초록

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본 연구는 컴퓨터 비전 시스템을 위한 라이브러리를 설계 및 구현하고, 이를 적용하여 적정량의 정액 내에 분포되어 있는 정자의 수를 측정하는 불임진단보조용 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 육안으로 검사하던 수작업을 자동화하여 의사의 주관적 진단에 신뢰도 , 높은 수치화된 정보를 제공할 수 있다. 또한 범용 주변 장비와 윈도우즈 환경을 사용함으로써 경제성, 확장성, 호환성을 가질 뿐만아니라 윈도우즈 사용자에게 친숙하고 편리한 인터페이스를 제공할 수 있다. 개발된 시스템의 성능을 병원에서 제공된 영상으로 테스트하였다.

본 연구는 컴퓨터 비전 시스템을 위한 라이브러리를 설계 및 구현하고, 이를 적용하여 적정량의 정액 내에 분포되어 있는 정자의 수를 측정하는 불임진단보조용 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 육안으로 검사하던 수작업을 자동화하여 의사의 주관적 진단에 신뢰도 , 높은 수치화된 정보를 제공할 수 있다. 또한 범용 주변 장비와 윈도우즈 환경을 사용함으로써 경제성, 확장성, 호환성을 가질 뿐만아니라 윈도우즈 사용자에게 친숙하고 편리한 인터페이스를 제공할 수 있다. 개발된 시스템의 성능을 병원에서 제공된 영상으로 테스트하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 연구에서 개발한 시스템은 컴퓨터 비전 시스템을 바탕으로 설계되었으며, 영상획득, 영 상분 할, 영상정저], 농도측정, 특징추출, 인식을 위한 알고리즘 등을 포함한다. 시스템의 확장성과 호환성 올 위하여 윈도우즈 환경의 동적 라이브러리로 제작하여 영상 취득부터 최종 인식까지 구현 가능한 컴퓨터 비전 라이브러리 시스템을 구축하였다’ 이 중 영상 획득 부분은 전체 프로그램 모듈 중 가쟝 하드웨어 의존적 인부분으로 본 시스템에서는 현재 많이 사용되고 있는 Win32 플랫폼을 기반으로 개발하여 최대한의 하드웨어 독립성을 유지하고자 하였다.
• 이에 따라 본 연구는 병원이 이미 보유하고 있는 개인용 컴퓨터와 광학현미경에 영상 캡쳐 보드와 카메라를 장착하여 정액 영상을 입력받고, 컴퓨터 비전 기법을 이용하여 단위 정액에 분포한 정자 농도의 수치 정보를 제공하는 불임 진단을 보조할 수 있는 컴퓨터 비전 시스템 올 개발하였다.

제안 방법

• 이에 따라 본 연〒눈 불임 진단을 보조할 수 있는 정액 농도 측정 컴퓨터 비전 시스템을 개부! 하였다. 개발된 시스템은 병원이 이미 보유하고 있는 개인용 컴퓨터와 광학 현미경에 범용 CCD 카메라와 영상입력 보드■를 장착시키고, 윈도우즈 환경에서 동작하는 컴퓨터 비전 시스템을 개발하여 탑재하였다. 윈도우츠 환경을 이용하므로 일반 컴퓨터 주변기기와 호환이 용이하고 사용이 쉬울 뿐만 아니라 매우 저가로 시스템을 구축할 수 있었다.
• 광학 현미경에 장치된 흑백 CCD 카메라를 통해 입력된 비디오 신호를 VidC沖올 통해 구현된 영상 획득 루틴을 통해 정액 영상을 입력한다. 정액 분석 시 기준 영역 내의 정자 수에 대한 측정이 필요하므로 눈금이 표시된 마클러 위에 정액을 5ml 가량 떨어뜨려 측정한다.
• 또한 이러한 컴퓨터 비전 시스템 구축에 공통적 으로 필요한 알고리즘들 올 라이브러리의 형태로 개발하여 전체 시스템 구축에 필요한 노력을 줄이고 향후 시스템의 확장성과 호환성을 유지할 수 있도록 하였다’ 이렇게 개발된 시스템의 성능을 측정하기 위해의 료기관에서 제공된 정액 영상 샘플을 대상으로 성능 실험을 수행하였다.
• 범용 장비의 사용 올 위해 VidCap 라이브러 리를 이용해 영상취득 모듈을 구성하였으며, 호환과 확장을 위해 영상 취득부터 영상 인식까지 필요한 제반 프로그램을 컴퓨터 비전 라이브러리의 형태로 설계 및 구축하였다. 이러한 비전 라이브러리의 일부 기능을 이용하여 정액 농도의 수치화 된 정보를 제공하는 시스템을 구축하였다.
• 컴퓨터 비전(Computer Vision)이란 투시된 영상들로부터 주어진 장면에 관한 유용한 장면을 추출하는 작업을 말한다[1]. 본 연구에서 개발한 시스템은 컴퓨터 비전 시스템을 바탕으로 설계되었으며, 영상획득, 영 상분 할, 영상정저], 농도측정, 특징추출, 인식을 위한 알고리즘 등을 포함한다. 시스템의 확장성과 호환성 올 위하여 윈도우즈 환경의 동적 라이브러리로 제작하여 영상 취득부터 최종 인식까지 구현 가능한 컴퓨터 비전 라이브러리 시스템을 구축하였다’ 이 중 영상 획득 부분은 전체 프로그램 모듈 중 가쟝 하드웨어 의존적 인부분으로 본 시스템에서는 현재 많이 사용되고 있는 Win32 플랫폼을 기반으로 개발하여 최대한의 하드웨어 독립성을 유지하고자 하였다.
• 상기의 과정에 의해 가공된 영상으로부터 인식에 필요한 특징을 추출하는 알고리즘과 이렇게 구해진 특징을 인식하는 신경회로망 올 동적 라이브러리화하였다. 이에는 대표적인 특징으로 사용되는 세선화, 망 특징, 마스크 연산 알고리즘 등이 포함되었으며, 복수의 신경회 로망을 동시에 사용할 수 있는 오류 역전파 신경회로망의 학습 및 인식 모듈을 추가하였다[7, 8, 9].
• 정액 분석 시 기준 영역 내의 정자 수에 대한 측정이 필요하므로 눈금이 표시된 마클러 위에 정액을 5ml 가량 떨어뜨려 측정한다. 이러한 눈금을 기준으로 영역 내의 정자 수를 측정해야 하므로 정액 영상에서 눈금자를 이용해 영상 올 분할하였다. 이렇게 분할한 영상을 그림 2.
• 범용 장비의 사용 올 위해 VidCap 라이브러 리를 이용해 영상취득 모듈을 구성하였으며, 호환과 확장을 위해 영상 취득부터 영상 인식까지 필요한 제반 프로그램을 컴퓨터 비전 라이브러리의 형태로 설계 및 구축하였다. 이러한 비전 라이브러리의 일부 기능을 이용하여 정액 농도의 수치화 된 정보를 제공하는 시스템을 구축하였다.
• 정액 영상의 이진화에 다양한 알고리즘을 적용한 실험 결과 그 라디언트 히스토 그램올 이용한 이진화가 효과적이었다. 이에 따라 영상 내의 모든 화소에 화소를 중심으로 그 주변 화소와의 명도 차이를 계산하여 히스토그램을 구성한 후, 히스토그램의 피크 값을 구하여 이진화 임계 값으로 사용하였다. 그림 2.
• 정액 영상 내에 존재하는 세부 영상들의 크기 정보를 구하기 위해 블럽 알고리즘을 사용하여 고립된 영상 영역을 검출하였다. 실험에 의해 구한 적정 정자 영상의 크기 구간 내의 영상만 올 남기고 나머지 영상들은 모두 제거하였다.

성능/효과

• 개발된 시스템은 이미 상용화되어 있는 일반용 주변 장치를 이용하므로 고가의 의료 장비를 따로 수입할 필요 없이 저가로 구축 가능할 뿐만 아니라, 윈 도우즈 환경을 사용함으로 사용자에게 친숙하고 편리한 인터페이스를 제공할 수 있다. 의사가 직접 실시하는 정액 농도 검사는 대부분 1회의 주관적 육안 검사 에 그치지만 개발된 시스템을 이용할 경우 드*시간에 복수의 샘플 영상을 처리한 평균값을 제공할 수 있으므로 보다 객관적이고 신뢰성 높은 정액 농도 정보를 제공할 수 있다.
• 개발된 시스템을 자문병원에 설치하여 샘플정액 영상을 취득하여 분석한 결과 적절한 오차범위 내의 정자농도 측정이 가능했다. 현재 개발된 시스템의 성능 향상을 위하여 전문 의료진과 교류하고 있으며, 크기 정보만에 의존한 정자 영상의 판별을 보완하고 있다.
• 개발된 시스템은 이미 상용화되어 있는 일반용 주변 장치를 이용하므로 고가의 의료 장비를 따로 수입할 필요 없이 저가로 구축 가능할 뿐만 아니라, 윈 도우즈 환경을 사용함으로 사용자에게 친숙하고 편리한 인터페이스를 제공할 수 있다. 의사가 직접 실시하는 정액 농도 검사는 대부분 1회의 주관적 육안 검사 에 그치지만 개발된 시스템을 이용할 경우 드*시간에 복수의 샘플 영상을 처리한 평균값을 제공할 수 있으므로 보다 객관적이고 신뢰성 높은 정액 농도 정보를 제공할 수 있다.
• 명암을 가지는 영상은 대상물과 배경을 분리한 이진 영상으로 변환되어야 한다[2, 3]. 정액 영상의 이진화에 다양한 알고리즘을 적용한 실험 결과 그 라디언트 히스토 그램올 이용한 이진화가 효과적이었다. 이에 따라 영상 내의 모든 화소에 화소를 중심으로 그 주변 화소와의 명도 차이를 계산하여 히스토그램을 구성한 후, 히스토그램의 피크 값을 구하여 이진화 임계 값으로 사용하였다.

후속연구

• 현재 개발된 시스템의 성능 향상을 위하여 전문 의료진과 교류하고 있으며, 크기 정보만에 의존한 정자 영상의 판별을 보완하고 있다. 또한 특징 추출과 인식이 포함된 비전 라이브러리를 이용하여 정자의 활동도, 경로 추적, 형태 이상 유무 등의 검사 기능을 본 시스템에 추가할 예정이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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