KR20220061358A - 척추 시물레이션 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예는 서 있는 상태의 피측정자를 촬영하여 골격점들을 구하고, 아담스 테스트 자세의 피측정자를 촬영하여 골격 특징점을 구한 후 이를 분석하여 피측정자의 척추 측만 상태를 시물레이션할 수 있는 척추 시물레이션 장치 및 방법을 개시한다. 개시된 척추 시물레이션 장치는 피측정자를 촬영하기 위한 카메라와, 피측정자의 측정시 발 위치를 표시하기 위한 발판과, 측정결과를 표시하기 위한 디스플레이와, 상기 카메라로부터 피측정자의 제1 영상 데이터를 입력받아 골격점을 추출하고, 허리를 구부린 형태로 촬영된 제2 영상 데이터를 입력받아 골격 특징점을 추출한 후 후 골격 특징점을 소정 식에 따라 계산하여 흉추의 휨 방향과 휨 정도를 산출하며, 골격점으로부터 요추 방향과 휨 정도를 산출하고, 산출된 흉추와 요추를 연결하여 척추 상태를 시물레이션하여 상기 디스플레이로 출력하는 척추 시물레이션 본체를 포함한다.

Description

척추 시물레이션 장치 및 방법{Spinal simulation apparatus and method}
본 발명은 피측정자를 카메라로 촬영한 후 근골격계를 분석하는 근골격 분석 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 서 있는 상태의 피측정자를 촬영하여 골격점들을 구하고, 아담스 테스트 자세의 피측정자를 촬영하여 골격 특징점을 구한 후 이를 분석하여 피측정자의 척추 측만 상태를 시물레이션할 수 있는 척추 시물레이션 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 서구화된 식생활로 비만이 급격히 증가함과 아울러 도시생활에 따른 운동부족으로 체형의 불균형이 심화되어 체형 불균형에 의한 질환이 증가하는 추세에 있다. 즉, 체형의 불균형이 심화되면 골반 불균형, 무릎 휜 다리, 무릎 주변근육 불균형 발달, 거북목/일자목 척추변형, 척추골반 휘어짐, 흉추근육/인대조직 불안정, 무릎 과신전, 골반-다리 불균형, 무릎 뒤쪽 근육 불균형적 발달, 척추(머리뼈, 등뼈) 휘어짐 등과 같은 체형 질환이 발생되기 쉬운 것으로 알려져 있다.
이러한 체형 질환을 예방하기 위해서는 체형 분석이 필요한데, 본 출원인에 의해 선출원되어 특허등록 제10-2165429호로 공고된 '체형 분석 방법 및 장치'는 마커가 부착된 피 측정자의 전면, 측면, 후면을 촬영하기 위한 카메라와, 피 측정자의 측정시 발 위치를 레이저 빔으로 표시하기 위한 레이저 발판과, 측정과정과 측정결과를 표시하기 위한 디스플레이와, 카메라로부터 피 측정자의 전면, 측면, 후면 영상을 입력받아 사진 내 마커를 인식하고, 질환별 근육 불균형을 분석하여 분석결과를 상기 디스플레이로 출력하는 연산수단을 포함하여 피 측정자의 체형을 정밀하게 분석할 수 있는 기술이다.
선등록된 체형분석 방법 및 장치는 피측정자의 신체 위치에 마커를 부착해야 하므로 측정 절차가 번거로운 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 마커를 부착하지 않고 서 있는 상태에서 피측정자를 촬영한 후 피측정자의 골격점을 구하고, 아담스 테스트 자세에서 피측정자를 촬영한 후 골격 특징점을 구해 흉추와 요추의 방향과 휨정도를 추정하여 척추의 측만 상태를 시물레이션할 수 있는 척추 시물레이션 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예는 척추 시물레이션 장치를 개시한다.
개시된 척추 시물레이션 장치는 피측정자를 촬영하기 위한 카메라와, 피측정자의 측정시 발 위치를 표시하기 위한 발판과, 측정결과를 표시하기 위한 디스플레이와, 상기 카메라로부터 피측정자의 제1 영상 데이터를 입력받아 골격점을 추출하고, 허리를 구부린 형태로 촬영된 제2 영상 데이터를 입력받아 골격 특징점을 추출한 후 후 골격 특징점을 소정 식에 따라 계산하여 흉추의 휨 방향과 휨 정도를 산출하며, 골격점으로부터 요추 방향과 휨 정도를 산출하고, 산출된 흉추와 요추를 연결하여 척추 상태를 시물레이션하여 상기 디스플레이로 출력하는 척추 시물레이션 본체를 포함한다.
상기 척추 시물레이션 본체는 상기 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 입력받기 위한 영상 입력부와, 입력된 피측정자의 영상 데이터에서 사용자 프레임 데이터를 추출하는 사용자 프레임 추출부와, 사용자 프레임에서 골격점을 추출하는 골격점 추출부와, 아담스 테스트 자세의 사용자 프레임에서 골격 특징점을 추출하는 아담스 테스트 추정부와, 상기 골격 특징점을 소정 식에 따라 연산하여 흉추 방향과 휨정도를 추정하는 흉추방향 및 휨 정도 추정부와, 상기 골격점 추출부에 의해 산출된 골격점 중에서 C7(x,y)와 COG(x,y)와 흉추의 휨 방향을 입력받아 요추의 휨 방향과 휨 정도를 추정하기 위한 요추방향 및 휨정도 추정부와, 상기 흉추방향 및 휨정도 추정부에 의해 구해진 흉추 모양과 상기 요추방향 및 휨정도 추정부에 의해 구해진 요추 모양을 연결하여 입체적인 그래픽으로 시물레이션하여 출력하는 분석결과 생성부를 포함할 수 있다.
상기 아담스 테스트 추정부에 의해 추정된 골격 특징점은 좌측 갈비 정점(Lt. Top of Rib(x,y))과, 우측 갈비 정점(Rt. Top of Rib(x,y)), 및 등 정점(Top of Back(x,y))을 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 다른 실시예는 척추 시물레이션 방법을 개시한다.
개시된 척추 사물레이션 방법은 피측정자를 촬영한 영상 데이터를 입력받는 단계와, 입력된 영상 데이터에서 사용자 프레임 데이터를 추출하는 단계와, 추출된 사용자 프레임 데이터에서 골격점을 추출하는 단계와, 아담스 테스트 자세에서 촬영된 영상 데이터를 입력받아 흉추의 휨 상태를 진단하기 위한 골격 특징점을 추출하는 단계와, 상기 골격 특징점을 소정 식에 적용하여 흉추의 휨 방향과 휨정도를 산출하는 단계와, 상기 추출된 골격점과 흉추의 방향에 의해 요추의 휨 방향과 휨 정도를 산출하는 단계와, 흉추 방향 및 휨 정도 추정으로 구해진 흉추 모양과 요추 방향 및 휨 정도 추정으로 구해진 요추 모양을 연결하여 입체적인 그래픽으로 시물레이션하는 단계를 포함한다.
흉추의 방향과 휨정도를 분석하기 위한 골격 특징점은 좌측 갈비 정점(Lt. Top of Rib(x,y))과, 우측 갈비 정점(Rt. Top of Rib(x,y)), 및 등 정점(Top of Back(x,y))을 포함하고, 요추의 방향과 휨정도를 추정하기 위한 골격점은 C7(x,y)와 COG(x,y)이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 피측정자의 몸에 표식자 등과 같은 마커를 부착할 필요없이 자연상태에서 촬영하므로 사용이 편리하고, 피측정자의 정면, 측면, 후면 및 허리를 구부린 상태(아담스 테스트)에서 촬영한 후 피측정자의 골격점 및 골격 특징점을 추출하고, 이를 통해 척추 측만 상태를 평가하여 사용자가 이해하기 쉽게 척추 상태를 시물레이션할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 근골격 분석에 방사선을 사용하지 않으므로 학교나 보건소 등 일반 기관에 널리 보급하여 소아 및 청소년, 임산부, 노인 등의 근골격 분석에 사용할 수 있고, 척추의 상태를 정확하게 진단하여 미리 자세를 교정하게 함으로써 근골격계의 질환을 예방할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 장치의 개략도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 장치의 구성 블럭도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 절차를 도시한 순서도,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 정면 스캔시 골격점의 예,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 측면 스캔시 골격점의 예,
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 후면 스캔시 골격점의 예,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 아담스 테스트를 위한 촬영 자세의 예,
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 흉추의 방향과 휨정도를 추정하기 위한 골격 특징점의 예,
도 9는 본 발명의 실시예에 따라 흉추의 방향을 설명하기 위한 도면,
도 10은 본 발명의 실시예에 따라 흉추의 휨 정도를 설명하기 위한 도면,
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 요추의 제1 방향 휨과 그 정도를 설명하기 위한 도면,
도 12는 본 발명의 실시예에 따라 요추의 제2 방향 휨과 그 정도를 설명하기 위한 도면,
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 척추 시뮬레이션 화면의 예이다.
본 발명과 본 발명의 실시에 의해 달성되는 기술적 과제는 다음에서 설명하는 본 발명의 바람직한 실시예들에 의하여 보다 명확해질 것이다. 다음의 실시예들은 단지 본 발명을 설명하기 위하여 예시된 것에 불과하며, 본 발명의 범위를 제한하기 위한 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 장치의 개략도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 장치의 구성 블럭도이다.
본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 장치(100)는 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 프레임(102), 측정을 위해 피측정자(10)가 올라서는 레이저 발판(110), 다양한 자세의 피측정자를 촬영하기 위한 카메라(120), 카메라의 영상 데이터를 분석하여 피측정자의 척추 상태를 분석하기 위한 척추 시물레이션 본체(130), 조작부(140), 프린터(150), 디스플레이부(160) 등으로 구성된다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 프레임(102)은 카메라(120)와 레이저 발판(110)을 거치하기 위한 거치대로서, 척추 시물레이션 본체(130)나 디스플레이부(160) 등이 함께 설치될 수도 있다.
레이저 발판(110)은 측정시 피측정자의 발 위치를 표시하기 위하여 십자형 레이저 빔을 생성하는 레이저빔 발생장치 등으로 구현될 수 있고, 카메라(120)는 마커 등이 부착되지 않은 자연상태의 피측정자를 촬영하여 척추 시물레이션 본체(130)에 영상 데이터를 제공한다.
척추 시물레이션 본체(130)는 도 2에 도시된 바와 같이, 영상 입력부(131), 사용자(User) 프레임 추출부(132), 골격점 추출부(133), 아담스 테스트 추정부(134), 흉추 방향 및 휨정도 추정부(135), 요추 방향 및 휨정도 추정부(136), 분석결과 생성부(137)로 구성되어 키보드나 마우스 등과 같은 조작부(140)의 조작에 따라 척추 시물레이션 본체(130)가 소프트웨어를 실행하면서 전체 동작을 제어하여 척추 상태 분석 결과를 디스플레이부(160) 화면이나 프린터(150) 등으로 출력한다.
도 2를 참조하면, 영상 입력부(131)는 카메라(120)로부터 촬영된 영상 데이터를 입력받기 위한 것이고, 사용자 프레임 추출부(132)는 입력된 피측정자의 영상 데이터에서 사용자 프레임 데이터를 추출한다. 본 발명의 실시예에서 사용자 프레임 데이터는 카메라(120)로 피측정자의 정면을 촬영하여 획득된 정면 사용자 프레임 데이터와, 피측정자의 측면을 촬영하여 획득된 측면 사용자 프레임 데이터와, 피측정자의 후면을 촬영하여 획득된 후면 사용자 프레임 데이터와, 허리를 구부린 상태의 후면(아담스 테스트 자세)을 촬영하여 획득된 아담스 사용자 프레임 데이터가 있다.
골격점 추출부(133)는 정면 사용자 프레임, 측면 사용자 프레임, 후면 사용자 프레임에서 배경과 사용자 프레임을 구분한 후 사용자 프레임에서 피측정자의 정면 골격점(PF1~PF11), 측면 골격점(PS1~PS5), 후면 골격점(PB1~PB11)을 각각 추출한다.
본 발명의 실시예에서는 다음 표 1과 같이 정면 스캔, 측면 스캔, 후면 스캔을 통해 각각의 골격점을 추출한다.
구분 갯수 골격점
정면 스캔 11 Head(x,y), C7(x,y), Rt. Acrominal End(x,y), Lt. Acrominal End(x,y), COG(x,y), Rt. Femur Head(x,y), Lt. Femur Head(x,y), Rt. Patella(x,y), Lt. Patella(x,y), Rt. Ankle(x,y), Lt. Ankle(x,y)
측면 스캔 5 Side.ear(x,y), Side.C7(x,y), COG(x,y), Side.Patella(x,y), Side.Ankle(x,y)
후면 스캔 11 정면 스캔과 동일함
정면 스캔을 통해 11개의 골격점을 찾는 절차는 사용자가 정면에 서 있는 사진에서 사용자와 배경을 구분하고, 구분된 사용자의 이미지를 통해 사용자의 11개의 골격을 추정할 수 있는 좌표점을 찾는 것이다. 배경과 분리된 사용자만 있는 픽셀(pixel)의 집합을 사용자 프레임(User frame)이라고 하며, 이 사용자 프레임(User frame)의 각 pixel 들의 관계를 규명하면서 각 골격점들을 찾는다. 먼저 정면 스캔을 통해 골격점을 추출하기 위한 기초 상수와 계수들을 다음 표 2 및 표 3과 같이 정의한다.
상수 정의 내용
Max(x,y) 사용자프레임에 있는 각 픽셀들 중 제일 높은 위치에 있는 픽셀의 x,y 좌표
Min(x,y) 사용자프레임에 있는 각 픽셀들 중 제일 낮은 위치에 있는 픽셀의 x,y 좌표
Height Max(y)-Min(y)
COG(x,y) 사용자프레임에 있는 모든 개별 픽셀 위치의 평균점
상체길이 Max(y)-COG(y)
하체길이 COG(y)-Min(y)
계수 정의 내용
coefficient_knee 바닥에서 COG 사이의 길이와 무릎에서 발목 사이의 길이의 비
coefficient_ankle 바닥에서 COG 사이의 길이와 발목에서 COG 사이의 길이의 비
coefficient_greater_tubercle 상체길이 대비 COG와 대결절(Greater Tubercle) 사이의 길이 비율
coefficient_C7 상체길이 대비 COG와 C7사이의 길이 비율
coefficient_C7_to_greater_tubercle 상체길이 대비 C7과 대결절 사이의 길이 비율
coefficient_femur_head_to_COG 상체길이 대비 COG와 femur head 사이의 길이 비율
C7_y_range C7의 x값을 알기 위한 면적의 범위, 해당 범위에서 중앙이 x값임
coefficient_side_ear_from_COG 상체길이 대비 COG에서 귀까지 길이 비율
coefficient_thigh_lower_body 하체길이 대비 대퇴부 길이 비율
정면 스캔의 제 1 골격점(PF1)은 도 4의 머리부분에 해당하는 Head(x,y)로서, 다음과 같은 방식으로 산출한다. ① [COG(y)+coefficient_side_ear_from_COG×상체길이]를 Heady(y)라 한다. ② 사용자 프레임에 있는 픽셀중에서 y좌표가 [COG(y)+coefficient_side_earfrom_COG×상체길이]인 점들의 x좌표들의 평균을 Head(x)라 한다. 정면 스캔의 제 2 골격점(PF2)은 도 4에서 척추 7번뼈에 해당하는 C7(x,y)로서, 다음과 같은 방식으로 산출한다. ① [COG(y)+coefficient_C7 x 상체길이]을 C7(y)라고 한다. ② 사용자 프레임에 있는 픽셀(Pixel) 중 y 좌표가 [COG(y)+ coefficient_C7 x 상체길이]인 점들의 x 좌표들의 평균을 C7(x)라고 한다.
정면 스캔의 제 3 골격점(PF3)은 도 4에서 우측 어깨 끝에 해당하는 Rt Acromial End(x,y)으로서, C7(x,y)과의 거리가 [coefficient_C7_to_greater_ tubercle x 상체길이]이고, C7(y)보다 작은 픽셀(Pixel)들의 집합에서 x 좌표가 제일 큰 픽셀(Pixel)이 Rt Acromial End(x,y)이다.
정면 스캔의 제 4 골격점(PF4)은 도 4에서 좌측 어깨 끝에 해당하는 Lt Acromial End(x,y)로서, C7(x,y)과의 거리가 [coefficient_C7_to_greater_tubercle x 상체길이]이고, C7(y)보다 작은 Pixel 들의 집합에서 x 좌표가 제일 작은 픽셀(Pixel)이 Lt Cromial End(x,y)이다.
정면 스캔의 제 5 골격점(PF5)은 도 4에서 무게중심점(Center Of Gravity)에 해당하는 COG(x,y)로서, 사용자 프레임에 있는 모든 개별 픽셀 위치의 평균점이다.
정면 스캔의 제 6 골격점(PF6)은 도 4에서 우측 대퇴골두에 해당하는 Rt Femur Head(x,y)로서, COG(x,y)와의 거리가 [coefficient_femur_head_to_COG x 상체길이]이고, COG(x)보다 작으며, Rt Patella(x,y)와의 거리가 [coefficient_thigh_lower_body x 하체길이] 인 Pixel 들 중 x 값이 가장 작은 점이다.
정면 스캔의 제 7 골격점(PF7)은 도 4에서 좌측 대퇴골두에 해당하는 Lt Femur Head(x,y)로서, COG(x,y)와의 거리가 [coefficient_femur_head_to_COG x 상체길이]이고, COG(x)보다 크며, Lt Patella(x,y)와의 거리가 [coefficient_thigh_lower_body x 하체길이]인 Pixel들 중 x 값이 가장 큰 점이다.
정면 스캔의 제 8 골격점(PF8)은 우측 슬개골 중앙에 해당하는 Patella(x,y)로서, Rt.Ankle과의 거리가 [coefficient_knee x 하체길이]이며 COG(y) 보다 작은 y 값을 가졌으며 동시에 COG(x)보다 큰 x 값을 가진 Pixel 들과의 평균점이다.
정면 스캔의 제 9 골격점(PF9)는 좌측 슬개골 중앙에 해당하는 Patella(x,y)로서, Lt.Ankle과의 거리가 [coefficient_knee x 하체길이]이며 COG(y) 보다 작은 y 값을 가졌으며 동시에 COG(x)보다 작은 x 값을 가진 Pixel 들과의 평균점이다.
정면 스캔의 제 10 골격점(PF10)은 Rt Ankle로서 COG(x,y) 와의 거리가 [ coefficient_ankle x 하체길이]이며, COG(y)보다 작은 y값을 가졌으며 동시에 COG(x) 보다 큰 x값을 가진 Pixel 들의 평균점이다.
정면 스캔의 제 11 골격점(PF11)은 Lt Ankle로서, COG(x,y) 와의 거리가 [ coefficient_ankle x 하체길이]이며, COG(y)보다 작은 y값을 가졌으며 동시에 COG(x)보다 작은 x 값을 가진 Pixel들의 평균점이다.
이어서 측면 스캔을 통해 측면 골격점을 찾는 절차는 다음과 같다.
먼저 측면 스캔을 통해 골격점을 추출하기 위한 기초 상수와 계수들을 다음 표 4 및 표 5와 같이 정의한다.
상수 정의 내용
Side.Max(x,y) 사용자프레임에 있는 각 픽셀들 중 제일 높은 위치에 있는 픽셀의 x,y 좌표
Side.Min(x,y) 사용자프레임에 있는 각 픽셀들 중 제일 낮은 위치에 있는 픽셀의 x,y 좌표
Side.Height Max(y)-Min(y)
Side.COG(x,y) 사용자프레임에 있는 모든 개별 픽셀 위치의 평균점
상체길이 Max(y)-COG(y)
하체길이 COG(y)-Min(y)
계수 정의 내용
coefficient_knee 바닥에서 COG 사이의 길이와 무릎에서 COG 사이의 길이의 비
coefficient_ankle 바닥에서 COG 사이의 길이와 발목에서 COG 사이의 길이의 비
coefficient_greater_tubercle 상체길이 대비 COG와 대결절(Greater Tubercle) 사이의 길이 비율
coefficient_C7 상체길이 대비 COG와 C7사이의 길이 비율
coefficient_C7_to_greater_tubercle 상체길이 대비 C7과 대결절 사이의 길이 비율
coefficient_side_ear 상체길이 대비 COG와 femur head 사이의 길이 비율
coefficient_side_ear_from_COG 상체길이 대비 COG에서 귀까지 길이 비율
측면 스캔의 제 1 골격점(PS1)은 도 5의 귀에 해당하는 Side.Ear(x,y)로서, Side.COG(x,y) 와의 거리가 [coefficient_side_ear_from_COG x 상체길이] 이고, Side COG(y) 보다 큰 y 좌표를 가진 Pixel들 중 x 좌표가 제일 작은 점의 y 좌표를 SideEar(y)라고 한다. SideCOG(x,y)와의 거리가 [coefficient_side_ear_from_COG x 상체길이]이고, Side COG(y) 보다 큰 y 좌표를 가진 Pixel 들 중 x 좌표가 제일 작은 점의 x 좌표에 [ coefficient_side_ear x 상체길이]를 빼준 값을 SideEar(x) 라고 한다.측면 스캔의 제 2 골격점(PS2)은 도 5에서 목부분에 해당하는 Side.C7(x,y) 로서, Y 좌표가 [ COG(y) + coefficient_C7 x 상체길이 ]인 점들 중에서 x 값이 가장 큰 점의 y 값을 Side C7(y) 라고 한다. Y 좌표가 [ COG(y) + coefficient_C7 x 상체길이]인 점들 중에서 x 값이 가장 큰 점의 x값에 [ coefficient_side_greater_tubercle x 상체길이]를 뺀 값을 Side C7(x) 라고 한다.
측면 스캔의 제 3 골격점(PS3)은 도 5에서 Side.COG (x,y)에 해당하는 점으로서, 사용자 프레임(Userframe)에 있는 모든 개별 픽셀(Pixel) 위치의 평균점이다.
측면 스캔의 제 4 골격점(PS4)은 도 5에서 Side.Patella(x,y)에 해당하는 점으로서, COG(x,y)와의 거리가 [coefficient_knee x 하체길이]이며, COG(y)보다 작은 y 값을 가진 픽셀(Pixel)들의 평균점이다.
측면 스캔의 제 5 골격점(PS5)은 도 5에서 Side.Ankle(x,y)에 해당하는 점으로서, COG(x,y)와의 거리가 [coefficient_ankle x 하체길이]이며, COG(y)보다 작은 y 값을 가진 픽셀(Pixel)들 중 가장 x 값이 작은 점의 y 값을 Side.Ankle(y)라고 한다. 또한 COG(x,y)와의 거리가 [coefficient_ankle x 하체길이]이며, COG(y)보다 작은 y 값을 가진 픽셀(Pixel)들 중 가장 x 값이 작은 점의 x 값에 [coefficient_side_ankle x 하체길이]를 더한 값을 Side.Ankle(x) 라고 한다.
후면 스캔을 통해 골격점을 찾는 방법은 정면 스캔에서 좌우가 바뀐 점을 제외하고는 정면 스캔의 경우와 동일하다. 도 6을 참조하면, 정면 스캔에서 Rt. Acrominal End(x,y) 위치는 후면 스캔에서 Lt. Acrominal End(x,y)가 되고, 정면 스캔에서 Lt. Acrominal End(x,y) 위치는 후면 스캔에서 Rt. Acrominal End(x,y)가 된다. 본 발명의 실시예에서 후방 어깨 높이 차이에 사용되는 Rt. Acrominal End(x,y)와 Lt. Acrominal End(x,y)는 Back.Rt. Acrominal End(x,y)와 Back.Lt. Acrominal End(x,y)로 정의한다. Back.Lt. Acrominal End(x,y) 골격점은 C7(x,y) 과의 거리가 [coefficient_C7_to_greater_tubercle x 상체길이] 이고, C7(y)보다 작은 Pixel 들의 집합에서 x 좌표가 제일 작은 Pixel이 Back.Lt Acromial End(x,y)이다. Back.Rt.Acrominal End(x,y) 골격점은 C7(x,y)과의 거리가 [coefficient_C7_to_greater_tubercle x 상체길이] 이고, C7(y)보다 작은 Pixel 들의 집합에서 x 좌표가 제일 큰 Pixel이 Back.Rt Acromial End(x,y)이다.
다시 도 2를 참조하면, 아담스 테스트 추정부(134)는 피측정자의 자세를 도 7에 도시된 바와 같이 허리를 구부린 상태에서 카메라(120)로 촬영하여 획득된 사진에서 배경과 사용자를 분리하여 사용자 프레임 데이터를 구한 후 도 8에 도시된 바와 같이 골격 특징점을 추출한다. 여기서, 아담스 테스트(ADAM'S TEST)란 척추의 측만(Scoliosis)을 보기 위한 수기 검사법으로서, 피측정자를 앞으로 구부려 등의 비정상적인 각도를 보는 것이며, 해당 각도를 통해 흉추의 휨의 방향 혹은 휨의 정도를 예상할 수 있다. 일반적으로 척추는 경추(목뼈) 7개, 흉추(가슴뼈) 12개, 요추(허리뼈) 5개와 천추 및 미추로 이루어지는 데, 본 발명의 실시예에서는 주로 흉추와 요추의 휨 방향과 휨 정도를 산출하여 척추 상태를 시물레이션한다.
아담스 테스트를 통해 산출되는 3개의 골격 특징점은 도 8에 도시된 바와 같이, 좌측 갈비 정점(Lt. Top of Rib(x,y)), 우측 갈비 정점(Rt. Top of Rib(x,y)), 등 정점(Top of Back(x,y))이다.
등 정점(Top of Back(x,y))은 먼저 사용자 프레임에 있는 모든 개별 픽셀들의 위치 평균으로 중앙점(COG(x,y))을 추출한 후, 사용자 프레임 내에서 COG(x,y)의 x값이 같은 픽셀들 중에서 가장 높은 점으로 정의한다.
또한 도 8에서 a는 Top of Back(x,y)와 COG(x,y) 사이의 거리를 8로 나눈 값으로 정의한다.
좌측 갈비 정점(Lt. Top of Rib(x,y))은 사용자 프레임(Userframe) 내에서 Top of Back(x,y)에서 a 거리 만큼 떨어진 점들 중 Top of Back(x, y)의 x 값보다 작고, y 값이 가장 큰 점이라고 정의한다.
우측 갈비 정점(Rt. Top of Rib(x,y))은 사용자 프레임(Userframe) 내에서 Top of Back(x,y)에서 a 거리 만큼 떨어진 점들 중 Top of Back(x, y)의 x 값보다 크고, y 값이 가장 큰 점이라고 정의한다.
흉추방향 및 휨정도 추정부(135)는 아담스 테스트 추정부(134)에 의해 추출된 골격 특징점을 바탕으로 흉추의 방향과 휨정도를 산출하기 위한 각도(Angle)를 다음 수학식 1로 산출하고, 부호(Sign)를 다음 수학식 2로 산출한다.
Figure pat00001
Figure pat00002
흉추의 휨 방향은 부호(Sign)가 양(+)일 경우 도 9의 (A)에 도시된 바와 같이, 우측으로 볼록하게 휜 상태이고, 부호(Sign)가 음(-)일 경우 도 9의 (B)에 도시된 바와 같이, 좌측으로 볼록하게 휜 상태이다. 도 9를 참조하면, 상단 점은 제1 흉추(T1) 위치이고, 중앙 점은 제6 흉추(T6) 위치를 나타내며, 하단 점은 제12 흉추(T12) 위치를 나타낸다.
또한 흉추의 휨정도는 수학식 1로 구한 각도값에 의해 산출되는데, 각도 값이 클 수록 흉추의 곡률반경은 작아지고, 각도 값이 작을 수록 흉추의 곡률반경은 커지며, 각도 값이 0일 경우 일직선 형태가 된다. 도 10에서 (C)는 부호가 음(-)이면서 각도 값이 2인 경우의 흉추를 시물레이션한 예이고, (D)는 부호가 양(+)이면서 각도 값이 6인 경우의 흉추를 시물레이션한 예이다.
이와 같이 흉추방향 및 휨정도 추정부(135)는 수학식 1과 수학식 2에 따라 산출된 부호와 절대 각도값에 따라 흉추의 측만 상태를 시물레이션할 수 있다.
요추방향 및 휨정도 추정부(136)는 골격점 추출부(133)에 의해 산출된 골격점 중에서 C7(x,y)와 COG(x,y)에 의해 결정된다. C7(x,y)는 척추 7번뼈에 해당하는 위치로서, [COG(y)+coefficient_C7 x 상체길이]을 C7(y)라고 하고, 사용자 프레임에 있는 픽셀(Pixel) 중 y 좌표가 [COG(y)+ coefficient_C7 x 상체길이]인 점들의 x 좌표들의 평균을 C7(x)라고 하여 산출할 수 있다. COG(x,y)는 무게중심점(Center Of Gravity)에 해당하는 위치로서, 사용자 프레임에 있는 모든 개별 픽셀 위치의 평균점이다.
요추의 방향은 흉추의 휨 방향과 관련이 있는데, 부호(Sign)가 양(+)이어서 흉추의 휨 방향이 도 9의 (A)에 도시된 바와 같이, 우측으로 볼록하게 휜 상태일 경우에는 요추의 방향은 도 11에 도시된 바와 같이 좌측으로 볼록하게 휘게 된다. 또한 부호(Sign)가 음(-)이어서 흉추의 휨의 방향이 도 9의 (B)에 도시된 바와 같이, 좌측으로 볼록하게 휜 상태일 경우 요추의 방향은 도 12에 도시된 바와 같이 우측으로 볼록하게 휘게 된다.
도 11을 참조하면, 요추의 모양은 적색의 선과 같이 이루어지는데, 요추의 시작점은 빨간색 포인트로서 T12 라고 정의된다. 정의된 T12(x)는 C7(x)이라고 하며, T12(y)는 COG(y)와 C7(y) 사이의 일정 비율의 점으로 정의한다. 요추의 종착점 L5(x,y)는 주황색 포인트이며, L5(x)는 'COG(x)'이며 L5(y)는 'COG(y)' 이다.
그리고 요추의 형태를 만드는 방법은 시작점은 T12(x,y)이며 끝점은 L5(x,y) 이다. 요추가 일직선이 되는 경우는 C7(x)-COG(x) 가 0에 근접하는 경우이며, 그외의 경우에는 적색 라인(red line)의 곡면(curvature) 형태를 띄며, C7(x)-COG(x) 만큼 도 11의 하단에 표시된 0에서 멀어진 형태로 모양이 만들어진다.
도 12를 참조하면, 요추의 모양은 적색의 선과 같이 이루어지는데, 요추의 시작점은 빨간색 포인트로서 T12 라고 정의된다. 정의된 T12(x)는 C7(x)이라고 하며, T12(y)는 COG(y)와 C7(y) 사이의 일정 비율의 점으로 한다. 요추의 종착점 L5(x,y)는 주황색 포인트이며, L5(x)는 'COG(x)'이고, L5(y)는 'COG(y)' 이다.
그리고 도 12에서 요추의 형태를 만드는 방법은 시작점은 T12(x,y)이고 끝점은 L5(x,y)이다. 요추가 일직선이 되는 경우는 C7(x)-COG(x)가 0에 근접하는 경우이며, 그외의 경우에는 적색 라인(red line)의 곡면(curvature) 형태를 띄며 C7(x)-COG(x) 만큼 도 12의 하단에 표시된 0에 멀어진 형태로 모양이 만들어진다.
분석 결과 생성부(137)는 흉추방향 및 휨정도 추정부(135)에 의해 구해진 흉추 모양과 요추방향 및 휨정도 추정부(136)에 의해 구해진 요추 모양을 연결하여 입체적인 그래픽으로 시물레이션한 후 도 13에 도시된 바와 같이 피측정자(사용자)가 척추 측만 상태를 이해하기 쉽게 표출한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 절차를 도시한 순서도이다.
본 발명의 실시예에 따른 척추 시물레이션 절차는 도 3에 도시된 바와 같이, 척추 시물레이션 장치(100)가 온되면 소정의 프로그램을 실행하여 메인화면을 표시하고, 메인화면의 메뉴 선택에 의해 피측정자가 처음 사용자(user)일 경우에는 사용자 데이터 베이스를 구축하고, 이미 등록된 사용자일 경우에는 이전에 등록된 사용자 데이터를 불러온다(S1). 사용자 데이터베이스에는 적어도 사용자 이름, 키, 나이, 이메일 주소, 성별, 이전의 측정정보, 측정일자 등의 항목이 생성되어 해당 정보가 기록되어 있다.
사용자 등록이 완료되면, 레이저 발판(110)에 위치한 피측정자의 정면/측면/후면을 카메라(120)로 촬영하여 정면/측면/후면 골격점을 각각 추출한다(S2~S8).
골격점 추출이 완료되면, 아담스 테스트 추정 단계(S9)에서는 피측정자의 자세를 도 7에 도시된 바와 같이 허리를 구부린 상태로 하여 촬영된 영상 데이터를 입력받아 도 8에 도시된 바와 같이 흉추의 휨 상태를 진단하기 위한 골격 특징점을 추출한다. 도 8을 참조하면, 아담스 테스트를 통해 산출되는 3개의 골격 특징점은 좌측 갈비 정점(Lt. Top of Rib(x,y)), 우측 갈비 정점(Rt. Top of Rib(x,y)), 및 등 정점(Top of Back(x,y))이다.
이어 흉추방향 및 휨정도 추정 단계(S10)에서는 아담스 테스트 추정 단계(S9)에서 추출된 골격 특징점을 바탕으로 흉추의 방향과 휨정도를 산출하기 위한 각도(Angle)와 부호(Sign)를 앞서 설명한 수학식 1 및 수학식 2로 산출한다.
요추방향 및 휨정도 추정 단계(S11)에서는 앞서 구한 골격점들 중에서 C7(x,y)와 COG(x,y)와 흉추의 방향에 의해 요추의 휨 방향과 휨 정도를 산출한다.
그리고 흉추요추 시물레이션 단계(S12)에서는 흉추방향 및 휨정도 추정단계(S10)에서 구해진 흉추 모양과 요추방향 및 휨정도 추정 단계(S11)에서 구해진 요추 모양을 연결하여 입체적인 그래픽으로 시물레이션하고, 분석결과 출력 단계(S13)에서는 척추 시물레이션 결과를 화면으로 디스플레이하거나 프린트 형태로 출력하여 사용자가 자신의 척추 측만 상태를 알 수 있게 한다.
이상에서 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
100: 척추 시물레이션 장치 102: 프레임
110: 레이저 발판 120: 카메라
130: 척추 시물레이션 본체 131: 영상입력부
132: 사용자 프레임 추출부 133: 골격점 추출부
134: 아담스 테스트 추정부 135: 흉추방향 및 휨정도 추정부
136: 요추방향 및 휨정도 추정부 137: 분석 결과 생성부
140: 조작부 150: 프린터
160: 디스플레이부

Claims (5)

  1. 피측정자를 촬영하기 위한 카메라;
    피측정자의 측정시 발 위치를 표시하기 위한 발판;
    측정결과를 표시하기 위한 디스플레이; 및
    상기 카메라로부터 피측정자의 제1 영상 데이터를 입력받아 골격점을 추출하고, 허리를 구부린 형태로 촬영된 제2 영상 데이터를 입력받아 골격 특징점을 추출한 후 후 골격 특징점을 소정 식에 따라 계산하여 흉추의 휨 방향과 휨 정도를 산출하며, 골격점으로부터 요추 방향과 휨 정도를 산출하고, 산출된 흉추와 요추를 연결하여 척추 상태를 시물레이션하여 상기 디스플레이로 출력하는 척추 시물레이션 본체를 포함하는 척추 시물레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 척추 시물레이션 본체는
    상기 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 입력받기 위한 영상 입력부와,
    입력된 피측정자의 영상 데이터에서 사용자 프레임 데이터를 추출하는 사용자 프레임 추출부와,
    사용자 프레임에서 골격점을 추출하는 골격점 추출부와,
    아담스 테스트 자세의 사용자 프레임에서 골격 특징점을 추출하는 아담스 테스트 추정부와,
    상기 골격 특징점을 소정 식에 따라 연산하여 흉추 방향과 휨정도를 추정하는 흉추방향 및 휨 정도 추정부와,
    상기 골격점 추출부에 의해 산출된 골격점 중에서 C7(x,y)와 COG(x,y)와 흉추의 휨 방향을 입력받아 요추의 휨 방향과 휨 정도를 추정하기 위한 요추방향 및 휨정도 추정부와,
    상기 흉추방향 및 휨정도 추정부에 의해 구해진 흉추 모양과 상기 요추방향 및 휨정도 추정부에 의해 구해진 요추 모양을 연결하여 입체적인 그래픽으로 시물레이션하여 출력하는 분석결과 생성부를 포함하는 척추 시물레이션 장치.
  3. 제3항에 있어서, 상기 아담스 테스트 추정부에 의해 추정된 골격 특징점은
    좌측 갈비 정점(Lt. Top of Rib(x,y))과, 우측 갈비 정점(Rt. Top of Rib(x,y)), 및 등 정점(Top of Back(x,y))을 포함하는 것을 특징으로 하는 척추 시물레이션 장치.
  4. 피측정자를 촬영한 영상 데이터를 입력받는 단계;
    입력된 영상 데이터에서 사용자 프레임 데이터를 추출하는 단계;
    추출된 사용자 프레임 데이터에서 골격점을 추출하는 단계;
    아담스 테스트 자세에서 촬영된 영상 데이터를 입력받아 흉추의 휨 상태를 진단하기 위한 골격 특징점을 추출하는 단계;
    상기 골격 특징점을 소정 식에 적용하여 흉추의 휨 방향과 휨정도를 산출하는 단계;
    상기 추출된 골격점과 흉추의 방향에 의해 요추의 휨 방향과 휨 정도를 산출하는 단계; 및
    흉추 방향 및 휨 정도 추정으로 구해진 흉추 모양과 요추 방향 및 휨 정도 추정으로 구해진 요추 모양을 연결하여 입체적인 그래픽으로 시물레이션하는 단계를 포함하는 척추 시물레이션 방법.
  5. 제4항에 있어서, 흉추의 방향과 휨정도를 분석하기 위한 골격 특징점은
    좌측 갈비 정점(Lt. Top of Rib(x,y))과, 우측 갈비 정점(Rt. Top of Rib(x,y)), 및 등 정점(Top of Back(x,y))을 포함하고,
    요추의 방향과 휨정도를 추정하기 위한 골격점은 C7(x,y)와 COG(x,y)인 것을 특징으로 하는 척추 시물레이션 방법.
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