Abstract
Urine analysis is basic test in clinical medicine using visual examination by expert nurse. Recently, this test is measured by automatic urine analysis system. But, this system has different results by each instrument. So, a new classification algorithm is required for accurate classify and urine color collection. In this paper, a intelligent color classifier of urine analysis system was designed using neural network algorithm. The input parameters are three stimulus(RGB) after preprocessing using normalization. The fuzzy inference and neural network ware constructed for classify class according to 9 urine test items and $3{\sim}7$ classes. The experiment material to be used a standard sample of medicine. The possibility to adapt classifier designed for urine analysis system was verified as classifying measured standard samples and observing classified result. Of many test items, experimental results showed a satisfactory agreement with test results of reference system.
요 분석은 임상에서의 기본적인 검사항목으로 숙련된 간호사에 의한 육안검사를 시행한다. 최근에는 분석량의 증가와 분석 시간의 단축을 위하여 자동화된 요 분석 시스템을 이용하여 측정한다. 그러나 이들 시스템은 기기별 로 나타나는 결과에 차이가 발생하고 있다. 따라서 요의 컬러에 따른 정확한 검사를 위하여 새로운 요 컬러 분류 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을사용하여 요 분석 시스템의 지능형 컬러 분류기를 제작하였다. 입력 파라미터는 전처리 과정을 거친 RGB 3가지 색상을 사용하였다. 구현된 분류기는 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을 사용하였으며, 적색, 녹색, 청색의 3 가지 입력 데이터를 사용하여 9 가지 시료에 대한 $3{\sim}7$ 개의 각 단계별 분류를 수행하도록 구현하였다. 실험에 사용된 검체는 표준 시약을 사용하였으며, 요 분석 시스템을 위한 개별 표준시료에 따른 분류기의 성능을 비교하고, 신뢰성 및 임상적용가능성 여부를 검토하였다. 설험 결과 지능형 컬러 분류기는 많은 검사 항목에서 육안검색보다 좋은 결과를 보였다.
