스마트 홈 헬스케어 시스템을 위한 딥러닝 기반의 인간 대변 영상 분석

Abstract

일반적으로 우리가 섭취하는 음식물 등은 식도, 위, 소장, 대장 등을 통과하는 소화 과정을 거쳐 남은 물질이 항문을 통하여 대변으로 배출된다. 이때, 대변의 형태, 색, 크기 및 양 등을 살펴봄으로써 건강 상태를 알 수 있다. 예를 들어, 대변의 색이 적갈색 또는 빨간색일 경우, 위장 출혈 또는 치질, 장 질환 등을 의심해 볼 수 있으며, 대변이 녹색을 띄고 설사일 경우, 위 세균 감염 등을 의심해 볼 수 있다. 또한, 단단하고 작은 알갱이 형태의 대변은 소화 계통에서 노폐물을 씻어내는 섬유가 부족한 것을 의심해 볼 수 있다. 다만, 종래에는, 대변을 이용하여 개인의 건강 상태를 진단하기 위해서, 각자가 자신(또는 환자)의 대변 샘플을 채취하고, 이를 의료기관에 제출하여 검사를 받아야하기 때문에, 대변 샘플을 의료기관까지 운반하는 과정이나 검사 과정 중에 대변 샘플이 오염될 가능성이 있으며, 의료기관에서 이를 보관하는 중에 대변 샘플이 뒤바뀌는 경우가 생기는 등의 문제점이 있다. 또한, 의료기관에 대변 샘플을 제출한 후에 검사 결과가 나오는 데에 일정 시간이 걸리기 때문에, 건강 상태를 즉각적으로 진단받기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 위와 같은 방법의 불편함을 해결하기 위해 대변 영상 수집을 위한 장치와 수집된 대변 영상을 분석할 수 있는 기법을 제안하고, 사용자의 모바일 애플리케이션(Application)을 통해 서비스받을 수 있는 시스템에 대한 연구를 진행하였다.|In general, the food we eat goes through the digestive process through the esophagus, stomach, small intestine, and large intestine, and the remaining substances are discharged through the anus as stool. At this time, by examining the shape, color, size, and quantity of stool, it is possible to know the individual's health status. For example, if the color of the stool is reddish brown or red, gastrointestinal bleeding, hemorrhoids, or intestinal disease may be suspected. If the stool is green and diarrhea, gastric bacterial infection may be suspected. In addition, it can be suspected that the hard, small granular stool lack the fiber that washes waste from the digestive system. However, in the prior art, in order to diagnose an individual's health condition using stool, each person collects his (or patient's) stool sample and submits it to a medical institution for examination. There is a possibility that the stool sample may be contaminated during the process or examination process, and there are problems such as the case that the stool sample is changed while it is stored in a medical institution. In addition, since it takes a certain time for test results to come out after submitting a stool sample to a medical institution, there is a problem in that it is difficult to immediately diagnose an individual's health condition. This study relates to a study in which an image sensor that automatically recognizes such an individual's state of change and a Wi-Fi communication module that transmits it is loaded and transmitted to a server, and the analysis algorithm is applied through the application in the method listed in the paper.