KR101197863B1

KR101197863B1 - 피부 진단을 위한 단말 및 이를 위한 방법이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

Info

Publication number: KR101197863B1
Application number: KR1020120055268A
Authority: KR
Inventors: 권성근
Original assignee: 경일대학교산학협력단
Priority date: 2012-02-27
Filing date: 2012-05-24
Publication date: 2012-11-05

Abstract

본 발명은 피부 진단을 위한 단말, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것으로, 이러한 본 발명은 시간 간격을 두고 적어도 2개의 피부 영상을 촬영하고, 촬영한 적어도 2개의 피부 영상을 설정된 스케일러를 통해 동기화시키고, 상기 스케일러로부터 얻어진 기준점을 기준으로 동기화된 적어도 2개의 피부 영상 각각의 피부 상태를 도출하며, 도출된 각각의 피부 상태로부터 피부 상태의 변화를 도출하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 시간에 따른 피부 상태의 호전 및 악화 정도, 즉, 피부 상태의 변화를 정밀하게 진단할 수 있다.

Description

피부 진단을 위한 단말 및 이를 위한 방법이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체{A potable device for skin diagnosis and computer recordable medium storing a method thereof}

본 발명은 피부 진단 기술에 관한 것으로, 특히, 휴대 단말기를 이용하여 간단하게 사용자의 피부를 진단할 수 있도록 하는 피부 진단을 위한 단말, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.

피부과에서 수행되고 있는 진단은 피부의 건조정도, 홍반지수의 정도, 색소침착의 정도, 피부의 손상 정도, 염증의 정도, 괴사의 정도로 크게 나눌 수 있다. 그러나 이들 지수들은 주관적으로 의사에 의해 평가되기 때문에 측정자에 따라 차이가 나며, 같은 정도의 홍반이나 색소침착도 치료자에 따라 다르게 표현되는 경우가 많다. 즉, 피부과 질환의 경우, 환부의 상태가 호전되거나, 악화될 것인데, 환부가 호전되었는지 혹은 악화되었는지, 여부에 대한 비교 자료 없이, 단순히 그때그때의 판단에 따라 진료가 이루어진다.

예를 들어 바닷가에서 수영 후에 일광화상을 입은 후, 1차 진료기관에서 피부가 "매우 붉음"이라고 차트에 기록한 후, 2차 진료기관이나 대학병원으로 전원 된 경우 시간의 변화에 의해 홍반은 더 붉어졌거나 아니면 더 호전이 되었을 테지만, 비교할 대상이 없어, 정확한 판단이 어렵다. 색소 침착의 경우, 단순히, 환부의 위치만을 기입하기 때문에, 다음 진료 시, 또는, 다른 기관에서의 진료 시, 정확한 비교는 불가능하다. 또한, 많은 이들이 색소 침착과 같은 경우, 중요하지 않게 판단하여, 적절한 치료를 받지 않음으로 인해 피부 질환을 더 키우는 경향이 있다.

상술한 바와 같은 점을 고려한 본 발명의 목적은 휴대 단말기를 이용하여 사용자가 직접 간단하게 피부 진단을 할 수 있는 단말, 이를 위한 방법 및 이 방법이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공함에 있다.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 피부 진단을 위한 단말은, 시간 간격을 두고 적어도 2개의 피부 영상을 촬영하기 위한 카메라부와, 상기 카메라부가 촬영한 적어도 2개의 피부 영상을 설정된 스케일러를 통해 동기화시키고, 상기 스케일러로부터 얻어진 기준점을 기준으로 동기화된 적어도 2개의 피부 영상 각각의 피부 상태를 도출하며, 도출된 각각의 피부 상태로부터 피부 상태의 변화를 도출하는 제어부를 포함한다.

여기서, 상기 스케일러는 상기 피부 영상에서 사람의 이목구비로부터 도출되는 적어도 2개의 점을 잇는 적어도 하나의 선분인 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 기준점은 상기 선분 중 어느 하나의 점인 것을 특징으로 한다.

상기 피부 상태는 그레이 레벨의 피부 영상의 다층스케일 상에서 특이점과 비특이점을 검출하고, 비특이점을 소거한 후, 특이점을 연결하여 이루어진 상기 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 및 컬러 레벨의 피부 영상에서 색상을 기초로 피부 영상을 분류하는 적어도 하나의 클러스터링 기법을 이용하여 상기 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 중 적어도 하나를 이용하여 상기 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하고, 도출된 윤곽으로부터 색소 침착 영역의 상태를 도출하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 피부 상태는 파라미터로 정량화하여 나타내는 것을 특징으로 한다.

여기서, 상기 파라미터는 색소 침착 영역의 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 포함한다.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 피부 진단을 위한 방법에 있어서, 피부 영상을 촬영하는 단계와, 상기 피부 영상으로부터 스케일러를 검출하는 단계와, 상기 스케일러를 이용하여 상기 피부 영상과 상기 피부 영상 이전에 촬영된 피부 영상의 동기를 맞추는 단계와, 상기 스케일러로부터 얻어진 상기 기준점을 기준으로 상기 피부 영상으로부터 피부 상태를 도출하는 단계와, 상기 기준점을 기준으로 상기 도출된 피부 상태와 상기 이전에 촬영된 피부 영상의 피부 상태를 비교하는 단계와, 상기 비교 결과에 따른 진단 결과를 출력하는 단계를 포함한다.

상기 스케일러는 상기 피부 영상에서 사람의 이목구비로부터 도출되는 적어도 2개의 점을 잇는 적어도 하나의 선분이며, 상기 기준점은 상기 선분 중 어느 하나의 점인 것을 특징으로 한다.

상기 상태를 도출하는 단계는 그레이 레벨의 피부 영상의 다층스케일 상에서 특이점과 비특이점을 검출하고, 비특이점을 소거한 후, 특이점을 연결하여 이루어진 상기 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 및 컬러 레벨의 피부 영상에서 색상을 기초로 피부 영상을 분류하는 적어도 하나의 클러스터링 기법을 이용하여 상기 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 중 적어도 하나를 이용하여 상기 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하고, 도출된 윤곽으로부터 색소 침착 영역의 상태를 도출하는 것을 특징으로 한다.

상기 피부 상태는 파라미터로 정량화하여 나타내며, 상기 파라미터는 색소 침착 영역의 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 포함한다.

그리고 상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 상술한 피부 진단을 위한 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.

상술한 바와 같이 본 발명은 휴대용 기기를 통해 색소 침착을 간편하게, 진단할 수 있도록 하여, 사용자가 간단하게 색소 침착의 정도를 자가 진단할 수 있도록 한다. 또한, 스케일러 및 기준점을 통해 색소 침착의 변화를 진단할 수 있도록 하며, 색소 침착이 악화되고 있는지 혹은 호전되고 있는지 간편하게 자가 진단할 수 있도록 한다. 특히, 진단 결과를 파라미터를 통해 일반화하여 출력함으로써, 직관적이고, 객관적으로 진단 결과를 이해할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단을 위한 시스템을 설명하기 위한 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 진단을 위한 단말을 설명하기 위한 블록도.
도 3은 도 2의 단말의 제어부의 더 상세한 구성을 설명하기 위한 블록도.
도 4a 및 4b는 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단을 위한 스케일러 및 기준점을 설명하기 위한 화면 예.
도 5a, 5b, 5c는 본 발명의 실시예에 따른 피부 상태의 상태 변화를 비교를 설명하기 위한 화면 예.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 단말의 피부 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 단말의 피부 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 그레이 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 그레이 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 화면 예.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 컬러 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 컬러 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 화면 예.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 피부 영상에서 색소 침착 영역을 도출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다. 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다. 마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단을 위한 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.

본 발명의 실시예에 따른 피부 진단을 위한 시스템은, 단말(100) 및 서비스 단말(200)을 포함한다.

단말(100)은 사용자가 직접 피부 영상을 촬영하고, 촬영한 피부 영상을 통해 피부 진단을 수행하기 위한 것이다. 이때, 단말(100)은 피부 영상으로부터 피부 상태를 나타내는 파라미터를 추출하고, 추출된 파라미터를 통해 피부 상태를 진단할 수 있다. 또한, 단말(100)은 시간 간격을 두고 복수의 피부 영상을 촬영할 수 있으며, 이러한 복수의 피부 영상을 비교하여 상태의 호전 또는 악화 여부를 진단할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 단말(100)은 스마트폰을 대표적으로 예시할 수 있으며, 태블릿 PC, 이동통신 단말기, PDA, 노트북, PC, TV, 등이 될 수 있다. 이러한 단말(100)은 네트워크(300)에 유선 또는 무선으로 접속이 가능하며, 피부 영상을 촬영하기 위한 카메라 기능을 가지는 모든 종류의 모든 종류의 기기들이 될 수 있다.

한편, 단말(100)은 촬영된 적어도 하나의 피부 영상 및 피부 영상에 따른 파라미터 등을 서비스 단말(200)에 전송할 수 있다. 서비스 단말(200)은 피부 영상 및 피부 상태를 나타내는 파라미터를 수신하면, 촬영된 시간 순서에 따라 표시할 수 있다. 서비스 단말(200)의 사용자는 전문가, 즉, 의사 등이 될 수 있으며, 서비스 단말(200)의 사용자는 피부 영상 및 피부 상태를 나타내는 파라미터를 보고, 서비스 단말(200)에 소견 및 처방을 입력 할 수 있다. 그러면, 서비스 단말(200)은 이러한 소견을 단말(100)에 전송할 수 있다. 이러한 소견을 수신한 단말(100)은 소견 또는 처방을 출력할 수 있다. 특히, 처방은 소위, "처방전"이 될 수 있으며, 이에 따라, 단말(100)의 사용자는 처방전을 통해 필요한 약품을 구입할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 진단을 위한 단말을 설명하기 위한 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 단말(100)은 통신부(110), 카메라부(120), 입력부(130), 표시부(140), 저장부(150) 및 제어부(160)를 포함한다.

통신부(110)는 서비스 단말(200)과 네트워크를 통해 데이터를 송수신하는 수단으로서, 특히, 진단 결과 및 처방 등을 송수신하기 위한 것이다. 여기서, 통신부(110)는 무선 통신을 기본으로 하며, 유선 통신 또한 가능하다. 무선 통신은 대표적으로, 기지국 등을 통해 네트워크에 접속하여, 접속된 네트워크를 통해 서비스 단말(200)과 통신하는 광대역이동통신 방식과, AP(Access Point)를 통해 네트워크에 접속하여, 접속된 네트워크를 통해 서비스 단말(200)과 통신하는 무선랜 방식을 대표적으로 예시할 수 있다. 또한, 유선 통신은 유선랜 등을 통해 ISP 서비스 사업자가 제공하는 네트워크에 접속하여, 접속된 네트워크를 통해 서비스 단말(200)과 통신하는 무선랜 방식을 대표적으로 예시할 수 있다.

카메라부(120)는 기본적으로 영상 촬영하기 위한 것이며, 특히, 피부 영상을 촬영하기 위한 것이다. 이러한 카메라부(120)는 렌즈, 카메라 센서 및 신호처리장치를 포함한다. 렌즈는 피부확대경 (Dermoscopy, skin-surface microscopy, 또는 Epilluminescence microscopy)이 될 수 있다. 카메라 센서는 렌즈를 통해 입사되는 영상을 촬영한다. 이러한 영상은 피부 영상이 될 수 있다. 촬영된 피부 영상은 광학적 신호이며, 카메라 센서는 촬영된 광학적 신호를 전기적 신호로 변환하는 센서이다. 이 전기적 신호는 아날로그 신호이다. 여기서, 카메라 센서는 CCD(charge-coupled device) 센서를 사용함이 바람직하다. 신호처리장치는 카메라 센서로부터 출력되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한다. 여기서 신호처리장치는 DSP(Digital Signal Processor)로 구현함이 바람직하다. 카메라부(120)는 디지털 신호로 변환된 피부 영상을 제어부에 제공할 수 있다. 또한, 카메라부(120)는 촬영한 피부 영상을 표시부(140)에 출력하기 위한 영상처리장치를 더 포함할 수 있다. 영상처리장치는 신호처리장치에서 출력되는 디지털 신호를 표시부(140)의 스펙에 맞게 표시하기 위한 화면 데이터를 발생하는 기능을 수행한다.

입력부(130)는 사용자의 명령, 선택, 데이터, 정보 중에서 어느 하나를 입력 받기 위한 수단으로서, 숫자 또는 문자 정보를 입력 받고 다양한 기능을 설정하기 위한 다수의 입력키 및 기능키를 포함할 수 있다. 그리고 입력부(130)는 사용자의 키 입력을 감지하여, 감지된 키 입력에 따른 입력 신호를 제어부(160)로 전달한다. 예컨대, 입력부(130)는 키보드, 키패드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 통상적인 입력 장치 외에도 향후 개발될 수 있는 모든 형태의 입력 수단이 사용될 수 있다.

표시부(140)는 피부 영상 등의 시각적인 정보를 출력하기 위한 수단이다. 이러한 표시부(140)는 터치스크린(touch screen)이 될 수 있으며, 이와 같이, 터치스크린 형태로 디스플레이 수단이 형성된 경우, 표시부(140)는 입력부(130)의 기능 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.

저장부(150)는 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억 장치 및 보조 기억 장치를 포함한다. 이러한 저장부는 운영 체제, 어플리케이션 등을 저장할 수 있다. 특히, 저장부(150)는 본 발명의 실시예에 따른 피부 영상, 진단 결과, 처방 등을 저장할 수 있다. 저장부(150)에 저장되는 데이터 등은 사용자의 조작에 따라, 삭제, 변경, 추가될 수 있다.

제어부(160)는 운영 체제, 어플리케이션 등을 실제로 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다. 예컨대, 제어부(160)는 중앙처리장치(CPU, Central Processing Unit)가 될 수 있다. 제어부(160)는 단말(200)의 전원이 켜지면, 운영 체제(OS, Operation System)를 저장부(150)의 보조 기억 장치로부터 주 기억 장치로 이동시킨 후, 운영 체제를 구동하는 부팅(booting)을 수행한다. 특히, 제어부(160)는 본 발명의 실시예에 따른 피부 상태의 진단을 수행하기 위한 것으로, 시간 간격을 두고 촬영된 복수의 피부 영상을 카메라부로부터 수신하여, 수신된 피부 영상으로부터 각 피부 영상에 대한 피부 상태(색소 침착의 상태)를 진단하고, 이를 출력할 수 있다. 또한, 제어부(160)는 복수의 피부 영상에 대한 진단 결과를 비교하여, 비교된 결과를 출력할 수 있다. 이러한 제어부(160)의 동작은 어플리케이션을 실행시켜 수행하거나, 해당하는 동작을 수행하기 위한 각종 모듈을 구동시켜 수행할 수 있다.

도 3은 도 2의 단말의 제어부의 더 상세한 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단을 위한 진단장치는 전처리모듈(161), 영상처리모듈(163) 및 분석모듈(165)을 포함한다.

전처리모듈(161)은 카메라부(120)로부터 피부 영상을 입력받아, 입력받은 피부 영상에 대해 전처리를 수행한다. 피부는 적외선에 대한 빛 전도체로 동작한다. 따라서, 빛의 상태, 즉, 빛의 입사 방향, 파장, 복사량에 따라 진단장치의 측정 결과가 달라질 수 있다. 이러한 이유로, 전처리를 통해 빛의 상태에 따른 노이즈를 제거한다. 전처리를 위하여 전처리모듈(161)은 전처리 필터를 구비하여, 피부 영상에 전처리 필터를 적용한다. 전처리모듈(161)은 전처리 필터를 통해 광학 잡음을 제거하고, 미리 설정된 조건에 따라 획득된 모든 피부 영상을 동일한 조건(빛의 상태)에서 분석할 수 있도록 조절하는 전처리를 수행한다.

영상처리모듈(163)은 피부 영상으로부터 색소 침착된 영역의 상태를 도출한다. 색소 침착된 영역의 상태는 색소 침착 영역에 대한 복수의 파라미터를 도출하는 것이라고 할 수 있다. 이러한 파라미터는 색소 침착 영역의 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 포함한다.

비대칭성(Asymmetry)은 색소 침착 영역의 좌우 대칭되지 않는 정도를 나타내는 것으로, 색소 침착 영역의 윤곽을 기준으로 비대칭성이 심할수록, 색소 침착이 심하게 진행되는 중임을 알 수 있다. 경계(Border)는 색소 침착 영역의 윤곽 주변의 명도가 흐린지 또는 진한지 여부를 나타낸다. 색(Color)은 색소 침착 영역의 윤곽 내의 색을 나타내며, 진한 정도를 나타낸다. 예컨대, 분홍색에 가까운 경우, 심하지 않은 경우를 나타내고, 검붉은 색 혹은 선홍색에 가까운 경우 색소 침착이 심해지는 것으로 판단할 수 있다. 분포(Diversity)는 색소 침착 영역이 퍼진 정도를 나타낸다. 넓게 퍼질수록 좋지 않다. 영역(Area)은 색소 침착 영역이 차지하는 실제 면적을 나타낸다. 위치(Position)는 색소 침착이 발생된 위치를 말하며, 수(Number)는 색소 침착 영역의 수를 나타낸다.

이러한 파라미터를 도출하기 위하여, 영상처리모듈(163)은 먼저, 피부 영상으로부터 색소 침착된 영역(또는, 색소 침착 영역의 윤곽(contour))을 도출한다. 영상처리모듈(163)은 색소 침착된 영역의 윤곽을 검출할 때, 그레이 레벨의 피부 영상 및 컬러 레벨의 피부 영상을 각각을 이용하거나, 또는, 그레이 레벨의 피부 영상 및 컬러 레벨의 피부 영상 모두를 이용할 수 있다. 영상처리모듈(163)은 색소 침착된 영역의 윤곽(contour)을 검출한 후, 색소 침착 영역의 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 도출한다. 그리고, 영상처리모듈(163)은 검출된 색소 침착된 영역의 윤곽 내의 색(Color)을 검출한다.

그레이 레벨의 피부 영상을 이용하는 경우, 영상처리모듈(163)은 피부 영상을 그레이 레벨로 변환한 후, 그레이 레벨의 피부 영상의 다층스케일 상에서 특이점(색소 침착된 영역 외곽의 에지)과 비특이점(색소 침착된 영역의 내부 에지 및 불필요한 에지)을 검출하여, 비특이점을 소거한다. 그리고, 영상처리모듈(163)은 특이점을 연결하여 이루어진 색소 침착 영역의 윤곽(contour)을 도출할 수 있다. 좀 더 자세히 설명하면, 영상처리모듈(163)은 피부 영상(전처리된 피부 영상)에 대해 웨이블릿 변환(Mallat Wavelet Transform)을 수행하여, 피부 영상의 국부적인 변화 특성을 다층스케일 상에 나타내고, 다층스케일의 각 스케일에서 국부 계수 최대치(Local Modulus Maxima)를 구한다. 그리고 영상처리모듈(163)은 국부 계수 최대치를 통해 피부 영상에서 에지 성분을 추출한다. 에지 성분은 색소 침착된 영역 외곽의 에지(특이점)와 색소 침착된 영역 내부의 에지 등(비특이점)을 포함한다. 여기서, 특이점은 색소 침착된 영역의 실제 테두리를 나타내며, 비특이점은 색소 침착된 영역의 내부 에지와, 불필요한 에지를 포함한다. 따라서 영상처리모듈(163)은 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 색소 침착된 영역 외곽의 에지(특이점)와 색소 침착된 영역 내부의 에지(비특이점)를 구분하여, 특이점으로 판명된 외곽의 에지들을 연결하여, 색소 침착된 영역의 윤곽(contour)을 도출한다.

컬러 레벨의 피부 영상을 이용하는 경우, 영상처리모듈(163)은 컬러 레벨의 피부 영상에서 색상을 기초로 피부 영상을 분류하는 클러스터링 기법(Fuzzy K-Means, K-Means, EM 알고리즘 등)을 이용할 수 있다. 또한, 영상처리모듈(163)은 선택적으로, 클러스터링 기법을 이용하여 검출된 색소 침착 영역을, 다른 알고리즘을 이용하여 검증하여, 색소 침착된 영역 검출의 정확도를 향상시킬 수 있다. 예컨대, 적어도 2개의 클러스터링 기법을 이용하여 어느 하나의 클러스터링 기법으로 색소 침착 영역을 도출하고, 다른 클러스터링 기법을 통해 이를 검증하는 계층적 클러스터링 기법을 이용할 수 있다. 특히, 영상처리모듈(163)은 컬러 레벨에서 색소 침착 영역을 검출함으로, 홍반이 있는 경우의 색소 침착 영역을 검출할 수도 있다.

영상처리모듈(163)에서의 제1 실시예에 따르면, 영상처리모듈(163)은 색소 침착 영역의 윤곽을 도출한 후, 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 도출한 후, 그 윤곽 내의 색(Color)을 도출 할 수 있다.

영상처리모듈(163)에서의 제2 실시예에 따르면, 영상처리모듈(163)은 그레이 레벨 및 컬러 레벨의 피부 영상 모두를 이용하여 색소 침착 영역의 윤곽을 각각 도출하고, 그 결과를 비교하여, 보정함으로써, 보다 더 정확한 색소 침착 영역의 윤곽을 구할 수 있다. 여기서, 컬러 레벨 영상을 이용하여 도출하는 색소 침착 영역의 윤곽은 하나의 클러스터링 기법을 이용하거나, 복수의 클러스터링 기법을 이용하여 비교 또는 검증하는 방식을 선택적으로 채택할 수 있다. 이와 같이, 구해진 색소 침착 영역의 윤곽을 통해 영상처리모듈(163)은 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 도출한 후, 그 윤곽 내의 색(Color)을 도출하도록 할 수 있다.

분석모듈(165)은 색소 침착의 상태를 분석하고, 그 결과를 출력하기 위한 것이다. 이를 위하여, 분석모듈(165)은 먼저, 영상처리모듈(163)의 처리 결과에 따라 출력되는 색소 침착 영역의 상태를 나타내는 파라미터를 표현지수(TDS, Total Dermatoscopic)로 나타낸다. 즉, 분석모듈(165)은 색소 침착 영역의 상태인 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 다음의 [표 1]과 같은 표현지수를 통해 나타낸다.

TDS(Total Dermatoscopic)
= a*Asymmetry + b*Border + c*Color + d*Diversity + e*Area + f*Position + g*Number

[표 1]을 참조하면, 표현 지수는 피부의 상태, 즉, 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number) 등의 파라미터 각각에 대해 가중치(a, b, c, d, e, f, g)를 적용한 것이다. 이러한 가중치는 임상 실험에 따른 데이터를 근거로 도출될 수 있다. 표현지수가 구해지면, 분석모듈(150)은 구해진 표현지수에 따라 색소 침착 정도를 분류하고, 해석하여 출력한다. 즉, 분석모듈(165)은 구해진 표현지수에 따라 색소 침착 정도를 진단하고, 이에 대해 처방할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 피부 영상으로부터 색소 침착 영역의 상태를 복수의 파라미터를 통해 도출하고, 이러한 파라미터에 가중치를 적용한 표현 지수를 이용하여 색소 침착의 상태를 정량화하고, 정량화된 표현 지수를 이용하여 색소 침착의 정도를 진단함으로써, 그 진단 결과를 일반화할 수 있다. 이에 따라, 진단 결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 이러한 표현 지수를 통해 상태의 호전 또는 악화의 정도를 정량화하여 표현하여 상태의 호전 또는 악화의 정도를 일반화 할 수 있다.

상술한 전처리모듈(161), 영상처리모듈(163) 및 분석모듈(165)은 범용 CPU, 프로세서, ASIC 등으로 구현되거나, 펌웨어로 구현될 수 있다. 또는, 상술한 전처리모듈(161), 영상처리모듈(163) 및 분석모듈(165)은 프로세서에서 실행되는 인스트럭션(instruction) 세트로 구현될 수도 있다.

도 4a 및 4b는 본 발명의 실시예에 따른 피부 진단을 위한 스케일러 및 기준점을 설명하기 위한 화면 예이다.

도 4a 및 4b를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 피부 영상을 통한 피부 진단 방법은 시간에 따른 증상의 호전 및 악화를 판별할 수 있다. 이를 위하여, 본 발명의 실시예에 따르면, 피부 영상으로부터 스케일러 및 기준점을 설정한다. 스케일러 및 기준점은 피부 영상에서, 피부 상태를 진단하기 위한 파라미터인 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number) 등의 상태 변화를 비교하기 위한 기준이 된다. 예컨대, 색소 침착이 발생한 영역은 증상이 악화되거나, 호전됨에 따라, 비대칭성이 증가하거나, 줄어들 수 있으며, 영역이 넓어지거나, 좁아질 수 있고, 위치가 변동되거나, 수가 증가하거나, 줄어들 수 있다. 이러한 것들을 비교하기 위해서는 기준이 되는 스케일러 및 기준점이 필요하다.

도 4a를 참조하면, 예컨대, 기준점(30)은 제1점(10)과 제2점(20)의 중점이 되며, 제1점(10) 및 제2점(20) 사이의 선분은 스케일러가 될 수 있다. 여기서, 제1점(10)은 왼쪽 눈의 안쪽 끝이며, 제2점은 입술의 왼쪽 끝이다. 왼쪽 눈의 안쪽 끝과 입술의 왼쪽 끝은 변동되지 않으며, 따라서, 이들 사이의 중점인 기준점(30) 또한 변동되지 않는다. 또한, 제1점(10) 및 제2점(20)을 잇는 선분 또한 변동되지 않는다. 도 4a와 같은 경우의 기준점(30)은 사용자 얼굴의 왼쪽 영역에 색소 침착이 발생한 영역이 있을 때, 바람직하게 사용될 수 있다.

도 4b를 참조하면, 예컨대, 기준점(60)은 제3점(40)과 제4점(50)의 중점이며, 제3점(40)과 제4점(50) 사이의 선분은 스케일러가 될 수 있다. 여기서, 제3점(40)과 제4점(50)은 양쪽 눈의 안쪽 끝이다. 양쪽 눈의 안쪽 끝은 변동되지 않으며, 따라서, 이들 사이의 중점인 기준점(60) 또한 변동되지 않는다. 또한, 양쪽 눈의 안쪽 끝을 잇는 선분 또한 변동되지 않는다. 도 4b와 같은 경우의 기준점(60)은 사용자의 얼굴 전면 부분에 색소 침착이 발생한 영역이 있을 때, 바람직하게 사용될 수 있다.

상술한 도 4a 및 4b의 예에서는 설명의 편의 상, 2개의 점을 잇는 선분을 스케일러로 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 스케일러는 피부 영상에서 사람의 이목구비로부터 도출되는 적어도 2개의 점을 잇는 적어도 하나의 선분이 될 수 있다. 바꿔 말하면, 3개 이상의 점을 잇는 2 이상의 선분을 스케일러로 사용할 수 있다. 스케일러는 복수의 피부 영상의 사이즈를 동기화하기 위한 것임으로, 선분의 수가 많을수록 정확도가 향상될 수 있다. 한편, 기준점(30, 60)은 선분의 중점으로 설명하였지만, 기준점이 복수의 피부 영상의 스케일러 상에서 반복해서 특정될 수 있는 경우, 기준점은 선분인 스케일러 상의 어떤 점이라도 무방하다.

상술한 기준점 및 스케일러는 피부 상태를 진단하기 위한 파라미터인 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number) 등의 상태 변화를 비교하기 위한 기준이 된다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 피부 상태의 상태 변화를 비교를 설명하기 위한 화면 예이다.

도 5a, 5b, 5c를 참조하면, 사용자는 피부 영상을 소정 시간 간격으로 촬영하여 피부 상태의 변화를 진단 받을 수 있다. 도 5a는 피부 진단을 위해 최초 촬영한 피부 영상이며, 도 5b는 도 5a를 촬영한 후, 시간 간격을 두고 촬영한 영상이고, 도 5c 역시, 도 5b를 촬영한 후, 시간 간격을 두고 촬영한 영상이다. 여기서, 시간 간격은 2일이라고 가정한다.

단말(100)은 피부 영상 도 5a를 촬영할 때, 기준점 및 스케일러를 설정하고, 이에 따른 피부 상태를 나타내는 파라미터를 도출하고, 저장한다. 그리고 단말(100)은 도 5b를 촬영한 후, 미리 설정된 기준점 및 스케일러를 식별하고, 식별된 스케일러를 기준으로 피부 영상 도 5a 및 도 5b의 스케일을 동기시키고, 기준점을 기준으로 색소 침착이 있는 영역을 식별한다. 그런 다음, 피부 상태를 나타내는 파라미터를 도출한다. 그런 다음, 단말(100)은 피부 상태를 나타내는 파라미터의 변동을 비교할 수 있다. 도 5a와 5b를 비교하면, 도면 부호 501이 지시하는 바와 같이, 도 5a에서는 존재하지 않았지만, 색소 침착 영역이 증가되었으며, 비대칭성이 증가되었다.

또한, 단말(100)은 도 5c를 촬영한 후, 미리 설정된 기준점 및 스케일러를 식별한다. 이어서, 단말(100)은 식별된 스케일러를 기준으로 피부 영상 도 5c를 피부 영상 도 5a 또는 5b에 따라 스케일을 동기시키고, 기준점을 기준으로 색소 침착이 있는 영역을 식별한다. 그런 다음, 피부 상태를 나타내는 파라미터를 도출한다. 그리고, 단말(100)은 피부 상태를 나타내는 파라미터의 변동을 비교할 수 있다. 도 5b와 5c를 비교하면, 도면 부호 502가 지시하는 바와 같이, 도 5b에서는 존재하지 않았지만, 새로운 색소 침착 영역이 발생되었다.

상술한 바와 같이, 사용자는 단말(100)을 통해 대략적으로 색소 침착이 있는 영역을 촬영하면, 기준점 및 스케일러를 기준으로 하여, 이전에 촬영한 영상과 동일한 기준에 따라 피부 상태를 판별할 수 있음으로, 시간에 변화에 따른 피부 상태의 변화를 보다 정확하게 비교할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 단말의 피부 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 6에서는 최초에 피부 촬영을 한 경우를 가정한다.

도 6을 참조하면, 카메라부(120)는 S610 단계에서 피부 영상을 촬영한다. 그런 다음, 제어부(160)는 S620 단계에서 카메라부(120)가 촬영한 피부 영상으로부터 기준점 및 스케일러를 설정한다. 앞서 도 4a 및 4b에서 설명된 바와 같이, 스케일러는 얼굴의 이목구비의 끝점(눈꼬리, 입꼬리 등) 중 적어도 2개의 점을 이용하며, 이러한 점을 잇는 적어도 하나의 선분이 될 수 있다. 또한, 기준점은 스케일러의 선분 상의 어느 하나의 점이 될 수 있다. 특히, 기준점 및 스케일러가 설정될 때, 이목구비의 끝 점 중 피부 침착이 일어난 영역과 가장 가까운 적어도 2개의 끝 점이 선택되고, 이를 이용하여, 스케일러 및 기준점이 설정될 수 있다. 예컨대, 도 4a와 같은 경우, 왼쪽 볼에 색소 침착이 발생되었음으로, 이목구비 중 얼굴의 왼쪽 위치한 이목구비의 끝 부분을 이용하여 스케일러 및 기준점이 설정되는 것이 바람직하다. 또한, 도 4b와 같은 경우, 이마에 색소 침착이 발생되었음으로, 이마에 가장 가까운 두 눈의 끝점을 이용하여 스케일러 및 기준점이 설정되는 것이 바람직하다.

스케일러 및 기준점이 설정된 후, 제어부(160)는 S630 단계에서 피부 영상으로부터 색소 침착이 발생한 영역, 즉, 색소 침착 영역(또는, 색소 침착 영역의 윤곽)을 검출한다. 이때, 기준점을 기준으로 각각의 색소 침착 영역이 식별될 수 있다. 예컨대, 도 5a를 참조하면, 기준점을 기준으로 모두 5개의 서로 식별(구분)되는 색소 침착 영역이 검출되었다. 또한, 제어부(160), 즉, 제어부(160)의 영상처리모듈(163)은 그레이 레벨 혹은 컬러 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출할 수 있다. 색소 침착 영역을 도출하는 방법에 대해서는 아래에서 더 상세하게 설명하기로 한다.

이어서, 제어부(160)는 S640 단계에서 색소 침착 영역에 대한 상태를 도출한다. 이때, 색소 침착 영역의 상태를 복수의 파라미터를 통해 도출할 수 있다. 이러한 파라미터는 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number) 등이 될 수 있다. 이때, 기준점을 기준으로 각각 색소 침착 영역을 식별할 수 있다. 그리고 파라미터는 식별된 각각의 색소 침착 영역에 대한 파라미터와 각각의 색소 침착 영역 모두에 대한 파라미터를 포함한다. 예컨대, 도 5a를 참조하면, 각각의 색소 침착 영역의 위치(Position)는 기준점으로부터 벡터값(화살표)을 통해 알 수 있다. 색소 침착 영역의 수(Number)는 기준점을 기준으로 5개임을 알 수 있다. 분포(Diversity)는 기준점을 중심으로 5개의 색소 침착 영역을 지시하는 화살표 중 가장 바깥쪽 두 개의 화살표 사이의 각을 통해 산출될 수 있다. 각이 큰 경우 분포가 증가된다. 영역(Area)은 5개의 색소 침착 영역 내부의 넓이이다. 경계(Border)는 5개의 색소 침착 영역의 외곽선 부분의 밀도를 정도를 나타낸다. 색(Color)은 5개의 색소 침착 영역 내부의 색을 말한다.

그런 다음, 제어부(160)는 S650 단계에서 색소 침착 영역에 대한 진단을 표시부(140)를 통해 출력한다. 색소 침착 영역에 대한 진단은 상술한 파라미터에 가중치를 적용한 표현 지수를 이용하여 색소 침착의 상태를 정량화하고, 정량화된 표현 지수를 이용하여 색소 침착의 정도를 진단하여 출력할 수 있다. 이는 <표 1>에서 설명된 바와 같다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 단말의 피부 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 7은 도 6과 같이 스케일러 및 기준점을 추출하고, 최초로 피부 영상을 촬영하여 피부 상태의 진단이 행해진 뒤, 시간이 경과한 후에 피부 촬영을 한 경우를 가정한다.

도 7을 참조하면, 카메라부(120)는 S710 단계에서 피부 영상을 촬영한다. 그런 다음, 제어부(160)는 S720 단계에서 카메라부(120)가 촬영한 피부 영상으로부터 미리 설정된 스케일러를 추출한다. 여기서, 미리 설정된 스케일러는 앞서 S620 단계에서 설정된 것이며, S720 단계는 S620 단계에서 설정된 스케일러에 대응하는 스케일러를 촬영된 피부 영상으로부터 추출하는 것이다. 스케일러를 추출한 후, 제어부(160)는 S730 단계에서 스케일러를 이용하여, 미리 저장된 피부 영상에 대해 동기를 맞춘다. 예컨대, 도 5a는 도 6에서 설명된 바와 같이, 최초 촬영한 피부 영상이며, 그 이후, 피부 영상 도 5b가 촬영되었다고 가정한다. 이러한 경우, 피부 영상의 촬영은 사용자가 행하는 것이기 때문에, 위치, 크기 등이 일치하지 않을 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예에 따르면, 스케일러를 통해 양자 간을 동기화시킨다.

스케일러를 통해 피부 영상의 동기를 맞춘 후, 제어부(160)는 S740 단계에서 피부 영상으로부터 색소 침착이 발생한 영역, 즉, 색소 침착 영역(또는, 색소 침착 영역의 윤곽)을 검출한다. 이때, 제어부(160)는 기준점을 기준으로 각각의 색소 침착 영역이 식별될 수 있다. 또한, 또한, 제어부(160), 즉, 제어부(160)의 영상처리모듈(163)은 그레이 레벨 혹은 컬러 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출할 수 있다. 색소 침착 영역을 도출하는 방법에 대해서는 아래에서 더 상세하게 설명하기로 한다.

이어서, 제어부(160)는 S750 단계에서 색소 침착 영역에 대한 상태를 도출한다. 이때, 색소 침착 영역의 상태를 복수의 파라미터를 통해 도출할 수 있다. 이때, 기준점을 기준으로 각각 색소 침착 영역이 식별되고, 식별된 각각의 색소 침착 영역에 대한 파라미터와 각각의 색소 침착 영역 모두에 대한 파라미터가 도출될 수 있다. 이러한 파라미터는 앞서, 640 단계에서 설명된 바와 같이, 비대칭성, 경계, 색, 분포, 영역, 위치 및 수 등이 될 수 있다.

또한, 제어부(160)는 S760 단계에서 앞서 도 6에서 진단된 결과와 도 7에 따른 진단된 결과를 통해 상태의 변화를 도출할 수 있다. 즉, 도 5에서 설명한 바와 같이, 예를 들면, 각각의 색소 침착 영역의 위치(Position)를 기준점으로부터 벡터값(화살표)을 통해 식별하고, 각 색소 침착 영역의 위치(Position)의 변화, 색소 침착 영역의 수(Number)의 변화, 색소 침착 영역의 분포(Diversity)의 변화, 색소 침착 영역의 영역(Area)의 변화, 색소 침착 영역의 경계(Border)의 변화, 색소 침착 영역의 색(Color)의 변화를 도출한다.

그런 다음, 제어부(160)는 S770 단계에서 색소 침착 영역에 대한 진단과, 상태 의 호전 또는 악화의 정도를 출력한다. 이때의 색소 침착 영역에 대한 진단은 상술한 파라미터에 가중치를 적용한 표현 지수를 이용하여 색소 침착의 상태를 정량화하고, 정량화된 표현 지수를 이용하여 색소 침착의 정도를 진단하여 출력할 수 있다. 또한, 상태의 호전 또는 악화의 정도는 앞서 S650 단계에서 구해진 표현 지수와 S760 단계에서 구해진 표현 지수의 변화를 통해 출력할 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 그레이 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 그레이 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 화면 예이다. 여기서, 도 8 및 도 9는 도 6의 S630 단계 및 도 7의 S740 단계에서 색소 침착된 영역을 검출하는 방법을 더 상세하게 설명하기 위한 것이다.

도 8 및 도 9를 참조하면, 제어부(160)는 S810 단계에서 피부 영상에 전처리를 수행한다. 피부는 적외선에 대한 빛 전도체로 동작한다. 따라서 빛의 상태, 즉, 빛의 입사 방향, 파장, 복사량에 따라 진단장치의 측정 결과가 달라질 수 있다. 이러한 이유로, 전처리를 통해 빛의 상태에 따른 노이즈를 제거한다. 이러한 전처리는 전처리 필터를 통해 이루어지며, 피부 영상에 전처리 필터를 적용한다. 전처리 필터는 광학 잡음을 제거하고, 미리 설정된 조건에 따라 획득된 모든 피부 영상을 동일한 조건(빛의 상태)에서 분석할 수 있도록 조절한다.

그런 다음, 제어부(160)는 S820 단계에서 입력되는 피부 영상을 그레이 레벨로 변환한다. 그레이 레벨의 영상으로 변환하기 전 피부 영상을 원영상, 그레이 레벨로 변환한 영상을 그레이 영상으로 칭하기로 한다.

제어부(160)는 S830 단계에서 피부 영상(전처리된 피부 영상)에 대해 웨이블릿 변환(Mallat Wavelet Transform)을 수행한다. 이러한 웨이블릿 변환은 피부 영상의 국부적인 변화 특성을 다층스케일 상에 나타낸다.

이어서, 제어부(160)는 S840 단계에서 웨이블릿 변환된 피부 영상의 다층스케일의 각 스케일에서 국부 계수 최대치(Local Modulus Maxima)를 구한다. 국부 계수 최대치는 각 스케일 별로 웨이블릿 계수 값들이 최대 웨이블릿 계수 값들을 갖는 좌표의 화소값을 나타낸다. 이러한 국부 계수 최대치는 피부 영상에서 에지 성분을 나타낸다. 이러한 국부 계수 최대치(Local Modulus Maxima)를 구한 화면 예를 도 9의 (b)에 도시하였다. 도시된 바와 같이, 국부 계수 최대치를 통해 피부 영상에서 에지 성분을 추출하는 경우, 색소 침착된 영역 외곽의 에지(특이점)와 색소 침착된 영역 내부의 에지(비특이점)를 포함한다.

따라서 제어부(160)는 S850 단계에서 색소 침착된 영역 외곽의 에지(특이점)와 색소 침착된 영역 내부의 에지(비특이점)를 구분한다. 이는 Lipschitz 정칙 상수를 이용한다. 국부 계수 최대치에 나타난 값들 중 Lipschitz 정칙 상수를 이용하면 비정규적인 구조를 갖는 특이점들을 분리하여 색소 침착된 영역 외곽의 에지(특이점)와 색소 침착된 영역 내부의 에지(비특이점)를 구분할 수 있다.

그런 다음, 제어부(160)는 S860 단계에서 색소 침착의 에지로 판명된 에지들을 연결하여, 윤곽(contour)을 형성한다. 이러한 화면 예를 도 9의 (c)에 도시하였다. 도시된 바와 같이, 색소 침착된 영역의 윤곽을 도출할 수 있다.

이에 따라, 제어부(160)는 S870 단계에서 앞서(S860 단계) 도출된 색소 침착된 영역의 윤곽에 따라 원래의 피부 영상으로부터 색소 침착 영역을 검출할 수 있다. 이처럼, 색소 침착 영역만을 검출한 화면 예를 도 9의 (d)에 도시하였다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 컬러 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 컬러 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 화면 예이다. 여기서, 도 10 및 도 11은 도 6의 S630 단계 및 도 7의 S740 단계에서 색소 침착된 영역을 검출하는 방법을 더 상세하게 설명하기 위한 것이다.

도 10 및 도 11을 참조하면, 영상처리모듈(163)은 S1010 단계에서 입력된 피부 영상을 R(Red), G(Green), B(Blue)로 분리하여, 각각의 히스토그램을 구한다. 그런 다음, 영상처리모듈(163)은 S1020 단계에서 앞서 구해진 히스토그램에 기초하여, 피부 영상의 화이트 밸런스를 보정한다. 이러한 화이트 밸런스의 수행에 따라, 보다 정확한 피부색을 도출할 수 있다. 다음으로, 영상처리모듈(163)은 S1030 단계에서, 피부 영상에서 분포 밀도가 가장 작은 색상(Hue) 값(1D Hue value with minimum density)을 찾는다.

이어서, 영상처리모듈(163)은 S1040 단계에서 제1 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부 영상을 2개의 클러스터들로 분류한다. 예컨대, 영상처리모듈(163)은 분포 밀도가 가장 작은 색상값을 제외한 값들을 초기 중심값으로 사용하는 Fuzzy K-Means 알고리즘 또는 K-Means 알고리즘을 이용하여, 동일한 클러스터 내에서 유사한 색상 특성을 가지는 화소들로 이루어진 2개의 클러스터들로 피부 영상을 분류할 수 있다. 여기서, 2개의 클러스터 중 하나는 색소 침착 영역이 될 수 있다.

영상처리모듈(163)이 피부 영상을 분류하기 위해, Fuzzy K-Means 알고리즘을 이용할 때, 영상처리모듈(163)에 입력되는 피부 영상이 도 11의 (a)와 같은 경우, 입력 값으로 K를 취하고 클러스터 내 유사성은 높고 클러스터간의 유사성은 낮도록 색상값을 가지는 n개 화소들의 집합을 k개의 클러스터로 분할한다. 클러스터의 유사성은 클러스터의 중심점(Centroid)과 그 클러스터에 소속된 화소들과의 거리(유클리디안 거리)를 평균하여 측정할 수 있다. 더 자세히 설명하면, 클러스터의 중심점을 나타내는 초기 중심값으로 임의의 k개를 선택한다. 특히, 초기 중심값은 분포 밀도가 가장 작은 휴(Hue) 값을 제외한 값을 이용한다. 남겨진 화소들은 선택된 k개의 중심점들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 군집에 할당한다. 그리고 각 군집에 새로운 군집 중심(평균)을 구한다. 이 과정을 중심점의 이동이 없을 때 까지 즉 중심점이 수렴할 때까지 반복한다. 이에 따라, 유사한 색상 특성을 가지는 2개의 클러스터들로 피부 영상을 분류할 수 있다. 이에 따라, 구해진 영상을 도 11의 (b)에 도시하였다. 여기서, 2개의 클러스터들 중 하나는 색소 침착된 영역이 될 수 있다.

이어서, 영상처리모듈(163)은 S1050 단계에서 미리 설정된 색을 기준으로, 2개의 클러스터들 중 하나를 색소 침착된 영역으로 결정한다. 여기서, 미리 설정된 색은 임상을 통해 피부 영상에서 색소 침착된 영역에서 나타날 수 있는 색들을 데이터베이스화한 것이다. 이에 따라, 영상처리모듈(163)은 이러한 데이터베이스화된 색들과 2개의 클러스터들의 색들을 비교하여 가장 가까운 색을 가지는 클러스터를 색소 침착된 영역(또는, 색소 침착된 영역 클러스터)이라고 판단한다.

그런 다음, 영상처리모듈(163)은 S1060 단계에서 색소 침착된 영역의 윤곽을 도출한다. 즉, 데이터베이스화된 색들과 가장 가까운 색을 가지는 클러스터의 윤곽이 색소 침착된 영역의 윤곽이 된다.

한편, 이하에서 설명되는 단계들은 선택적으로 수행되는 단계로, S1060 단계에서 검출된 색소 침착된 영역을 다른 알고리즘을 이용하여 검증하고, 검증된 바에 따라 색소 침착된 영역을 보정한다. 즉, 영상처리모듈(163)은 S1070 단계에서 2개의 클러스터 각각이 정확히 분류되었는지 검증함으로써, 앞선 단계(S1060)에서 검출된 색소 침착 영역의 윤곽을 보정하여, 최종적으로 색소 침착 영역의 윤곽을 검출할 수 있다.

S1070 단계의 일 실시예에 따르면, 영상처리모듈(163)은 색소 침착 영역 클러스터에 소속된 각 화소들이 색소 침착 영역에 속할 수 있는 확률값(log-likelihood)을 산출한다. 그런 다음, 영상처리모듈(163)은 산출된 확률값이 미리 설정된 확률 이상인 경우, 색소 침착 영역 클러스터에 속하는 화소라고 판단한다. 반면, 영상처리모듈(163)은 산출된 확률값이 미리 설정된 확률 보다 작은 확률값을 가질 경우, 해당하는 화소를 색소 침착 영역 클러스터에서 제외시킨다. 이와 같이, 검증을 통해 색소 침착 영역 클러스터를 보정하여, 보정된 색소 침착 영역 클러스터의 윤곽을 검출함으로써, 최종적인 색소 침착 영역의 윤곽을 검출한다. S1070 단계의 일 실시예의 검증 시, 색소 침착 영역 클러스터의 외곽 부분에서 안쪽으로 각 화소들을 순차로 검증함으로써, 연산량을 줄일 수 있다.

S1070 단계의 다른 실시예에 따르면, 영상처리모듈(163)은 Fuzzy K-Means 알고리즘 또는 K-Means 알고리즘과 다른 클러스터링 알고리즘, 예컨대, EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여, 2개의 클러스터들로 피부 영상을 분류하고, 반복 실험에 따라 색소 침착 영역의 색이라고 분류하여 데이터베이스화된 색들과 2개의 클러스터들의 색들을 비교하여 가장 가까운 색을 가지는 클러스터를 색소 침착된 영역(또는, 색소 침착된 영역 클러스터)이라고 판단한다. 그런 다음, 영상처리모듈(163)은 데이터베이스화된 색들과 가장 가까운 색을 가지는 클러스터의 윤곽을 색소 침착된 영역의 윤곽으로 도출한다. 이어서, EM 알고리즘을 이용하여 도출된 색소 침착 영역의 윤곽과 앞서 Fuzzy K-Means 알고리즘 또는 K-Means 알고리즘을 이용하여 도출한 색소 침착 영역의 윤곽을 비교하여, 윤곽에서 차이가 있는 부분을 보정하여, 최종적인 색소 침착 영역의 윤곽을 검출한다. 영상처리모듈(163)은 이러한 보정 시, EM 알고리즘을 이용하여 도출된 색소 침착 영역 및 Fuzzy K-Means 알고리즘 또는 K-Means 알고리즘을 이용하여 도출한 색소 침착 영역 중 어느 하나의 무게 중심으로부터, EM 알고리즘을 이용하여 도출된 색소 침착 영역의 윤곽까지의 길이와 Fuzzy K-Means 알고리즘 또는 K-Means 알고리즘을 이용하여 도출한 색소 침착 영역의 윤곽까지의 길이의 평균값을 최종적인 색소 침착 영역의 윤곽으로 결정할 수 있다.

한편, 상술한 영상 처리 모듈(163)은 그레이 영상 및 컬러 영상 등의 다양한 이미지 처리 작업을 수행하여야 하기 때문에, 연산량이 많아 장치의 성능이 떨어지는 경우, 모든 작업을 처리하지 못할 수도 있다. 따라서 본 발명의 실시예에 따른 진단장치는, 장치 자체의 성능을 기본으로 하고, 시스템 리소스, 예컨대, 제어부(혹은CPU) 점유율, 캐시 또는 버퍼의 가용 용량, 가용한 메모리의 잔여 용량 등을 고려하여, 적응적으로 연산량을 조절할 수 있도록 한다. 이에 대해 설명하면 다음과 같다.

도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 피부 영상에서 색소 침착 영역을 도출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이며, 여기서, 도 12는 도 6의 S630 단계 및 도 7의 S740 단계에서 색소 침착된 영역을 검출하는 방법을 더 상세하게 설명하기 위한 것이다.

도 12를 참조하면, 영상 처리 모듈(163)은 피부 영상으로부터 색소 침착된 영역의 윤곽(contour)을 도출하기 위하여, S1210 단계에서 현재, 이미지 처리를 위한 장치의 성능 및 가용한 리소스 양을 검출한다.

그런 다음, 영상 처리 모듈(163)은 S1220 단계에서 이미지 처리를 위한 장치의 성능 및 가용한 리소스 양에 따라, 연산량을 조절하여, 피부 영상으로부터 색소 침착된 영역의 윤곽(contour)을 도출한다. 이를 위하여, 본 발명의 실시예에 따르면, 장치의 성능 및 가용한 리소스 양 중 적어도 하나를 정규화(normalized)하고, 정규화된 장치의 성능 및 가용한 리소스 양을 조건(제1 및 제2 조건)으로 설정하여, 해당 조건에 따라 연산량을 조절하여 색소 침착된 영역의 윤곽을 도출할 수 있다. 예컨대, 장치의 성능은 연산에 사용되는 프로세서의 동작 주파수가 될 수 있으며, 또한, 리소스 양은 연산에 할당된 메모리의 용량이 될 수 있다. 이는 제2 조건은 제1 조건 보다 높은 동작 주파수를 의미할 수 있다. 이하에서 설명되는 실시예에서, 제1 및 제2 조건은 장치의 성능 레벨 및 가용한 리소스 양의 레벨 중 적어도 하나를 의미하며, 또한, 제2 조건은 제1 조건 보다 높은 레벨을 의미한다. 예컨대, 연산에 할당될 수 있는 메모리의 최대 용량은 1000kbyte이며, 최소 용량은 100kbyte라고 가정하면, 연산에 할당될 수 있는 메모리 용량은 100 kbyte 내지 1000 kbyte가 될 수 있으며, 제1 조건은 연산에 할당된 메모리의 용량이 300 kbyte 라면, 제2 조건은 연산에 할당된 메모리의 용량이 700 kbyte가 될 수 있다.

예컨대, 제1 실시예에 따르면, 장치의 성능 및 가용한 리소스 양이 기 설정된 제1 조건 미만인 경우, 도 8 및 도 9를 참조하여 설명된 그레이 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법만을 이용하여 색소 침착 영역의 윤곽을 도출할 수 있다.

또한, 제2 실시예에 따르면, 장치의 성능 및 가용한 리소스 양이 기 설정된 제1 조건 이상이며, 제2 조건 미만인 경우, 도 8 및 도 9를 참조하여 설명된 그레이 레벨의 피부 영상으로부터 색소 침착 영역을 검출하는 방법(그레이 레벨 검출법)과 도 10 및 도 11을 참조하여 설명된 컬러 레벨의 피부 영상에서 색소 침착 영역을 검출하는 방법(컬러 레벨 검출법)을 모두 이용할 수 있다. 특히, 제2 실시예에서는 그레이 레벨 검출법에 의해 검출된 색소 침착 영역의 윤곽과 컬러 레벨 검출법에 의해 검출된 색소 침착 영역의 윤곽을 비교하여 최종적으로 색소 침착 영역의 윤곽을 검출하되, 컬러 레벨 검출법은 앞서 설명된 도 10의 S1070 단계를 수행하지 않고 하나의 클러스터링 기법만을 이용하여 색소 침착 영역의 윤곽을 검출한다.

게다가, 제3 실시예에 따르면, 장치의 성능 및 가용한 리소스 양이 기 설정된 제2 조건 이상인 경우, 그레이 레벨 검출법 및 컬러 레벨 검출법 모두를 이용할 수 있다. 특히, 제3 실시예의 경우, 그레이 레벨 검출법에 의해 검출된 색소 침착 영역의 윤곽과 컬러 레벨 검출법에 의해 검출된 색소 침착 영역의 윤곽을 비교하여 최종적으로 색소 침착 영역의 윤곽을 검출하되, 컬러 레벨 검출법은 어느 하나의 클러스터링 알고리즘을 이용하고 앞서 도 10의 S1070 단계를 수행하여 이를 검증하는 방식을 사용한다.

상술한 도 8 내지 도 12와 같이, 색소 침착 영역을 도출한 후, 제어부(160)는 6의 S640 단계 및 도 7의 S750 단계에서 색소 침착 영역의 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number) 등을 도출할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예에서 영상에서 이목구비를 판별하고, 이로부터 2 이상의 점을 검출하는 이미지 처리 방법에 대해서 상세하게 설명하지 않았으나, 본 발명의 실시예에서 따른 도 8 내지 도 12에서 설명된 그레이 영상 기반 혹은 컬러 영상 기반의 윤곽 검출 방법을 이용하여, 이목구비의 윤곽을 구할 수 있으며, 미리 저장된 데이터베이스의 이목구비의 형상과 매칭하여, 미리 저장된 데이터베이스의 이목구비의 형상과 가장 유사한 형상을 가지는 윤곽을 이목구비라고 판단하며, 이와 같이, 구해진 이목구비로의 윤곽으로부터 특정 2 점을 선택할 수 있다. 하지만, 본 발명을 이에만 한정하는 것은 아니며, 이목구비 및 이목구비의 특정의 점을 반복해서 동일하게 추출할 수 있는 이미지 처리 방법이라면, 어떤 것이라도 사용될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 오류 패턴을 이용한 채점 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 프로그램 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 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 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

지금까지, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으나, 여기에 개시된 실시 예외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한, 본 명세서와 도면에서 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.

100: 단말 110: 통신부
120: 카메라부 130: 입력부
140: 표시부 150: 저장부
160: 제어부 161: 전처리모듈
163: 영상처리모듈 165: 분석모듈
200: 서비스 단말

Claims

피부 진단을 위한 단말에 있어서,
시간 간격을 두고 적어도 2개의 피부 영상을 촬영하기 위한 카메라부; 및
상기 카메라부가 촬영한 적어도 2개의 피부 영상을 설정된 스케일러를 통해 동기화시키고, 상기 스케일러로부터 얻어진 기준점을 기준으로 동기화된 적어도 2개의 피부 영상 각각의 피부 상태를 도출하며, 도출된 각각의 피부 상태로부터 피부 상태의 변화를 도출하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 단말.
제1항에 있어서, 상기 스케일러는
상기 피부 영상에서 사람의 이목구비로부터 도출되는 적어도 2개의 점을 잇는 적어도 하나의 선분인 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 단말.
제2항에 있어서, 상기 기준점은
상기 선분 중 어느 하나의 점인 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 단말.
제1항에 있어서, 상기 피부 상태는
그레이 레벨의 피부 영상의 다층스케일 상에서 특이점과 비특이점을 검출하고, 비특이점을 소거한 후, 특이점을 연결하여 이루어진 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 및
컬러 레벨의 피부 영상에서 색상을 기초로 피부 영상을 분류하는 적어도 하나의 클러스터링 기법을 이용하여 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 중
적어도 하나를 이용하여 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하고,
도출된 윤곽으로부터 색소 침착 영역의 상태를 도출하는 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 단말.
제1항에 있어서, 상기 피부 상태는
파라미터로 정량화하여 나타내는 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 단말.
제5항에 있어서, 상기 파라미터는
색소 침착 영역의 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 단말.
피부 진단을 위한 방법에 있어서,
피부 영상을 촬영하는 단계;
상기 피부 영상으로부터 스케일러를 검출하는 단계;
상기 스케일러를 이용하여 상기 피부 영상과 상기 피부 영상 이전에 촬영된 피부 영상의 동기를 맞추는 단계;
상기 스케일러로부터 얻어진 기준점을 기준으로 상기 피부 영상으로부터 피부 상태를 도출하는 단계;
상기 기준점을 기준으로 상기 도출된 피부 상태와 상기 이전에 촬영된 피부 영상의 피부 상태를 비교하는 단계;
상기 비교 결과에 따른 진단 결과를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
제7항에 있어서, 상기 스케일러는 상기 피부 영상에서 사람의 이목구비로부터 도출되는 적어도 2개의 점을 잇는 적어도 하나의 선분이며,
상기 기준점은 상기 선분 중 어느 하나의 점인 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
제7항에 있어서, 상기 상태를 도출하는 단계는
그레이 레벨의 피부 영상의 다층스케일 상에서 특이점과 비특이점을 검출하고, 비특이점을 소거한 후, 특이점을 연결하여 이루어진 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 및
컬러 레벨의 피부 영상에서 색상을 기초로 피부 영상을 분류하는 적어도 하나의 클러스터링 기법을 이용하여 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하는 방법 중 적어도 하나를 이용하여 색소 침착 영역의 윤곽을 도출하고,
도출된 윤곽으로부터 색소 침착 영역의 상태를 도출하는 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
제7항에 있어서, 상기 피부 상태는 파라미터로 정량화하여 나타내며, 상기 파라미터는 색소 침착 영역의 비대칭성(Asymmetry), 경계(Border), 색(Color), 분포(Diversity), 영역(Area), 위치(Position) 및 수(Number)를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단을 위한 방법을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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