KR101589673B1 - 시약 키트의 이미지를 통한 감염병 진단 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른, 시약 키트의 이미지를 통한 감염병 진단 방법에서, 상기 시약 키트는 음성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 음성 시약, 양성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 양성 시약 및 검체가 투입될 적어도 하나의 반응 시약을 포함하고, 상기 감염병 진단 방법은, 상기 음성 시약, 상기 양성 시약 및 검체가 투입된 상기 반응 시약을 함께 촬영하여 시약 키트 이미지를 얻는 단계; 상기 시약 키트 이미지에서 상기 음성 시약에 해당하는 음성 시약 영역, 상기 양성 시약에 해당하는 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약에 해당하는 반응 시약 영역을 검출하는 단계; 상기 반응 시약 영역의 색상을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 색상과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정하는 단계; 및 상기 음성/양성 판정 결과에 따라 감염병에 대한 음성/양성을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

시약 키트의 이미지를 통한 감염병 진단 방법 및 장치{infectious disease diagnosis method and apparatus by image of reagent kit}
본 발명은 감염병 진단 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 진단 시약 키트를 촬영한 이미지를 분석하여 감염병을 진단하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
감염병의 경우 최초 발병 이후에 감염이 확산됨에 따라 의학적, 사회적, 그리고 경제적인 피해가 크게 증가하기 때문에, 정확하고 빠르게 진단하여 감염 경로를 조기에 파악하고 확산을 막는 것이 매우 중요하다.
예를 들어 대표적인 감염병에 해당하는 인플루엔자는 인플루엔자 바이러스가 유발하는 감염성 질환으로서, 사람에게 감염되는 경우 일반적인 증상으로 오한, 발열, 인후염, 근육통, 두통, 기침, 무력감과 같은 불쾌감을 야기하며, 심한 경우 폐렴이나 라이증후군과 같은 합병증을 유발하여 노약자에 있어서는 사망하는 경우가 발생하기도 한다. 또한 감염자의 기침이나 재채기를 통해 공기 중으로 나오는 물질로 인해 감염이 전파되며, 조류의 배설물, 침, 콧물, 대변 및 혈액 등으로도 전염될 수 있어 감염이 확산되기 매우 쉽다. 인플루엔자뿐만 아니라, SARS, MERS, 콜레라 등의 여러 감염병이 있으며 각 감염병에 따른 세균이나 바이러스가 존재한다. 그러나 바이러스의 경우 크기가 20-400nm에 불과해, 육안으로 구별할 수 없으며 전자 현미경 등을 사용해야 관찰이 가능하다.
이러한 감염병을 신속하고 정확하게 진단하기 위해 진단 시약 키트가 사용되고 있는데, 통상적으로 의사 또는 진단자가 육안으로 진단 시약의 색 변화를 관찰함으로써 감염병에 대한 양성/음성을 판정한다. 그러나 이러한 방법은 오로지 진단자의 능력이나 숙련도에 전적으로 의존하는 것이어서 정확도에 있어 한계가 존재하고, 주변의 조명 등과 같은 진단 환경에 따라서 오류가 발생할 수 있다. 게다가 많은 양의 진단 시약 키트를 판독하기 위해서는 다수의 진단자가 필요하거나 많은 시간이 요구된다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 진단 시약 키트를 촬영한 이미지를 분석하여 감염병을 진단함으로써, 보다 정확하고 신속하게 감염병을 효과적으로 진단할 수 있는 감염병 진단 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른, 시약 키트의 이미지를 통한 감염병 진단 방법에서, 상기 시약 키트는 음성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 음성 시약, 양성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 양성 시약 및 검체가 투입될 적어도 하나의 반응 시약을 포함하고, 상기 감염병 진단 방법은, (a) 상기 음성 시약, 상기 양성 시약 및 검체가 투입된 상기 반응 시약을 함께 촬영하여 시약 키트 이미지를 얻는 단계; (b) 상기 시약 키트 이미지에서 상기 음성 시약에 해당하는 음성 시약 영역, 상기 양성 시약에 해당하는 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약에 해당하는 반응 시약 영역을 검출하는 단계; (c) 상기 반응 시약 영역의 색상을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 색상과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정하는 단계; 및 (d) 상기 음성/양성 판정 결과에 따라 감염병에 대한 음성/양성을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 감염병 진단 방법은, 상기 시약 키트 이미지의 각 픽셀의 RGB 값을 HSV 값으로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (b) 단계는, 상기 시약 키트 이미지에서 픽셀의 HSV 값이 소정 범위에 속하는 픽셀들을 식별하는 단계; 및 상기 식별된 픽셀들을 포함하는 영역의 크기가 소정 크기 이상인 영역들을 상기 음성 시약 영역, 상기 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약 영역으로서 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (c) 단계는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 HSV 값과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정할 수 있다.
상기 (c) 단계는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정할 수 있다.
상기 (c) 단계는, 상기 음성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 음성 기준 색상 범위를 결정하는 단계; 상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 양성 기준 색상 범위를 결정하는 단계; 및 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위에 속하는 경우 음성으로 판정하고, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 양성 기준 색상 범위에 속하는 경우 양성으로 판정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (c) 단계는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위 및 상기 양성 기준 색상 범위에 모두 속하지 않는 경우 음성/양성 판정 불가로 판정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른, 시약 키트의 이미지를 통한 감염병 진단 장치에서, 상기 시약 키트는 음성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 음성 시약, 양성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 양성 시약 및 검체가 투입될 적어도 하나의 반응 시약을 포함하고, 상기 감염병 진단 장치는, 상기 음성 시약, 상기 양성 시약 및 검체가 투입된 상기 반응 시약을 함께 촬영하여 시약 키트 이미지를 얻는 이미지 획득부; 상기 시약 키트 이미지에서 상기 음성 시약에 해당하는 음성 시약 영역, 상기 양성 시약에 해당하는 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약에 해당하는 반응 시약 영역을 검출하는 시약 영역 검출부; 및 상기 반응 시약 영역의 색상을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 색상과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정하고, 상기 음성/양성 판정 결과에 따라 감염병에 대한 음성/양성을 판정하는 감염병 판정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 이미지 획득부는, 상기 시약 키트 이미지의 각 픽셀의 RGB 값을 HSV 값으로 변환할 수 있다.
상기 시약 영역 검출부는, 상기 시약 키트 이미지에서 픽셀의 HSV 값이 소정 범위에 속하는 픽셀들을 식별하고, 상기 식별된 픽셀들을 포함하는 영역의 크기가 소정 크기 이상인 영역들을 상기 음성 시약 영역, 상기 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약 영역으로서 검출할 수 있다.
상기 감염병 판정부는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 HSV 값과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정할 수 있다.
상기 감염병 판정부는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정할 수 있다.
상기 감염병 판정부는, 상기 음성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 음성 기준 색상 범위를 결정하고, 상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 양성 기준 색상 범위를 결정하고, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위에 속하는 경우 음성으로 판정하고, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 양성 기준 색상 범위에 속하는 경우 양성으로 판정할 수 있다.
상기 감염병 판정부는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위 및 상기 양성 기준 색상 범위에 모두 속하지 않는 경우 음성/양성 판정 불가로 판정할 수 있다.
상기된 본 발명에 의하면, 진단 시약 키트를 촬영한 이미지를 분석하여 감염병을 진단함으로써, 보다 정확하고 신속하게 감염병을 효과적으로 진단할 수 있으며, 많은 양의 진단 시약 키트에 대해 감염병 여부를 판정하는 것이 가능하다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 사용되는 시약 키트의 예를 보여준다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 진단 장치의 구성을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 진단 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 4는 촬영된 시약 키트 이미지의 예를 보여준다.
도 5는 도 4의 시약 키트 이미지로부터 크롭된 시약 키트 이미지의 예를 보여준다.
도 6은 시약 키트 이미지에서 HSV 값이 소정 색상 범위에 속하는 픽셀들을 식별하는 과정의 예를 보여준다.
도 7은 시약 키트 이미지에서 시약 영역을 검출하는 알고리즘의 예를 보여준다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정하는 과정을 보다 구체적으로 나타낸 흐름도이다.
도 9는 각 반응 시약에 대한 음성/양성 판정 결과를 출력하는 화면의 예를 보여준다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이하 설명 및 첨부된 도면들에서 실질적으로 동일한 구성요소들은 각각 동일한 부호들로 나타냄으로써 중복 설명을 생략하기로 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 감염병 진단 방법 및 장치는, 카메라로 시약 키트를 촬영하여 이미지를 획득하고 이 이미지를 분석하여 감염병을 진단하거나, 기 촬영된 시약 키트 이미지를 분석하여 감염병을 진단한다. 감염병 진단 장치는, 카메라가 구비된 스마트폰이나 태블릿PC와 같은 휴대 단말을 통해 구현되거나, 카메라가 구비되지 않은(혹은 구비된) PC 또는 노트북 등을 통해 구현될 수 있다. 또한 감염병 진단 방법은, 스마트폰이나 태블릿PC와 같은 휴대 단말에 설치되는 모바일 애플리케이션을 통해 구현되거나, PC 또는 노트북 등에 설치되는 프로그램을 통해 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 사용되는 시약 키트의 예를 보여준다.
도 1을 참조하면, 시약 키트(10)는 특정 감염병을 진단하기 위한 것으로, 투명한 복수 개의 튜브와 각 튜브에 담겨진 시약들로 이루어진다. 시약들은, 음성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 음성 시약(11), 양성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 양성 시약(12), 그리고 검체(예컨대 침, 혈액 등)가 투입될 하나 이상의 반응 시약들(13)을 포함한다. 반응 시약들(13) 각각은, 특정 병원균이 들어있는 검체가 투입되면 그에 반응하여 색상이 변하도록 조성된 것이다. 예컨대 6번째 튜브에는 인플루엔자 바이러스의 서브타입에 해당하는 H3N2에 반응하는 시약이 담기고, 8번째 튜브에는 H1N1에 반응하는 시약이 담긴다. 음성 시약(11)과 양성 시약(12)은 각각 반응 시약(13)의 반응이 음성인지 양성인지 구별하는 기준이 되는 색상을 띠도록 조성된 것이다. 시약 키트(10)에는 반응 시약들(13)의 음성/양성 판정 결과에 따라 감염병의 음성/양성 여부를 판정하는 기준이 주어진다. 예컨대 그 기준은, 3~8번째 시약이 모두 양성이면 감염병이 양성인 것으로, 3~8번째 시약 중 어느 하나라도 음성이면 감염병이 음성인 것으로 판정하는 것이다.
이하에서는 도 1의 시약 키트(10)를 촬영하는 것을 예로 들어 본 발명의 실시예들을 설명하나, 시약 키트(10)의 구성은 실시예에 따라 변경될 수 있음은 물론이다. 예컨대, 음성 시약(11)과 양성 시약(12)의 위치, 반응 시약들(13)의 개수 등은 변경될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 진단 장치의 구성을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 감염병 진단 장치는, 음성 시약(11), 양성 시약(12) 및 검체가 투입된 반응 시약(13)을 함께 촬영하여 시약 키트 이미지를 얻는 이미지 획득부(100), 시약 키트 이미지에서 음성 시약(11)에 해당하는 음성 시약 영역과 양성 시약(12)에 해당하는 양성 시약 영역 및 반응 시약(13)에 해당하는 반응 시약 영역을 검출하는 시약 영역 검출부(200), 그리고 반응 시약 영역의 색상을 음성 시약 영역 및 양성 시약 영역과 비교하여 해당 반응 시약(13)에 대한 음성/양성을 판정하고, 판정 결과에 따라 감염병에 대한 음성/양성을 판정하는 감염병 판정부(300)를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 진단 방법의 흐름도로서, 도 3과 결부시켜 도 1의 감염병 진단 장치의 구체적인 동작을 설명하기로 한다.
S310단계에서, 이미지 획득부(100)는 음성 시약(11), 양성 시약(12) 및 검체가 투입된 반응 시약(13)을 함께 촬영하여 시약 키트 이미지를 획득한다. 다만 실시예에 따라서, 이미지 획득부(100)는 기 촬영된 시약 키트 이미지를 네트워크를 통하여 또는 메모리로부터 획득할 수도 있다. 전형적으로, S310단계에서 획득되는 시약 키트 이미지는 RGB 이미지이다.
도 4는 촬영된 시약 키트 이미지의 예를 보여준다. 도시된 바와 같이 시약 키트를 촬영할 때에 시약 키트의 주변에 마커(500)를 배치하고 촬영함으로써, 튜브와 시약 부분을 인식하는 것을 용이하도록 할 수 있다. 즉, 촬영 위치와 거리에 따라 이미지 내에서 튜브와 시약의 위치가 달라지므로, 마커(500) 안쪽에 튜브와 시약이 배치되도록 함으로써 촬영된 이미지로부터 시약 부분을 쉽게 인식할 수 있다.
S320단계에서, 이미지 획득부(100)는 촬영된 이미지에서 마커(500)를 인식하여 마커(500) 안쪽의 시약에 해당하는 부분을 크롭(crop)하고, 크롭된 이미지의 해상도 및 크기를 조절한다. 이 과정은 동일한 조건 하에서 이미지를 분석하는 것을 가능하게 한다. 도 5는 도 4의 시약 키트 이미지로부터 마커(500)를 이용하여 크롭된 시약 키트 이미지의 예를 보여준다.
S330단계에서, 이미지 획득부(100)는 S320단계를 통하여 얻어진 시약 키트 이미지의 각 픽셀의 RGB 값을 HSV 값으로 변환한다. 각 픽셀의 HSV 값은 RGB 이미지와 별도로 각 픽셀에 대한 인덱스로 저장된다.
색상을 표현하는 방식인 색 모델에는 CIE 모델, RGB 모델, HSV 모델, YCrCb 모델, CMY 모델 등이 있다.
RGB 모델은 모든 색을 빛의 삼원색인 적색, 녹색, 청색의 3가지 색을 조합하여 표현하는 방식으로, 색상을 위 3가지 색에 대한 밝기 값으로 표현한다. 이미지 처리에서 통상적으로 RGB 모델은 하나의 픽셀을 적색, 녹색, 청색에 대해 각각 0~255의 값을 사용하여 표현한다. 예를 들어 순수 빨강은 (255, 0, 0)으로 표현된다.
HSV 모델은 인간의 시각이 색을 느끼는 것과 가장 흡사한 색 모델로서, 색조(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)의 3가지 성분으로 색을 표현하는 방식이다. 색조는 색상의 계열을, 채도는 색상의 선명한 정도를, 명도는 밝기(intensity)를 나타낸다. HSV 모델은 정보를 표현하는 체계에 따라 범위 값이 다른데, 일반적으로 이미지 처리에서 H, S, V 값은 각각 0~255 사이의 값으로 표현된다. H 값은 색상의 계열 및 종류를 나타내므로 그 수치는 크기가 아닌 인덱스를 나타낸다. S 값은 0일 때 무채색을, 255일 때 가장 선명한 색임을 나타낸다. V 값은 작을수록 어둡고 클수록 밝은 색임을 나타낸다.
HSV 모델은 색상 표현이 직관적이며, 색상의 유사성을 정확하게 비교할 수 있고 색상 비교를 위한 경계 값을 설정하기에 적합한 장점이 있다. 따라서 본 발명의 실시예에서는 시약 키트 이미지의 각 픽셀의 RGB 값을 HSV 값으로 변환하여, HSV 값을 가지고 분석을 수행한다.
한편, 시약 키트를 촬영할 때에 주어진 조명이 지나치게 밝거나 어두운 경우에는 정확한 진단이 이루어지지 않을 수 있다. 따라서 시약 영역 검출부(200)는 S340단계에서 시약 키트 이미지로부터 조명을 분석하고, S345단계에서, 사전에 주어진 조명 조건을 만족하는지 판단한다. 예컨대 시약 영역 검출부(200)는 시약 키트 이미지에서 조명 수치를 산출하고 조명 수치가 소정 범위 내에 들어오는지를 판단한다. 조명 조건을 만족하지 않는다면, S347단계에서 감염병 진단 장치는 감염병 판정이 불가함을 출력한다.
S345단계에서 조명 조건을 만족하는 경우, 시약 영역 검출부(200)는 시약 키트 이미지에서 음성 시약(11)에 해당하는 음성 시약 영역, 양성 시약(12)에 해당하는 양성 시약 영역, 반응 시약(13)에 해당하는 반응 시약 영역을 검출한다.
이러한 시약 영역들을 검출하기 위해, S350단계에서 시약 키트 이미지에서 픽셀의 HSV 값이 소정 색상 범위에 속하는 픽셀들을 식별하고, 다음으로 S360단계에서는 식별된 픽셀을 포함하는 영역의 크기가 소정 크기 이상인 영역들을 음성 시약 영역, 양성 시약 영역, 반응 시약 영역으로서 검출할 수 있다.
여기서 사용되는 HSV 값은, H 값이거나, H 값 및 S 값이거나, 또는 H 값, S 값 및 V 값이 될 수 있다. 소정 색상 범위는, 주변의 색상과 구별되도록 음성 시약(11), 양성 시약(12), 반응 시약(13)이 가질 수 있는 색상의 범위로서, 미리 설정된다. 색상 범위에 속하는 픽셀들이 일정 크기 이상으로 모여 있는 영역을 시약 영역으로 볼 수 있으므로, 식별된 픽셀을 포함하는 영역의 크기가 미리 설정된 크기 이상인 영역들을 시약 영역으로 검출할 수 있다.
도 6은 시약 키트 이미지에서 HSV 값이 소정 색상 범위에 속하는 픽셀들을 식별하는 과정의 예를 보여준다. 예컨대 시약 키트 이미지에서 모든 픽셀들에 초기값 '-1'을 부여하고, 픽셀마다 HSV 값이 소정 색상 범위에 속하는지 확인하여, 색상 범위 내의 픽셀에 '1' 값을 부여하고, 색상 범위 밖의 픽셀에 '0' 값을 부여할 수 있다.
도 7은 시약 키트 이미지에서 시약 영역을 검출하는 알고리즘의 예를 보여준다. 도 7을 참조하면, 색상 범위(BoundLow~BoundUpper)에 속하는 픽셀이 식별된 이미지 정보(ImageMasked)로부터, 식별된 픽셀('1' 값이 부여된 픽셀)을 포함하는 영역들(ContoursMasked)을 추출하고, 추출된 영역들 중 소정 크기(ThresholdAreaContour)를 초과하는 영역들을 찾아 시약 영역을 검출한다. 주어진 시약 키트(10)에서 음성 시약(11), 양성 시약(12), 반응 시약(13)의 순서는 정해져 있으므로, 검출된 각 시약 영역에 음성 시약 영역, 양성 시약 영역, 반응 시약 영역이 지정될 수 있다.
예컨대 도 5의 시약 키트 이미지의 경우, 8개의 시약 영역이 찾아지면 왼쪽부터 차례로 음성 시약 영역, 양성 시약 영역, 그리고 반응 시약 영역이 검출될 것이다.
다시 도 3을 참조하면, S370단계에서 감염병 판정부(300)는 각 반응 시약 영역의 색상을 음성 시약 영역 및 양성 시약 영역의 색상과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정한다. 시약 키트 이미지는 음성 시약(11), 양성 시약(12), 반응 시약(13)을 함께 촬영한 이미지이므로, 이들 시약의 촬영 환경은 동일하다. 본 발명의 실시예에서는 이처럼 동일한 환경에서 촬영된 시약 키트의 색상을 비교하므로 촬영 환경에 영향을 받지 않고 정확한 판정 결과를 얻을 수 있다.
S370단계에서 감염병 판정부(300)는 반응 시약 영역의 HSV 값을 음성 시약 영역 및 양성 시약 영역의 HSV 값과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정한다. 이때 감염병 판정부(300)는 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균을 음성 시약 영역 및 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정할 수 있다. 여기서 사용되는 HSV 값은, H 값이거나, H 값 및 S 값이거나, 또는 H 값, S 값 및 V 값이 될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정하는 과정을 보다 구체적으로 나타낸 흐름도이다.
S810단계에서, 감염병 판정부(300)는 음성 시약 영역의 평균 HSV 값(CutoffColor_nc_avg)을 산출한다.
그리고 S820단계에서, CutoffColor_nc_avg을 포함하는 음성 기준 색상 범위를 결정한다. 예컨대 CutoffColor_nc_avg보다 일정 값만큼 작은 값을 CutoffColor_nc_min으로 정하고, CutoffColor_nc_avg보다 일정 값만큼 큰 값을 CutoffColor_nc_max로 정하여, 음성 기준 색상 범위를 CutoffColor_nc_min~CutoffColor_nc_max로 결정할 수 있다.
S830단계에서, 감염병 판정부(300)는 양성 시약 영역의 평균 HSV 값(CutoffColor_pc_avg)을 산출한다.
그리고 S840단계에서, CutoffColor_pc_avg을 포함하는 양성 기준 색상 범위를 결정한다. 예컨대 CutoffColor_pc_avg보다 일정 값만큼 작은 값을 CutoffColor_pc_min으로 정하고, CutoffColor_pc_avg보다 일정 값만큼 큰 값을 CutoffColor_pc_max로 정하여, 양성 기준 색상 범위를 CutoffColor_pc_min~CutoffColor_pc_max로 결정할 수 있다.
S850단계에서, 감염병 판정부(300)는 i 번째 반응 시약 영역의 평균 HSV 값(Color_i_avg)을 산출한다. 주어진 시약 키트(10)의 경우, i=3~8이 된다.
S860단계에서 Color_i_avg가 음성 기준 색상 범위(CutoffColor_nc_min~CutoffColor_nc_max)에 속하면, S865단계에서 i 번째 반응 시약을 음성으로 판정한다.
S860단계에서 Color_i_avg가 음성 기준 색상 범위(CutoffColor_nc_min~CutoffColor_nc_max)에 속하지 않고, S870단계에서 Color_i_avg가 양성 기준 색상 범위(CutoffColor_pc_min~CutoffColor_pc_max)에 속하면, S875단계에서 i 번째 반응 시약을 양성으로 판정한다.
S870단계에서 Color_i_avg가 양성 기준 색상 범위(CutoffColor_pc_min~CutoffColor_pc_max)에도 속하지 않으면, S880단계에서 i 번째 반응 시약을 음성/양성 판정이 불가능한 것으로 판정한다.
다시 도 3을 참조하면, S380단계에서, 감염병 판정부(300)는 각 반응 시약(13)에 대한 S370단계의 음성/양성 판정 결과 및 시약 키트에 주어진 판정 기준에 따라 감염병에 대한 음성/양성을 판정한다.
그리고 S390단계에서, 감염병 판정부(300)는 S370단계와 S380단계의 판정 결과를 출력한다. 만일 S370단계에서 일부 또는 전부의 반응 시약에 대한 음성/양성 판정이 불가능하여 S380단계에서 감염병 음성/양성 판정이 불가능하다면, 감염병 판정이 불가함을 출력한다.
도 9는 각 반응 시약에 대한 음성/양성 판정 결과를 출력하는 화면의 예를 보여준다. 도 9를 참조하면, 각 반응 시약에 대한 색상을 보여주고, 음성/양성 판정 결과를 보여준다. 도시된 예에서, 3~8번째 반응 시약에 대하여 각각 음성, 양성, 양성, 음성, 양성, 음성으로 판정 결과가 나왔음을 확인할 수 있다. 감염병 판정 기준이 시약이 모두 양성이면 감염병 양성으로, 시약 중 어느 하나라도 음성이면 감염병 음성으로 판정하는 것인 경우, 도 9의 예에서 감염병 판정 결과는 음성으로 출력된다.
본 발명에 의하면 진단 시약 키트를 촬영한 이미지의 색상을 이용하여 감염병을 진단함으로써, 보다 정확하고 신속하게 감염병을 효과적으로 진단할 수 있으며, 많은 양의 진단 시약 키트에 대해 감염병 여부를 판정하는 것이 가능한 장점이 있다.
또한 음성 시약, 양성 시약, 반응 시약을 함께 촬영한 이미지로부터 각 시약 영역의 색상을 비교하여 음성/양성을 판정하므로, 촬영 환경에 영향을 받지 않고 정확한 판정 결과를 얻을 수 있다.
또한 시약 키트 영역의 HSV 값을 이용하여 색상을 비교함으로써, 색상 비교를 위한 경계값을 효과적으로 설정할 수 있으며 시약 색상의 유사성을 보다 정확하게 판단할 수 있다.
또한 진단 시약 키트가 달라지더라도 진단 시약 키트에 주어지는 몇가지 설정(시약의 개수, 순서 판정 기준 등)만을 변경하면 되므로, 다양한 종류의 진단 시약 키트를 지원할 수 있는 장점이 있다.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다.
본 발명에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 실시예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 실시예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "매커니즘", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
실시예에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시예들로서, 어떠한 방법으로도 실시예의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, "필수적인", "중요하게" 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.
실시예의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 실시예에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 실시예에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 실시예들이 한정되는 것은 아니다. 실시예에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 실시예를 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 실시예의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.

Claims (14)

  1. 시약 키트의 이미지를 통한 감염병 진단 방법으로서,
    상기 시약 키트는, 음성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 음성 시약, 양성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 양성 시약 및 검체가 투입될 적어도 하나의 반응 시약을 포함하고,
    (a) 상기 음성 시약, 상기 양성 시약 및 검체가 투입된 상기 반응 시약을 함께 촬영하여 시약 키트 이미지를 얻고, 상기 시약 키트 이미지의 각 픽셀의 RGB 값을 HSV 값으로 변환하는 단계;
    (b) 상기 시약 키트 이미지에서 상기 음성 시약에 해당하는 음성 시약 영역, 상기 양성 시약에 해당하는 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약에 해당하는 반응 시약 영역을 검출하는 단계;
    (c) 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정하는 단계; 및
    (d) 상기 음성/양성 판정 결과에 따라 감염병에 대한 음성/양성을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 시약 키트 이미지에서 픽셀의 HSV 값이 소정 범위에 속하는 픽셀들을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 픽셀들을 포함하는 영역의 크기가 소정 크기 이상인 영역들을 상기 음성 시약 영역, 상기 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약 영역으로서 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 음성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 음성 기준 색상 범위를 결정하는 단계;
    상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 양성 기준 색상 범위를 결정하는 단계; 및
    상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위에 속하는 경우 음성으로 판정하고, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 양성 기준 색상 범위에 속하는 경우 양성으로 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 (c) 단계는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위 및 상기 양성 기준 색상 범위에 모두 속하지 않는 경우 음성/양성 판정 불가로 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 시약 키트의 이미지를 통한 감염병 진단 장치로서,
    상기 시약 키트는, 음성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 음성 시약, 양성 판정을 위한 기준 색상을 제공하는 양성 시약 및 검체가 투입될 적어도 하나의 반응 시약을 포함하고,
    상기 음성 시약, 상기 양성 시약 및 검체가 투입된 상기 반응 시약을 함께 촬영하여 시약 키트 이미지를 얻고, 상기 시약 키트 이미지의 각 픽셀의 RGB 값을 HSV 값으로 변환하는 이미지 획득부;
    상기 시약 키트 이미지에서 상기 음성 시약에 해당하는 음성 시약 영역, 상기 양성 시약에 해당하는 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약에 해당하는 반응 시약 영역을 검출하는 시약 영역 검출부; 및
    상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균을 상기 음성 시약 영역 및 상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균과 비교하여 해당 반응 시약에 대한 음성/양성을 판정하고, 상기 음성/양성 판정 결과에 따라 감염병에 대한 음성/양성을 판정하는 감염병 판정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    상기 시약 영역 검출부는, 상기 시약 키트 이미지에서 픽셀의 HSV 값이 소정 범위에 속하는 픽셀들을 식별하고, 상기 식별된 픽셀들을 포함하는 영역의 크기가 소정 크기 이상인 영역들을 상기 음성 시약 영역, 상기 양성 시약 영역 및 상기 반응 시약 영역으로서 검출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제8항에 있어서,
    상기 감염병 판정부는, 상기 음성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 음성 기준 색상 범위를 결정하고, 상기 양성 시약 영역의 HSV 값의 평균을 포함하는 양성 기준 색상 범위를 결정하고, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위에 속하는 경우 음성으로 판정하고, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 양성 기준 색상 범위에 속하는 경우 양성으로 판정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 감염병 판정부는, 상기 반응 시약 영역의 HSV 값의 평균이 상기 음성 기준 색상 범위 및 상기 양성 기준 색상 범위에 모두 속하지 않는 경우 음성/양성 판정 불가로 판정하는 것을 특징으로 하는 장치.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018008881A1 (ko) * 2016-07-06 2018-01-11 에스케이텔레콤 주식회사 단말장치 및 서비스서버, 그 장치에 의해 수행되는 진단분석 서비스를 제공하기 위한 방법 및 프로그램과, 그 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체
KR102486540B1 (ko) * 2022-02-25 2023-01-09 고성은 시약분석장치 및 그 시약분석장치의 제어방법
WO2023282611A1 (ko) * 2021-07-09 2023-01-12 블록체인랩스 주식회사 진단 키트의 검사 결과를 판독하는 ai 모델 학습 장치 및 그 동작 방법
KR20240038534A (ko) 2022-09-16 2024-03-25 주식회사 켈스 영상 정보를 기반으로 감염 상태 정보를 생성하는 장치 및 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114441512B (zh) * 2020-10-30 2024-02-23 深圳市瑞图生物技术有限公司 ***分泌物检测仪、干化学检测装置和干化学检测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004522942A (ja) * 2000-11-21 2004-07-29 ソウル ナショナル ユニヴァーシティー インダストリー ファンデーション 早産、胎児感染及び胎児損傷の産前診断用診断試薬及びこれを含む診断キット
JP2009152868A (ja) * 2007-12-20 2009-07-09 Sapporo Medical Univ 画像処理装置、及び画像処理プログラム
KR20150078076A (ko) * 2013-12-30 2015-07-08 부경대학교 산학협력단 표준 색상표 없이 색상 자가 진단이 가능한 스마트기기 및 이를 이용한 진단 방법
JP2015132548A (ja) * 2014-01-14 2015-07-23 田中貴金属工業株式会社 免疫クロマト分析方法、免疫クロマト分析装置および免疫クロマト分析キット

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101388841B1 (ko) * 2012-08-31 2014-04-24 주식회사 인포피아 검체 분석 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004522942A (ja) * 2000-11-21 2004-07-29 ソウル ナショナル ユニヴァーシティー インダストリー ファンデーション 早産、胎児感染及び胎児損傷の産前診断用診断試薬及びこれを含む診断キット
JP2009152868A (ja) * 2007-12-20 2009-07-09 Sapporo Medical Univ 画像処理装置、及び画像処理プログラム
KR20150078076A (ko) * 2013-12-30 2015-07-08 부경대학교 산학협력단 표준 색상표 없이 색상 자가 진단이 가능한 스마트기기 및 이를 이용한 진단 방법
JP2015132548A (ja) * 2014-01-14 2015-07-23 田中貴金属工業株式会社 免疫クロマト分析方法、免疫クロマト分析装置および免疫クロマト分析キット

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018008881A1 (ko) * 2016-07-06 2018-01-11 에스케이텔레콤 주식회사 단말장치 및 서비스서버, 그 장치에 의해 수행되는 진단분석 서비스를 제공하기 위한 방법 및 프로그램과, 그 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체
KR101851265B1 (ko) * 2016-07-06 2018-04-24 에스케이텔레콤 주식회사 진단분석 서비스를 제공하는 기능을 가지는 단말장치와, 진단분석 서비스를 제공하기 위한 프로그램 및 그 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체
WO2023282611A1 (ko) * 2021-07-09 2023-01-12 블록체인랩스 주식회사 진단 키트의 검사 결과를 판독하는 ai 모델 학습 장치 및 그 동작 방법
KR102486540B1 (ko) * 2022-02-25 2023-01-09 고성은 시약분석장치 및 그 시약분석장치의 제어방법
KR20240038534A (ko) 2022-09-16 2024-03-25 주식회사 켈스 영상 정보를 기반으로 감염 상태 정보를 생성하는 장치 및 방법

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