스마트폰을 이용한 원격진료용 소변검사 스트립 개발

Abstract

소변검사 스트립을 이용한 소변검사는 비침습적이고 간편하게 환자의 건강 상태를 확인할 수 있지만 검사 결과를 분석하기 위해서는 색이 변한 시약패드와 비색표 사이의 색 비교과정이 필요하다. 하지만 일반적인 사용자는 객관적인 색 비교가 어렵기 때문에 때문에 이를 돕기 위한 스마트폰 기반의 소변검사 방법들이 개발되고 있다. 스마트폰 기반의 소변검사 방법 개발에는 다양한 분야의 전문가들이 참여하고 있으며 전문 의료기기와 동일한 성능을 내기 위한 연구를 계속해서 이어가고 있다. 하지만 현재까지 개발된 방법들은 검사단계의 편리성과 휴대성 그리고 검사결과의 정확성을 동시에 만족하지 못하고 있으며 특히 조명 환경 변화에 취약한 모습을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해소하고 소변검사 스트립 자체로만 소변검사 결과를 확인할 수 있도록 시약패드와 비색표가 인접해있는 새로운 디자인의 소변검사 스트립을 제안한다. 제안하는 소변검사 스트립은 육안으로도 검사 결과를 확인할 수 있지만 좀 더 자세한 검사 결과를 확인하기 위해서 제안하는 소변검사 스트립의 검사 결과를 판독할 수 있는 알고리즘도 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시약패드와 인접한 비색표의 색 정보와 이를 다양한 색 공간의 값으로 변환한 값들을 훈련데이터로 구성하여 Random Forest 분류기를 훈련하고 훈련된 분류기를 이용하여 시약패드의 색을 판별한다. 제안하는 소변검사 스트립의 육안 판별 시 검사 결과의 분석 능력을 확인하기 위해 기존의 소변검사 스트립과의 육안 판별 비교 실험을 하였으며 일반인 15명을 대상으로 한 실험에서 제안하는 소변검사 스트립을 사용했을 때 육안 판별의 정확도가 기존의 소변검사 스트립을 사용했을 때보다 16%p이상 높은 것을 확인하였다. 또한 제안하는 소변검사 스트립의 검사 결과 판독 알고리즘의 성능을 다양한 환경에서 시험해본 결과 평균 정확도가 97%이상을 상회하면서 의료기기로써의 성능에 부합함을 확인하였다. |A urine test strip is a non-invasive test tool used to determine patient’s pathological changes. However, in order to analyze the urine test strip, matching procedure for reagents and color chart is required.. One big problem arose from such procedure is that it is not an easy task for ordinary people. In order to solve the problem, some smart-phone based urinalysis methods have been developed. Although some methods are likely to solve the problem, they could not satisfy convenience, portability and accuracy at the same time. In this thesiss, drawbacks of the existing methods are solved by locating the reference color charts around the reagents in the urine test strip. Since the reference color charts are spatially adjacent to the reagents, it is easy to read the urine test strip with naked human eyes. In addition to this, smart-phone based urinalysis algorithm has been proposed to analyze the urine test strip in details. Proposed algorithm calculates color feature vectors using adjacent color charts and color model; then, Random Forest classifier is trained by using the color feature vectors. Finally reagent is classified via trained Random Forest classifier. To verify the performance of the proposed urine test strip, 15 ordinary people were participated in the experiment to analyze both conventional urine test strip and proposed urine test strip. Experimental results showed that people can match reagent and color chart 16%p better when they are using proposed urine test strip. Also using three types of smart-phones, performance of the proposed urinalysis algorithm were evaluated in three illumination condition. As a result, average matching accuracy of proposed algorithm exceeds 97% which means that the proposed algorithm can be used as the medical device; A urine test strip is a non-invasive test tool used to determine patient’s pathological changes. However, in order to analyze the urine test strip, matching procedure for reagents and color chart is required.. One big problem arose from such procedure is that it is not an easy task for ordinary people. In order to solve the problem, some smart-phone based urinalysis methods have been developed. Although some methods are likely to solve the problem, they could not satisfy convenience, portability and accuracy at the same time. In this thesiss, drawbacks of the existing methods are solved by locating the reference color charts around the reagents in the urine test strip. Since the reference color charts are spatially adjacent to the reagents, it is easy to read the urine test strip with naked human eyes. In addition to this, smart-phone based urinalysis algorithm has been proposed to analyze the urine test strip in details. Proposed algorithm calculates color feature vectors using adjacent color charts and color model