KR20180054124A - Paradoxical pulse detection method using image and paradoxical pulse detection apparatus using image - Google Patents
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Abstract
Description
이하 설명하는 기술은 영상을 이용하여 기이 맥박을 판별하는 기법에 관한 것이다.The technique described below relates to a technique for discriminating odd pulse using an image.
기이 맥박(奇異脈搏)은 모순 맥박이라고도 하며, 숨을 들이쉴 때(들숨)마다 맥박이 작아지거나 없어지는 증상이다. 기이 맥박은 가슴 기형, 심장 근육 쇠약, 대동맥 확대, 심장 막염, 폐와 가로막의 유착 등이 원인이다. 종래에는 맥박을 측정하는 장치 외에 들숨과 날숨을 구분하기 위한 별도의 장치를 사용하여 기이 맥박 여부를 판단하였다.The odd pulse is also called a contradictory pulse and is a symptom in which the pulse becomes smaller or disappears every time you breathe (inhale). Kidney pulse is caused by chest deformity, heart muscle weakness, enlargement of aorta, pericarditis, adhesion of lung and diaphragm. Conventionally, in addition to a device for measuring a pulse, a separate device for distinguishing between insufflation and exhalation was used to determine whether or not a pulse was present.
기이 맥박을 판단하는 방법은 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 하나의 단계는 들숨과 날숨을 구분하는 단계이고, 나머지 하나의 단계는 들숨 및 날숨 구간에서의 맥파 신호를 측정하는 것이다. 종래에는 온도 센서, 습도 센서 또는 이산화탄소 센서 등을 이용하거나, 생체 신호를 측정하는 센서가 부착된 벨트를 가슴 전체 고정하여 들숨과 날숨을 구분하였으며, 맥파 신호를 측정하기 위해서 별도의 생체 신호 측정 장치를 신체에 부착하였다. The method of judging the odd pulse can be divided into two steps. One step separates the inspiration and the exhalation, and the other step measures the pulse wave signal in the inspiration and expiration interval. Conventionally, a temperature sensor, a humidity sensor, or a carbon dioxide sensor is used, or a belt with a sensor for measuring a biological signal is fixed to the entire chest to distinguish between inspiration and expiration. In order to measure a pulse wave signal, Lt; / RTI >
이하 설명하는 기술은 사용자의 피부 영역이 포함된 영상만을 이용하여 기이 맥박을 판별하는 방법을 제공하고자 한다.The technique described below is intended to provide a method of discriminating a mare pulse using only an image including a skin region of a user.
영상을 이용한 기이 맥박 판별 방법은 컴퓨터 장치가 복수의 프레임으로 구성된 영상에서 피부 영역을 검출하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 피부 영역의 색상 데이터 평균값을 구하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 시간의 흐름에 따른 상기 색상 데이터 평균값에서 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 색상 데이터 평균값에서 맥파 신호를 추출하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 들숨 구간에서의 상기 맥파 신호의 주파수 파워값 평균인 제1 값과 상기 날숨 구간에서 상기 맥파 신호의 주파수 파워값 평균인 제2값을 기준으로 기이 맥박 여부를 판단하는 단계를 포함한다.A method for discriminating a heartbeat pulse using an image comprises the steps of: detecting a skin region in an image composed of a plurality of frames of a computer device; obtaining an average of color data of the skin region in the computer device; The method comprising the steps of: separating an inspiration interval and an expiration interval from an average of color data; extracting a pulse wave signal from the color data average value by the computer device; and calculating a first frequency power value of the pulse wave signal in the inspiration interval And determining whether the heartbeat pulse is based on a second value that is an average frequency power value of the pulse wave signal in the breath interval.
영상을 이용한 기이 맥박 판별 장치는 피부가 포함된 영상을 획득하는 카메라 및 일정한 시간 동안 상기 영상에 포함된 피부 영역에 대한 색상 데이터를 추출하고, 추출한 색상 데이터의 평균값에서 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 상기 색상 데이터 평균값에서 맥파 신호를 추출하고, 상기 들숨 구간에서의 상기 맥파 신호의 파워값인 제1 값과 상기 날숨 구간에서 상기 맥파 신호의 파워값인 제2값을 기준으로 기이 맥박 여부를 판단하는 연산 장치를 포함한다.The apparatus for discriminating a pulse using an image extracts color data for a skin region included in the image for a predetermined time and a camera for acquiring an image including the skin, and distinguishes an inspiration interval and an expiration interval from an average value of the extracted color data A pulse wave signal is extracted from the color data average value, and a first value, which is a power value of the pulse wave signal in the breath interval, and a second value, which is a power value of the pulse wave signal in the breath interval, .
이하 설명하는 기술은 스마트 기기와 같은 장치로 촬영한 영상을 이용하여 손쉽게 기이 맥박을 판별할 수 있다.The technique described below can easily identify a deep pulse using an image captured by a device such as a smart device.
도 1은 영상을 이용하여 기이 맥박을 판별하는 장치의 구성을 도시한 예이다.
도 2는 영상을 이용하여 기이 맥박을 판별하는 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 3은 영상을 이용하여 들숨과 날숨을 구분하는 과정에 대한 예이다.
도 4는 MAF가 적용된 색상 데이터의 평균값에 대한 예이다.
도 5는 영상을 이용하여 맥파 신호를 검출하는 과정에 대한 예이다.
도 6은 도 2의 방법에 따라 기이 맥박을 판별하는 과정에 대한 예이다.Fig. 1 is a diagram showing an example of a configuration of a device for discriminating odd pulse using an image.
FIG. 2 is an example of a flow chart for a method of discriminating a superficial pulse using an image.
3 is an example of a process of distinguishing between inspiration and expiration using an image.
4 is an example of an average value of color data to which MAF is applied.
5 is an example of a process of detecting a pulse wave signal using an image.
FIG. 6 is an example of a process of discriminating a stomach pulse according to the method of FIG.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시례를 가질 수 있는 바, 특정 실시례들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The following description is intended to illustrate and describe specific embodiments in the drawings, since various changes may be made and the embodiments may have various embodiments. However, it should be understood that the following description does not limit the specific embodiments, but includes all changes, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the following description.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The terms first, second, A, B, etc., may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms, but may be used to distinguish one component from another . For example, without departing from the scope of the following description, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.As used herein, the singular " include "should be understood to include a plurality of representations unless the context clearly dictates otherwise, and the terms" comprises & , Parts or combinations thereof, and does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, components, components, or combinations thereof.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.Before describing the drawings in detail, it is to be clarified that the division of constituent parts in this specification is merely a division by main functions of each constituent part. That is, two or more constituent parts to be described below may be combined into one constituent part, or one constituent part may be divided into two or more functions according to functions that are more subdivided. In addition, each of the constituent units described below may additionally perform some or all of the functions of other constituent units in addition to the main functions of the constituent units themselves, and that some of the main functions, And may be carried out in a dedicated manner.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.Also, in performing a method or an operation method, each of the processes constituting the method may take place differently from the stated order unless clearly specified in the context. That is, each process may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in the opposite order.
도 1은 영상을 이용하여 기이 맥박을 판별하는 장치의 구성을 도시한 예이다. 도 1은 피부 영역으로 얼굴 영역을 이용한 예를 도시한다. 즉, 도 1은 사용자의 얼굴이 포함된 영상에서 얼굴에 해당하는 영역을 검출하여 기이 맥박 여부를 판단하는 예이다.Fig. 1 is a diagram showing an example of a configuration of a device for discriminating odd pulse using an image. FIG. 1 shows an example using a face region as a skin region. That is, FIG. 1 is an example in which a region corresponding to a face is detected from an image including a user's face to determine whether or not a pulse is present.
도 1(a)는 스마트폰과 같은 스마트 기기(50)를 이용하여 기이 맥박을 판별하는 예이다. 사용자는 스마트 기기(50)에 내장된 카메라로 얼굴을 촬영한다. 스마트 기기(50)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 사전에 설정된 영역의 색상 데이터 평균값을 추출한다. 스마트 기기(50)는 색상 데이터 평균값에 필터를 적용하여 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 각 구간에서 맥파의 세기를 기준으로 기이 맥박 여부를 판별한다.FIG. 1 (a) is an example of discriminating a stiff pulse using a
도 1(a)에서 스마트 기기(50)는 카메라(51), 저장 장치(52), 연산 장치(53) 및 출력 장치(54)를 포함한다. 카메라(51)는 소스 영상을 획득한다. 연산 장치(53)는 소스 영상에 포함된 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 추출하고, 색상 데이터 평균값으로부터 기이 맥박을 판별하는 연산을 수행한다. 저장 장치(52)는 소스 영상을 임시로 저장할 수 있다. 출력 장치(54)는 기이 맥박 판별 결과를 출력할 수 있다.1 (a), the
도 1(b)는 PC와 같은 장치를 이용하여 기이 맥박을 판별하는 예이다. 사용자는 컴퓨터(85)에 연결된 카메라(81)로 얼굴을 촬영한다. 컴퓨터(85)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 사전에 설정된 영역의 색상 데이터 평균값을 추출한다. 컴퓨터(85)는 색상 데이터 평균값에 필터를 적용하여 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 들숨 및 날숨 구간의 맥파 신호의 주파수 파워값 평균을 기준으로 기이 맥박 여부를 판별한다.Fig. 1 (b) is an example of discriminating a deep pulse using a device such as a PC. The user shoots the face with the
도 1(c)는 사용자 단말(91)로 획득한 영상을 이용하여 원격지에 있는 서버(95)가 기이 맥박을 판별하는 예이다. 사용자는 사용자 단말(91)에 내장된 카메라로 얼굴을 촬영한다. 사용자 단말(91)은 촬영한 소스 영상을 네트워크를 통해 서버(95)에 전달한다. 이 경우 사용자 단말(91)은 데이터 전송을 위한 통신 모듈을 포함한다. 서버(95)는 소스 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 사전에 설정된 특정 영역의 색상 데이터 평균값을 추출한다. 서버(95)는 색상 데이터 평균값에 필터를 적용하여 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 들숨 및 날숨 구간의 맥파 신호의 주파수 파워값 평균을 기준으로 기이 맥박 여부를 판별한다. 서버(95)는 기이 맥박 여부를 판단한 결과를 사용자 단말(91)에 전달할 수 있다.1 (c) shows an example in which a
경우에 따라서는 사용자 단말(91)이 소스 영상에서 피부 영역을 검출하여 서버(95)에 전달할 수도 있다. 이 경우 서버(95)는 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 추출하고, 색상 데이터 평균값에 필터를 적용하여 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 각 구간에서 맥파의 세기를 기준으로 기이 맥박 여부를 판별한다. 또는 사용자 단말(91)이 소스 영역에서 피부 영역을 검출하고, 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 추출할 수 있다. 사용자 단말(91)은 피부 영역에 대한 색상 데이터 평균값만을 서버(95)에 전달할 수 있다. 서버(95)는 색상 데이터 평균값에 필터를 적용하여 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 들숨 및 날숨 구간의 맥파 신호의 주파수 파워값 평균을 기준으로 기이 맥박 여부를 판별할 수 있다.In some cases, the
전술한 바와 같이 다양한 장치가 영상에서 피부 영역의 색상 데이터 평균값을 추출하고, 색상 데이터 평균값에 필터를 적용하여 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 들숨 및 날숨 구간의 맥파 신호의 주파수 파워값 평균을 기준으로 기이 맥박 여부를 판별할 수 있다. 설명의 편의를 위해 이하 컴퓨터 장치가 기이 맥박 여부를 판별한다고 설명한다. As described above, various devices extract an average value of color data of a skin region from an image, apply a filter to an average value of color data to distinguish between an inspiration interval and an expiration interval, and determine a frequency power value average of an inspiration / It is possible to determine whether or not a pulse is present. For convenience of explanation, it is explained below that the computer apparatus judges whether or not there is a pulse.
도 2는 영상을 이용하여 기이 맥박을 판별하는 방법(100)에 대한 순서도의 예이다. 먼저 카메라가 소스 영상을 획득한다(110). 소스 영상은 사용자의 피부 영역을 포함한다. 컴퓨터 장치는 카메라가 촬영한 소스 영상에서 피부 관심 영역을 검출한다(120). 피부 관심 영역은 영상에 있는 피부 영역 중에 분석 대상으로 선택한 영역을 의미한다. 컴퓨터 장치가 피부 관심 영역을 검출하는 알고리즘은 종래 알려진 다양한 기법을 이용할 수 있다. 한편 컴퓨터 장치는 검출한 피부 영역 전체를 분석하여 기이 맥박 여부를 판단할 수도 있다.FIG. 2 is an example of a flow chart for a
컴퓨터 장치는 피부 관심 영역에 대한 색상 데이터 평균값을 구한다(130). 컴퓨터 장치는 연속된 복수의 프레임에서 피부 관심 영역의 색상 데이터 평균값을 구할 수도 있다. 즉 컴퓨터 장치는 일정한 시간 동안 시간의 흐름에 따른 색상 데이터 평균값을 수집한다.The computer device obtains a color data average value for the skin area of interest (130). The computer device may obtain an average of color data of the skin region of interest in a plurality of consecutive frames. That is, the computer device collects color data average values over time for a certain period of time.
색상 데이터는 다양한 값이 사용될 수 있다. 예컨대, (1) 색상 데이터는 RGB 색상 체계를 기준으로 R값, G값 및 B값 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 색상 데이터는 R값, G값 및 B값 중 적어도 하나에 대한 색상 데이터 평균값을 사용할 수도 있다. (2) 컴퓨터 장치는 RGB 색상 체계를 다른 색상 체계로 변환할 수 있다. 예컨대, 컴퓨터 장치는 RGB 색상 체계를 YUV, HSV, YCbCr, YCgCo 등과 같은 다양한 색상 체계로 변환할 수 있다. 이 경우 색상 데이터는 주변 환경(조도 등)에 영향을 적게 받는 색차 성분 중 하나를 이용할 수 있다. 예컨대, YCbCr의 경우 Cb값 또는 Cr값 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. YCgCo의 경우는 Cg값 또는 Co값 중 적어도 하나를 이용할 수 있다. 나아가 두 개의 색차 성분 중 조도의 변화에 보다 강인한 어느 하나를 이용할 수 있다. 예컨대, YCgCo의 경우는 Cg값만을 이용할 수 있다. 이 경우 컴퓨터 장치는 피부 영역의 Cg 색상 데이터의 평균값을 색상 데이터로 추출할 수 있다. (3) 나아가 색상 데이터는 RGB, YUV, HSV, YCbCr, YCgCo 등과 같은 다양한 색상 체계에서 적어도 하나 이상의 색 성분에 가중치를 적용하여 조합한 값일 수도 있다. 색 성분을 조합하는 경우 색상 데이터는 색상 체계 및 색 성분의 종류에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 값을 합산한 값일 수도 있다. 이하 컴퓨터 장치는 YCgCo에서 Cg값을 구하여 사용한다고 가정한다. 컴퓨터 장치가 RGB 색상 체계를 갖는 소스 영상을 아래의 수학식 1을 이용하여 YCgCo 색상 체계로 변경할 수 있다.Various values can be used for the color data. For example, (1) the color data may use at least one of an R value, a G value, and a B value based on the RGB color scheme. The color data may use the color data average value for at least one of the R value, the G value, and the B value. (2) The computer device can convert the RGB color scheme to a different color scheme. For example, the computer device may convert the RGB color scheme to various color schemes such as YUV, HSV, YCbCr, YCgCo, and the like. In this case, the color data may use one of color difference components that are less influenced by the surrounding environment (illumination, etc.). For example, in the case of YCbCr, at least one of Cb value and Cr value can be used. In the case of YCgCo, at least one of Cg value and Co value can be used. Further, one of the two chrominance components, which is more robust to the variation of the illuminance, can be used. For example, in the case of YCgCo, only the Cg value can be used. In this case, the computer device can extract the average value of the Cg color data of the skin region as color data. (3) Further, the color data may be a value obtained by combining weights applied to at least one color component in various color systems such as RGB, YUV, HSV, YCbCr, YCgCo, and the like. In the case of combining color components, the color data may be a value obtained by adding different weighted values depending on the color system and the type of color component. Hereinafter, it is assumed that the computer device obtains the Cg value from YCgCo and uses it. The computer apparatus can change the source image having the RGB color scheme to the YCgCo color
컴퓨터 장치는 Cg 색상 데이터 평균값에 MAF(Moving Average Filter)를 적용한다(140). MAF는 널리 알려진 바와 같이 2개 이상의 연속된 데이터 값(입력 값)의 평균을 계속적으로 계산해내는 평균화 필터에 해당한다. 컴퓨터 장치는 일정한 시간 동안(연속된 프레임) 수집되는 색상 데이터의 평균값에 MAF를 적용하여 일정한 흐름을 갖는 데이터를 확보할 수 있다. 컴퓨터 장치는 MAF가 적용된 색상 데이터의 평균값에서 들숨 구간과 날숨 구간을 구분한다(150). 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하는 자세한 과정은 후술한다.The computer device applies a Moving Average Filter (MAF) to the Cg color data average value (140). MAF corresponds to an averaging filter that continuously calculates the average of two or more consecutive data values (input values) as is well known. The computer device can acquire data having a constant flow by applying the MAF to the average value of the color data collected for a predetermined time (continuous frame). The computer device distinguishes the inspiration interval and the expiration interval from the average value of the color data to which the MAF is applied (150). The detailed process of distinguishing between the inspiration interval and the expiration interval will be described later.
또한 컴퓨터 장치는 피부 영역의 색상 변화를 기준으로 맥파 신호를 추출한다. 맥파 신호는 혈액이 심장에서 파상을 이루며 전파하는 파장이다. 맥파 신호는 심박변이(HRV) 측정 및 현재 혈액순환과 누적된 스트레스 상태를 파악하는데 사용될 수 있다. 컴퓨터 장치는 Cg 색상 데이터의 평균값에 BPS(band-pass filter)를 적용한다(160). 컴퓨터 장치는 색상 데이터의 평균값에 밴드 패스 필터를 적용하여 생체 신호인 맥파 신호를 추출한다(170). The computer device also extracts the pulse wave signal based on the color change of the skin region. The pulse wave signal is the wavelength at which blood circulates in the heart. Pulse wave signals can be used to measure heart rate variability (HRV) and to assess current blood circulation and accumulated stress conditions. The computer device applies a band pass filter (BPS) to the average value of the Cg color data (160). The computer device extracts a pulse wave signal that is a biological signal by applying a band pass filter to the average value of the color data (170).
최종적으로 컴퓨터 장치는 들숨 구간의 맥파 신호 주파수 파워값 평균과 날숨 구간의 맥파 신호 주파수 파워값 평균을 기준으로 기이 맥박 여부를 판단한다(180). 기이 맥박을 판별하는 자세한 기준에 대해서는 후술한다.Finally, the computer determines whether a pulse is pulsation based on an average value of the pulse wave signal frequency power value in the inspiratory interval and an average value of the pulse wave signal frequency power in the exhalation interval (180). The detailed criteria for determining the odd pulse will be described later.
도 3은 영상을 이용하여 들숨과 날숨을 구분하는 과정에 대한 예이다. 사용자는 컴퓨터 장치에 내장된 카메라 또는 별도의 일반 카메라를 이용하여 사람의 얼굴 영상을 촬영한다(a 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영상이 포함된 소스 영상에서 사각형으로 표시한 얼굴 영역을 검출한다(b 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영역에서 피부 영역을 검출한다(c 과정).3 is an example of a process of distinguishing between inspiration and expiration using an image. The user shoots a face image of a person using a camera built in a computer device or a separate general camera (step a). The computer apparatus detects a face region displayed in a square in the source image including the face image (step b). The computer device detects the skin area in the face area (step c).
컴퓨터 장치는 전체 얼굴 영역에서 피부 관심 영역을 설정하여(d 과정), 관심 영역의 RGB 색상 체계를 YCgCo 색상 체계로 변환하고, Cg 색상 데이터의 평균값을 연속하여 추출한다(e 과정). 컴퓨터 장치는 Cg 색상 데이터의 평균값에 MAF를 적용한다(f). MAF가 적용된 색상 데이터의 평균값은 시간의 흐름에 따라 도 3의 f에 도시한 바와 같이 일정한 흐름을 갖는 데이터이다. 컴퓨터 장치는 색상 데이터의 평균값의 흐름에서 하(下) 피크(peak)와 상(上) 피크를 기준으로 들숨 구간과 날숨 구간을 구분한다. 도 3의 f에서 파란색으로 표시한 구간은 날숨 구간에 대한 예이고, 붉은색으로 표시한 구간은 들숨 구간에 대한 예이다. The computer device sets the skin area of interest in the entire face area (step d), converts the RGB color scheme of the ROI to the YCgCo color scheme, and extracts the average value of the Cg color data continuously (step e). The computer device applies the MAF to the average value of the Cg color data (f). The average value of the color data to which the MAF is applied is data having a constant flow as shown in FIG. 3F according to the passage of time. The computer device distinguishes the inspiration interval and the expiration interval based on the lower peak and the upper peak in the flow of the average value of the color data. In FIG. 3F, the section indicated by blue is an example of an expiration section, and the section indicated by red is an example of an inspiration section.
도 4는 MAF가 적용된 색상 데이터의 평균값에 대한 예이다. 도 4는 도 3에서 f 과정의 결과로 도출된 그래프의 예이다. MAF가 적용된 색상 데이터의 평균값은 시간의 흐름에 따라 값이 높아지거나 낮아진다. 하 피크에서 연속된 상향 피크까지 평균값이 높아지고, 다시 상 피크에서 연속된 하 피크까지 평균값이 낮아진다. (i) 하 피크에서 상 피크까지 평균값이 높아지는 구간이 날숨 구간이고, 도 4에서 A로 표시한 구간이다. (ii) 상 피크에서 하 피크까지 평균값이 낮아지는 구간이 들숨 구간이고, 도 4에서 B로 표시한 구간이다. 도 4는 날숨 구간과 들숨 구간 중 일부를 표시하였다.4 is an example of an average value of color data to which MAF is applied. FIG. 4 is an example of a graph derived as a result of the process f in FIG. The average value of the color data to which MAF is applied increases or decreases with time. The mean value is increased from the lower peak to the successive upward peak, and again from the upper peak to the succeeding lower peak. (i) The section in which the average value increases from the lower peak to the upper peak is the expiratory section, and is the section indicated by A in FIG. (ii) The section where the average value is lowered from the upper peak to the lower peak is the inspiratory section, and is the section indicated by B in Fig. FIG. 4 shows some of the breath interval and the breath interval.
도 5는 영상을 이용하여 맥파 신호를 검출하는 과정에 대한 예이다. 맥파는 혈액이 심장에서 파상을 이루며 전파하는 파장을 일컫는 것으로, 심장박동(HRV) 측정 및 현재 혈액순환과 누적된 스트레스 상태를 파악하는 데 주로 사용되고 있다.5 is an example of a process of detecting a pulse wave signal using an image. Pulse is the wavelength at which blood circulates in the heart and is used mainly to measure heart rate (HRV) and to understand the current blood circulation and accumulated stress state.
사용자는 컴퓨터 장치에 내장된 카메라 또는 별도의 일반 카메라를 이용하여 사람의 얼굴 영상을 촬영한다(a 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영상이 포함된 소스 영상에서 사각형으로 표시한 얼굴 영역을 검출한다(b 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영역에서 피부 영역을 검출한다(c 과정).The user shoots a face image of a person using a camera built in a computer device or a separate general camera (step a). The computer apparatus detects a face region displayed in a square in the source image including the face image (step b). The computer device detects the skin area in the face area (step c).
컴퓨터 장치는 전체 얼굴 영역에서 피부 관심 영역을 설정하여(d 과정), 관심 영역의 RGB 색상 체계를 YCgCo 색상 체계로 변환하고, Cg 색상 데이터의 평균값을 연속하여 추출한다(e 과정). 컴퓨터 장치는 연속하여 추출된 Cg 색상 데이터의 평균값에 밴드 패스 필터를 적용하여(f 과정), 맥파 신호를 검출한다(g 과정).The computer device sets the skin area of interest in the entire face area (step d), converts the RGB color scheme of the ROI to the YCgCo color scheme, and extracts the average value of the Cg color data continuously (step e). The computer device applies a band-pass filter to the average value of the Cg color data continuously extracted (step f), and detects a pulse wave signal (step g).
이제 들숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균 및 날숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균을 이용하여 기이 맥박을 판별하는 과정을 설명한다. 도 6은 도 2의 방법에 따라 기이 맥박을 판별하는 과정에 대한 예이다. 사용자는 컴퓨터 장치에 내장된 카메라 또는 별도의 일반 카메라를 이용하여 사람의 얼굴 영상을 촬영한다(a 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영상이 포함된 소스 영상에서 사각형으로 표시한 얼굴 영역을 검출한다(b 과정). 컴퓨터 장치는 얼굴 영역에서 피부 영역을 검출한다(c 과정). 컴퓨터 장치는 전체 얼굴 영역에서 피부 관심 영역을 설정하여(d 과정), 관심 영역의 RGB 색상 체계를 YCgCo 색상 체계로 변환하고, Cg 색상 데이터의 평균값을 연속하여 추출한다(e 과정). Now, the process of discriminating the odd pulse using the average value of the pulse wave signal frequency power value in the inspiration interval and the average value of the pulse wave signal frequency power value in the expiration interval will be described. FIG. 6 is an example of a process of discriminating a stomach pulse according to the method of FIG. The user shoots a face image of a person using a camera built in a computer device or a separate general camera (step a). The computer apparatus detects a face region displayed in a square in the source image including the face image (step b). The computer device detects the skin area in the face area (step c). The computer device sets the skin area of interest in the entire face area (step d), converts the RGB color scheme of the ROI to the YCgCo color scheme, and extracts the average value of the Cg color data continuously (step e).
컴퓨터 장치는 Cg 색상 데이터의 평균값에 MAF를 적용하여 전술한 바와 같이 들숨 구간과 날숨 구간을 구분한다(f). 또 컴퓨터 장치는 연속하여 추출된 Cg 색상 데이터의 평균값에 밴드 패스 필터를 적용하여, 맥파 신호를 검출한다(g 과정). 최종적으로 컴퓨터 장치는 들숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균과 날숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균을 기준으로 기이 맥박 여부를 판단한다(h 과정).The computer device applies MAF to the average value of the Cg color data to distinguish the inspiration interval and the expiration interval as described above (f). In addition, the computer device applies a band-pass filter to the average value of the Cg color data continuously extracted to detect the pulse wave signal (g process). Finally, the computer determines whether the pulse wave is pulsation based on the average value of the pulse wave signal frequency power value in the inspiration interval and the average value of the pulse wave signal frequency power value in the exhalation interval (step h).
기이 맥박은 전술한 바와 같이 들숨 상황에서 맥박이 작아지거나 없어지는 증상을 의미한다. 따라서 기이 맥박을 갖는 사람은 들숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균이 날숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균보다 약해질 것이다. 컴퓨터 장치는 다음에 설명할 몇 가지 기준을 이용하여 기이 맥박 여부를 판단할 수 있다.As described above, a quasi-pulse refers to a symptom in which the pulse becomes small or disappears in the inhalation state. Therefore, a person with a kyphotic pulse will have an average pulse frequency signal power value in the inspiration interval that is weaker than the average value of the pulse wave signal frequency power value in the exhalation interval. The computer device can determine whether a pulse is pulsatile using several criteria described below.
컴퓨터 장치는 아래 수학식 2에서 연산한 결과(x1)를 이용하여 기이 맥박 여부를 판단할 수 있다. 아래 수학식 2에서 P1은 들숨 구간의 맥파 신호 주파수 파워값 평균이고, P2는 날숨 구간의 맥파 신호 주파수 파워값 평균이다.The computer device can determine whether the pulse is pulsatile using the result (x1) calculated in Equation (2) below. In the following equation (2), P 1 is the pulse wave signal frequency power average value in the inspiratory section, and P 2 is the pulse wave signal frequency power average value in the breath interval.
컴퓨터 장치는 아래의 표 1과 같은 기준으로 기이 맥박 여부를 판단할 수 있다. 표 1은 하나의 예이다.The computer device can determine whether or not a pulse is present based on the criteria shown in Table 1 below. Table 1 is an example.
상기 표 1은 X1의 값에 따라 기이 맥박 증상에 따른 위험 정도를 표시한 예이다. 표 1과 달리 컴퓨터 장치는 X1의 값과 특정 임계값만을 비교하여 X1의 값이 임계값보다 작으면 기이 맥박 증상이 있다고 판단할 수도 있다.Table 1 shows an example of the degree of danger according to the severity of the odd pulse according to the value of X1. Unlike Table 1, the computer device compares only the value of X1 with a specific threshold value, and may determine that there is a symptom of a kyphotic pulse if the value of X1 is smaller than the threshold value.
한편 컴퓨터 장치는 아래 수학식 3에서 연산한 결과(x1)를 이용하여 기이 맥박 여부를 판단할 수 있다. 아래 수학식 3에서 P1은 들숨 구간의 맥파 신호 주파수 파워값 평균이고, P는 소스 영상의 전체 구간에서 수집한 맥파 신호 주파수 파워값 평균이다. 전체 구간은 색상 데이터의 평균값을 수집한 일정한 전체 시간 영역을 의미한다.On the other hand, the computer device can determine whether the pulse is pulsatile using the result (x1) calculated in Equation (3) below. In Equation (3), P 1 is an average value of pulse wave signal frequency power values in an inspiratory section, and P is an average value of pulse wave signal frequency power values collected in a whole section of a source image. The whole section means a certain whole time area in which the average value of the color data is collected.
컴퓨터 장치는 아래의 표 2과 같은 기준으로 기이 맥박 여부를 판단할 수 있다. 표 2는 하나의 예이다.The computer device can judge whether the pulse is pulsating as shown in Table 2 below. Table 2 is an example.
상기 표 2는 X2의 값에 따라 기이 맥박 증상에 따른 위험 정도를 표시한 예이다. 표 2와 달리 컴퓨터 장치는 X2의 값과 특정 임계값만을 비교하여 X2의 값이 임계값보다 작으면 기이 맥박 증상이 있다고 판단할 수도 있다.Table 2 shows an example of the degree of danger due to the symptoms of a beating pulse according to the value of X2. Unlike Table 2, the computer device compares only the value of X2 with a specific threshold value, and may determine that there is a symptom of a stiff pulse if the value of X2 is smaller than the threshold value.
나아가 컴퓨터 장치는 상기 수학식 2와 수학식 3과는 다른 기준으로 기이 맥박 여부를 판별할 수도 있다. 예컨대, 컴퓨터 장치는 들숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균과 날숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균의 차이를 기준으로 사용할 수 있다. 또 컴퓨터 장치는 연속된 하나의 들숨 구간과 하나의 날숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균과 들숨 구간에서의 맥파 신호 주파수 파워값 평균의 비를 기준으로 사용할 수도 있다. 결국 컴퓨터 장치는 들숨 구간에서의 맥파 신호의 세기와 다른 구간(날숨 구간, 전체 구간, 일정한 구간)에서의 맥파 신호의 세기를 비교하여 들숨 구간에서 맥파 신호의 세기가 약한가 여부를 판단하는 것이다.Furthermore, the computer device may determine whether or not the pulse is pulse based on the criterion different from the above-mentioned Equations (2) and (3). For example, the computer apparatus can use the difference between the mean value of the pulse wave signal frequency power value in the inspiration interval and the mean value of the pulse wave signal frequency power value in the exhalation interval as a reference. The computer device may also use the ratio of the average value of the pulse wave signal frequency power value in one consecutive breath interval and one breath interval to the average of the pulse wave signal frequency power value in the breath interval. Finally, the computer device compares the intensity of the pulse wave signal in the inspiration interval with the intensity of the pulse wave signal in the other interval (the exhalation interval, the entire interval, and the constant interval) to determine whether the strength of the pulse wave signal is weak in the inspiration interval.
본 실시례 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시례는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.The present embodiment and drawings attached hereto are only a part of the technical idea included in the above-described technology, and it is easy for a person skilled in the art to easily understand the technical idea included in the description of the above- It will be appreciated that variations that may be deduced and specific embodiments are included within the scope of the foregoing description.
50 : 스마트 기기
51 : 카메라
52 : 저장 장치
53 : 연산 장치
54 : 출력 장치
81 : 카메라
85 : 컴퓨터
91 : 사용자 단말
95 : 서버50: Smart devices
51: Camera
52: Storage device
53:
54: Output device
81: Camera
85: Computer
91: User terminal
95: Server
Claims (11)
상기 컴퓨터 장치가 상기 피부 영역의 색상 데이터 평균값을 구하는 단계;
상기 컴퓨터 장치가 시간의 흐름에 따른 상기 색상 데이터 평균값에서 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하는 단계;
상기 컴퓨터 장치가 상기 색상 데이터 평균값에서 맥파 신호를 추출하는 단계; 및
상기 컴퓨터 장치가 상기 들숨 구간에서의 상기 맥파 신호의 주파수 파워값 평균인 제1 값과 상기 날숨 구간에서 상기 맥파 신호의 주파수 파워값 평균인 제2값을 기준으로 기이 맥박 여부를 판단하는 단계를 포함하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 방법.Detecting a skin region in an image composed of a plurality of frames;
Obtaining a color data average value of the skin area by the computer device;
The computer device further comprising: dividing an inspiration interval and an expiration interval in the color data average value according to time;
Extracting a pulse wave signal from the color data average value; And
The computer device includes a step of determining whether a pulse is pulse based on a first value which is an average frequency power value of the pulse wave signal in the breath interval and a second value which is an average frequency power value of the pulse wave signal in the breath interval A method of discriminating a heartbeat pulse using an image.
상기 컴퓨터 장치는 상기 피부 영역의 RGB 색상을 다른 색상 체계로 변경하고, 상기 다른 색상 체계의 색차 성분 중 적어도 하나를 상기 색상 데이터로 추출하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer device changes an RGB color of the skin region to another color system and extracts at least one of the color difference components of the different color system as the color data.
상기 컴퓨터 장치는 MAF(Moving Average Filter)가 적용된 상기 색상 데이터의 평균값에서 시간의 흐름에 따라 상기 색상 데이터의 평균값이 높아지는 구간을 상기 날숨 구간으로 결정하고, 상기 색상 데이터의 평균값이 낮아지는 구간을 상기 들숨 구간으로 결정하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer apparatus determines an interval in which an average value of the color data increases as time elapses from an average value of the color data to which the MAF is applied, A method for discriminating a heartbeat pulse using an image determined by an inspiratory interval.
상기 컴퓨터 장치는 상기 색상 데이터의 평균값에 밴드 패스 필터를 적용하여 상기 맥파 신호를 추출하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer device extracts the pulse wave signal by applying a band-pass filter to an average value of the color data.
상기 컴퓨터 장치는 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 비를 임계값과 비교하여 기이 맥박 여부를 판단하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer device compares a ratio of the first value and the second value to a threshold value to determine whether the pulse is pulsatile.
상기 컴퓨터 장치는 상기 색상 데이터의 평균값을 수집한 전체 구간에서 상기 맥파 신호의 주파수 파워값 평균 및 상기 제1 값의 비를 임계값과 비교하여 기이 맥박 여부를 판단하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 방법.The method according to claim 1,
Wherein the computer device compares the average value of the frequency power values of the pulse wave signal with the ratio of the first value to the threshold value in the whole interval in which the average value of the color data is collected to determine whether the pulse wave is pulsating.
일정한 시간 동안 상기 영상에 포함된 피부 영역에 대한 색상 데이터를 추출하고, 추출한 색상 데이터의 평균값에서 들숨 구간과 날숨 구간을 구분하고, 상기 색상 데이터 평균값에서 맥파 신호를 추출하고, 상기 들숨 구간에서의 상기 맥파 신호의 파워값인 제1 값과 상기 날숨 구간에서 상기 맥파 신호의 파워값인 제2값을 기준으로 기이 맥박 여부를 판단하는 연산 장치를 포함하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 장치.A camera for acquiring images containing skin; And
Extracting color data for a skin region included in the image for a predetermined period of time, separating an inspiration interval and an expiration interval from an average value of the extracted color data, extracting a pulse wave signal from the average of the color data, And an arithmetic unit for determining whether a pulse is pulsed based on a first value, which is a power value of the pulse wave signal, and a second value, which is a power value of the pulse wave signal in the breath interval.
상기 연산 장치는 MAF(Moving Average Filter)가 적용된 상기 색상 데이터의 평균값에서 시간의 흐름에 따라 상기 색상 데이터의 평균값이 높아지는 구간을 상기 날숨 구간으로 결정하고, 상기 색상 데이터의 평균값이 낮아지는 구간을 상기 들숨 구간으로 결정하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 장치.8. The method of claim 7,
Wherein the arithmetic unit determines an interval in which an average value of the color data increases as time elapses from an average value of the color data to which an MAF (Moving Average Filter) is applied, A heartbeat pulse discrimination apparatus using an image determined as an inspiratory interval.
상기 연산 장치는 상기 색상 데이터의 평균값에 밴드 패스 필터를 적용하여 상기 맥파 신호를 추출하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 장치.8. The method of claim 7,
Wherein the arithmetic unit applies a band-pass filter to an average value of the color data to extract the pulse wave signal.
상기 연산 장치는 상기 제1 값 및 상기 제2 값의 비를 임계값과 비교하여 기이 맥박 여부를 판단하는 영상을 이용한 기이 맥박 판별 장치.8. The method of claim 7,
Wherein the arithmetic unit compares the ratio of the first value and the second value with a threshold value to determine whether the pulse is pulsed.
상기 연산 장치는 상기 색상 데이터의 평균값을 수집한 전체 구간에서 상기 맥파 신호의 주파수 파워값 평균 및 상기 제1 값의 비를 임계값과 비교하여 영상을 이용한 기이 맥박 판별 장치.8. The method of claim 7,
The arithmetic unit compares an average frequency power value of the pulse wave signal with a ratio of the first value to a threshold value in an entire interval in which the average value of the color data is collected, and uses the image.
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| GRNT | Written decision to grant |