Abstract
An infant of a baby child who haven't communication skills through a language expresses their intention or baby condition as generally crying. Among these things, it is important to show a baby condition because their disease miss diagnosis time or remain to decide an exact diagnosis result too hard. For this, in this paper, we are going to develop system which decides where to be not good body point by analysing their face color and crying sound. Specifically, in this paper, we are going to act for baby heart diseases by doing feature extraction for their face region color and crying sound. To embody, we are going to present diagnosis method and compare analyze their crying sound a stand child, a different diseases child and a baby heart diseases child through each analyzed element. And also, we are going to extract matters to be attended to baby heart diseases through experiment and prepare objective index and an accuracy of baby heart diseases diagnosis result.
언어를 통한 의사 전달 능력이 없거나 뒤지는 소아들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 나타낸다. 이 중 중요한 것이 바로 건강 상태를 나타내는 것인데 언어 전달 능력이 없는 소아들의 질병은 진단 시기를 놓치거나 정확한 진단 결과를 내리기 어려운 문제가 존재한다. 이를 위해 본 연구에서는 소아의 얼굴 색상 및 울음소리를 분석하여 질환 유무를 판단해 내는 시스템을 개발하고자 한다. 특히 본 논문에서는 얼굴 영역에 대한 추출 및 색상 분석과 울음소리의 특징 추출을 통해 소아의 심장 관련 질환에 대한 진단을 행하고자 한다. 각각의 생체 신호학적 분석 요소를 통해 정상적인 소아와 다른 부위의 질환을 앓고 있는 소아, 그리고 심장 질환을 앓고 있는 소아에 대한 집단별 비교, 분석을 행하고 이를 바탕으로 심장 질환 진단 방법을 제안하고자 한다. 또한 실험을 통해 소아 심장 질환에 대한 유의성을 추출하고 이를 기반으로 진단의 정확성 및 객관적 지표를 마련하고자 한다.