 재현성을 위해 환자는 격자 모양의 가이드 라인(811)에 혀 모양을 중심으로 위치시킬 수 있다. 상기 환자는 상기 가이드 라인(811)을 보면서 혀의 경계가 상기 가이드 라인(811) 내부에 위치하도록 할 수 있다. 가이드 라인이 측면으로 제시되는 경우, 형태의 재현성을 위해 환자는 혀 뿌리와 혀 끝을 격자 모양의 가이드 라인(821)에 혀를 위치시킬 수 있다. 상기 환자는 상기 가이드 라인(821)을 보면서 혀의 경계가 상기 가이드 라인(821) 내부에 위치하도록 할 수 있다.According to one embodiment, the guideline may be presented at front 810 or side 820. If the guideline is presented in front, the patient may be positioned about the tongue shape in the grid guideline 811 for color reproducibility. The patient may allow the boundary of the tongue to be located inside the guide line 811 while looking at the guide line 811. If the guideline is presented laterally, the patient may position the tongue at the lattice guide line 821 with the tongue root and tongue tip for form reproducibility. The patient may look at the guide line 821 so that the boundary of the tongue is positioned inside the guide line 821.
일실시예에 따르면, 이렇게 환자가 가이드 격자의 정해진 영역에 혀를 정확히 위치시킬 수 있도록 유도하는 것에 더 나아가, 정확한 위치가 확보된 순간에 자동으로 설진 영상을 촬영하는 것도 가능하다.According to one embodiment, in addition to inducing the patient to accurately position the tongue in a predetermined area of the guide grid, it is also possible to automatically photograph the tongue-collected image at the moment the correct position is secured.
도 9는 일실시예에 따라, 가이드 라인을 제시하였는지 여부에 따라, 급내상관계수의 변화를 도시한 그래프이다.9 is a graph illustrating a change in the number of rapid internal correlations according to whether a guideline is provided according to an embodiment.
일실시예에 따라, 설진기에 가이드 라인을 제시하지 않은 경우, 설진기에 정면 가이드 라인만 제시한 경우 및 설진기에 정면 및 측면 가이드 라인을 제시한 경우의 세 그룹으로 나누어 급내상관계수의 변화를 관찰할 수 있다.According to one embodiment, when the guideline is not presented to the tongue isolator, when the front guideline is presented only to the tongue, and when the front and side guideline is presented to the tongue is divided into three groups to observe the change in the emergency correlation coefficient Can be.
도 9에 도시된 바에 따르면, 설진기에 가이드 라인을 제시하지 않은 경우, 급내상관계수가 대부분의 영역에서 낮게 계산되었다. 설진기에 정면 및 측면 가이드 라인을 모두 제시한 경우는, 정면 가이드 라인만 제시한 경우보다 급내상관계수가 높게 계산되었다.As shown in FIG. 9, when no guideline was presented to the snow picker, the sudden correlation coefficient was calculated to be low in most areas. In the case of presenting both front and side guideline in the snow washer, the rapid internal correlation coefficient was higher than in the case of only the front guideline.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the devices and components described in the embodiments may be, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors, microcomputers, field programmable arrays (FPAs), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software. For convenience of explanation, one processing device may be described as being used, but one of ordinary skill in the art will appreciate that the processing device includes a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. In addition, other processing configurations are possible, such as parallel processors.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and configure the processing device to operate as desired, or process it independently or collectively. You can command the device. Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. Or may be permanently or temporarily embodied in a signal wave to be transmitted. The software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.Although the embodiments have been described by the limited embodiments and the drawings as described above, various modifications and variations are possible to those skilled in the art from the above description. For example, the described techniques may be performed in a different order than the described method, and / or components of the described systems, structures, devices, circuits, etc. may be combined or combined in a different form than the described method, or other components. Or even if replaced or substituted by equivalents, an appropriate result can be achieved.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below but also by the equivalents of the claims.

Claims (23)

  1. 설진기 재현성 측정 장치에 있어서,In the snow duster reproducibility measuring device,
    상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 제1 파라미터를 계산하는 계산부; 및A calculator configured to calculate a first parameter from each of the first image and the second image photographed by the seoljingi; And
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 측정부A measurement unit for measuring the reproducibility of the snow isolator by calculating the rapid internal correlation coefficient of the first parameter for the first image and the second image
    를 포함하는 장치.Device comprising a.
  2. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 재현성은,The reproducibility,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함하는 장치.And at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the seoljingi measured using the first image and the second image.
  3. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 재현성은 상기 색상 재현성이고,The reproducibility is the color reproducibility,
    상기 장치는,The device,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 색상 변환부A color converter configured to convert color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space
    를 더 포함하는 장치.Device further comprising.
  4. 제3항에 있어서,The method of claim 3,
    상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함하는 장치.The color value according to the predetermined color space includes at least one of a chromaticity value and a brightness value according to a Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space.
  5. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein
    상기 제1 파라미터는,The first parameter is,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나인 장치.The device is calculated for the first image and the second image, and is at least one of an average of the chromaticity values and an average of the brightness values.
  6. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,The reproducibility is the shape reproducibility,
    상기 제1 파라미터는,The first parameter is,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값인 장치.And a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image.
  7. 제2항에 있어서,The method of claim 2,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,The reproducibility is the shape reproducibility,
    상기 장치는,The device,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 특징점 추출부Feature point extraction unit for extracting at least one feature point from the first image and the second image
    를 더 포함하는 장치.Device further comprising.
  8. 제7항에 있어서,The method of claim 7, wherein
    상기 적어도 하나의 특징점은,The at least one feature point is,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함하는 장치.And at least one of a tongue root point and a tongue tip of a tongue, which are objects included in the first image and the second image.
  9. 제8항에 있어서,The method of claim 8,
    상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나인 장치.And the first parameter is any one of the angles formed by the at least one feature point.
  10. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 영상 분할부An image divider dividing the first image and the second image into a predetermined number of regions
    를 더 포함하고,More,
    상기 제1 파라미터는 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대해 비교되는 장치.And the first parameter is compared with respect to a region corresponding to each other between the divided first image and the divided second image.
  11. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상인 장치.And the first image and the second image are images of a tongue which is an object so as to correspond to an image guide grid provided in advance.
  12. 설진기 재현성 측정 방법에 있어서,In the method of measuring snow reproducibility,
    상기 설진기가 촬영한 제1 영상 및 제2 영상의 각각으로부터 제1 파라미터를 계산하는 단계; 및Calculating a first parameter from each of the first image and the second image photographed by the snow picker; And
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해, 상기 제1 파라미터의 급내상관계수를 계산하여 상기 설진기의 재현성을 측정하는 단계Measuring a reproducibility of the snow picker by calculating a rapid internal correlation coefficient of the first parameter with respect to the first image and the second image;
    를 포함하는 방법.How to include.
  13. 제12항에 있어서,The method of claim 12,
    상기 재현성은 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 이용하여 측정되는 상기 설진기의 색상 재현성 및 형태 재현성 중 적어도 하나를 포함하는 방법.And the reproducibility comprises at least one of color reproducibility and shape reproducibility of the snow catcher measured using the first image and the second image.
  14. 제13항에 있어서,The method of claim 13,
    상기 재현성은 상기 색상 재현성이고,The reproducibility is the color reproducibility,
    상기 방법은,The method,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상의 칼라 값을 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값으로 변환하는 단계Converting color values of the first image and the second image into color values according to a predetermined color space;
    를 더 포함하는 방법.How to include more.
  15. 제14항에 있어서,The method of claim 14,
    상기 미리 지정된 칼라 공간에 따른 칼라 값은, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 공간에 따른 색도(chromaticity)값 및 명도(brightness)값 중 적어도 하나를 포함하는 방법.The color value according to the predetermined color space includes at least one of a chromaticity value and a brightness value according to a Commission Internationale de l'Eclairage (CIE) color space.
  16. 제15항에 있어서,The method of claim 15,
    상기 제1 파라미터는,The first parameter is,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 계산되며, 상기 색도 값의 평균 및 상기 명도 값의 평균 중 적어도 하나인 방법.And calculated for the first image and the second image, the method being at least one of an average of the chromaticity values and an average of the brightness values.
  17. 제13항에 있어서,The method of claim 13,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,The reproducibility is the shape reproducibility,
    상기 제1 파라미터는,The first parameter is,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 대해 미리 지정된 단위 공간에서의 객체 넓이에 연관되는 값인 방법.And a value associated with an object width in a predetermined unit space for the first image and the second image.
  18. 제13항에 있어서,The method of claim 13,
    상기 재현성은 상기 형태 재현성이고,The reproducibility is the shape reproducibility,
    상기 방법은,The method,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상으로부터 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계Extracting at least one feature point from the first image and the second image
    를 더 포함하는 방법.How to include more.
  19. 제18항에 있어서,The method of claim 18,
    상기 적어도 하나의 특징점은,The at least one feature point is,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 포함되는 객체인 혀(tongue)의 설근(tongue root) 포인트 및 설첨(tongue tip) 중 적어도 하나를 포함하는 방법.And at least one of a tongue root point and a tongue tip of a tongue, which are objects included in the first image and the second image.
  20. 제19항에 있어서,The method of claim 19,
    상기 제1 파라미터는, 상기 적어도 하나의 특징점이 이루는 각도들 중 어느 하나인 방법.The first parameter is any one of the angles formed by the at least one feature point.
  21. 제12항에 있어서,The method of claim 12,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 미리 지정된 개수의 영역으로 분할하는 단계Dividing the first image and the second image into a predetermined number of regions
    를 더 포함하고,More,
    상기 제1 파라미터는 분할된 상기 제1 영상 및 분할된 상기 제2 영상 사이에서 서로 대응하는 영역에 대해 비교되는 방법.And the first parameter is compared with respect to a region corresponding to each other between the divided first image and the divided second image.
  22. 제12항에 있어서,The method of claim 12,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은, 미리 제공되는 영상 가이드 격자에 대응하도록 객체인 혀(tongue)를 촬영한 영상인 방법.And the first image and the second image are images of a tongue which is an object so as to correspond to an image guide grid provided in advance.
  23. 제12항 내지 제22항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method of claim 12.
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