KR20120012191A - Optimal LED Light for Endoscope Maximizing RGB Distsnce between Object - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: An LED optimized lighting apparatus for an endoscope is provided to maximize a difference of each tissue by optimizing a lighting spectrum through an optimized LED light source combination. CONSTITUTION: A camera controller(111) controls a camera(110) in order to process a video signal recorded in the camera. A main controller(120) is connected to a user interface(121) which displays a video recorded by a user manipulation and the camera controller. The main controller calculates lighting intensity of an amber LED(135), a red LED(131), a green LED(132), a blue LED(133), and a white LED(134). A controller(130) controls the lighting intensity of the red LED, the blue LED, the green LED, the white LED, and the amber LED according to the lighting intensity calculated in the main controller.

Description

객체간 알지비 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치{Optimal LED Light for Endoscope Maximizing RGB Distsnce between Object}Optimal LED Light for Endoscope Maximizing RGB Distsnce between Object

본 발명은 객체간 알지비(이하, RGB라 함) 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치에 관한 것으로, 내시경에 장착되는 카메라(110);와 ,상기 카메라(110)와 연결되어 상기 카메라(110)를 제어하고, 상기 카메라(110)에서 촬영된 영상신호를 처리하는 카메라 컨트롤 장치(111);와, 상기 카메라 카메라 컨트롤 장치(111) 및 사용자의 조작에 따라 촬영된 영상을 표시하는 사용자 인터페이스(121)와 연결되며, 상기 카메라(110)가 촬영하는 부위를 구성하는 피부조직, 혈관 조직, 이상 조직의 RGB 공간상의 색거리를 극대화할 수 있도록 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 계산하는 주제어 장치(120);와, 상기 주제어 장치(120)에서 계산된 조명강도에 따라 상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 조절하는 LED 제어부(130);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 객체간 RGB색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치(100)에 관한 것이다.
The present invention relates to an LED end illumination device for endoscopic maximizing the color difference between the object Algibi (hereinafter referred to as RGB), the camera 110 mounted on the endoscope; and the camera 110 is connected to the camera A camera control device 111 for controlling the 110 and processing an image signal photographed by the camera 110; and a user displaying an image captured by the camera camera control device 111 and a user's operation Connected to the interface 121, red (131), Green (Green) to maximize the color distance in the RGB space of the skin tissue, blood vessel tissue, abnormal tissue constituting the area photographed by the camera 110 132, Blue (133), White (134) and Amber (135) The main control unit 120 for calculating the illumination intensity of the LED; And, in the main control unit 120 The red (131), green (132), blue (133), according to the calculated illumination intensity LED control unit 130 for adjusting the illumination intensity of the white (134) and Amber (135) (135) LED; Endoscope LED optimal illumination for maximizing the RGB color difference between the object, characterized in that it comprises a Relates to device 100.

조기에 질병을 발견하고 치료하기 위해서는 질병에 대한 정확한 진단이 필요하다. 지금까지 의사들은 x선, CT(CT(Computed Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging)와 같은 의료 영상 기술들을 이용하여 질병을 진단해왔다. 특히, 내시경은 환자의 몸속 환부를 직접 졸 수 있어 질병에 대해서는 육안이나 RGB 영상으로는 정확한 진단이 어려운 경우가 많다. 따라서 의료 영상에서 이상 세포를 좀 더 명확하게 구별할 수 있는 방법은 의료 영상을 이용한 진단에 있어 중요한 이슈 중 하나이다.Early detection and treatment of the disease requires accurate diagnosis of the disease. To date, doctors have diagnosed the disease using medical imaging techniques such as x-rays, computed tomography (CT), and magnetic resonance imaging (MRI), especially when the endoscope can brush the affected area directly. Accurate diagnosis is often difficult with the naked eye or RGB images, so a method of distinguishing abnormal cells more clearly from medical images is one of the important issues in the diagnosis using medical images.

영상에서 물체를 구별하는 것은 물체와 배경의 색상 차이를 이용한다. 이런 색상 차이는 광원, 스펙트럼 반사 특성, 그리고 카메라 센서의 스펙트럼 응답 특성에 의해 결정된다. 도 1에 도시한 것과 같이, 빛은 광원으로부터 나와서 물체에 반사되어 눈이나 카메라로 들어간다. 그러므로 영상에서 물체의 색상은 광원의 스펙트럼의 특성, 물체의 스펙트럼 반사 특성, 그리고 카메라 센서의 스펙트럼 응답 특성이 결합된 영상 정보로 표현되고, 이런 각 특성이 물체를 식별하는데 중요한 요소로 이용된다.
Distinguishing objects from an image uses color differences between objects and the background. This color difference is determined by the light source, the spectral reflection characteristics, and the spectral response characteristics of the camera sensor. As shown in FIG. 1, light is emitted from a light source and reflected by an object into an eye or a camera. Therefore, the color of the object in the image is represented by the image information combining the spectral characteristics of the light source, the spectral reflection characteristics of the object, and the spectral response characteristics of the camera sensor, and each of these characteristics is used as an important factor in identifying the object.

조명은 영상에서 물체의 색상을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 도 2는 조명에 따라 영상에서 물체의 색상이 어떻게 달라지는 지를 보여준다. 서로 다른 스펙트럼 반사 특성을 가진 두 물체(글자와 배경)를 할로겐 조명하에서 촬영하였을 때는 서로 다른 물체로 보이지만, 제논 조명하에서는 거의 유사하게 보여 두 물체를 구별하기가 어렵게 된다. 이는 두 물체의 RGB 색상 간의 거리차를 통해서 확인할 수 있는데, 할로겐 램프인 경우에는 두 물체의 RGB 색상 간의 거리가 31.8의 차이가 있지만, 제논 램프에서는 0.69로 거의 차이가 없다. 따라서, 각 물체의 RGB 색상 간의 거리차를 최대로 할 수 있는 최적 조명 환경이 있다면, 영상에서 서로 다른 물체를 쉽게 구별할 수 있게 된다. 본 발명에서 제안한 방법을 통해 구한 최적 조명하에서 촬영하였을 때, 글자와 배경은 135.2의 RGB 색상 간의 거리차를 가지면 할로겐이나 제논 조명하에서 촬영한 영상에서보다 더 쉽게 두 물체를 구별 할 수 있다.
Lighting plays an important role in determining the color of objects in the image. 2 shows how the color of an object in an image varies according to illumination. Two objects with different spectral reflections (letters and backgrounds) appear different when taken under halogen illumination, but under Xenon illumination, they look very similar, making them difficult to distinguish. This can be confirmed by the distance difference between the RGB colors of the two objects. In the case of halogen lamps, the distance between the RGB colors of the two objects is 31.8, while in the xenon lamp, there is almost no difference of 0.69. Therefore, if there is an optimal lighting environment that can maximize the distance difference between the RGB colors of each object, it is possible to easily distinguish different objects in the image. When photographed under the optimal illumination obtained by the method proposed in the present invention, if the characters and the background have a distance difference between the RGB colors of 135.2, the two objects can be distinguished more easily than the images photographed under the halogen or xenon illumination.

지금까지 인체 내의 정상 세포와 비정상 세포를 구별하여 조기에 질병의 유무를 밝혀내려는 연구는 물리학, 생화학, 공학 등의 분야에서 활발히 진행되어 왔다. 특히 분광학 분야에서는 정상 세포와 비정상 세포를 구별하는데 스펙트럼정보를 이용하여 RGB 영상에서 구별할 수 없는 질병들을 효과적으로 구별하는 방법들이 많이 제안되어 왔다.Until now, researches to distinguish between normal cells and abnormal cells in the human body and to identify disease early have been actively conducted in the fields of physics, biochemistry, and engineering. In particular, in the field of spectroscopy, a number of methods for effectively distinguishing diseases that cannot be distinguished from RGB images using spectral information have been proposed.

이상 세포를 정상 세포와 구별하기 위한 효과적인 방법으로 비특허문헌 1에 개시된 바와 같이 형광((fluorescence)현상을 이용하는 방법이 널리 사용되어 왔다. 이는 구별을 원하는 세포를 형광물질로 염색하고 빛을 비추는 것으로 원하는 세포를 다른 세포와 쉽게 구별할 수 있다. 하지만, 전 파자장대에 결쳐서 나타나는 자가형광(autofluorescence)현상 때문에 주변 세포들과의 구별이 어렵게 되는 단점이 있다[]. As an effective method for distinguishing abnormal cells from normal cells, a method using fluorescence has been widely used, as disclosed in Non-Patent Document 1. This is to stain cells to be distinguished with fluorescent material and shine a light. The desired cell can be easily distinguished from other cells, but it is difficult to distinguish it from the surrounding cells due to the autofluorescence phenomenon that occurs in the radio wave field [].

한편, 이런 자가 형광 현상을 줄이고 보다 효과적인 비정상 세포구별을 위한 방법으로 비특허문헌 2 및 비특허문헌 3에 게시된 바와 같이, 세포의 고유한 스펙트럼 반사 특성을 이용하는 방법이 제안되어 왔다. 모든 물체는 고유한 스펙트럼 반사 특성을 가지고 있기 때문에 인체 내의 각 세포들도 고유한 스펙트럼 반사 특성을 가지고 있고, 비정상 세포는 정상 세포와 다른 스펙트럼 반사 특성을 가지고 있다. 이런 특징을 이용하여 암세포와 정상세포를 구별하게 위해서 가시광선 영역의 여로 파장대의 빛을 비추어 반사되는 스펙트럼을 분석하는 내시경 시스템이 제안되어왔다. On the other hand, as disclosed in Non Patent Literature 2 and Non Patent Literature 3 as a method for reducing such autofluorescence and more effective abnormal cell discrimination, a method of using inherent spectral reflection characteristics of cells has been proposed. Because every object has its own spectral reflecting properties, each cell in the human body also has its own spectral reflecting properties, and abnormal cells have different spectral reflecting properties than normal cells. In order to distinguish cancer cells from normal cells by using this feature, an endoscope system has been proposed that analyzes the reflected spectrum of light in the visible wavelength range.

한편, 비특허문헌 4 및 비특허문헌 5에 게시된 바와 같이, 가시광선 대역이 아닌 적외선 대역의 스펙트럼을 이용하여 이상세포를 구별하는 방법도 제안되었는데[], 이는 적외선 파장대의 빛을 이용하면 분자들의 작용기를 찾아내어 샘플 세포에 대한 구성 정보를 획득할 수 있어 진단에 유용하다는 장점이 있다. On the other hand, as published in Non-Patent Document 4 and Non-Patent Document 5, there has also been proposed a method for distinguishing abnormal cells using the spectrum of the infrared band rather than the visible light band [], which is a molecular Finding the functional group of them to obtain the configuration information for the sample cell has the advantage that it is useful for diagnosis.

최근에는 기존의 백색 광원을 사용하는 내시경 시스템에 비해 세포의 특징화, 구별화 및 진단에 효과적인 내시경 영상와 기술, 즉 협대역 영상화(Narrow Band Imaging) 기술과 최적대역 영상화(Optimal Band Imaging) 기술이 소개되었다. 협대역 영상화 기술은 비특허문헌 6에 게시된 바와 같이, 단일 파장을 이용하여 점막의 표면 구조와 미세 혈관상을 세미하게 관찰할 수 있는 장점이 있지만, 시야가 좁아 근접 촬영을 해야하고, 혈액 등과 같은 액체 성분이 협대역 빛을 흡수하기 때문에 영상이 흐려지며 원하는 파장대역의 빛을 사용하기 위해서는 필터를 교체해야 하는 불편함이 있다. 최적대역 영상화는 비특허문헌 7에 게시된 바와 같이, 장기의 부위별로 빛의 파장을 자유롭게 선택가능하고 점막 표면의 구조 및 혈관을 고해상도로 관찰할 수 있다. 하지만, 모든 최적대역 선택조합을 사용하기 위해서 발생하는 시간 비용으로 인해 관찰하고자 하는 대상에 대한 1개 이상의 최적파장의 선택조합을 사용하였을 때 매우 효과적일 수 있다는 한계가 있다. Recently, endoscopic images and techniques that are more effective for characterizing, differentiating, and diagnosing cells, such as narrow band imaging and optimal band imaging, are introduced. It became. Narrow-band imaging technology has the advantage of semi-observing the surface structure and microvascular image of the mucous membrane using a single wavelength, as published in Non-Patent Document 6, but because of the narrow field of view, close-up photography, blood, etc. Since the liquid component absorbs the narrow band of light, the image is blurred and the filter needs to be replaced in order to use the light of the desired wavelength band. Optimal band imaging can be freely selectable for the wavelength of light for each region of the organ, as published in Non-Patent Document 7, and can observe the structure and blood vessels of the mucosal surface in high resolution. However, due to the time cost incurred to use all optimal band selection combinations, there is a limit that can be very effective when one or more optimal wavelength selection combinations are used for the object to be observed.

R. M. Levenson and J. R. Mansfield, "Multispectral Imaging in Biology and Medicine: Slices of Life" ,Cytometry Part A, vol. 69A, pp.748-758, 2006. R. M. Levenson and J. R. Mansfield, "Multispectral Imaging in Biology and Medicine: Slices of Life", Cytometry Part A, vol. 69A, pp. 748-758, 2006. M. Sambongi, M. Igarashi, T. Obi, M. Yamaguchi, N. Ohyama, M. Kobayashi, Y. Sano, S. Yoshida, and K. Gono, "Analysis of spectral reflectance using normalization method from endoscopic spectroscopy system" Optical Review, vol. 9, no. 3, pp.238-243, 2002. M. Sambongi, M. Igarashi, T. Obi, M. Yamaguchi, N. Ohyama, M. Kobayashi, Y. Sano, S. Yoshida, and K. Gono, "Analysis of spectral reflectance using normalization method from endoscopic spectroscopy system" Optical Review, vol. 9, no. 3, pp. 238-243, 2002. G. Themelis, J.S. Yoo and V. Ntziachristos, "Multispectral imaging using multiple-bandpass filters" Opt. Letters, vol. 33, pp.1023, 2008. G. Themelis, J.S. Yoo and V. Ntziachristos, "Multispectral imaging using multiple-bandpass filters" Opt. Letters, vol. 33, pp. 1023, 2008. L. Chiriboga, P. Xie, H. Yee, V. Vigorita, D. Zarou, D. Zakim and M. Diem, "Infrared Spectroscopy of Human Tissue. I. Differentiation and Maturation of Epithelial Cells in the Human Cervix", Biospectroscopy, vol. 4, pp.47-53, 1998. L. Chiriboga, P. Xie, H. Yee, V. Vigorita, D. Zarou, D. Zakim and M. Diem, "Infrared Spectroscopy of Human Tissue.I. Differentiation and Maturation of Epithelial Cells in the Human Cervix", Biospectroscopy , vol. 4, pp. 47-53, 1998. P. Lasch, L. Chiriboga, H. Yee and M. Diem, "Infrared spectroscopy of human cells and tissue: detection of disease", Technology in P. Lasch, L. Chiriboga, H. Yee and M. Diem, "Infrared spectroscopy of human cells and tissue: detection of disease", Technology in cancer research & treatment, vol. 1, no. 1, pp.1-8, 2002.cancer research & treatment, vol. 1, no. 1, pp. 1-8, 2002. K. Kuznetsov, R. Lambert, JF. Rey, "Narrow-Band Imaging:Potential and Limitations", Endoscopy, vol. 38, pp.76-81, 2006. K. Kuznetsov, R. Lambert, JF. Rey, "Narrow-Band Imaging: Potential and Limitations", Endoscopy, vol. 38, pp. 76-81, 2006. G. Cammarota, P. Cesaro, A. Cazzato, P. Fedeli, L. Sparano, F. M.Vecchio, L. M. Larocca, G. Gasbarrini, "Optimal band imaging system: a new tool for enhancing the duodenal villous pattern in celiac disease", Gastrointestinal Endoscopy, vol. 68, no. 2, pp.352-357, 2008 G. Cammarota, P. Cesaro, A. Cazzato, P. Fedeli, L. Sparano, FMVecchio, LM Larocca, G. Gasbarrini, "Optimal band imaging system: a new tool for enhancing the duodenal villous pattern in celiac disease", Gastrointestinal Endoscopy, vol. 68, no. 2, pp.352-357, 2008 H. Anton and R. C. Busby, "Contemporary Linear Algebra", Wiley,2003, pp.498. H. Anton and R. C. Busby, "Contemporary Linear Algebra", Wiley, 2003, pp. 498. J. Park, M. Lee, M. D. Grossberg, and S. K. Nayar, "Multispectral Imaging using Multiplexed Illumination" ,in Proc. 11th IEEE ICCV, Rio de Janeiro, Brazil, Oct. 2007, pp.1-8. J. Park, M. Lee, M. D. Grossberg, and S. K. Nayar, "Multispectral Imaging using Multiplexed Illumination", in Proc. 11th IEEE ICCV, Rio de Janeiro, Brazil, Oct. 2007, pp. 1-8.

본 발명에서는 상기한 문제점들을 해결하여, 영상에서 특정한 물체를 구분하기 위해서 서로 다른 스펙트럼 반사 특성을 가지는 물체의 RGB 색상 간의 거리를 최대화시키는 최적 조명 스펙트럼을 구하는 방법을 제안하고, 제안된 방법을 통해 구한 최적 조명 스펙트럼을 LED 광원들의 최적 조합으로 구성하여 내시경의 조명 수단으로 사용함으로서, 서로 구별하여 보여져야 하는 각각의 조직간의 차이를 극대화시켜 촬영하는것이 가능한 객체간 RGB 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치를 제공하는 것을 그 과제로 한다.
In order to solve the above problems, the present invention proposes a method of obtaining an optimal illumination spectrum that maximizes the distance between RGB colors of objects having different spectral reflection characteristics in order to distinguish a specific object from an image. By optimizing the illumination spectrum as the optimal combination of LED light sources and using it as an endoscope illumination means, the endoscopic LED optimally maximizes the RGB color difference between objects that can be photographed by maximizing the difference between the tissues that should be distinguished from each other. It is the subject to provide a lighting apparatus.

상기한 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 객체간 RGB 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치는, 내시경에 장착되는 카메라(110);와 ,상기 카메라(110)와 연결되어 상기 카메라(110)를 제어하고, 상기 카메라(110)에서 촬영된 영상신호를 처리하는 카메라 컨트롤 장치(111);와, 상기 카메라 카메라 컨트롤 장치(111) 및 사용자의 조작에 따라 촬영된 영상을 표시하는 사용자 인터페이스(121)와 연결되며, 상기 카메라(110)가 촬영하는 부위를 구성하는 피부조직, 혈관 조직, 이상 조직의 RGB 공간상의 색거리를 극대화할 수 있도록 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 계산하는 주제어 장치(120);와, 상기 주제어 장치(120)에서 계산된 조명강도에 따라 상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 조절하는 LED 제어부(130);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
In order to achieve the above object, LED optimal illumination device for endoscopic maximizing the RGB color difference between the object of the present invention, the camera 110 is mounted to the endoscope; and the camera 110 is connected to the camera 110 ) And a camera control device 111 for processing an image signal captured by the camera 110; and a user interface for displaying an image taken according to the camera camera control device 111 and a user's operation ( 121, Red (131), Green (Green) to maximize the color distance in the RGB space of the skin tissue, blood vessel tissue, abnormal tissue constituting the area photographed by the camera 110 132, a main control unit 120 for calculating the illumination intensity of the blue (133), white (134) and Amber (135) LED; and, calculated in the main control unit 120 Red (131), Green (132), Blue (133) according to the illumination intensity , White (134) and amber (Amber) (135) LED control unit 130 for controlling the illumination intensity of the LED; characterized in that it comprises a.

또한, 상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 전면에 설치되는 집광 렌즈(140);와, 상기 집광렌즈(140)와 연결되어 촬영하는 부위로 집광된 광선을 전달하는 광섬유(150);를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
In addition, a condensing lens is installed on the front of the red 131, green 132, blue 133, white 134, and amber 135 LEDs. And an optical fiber 150 that is connected to the condenser lens 140 and transmits the condensed light beam to a portion to be photographed.

본 발명에 의하는 경우, 영상에서 특정한 물체를 구분하기 위해서 서로 다른 스펙트럼 반사 특성을 가지는 물체의 RGB 색상 간의 거리를 최대화시키는 최적 조명 스펙트럼을 구하는 방법을 제안하고, 제안된 방법을 통해 구한 최적 조명 스펙트럼을 LED 광원들의 최적 조합으로 구성하여 내시경의 조명 수단으로 사용함으로서, 서로 구별하여 보여져야 하는 각각의 조직간의 차이를 극대화시켜 촬영하는것이 가능하기에, 내시경을 이용한 각종 조직 검사등에 있어 대단히 효률적인 영상을 제공하는 것이 가능다는 장점이 있다.
According to the present invention, in order to distinguish a specific object in an image, we propose a method of obtaining an optimal illumination spectrum that maximizes the distance between RGB colors of objects having different spectral reflection characteristics, and obtains an optimal illumination spectrum obtained through the proposed method. By using a combination of LED light sources as an endoscope illumination means, it is possible to maximize the difference between each tissue to be seen separately from each other, so it is very effective for various tissue inspections using endoscopes There is an advantage that it is possible to provide.

도 1: 내시경 카메라에 영상이 맺히는 과정을 나타내는 개념도.
도 2a: 영상과 카메라의 스펙트럼.
도 2b: 최적조명의 스펙트럼과 최적 조명하에서의 영상.
도 2c: 할로겐 조명의 스펙트럼과 할로겐 조명하에서의 영상.
도 2d: 제논 조명의 스펙트럼과 제논 조명하에서의 영상.
도 3 : 본 발명의 일 실시예에 의한 객체간 RGB 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치의 구성블럭다이어그램.
도 4: 구강 내의 스펙트럼 영상과, 피부조긱의 스펙트럼 반사특성 및 혈관의 스펙트럼 반사특성그래프.
도 5: 본 발명의 일 실시예에 의한 객체간 RGB 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치의 색상별 LED의 스펙트럼 곡선 과 카메라의 3채널 스펙트럼 응답곡선.
도6a: 최적조명하에서 촬영된 피부조직과 혈관조직의 영상, 최적조명의 스펙트럼 분포 및 최적 조명하에서의 피부조직과 혈관조직의 RGB 공간에서의 거리를 나타내는 그래프.
도6b: 제논조명하에서 촬영된 피부조직과 혈관조직의 영상, 제논조명의 스펙트럼 분포 및 제논 조명하에서의 피부조직과 혈관조직의 RGB공간에서의 거리를 나타내는 그래프.
도6c: 할로겐 조명하에서 촬영된 피부조직과 혈관조직의 영상, 할로겐 조명의 스펙트럼 분포 및 할로겐 조명하에서의 피부조직과 혈관조직의 RGB 공간에서의 거리를 나타내는 그래프.
도6d: 백색 LED 조명하에서 촬영된 피부조직과 혈관조직의 영상, 백색 LED 조명의 스펙트럼 분포 및 백색 LED 조명하에서의 피부조직과 혈관조직의 RGB 공간에서의 거리를 나타내는 그래프.
도 7: 표 1의 최적 조명 계수를 적용하여 만든 최적 조명의 스펙트럼 분포도.1 is a conceptual diagram illustrating a process of forming an image on an endoscope camera.
2a: Spectrum of image and camera.
2b: Spectrum of optimal illumination and image under optimal illumination.
2C: Spectrum of halogen illumination and image under halogen illumination.
2d: Spectrum of xenon illumination and image under xenon illumination.
3 is a block diagram of an LED optimal illumination device for endoscopic maximizing the RGB color difference between objects according to an embodiment of the present invention.
4: Spectral image in the oral cavity, spectral reflection characteristics of skin tissue and spectral reflection characteristics of blood vessels.
5 is a spectral curve of the LED for each color and the three-channel spectral response curve of the camera of the LED endoscope for maximizing the RGB color difference between objects according to an embodiment of the present invention.
Fig. 6a: A graph showing the image of skin tissue and vascular tissue photographed under optimal illumination, the spectral distribution of optimal illumination and the distance in the RGB space of skin tissue and vascular tissue under optimal illumination.
Fig. 6b: A graph showing the image of skin tissue and vascular tissue photographed under xenon illumination, the spectral distribution of xenon illumination, and the distance in the RGB space of skin tissue and vascular tissue under xenon illumination.
Fig. 6C: A graph showing the image of skin tissue and vascular tissue taken under halogen illumination, the spectral distribution of halogen illumination and the distance in the RGB space of skin tissue and vascular tissue under halogen illumination.
FIG. 6D is a graph showing an image of skin tissue and vascular tissue taken under white LED illumination, a spectral distribution of white LED illumination, and a distance in RGB space of skin tissue and vascular tissue under white LED illumination. FIG.
7 is a spectral distribution diagram of optimal illumination made by applying the optimal illumination coefficient of Table 1. FIG.

이하에서는 첨부된 도면을 참조로 하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 객체간 RGB색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치를 상세히 설명한다. 우선, 도면들 중, 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 관한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하지 않게 하기 위하여 생략한다.
Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, it will be described in detail an LED end illumination device for optimizing the endoscope RGB color difference according to an embodiment of the present invention in detail. First, it should be noted that, in the drawings, the same components or parts are denoted by the same reference numerals whenever possible. In describing the present invention, detailed descriptions of related well-known functions or configurations are omitted in order not to obscure the subject matter of the present invention.

본 발명의 객체간 RGB색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치는 도 3에 도시한 것과 같이, 내시경에 장착되는 카메라(110);와 ,상기 카메라(110)와 연결되어 상기 카메라(110)를 제어하고, 상기 카메라(110)에서 촬영된 영상신호를 처리하는 카메라 컨트롤 장치(111);와, 상기 카메라 카메라 컨트롤 장치(111) 및 사용자의 조작에 따라 촬영된 영상을 표시하는 사용자 인터페이스(121)와 연결되며, 상기 카메라(110)가 촬영하는 부위를 구성하는 피부조직, 혈관 조직, 이상 조직의 RGB 공간상의 색거리를 극대화할 수 있도록 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 계산하는 주제어 장치(120);와, 상기 주제어 장치(120)에서 계산된 조명강도에 따라 상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 조절하는 LED 제어부(130);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다. 이 경우, 상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 특성 스펙트럼과 상기 카메라(110)의 RGB 각 채널의 스펙트럼특성은 도 5에 도시한 것과 같다.
LED end illumination device for maximizing the RGB color difference between the object of the present invention, as shown in Figure 3, the camera 110 is mounted to the endoscope; and, the camera 110 is connected to the camera 110 And a camera control device 111 for processing an image signal captured by the camera 110; and a user interface 121 for displaying a video taken according to the camera camera control device 111 and a user's operation. ) Is connected to the camera 110, the red (131), green (132) to maximize the color distance in the RGB space of the skin tissue, blood vessel tissue, and abnormal tissue constituting the area to be photographed ), A main control unit 120 for calculating the illumination intensity of the Blue (133), white (134) and Amber (135) LED; and the illumination calculated by the main control unit 120 Red (131), Green (132), Blue (133), White (whi) depending on the intensity te) 134 and the amber (Amber) (135) LED control unit 130 for adjusting the illumination intensity of the LED; characterized in that it comprises a. In this case, the illumination characteristic spectrum of the red 131, green 132, blue 133, white 134, and amber 135 LEDs and The spectral characteristics of each RGB channel of the camera 110 are as shown in FIG. 5.

한편, 협소한 부위로의 조명이 가능하도록 하기 위하여, 상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 전면에 설치되는 집광 렌즈(140);와, 상기 집광렌즈(140)와 연결되어 촬영하는 부위로 집광된 광선을 전달하는 광섬유(150);를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
On the other hand, the red (131), green (132), blue (133), white (134) and amber (Amber) in order to enable the illumination to a narrow site 135, a condenser lens 140 installed on the front surface of the LED; and an optical fiber 150 that transmits the condensed light beam to a portion photographed by being connected to the condenser lens 140; Do.

이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 의한 객체간 RGB색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치의 작동에 관하여 설명한다.
Hereinafter, the operation of the LED endoscope for the endoscope to maximize the RGB color difference between objects according to an embodiment of the present invention will be described.

상기 카메라(110)의 RGB 채널 중 임의의 한 채널을 k 채널이라 할 대, 상기 k 채널의 스펙트럼 응답 특성을

Figure pat00001
, 물체의 스펙트럼 반사특성을
Figure pat00002
, 그리고 조명의 스펙트럼 특성을
Figure pat00003
이라 하면, 한 픽셀에서 측정되는 값
Figure pat00004
는 다음의 수학식 1과 같이 주어진다.
When any one of the RGB channels of the camera 110 is referred to as a k channel, the spectral response characteristic of the k channel is determined.
Figure pat00001
The spectral reflection of an object
Figure pat00002
And the spectral characteristics of the illumination
Figure pat00003
Is the value measured at one pixel.
Figure pat00004
Is given by Equation 1 below.

Figure pat00005
Figure pat00005

이를 벡터 행렬 형식으로 고쳐쓰면 아래의 수학식 2와 같이 쓸 수 있다.
If you rewrite it as a vector matrix format, it can be written as Equation 2 below.

Figure pat00006
Figure pat00006

여기서, S는 스펙트럼 응답특성 s로 구성된 대각 행렬이다. Here, S is a diagonal matrix composed of spectral response characteristics s.

어떤 두 물체의 스펙트럼 반사 특성을

Figure pat00007
와
Figure pat00008
라 하고 두면, RGB 카메라를 통해 획득된 영상에서 두 물체의 RGB 색거리 d는 다음의 수학식 3과 같다.
The spectral reflection characteristics of two objects
Figure pat00007
Wow
Figure pat00008
In this case, the RGB color distance d of the two objects in the image obtained by the RGB camera is expressed by Equation 3 below.

Figure pat00009
Figure pat00009

따라서, RGB 공간에서, 색상간의 거리를 최대로 하는 최적광원의 스펙트럼은 아래의 수학식 4를 이용하여 구할 수 있다.
Therefore, the spectrum of the optimal light source that maximizes the distance between colors in the RGB space can be obtained using Equation 4 below.

Figure pat00010
Figure pat00010

여기서, ？1？=1은 계산에서 광원들이 동일한 크기를 갖도록 하기 위한 조건이다. 그리고,

Figure pat00011
라고 치환하면, 상기 수학식 4는 아래 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.
Here,? 1? = 1 is a condition for causing the light sources to have the same size in the calculation. And,
Figure pat00011
In Equation 4, Equation 4 may be expressed as Equation 5 below.

Figure pat00012
Figure pat00012

상기 수학식 5는 2차 방정식의 형태로, 비특허문헌 8에 개시된 내용과 같은 Constrained Extremum Theory에 의해

Figure pat00013
의 가장 큰 고유값은 가장 큰d²와 같고, 그 고유 벡터는
Figure pat00014
이 된다. 실제 조명의 크기는 0보다 커야 하기에 l은 항상 조건 l
Figure pat00015
0을 만족해야 하고, 이는 고유벡터의 음의 원소를 0으로 제한함으로서 조건 ？1？=1과, l
Figure pat00016
0을 모두 만족시키는 해를 얻을 수 있다. Equation 5 is in the form of a quadratic equation, by the Constrained Extremum Theory as described in the non-patent document 8
Figure pat00013
The largest eigenvalue of is equal to the largest d², and its eigenvector
Figure pat00014
Becomes L is always a condition l because the actual lighting must be greater than zero.
Figure pat00015
0 must be satisfied, which is limited by the negative elements of the eigenvectors to zero.
Figure pat00016
You can get a solution that satisfies all zeros.

따라서, 구하고자 하는 해는 다음 수학식 6의 정규화된 형태로 표현된다.
Therefore, the solution to be found is represented by the normalized form of Equation 6 below.

Figure pat00017
Figure pat00017

여기서,

Figure pat00018
는
Figure pat00019
의 가장 큰 고유벡터를 양수화하고 정규화한 벡터이다.
here,
Figure pat00018
Is
Figure pat00019
A vector that is positive and normalized to the largest eigenvector of.

상기한 수학식 6을 만족시키는 최적조명에 의해 도 4와 같은 스펙트럼 특성을 가지는 구강 내부를 촬영한 결과와 기존의 제논 조명, 할로겐 조명 및 백색 LED를 이용한 조명의 경우의 촬영화상과 스펙트럼 분포 및 RGB공간상의 색거리를 도시하면 도 6a~도dㅇ에 도시한 것과 같다. 도 6a에 도시한 것과 같이, 최적 조명인 경우 혈관과 피부가 가장 뚜렷하게 구분되어 보이며, RGB공간상의 색거리 역시 132.33으로 가장 먼 것을 알 수 있다.
The result of photographing the interior of the oral cavity having the spectral characteristics as shown in FIG. 4 by the optimal illumination satisfying the above Equation 6, and the image and spectral distribution and RGB in the case of the illumination using the conventional xenon illumination, halogen illumination and white LED The color distance in space is as shown in Figs. 6A to DO. As shown in FIG. 6A, in the case of optimal illumination, blood vessels and skin are most clearly distinguished, and the color distance in RGB space is also farthest as 132.33.

다음으로, 최적조명을 구성하는 구성에 관하여 설명한다.
Next, a configuration of the optimum lighting will be described.

상기한 수학식 6의 해에서 구한 것과 같은 조명의 전역 스펙트럼 정보를 가지고 실제 조명을 구성하느 것은 상당히 비 현실적이다. 따라서, 다양한 스펙트럼을 가지는 광원을 적절히 조합하여 원하는 조명을 구성하는 것이 바람직하다.
It is quite unrealistic to construct an actual light with global spectral information of the light as obtained in the solution of Equation 6 above. Therefore, it is desirable to construct desired illumination by combining appropriately the light source which has a various spectrum.

각각의 밝기를 조절할 수 있는 다양한 스펙트럼을 가진 광원

Figure pat00020
이 있다면, 이 광원들의 조합으로 만들수 있는 최적 광원은 상기 수학식 4를 변형하여 아래 수학식 7과 같이 각 광원들에 대한 가중치 벡터x를 결정함으로써 구할 수 있다.Light sources with various spectra that can adjust their brightness
Figure pat00020
If present, the optimal light source that can be made by the combination of these light sources can be obtained by modifying Equation 4 above and determining the weight vector x for each light source as shown in Equation 7 below.

Figure pat00021
Figure pat00021

여기서 L은

Figure pat00022
로 구성된 행렬이고, x는 각 광원에 대한 가중치이다. 조명의 크기는 유한하고 음수가 될 수 없으므로, ？1？=1과, x
Figure pat00023
0의 조건을 만족해야 한다. 따라서,
Figure pat00024
라고 하면, 상기 수학식 7은 다음의 수학식 8과 같이 정리할 수 있다.
Where L is
Figure pat00022
Where m is the weight for each light source. Since the size of the lighting is finite and cannot be negative,？ 1？ = 1 and x
Figure pat00023
The condition of zero must be satisfied. therefore,
Figure pat00024
In this case, Equation 7 may be summarized as in Equation 8 below.

Figure pat00025
Figure pat00025

최적의 가중치 벡터

Figure pat00026
는 상기한 과정을 통하여 계산되며, 최적 조명은 다음 수학식 9와 같이 각 광원의 최적 선형 결합으로 계산할 수 있다.
Optimal weight vector
Figure pat00026
Is calculated through the above process, and the optimal illumination can be calculated by the optimal linear combination of each light source as shown in Equation (9).

Figure pat00027
Figure pat00027

상기한 과정을 통하여, 본 발명의 일 실시예에 의한 객체간 RGB색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치를 이용하여 피부조직과 혈관조직의 구별에 적합하도록 RGB 색상차이를 극대화하도록 상기 LED광원들(131~135)의 밝기 비율을 계산한 결과를 정리하면 다음의 표 1과 같다.
Through the above process, the LED light source to maximize the RGB color difference to be suitable for distinguishing the skin tissue and blood vessel tissue by using the LED endoscope for optimizing the RGB color difference between objects according to an embodiment of the present invention The results of calculating the brightness ratio of the fields 131 to 135 are summarized in Table 1 below.

색상color Power RatioPower ratio Red(131)Red (131) 0.09810.0981 Green(132)Green (132) 0.65150.6515 Blue(133)Blue (133) 0.27320.2732 White(134)White (134) 0.67210.6721 Amber(135)Amber (135) 0.19880.1988

이러한 계산 결과를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 의한 객체간 RGB색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치를 작동한 후, 최적화한 LED 조명의 조합의 스펙트럼의 분포는 도 7에 도시한 것과 같다. 도 7에 도시한 것과 같은 최적화한 LED 조명의 조합을 이용하여 피부조직과 혈관조직을 촬영한 영상을 최적조명에서 피부조직과 혈관조직을 촬영한 영상과 비교하여 보면, 도 8에 도시한 것과 같이 양자 모두 피부조직과 혈관조직이 선명하게 구분되어 보이는 것을 알 수 있다.
Using this calculation result, after activating the endoscope LED optimum lighting device to maximize the RGB color difference between objects according to an embodiment of the present invention, the distribution of the spectrum of the combination of the optimized LED lighting is shown in FIG. Same as When the image of the skin tissue and the blood vessel tissue is photographed using the optimized combination of LED lighting as shown in FIG. 7 is compared with the image of the skin tissue and the blood vessel tissue under optimal illumination, as shown in FIG. 8. In both cases, skin tissue and blood vessel tissue can be seen clearly visible.

이상에서, 도면과 명세서에서는 최적 실시 예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
In the above description, the optimum embodiments have been disclosed in the drawings and the specification. Although specific terms have been used herein, they are used only for the purpose of describing the present invention and are not intended to limit the scope of the invention as defined in the claims or the claims. Therefore, those skilled in the art will appreciate that various modifications and equivalent embodiments are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

100: 객체간 RGB색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치
110: 카메라 111: 카메라 컨트롤장치
120: 주제어장치 121: 사용자 인터페이스
130: LED 제어부
140: 집광 렌즈 150: 광섬유100: LED optimizing lighting device for maximizing the RGB color difference between objects
110: camera 111: camera control device
120: main controller 121: user interface
130: LED control unit
140: condenser lens 150: optical fiber

Claims (2)

내시경에 장착되는 카메라(110);
상기 카메라(110)와 연결되어 상기 카메라(110)를 제어하고, 상기 카메라(110)에서 촬영된 영상신호를 처리하는 카메라 컨트롤 장치(111);
상기 카메라 카메라 컨트롤 장치(111) 및 사용자의 조작에 따라 촬영된 영상을 표시하는 사용자 인터페이스(121)와 연결되며, 상기 카메라(110)가 촬영하는 부위를 구성하는 피부조직, 혈관 조직, 이상 조직의 RGB 공간상의 색거리를 극대화할 수 있도록 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 계산하는 주제어 장치(120);
상기 주제어 장치(120)에서 계산된 조명강도에 따라 상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 조명 강도를 조절하는 LED 제어부(130);를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 객체간 알지비 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치(100).
A camera 110 mounted to the endoscope;
A camera control device (111) connected to the camera (110) to control the camera (110) and to process an image signal captured by the camera (110);
It is connected to the camera camera control device 111 and the user interface 121 for displaying an image taken according to the user's operation, the skin tissue, blood vessel tissue, abnormal tissue of the part that the camera 110 is photographed Red (131), Green (132), Blue (133), White (134), and Amber (135) LEDs for maximum color gamut in RGB space A main control unit 120 for calculating an illumination intensity of the control unit;
The red (131), the green (132), the blue (133), the white (134) and the amber (Amber) according to the illumination intensity calculated by the main controller 120 LED control unit for adjusting the illumination intensity of the LED (130); LED optimizing illumination device for endoscopic maximizing maximal color difference between objects, characterized in that it comprises a.
청구항 1에 있어서,
상기 적색(Red)(131),녹색(Green)(132), 청색(Blue)(133), 백색(white)(134) 및 호박색(Amber)(135) LED의 전면에 설치되는 집광 렌즈(140);
상기 집광렌즈(140)와 연결되어 촬영하는 부위로 집광된 광선을 전달하는 광섬유(150);를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 객체간 알지비 색상차이를 최대화하는 내시경용 엘이디 최적 조명장치(100).
The method according to claim 1,
Condensing lens 140 is installed in front of the red (131), green (132), blue (133), white (134) and amber (135) LEDs );
An endoscopic LED optimizing apparatus for maximizing the color difference between the objects, characterized in that it further comprises a; optical fiber 150 that transmits the focused light beam to the site to be photographed connected to the condenser lens 140 ( 100).
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