WO2015060486A1 - 영상 진단 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2015060486A1
WO2015060486A1 PCT/KR2013/009642 KR2013009642W WO2015060486A1 WO 2015060486 A1 WO2015060486 A1 WO 2015060486A1 KR 2013009642 W KR2013009642 W KR 2013009642W WO 2015060486 A1 WO2015060486 A1 WO 2015060486A1
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histogram
tongue
image
histograms
determining
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PCT/KR2013/009642
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정창진
김근호
전영주
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한국 한의학 연구원
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    • A61B5/1032—Determining colour for diagnostic purposes
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and a method for imaging, in particular, to a device and method for performing color histogram analysis on an input tongue image to determine a matched histogram and to provide corresponding health status information.
  • Seoljin is to diagnose the health of the patient through the tongue. That is, the health state of the patient may be diagnosed by using information such as form of tongue, tongue quality and 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.
  • color information of the tongue is needed. That is, the health state of the patient can be determined through the color information of the tongue. Since the color information of the tongue affects the results of the design, it is necessary to quantitatively analyze the color information.
  • An image of the patient's tongue also needs a device for diagnosing which specific condition the patient has.
  • an analysis unit for generating a first histogram by performing a color histogram analysis on the input tongue image;
  • a determination unit that determines at least one second histogram matching the first histogram among a plurality of reference histograms corresponding to each of the plurality of health state information;
  • a provider configured to provide result health state information corresponding to the at least one second histogram.
  • each of the first histogram and the plurality of reference histograms may have a section quantized to a range value.
  • the input tongue image may be at least one of a tongue muscle image, a tongue tongue image, and a tongue center image, and the plurality of reference histograms may correspond to the same type as the input tongue image.
  • the apparatus may further include a converter configured to convert the color system of the input tongue image into a CIE color system, and the histogram analysis may be an analysis of at least one of contrast and saturation of the input tongue image.
  • the determination unit when determining at least two or more of the second histograms, may determine and provide the first and second histograms in order of increasing specific gravity.
  • the determining unit may determine the weighted value of the second histogram, and the weight may be proportional to the specific gravity.
  • the health state information may correspond to at least one of presence or absence of abnormality in feces and thickness of tongue.
  • the plurality of reference histograms may include: a first reference histogram obtained from a plurality of tongue images having a tongue thickness in a predetermined first range; And a second reference histogram obtained from a plurality of tongue images having a preset thickness of a second range.
  • the acquisition may be obtained using at least one of average contrast and average saturation of the plurality of tongue images.
  • the resultant health state information may include at least one of a blood donation index and a loss index.
  • the method may further include generating a first histogram by performing color histogram analysis on an input tongue image; Determining, by the determining unit, at least one second histogram matching the first histogram among a plurality of reference histograms corresponding to each of the plurality of health state information; And providing a result health state information corresponding to the at least one second histogram by a provider.
  • each of the first histogram and the plurality of reference histograms may be a histogram having a section quantized to a range value.
  • the input tongue image may be at least one of a tongue muscle image, a tongue tongue image, and a tongue center image, and the plurality of reference histograms may correspond to the same type as the input tongue image.
  • the method may further include converting a color system of the input tongue image into a CIE color system, and the histogram analysis may be an analysis of at least one of contrast and saturation of the input tongue image. have.
  • the determining of the second histogram when determining at least two or more of the second histogram, it may be provided by determining in the order of high specific gravity matching the first histogram.
  • the determining of the second histogram may further include determining the second histogram by weighting the second histogram, and the weight may be proportional to the specific gravity.
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image diagnosis apparatus according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure of an image diagnosis method, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is an exemplary diagram illustrating in detail a step of generating the first histogram of FIG. 2 according to an embodiment.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating in detail a step of determining the second histogram of FIG. 2, according to an embodiment.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram illustrating an image of a tongue color according to saturation and contrast distribution, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram illustrating quantization of color distribution of an image of a tongue color, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram illustrating color distribution of an image reproducing a color of a tongue muscle and a tongue region according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image diagnosis apparatus according to an exemplary embodiment.
  • the imaging apparatus may include an analyzer, a determiner, a provider, and a converter.
  • the apparatus for diagnosing an image may diagnose a health state of a patient (or subject) by performing color histogram analysis on an image of a tongue.
  • the color value may vary according to the position of the pixel in the image of the tongue color.
  • the color value may include at least one of saturation and contrast values.
  • different ranges of color values may lead to different results in diagnosing a patient's state of health.
  • the imaging apparatus may quantitatively analyze the distribution of chroma and contrast values.
  • the apparatus for generating an image may generate a first histogram of the received image, and determine a second histogram matching the first histogram from a plurality of reference histograms.
  • the imaging apparatus may provide result health state information corresponding to the second histogram.
  • the analyzer may generate a first histogram by performing color histogram analysis on the input tongue image.
  • the tongue image may correspond to at least one of a tongue muscle image, a tongue insertion image, and a tongue center image.
  • the tongue image may also include an image of the entire tongue.
  • the analyzer may perform a histogram analysis for analyzing at least one of contrast and saturation of the input tongue image.
  • the determiner may determine at least one second histogram matching the first histogram using a plurality of reference histograms.
  • the reference histogram may include a plurality of health state information.
  • the health state information may include A disease, B disease, and the like. In addition, it may include information of a healthy state that does not correspond to any of the conditions.
  • one of methods for matching the first histogram to the reference histogram may include comparing the first histogram and the reference histogram by region by dividing an area (or range).
  • each of the first histogram and the plurality of reference histograms may be a histogram having a section quantized to a range value. By comparing the quantized intervals, it is possible to determine whether the first histogram and the plurality of reference histograms each match.
  • the input tongue image may be for a tongue muscle image.
  • the histogram may be a portion of the tongue muscle.
  • the reference histogram may be generated using at least one of an image of the entire tongue, a tongue muscle image, a tongue tongue image, a tongue center image, and a tongue edge image.
  • the determiner may select a reference histogram generated by using the same type of image in response to the root image input, and determine whether the reference histogram is mapped.
  • the determination unit when determining at least two or more second histograms, may determine and provide the first and second histograms in order of increasing specific gravity.
  • the determiner may match the first histogram with the plurality of reference histograms.
  • the A reference histogram, the B reference histogram, and the C reference histogram may match 70% or more with the first histogram.
  • the determination unit may determine a reference histogram matching 70% or more of the first histogram as a second histogram.
  • the A reference histogram, the B reference histogram, and the C reference histogram may be determined and provided in order of high specific gravity matching the first histogram.
  • the determination unit when the determination unit determines at least two or more second histograms, the determination unit may provide a weight to each of the second histograms.
  • the second histogram may be referred to as the A reference histogram, the B reference histogram, and the C histogram as in the above example.
  • the probability that the A reference histogram is the first histogram may be 60%.
  • the probability that the B reference histogram is the first histogram may be 30%.
  • the probability that the C reference histogram is the first histogram is 10%.
  • the provider may provide result health state information corresponding to the at least one second histogram.
  • the health state information may correspond to at least one of presence or absence of abnormality in feces and thickness of tongue.
  • the plurality of reference histograms may include a reference histogram of a person who has no abnormality in feces and a reference histogram of a person who has abnormal feces.
  • the reference histogram may generate a reference histogram for a population of people with a small number of samples, but may generate a reference histogram for a population of 500 or more people of the same class, for example.
  • the reference histogram may be a histogram calculated as an average rather than a histogram for each member of the population.
  • the analyzer may generate a first histogram from an input tongue image.
  • the determination unit may map the first histogram with a reference histogram obtained from a group having no abnormality in the stool.
  • the determining unit may map the first histogram with a reference histogram obtained from a group having abnormalities in the stool.
  • the plurality of reference histograms may include a first reference histogram obtained from a plurality of tongue images having a tongue thickness in a first predetermined range.
  • the plurality of reference histograms may include a second reference histogram obtained from a plurality of tongue images having a preset thickness of a second range.
  • the first reference histogram may be obtained using at least one of average contrast and average saturation of the plurality of tongue images.
  • the second reference histogram may also be obtained using at least one of average contrast and average saturation of the plurality of tongue images.
  • the resultant health state information may include at least one of a blood donation index and a loss factor.
  • the converting unit may convert the color system of the input tongue image into a CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) color system.
  • the conversion unit may provide information regarding saturation and contrast by the CIE color system. That is, it may be provided in what range the distribution of the saturation and the contrast.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure of an image diagnosis method, according to an exemplary embodiment.
  • the analyzer performs color histogram analysis on the input tongue image to generate a first histogram. Step 210 will be described later in the detailed description of FIG. 3.
  • the conversion unit may convert the color system of the input tongue image into a CIE color system.
  • the histogram analysis may be for at least one of contrast and saturation of the input tongue image.
  • the determining unit determines at least one second histogram that matches the first histogram among a plurality of reference histograms corresponding to each of the plurality of health state information. Step 220 will be described later in the detailed description of FIG. 4.
  • step 230 the providing unit provides the result health state information corresponding to the at least one second histogram.
  • FIG. 3 is an exemplary diagram illustrating in detail a step of generating the first histogram of FIG. 2 according to an embodiment.
  • the imaging apparatus receives a tongue image.
  • the tongue image may be an image of the entire tongue.
  • the tongue image may correspond to at least one of a tongue muscle image, a tongue tongue image, and a tongue center image.
  • Step 320 is a step of converting a color system for the received tongue image into a CIE color system.
  • Step 330 is a step of analyzing at least one of contrast and saturation for the CIE color system transformation. Through the analysis, a first histogram may be generated.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating in detail a step of determining the second histogram of FIG. 2, according to an embodiment.
  • Step 410 is a step of matching the first histogram to the reference histogram.
  • the reference histogram may correspond to each of the plurality of health state information.
  • the reference histogram may correspond to the same kind as the input tongue image.
  • a plurality of reference histograms may be generated through image analysis of the entire tongue.
  • the reference histogram may be a plurality of histograms corresponding to the same type as the input tongue image.
  • the analyzer may generate a first histogram by analyzing an image of the whole snow.
  • the determiner may match the first histogram using the reference histogram generated from the entire image.
  • the analyzer may analyze the tongue muscle image to generate a first histogram.
  • the determiner may match the first histogram using the reference histogram generated from the tongue muscle image.
  • Step 420 is a step of determining how many reference histograms among the plurality of reference histograms match the first histogram.
  • how many reference histograms match the first histogram may predetermine a degree to which the user of the imaging apparatus is matched in advance. For example, when the user matches 75% or more of the first histogram with the image diagnosis apparatus, the user may designate the second histogram that matches.
  • one reference histogram may be determined as the second histogram.
  • the second histogram matching the first histogram when the second histogram matching the first histogram is determined to be at least two or more, it may be determined and provided in the order of the matching specific gravity. In addition, the weight may be provided in proportion to the specific gravity order.
  • the determining unit may determine and provide the second histogram in order of high specific gravity matching the first histogram.
  • the determination unit may include the reference histogram in the order of B, C, and A. 2 histogram) can be determined and provided.
  • the probability of matching the first histogram of the three reference histograms may be as follows.
  • Step 450 is a step of determining the second histogram that matches the first histogram.
  • the determination unit may provide the first histogram in order of increasing specific gravity, and may provide a weighted value. The weight may be proportional to the specific gravity matched.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram illustrating an image of a tongue color according to saturation and contrast distribution, according to an exemplary embodiment.
  • the tongue can be divided into several regions. For example, it may be divided into a tongue area, tongue area, tongue center area, and tongue tongue area.
  • the first histogram may be generated by analyzing an image of the whole snow.
  • a plurality of reference histograms may be generated by analyzing the image of the whole snow.
  • the first histogram may be generated by analyzing an image corresponding to at least one of the tongue root area, tongue attachment area, and tongue center area.
  • a plurality of reference histograms of the same type of image may be generated corresponding to the analyzed image.
  • 520 is an exemplary diagram illustrating an image reproducing a tongue color according to a color distribution.
  • the color distribution can be represented by a system by the CIE color system.
  • the saturation and contrast values may be distributed differently according to the position of the pixel in the image of the tongue color.
  • the saturation and the intensity distribution may be represented using a color histogram.
  • the histogram can quantitatively analyze the saturation and contrast distribution.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram illustrating quantization of color distribution of an image of a tongue color, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 610 is a diagram illustrating a color histogram by analyzing an image of a tongue color in terms of saturation and contrast.
  • the horizontal axis represents saturation and the vertical axis represents contrast.
  • the distribution of each unit area is shown through the color. In the case of FIG. 610, many distribution is carried out in the vicinity of saturation 18 and contrast 40.
  • FIG. 620 quantizes a section by dividing the range in a lattice shape on the histogram of FIG. 610.
  • the plurality of unit areas may be added to one range, and compared with a corresponding portion of the histogram to be compared.
  • One range includes a plurality of unit areas, and the numerical values may be the same but different.
  • 5 units of saturation and 4 units of contrast may be set as one range.
  • each unit region has a different value, but may be represented by one value.
  • the range may be divided into a 4 ⁇ 4 grid as shown in FIG. 620.
  • Each numerical value in the unit area may be different, but one range may be compared as having one numerical value. The comparison can be made by matching the parts whose two histograms correspond to each other.
  • the comparison histogram may be matched based on the first to seventh ranges to determine the degree of matching.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram illustrating color distribution of an image reproducing a color of a tongue muscle and a tongue region according to an embodiment.
  • the imaging apparatus may receive only the tongue attachment area and analyze the histogram. In addition, only the tongue area may be received and analyzed by a histogram.
  • 720 is an exemplary diagram showing a histogram of the tongue muscle area.
  • the histogram may have a section that is quantized to a range value.
  • 730 is an exemplary diagram showing a histogram of a tongue added area.
  • the histogram may have a section that is quantized to a range value. Comparing the histograms shown in Figures 720 and 730, it can be seen that the distribution of saturation and contrast are different.
  • 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.
  • ALUs arithmetic logic units
  • FPAs field programmable arrays
  • PLU programmable logic unit
  • 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.
  • 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. 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.

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Abstract

영상 진단 장치는, 입력 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 제1 히스토그램을 생성하는 분석부; 복수 개의 건강 상태 정보의 각각에 대응하는 복수 개의 참조 히스토그램 중, 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 적어도 하나의 제2 히스토그램을 결정하는 결정부; 및 상기 적어도 하나의 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공하는 제공부를 포함할 수 있다.

Description

영상 진단 장치 및 방법
영상 진단 장치 및 방법에 연관되며, 구체적으로는 입력 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 매칭되는 히스토그램을 결정하고 그에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공하는 장치 및 방법에 연관된다.
설진은 한의학 진단에서 혀를 통해 환자의 건강을 진단하는 것이다. 즉, 설의 형태, 설질 및 설태 등의 정보를 이용하여 환자의 건강 상태를 진단할 수 있다. 근래에는 이러한 설진을 보조하는 설진기가 개발되어 보급되고 있다.
설진기는 환자의 혀 영상(사진)을 촬영하여 미리 지정된 알고리즘에 따른 진단 결과를 도출하거나, 및/또는 의료인에게 제공하는 장치이다.
설진에 있어서, 혀의 색상 정보는 필요하다. 즉, 혀의 색상 정보를 통하여 환자의 건강 상태를 파악할 수 있다. 혀의 색상 정보는 설진 결과에 영향을 미치므로 색상 정보에 대하여 정량적으로 분석할 필요가 있다.
환자의 혀의 영상으로도 환자가 어느 특정 병증을 가지고 있는지를 진단하는 장치가 필요하다.
일측에 따르면, 입력 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 제1 히스토그램을 생성하는 분석부; 복수 개의 건강 상태 정보의 각각에 대응하는 복수 개의 참조 히스토그램 중, 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 적어도 하나의 제2 히스토그램을 결정하는 결정부; 및 상기 적어도 하나의 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공하는 제공부를 포함하는 영상 진단 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 히스토그램 및 상기 복수 개의 참조 히스토그램 각각은, 범위 값으로 양자화 되는 구간을 가질 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 입력 혀 영상은, 설근 영상, 설첨 영상 및 설 중심 영상 중 적어도 하나이고, 상기 복수 개의 참조 히스토그램은 상기 입력 혀 영상과 동일한 종류에 대응할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 입력 혀 영상의 칼라 시스템을 CIE 칼라 시스템으로 변환하는 변환부를 더 포함하고, 상기 히스토그램 분석은 상기 입력 혀 영상의 명암 및 채도 중 적어도 하나에 대한 분석일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 결정부는, 적어도 둘 이상의 상기 제2 히스토그램을 결정하는 경우, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 높은 순서대로 결정하여 제공할 수 있다.
다른 일실시예예 따르면, 상기 결정부는, 상기 제2 히스토그램에 가중치를 부여하여 결정하고, 상기 가중치는 상기 비중에 비례할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 건강 상태 정보는, 대변에 이상 유무 및 설태 두께 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 건강 상태 정보가 설태 두께인 경우, 상기 복수 개의 참조 히스토그램은, 미리 지정한 제1 범위의 설태 두께를 갖는 복수 명의 혀 영상으로부터 획득한 제1 참조 히스토그램; 및 미리 지정한 제2 범위의 설태 두께를 갖는 복수 명의 혀 영상으로부터 획득한 제2 참조 히스토그램을 포함할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 획득은, 상기 복수 명의 혀 영상에 대한 평균 명암 및 평균 채도 중 적어도 하나를 이용하여 획득할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 결과 건강 상태 정보는, 기혈 지수 및 허실 지수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 일측에 따르면, 분석부가 입력 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 제1 히스토그램을 생성하는 단계; 결정부가 복수 개의 건강 상태 정보의 각각에 대응하는 복수 개의 참조 히스토그램 중, 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 적어도 하나의 제2 히스토그램을 결정하는 단계; 및 제공부가 상기 적어도 하나의 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공하는 단계를 포함하는 영상 진단 방법이 제공된다.
일실시에예 따르면, 상기 제1 히스토그램 및 상기 복수 개의 참조 히스토그램 각각은, 범위 값으로 양자화 되는 구간을 가지는 히스토그램일 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 입력 혀 영상은, 설근 영상, 설첨 영상 및 설 중심 영상 중 적어도 하나이고, 상기 복수 개의 참조 히스토그램은 상기 입력 혀 영상과 동일한 종류에 대응할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 변환부가 상기 입력 혀 영상의 칼라 시스템을 CIE 칼라 시스템으로 변환하는 단계를 더 포함하고, 상기 히스토그램 분석은 상기 입력 혀 영상의 명암 및 채도 중 적어도 하나에 대한 분석일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제2 히스토그램을 결정하는 단계는, 적어도 둘 이상의 상기 제2 히스토그램을 결정하는 경우, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 높은 순서대로 결정하여 제공할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 히스토그램을 결정하는 단계는, 상기 제2 히스토그램에 가중치를 부여하여 결정하는 것을 더 포함하고, 상기 가중치는 상기 비중에 비례할 수 있다.
또 다른 일측에 따르면, 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
도 1은 일실시예에 따른 영상 진단 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른 영상 진단 방법의 순서를 나타낸 흐름도이다.
도 3은, 일실시예에 따라, 도 2의 제1 히스토그램 생성하는 단계를 상세하게 나타낸 예시 도면이다.
도 4는, 일실시예에 따라, 도 2의 제2 히스토그램 결정하는 단계를 상세하게 나타낸 예시 도면이다.
도 5는, 일실시예예 따라, 혀 색상을 재현한 영상을 채도 및 명암 분포에 따라 도시한 예시 도면이다.
도 6은, 일실시예에 따라, 혀 색상을 재현한 영상에 대한 색상 분포를 양자화하여 나타낸 예시 도면이다.
도 7은, 일실시예에 따라, 설근 영역 및 설첨 영역의 색을 재현한 영상에 대한 색상 분포를 나타낸 예시 도면이다.
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.
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.
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.
도 1은 일실시예에 따른 영상 진단 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
영상 진단 장치는, 분석부, 결정부, 제공부 및 변환부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 영상 진단 장치는, 혀 색상을 재현한 영상에서 색상 히스토그램 분석을 수행하여 환자(또는 대상자)의 건강 상태를 진단할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 혀 색상을 재현한 영상에서 픽셀의 위치에 따라 색상 값이 다를 수 있다. 상기 색상 값은, 채도 및 명암 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 서로 다른 범위의 색상 값은 환자의 건강 상태를 진단하는 데에 있어 다른 결과를 유도할 수도 있다. 상기 영상 진단 장치는, 채도 값 및 명암 값 분포에 대하여 정량적으로 분석할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 영상 진단 장치는, 수신된 영상에 대한 제1 히스토그램을 생성하고, 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 제2 히스토그램을 복수 개의 참조 히스토그램에서 결정할 수 있다. 상기 영상 진단 장치는, 상기 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공할 수 있다.
일실시예에 따르면, 분석부는, 입력된 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 제1 히스토그램을 생성할 수 있다. 상기 혀 영상에는, 설근 영상, 설첨 영상 및 설 중심 영상 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 상기 혀 영상에는 혀 전체에 대한 영상도 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 분석부는, 상기 입력된 혀 영상의 명암 및 채도 중 적어도 하나에 대하여 분석하는 히스토그램 분석을 할 수 있다.
일실시예에 따르면, 결정부는, 복수 개의 참조 히스토그램을 이용하여 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 적어도 하나의 제2 히스토그램을 결정할 수 있다. 상기 참조 히스토그램은, 복수 개의 건강 상태 정보를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 건강 상태 정보는, A병증, B병증 등을 포함하는 것일 수 있다. 또한, 어느 병증에도 해당되지 않는 건강한 상태의 정보를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 결정부가, 상기 제1 히스토그램을 상기 참조 히스토그램에 매칭하는 방법 중 하나는, 상기 제1 히스토그램 및 상기 참조 히스토그램을 영역(또는 범위)을 나누어 영역별로 비교할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 히스토그램 및 상기 복수 개의 참조 히스토그램 각각은, 범위 값으로 양자화 되는 구간을 가지는 히스토그램 일 수 있다. 상기 양자화 되는 구간을 비교함으로써, 상기 제1 히스토그램과 상기 복수 개의 참조 히스토그램 각각이 매칭되는지를 확인할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따르면, 상기 입력 혀 영상은, 설근 영상에 대한 것일 수 있다. 상기 영상 진단 장치에 상기 설근 영상이 입력되면, 상기 히스토그램 분석은 설근에 대한 부분만을 할 수 있다. 상기 참조 히스토그램은, 설 전체에 대한 영상, 설근 영상, 설첨 영상, 설 중심 영상 및 설 가장자리 영상 중 적어도 하나를 이용하여 생성된 것일 수 있다. 상기 결정부는, 설근 영상 입력에 대응하여, 같은 종류의 영상을 이용하여 생성된 참조 히스토그램을 선택하고, 매핑되는지를 확인할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 결정부는, 적어도 둘 이상의 제2 히스토그램을 결정하는 경우, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 높은 순서대로 결정하여 제공할 수 있다.
예를 들면, 상기 결정부는 상기 제1 히스토그램을 상기 복수 개의 참조 히스토그램과 매칭시킬 수 있다. 그 중, A 참조 히스토그램, B 참조 히스토그램 및 C 참조 히스토그램이 상기 제1 히스토그램과 70%이상 매칭될 수 있다. 상기 결정부는, 상기 제1 히스토그램과 70%이상 매칭되는 참조 히스토그램을 제2 히스토그램으로 결정할 수 있다. 상기 A 참조 히스토그램, 상기 B 참조 히스토그램 및 상기 C 참조 히스토그램 중에서, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 높은 순서대로 결정하여 제공할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 결정부가 적어도 둘 이상의 제2 히스토그램을 결정하는 경우, 제2 히스토그램 각각에 대하여 가중치를 부여하여 제공할 수 있다.
예를 들면, 제2 히스토그램이 상기 예와 같이, 상기 A 참조 히스토그램, 상기 B 참조 히스토그램 및 상기 C 히스토그램이라고 할 수 있다. 상기 A 참조 히스토그램이 상기 제1 히스토그램일 확률은 60%,라고 제공할 수 있다. 상기 B 참조 히스토그램이 상기 제1 히스토그램일 확률은 30%라고 제공할 수 있다. 또한, 상기 C 참조 히스토그램이 상기 제1 히스토그램일 확률은 10%라고 제공할 수 있다.
제공부는, 상기 적어도 하나의 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 건강 상태 정보는, 대변에 이상 유무 및 설태 두께 중 적어도 하나에 해당하는 것일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 건강 상태 정보가, 상기 대변에 이상 유무인 경우, 상기 복수 개의 참조 히스토그램에는 대변에 이상이 없는 사람의 참조 히스토그램 및 대변에 이상이 있는 사람의 참조 히스토그램을 포함할 수 있다. 상기 참조 히스토그램은, 표본의 수가 적은 사람 집단에 대하여 참조 히스토그램을 생성할 수도 있지만, 예를 들어, 같은 부류의 500명 이상인 사람 집단에 대하여 참조 히스토그램을 생성할 수도 있다. 상기 참조 히스토그램은 상기 집단의 구성원 각각에 대한 히스토그램이 아닌 평균으로 계산된 히스토그램 일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 분석부는, 입력 혀 영상으로부터 제1 히스토그램을 생성할 수 있다. 상기 결정부는, 상기 제1 히스토그램을 상기 대변에 이상이 없는 집단으로부터 획득한 참조 히스토그램과 매핑시킬 수 있다. 또한, 상기 결정부는, 상기 제1 히스토그램을 상기 대변에 이상이 있는 집단으로부터 획득한 참조 히스토그램과 매핑시킬 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 건강 상태 정보가 설태 두께인 경우, 상기 복수 개의 참조 히스토그램은, 미리 지정한 제1 범위의 설태 두께를 갖는 복수 명의 혀 영상으로부터 획득한 제1 참조 히스토그램을 포함할 수 있다. 또한, 상기 복수 개의 참조 히스토그램은, 미리 지정한 제2 범위의 설태 두께를 갖는 복수 명의 혀 영상으로부터 획득한 제2 참조 히스토그램을 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 제1 참조 히스토그램은, 복수 명의 혀 영상에 대한 평균 명암 및 평균 채도 중 적어도 하나를 이용하여 획득할 수 있다. 마찬가지로, 제2 참조 히스토그램도 복수 명의 혀 영상에 대한 평균 명암 및 평균 채도 중 적어도 하나를 이용하여 획득할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 결과 건강 상태 정보는, 기혈 지수 및 허실 지수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
변환부는, 상기 입력된 혀 영상의 칼라 시스템을 CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 칼라 시스템으로 변환할 수 있다. 상기 변환부는, CIE 칼라 시스템에 의한 채도 및 명암에 관한 정보를 제공할 수 있다. 즉, 상기 채도 및 상기 명암이 어떤 범위에서 어떤 분포를 이루고 있는지 제공할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 영상 진단 방법의 순서를 나타낸 흐름도이다.
단계(210)은, 분석부가 입력 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 제1 히스토그램을 생성하는 단계이다. 단계(210)은, 도 3의 상세한 설명 부분에서 후술한다.
일실시예에 따르면, 변환부가 상기 입력 혀 영상의 칼라 시스템을 CIE 칼라 시스템으로 변환할 수 있다. 상기 히스토그램 분석은 상기 입력 혀 영상의 명암 및 채도 중 적어도 하나에 대한 것일 수 있다.
단계(220)은, 결정부가 복수 개의 건강 상태 정보의 각각에 대응하는 복수 개의 참조 히스토그램 중, 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 적어도 하나의 제2 히스토그램을 결정하는 단계이다. 단계(220)은, 도 4의 상세한 설명 부분에서 후술한다.
단계(230)은, 제공부가 상기 적어도 하나의 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공하는 단계이다.
도 3은, 일실시예에 따라, 도 2의 제1 히스토그램 생성하는 단계를 상세하게 나타낸 예시 도면이다.
단계(310)은, 영상 진단 장치가 혀 영상을 수신하는 단계이다. 상기 혀 영상은, 혀 전체에 대한 영상일 수 있다. 또한, 상기 혀 영상은, 설근 영상, 설첨 영상 및 설 중심 영상 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.
단계(320)은, 상기 수신한 혀 영상에 대한 칼라 시스템을 CIE 칼라 시스템으로 변환하는 단계이다.
단계(330)은, 상기 CIE 칼라 시스템 변환에 대한 명암 및 채도 중 적어도 하나에 대한 분석을 하는 단계이다. 상기 분석을 통하여, 제1 히스토그램을 생성할 수 있다.
도 4는, 일실시예에 따라, 도 2의 제2 히스토그램 결정하는 단계를 상세하게 나타낸 예시 도면이다.
단계(410)은, 제1 히스토그램을 참조 히스토그램에 매칭하는 단계이다. 참조 히스토그램은, 복수 개의 건강 상태 정보 각각에 대응하는 것일 수 있다. 참조 히스토그램은 입력 혀 영상과 동일한 종류에 대응하는 것일 수 있다.
예를 들면, 제1 히스토그램이 혀 전체에 대한 영상 분석을 통해 생성된 것이라면, 복수 개의 참조 히스토그램도 혀 전체에 대한 영상 분석을 통해 생성된 것일 수 있다.
일실시예에 따르면, 참조 히스토그램은, 상기 입력 혀 영상과 동일한 종류에 대응하는, 복수 개의 히스토그램일 수 있다.
일실시예에 따르면, 분석부가, 설 전체에 대한 영상을 분석하여 제1 히스토그램 생성할 수 있다. 결정부는, 설 전체 영상으로부터 생성된 참조 히스토그램을 이용하여 제1 히스토그램과 매칭시킬 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 분석부가, 설근 영상을 분석하여 제1 히스토그램을 생성할 수 있다. 이 경우, 결정부는, 설근 영상으로부터 생성된 참조 히스토그램을 이용하여 제1 히스토그램과 매칭시킬 수 있다.
단계(420)은, 상기 복수 개의 참조 히스토그램 중에 몇 개의 참조 히스토그램이 상기 제1 히스토그램과 매칭되는지를 판단하는 단계이다.
일실시예에 따르면, 몇 개의 참조 히스토그램이 상기 제1 히스토그램과 매칭되는지는 영상 진단 장치의 사용자가 미리 매칭되는 정도를 미리 지정할 수 있다. 예를 들면, 상기 사용자는 상기 영상 진단 장치에 상기 제1 히스토그램과 75%이상 매칭이 되는 경우, 매칭되는 제2 히스토그램으로 미리 지정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 상기 제2 히스토그램이 하나로 결정되는 경우, 하나의 참조 히스토그램이 상기 제2 히스토그램으로 결정될 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 상기 제2 히스토그램이 적어도 둘 이상으로 결정되는 경우, 매칭되는 비중 순서로 결정하여 제공할 수 있다. 또한, 비중 순서에 비례하여 가중치를 부여하여 제공할 수도 있다.
단계(430)은, 상기 제2 히스토그램이 적어도 둘 이상인 경우, 상기 결정부가 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 높은 순서대로 결정하여 제공하는 단계이다.
예를 들면, A 참조 히스토그램이 80%, B 참조 히스토그램이 87% 및 C 참조 히스토그램이 83%로 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 경우, 상기 결정부는, B,C및 A의 순서대로 참조 히스토그램(제2 히스토그램)결정하여 제공할 수 있다.
단계(440)은, 상기 제2 히스토그램이 적어도 둘 이상인 경우, 가중치를 부여하여 제공하는 단계이다.
예를 들면, 세 개의 참조 히스토그램 중 제1 히스토그램과 매칭되는 확률은 다음과 같을 수 있다. A 참조 히스토그램은 80%, B 참조 히스토그램은 15% 및 C 참조 히스토그램은 5%일 수 있다. 따라서, A : B : C = 16 : 3 : 1의 비를 가질 수 있다는 결정을 할 수 있다.
단계(450)은, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 상기 제2 히스토그램을 결정하는 단계이다. 상기 제2 히스토그램이 적어도 둘 이상인 경우, 결정부는, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 큰 순서대로 제공할 수 있으며, 가중치를 부여하여 제공할 수도 있다. 상기 가중치는 매칭되는 비중에 비례할 수 있다.
도 5는, 일실시예예 따라, 혀 색상을 재현한 영상을 채도 및 명암 분포에 따라 도시한 예시 도면이다.
도 510은 사람의 혀를 나타낸 예시 도면이다. 상기 혀는 여러 영역으로 나뉠 수 있다. 예를 들면, 설근 영역, 설첨 영역, 설 중심 영역, 설 가장자리 영역으로 나뉠 수 있다.
일실시예에 따르면, 설 전체에 대한 영상을 분석하여 제1 히스토그램을 생성할 수 있다. 또한, 설 전체에 대한 영상을 분석하여 복수 개의 참조 히스토그램을 생성할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 설근 영역, 설첨 영역 및 설 중심 영역 중 적어도 하나에 해당하는 영상을 분석하여 제1 히스토그램을 생성할 수 있다. 또한, 상기 분석된 영상에 대응하여 동일한 종류의 영상으로 이루어진 복수 개의 참조 히스토그램을 생성할 수 있다.
도 520은, 혀 색상을 재현한 영상을 색상 분포에 따라 도시한 예시 도면이다. 색상 분포는 CIE 칼라 시스템에 의한 체계로 나타낼 수 있다.
일실시예에 따르면, 혀 색상을 재현한 영상에서 픽셀의 위치에 따라 채도 및 명암 값이 다르게 분포할 수 있다. 상기 채도 및 상기 명암 분포를 색상 히스토그램을 이용하여 나타낼 수 있다. 상기 히스토그램을 통해 채도 및 명암 분포를 정량적으로 분석할 수 있다.
도 6은, 일실시예에 따라, 혀 색상을 재현한 영상에 대한 색상 분포를 양자화하여 나타낸 예시 도면이다.
도 610은 혀 색상을 재현한 영상을 채도 및 명암에 관하여 분석하여 색상 히스토그램을 나타낸 도면이다. 가로축은 채도를 나타내며, 세로축은 명암을 나타낸다. 또한, 각 단위 영역에 대한 분포를 칼라를 통하여 나타내었다. 도 610의 경우, 채도 18 및 명암 40부근에서 많은 분포를 하고 있다.
도 620은, 상기 도 610의 히스토그램 위에 격자 모양으로 범위를 나누어 구간을 양자화하고 있다. 복수 개의 단위 영역을 합하여 하나의 범위로 하고, 비교 대상의 히스토그램의 대응되는 부분과 비교될 수 있다. 하나의 범위 안에는 복수 개의 단위 영역을 포함하고 있으며, 그에 대한 수치가 같을 수도 있지만 다를 수도 있다.
일실시예에 따르면, 채도 5단위, 명암 4단위를 하나의 범위로 할 수 있다. 상기 하나의 범위 내에는 각기 다른 수치를 가진 단위 영역을 가지고 있지만, 하나의 수치로 나타낼 수 있다.
일실시예에 따르면, 도 620과 같이 4 X 4 격자 모양으로 범위를 나눌 수 있다. 단위 영역에 있는 수치 각각은 다를 수 있지만, 하나의 범위는 하나의 수치 값을 갖는 것으로 하여 비교할 수 있다. 상기 비교는, 두 개의 히스토그램이 서로 대응하는 부분을 매칭시킴으로써 할 수 있다.
일실시예에 따르면, 도 620과 같이, 제1 범위 내지 제 7범위를 기준으로 하여 비교 히스토그램에 매칭시켜 어느 정도 일치하는지를 확인할 수 있다.
도 7은, 일실시예에 따라, 설근 영역 및 설첨 영역의 색을 재현한 영상에 대한 색상 분포를 나타낸 예시 도면이다.
도 710은, 혀에 관한 영상을 설첨 영역과 설근 영역으로 나눈 예시 도면이다. 영상 진단 장치는, 상기 설첨 영역만을 수신하여 히스토그램으로 분석할 수 있다. 또한, 상기 설근 영역 만을 수신하여 히스토그램으로 분석할 수 있다.
도 720은, 설근 영역에 대한 히스토그램을 나타낸 예시 도면이다.
일실시예에 따르면, 상기 히스토그램은 범위 값으로 양자화 되는 구간을 가질 수 있다.
도 730은, 설첨 영역에 대한 히스토그램을 나타낸 예시 도면이다.
다른 일실시에 따르면, 상기 히스토그램은 범위 값으로 양자화 되는 구간을 가질 수 있다. 도 720 및 도 730에 도시된 히스토그램을 비교하면, 채도 및 명암 의 분포가 다름을 알 수 있다.
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.
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.
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.
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.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (17)

  1. 입력 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 제1 히스토그램을 생성하는 분석부;
    복수 개의 건강 상태 정보의 각각에 대응하는 복수 개의 참조 히스토그램 중, 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 적어도 하나의 제2 히스토그램을 결정하는 결정부; 및
    상기 적어도 하나의 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공하는 제공부
    를 포함하는 영상 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 히스토그램 및 상기 복수 개의 참조 히스토그램 각각은, 범위 값으로 양자화 되는 구간을 가지는 히스토그램인 영상 진단 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 입력 혀 영상은,
    설근 영상, 설첨 영상 및 설 중심 영상 중 적어도 하나이고, 상기 복수 개의 참조 히스토그램은 상기 입력 혀 영상과 동일한 종류에 대응하는 영상 진단 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 입력 혀 영상의 칼라 시스템을 CIE 칼라 시스템으로 변환하는 변환부를 더 포함하고,
    상기 히스토그램 분석은 상기 입력 혀 영상의 명암 및 채도 중 적어도 하나에 대한 분석인 영상 진단 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 결정부는,
    적어도 둘 이상의 상기 제2 히스토그램을 결정하는 경우, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 높은 순서대로 결정하여 제공하는 영상 진단 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 결정부는, 상기 제2 히스토그램에 가중치를 부여하여 결정하고, 상기 가중치는 상기 비중에 비례하는 영상 진단 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 건강 상태 정보는,
    대변에 이상 유무 및 설태 두께 중 적어도 하나에 해당하는 영상 진단 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 건강 상태 정보가 설태 두께인 경우,
    상기 복수 개의 참조 히스토그램은,
    미리 지정한 제1 범위의 설태 두께를 갖는 복수 명의 혀 영상으로부터 획득한 제1 참조 히스토그램; 및
    미리 지정한 제2 범위의 설태 두께를 갖는 복수 명의 혀 영상으로부터 획득한 제2 참조 히스토그램
    을 포함하는 영상 진단 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 획득은,
    상기 복수 명의 혀 영상에 대한 평균 명암 및 평균 채도 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 진단 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 결과 건강 상태 정보는,
    기혈 지수 및 허실 지수 중 적어도 하나를 포함하는 영상 진단 장치.
  11. 분석부가 입력 혀 영상에 대한 칼라 히스토그램 분석을 수행하여 제1 히스토그램을 생성하는 단계;
    결정부가 복수 개의 건강 상태 정보의 각각에 대응하는 복수 개의 참조 히스토그램 중, 상기 제1 히스토그램에 매칭되는 적어도 하나의 제2 히스토그램을 결정하는 단계; 및
    제공부가 상기 적어도 하나의 제2 히스토그램에 대응하는 결과 건강 상태 정보를 제공하는 단계
    를 포함하는 영상 진단 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 히스토그램 및 상기 복수 개의 참조 히스토그램 각각은, 범위 값으로 양자화 되는 구간을 가지는 히스토그램인 영상 진단 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 입력 혀 영상은,
    설근 영상, 설첨 영상 및 설 중심 영상 중 적어도 하나이고, 상기 복수 개의 참조 히스토그램은 상기 입력 혀 영상과 동일한 종류에 대응하는 영상 진단 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    변환부가 상기 입력 혀 영상의 칼라 시스템을 CIE 칼라 시스템으로 변환하는 단계를 더 포함하고,
    상기 히스토그램 분석은 상기 입력 혀 영상의 명암 및 채도 중 적어도 하나에 대한 분석인 영상 진단 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 제2 히스토그램을 결정하는 단계는,
    적어도 둘 이상의 상기 제2 히스토그램을 결정하는 경우, 상기 제1 히스토그램과 매칭되는 비중이 높은 순서대로 결정하여 제공하는 영상 진단 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제2 히스토그램을 결정하는 단계는,
    상기 제2 히스토그램에 가중치를 부여하여 결정하는 것을 더 포함하고, 상기 가중치는 상기 비중에 비례하는 영상 진단 방법.
  17. 제11항 내지 제16항 중에서 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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