CN117357809A - 一种调q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法和装置，通过检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；获取求美者面部的三维扫描图像；基于三维扫描图像获取面部的特征信息；根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白；实现调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的自动化执行。相对于采用单一治疗方式，本实施例采用调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈，治疗效果更好，维持时间更久。
Description
技术领域
本发明涉及医疗美容技术领域，具体是涉及一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法和装置。
背景技术
黑眼圈很常见，对于各年龄段的人群的容貌有不同程度的影响。黑眼圈的形成有以下可能的原因：1、遗传因素；2、缺乏睡眠，睡眠不足或者睡眠质量差会导致黑眼圈的形成，因为这会导致血管扩张，血液淤积，形成暗淡的颜色；3、年龄，随着年龄的增长，皮肤变薄，血管变得更加容易受伤，这会导致血液淤积在眼周，形成黑眼圈；4、暴露于紫外线下，暴露于紫外线下会导致色素沉积，形成黑眼圈；5、眼皮血管血流慢，如果经常熬夜或者精神压力过大以及长时间睡眠不足，导致眼部周围血液循环减慢，影响到眼部的正常代谢，形成黑眼圈。
根据色素沉着和血管的模式，黑眼圈可以分为色素型(棕色)、血管型(紫蓝色或粉红色)、结构型(肤色)和混合型(色素型和血管型并存)。根据视觉评价，可以将黑眼圈划分为6个等级，其中，0级为正常皮肤，1-3级为轻度至重度紫色阴影皮肤，4-5级不同程度的棕黑色沉着型皮肤。
去除黑眼圈除了护肤的方法外，还有一些常用的医美治疗方法，目前主要有调Q激光、皮秒、超皮秒，还有玻尿酸、胶原蛋白、脂肪、熊猫针等填充的方法，还可以用内切、外切等祛眼袋的方法对黑眼圈进行改善。
随着医用机器人在医院、诊所的医疗或辅助医疗的应用，人们逐渐接受由医用机器人执行或辅助手术。然而，目前并没有相关应用于调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的相关自动化设备。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法和装置。
第一方面，本发明实施例提供了一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法，所述方法包括以下步骤：
检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；
获取求美者面部的三维扫描图像；
基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置；
根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；
根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白。
在一种实施方式中，所述检测求美者面部黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域，包括：
获取求美者的面部图像，分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
在一种实施方式中，所述分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域，包括：
基于第一特征模型对面部图像识别得到求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
在一种实施方式中，所述第一特征模型通过训练数据集训练得到，在第一特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述第一特征模型的训练。
在一种实施方式中，所述基于三维扫描图像获取面部的特征信息，包括：
基于第二特征模型对三维扫描图像识别得到面部的体表标志。
第二方面，本发明实施例提供了一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的装置，所述装置包括：
检测模块，用于检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；
三维扫描图像获取模块，用于获取求美者面部的三维扫描图像；
特征提取模块，用于基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置；
第一执行模块，用于根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；
第二执行模块，用于根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白。
在一种实施方式中，所述检测模块包括：
面部图像获取子模块，用于获取求美者的面部图像；
分析子模块，用于分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
在一种实施方式中，所述分析子模块，还用于基于第一特征模型对面部图像识别得到求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
在一种实施方式中，所述检测模块还包括：
第一特征模型训练子模块，用于通过训练数据集对第一特征模型进行训练，在第一特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述第一特征模型的训练。
在一种实施方式中，所述特征提取模块包括：
体表标志识别子模块，用于基于第二特征模型对三维扫描图像识别得到面部的体表标志。
在实施例中，通过检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；获取求美者面部的三维扫描图像；基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置；根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白；实现调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的自动化执行。相对于采用单一治疗方式，本实施例采用调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈，治疗效果更好，维持时间更久。
附图说明
了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
黑眼圈很常见，对于各年龄段的人群的容貌有不同程度的影响。黑眼圈的形成有以下可能的原因：1、遗传因素；2、缺乏睡眠，睡眠不足或者睡眠质量差会导致黑眼圈的形成，因为这会导致血管扩张，血液淤积，形成暗淡的颜色；3、年龄，随着年龄的增长，皮肤变薄，血管变得更加容易受伤，这会导致血液淤积在眼周，形成黑眼圈；4、暴露于紫外线下，暴露于紫外线下会导致色素沉积，形成黑眼圈；5、眼皮血管血流慢，如果经常熬夜或者精神压力过大以及长时间睡眠不足，导致眼部周围血液循环减慢，影响到眼部的正常代谢，形成黑眼圈。
根据色素沉着和血管的模式，黑眼圈可以分为色素型(棕色)、血管型(紫蓝色或粉红色)、结构型(肤色)和混合型(色素型和血管型并存)。根据视觉评价，可以将黑眼圈划分为6个等级，其中，0级为正常皮肤，1-3级为轻度至重度紫色阴影皮肤，4-5级不同程度的棕黑色沉着型皮肤。
去除黑眼圈除了护肤的方法外，还有一些常用的医美治疗方法，目前主要有调Q激光、皮秒、超皮秒，还有玻尿酸、胶原蛋白、脂肪、熊猫针等填充的方法，还可以用内切、外切等祛眼袋的方法对黑眼圈进行改善。
随着医用机器人在医院、诊所的医疗或辅助医疗的应用，人们逐渐接受由医用机器人执行或辅助手术。然而，目前并没有相关应用于调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的相关自动化设备。
为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本申请实施例提供调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法,通过该方法能够实现调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的自动化执行。下面通过实施例进行详细说明。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法的流程图，该方法可以通过调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的装置来执行。所述调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法具体包括如下步骤：
步骤101、检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
根据色素沉着和血管的模式，黑眼圈可以分为色素型(棕色)、血管型(紫蓝色或粉红色)、结构型(肤色)和混合型(色素型和血管型并存)。根据视觉评价，可以将黑眼圈划分为6个等级，其中，0级为正常皮肤，1-3级为轻度至重度紫色阴影皮肤，4-5级不同程度的棕黑色沉着型皮肤。通过对求美者黑眼圈进行检测，可以确定求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。黑眼圈所属级别、类别不同，治疗黑眼圈所确定的治疗方案存在差异。黑眼圈所处区域不同，治疗的区域存在差异。
本步骤的检测可以由多种方式实现，本实施例公开说明其中一种检测方法，该检测方法通过获取求美者的面部图像，分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
求美者的面部图像可以由摄影器材、摄影头等按照预定一个或多个视角对求美者的面部拍摄的一个或多个图像。在获取求美者的面部图像后，通过对所述面部图像进行分析得到求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
对所述面部图像进行分析可以是先确定黑眼圈所处区域，然后确定黑眼圈所属类别，再确定黑眼圈所属级别，当然，也可以采用其它合适的分析次序。
在一种实施方式中，所述分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域，包括：
基于第一特征模型对面部图像识别得到求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
所述第一特征模型通过训练数据集训练得到，在第一特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述第一特征模型的训练。
在一种实施方式中，所述方法还包括获取训练数据集，然后采用训练数据集对第一特征模型进行训练。训练数据集包括面部图像样本，和专家针对面部图像提取或确定黑眼圈所属级别样本、黑眼圈所属类别样本、及黑眼圈所处区域信息样本。在获得训练数据集后，可以根据面部图像样本、黑眼圈所属级别样本、黑眼圈所属类别样本、及黑眼圈所处区域信息样本对第一特征模型进行训练，在第一特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述第一特征模型的训练。所述第一特征模型用于在后续对面部图像进行识别以确定求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域等信息。
步骤102、获取求美者面部的三维扫描图像。
三维扫描图像可以体现受术者面部的详细特征，精度高。所述三维扫描图像可以由拍摄设备，如3D扫描仪直接对受术者面部拍摄得到，其数量可以为一张或多张。
步骤103、基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置。
由于三维扫描图像可以体现求美者面部的详细特征，因而基于三维扫描图像获取面部的特征信息。例如，根据三维扫描图像获取面部体表标志、体表标志位置。体表标志可以为瞳孔、泪沟、睑颊沟、颊中沟等等。在获得面部的三维扫描图像后，可以基于第二特征模型对三维扫描图像进行识别，得到面部的体表标志。
在获得面部的三维扫描图像后，可以以三维扫描图像中某点为参考点建立第一空间坐标系，并确定体表标志于第一空间坐标系中的位置坐标。例如，可以以某一体表标志为参考点建立第一空间坐标系，并确定其余体表标志于第一空间坐标系中的位置坐标，从而得到各体表标志于第一空间坐标系中的位置坐标。
步骤104、根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光。
根据检测结果，即求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域等信息，确定调Q激光的波长及治疗时间。调Q激光治疗根据黑眼圈所属级别、类别可采用532nm、694nm、755nm、1064nm等四种波长中一种或多种解决深浅层色素的问题，光波直达深层皮肤，淡化黑色素，同时还能加速皮肤的新陈代谢，进而改善色素沉淀的问题，达到去黑眼圈净肤的目的。治疗时间一般为15-30分钟，与黑眼圈所处区域的面积、黑眼圈所属级别有关。
在获取特征信息后，结合三维扫描图像的缩放比例、体表标志位置、黑眼圈所处区域与体表标志的位置关系等，可以确定黑眼圈所处区域于三维扫描图像中位置。三维扫描图像的缩放比例是指三维扫描图像中的尺寸与实际尺寸的比例，可以根据三维扫描图像中两点之间的距离与求美者面部对应的两点之间距离的商确定。
在确定黑眼圈所处区域于三维扫描图像中位置后，可以基于黑眼圈所处区域于三维扫描图像中位置向求美者面部发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光。
例如，对于所述三维扫描图像由拍摄设备，如3D扫描仪于施术现场实时对求美者面部拍摄得到的情况，可以以三维扫描图像的拍摄设备的摄像头为参考点建立第二空间坐标系，将黑眼圈所处区域于第一空间坐标系中的位置坐标转换为在第二空间坐标系中的位置坐标；然后基于黑眼圈所处区域于第二空间坐标系中的位置坐标向受术者的面部发射激光。
步骤105、根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白。
在调Q激光治疗施术完成后，根据检测结果，即求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域等信息，以及面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白。
在获取特征信息后，结合三维扫描图像的缩放比例、体表标志位置、注射点与体表标志的关系等，可以确定注射点于三维扫描图像中位置。在确定注射点于三维扫描图像中位置后，可以基于注射点于三维扫描图像中位置向求美者面部的真皮浅层注射胶原蛋白。
例如，对于所述三维扫描图像由拍摄设备，如3D扫描仪于施术现场实时对求美者面部拍摄得到的情况，可以以三维扫描图像的拍摄设备的摄像头为参考点建立第二空间坐标系，将注射点于第一空间坐标系中的位置坐标转换为在第二空间坐标系中的位置坐标；然后基于注射点于第二空间坐标系中的位置坐标向受术者的面部的真皮浅层注射胶原蛋白。
在实施例中，通过检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；获取求美者面部的三维扫描图像；基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置；根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白；实现调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的自动化执行。相对于采用单一治疗方式，本实施例采用调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈，治疗效果更好，维持时间更久。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的装置的结构示意图。所述调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的装置具体可以包括如下模块：
检测模块201，用于检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；
三维扫描图像获取模块202，用于获取求美者面部的三维扫描图像；
特征提取模块203，用于基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置；
第一执行模块204，用于根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；
第二执行模块205，用于根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白。
在一种实施方式中，所述检测模块201包括：
面部图像获取子模块，用于获取求美者的面部图像；
分析子模块，用于分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
在一种实施方式中，所述分析子模块，还用于基于第一特征模型对面部图像识别得到求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
在一种实施方式中，所述检测模块201还包括：
第一特征模型训练子模块，用于通过训练数据集对第一特征模型进行训练，在第一特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述第一特征模型的训练。
在一种实施方式中，所述特征提取模块203包括：
体表标志识别子模块，用于基于第二特征模型对三维扫描图像识别得到面部的体表标志。
本发明实施例所提供的调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的装置可执行本发明任意实施例所提供的调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的方法，其特征在于，包括以下步骤：
检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；
获取求美者面部的三维扫描图像；
基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置；
根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；
根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测求美者面部黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域，包括：
获取求美者的面部图像，分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域，包括：
基于第一特征模型对面部图像识别得到求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述第一特征模型通过训练数据集训练得到，在第一特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述第一特征模型的训练。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于三维扫描图像获取面部的特征信息，包括：
基于第二特征模型对三维扫描图像识别得到面部的体表标志。
6.一种调Q激光联合胶原蛋白改善黑眼圈的装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于检测求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域；
三维扫描图像获取模块，用于获取求美者面部的三维扫描图像；
特征提取模块，用于基于三维扫描图像获取面部的特征信息，所述特征信息包括体表标志、体表标志位置；
第一执行模块，用于根据检测结果，确定调Q激光的波长及治疗时间，基于面部的特征信息、调Q激光的波长及治疗时间对黑眼圈所处区域发射能够渗透到皮肤深层目标组织的激光；
第二执行模块，用于根据检测结果、面部的特征信息，确定胶原蛋白的注射点、各注射点的注射量，向黑眼圈所处区域的真皮浅层注射胶原蛋白。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述检测模块包括：
面部图像获取子模块，用于获取求美者的面部图像；
分析子模块，用于分析所述面部图像以获取求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于：所述分析子模块，还用于基于第一特征模型对面部图像识别得到求美者黑眼圈所属级别、类别、及黑眼圈所处区域。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述检测模块还包括：
第一特征模型训练子模块，用于通过训练数据集对第一特征模型进行训练，在第一特征模型输出的预测识别结果与实际识别结果之间的损失值满足预设损失条件的情况下，结束对所述第一特征模型的训练。
10.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述特征提取模块包括：
体表标志识别子模块，用于基于第二特征模型对三维扫描图像识别得到面部的体表标志。
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