[논문]형태학적 연산과 선분 근사화를 이용한 침 검출

장경식; 한수환

doi:10.6109/jkiice.2015.19.12.2785

[국내논문] 형태학적 연산과 선분 근사화를 이용한 침 검출
Needle Detection by using Morphological Operation and Line Segment Approximation 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.12, 2015년, pp.2785 - 2791

장경식 (Department of multimedia Engineering, Dongeui University) , 한수환 (Department of multimedia Engineering, Dongeui University)

초록
AI-Helper

이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, neddle detection algorithm for the removal of needle stuck into skin in oriental clinic is presented. First, in the proposed method, potential candidate areas of each needle are selected by using the morphological open operation in a gray image, and the false candidates are removed by considering their area size. Next, edge points are extracted using canny edge detector in selected candidate areas, line segments are approximated using the edge points. Based on the direction of line segment and the distance between two line segments, two main line segments of the needle are extracted. The final verification of needle is accomplished by using the morphological analysis of these two line segments. In the experiments, the detection rate of proposed method reaches to 97.5% for the 16 images containing 119 needles.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

침은 크기가 작고 가늘어 일반적으로 촬영된 환자의 영상으로부터 그 위치를 검출하기는 쉽지가 않다. 따라서 이 논문에서는 침을 효과적으로 검출하기 위하여 침 머리 부분에 인체에 무해한 노란색의 발광 물질을 도포함으로써 직침된 침 머리 부분이 주변보다 밝도록 하였다. 주변보다 밝은 침 머리 부분을 검출하기 위하여 형태학적 연산 중에서 열기(open) 연산과 이진화 과정을 거쳐 침 후보 영역을 찾고, 검출된 영역의 크기성분 등을 고려하여 거짓 후보영역을 제거하는 과정이 수행된다.
현재까지 구현된 구체적인 기술은 전무한 상태며 단지 특정센서(바코드, RFID, 또는 자기장센스)를 이용한 침의 위치추적 개념[4-6]과 촬영된 환자 영상으로부터 침을 검출하는 개념을 적용한 영상모니터링 시스템에 대한 아이디어만 특허출원중인[7] 상태이다. 특정센서 기반의 침 위치추적시스템은 일회용으로 사용되는 침에 센서물질을 부착해야하는 점과 환자병상에 그것을 감지 할 수 있는 센서들이 설치되어 있어야 하는 점 등 그 경제성이 낮아 본 논문에서는 특별한 침 검출장비 없이 촬영된 환자영상으로부터 직접적으로 침을 검출하는 방법을 제안하였다.
한방치료의 침 시술 중 발생할 수 있는 불완전한 발 침으로 인한 의료사고 방지를 위한 침 검출 방법을 제안하였다. 가늘고 작은 침의 형태학적 특징으로 인해 일반적으로 촬영된 영상으로부터 직침된 많은 수의 침들을 모두 인식하는 것은 쉽지가 않다.

제안 방법

카메라의 렌즈에 부착된링 조명에 의해 카메라 정면 방향으로 반사광을 낼 수 있어 재귀반사를 하는 침의 머리 부분이 주변보다 밝게 촬영되어진다. 링 조명은 촬영시 자동으로 켜지도록 설정되어 있으며 그림 1과 같이 일반 한방치료실의 형광등 실내조명 아래서 직침 후 환자영상을 리모콘(remote control)에 의해 원격 촬영하였다. 의료용 마네킹을 대상으로 침 시술을 실시하고 그 영상들을 획득하였으며, 카메라는 지지대를 설치하여 고정시켰다.
그림 2의 (a)는 입력 영상 I_ori이며, (b)는 열기 연산을 수행한 영상 I_open으로 주변보다 밝고 작은 부분인 침 머리 부분이 제거되었고 다른 부분은 거의 변화가 없음을 확인할 수 있다. 영상에서 육안으로 보이지 않지만 잡음에 해당하는 크기가 매우 작고 주변보다 밝은 영역들이 존재하기 때문에 열기연산을 수행하기 전에 평균값 필터를 사용하여 입력 영상의 평활화(smoothing)를 수행하였다.
링 조명은 촬영시 자동으로 켜지도록 설정되어 있으며 그림 1과 같이 일반 한방치료실의 형광등 실내조명 아래서 직침 후 환자영상을 리모콘(remote control)에 의해 원격 촬영하였다. 의료용 마네킹을 대상으로 침 시술을 실시하고 그 영상들을 획득하였으며, 카메라는 지지대를 설치하여 고정시켰다.
선분 근사화는 물체의 형태변화를 최소화시키면서 최소의 선분을 사용하여 물체를 묘사하는 방법이다. 이 논문에서는 다음과 같은 방법으로 선분 근사화를 수행하였으며 각 단계에서 저장한 점들이 한 브랜치를 구성 하는 선분들의 시작점과 끝점들이다.
이와 같은 일반적인 이진화 방법을 사용하면 침이 아닌 많은 영역이 침 후보 영역으로 나타날 수 있다. 이 논문에서는 식 (2)의 영상을 반전한 영상에서 침은 다른 부분보다 검은 부분이고 전체적으로 침에 해당하는 화소수가 적기 때문에 영상에 대한 히스토그램을 구하고 화소값 0부터 n 까지의 화소 수가 전체 화소수의 0.25% 되는 화소값 n을 임계치로 하여 이진화를 수행하였다.
침은 크기가 작고 가늘며 형태가 단순하여 육안으로도 찾지 못하는 경우가 발생한다. 일반적인 방법으로 영상을 획득하는 경우, 침을 검출하기는 매우 어렵기 때문에 이 논문에서는 침 머리 부분에 인체에 무해한 노란색의 발광물질을 도포하고 링 조명이 부착된 카메라를 사용하여 침 머리 부분을 밝게 하여 영상을 획득하였다.
가늘고 작은 침의 형태학적 특징으로 인해 일반적으로 촬영된 영상으로부터 직침된 많은 수의 침들을 모두 인식하는 것은 쉽지가 않다. 제안된 방법에서는 침 머리 부분에 인체에 무해한 발광 물질을 도포하고 링 조명이 부착된 카메라를 사용하여 침 머리 부분을 밝게 하여 영상을 획득하였다. 형태학적 연산과 선분 근사화 과정을 거쳐 침의 위치를 검출하였으며, 의료용 마네킹을 대상으로 한 실험에서 약 97.
제안된 알고리즘은 인텔 i5-2500 cpu에 Matlab 7.1로 코딩되었으며 검출율은 표 1 에 요약되어 있다. 전체적으로 3개의 오류 (1개의 false acceptance error(FA), 2개의 false rejection error(FR))가 발생하였다.
침 머리 부분은 주변보다 밝다는 성질을 기반으로 형태학적 연산 중에서 열기(open) 연산의 특성을 이용하여 침 후보 영역을 검출하였다. 구조요소(structural element) B에 의한 영상 A의 형태학적 열기(open)는 식 (1)과 같이 B에 의해 A를 침식하고 나서, 그 결과를 B로 팽창시키는 것이다.
촬영에 사용된 카메라는 소니 ILCE-7이며 줌 기능은 사용하지 않았다. 카메라 렌즈의 테두리에 원형의 링 조명을 장착하여 리모콘에 의한 원격 촬영시 자동으로 켜지도록 설정하였으며 한방치료실의 일반 형광조명은 평상시처럼 모두 켜진 상태에서 촬영하였다. 획득한 영상의 크기는 6000x4000이며 명암도 영상(gray image)으로 변환 후 사용하였다.
주변보다 밝은 침 머리 부분을 검출하기 위하여 형태학적 연산 중에서 열기(open) 연산과 이진화 과정을 거쳐 침 후보 영역을 찾고, 검출된 영역의 크기성분 등을 고려하여 거짓 후보영역을 제거하는 과정이 수행된다. 후보영역의 edge 점들을 찾고 선분으로 근사화한후 방향과 선분간의 거리 등을 이용하여 침의 머리 부분에 해당하는 두 개의 주 선분을 찾아 최종적으로 침을 검출하였다.

대상 데이터

침 부분은 매우 가늘어 육안으로도 존재 여부를 판단하기 어렵다. 노란색의 발광물질에 사용하기 때문에 컬러정보를 사용하면 보다 쉽게 침을 검출할 수도 있지만, 영상 크기가 커짐에 따라 실제 구현시 메모리 문제가 발생할 수 있기 때문에 명암도 영상을 사용하였다.
성능 평가를 위해서 대형 한방병원의 치료실에서 촬영된 환자영상을 이용하였다. 일반 환자에 대한 직접적인 침 시술은 관계기관의 허가를 얻어야 하는 등 현실적 제약이 있는 관계로 의료용 마네킹을 대상으로 한방병원에 근무하는 한의사의 도움을 받아 침 시술을 실시하고 영상들을 획득하였다.
이 논문에서는 카메라 렌즈에 장착하는 링 조명을 사용하여 실험 영상을 얻었다. 카메라의 렌즈에 부착된링 조명에 의해 카메라 정면 방향으로 반사광을 낼 수 있어 재귀반사를 하는 침의 머리 부분이 주변보다 밝게 촬영되어진다.
획득한 영상의 크기는 6000x4000이며 명암도 영상(gray image)으로 변환 후 사용하였다. 이렇게 촬영된 16장의 영상에 대하여 침의 검출을 수행하였으며 각 영상에는 최소 4개, 최대 9개의 침이 직침되어 있고 침의 전체 개수는 119개 이다.
일반 환자에 대한 직접적인 침 시술은 관계기관의 허가를 얻어야 하는 등 현실적 제약이 있는 관계로 의료용 마네킹을 대상으로 한방병원에 근무하는 한의사의 도움을 받아 침 시술을 실시하고 영상들을 획득하였다. 촬영에 사용된 카메라는 소니 ILCE-7이며 줌 기능은 사용하지 않았다. 카메라 렌즈의 테두리에 원형의 링 조명을 장착하여 리모콘에 의한 원격 촬영시 자동으로 켜지도록 설정하였으며 한방치료실의 일반 형광조명은 평상시처럼 모두 켜진 상태에서 촬영하였다.
카메라 렌즈의 테두리에 원형의 링 조명을 장착하여 리모콘에 의한 원격 촬영시 자동으로 켜지도록 설정하였으며 한방치료실의 일반 형광조명은 평상시처럼 모두 켜진 상태에서 촬영하였다. 획득한 영상의 크기는 6000x4000이며 명암도 영상(gray image)으로 변환 후 사용하였다. 이렇게 촬영된 16장의 영상에 대하여 침의 검출을 수행하였으며 각 영상에는 최소 4개, 최대 9개의 침이 직침되어 있고 침의 전체 개수는 119개 이다.

성능/효과

제안된 방법에서는 침 머리 부분에 인체에 무해한 발광 물질을 도포하고 링 조명이 부착된 카메라를 사용하여 침 머리 부분을 밝게 하여 영상을 획득하였다. 형태학적 연산과 선분 근사화 과정을 거쳐 침의 위치를 검출하였으며, 의료용 마네킹을 대상으로 한 실험에서 약 97.5 %의 침 검출율를 보였다. 향후 관계기관의 허가를 받아 실제 환자를 대상으로 하는 임상 검증을 다양한 환경에서 진행할 예정이며, 그 과정에서 검출 알고리즘의 수정 및 보완 작업을 지속적으로 이루어 나갈 계획이다.

후속연구

이 경우, 침 머리 부분의 에지 추출시 평활화 정도를 조절하는 값을 조절함으로써 이와 같은 FR 오류는 낮출 수는 있으나 상대적으로 FA 오류가 증가하게 된다. 이러한 문제점은 향후 침 머리 부분에 대한 발광물질 도포영역의 일관성과 보다 정교한 에지 추출 방법의 사용을 통해 개선되어 질 수 있을 것으로 사료된다.
5 %의 침 검출율를 보였다. 향후 관계기관의 허가를 받아 실제 환자를 대상으로 하는 임상 검증을 다양한 환경에서 진행할 예정이며, 그 과정에서 검출 알고리즘의 수정 및 보완 작업을 지속적으로 이루어 나갈 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	침은 무엇으로 이루어지는가?	침술은 한의학에서 대표적인 치료법인데, 침은 가늘고 긴 스테인레스 스틸로 구성되어 피부에 꽂을 수 있도록 하는 침봉과, 그 후단으로 시술자가 손으로 잡을 수 있도록 구성된 침 머리 부분인 침병으로 이루어진다[2]. 이러한 침은 크기가 작고 가늘 뿐만 아니라, 치료를 위해 많은 수의 침을 한꺼번에 직침하는 경우가 많아, 침술 도중 발침이 완전히 이루어지지 않음으로서 의료사고가 종종 발생되고 있다.
	불완전한 발침의 위험을 예방하기 위하여 제시된 방법 중 명도가 큰 형광색으로 코팅된 침을 사용하는 방법의 한계는 무엇인가?	불완전한 발침의 위험을 예방하기 위하여 침의 머리 부분에 발침자의 인지가 용이하도록 명도가 큰 형광색 으로 코팅된 침을 사용하는 방법[3]이 제시되었으나 이 또한 전적으로 발침자의 시각에 의존함으로써 여전히 위험성이 남아있다. 현재까지 구현된 구체적인 기술은 전무한 상태며 단지 특정센서(바코드, RFID, 또는 자기장센스)를 이용한 침의 위치추적 개념[4-6]과 촬영된 환자 영상으로부터 침을 검출하는 개념을 적용한 영상모니터링 시스템에 대한 아이디어만 특허출원중인[7] 상태이다.
	침 부분 검출을 위하여 컬러정보를 사용하지 않고 명암도 영상을 사용한 이유는?	침 부분은 매우 가늘어 육안으로도 존재 여부를 판단 하기 어렵다. 노란색의 발광물질에 사용하기 때문에 컬러정보를 사용하면 보다 쉽게 침을 검출할 수도 있지만, 영상 크기가 커짐에 따라 실제 구현시 메모리 문제가 발생할 수 있기 때문에 명암도 영상을 사용하였다.

참고문헌 (12)

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Korean Acupuncture & Moxibustion Medicine Society, Acupuncture & Moxibustion Medicine, Jibmoondang, 2012.
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P. Lim, S. Jung, S. Jeon, D. Yun and D. Kim, Real time location system for removal needle using image, Korea Patent 101512077, KOREAN INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE, 2015.
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N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms", IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, vol. SMC-9, no. 1, pp.62-66, 1979.
S. Ablameyko, V. Bereishik, N. Paramonova, A. Marcelli, S. Ishikawa, K. Kato, "Vectorization and Representation of Large-Size 2-D Line-Drawing Images," Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 5, No. 3, pp. 245-254, September 1994.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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