I-Shou University Institutional Repository:Item 987654321/1236

全文

(1)影像辨識技術運用於藥物檢索系統之研究 Study of drug identification system using the image processing technique. 研究生：謝昀哲撰指導教授：任善隆博士共同指導教授：黃克穠博士. 義守大學電子工程學系碩士班碩士論文. A Thesis Submitted to Department of Electronic Engineering I-Shou University in Partial Fulfillment of the Requirements for the Master Degree with a Major in Electronic Engineering June, 2009 Kaohsiung, Taiwan Republic of China. 中華民國. 九十八. 年. 六. 月.

(2) I.

(3) 影像辨識技術運用於藥物檢索系統之研究研究生：謝昀哲指導教授：任善隆博士、黃克穠博士義守大學電子工程學系研究所. 摘要近年來知識水準的提升以及發生的一些重大藥物疏失事件，民眾對於藥物資訊與藥物安全的需求與日劇增。可是要上網查詢這些藥物資訊，往往還是只能藉由輸入文字的方式去查詢。有鑑於此本研究架設一個藥物影像擷取平臺去擷取藥物影像，搭配Vision Builder AI去量測藥物影像的數據。將這些數據藉由LabVIEW人機介面的方式顯示給使用者，並且利用這些數據去Microsoft Office Access資料庫內訪問相同數據的資料出來回饋給使用者。經由自動化的方式擷取藥物影像進行數據的分析，然後回饋使用者相關的藥物資訊。簡化了藥物辨識系統的操作程式，增加民眾對藥物辨識系統的使用意願及方便性。本文探討影響藥物影像辨識的重要因素，並以LabVIEW程式為範本針對藥物的長度、形狀、重量、顏色等數據進行量測和比對。人機介面的部份也針對資料庫內的影像做擷取，讓使用者在使用的時候還有圖片可以對照。. 關鍵詞：Vision Builder AI、LabVIEW、Microsoft Office Access、藥物影像. II.

(4) Study of drug identification system using the image processing technique Student : Yun-Zhe Xie Advisor : Sun-Lon Jen Ke-Nung Huang. Department of Electronic Engineering I-Shou University. ABSTRACT In recent years to upgrade the standard of knowledge as well as the occurrence of some of the major drug error incident, people for drug information and drug safety needs and increase. However, these drugs should be online searching for information, often only by way of text input to make inquiries. In view of this drug in this study to set up a platform to capture image capture images of drugs, with Vision Builder AI to measure drug image data. With these data the LabVIEW user interface displayed to the user, and use the data to Microsoft Office Access database access to the same data out to users feed back. Way through the automated capture images to carry out drug analysis of the data, and then the user feedback of drug-related information. In order to identify drugs to simplify the system operation. Increase public identification of drug use and convenience of the will. This paper discusses the impact of drug images identify important factors, Lab VIEW program and as a template for the length of the drug, shape, weight, color and other data to carry out measurement and comparison. Human machine interface is also part of the database to retrieve the images do so when the user in the use of images can also control.. Keywords：Vision Builder AI、LabVIEW、Microsoft Office Access、drug image. III.

(5) 致謝很高興自己能夠在義守大學的電子工程系研究所就讀，在研究所的求學過程中，承蒙任善隆老師、黃克穠老師、李彥傑老師對學生的指導與教誨，讓學生能夠學習到許多有用的知識與技術，並且學習到研究時該有的積極態度，以及過程中遇到困難時，該如何循序漸進地解決問題。再來，則是要感謝實驗室裡的裕仁學長以及郁欣學姐，無論是在研究或是生活上，都給我非常多的幫助與指導，學長智詮、宸菘、契維、明翰以及旺定，在我碩一時，給我的指導與鼓勵，讓我能夠很快地融入研究所的生活，以及同學均騰、志威、佩君、家維在平時給我的幫助與陪伴，讓我更能樂在研究，並且順利地完成我的論文。在這邊要特別感謝裕仁學長和郁欣學姐，從我碩一剛進實驗室開始，就一直給我幫助，在我有疑惑時給我解答，讓我能夠順利、愉快地度過這兩年的研究所時光。最後要感謝我的家人，爸爸、媽媽以及弟弟，感謝他們全力支持我、鼓勵我，感謝他們無怨無悔的付出，鼓勵我繼續升學報考碩士班和博士班。家裡經濟雖然沒有很好，但是他們還是省吃儉用努力的栽培我，讓我接受最好的教育，幫助我可以規劃自己的未來。我希望我在未來的日子可以謹記這分恩情，畢業以後好好找份工作，希望在往後的日子裡可以回報家人。想要感謝的人實在是太多了，因為從小到大，一直都有貴人相助，所以才可以順順利利的讀到現在，自己能有這樣的成果，都是因為有這些貴人的幫助，雖然無法一一道謝，但是在我的心裡，卻是充滿最由衷的感激。. 謝昀哲 98 年 6 月. IV.

(6) 目錄摘要............................................................................................................................................II ABSTRACT ............................................................................................................................. III 致謝.......................................................................................................................................... IV 目錄........................................................................................................................................... V 圖目錄.....................................................................................................................................VII 表目錄...................................................................................................................................... IX 第一章緒論.............................................................................................................................. 1 1-1 研究背景.................................................................................................................... 1 1-2 研究動機.................................................................................................................... 1 1-3 研究目的..................................................................................................................... 2 1-4 論文架構..................................................................................................................... 2 第二章文獻回顧與影像處理技術.......................................................................................... 4 2-1 用藥須知..................................................................................................................... 4 2-1-1 藥袋標示 ......................................................................................................... 4 2-2 藥物分類..................................................................................................................... 5 2-3 國內外藥物辨識系統................................................................................................. 6 2-4 影像處理................................................................................................................... 13 2-4-1 色彩空間 ....................................................................................................... 13 2-4-2 二值化 ........................................................................................................... 16 2-4-3 濾波 ............................................................................................................... 17 第三章系統設計.................................................................................................................... 21 3-1 硬體架構................................................................................................................... 21 3-2 軟體架構................................................................................................................... 22 3-3 NI Vision builder AI .................................................................................................. 23 3-3-1 藥物影像 ....................................................................................................... 23 3-3-2 影像處理 ....................................................................................................... 24. V.

(7) 3-3-3 定義座標 ....................................................................................................... 25 3-3-4 偵測圓形 ....................................................................................................... 25 3-3-5 測量長度 ....................................................................................................... 26 3-3-6 測量藥物顏色 ............................................................................................... 27 3-4 Microsoft Office Access ............................................................................................ 28 3-5 NI LabVIEW.............................................................................................................. 30 3-5-1 Vision Builder 轉 LabVIEW Code................................................................. 30 3-5-2 LabSQL .......................................................................................................... 31 3-5-2-a DSN 設定 ............................................................................................ 32 3-5-2-b 訪問資料庫程式................................................................................ 34 3-5-2-c SQL 語法............................................................................................. 36 3-5-3 LabVIEW 主程式........................................................................................... 37 3-5-4 前置面板 ....................................................................................................... 38 第四章結果與討論................................................................................................................ 40 4-1 系統全貌................................................................................................................... 40 4-2 操作介面................................................................................................................... 41 4-3 連結測試................................................................................................................... 42 4-3-1 擷取藥物影像 ............................................................................................... 43 4-3-2 儲存到資料夾 ............................................................................................... 44 4-3-3 開啟藥物影像 ............................................................................................... 44 4-3-4 取得藥物重量 ............................................................................................... 45 4-3-5 設定參數 ....................................................................................................... 45 4-4 討論........................................................................................................................... 47 第五章結論與未來展望........................................................................................................ 54 5-1 結論........................................................................................................................... 54 5-2 未來展望................................................................................................................... 54 參考文獻.................................................................................................................................. 63 附錄 A 冷陰極燈管(Cold Cathode Fluorescent Lamp) ......................................................... 58 附錄 B 冷陰極燈管電路 ........................................................................................................ 59 附錄 C 各種形狀的重心 .....................................................................錯誤! 尚未定義書籤。. VI.

(8) 圖目錄. 圖 2- 1 大林慈濟綜合醫院藥袋............................................................................................... 5 圖 2- 2 小診所藥袋................................................................................................................... 5 圖 2- 3 奇美醫院電子處方集................................................................................................... 7 圖 2- 4 行政院藥物資訊網....................................................................................................... 8 圖 2- 5 可助寧錠....................................................................................................................... 9 圖 2- 6 行政院衛生署藥物辨識查詢與用藥安全光碟........................................................... 9 圖 2- 7 Drugs@FDA ................................................................................................................ 10 圖 2- 8 MedlinePlus - Drugs &amp ......................................................................................... 10 圖 2- 9 藥物實體影像辨識系統[6]........................................................................................ 12 圖 2- 10 藥物實體影像辨識系統[6]...................................................................................... 12 圖 2- 11 類神經網路錠劑藥物影像檢索系統[14] ................................................................ 13 圖 2- 12 色彩空間轉............................................................................................................... 14 圖 2- 13 RGB 概念圖[26]........................................................................................................ 14 圖 2- 14 HSL 概念圖[26] ........................................................................................................ 15 圖 2- 15 HSV 概念圖[26]........................................................................................................ 16 圖 2- 16 二值化圖片............................................................................................................... 16 圖 2- 17 二值化轉換圖........................................................................................................... 17 圖 2- 18 迴旋機意識圖[18].................................................................................................... 18 圖 2- 19（Convolution）濾波................................................................................................. 18 圖 2- 20 Laplacian、Roberts 濾波 .......................................................................................... 19 圖 2- 21 四種濾波結果........................................................................................................... 20 圖 3- 1 系統整體架構示意圖................................................................................................. 21 圖 3- 2 藥物影像的擷取平臺................................................................................................. 22 圖 3- 3 Vision builder 流程圖.................................................................................................. 23. VII.

(9) 圖 3- 4 藥物影像..................................................................................................................... 24 圖 3- 5 影像處理流程圖......................................................................................................... 24 圖 3- 6 實際影像處理............................................................................................................. 25 圖 3- 7 藥物影像尺標圖......................................................................................................... 25 圖 3- 8 偵測圓形結果圖......................................................................................................... 26 圖 3- 9 測量長度(圓形).......................................................................................................... 26 圖 3- 10 測量長度(不規則)流程圖........................................................................................ 27 圖 3- 11 測量長度(不規則)實際影像 .................................................................................... 27 圖 3- 12 測量藥物顏色........................................................................................................... 28 圖 3- 13 Access 資料庫(1)....................................................................................................... 29 圖 3- 14. Access 資料庫(2).................................................................................................... 30. 圖 3- 15 Migrate Inspection to LabVIEW ............................................................................... 30 圖 3- 16 Vision Builder 轉 LabVIEW Code............................................................................ 31 圖 3- 17 DSN 設定(1).............................................................................................................. 32 圖 3- 18 DSN 設定(2).............................................................................................................. 33 圖 3- 19 DSN 設定(3).............................................................................................................. 33 圖 3- 20 DSN 設定(4).............................................................................................................. 34 圖 3- 21 DSN 設定(5).............................................................................................................. 34 圖 3- 22 訪問資料庫程式....................................................................................................... 35 圖 3- 23 載入影像到圖片顯示............................................................................................... 36 圖 3- 24 主程式....................................................................................................................... 38 圖 3- 25 前置面板................................................................................................................... 39 圖 4- 1 系統全貌..................................................................................................................... 40 圖 4- 2 操作介面..................................................................................................................... 42 圖 4- 3 操作流程圖................................................................................................................. 43 圖 4- 4 藥物影像擷取平臺畫面............................................................................................. 44 圖 4- 5 儲存藥物影像到資料夾............................................................................................. 44 圖 4- 6 開啟藥物影像............................................................................................................. 45 圖 4- 7 藥物影像擷取平臺鳥瞰圖......................................................................................... 45 圖 4- 8 連結測試結果(1)........................................................................................................ 46 VIII.

(10) 圖 4- 9 連結測試結果(2)........................................................................................................ 46 圖 4- 10 驗證一....................................................................................................................... 47 圖 4- 11 驗證二....................................................................................................................... 48 圖 4- 12 驗證三(壓扁)............................................................................................................ 49 圖 4- 13 驗證三(斷裂成二分之ㄧ)........................................................................................ 49 圖 4- 14 驗證三(斷裂成四分之ㄧ)........................................................................................ 50 圖 4- 15 驗證三(剝落)............................................................................................................ 51 圖 4- 16 驗證三(粉碎)............................................................................................................ 51 圖 4- 17 兩面顏色不同的藥物............................................................................................... 51 圖 4- 18 兩面藥錠(正面)......................................................................................................... 52 圖 4- 19 兩面藥錠(反面)......................................................................................................... 52 圖 4- 20 三角形藥物影像數據............................................................................................... 53 圖 4- 21 毫無標記的藥物....................................................................................................... 53. 表目錄表 2- 1 膠囊規格....................................................................................................................... 6 表 3- 1 藥物資料表................................................................................................................. 37 表 3- 2 SQL 搜尋顯示結果 ..................................................................................................... 37. IX.

(11) 第一章緒論 1-1 研究背景隨著科技日漸進步，藥物的種類越來越多，民眾的用藥習慣也不斷的改變。用藥錯誤和吃錯藥的新聞更是屢見不鮮。北榮全國毒藥物諮詢中心統計，過去21年來，國內有 6800名十九歲以下青少年及兒童因藥物中毒送醫，其中20人死亡；而十三歲至十九歲青少年藥物中毒的死亡率，又是十二歲以下兒童的一點八倍。WHO國際藥物監測合作中心更指出，在中國大陸，不合理用藥者約佔用藥者的11％至26％；每年5000多萬住院人次中與藥物不良反應有關的可達250多萬人，其中死於藥物不良反應的約有近20萬[1]。時有耳聞的用藥疏失案例加上政府衛生單位與各醫療院所衛的宣導，國人已普遍明白『民眾有知藥的權利』，行政院衛生署更針對『用藥安全』列出注意事項，例如:服用前應看說明書或問清楚副作用、使用最低有效劑量、遵守處方規定，不要擅自調整吃法… 等等。每個醫療院所對於藥物資訊及衛教資料的提供都有特定的方式，如醫院藥局的網頁大多會提供相關的用藥知識和針對院內用藥設計辨識系統[2]。另外，也會設有專門的藥物諮詢台或諮詢室、藥物諮詢電話等。目前更有一些辨識系統是政府和單位合作針對全國的藥品設計的，例如國內的衛生署藥品字號及藥物辨識查詢、中央健保局健保用藥品項查詢、行政院藥物資訊網、MIMS online、KingNet國家網路藥典等等[3]。另外行政院衛生署與台北醫學大學藥學系合作之「藥物辨識查詢與用藥安全光碟」[4]可以把系統灌入使用者電腦中，更增加了使用者的實用性和方便性。目前這些常見藥物檢索系統的查詢介面幾乎全屬於關鍵字方式的查詢，也就是由使用者透過文字或特徵選單來描述或選擇藥物的形狀、顏色、大小、是否有刻痕等外觀特徵，然後再由系統根據這些關鍵字去尋找符合特徵的藥品資訊回應給使用者。以行政院藥物資訊網[5]為例，使用者至少需要填入中文藥品、英文藥品、廠商品稱、劑型、形狀、顏色或標記其中一個的數據，才可以查詢。而查詢出來的藥品往往是數十種。. 1-2 研究動機由於影像處理技術已經日漸成熟，加上3C產品的成本降低。取得藥物影像再加以處理，已經不像以前這麼的困難。由前文可知目前常見的藥物辨識系統所提供的查詢介面幾乎全屬於文字式的查. 1.

(12) 詢，使用者如果知道藥名就可以直接輸入藥名，但如果不知道藥名就需要輸入文字來描述藥物的外觀特徵，如形狀、顏色、標記等，系統根據這些描述去尋找符合特徵的藥品資訊給使用者。但是這樣的關鍵字輸入往往是主觀的，同樣的一個藥，由於不同的人感官不同，對形狀與顏色等等的描述可能不盡相同，所以找尋到的結果往往也不相同[6]。並且，盲胞或視覺障礙者對於藥品外觀的描述有其困難，需要透過其他方式去查詢。倘若能藉由擷取影像的方式，將我們眼中所看見的藥物影像直接藉由數位元化的影像設備傳送到藥物辨識系統中，由系統測量藥物影像的數據，則可以減少藥物辨識過程中人為文字描述產生的誤差，增加藥物辨識的正確性，也能簡化藥物辨識系統的操作流程，降低民眾吃錯藥的機率。. 1-3 研究目的有鑑於關鍵字查詢的不方便性，本論文希望架設一個藥物辨識的平臺，利用視訊鏡頭擷取藥物影像。再使用NI Vision Builder AI[7]測量藥物的數據，例如:長度、形狀、顏色、重量等等。把處理出來的結果用LabVIEW[8]以人機介面的方式呈現給使用者，另外會使用Microsoft Office Access[9]建立一個藥物的資料庫。系統測量出藥物的數據後會依照這些數據去資料庫內收搜尋出相同數據相同的藥物。也就是使用者直接把待測藥物放入平臺內，設定好選項後，系統會自動到資料庫內搜尋出數據相同的藥物，顯示出來給使用者。這樣不只可以避免使用者對藥物特徵認知的不同所產生的查詢誤差，也把複雜的藥物查詢系統精簡化，讓使用者幾乎用一鍵查詢的方式就可以辨識出手中的藥物。. 1-4 論文架構在本論文中，第一章緒論主要在說明論文的研究背景、研究動機、研究目的以及論文整體的架構。而第二章，先對用藥須知和藥袋做簡介並且把藥物的種類做一個區分。然後將國內外的辨識系統做文獻回顧，最後針對影像處理的技巧做講解和描述，例如:二值化、轉灰階、濾波等等…。從第三章開始，則是本論文的主體架構。首先，系統設計可以分為硬體和軟體兩個部分。硬體部分描述該如何架設一個影像擷取的機構。軟體則分為三個區塊，第一個區塊利用流程圖的方式描述如何測量藥物影像的長度、形狀、顏色。. 2.

(13) 第二個區塊則是架設藥物的資料庫，最後第三個區塊是整合前兩個區塊使其可以連結。第四章為系統測試結果與討論，先對本系統的規格做介紹。再針對上一章所談及的方法與技術以實驗的方式來驗證，並討論某些驗證失敗、效能不夠完備之原因，與待改進之方法。第五章將對本系統作個總結與未來展望的討論。. 3.

(14) 第二章文獻回顧與影像處理技術在這個章節內會將國內外的藥物辨識系統和文獻做一個簡單的回顧和優缺點的分析，並且描述影像處理的技巧，例如:階、二值化、濾波等等。. 2-1 用藥須知中央健保局指出一般民眾拿到藥物藥服用的時候，至少需要注意下列幾個必須注意的事項: 1.確認個人基本資料 : 病人姓名、性別、年齡、病歷號碼等等。 2.核對藥名 : 看清用途確認是自己所需服的藥。慢性病病人若發現藥品與前次之內容不相同時，請儘速向醫師或藥師詢問。 3.了解用法 : 確認服藥時間為飯前，飯中，飯後或需要時。 4.如何服藥 : 保持直立姿勢，僅可能以至少100-200cc的白開水併服。需於光線明亮處服用藥品。 5.仔細閱讀藥袋上之警語及用藥須知。 6.注意藥袋上註明之藥品保存方式 : 一般藥品應置於室溫，避光避熱及防潮。特別指示需置冰箱冷藏的藥品才需要置冰箱保存。. 2-1-1 藥袋標示由前文可以知道，藥袋上的標示在用藥須知裡面佔有很大的環節。一個標示良好的藥袋往往可以降低使用者吃錯藥的機率。反之如果藥袋標示不清楚，常常讓使用者不知道自己吃下的是什麼藥，嚴重的話更有可能導致生命上的安危。有鑑於此中央健保局於民國94年11月22日公告，並自民國95年1月1日起，推動「醫療院所及藥局藥袋標示嚴重不符醫療辦法」不予支付指標，將「藥袋標示」列為醫療品質監測重要指標[10]。良好的藥袋標示需要有下列幾個項目: 1. 必要標示 : 病人姓名、調劑地點之名稱、性別、調劑地點之地址、藥品商品名、調劑地點之電話、藥品單位含量、調劑者之姓名、數量、調劑日期、用法、警語、用量等等。 2. 建議標示 : 標記、外觀、劑型、規格、長度、重量、適應症、主要副作用、其他用藥指示等等。. 4.

(15) 嘉義的財團法人佛教大林慈濟綜合醫院更進一步把「圖片」加入藥袋標示中(圖2-1)[11]，是目前藥袋標示最清楚的藥袋之一。但是現今一些小型診所為了節省成本，將所有的藥物包在一起(圖2-2)，藥袋上面也甚少標示出藥物的詳細資料，而這些小型診所反而是看病率最高的地方。. 圖 2- 1 大林慈濟綜合醫院藥袋. 圖 2- 2 小診所藥袋. 2-2 藥物分類根據「2004藥物藥物實體外觀辨識手冊」[4]藥物藥物可以分成衛署藥製、衛署藥輸、衛署成製、內衛藥製等四大類: 衛署藥製 : 許可證字號開頭為A，衛生署核准於國內製造的藥品許可證字號。. 5.

(16) 衛署藥輸 : 許可證字號開頭為B，衛生署核准由國外輸入的藥品許可證字號。衛署成製 : 許可證開頭為C，衛生署核准製造的成藥許可證字號。內衛藥製 : 許可證開頭為N，衛生署核准於國內製造的藥品許可證字號。根據藥物的外觀，則可以分成藥錠、硬膠囊、軟膠囊三類: 藥錠 : 可分為圓形、長形、正三角形、正四角形、正五角形、正六角形、正八角形、不規則形狀等等。硬膠囊 : 膠囊的外形都屬於長形，根據長度、容積不同有分00號、0號、1號、2號、3 號、4號(表2-1)。表 2- 1 膠囊規格項目. 00號. 0號. 1號. 2號. 3號. 4號. 長度(mm). 23.3±0.3. 21.2±0.3. 19.0±0.3. 17.5±0.3. 15.5±0.3. 13.9±0.3. 重量(ml). 0.95. 0.68. 0.50. 0.37. 0.30. 0.21. 軟膠囊 : 橢圓形、長形。. 2-3 國內外藥物辨識系統因為每家醫院進藥的藥廠不同，使用的藥物也不會一樣，所以每家醫院都會針對自己院內使用的藥物架設藥物辨識系統。目前國內的藥物辨識系統可以分成政府和地方醫院兩大類。政府架設的藥物辨識系統有: 衛生署藥品字號及藥物辨識查詢、中央健保局健保用藥品項查詢、行政院藥物資訊網等等…。地方則是各大醫療院所都有架設。不過嚴格上來說國內的藥物辨識系統大多不具有真正的辨識功能，僅可稱為藥物查詢系統，大致上可以分為三種類型[6]： 1. 英文字母查詢: 使用英文字母A 到Z 做為索引，提供使用者根據藥物名稱的字母順序來找尋相關藥物資訊，這樣的系統在藥物名稱已知的情形下可以很容易的查詢到所需的資料；這套系統的優點就是查詢迅速，但缺點在於使用者往往是因為藥袋遺失才需要查詢藥物，在連中文藥名都不知道的狀況下，更不會知道英文藥名。這套系統通常是藥劑師或是醫療相關人員在查詢大量藥物的時候使用的。如:奇美醫院電子處方集(圖2-3)。. 6.

(17) 圖 2- 3 奇美醫院電子處方集 (http://www.chimei.org.tw/main/right/right01/cmh_department/55500/drugdata/index.htm) 2. 中文查詢: 此類藥物辨識系統可以直接鍵入藥物名稱，甚至只鍵入一個字使用模糊搜尋來進行查詢，然後由資料庫找尋出相同藥物名稱的藥物資料，不必像第一種系統，必須由使用者自己去找尋及確認。另外，此類型的系統可以將相同藥物名稱但不同劑型或劑量的藥物一次全部搜尋出來，方便進行比較及歸納瞭解；這套系統優點在於不用打入藥品全名，但是仍然要在知道藥物資訊的狀況下才能查詢，如果藥袋遺失還是無法查出。如:行政院藥物資訊網(圖2-4)。. 7.

(18) 圖 2- 4 行政院藥物資訊網 (http://drug.doh.gov.tw/medication_exterior.php?PHPSESSID=jvt36kq3pcp77ank286tp7unr3 &Pact=medication_exterior&sn=start) 3. 特徵查詢: 除了可以輸入藥物中文名稱、英文學名、廠商名稱或許可字號外，另外提供各項外觀特徵輸入，如：標記、形狀、劑型、顏色、刻痕、特殊標記等等。這類系統不需要知道藥物的名稱，市面上大部份的系統也屬於這個類型，適合一般民眾來使用。但是，由於每個人主觀的認知不同，對於同一個藥物的特徵可能會有不相同的描述，例如可助寧錠(圖 2-5)在「衛生署藥品字號及藥物辨識查詢系統」[12]裡面是圓扁形、淡黃色，可是實際上看起來卻很像圓形、白色，甚至有些人會認為是圓珠形、米色。因此，民眾很難針對此類的藥物用特徵的方式去搜尋。另外，視障跟色盲等弱勢族群對藥物特徵的描述上也有困難。加上使用上必須輸入許多的關鍵字，往往只輸入一兩個關鍵字時，會出現許多符合條件的檢索結果，容易會有找不到所需藥物的情形發生，所以這套系統還是有它的不方便性存在。如：行政院衛生署藥物辨識查詢與用藥安全光碟(圖2-6)[4]。. 8.

(19) 圖 2- 5 可助寧錠. 圖 2- 6 行政院衛生署藥物辨識查詢與用藥安全光碟 (2004藥物實體外觀辨識手冊隨書附贈). 國外的藥物辨識系統也不例外，大部分也都屬於英文字母查詢或是特徵查詢這兩種藥物查詢系統，例如: Drugs@FDA(圖2-7)、MedlinePlus - Drugs &amp(圖2-8)。. 9.

(20) 圖 2- 7 Drugs@FDA (http://www.accessdata.fda.gov/scripts/cder/drugsatfda/index.cfm). 圖 2- 8 MedlinePlus - Drugs &amp 10.

(21) (http://www.nlm.nih.gov/medlineplus/druginformation.html). 上面敘述的系統中，全部都是以文字方或是關鍵字的方式下去查詢。可是這樣的敘述往往會遇到以下幾種問題: 1. 當藥袋遺失或是不知道藥物名稱的時候，第一和第二類系統就無法查詢出要搜尋的藥物，就算鍵入關鍵字也會查詢出好數種不同的藥物。 2. 若要使用第三類特徵查詢，又會面臨到每個人主觀認定上差異的問題，同一種藥物在不同人的口中描述出來的外觀特徵也不會完全一樣。 3. 對顏色定義的模糊，因為人眼可以辨識的顏色定義太廣，導致同一種顏色不同人會描述出不同的結果。再者視障或是色盲也無法正確的描述出藥物的顏色。 4. 要以文字來描述影像內容，需要相當大的人力成本。另就目前的技術而言，若要讓電腦自己把影像內容用文字正確的描述出來，亦是一件不太容易的事，因此若要以文字來描述影像，勢必要用人工的方式進行分類及索引的編輯，而當有大量影像資料的時候，處理起來更是一件令人頭痛的事情[13]。有鑑於上述這些問題，2005年謝家興利用以內容為基礎的影像擷取（Content Based Image Retrieval，CBIR）開發出一套「藥物實體影像辨識系統」(Real Drug Image Identification System, 簡稱RDIIS)，希望可以用『以圖找圖』的方式來查詢藥物(圖2-9)、 (圖2-10)[6]。2007年林建弘將CBIR和類神經網路結合製作出「類神經網路錠劑藥物影像檢索系統」(圖2-11)[14]。但是這兩套系統都有它的優缺點，其優點均以影像處理檢索藥物。缺點則是謝佳興的「RDIIS」[6]僅採用顏色及紋理兩項特徵，並未包含形狀及大小之資訊，當檢索白色錠劑藥物時，因為屬於白色的藥物數量眾多，使得辨識率不甚理想。當檢索結果的樣本數量為10時，正確率僅有約48%。而林建弘的「類神經網路錠劑藥物影像檢索系統」[14] 因為沒有固定平臺加上攝影參數條件十分嚴謹，焦段的限制若有誤差，則所得的錠劑藥物面積大小誤差會導致檢索失敗，也就是說如果取像時焦距和距離沒有控制好，會導致檢索時發生問題。. 11.

(22) 圖 2- 9 藥物實體影像辨識系統[6]. 圖 2- 10 藥物實體影像辨識系統[6]. 12.

(23) 圖 2- 11 類神經網路錠劑藥物影像檢索系統[14]. 2-4 影像處理本節會描述色彩空間和本系統會使用到影像處理的技巧，並且比較哪種影像處理比較適用在本系統。 2-4-1 色彩空間在影像處理中因為彩色影像的顏色很容易受到光源強弱的影響而變化，所以需要對色彩空間進行轉換，將影像轉換至對光線變化較不敏感的色彩空間，以下是利用Vision Builder AI將影像的色彩空間轉換，把原本色彩空間為RGB的影像轉換成色彩空間為 HSL(圖2-12)。. 13.

(24) 圖 2- 12 色彩空間轉 (資料來源 : 奇美醫院藥劑部) 以下介紹幾種色彩空間: RGB: 三種原色的光以不同的比例加和到一起，形成各種顏色的光。三原色光則是紅色、綠色和藍色，三種光相加會成為白色光(圖2-13)[15]。. 圖 2- 13 RGB 概念圖[26] HSL: HSL 表示 hue（色相）、saturation（飽和度）、lightness（亮度），HSL在概念上表示了一個雙圓錐體和圓球體。白色在上頂點，黑色在下頂點，最大橫切面的圓心是半程灰色(圖 2-14)。設 (r, g, b) 分別是一個顏色的紅、綠和藍坐標，它們的值是在 0 到 1之間的實數。設 max 等於 r, g 和 b 中的最大者。設 min 等於這些值中的最小者。要找到在 HSL 空間中的 (h, s, l) 值，這裏的 h ∈ [0, 360）是角度的色相角，而 s, l ∈ [0,1] 是飽和度和亮度。RGB轉HSL公式如下[16] : 14.

(25) ，if max = min. 0°. 60° × {(g - b) / (max - min)} + 0°，if max = r and g≧b h=. 60° × {(g - b) / (max - min)} + 360°，if max = r and g < b 60° × {(b - r) / (max - min)} + 120°，if max = g 60° × {(r - g) / (max - min)} + 240°，if max = b. s=. 0. ，if l = 0 or max = min. (max - min) / (max + min) = (max - min) / 2l. ，if 0 < l < ½. (max –min) / {2 - (max + min) = (max –min) / (2-2l)，if l > ½ l = ½ (max + min). 圖 2- 14 HSL 概念圖[26] HSV: HSV和HSL略有不同，把原本的lightness（亮度）改成value(明度)。在概念上可以被認為是顏色的倒圓錐體。黑點在下頂點，白色在上底面圓心(圖2-15)。RGB轉HSV公式如下 [16]: h = HSL和HSV有同樣的色相定義。 s=. 0. ，if max = 0. (max - min) / max = 1 –min / max，otherwise v = max. 15.

(26) 圖 2- 15 HSV 概念圖[26]. 2-4-2 二值化二值化又稱為灰度分劃 (Threshold)，一般影像的灰度分劃成只有兩種灰度值，亦即設定一個灰度值，凡是影像本身灰度大於它的便令其為亮點而灰度值低於設定值的，便令其為暗點，如此可得到一個二元的影像，凡是需要作文字識別或條紋辨認的影像，皆可利用此方式，先將一個複雜的圖面簡單化(圖 2-16)[17]。. 圖 2- 16 二值化圖片 (資料來源 : 奇美醫院藥劑部) 二值化公式如下 :. m=. f (x , y). 16.

(27) 其中 m :二值化之閥值(thresholding value) ; f：輸入之影像 ; n：所有圖元之數目 ; f (x , y)：圖元座標(x , y) 的灰度值。以 m 為基準點劃分，低於 m 為 0，高於 m 為 1(圖 2-17)。 pixels. 閥值. 0. gray level. 灰度分布圖 HISTOGRAM. 255. 灰度分布圖 HISTOGRAM. 255. pixels. 0. gray level. 圖 2- 17 二值化轉換圖. 2-4-3 濾波灰階影像轉成二值化影像以後，我們會發現到還是有很多雜點和不需要的影像。這裡我使用濾波器的運算方式來處理這個問題。濾波器大致上可以分為:迴旋積（Convolutio n）運算、邊緣偵測（Edge detection）濾波器、平滑化（Smoothing）濾波器等等[18]。迴旋積（Convolution）運算: 空間濾波器（Spatial filter）定義為 h（i , j），當影像 f（i , j）經過空間濾波器的運算，. 17.

(28) 得到濾波後的影像 g（i , j），公式如下： g（i , j）= h（i , j）⊙ f（i , j）其運算模式為" shift-multiply-summation "，shift 是指由左到右，上到下，去移動濾波器 h，針對每一次濾波器視窗所涵蓋的原始影像區域，來進行相乘，最後累加所有乘積，得到濾波影像 g 上一個圖元的值(圖 2-18)。處理出來的藥物影像(圖 2-19)還是會有雜點。. 圖 2- 18 迴旋機意識圖[18]. 圖 2- 19（Convolution）濾波 (資料來源 : 奇美醫院藥劑部). 邊緣偵測（Edge detection）濾波器: 顧名思義就是在做邊緣的偵測，主要目的是讓影像變的更明顯。其中有好幾種偵測方式，例如:Laplacian、Differentiation、Prewitt、Sobel、Roberts 等等。但是由於本研究是希望把藥物的主體取出來，而不是強化藥物的邊緣，所以不考慮此演算法，由(圖 2-20) 可以看出濾波成效不彰。. 18.

(29) 圖 2- 20 Laplacian、Roberts 濾波 (資料來源 : 奇美醫院藥劑部). 平滑化（Smoothing）濾波器: Smoothing 濾波器主要是讓影像變的平滑，除去雜點或是讓邊界平順。裡面包含了好幾種濾波方式。例如:Low Pass、Local Average、Gaussian、Median 等等。我們比較四種濾波器濾波出來的影像(圖 2-21)發現 Low Pass、Local Average、Gaussian 這三個濾波器，都沒有辦法完整的把藥物主體和背景分離出來，旁邊還是會有雜點。Median 濾波出來的結果比較接近我們想要的影像。. Low Pass 濾波. Local Average 濾波. 19.

(30) Gaussian 濾波. Median 濾波圖 2- 21 四種濾波結果 (資料來源 : 奇美醫院藥劑部). 20.

(31) 第三章系統設計本研究分成硬體和軟體兩個部份(圖 3-1)。硬體部分是由視訊鏡頭搭配電子天秤和冷陰極管組成一個藥物影像的擷取平臺。軟體部分則是由 NI Vision Builder、NI LabVIEW、Microsoft Office Access 2000 組成。首先會先由藥物影像擷取平臺擷取影像，然後利用 Vision Builder 這套軟體去測量藥物的長度、重量、顏色這三個數據，搭配電子天秤測量藥物的重量。將這四個數據藉由 LabVIEW 以人機介面的方式呈現給使用者，再利用這四個數據去 Microsoft Office Access 資料庫那搜尋出數據相同的藥物出來顯示給使用者觀看。. 圖 3- 1 系統整體架構示意圖. 3-1 硬體架構有鑑於謝家興和林建弘的藥物辨識系統因為沒有固定的平臺而導致每次取像的時候都要考慮很多因素，例如:距離、焦距、燈光…等等。所以本研究有架構一個藥物影像的擷取平臺(圖 3-2)。硬體主要由三個部分構成:1.網路攝影機(webcam)、2.電子天秤、3. 冷陰極燈管。. 21.

(32) (1)網路攝影機(webcam). (2)電子天秤 (3)冷陰極燈管. 圖 3- 2 藥物影像的擷取平臺 (1)網路攝影機(webcam) : 本研究採用兩百萬畫數的網路攝影機(webcam)，解析度是 352*288 pixel。網路攝影機 (webcam)的優點在於價錢便宜而且容易取得，採用手動對焦的方式去調整藥物圖片的清晰度。 (2)電子天秤 : 藥物影像沒辦法表達的數據就是“ 重量” 。本研究採用可到 0.05 毫克的電子天秤，採用手動的方式直接測量藥物的重量。 (3)冷陰極燈管 : 冷陰極燈管（Cold Cathode Fluorescent Lamp 簡稱 CCFL）是一種發散的光源。由於在處理影像的時候，光線的干擾常常是影像處理的問題，所以本研究在藥物影像擷取平臺上架設獨立光源，這樣可以降低周圍燈光對影像的影響[19][20](附錄A)。註:網路攝影機距離藥物高度為9公分(CM)。. 3-2 軟體架構本研究主要使用NI Vision builder AI、NI LabVIEW、Microsoft Office Access這三套. 22.

(33) 軟體，軟體版本如下: 1. NI Vision builder AI 3.0 2. Microsoft Office Access 2000 3. NI LabVIEW 8.5. 3-3 NI Vision builder AI NI Vision builder主要在測量藥物的長度、形狀、顏色。首先影像進來會先做影像處理然後定義影像的座標，再將影像的pixels值轉換為毫米(mm)，接下來偵測影像中是否有圓形，然後找出物體測量它的長度，最後測量藥物的顏色，主要流程圖如下(圖3-3)。. 圖 3- 3 Vision builder 流程圖. 3-3-1 藥物影像本研究在藥物影像的左邊放上尺標，用來定義長度。由於在不同的燈光下顏色也會有些許的差異，所以在藥物影像的兩側還放上黑色與白色兩種顏色用來定義在這個光線下的黑色和白色(圖3-4)。. 23.

(34) 圖 3- 4 藥物影像. 3-3-2 影像處理由於擷取出來的藥物影像是彩色的，RGB色彩空間中，影像色彩很容易受到光源強弱的影響而變化，所以直接取RGB色彩空間來做運算會有誤差。故一般為防止此現象發生，會先對其影像轉換至對光線變化較不敏感的色彩空間[21]。影像處理流程圖如下(圖 3-5)。首先先將彩色影像轉成HSV空間取得一個灰階影像，接著對此灰階影像做二值化，再利用Median濾波把雜點濾除掉。實際影像如(圖3-6)。. 圖 3- 5 影像處理流程圖. 藥物影像(RGB). HSV轉換. 24.

(35) 二值化(Threshold). 濾波(Median) 圖 3- 6 實際影像處理. 3-3-3 定義座標本研究測量藥物長度的方式，是利用影像的pixels值轉換成豪米(mm)。所以在每張藥物影像上都有一個尺標用來定義座標。假設A到B這段的pixels值是10豪米(mm)，那不管藥物影像是如何放置，其pixels值都不會改變，長度也不會因為藥物放置的位置而改變(圖3-7)。. B. A. 圖 3- 7 藥物影像尺標圖. 3-3-4 偵測圓形本研究測量形狀的方式，是用搜尋圓形的方式，如果影像中放置藥物的位置處有搜尋到圓形，就定義這個藥物是圓形的。反之則定義這個藥物為不規則的藥物(圖3-8)。 25.

(36) 有偵測到圓形. 沒偵測到圓形圖 3- 8 偵測圓形結果圖. 3-3-5 測量長度由於上述有把藥物影像粗略分為圓形和不規則，所以測量長度也有兩種方式。圓形: 在圓心的位置開座標，測量邊(edge)到邊的距離(圖3-9)。. 在圓心開座標. 測量邊到邊的距離圖 3- 9 測量長度(圓形). 不規則: 由於不規則的藥物沒有圓心，所以要先找尋出藥物的位置，然後搜尋藥物的重心在重心位置開座標，測量重心兩端邊到邊的距離，主要流程如(圖3-10)，實際影像如(圖3-11)。. 26.

(37) 圖 3- 10 測量長度(不規則)流程圖. 找物體. HSV轉換. 在重心開座標. 測量長度. 圖 3- 11 測量長度(不規則)實際影像. 3-3-6 測量藥物顏色最後則是測量藥物的顏色，首先要把處理過後的影像轉回來，然後找尋剛剛圓心或是重心的位置去測量藥物的顏色，這裡是用RGB的平均值表示(圖3-12)。. 27.

(38) 圖 3- 12 測量藥物顏色. 3-4 Microsoft Office Access 藥物辨識系統都需要有自己的資料庫，可以依照輸入的參數或是關鍵字去資料庫內搜尋條件相同的資料。本研究利用Microsoft Office Access建構一個藥物的資料庫(圖 3-13)，它的優點就是速度快而且可以跟LabVIEW做連結，另外它還可以單筆資料的方式呈現(圖3-14)[22]。本研究的資料庫內建十二種藥物的資訊和數據提供使用者查詢和參考，其中包含： (1) 中文名稱 : 提供藥物的中文名稱。 (2) 英文名稱 : 提供藥物的英文名稱。 (3) 劑型 : 分成藥錠、硬膠囊、軟膠囊三種。、 (4) 形狀 : 分成” 圓形” 和” 不規則” 兩種形狀。 (5) 長度 : 提供藥物的長度，這裡單位是用毫米(mm)。 (6) 重量 : 提供藥物的重量，這裡單位是用豪克(mg)。 (7) 標記 : 提供藥物的標記，若標記左右或前後不同，則用”,” 把它隔開。如:PARKE,DAVIS。 (8) 許可證字號 : 提供藥物的許可證字號，這裡分成衛署藥製、衛署藥輸、衛署成製、內衛藥製四種。 (9) 許可證申請商藥物 : 提供藥商的名字。 (10) 簡介 : 簡單的描述何種症狀該服用此藥物。 (11) 備註 : 簡單描述副作用，應該注意事項等等…。 (12) 圖片 : 提供藥物的影像。. 28.

(39) 資料來源源自於行政院衛生署和臺北醫學大學藥學系聯合出版的「2004藥物實體外觀辨識手冊」。. 圖 3- 13 Access 資料庫(1). 29.

(40) 圖 3- 14. Access 資料庫(2). 3-5 NI LabVIEW 本研究的LabVIEW程式主要分成兩個部份，第一個部份由Vision Builder轉換成 LabVIEW的程式碼，用來測量長度、形狀、顏色等等數據。第二部份是由LabSQL ADO functions組成訪問資料庫程式，用來連結LabVIEW和Access資料庫。. 3-5-1 Vision Builder轉LabVIEW Code Vision Builder有一個功能就是把程式轉換成LabVIEW的Code，步驟是先點選 Tools，選擇Migrate Inspection to LabVIEW(圖3-15)。. 圖 3- 15 Migrate Inspection to LabVIEW 轉換出來的LabVIEW Code如下(圖3-16):. 30.

(41) 圖 3- 16 Vision Builder 轉 LabVIEW Code : IMAQ Create，使影像產生一個臨時的記憶位置。 : Vision Builder產生的模組，內部包含影像處理、定義座標、偵測圓形、測量長度、測量顏色等等程式的設定狀況。 : Vision Builder產生的模組，將影像路徑(Image Src)轉成影像輸出(Image Out)。 : Vision Builder產生的模組，內部包含影像處理、定義座標、偵測圓形、測量長度、測量顏色等等程式。 : Step Results，處理case的結果。 : Inspect Transition Manager，將目前的狀態(Current State)轉換到下一個狀態(Next State)。. : Image，提供IMAQ的影像輸出。 : inspection status，檢查目前的狀態，如果有error就輸出訊號Fial。. 3-5-2 LabSQL LabSQL是一個免費的、多資料庫、跨平臺的LabVIEW資料庫訪問工具包。目前的 31.

(42) 版本是LabSQL Release 1.1a，LabSQL支援Windows作業系統中任何基於OBDC的資料庫，包括Acess,SQL Server,Orcale,Pervasive,Sybase等。LabSQL是利用Microsoft ADO以及 SQL語言來完成資料庫訪問，將複雜的底層ADO及SQL操作封裝成一系列的LabSQL VIs。利用LabSQL幾乎可以訪問任何類型地資料庫，執行各種查詢，對記錄進行各種操作。系統需求如下 : 1.LabVIEW 6.0 或更高版本, 在Windows上執行。 2.要具有鎖須要連結資料庫的ODBC driver (如: Access, SQL Server, Oracle, Pervasive, 等) 。要讓LabVIEW成功的訪問資料庫，首先要先設定DSN (Data Source Name)，才能讓系統知道資料庫所在的位置以及資料庫相關的屬性。再來就是利用LabSQL模組組成訪問資料庫程式，讓LabVIEW和Access做連結。. 3-5-2-a DSN設定步驟一 : 控制臺→效能及維護→系統管理工具→點選” 資料來源( ODBC) ” ( 圖3-17)。. 圖 3- 17 DSN 設定(1). 32.

(43) 步驟二: 點選” 系統資料來源名稱” ，選擇"Microsoft Access Driver"(圖3-18)(圖3-19)。. 圖 3- 18 DSN 設定(2). 圖 3- 19 DSN 設定(3). 步驟三: 在"資料來源名稱"中填入"myDB", 然後按"選取"→選擇” 藥物資料庫. mdb” 所在路徑,如此即完成DSN之建立。(圖3-20)(圖3-21)。. 33.

(44) 圖 3- 20 DSN 設定(4). 圖 3- 21 DSN 設定(5). 3-5-2-b 訪問資料庫程式完成DSN設定後，利用LabSQL ADO functions撰寫一個訪問資料庫的程式，並使用 SQL語法控制此程式(圖3-22)。. 34.

(45) 圖 3- 22 訪問資料庫程式 : ADO Connection Create，建立ADO連接元件。 : ADO Connection Open，控制DSN設定開啟ADO物件。 : SQL Execute，使用SQL語法控制ADO元件訪問資料庫。 : ADO Connection Close，關閉ADO元件並且輸出error訊號。 : Read BMP File，讀取BMP圖形檔，建立繪圖程式設計所需的影像資訊。 : Draw Flattened Pixmap，繪製一個1bit、4bit、8bit或24bit的pixmap。 : new picture，產生一個新的影像。載入影像到圖片顯示，LabVIEW目前支援三種常用的影像格式:BMP(bitmap)、JPEG(Joint Photographic Experts Group)、PNG(Portable Network Graphics)(圖3-23)[23]。. 35.

(46) 圖 3- 23 載入影像到圖片顯示. 3-5-2-c SQL語法 SQL 全名是結構化查詢語言（Structured Query Language），是用於資料庫中的標準數據查詢語言。在完成訪問資料庫的程式後，須利用SQL語法去控制此程式。以下將有使用到的SQL語法列出[24]: SELECT "欄位名" :指定資料庫欄位的位置，" "內填中文字元，' '內則是填英文或數字字元。 FROM "表格名" : 指定資料庫表格的位置。 WHERE "條件" : 設定條件。 {[AND|OR] "條件"}+ : { }+代表{ }之內的情況會發生一或多次。在這裡的意思就是 AND加簡單條件及OR加簡單條件的情況可以發生一或多次。另外，我們可以用( )來代表條件的先後次序。 BETWEEN '值一' AND '值二' : 這將選出欄位值包含在值一及值二之間的每一筆資料。 LIKE '% %' : 模糊搜尋，搜尋所有名稱內含有% %內部字元的資訊。範例 : 在藥物資料表(表3-1)中如果使用下列SQL語法就會將(表3-2)顯示出來。. 36.

(47) 表 3- 1 藥物資料表 SELECT *. //*表示搜尋全部的欄位元//. FROM 藥物 WHERE 長度 BETWEEN 10 AND 12 AND 重量 BETWEEN 119 AND 121 AND 狀態=0;. //這裡狀態0表示此藥物形狀為圓型//. 顯示結果:. 表 3- 2 SQL 搜尋顯示結果. 3-5-3 LabVIEW主程式在完成上述的程式以後，將Vision Builder轉成LabVIEW的程式和訪問資料庫的程式整合起來(圖3-24)，將量測出來的數據送到訪問資料庫的程式，去Access資料庫搜尋數據相同的資料回饋給使用者。. 37.

(48) 圖 3- 24 主程式 : 使用SQL語法控制ADO(ActiveX Data Object)物件去連結LabVIEW和 Access資料庫的程式。 : RGB to Color，把紅、藍、綠三種顏色的平均值轉成彩色。 : Parameters，開啟檔案。. 3-5-4 前置面板前置面板如(圖3-25)。使用者設定好參數和輸入重量後，按下藥物辨識的按鈕，程式會自動執行搜尋出資料庫內相同的資料並且把圖片和顏色顯示出來。. 38.

(49) 圖 3- 25 前置面板 (1) 選擇形狀按鈕 : 選擇藥物的形狀，這裡可以選擇圓形、不規則兩種形狀。 (2) 藥物辨識按鈕 : 設定好參數後按下此紐可以開始辨識藥物。 (3) 開啟檔案 : 按右上角. 選擇想要開啟的藥物影像。. (4) 長度 : 顯示出藥物長度，單位是毫米(mm)取值到小數點下兩位。 (5) 資料庫來源 : 顯示DSN設定的狀態。 (6) 重量 : 輸入電子天秤量測出來的重量。 (7) 選擇圖片按鈕 : 當資料庫找出兩筆以上的藥物影像資料時，可按此紐選擇圖片。 (8) 資料庫圖片捷徑 : 顯示資料庫圖片的存放位置。 (9) 資料庫詳細資料 : 顯示資料庫內搜尋到藥物的詳細資訊。 (10) 藥物圖片 : 藥物影像擷取平臺擷取出來的藥物影像。 (11) 資料庫圖片 : 顯示資料庫內搜尋到藥物的影像。 (12) 藥物顏色 : 顯示藥物的顏色。 (13) SQL語法 : 顯示控制訪問資料庫程式的SQL語法。. 39.

(50) 第四章結果與討論本章節將對於系統做一個驗證，並且測試幾種狀況之下系統無法判定，並且將操作介面簡化，讓初次使用的使用者很容易就能操作。. 4-1 系統全貌下面(圖4-1)為系統全貌，主要分為電腦、影像擷取平臺、和直流電源供應器和螢幕。. (1) (4). (2). (3). 圖 4- 1 系統全貌系統詳細規格如下: (1) 電腦 : CPU : Intel（R）Pentium（R）Dual E2140 2.0GHz。 RAM : 2G。作業系統 : Microsoft Windows XP、Microsoft Windows VISTA。須安裝軟體 : NI Vision builder AI 3.0以上、Microsoft Office Access 2000以上、NI LabVIEW 8.5以上、網路攝影機驅動程式。 (2) 直流電源供應器 : 型號 : GPC-3030D。功能 : 提供6V穩定電壓。 (3) 影像擷取平臺:. 40.

(51) 網路攝影機(webcam) : 型號 : 尚之宇SK-006。圖元 : 200萬。解析度: 最大支援640*480 pixel。電子天秤 : 型號 : GM-302。範圍 : 300g~0.05g。冷陰極燈管 : 型號 : FC G/41100，需6V驅動電路[25](附錄B)。數量 : 2隻。 (4) 15吋螢幕: 型號 : AX150T。解析度:最搭支援1024*768 pixel。. 4-2 操作介面於之前的操作介面太過於複雜化，初次操作的使用者可能不容易上手，這裡把操作介面簡化，把DSN設定、SQL語法、資料庫圖片路徑等等參數隱藏，只留下必須按鍵入參數的欄位(圖4-2)。. 41.

(52) (1). (3). (4). (2) (5). (8). (7). (6). 圖 4- 2 操作介面 (1)執行程式 : 按下” RunCont i nouos l y ” 執行程式。 (2)藥物影像 : 藥物影像擷取平臺擷取的影像會在這呈現。 (3)設定參數 : 這裡設定的參數有開啟藥物影像、輸入重量、選擇形狀。 (4)顯示藥物數據 : 這裡顯示藥物長度和藥物顏色兩個數據。 (5)藥物資料庫圖片 : 當資料庫內有數據符合的資料時，這裡顯示藥物的圖片。 (6)藥物資料庫詳細資料 : 當資料庫內有數據符合的資料時，這裡顯示藥物的詳細資料。 (7)選擇圖片 : 當資料庫找出兩筆以上的藥物影像資料時，可按此鈕可以選擇圖片。 (8)開始 : 設定好參數後按下” 開始” 鈕，開始進行檢索。. 4-3 連結測試系統和操作介面完成後，開始做連結的測試。操作流程圖如(圖4-3)。. 42.

(53) 圖 4- 3 操作流程圖. 4-3-1 擷取藥物影像首先開啟藥物影像擷取平臺的畫面，然後選擇Options的Video Capture Pin調整畫面的解析度至352*288 pixel(圖4-4)。. 43.

(54) 圖 4- 4 藥物影像擷取平臺畫面. 4-3-2 儲存到資料夾將藥物影像儲存到資料夾，這裡預設資料夾名稱為” 藥物影像” ，選擇圖片格式為” J PG” ，儲存檔名為” 藥物影像1” ( 圖4-5)。. 圖 4- 5 儲存藥物影像到資料夾. 4-3-3 開啟藥物影像開啟LabVIEW主程式，開啟剛剛儲存的藥物影像，檔案名稱” 藥物影像1” ( 圖4-6)。. 44.

(55) 圖 4- 6 開啟藥物影像. 4-3-4 取得藥物重量將藥物放上藥物影像擷取平臺的時候，底下的電子天秤會量測藥物的重量，這個重量是等等要設定的參數之一，由(圖4-7)可知道這個藥物的重量為360毫克(mg)。. 圖 4- 7 藥物影像擷取平臺鳥瞰圖. 4-3-5 設定參數在LabVIEW主程式中，首先按下” RunCont i nouos l y ” 開始執行程式，然後鍵入剛剛取得的重量和選擇藥物的外形是” 圓形” 或是” 不規則” ，這裡選擇” 不規則” 。並且按下” 開始” 鈕，程式會自動到資料庫搜尋數據符合的資料出來回饋給使用者(圖4-8)。若在資料庫內沒搜尋數據符合的資料，系統則只會顯示藥物影像的數據(圖4-9)，這裡是將本來重量為360毫克(mg)改成380毫克(mg)，使其檢索失敗。. 45.

(56) 圖 4- 8 連結測試結果(1). 圖 4- 9 連結測試結果(2). 46.

(57) 4-4 討論雖然初步測試系統的連結正常，但是由於藥物的種類太過於繁多，同一種藥物在不同的申請商製造下，外觀和特徵也都會有不同。有鑑於此本研究模擬幾個問題下去驗證，但這些驗證的前提就是，資料庫內有這項藥物的資料，倘若資料庫內沒有這項藥物的資料，就算測量結果是正確的，系統也無從搜尋。驗證一 : 藥物的長度、顏色、形狀、重量、都接近由於藥物種類繁多，因此可能會有長度、顏色、形狀、重量都接近的藥物。本系統處理的方式，是把藥物數據相同的藥物影像和詳細資料全部列出來，提供使用者參考(圖 4-10)，若藥物作用差距太大，建議使用者拿到各大醫療院所找專員諮詢，對健康比較有保障。. 搜尋到兩項藥物的資訊可選擇藥物圖片. 圖 4- 10 驗證一. 驗證二 : 藥物沒有工整的放置在藥物影像擷取平臺上由於擺放藥物的時候會有觸碰到藥物，所以無法很工整的放置在藥物影像擷取平臺上，圓形藥物不會有此問題，因為圓形藥物不管如何放置，它都是圓形的。但不規則的藥物. 47.

(58) 就會有此問題。本系統是抓取不規則藥物影像的重心，所以當藥物沒有很工整的放置在藥物影像擷取平臺上時，還是可以量測到藥物的資訊並且成功的訪問藥物資料庫(圖 4-11)。. 藥物沒有工整放置. 圖 4- 11 驗證二. 驗證三 : 藥物外形改變藥物不是硬質的東西，所以難免會受到外力影響發生外形上的改變，例如:壓扁，斷裂，剝落，粉碎等等…。實際測試上，雖然能量測出藥物影像的數據，但是由於藥物本身已經發生改變，所以無法到資料庫內搜尋出數據相同的資料出來回饋給使用者，這裡建議如果藥物已經發生外形或是狀態上的改變，雖然它本身還是那樣藥物，但為了保障安全最好不要服食。壓扁 : 這裡將一個膠囊上下壓扁，經過系統測試後，可以測量出藥物的數據，但沒辦法搜尋到符合的資料，因為原本長度為19毫米(mm)的膠囊已經被壓成17.76毫米(mm)，條件發生改變導致搜尋失敗(圖4-12)。. 48.

(59) 圖 4- 12 驗證三(壓扁) 斷裂 : 由於每個人服用藥物的劑量不同，所以各大醫療院所發藥時，往往會有一些藥物只有二分之一或是四分之一的，亦或保存不佳讓藥物有折損的狀況。這裡將這些狀況全部歸類為斷裂。這裡分別將二分之一和四分之一的藥物做測試: (1)二分之一 : 經過系統測試後，雖能量測出藥物的數據，但是無法成功訪問資料庫。這裡將一個長16.5毫米(mm)重量220毫克(mg)的藥物折成一半，利用系統下去量測，結果如(圖4-13)，因為長度和重量兩個數據都受到改變，所以無法成功的到資料庫內搜尋出數據相同的資料。. 圖 4- 13 驗證三(斷裂成二分之ㄧ). 49.

(60) (2)四分之ㄧ : 將一個原本長9豪米(mm)重量20豪克(mg)的圓形藥物處理成四分之ㄧ，由於原本是圓形的藥物因為剩下四分之一而變成不規則的藥物，導致檢索失敗，只能量測出藥物的數據，而無法訪問資料庫搜尋出數據相同的藥物(圖4-14)。. 圖 4- 14 驗證三(斷裂成四分之ㄧ). 剝落 : 如果藥物沒有放置在防潮箱或是冰箱，就有可能因為受潮或是養化的關係，導致藥物的剝落。在系統測試下，如果剝落沒有很嚴重的話，還是可以成功的訪問資料庫(圖4-15)。因為儘管外形有些微的改變，但是藥物本身的長度和重量都沒有極大的變化，在容許的範圍內的化，還是可以搜尋到資料庫內的資料。至於容許範圍在哪，就要藥物實際下去量測才知道結果。藥物如果因為受潮或氧化導致藥物剝落，這裡建議不要食用。. 50.

(61) 圖 4- 15 驗證三(剝落). 粉碎 : 有些醫療院所會將藥物磨成粉狀提供患者使用，或是不小心使用者將藥錠壓碎。這裡將這些狀況歸類為粉碎。經過系統測試，這類的藥物因為長度和形狀已經和原來的狀態相差太遠，所以系統無法量測出藥物的數據 (圖4-16)。. 圖 4- 16 驗證三(粉碎). 驗證四 : 顏色問題由上面的描述可以發現到，本系統只能量測一種藥物的顏色，例如膠囊兩邊都只抓取一邊。但是如果有藥錠是兩面顏色不同的時候(圖4-17)，系統只能選擇面朝上的那邊去測量顏色(圖4-18)、(圖4-29)。兩次量測出來的數據除了顏色不同以外，其他數據都相同。. 圖 4- 17 兩面顏色不同的藥物. 51.

(62) 圖 4- 18兩面藥錠(正面). 圖 4- 19兩面藥錠(反面). 驗證五 : 測量三角形藥物影像數據本系統把圓形以外的形狀全部歸類在不規則內，在此驗證是否可以抓取到三角形藥物影像的數據(圖4-20)，本系統量測不規則藥物長度方法是找到物體以後在重心開座標，這樣的優點就是不管藥物如何放置，重心跟藥物的相對位置都不會改變，各種形狀的重心在[26](附錄C)有描述。. 52.

(63) 圖 4- 20 三角形藥物影像數據. 在建構本系統的時候，硬體和軟體兩個部份都有遇到問題。硬體部分是燈光問題，當光線不穩或是有陰影干擾的時候，藥物影像量測的精準度就會下降，導致檢索失敗的機率提高，經過多方測試，例如 : LED、檯燈、日光燈等等。最後選擇使用冷陰極燈管當光源才改善這個問題。軟體方面，在建構藥物資料庫的時候，若是遇到(圖4-21)這些毫無標記的藥物，根據大林慈濟綜合醫院藥劑師朱雅蘭醫師的說法，有時候連專業的醫療人士也無法判斷，因此本研究的藥物資料庫只包含「2004藥物實體外觀辨識手冊」內有的藥物。另外，本研究的藥物資料庫只建構了35筆藥物資料，雖然都能成功檢索，但是數據方面略有不足。. 圖 4- 21 毫無標記的藥物. 53.

(64) 第五章結論與未來展望 5-1 結論眾可藉資訊科技的進步，改善藥物資訊取得的方便性。雖然各種藉由網路介面，建構的藥物資訊查詢網站，已提供了許多資源。然而，使用上仍然充滿著障礙與不便。本研究基於這樣的需求，運用影像處理技術，建構一套藥物影像檢索系統去取代文字查詢藥物資訊的模式，以測量藥物影像數據的方式，取代人們視覺的主觀描述。並架設固定的藥物影像擷取平臺，讓取得藥物影像的準確性大幅提高。本研究硬體方面運用網路攝影機搭配電子天秤和冷陰極燈管架設藥物影像擷取平臺，在成本方面非常低廉，架設起來也很方便。軟體方面使 Vision builder AI 這套影像處理軟體測量藥物影像數據，搭配 Microsoft Office Access 這套資料庫的軟體利用 LabVIEW 以人機介面的方式呈現給使者。Vision builder AI 優點是影像的測量精準，誤差較小。Microsoft Office Access 優點則是相容性高，而且容易建立。LabVIEW 的優點是可以成功整合兩項軟體，並且呈現簡單且容易操作的操作介面提供使用者使用。雖然實驗的數據較少，但已經成功的驗證了測量藥物影像數據去檢索資料庫的可行性，希望在未來可以提供各大醫療院所改良目前各種藥物辨識系統單純以文字辨識的缺陷。. 5-2 未來展望本系統雖然經過測試和驗證，但實際上還未算建構的非常完整，在此提出幾點未來可以改良和修正的地方提供參考。 (1) 數據不足 : 本系統雖然實際經過測試和驗證後連結正常，但是在數據方面Microsoft Office Access內建35筆資料實在有些不足，理論上來說只要建立過的藥物資料都可以順利檢索出來，但實際上可能還有許多未發現的問題等待本系統驗證。 (2) 未經過實際測試 : 本系統完成後理應找尋一間醫療院所合作進行數據的取得，例如: 藥物檢索準確率、使用者接受度、不同醫療院所燈光對藥物影像擷取平臺的影響等等數據...。 (3) 硬體 : 硬體方面還在測試階段，網路攝影機應可將手動對焦的鏡頭改成自動對焦，這樣就不用每次都調整焦距。電子天秤可以將手動輸入重量改成運用USB直接傳送重量值到LabVIEW人機介面藥物” 重量” 的欄位。冷陰極燈管部分目前使用電源供應 54.

(65) 器提供電壓，如果要普及化應該將其轉成使用變壓器提供變壓的方式。另外，平臺部份架設材料過於粗操，可用壓克力板或是其他質感較高的材質下去製作。 (4) 軟體 : 除了Microsoft Office Access內建資料太少以外，Vision builder AI在藥物影像形狀的測量部份只有” 圓形” 和” 不規則” 兩種，在未來可以加入三角形、四角型、五角形等等其他的形狀，提高辨識率。另外本系統只提供檢索的功能，在未來應該加入增加的功能，當檢索失敗的時候，可以直接運用測量出來的藥物數據下去建立一筆藥物的資料。 (5) 燈光影響 : 本系統雖然有架設獨立光源，但是如果藥物影像擷取平臺擺設場所燈光太過昏暗，會大幅降低藥物檢索的辨識率，原因是冷陰極燈光發出的亮光大於背景太多，導致網路攝影機擷取的藥物影像會有曝光的狀態，使檢索失敗。 (6) 相容性 : 目前本系統只相容於本研究建構的藥物資料庫，未來只需要運用SQL語法將資料庫的欄位調整，就可以相容於各大醫療院所使用的Microsoft Office Access資料庫。 (7) 測量顏色 : 由前文可以知道本系統只能測量藥物影像的一種顏色，當膠囊、雙色藥錠甚至三色藥錠也只能測量出一種顏色，這是未來可以討論和改進的空間。 (8) 側面加裝網路攝影機 : 如果要增加藥物外形辨識的數據，可以在側面架設網路攝影機，這樣可以判定這個藥物的側面有沒有弧度，例如:圓柱形、圓弧形、等等..。 (9) 改良成可攜式 : 在資訊發達的現在，幾乎家家戶戶都有可取得畫面的設備，未來若系統研發完全，可將其改良成可攜式的藥物影像檢索系統，例如將程式放到網路上提供使用者下載到手機、PDA或手攜式顯微鏡，這樣不僅在家就可以擁有自己的藥物影像檢索系統，更可以省去到醫院諮詢或是上網查詢等等步驟。. 55.

(66) 參考文獻 [1] 施靜茹，“ 吃錯藥、吃過量最要命” ，聯合報，2009 年 1 月 [2] 陳偉，“ 網路自適化藥物影像檢索系統之探討” TheJ our na lofHe a l t hSc i e nc e vo1.9,no.2,pp133-145.April, 2007 [3 ] FDA Forum 全國藥師資訊網，http://fdaforum.net/ [4] 行政院衛生署、臺北醫學大學藥學系，藥物實體外觀辨識手冊(含藥物辨識查. 詢與用藥安全光碟光碟)，日創社文化，2004 [5] 行政院藥物資訊網，http://drug.doh.gov.tw/ [6] 謝家興，“ 運用以內容為基礎之影像擷取於藥物辨識之研究” ，臺北醫學大學醫學資訊研究所碩士論文，2005 [7] NI Vision Builder AI,National Insruments,2005 [8] NI LabVIEW,National Insruments,2005 [9] Microsoft Office Access,Microsoft,2000 [10] 黃美秀，“全民健康保險雙月刊” ，中央健康保險局，no.72，2008 年 7 月 [11] 黃國芳，“大林慈濟發揮創意，圖示藥袋家會老人” ，中央社，2009 年 4 月 [12] 衛生署藥品字號及藥物辨識查詢系統，http://203.65.100.151/DO81E0.asp [13] 陳必衷，“蝴蝶影像內容檢索” ，國立台灣大學資訊工程研究所碩士論文，2000 [14] 林建弘，“使用類神經網路的錠劑藥物影像檢索” ，國立台北護理學院資訊管理碩士論文，2005 [15] Steve Wright, Digital Compositing for Film and Video, Butterworth-Heinemann, 2006 [16] Rafael C. Gonzalez, Richard Eugene Woods, Digital Image Processing, Prentice -Hall,p.295,2002 [17] 二值影像，http://140.129.118.16/~richwang/ImageProcessing/BinaryImage.pdf [18] 郭旺定，“ 草履蟲辨識與追蹤之影像處理分析研究” ，義守大學電子工程研究所碩士論文，2008 [19] 馮華，冷陰極管(CCFL)原理與製造技術，全華科技，2007 年 12 月 [20] 張智勝，“ 冷陰極螢光燈控制電路之研製” ，國立成功大學電機工程研究所碩士論文，2004 [21] 王凱民，“ 眼睛與唇形開閉狀態的影像特徵辨識之研究” ，義守大學電子工程研究所論文，2007. 56.

(67) [22] 位元文化，Access 2007程式設計：VBA、SQL、ADO、應用程式封裝/部署. 與系統開發實務(附光碟)，文魁，2008 [23] 蕭子健、張敏軒、蔡昆憲，LabVIEW 圖形篇，高立圖書有限公司，2003 [24] 李紹綸，資料庫系統理論與實務-使用 SQL Server 2005(附光碟)，上奇科技， 2008 [25] 白凱仁，“ 高壓輸入之多組冷陰極管背光電源研製” ，國立台灣科技大學電子工程碩士班論文，2005 [26] 維基百科，http://zh.wikipedia.org/. 57.

(68) 附錄 A 冷陰極燈管(Cold Cathode Fluorescent Lamp) 冷陰極燈管（Cold Cathode Fluorescent Lamp）簡稱CCFL，為低壓水銀氣體放電燈，結構如(圖A-1)，為一密封之中空玻璃圓柱。圓柱兩端以電極密封，內緣均勻塗佈紅黃藍三原色螢光粉，並以水銀氣體與氬、氖等惰性氣體混合填充其中。利用電極兩端施加電場將遊離電子加速，受加速之遊離電子與水銀原子碰撞使得穩定水銀原子外圍電子游離，遊離之電子處於高能階不穩定的狀態，很容易回到受遊離前低能階之穩定狀態。遊離之電子從高能階到低能階的過程，激發輻射出253.7nm 的紫外光，再經由螢光粉將紫外光轉換為可見光，如(圖A-2)所示。由於低壓水銀放電燈內僅填充少量水銀氣體，水銀氣體不易與遊離電子產生碰撞。若在燈管內填充氬、氖等惰性氣體，遊離電子與惰性氣體碰撞使惰性氣體受激發，利用受激發的惰性氣體與水銀氣體碰撞，增加水銀氣體產生電離機會，可降低燈管啟動電壓。. 圖A-1 冷陰極螢光燈結構示意圖. 圖A-2 冷陰極螢光燈發光原理示意圖. 58.