EA026318B1

EA026318B1 - Устройство и способ для определения величины воспаления кожи

Info

Publication number: EA026318B1
Application number: EA201391383A
Authority: EA
Inventors: Маркус Зольдатич; Роберт ШТРОАЛЬ
Original assignee: Ред.Софт Ит-Сервис Гмбх
Priority date: 2011-03-24
Filing date: 2012-03-20
Publication date: 2017-03-31
Also published as: EP2688465A1; CA2828785C; AT511265B1; JP2014512900A; AU2012231802A1; TWI544898B; EP2688465B1; CN103619238B; CN103619238A; AT511265A1; AR085916A1; CA2828785A1; ES2540953T3; JP5921665B2; AU2012231802B2; TW201302154A; HK1194270A1; EA201391383A1; US20140010423A1; WO2012126027A1

Abstract

Настоящее изобретение относится к устройству и к способу определения значения (Z) воспаления кожи. Устройство включает в себя оптоэлектронное измерительное устройство (1), предпочтительно трехмерный сканер, для записи трехмерного изображения (В) области (Е) воспаления на коже (Н) человека или животного, в котором относящиеся к области (А) пространственные (V) и цветовые (F) значения трехмерного изображения (В) могут быть обнаружены оптоэлектронным измерительным устройством (1), вычислительный блок (2) для вычисления значения (Z) воспаления кожи из относящихся к области (А) пространственных (V) и цветовых (F) значений, обнаруженных измерительным устройством (1), и блок (3) отображения для отображения вычисленного значения (Z) воспаления кожи.

Description

Настоящее изобретение относится к устройству и способу определения оценки или величины воспаления кожи.

В области медицины врачу доступны самые различные устройства диагностической поддержки. В этой связи долгое время использовались рентгеновский аппарат, компьютерные томографы, различные трехмерные сканирующие устройства и многое другое.

В контексте поддержки диагностики воспалений поверхности кожи делаются только первые шаги. В этом отношении публикация Веуопй Да! \уеаЕ: уаИйаДоп оГ а Й1гее-йипеп5юпа1 ипащпд 1есНпо1оду Пш1 νί11 1тргоуе ккт а11егду гекеагсН из научного журнала СДтса1 апй Е\рептеп1а1 Оегта1о1оду. 33, стр. 772775, дает описание методики измерения топографии поверхности кожи в области воспалений или кожных рубцов при помощи трехмерного сканирующего устройства. Полученное таким образом трехмерное топографическое изображение рубца с высокой разрешающей способностью дает важные дополнительные ориентиры диагностирующему врачу. Эта система и способ, однако, имеют тот недостаток, что в диагноз может быть включена только информация об объеме и высоте. В исследовании кожи, выполняемом в соответствии с этой публикацией посредством так называемой пробы с накалыванием, эта величина или оценка фактически будет достаточной в качестве инструмента диагностической поддержки в большинстве случаев.

Если, однако, будут выполняться другие типы исследований кожи (например, так называемая накожная или лоскутная проба), то одних только оценок высоты и объема будет недостаточно для того, чтобы оказать достаточную диагностическую поддержку диагностирующему врачу.

Таким образом, задача настоящего изобретения состоит в создании такого инструмента для поддержки диагностики воспалений кожи, который улучшен по сравнению с уровнем техники. В дополнение к объемным значениям, в частности, он должен также давать другие значения для диагностических заключений по измеренной области воспаления в системе диагностической поддержки.

Для устройства, определяющего оценку или величину воспаления кожи или дерматита, эта задача решается оптоэлектронным измерительным инструментом или устройством, предпочтительно трехмерным сканером для получения трехмерного изображения области воспаления на коже человека или животного, в котором относящиеся к области пространственные и цветовые значения трехмерного изображения являются поддающимися обнаружению оптоэлектронным измерительным инструментом, обрабатывающим или вычислительным блоком для вычисления оценки воспаления кожи из относящихся к области пространственных и цветовых значений, обнаруженных измерительным инструментом, и блоком отображения для отображения вычисленной оценки воспаления кожи. Следовательно, не только пространственные значения будут включены в определяемую оценку или величину воспаления кожи, но также и относящиеся к области и цветовые значения отсканированной области воспаления будут дополнительно приняты во внимание. Другими словами, настоящее изобретение позволяет определять диагностически намного более содержательную оценку, которая более точно отражает фактическую серьезность воспаления. Таким образом, диагноз будет существенно поддержан и улучшен, и врачи больше не должны будут ставить диагноз только на основе их субъективных оценок шероховатости, размера и покраснения, но будут в состоянии сделать более объективный диагноз на основе сохраненных эмпирических значений предыдущих измерений и фактически измеренных значений, сопоставимых с экспериментальными значениями.

В соответствии с предпочтительным примерным вариантом осуществления настоящего изобретения может быть обеспечено, чтобы отсканированное трехмерное изображение области воспаления состояло из множества пикселей, расположенных в трехмерной системе координат наподобие решетки, в которой каждое относящееся к области значение соответствует единственному цветовых значений, обнаруженных измерительным инструментом, и блоком отображения для отображения вычисленной оценки воспаления кожи, причем устройство существенно отличается тем, что обрабатывающий блок подразделяет относящиеся к области значения отсканированного трехмерного изображения на очаг воспаления и окружающую очаг область, примыкающую к очагу воспаления и окружающую его, посредством ограничения цветовых значений отдельных пикселей и посредством ограничения пространственных значений отдельных пикселей, и тем, что каждое цветовое значение соответствует значению пурпурного в цветовой модели голубой, пурпурный, жёлтый, чёрный (СМУК). Следовательно, не только пространственные значения будут включены в определяемую оценку или величину воспаления кожи, но также и относящиеся к области и цветовые значения отсканированной области воспаления будут дополнительно приняты во внимание. Другими словами, настоящее изобретение позволяет определять диагностически намного более содержательную оценку, которая более точно отражает фактическую серьезность воспаления. Таким образом, диагноз будет существенно поддержан и улучшен, и врачи больше не должны будут ставить диагноз только на основе их субъективных оценок шероховатости, размера и покраснения, но будут в состоянии сделать более объективный диагноз на основе сохраненных эмпирических значений предыдущих измерений и фактически измеренных значений, сопоставимых с экспериментальными значениями.

По существу, всю отсканированную область можно рассматривать как область воспаления, которая должна быть единообразно оценена. Однако предпочтительно предусматривается, что обрабатывающий

- 1 026318 блок различает относящиеся к области значения отсканированного трехмерного изображения в очаге воспаления и в области, примыкающей к очагу воспаления и окружающей его, предпочтительно посредством разграничения цветовых значений отдельных пикселей или посредством разграничения пространственных значений отдельных пикселей. Для различения очага воспаления и окружающей очаг области, конечно, также может быть применена комбинация цветовых значений, пространственных значений и/или значений, относящихся к области.

Для того чтобы получить убедительные детализированные значения разграниченных областей, которые применяются ко всей разграниченной области, предпочтительно может быть обеспечено, чтобы относительное общее цветовое значение всего очага воспаления можно было определить, сравнивая усредненные цветовые значения в очаге воспаления с усредненными цветовыми значениями в области, окружающей очаг воспаления.

Дополнительными возможностями является то, что абсолютное общее объемное значение всего очага воспаления может определяться из пространственных значений в очаге воспаления и что относительное общее объемное значение очага воспаления может определяться из сравнения усредненных пространственных значений в очаге воспаления и усредненных пространственных значений в области, окружающей очаг воспаления.

Специально для упомянутого относительного общего объемного значения предпочтительно может быть обеспечено, чтобы относительное общее объемное значение было значением сравнения шероховатости поверхности в очаге воспаления с шероховатостью поверхности в области, окружающей очаг воспаления. В этом случае способ вычисления шероховатости поверхности может соответствовать способу вычисления шероховатости линии согласно Промышленному стандарту Германии ΕΝ ΙδΘ 4288.

Другие дополнительные или альтернативные детализированные значения, которые могут использоваться для того, чтобы вычислить общую оценку воспаления кожи, будут указаны ниже. Например, может быть обеспечено, чтобы относящееся к области значение соответствовало периферическому значению, соответствующему периферии очага воспаления, и/или чтобы относящееся к области значение соответствовало значению области, представляющему площадь поверхности очага воспаления. Кроме того, может быть обеспечено, чтобы относящееся к области значение формировалось как функция значения области и периферического значения и соответствовало значению компактности, представляющему отношение периферического значения к значению области, или чтобы общее объемное значение соответствовало среднему значению высоты, представляющему среднюю высоту всех возвышений в очаге воспаления, и/или значению области максимальной высоты, представляющему площадь поверхности максимальных возвышений, высоты которых составляют по меньшей мере 70%, предпочтительно по меньшей мере 85% от высоты самого высокого возвышения.

Кроме того, испрашивается правовая охрана для способа определения оценки или величины воспаления кожи, который, в частности, может быть выполнен с использованием устройства в соответствии с любым из пп.1-13 формулы, включающим в себя оптоэлектронный измерительный инструмент или устройство, предпочтительно трехмерный сканер, обрабатывающий или вычислительный блок и блок отображения, характеризующегося этапами получения трехмерного изображения области воспаления на коже человека или животного оптоэлектронным измерительным инструментом, определения относящихся к области цветовых и пространственных значений трехмерного изображения, вычисления оценки воспаления кожи из рассчитанных относящихся к области цветовых и пространственных значений и отображения расчетной оценки воспаления кожи на блоке отображения. Этот способ, таким образом, должен рассматриваться не как способ диагностирования, а как способ обнаружения данных или обработки данных (относящихся к области цветовых и пространственных значений), используемых в способе диагностирования, выполняемом врачом.

Дополнительные предпочтительные этапы способа дополнительно определены в п.15 формулы изобретения. В этом контексте следует отметить, что отличительные признаки п.15 формулы изобретения более ясно описывают и определяют этапы определения трехмерного изображения и вычисления оценки воспаления кожи.

В нижеследующем тексте дополнительные детали и преимущества настоящего изобретения будут объяснены более подробно посредством описания чертежей со ссылкой на примерные варианты осуществления, показанные на чертежах, на которых фиг. 1 представляет собой схематичный вид устройства для определения оценки или величины воспаления кожи;

фиг. 2-5 представляют собой изображения областей воспаления кожи, показывающие четыре различных класса оценок воспаления кожи ;

фиг. 6-8 иллюстрируют процедуру сглаживания изображения высоты в трехмерной системе координат;

фиг. 9 и 10 иллюстрируют изображение высоты на сером изображении; фиг. 11 представляет собой двухуровневое изображение средних высот; фиг. 12 представляет собой изображение с граничным контуром высоты;

фиг. 13 представляет собой изображение, исследующее очаг тяжести граничного контура высоты;

- 2 026318 фиг. 14 представляет собой блок-схему первого способа определения оценки воспаления кожи; фиг. 15-18 иллюстрируют реализацию вычисления контура на основе цветовых значений и значений, относящихся к области;

фиг. 19-22 изображают этапы вычисления значения во втором способе определения оценки воспаления кожи; и фиг. 23 представляет собой блок-схему, показывающую наиболее важные этапы второго примерного способа определения оценки воспаления кожи.

Фиг. 1 изображает самые главные компоненты устройства для определения оценки Ζ воспаления кожи. С этой целью оптоэлектронный измерительный инструмент или устройство 1 (трехмерный сканер, например, ΡΚΙΜΘδ ρίοο производства компании ОРМ) удерживается над или предпочтительно размещается непосредственно на коже Н человека или животного. Измерительный инструмент 1 должен, конечно, использоваться над (предполагаемой) областью Е воспаления. Отдельными сканирующими элементами 5 вся область Е воспаления обнаруживается посредством двух областей сканирования δ₁ и δ₂, и соответствующее трехмерное изображение В передается к обрабатывающему или вычислительному блоку

2. Упомянутое изображение В состоит из множества пикселей Р, каждый из которых соответствует относящемуся к области значению А. Каждое отдельное относящееся к области значение А отчасти заполнено цветовым значением Р и пространственным значением V. Целостное изображение В графически изображается в трехмерной системе координат 4 (см. также фиг. 6). Обрабатывающий блок 2 может конфигурироваться как компьютер, который соединяется с измерительным инструментом 1. Обрабатывающий блок 2, однако, может быть также интегрирован непосредственно в измерительный инструмент 1.

Посредством собранных значений А, V и Р область воспаления Е затем на первом важном этапе вычисления подразделяется на очаг воспаления С и окружающую очаг область и. После этого определяются абсолютные цветовые значения Ρν и/или абсолютные объемные значения νν для очага воспаления С, и/или относительные цветовые значения Ρν и/или относительные объемные значения νν_κ по всей области воспаления. Относительное цветовое значение Ρν может быть вычислено, например, посредством вычитания или деления усредненного значения пурпурного окружающей очаг области и из или на усредненное значение пурпурного для области воспаления С. Общее объемное значение νν как абсолютное объемное значение νν_ν может, например, представлять конкретный общий объем всего рубца или воспаления. Ссылочное обозначение νν_κ может представлять значение относительного общего объема, в котором сравниваются шероховатости очага С воспаления и окружающей очаг области и.

Затем каждое из этих определенных значений Ρν, νν_ν и νν_κ может быть отнесено к одному из классов воспаления Ко, Κι, К₂ или К₃. Границы этих классов классификации являются предопределенными на основе эмпирических значений, сохраняемых, собираемых и предварительно категоризируемых в обрабатывающем блоке 2. Отнесение к отдельным классам К_о, Κι, К₂ или К₃ закончится усредненной, предпочтительно округленной оценкой Ζ воспаления кожи, которая будет затем соответственно выведена на блок 3 отображения. Простой акустический вывод через громкоговоритель может также использоваться эквивалентно оптическому дисплею. Блок 3 отображения может также включать в себя отдельные светодиоды. Оценка воспаления кожи может, например, идентифицироваться цветом светодиода. Кроме того, количество светодиодов также может отражать оценку воспаления кожи.

Фиг. 2-5 показывают примерные изображения различных областей Е воспаления, а также сегментирующие площади О и окружающие контур прямоугольники Т. Контур К представляет собой границу между очагом С воспаления и окружающей очаг областью и. В дополнение к этому на каждой из фиг. 25 показаны очаг Х^, сегментирующего прямоугольника О и очаг тяжести Х_К контура К. Пересечение черточек в букве X должно рассматриваться как точное местоположение соответствующей точки. Фиг. 5 изображает интенсивное покраснение и вздутие с большими волдырями (класс воспаления К₃), в котором та X, которая находится левее и выше, соответствует очагу сегментирующего прямоугольника Ц. а та Х, которая находится правее и ниже, соответствует очагу тяжести контура К.

Ниже подробно описаны два способа определения оценки воспаления кожи, в которых, однако, не исключается, что один или более этапов вычисления этих двух способов также выполняются в отдельном способе, включающем в себя произвольно смешанные этапы вычисления. Само собой разумеется, что этапы способов могут также быть частично опущены из каждого способа. Важным для вычисления оценки воспаления кожи является то, что соответствующие относящиеся к области пространственные и цветовые значения А, ν и Р трехмерного изображения В, отсканированного оптоэлектронным измерительным инструментом, должны быть приняты во внимание. Нельзя, конечно, исключать и того, что даже другие альтернативные варианты вычисления, не упомянутые здесь, могут использоваться для определения оценки Ζ воспаления кожи.

Соответственно, ниже будет описан первый способ, использующий примерные алгоритмы для накожного теста. Анализ накожного теста подразделяется на три этапа:

ί) распознавание крапивницы (рубца) посредством способа сегментации высоты; ίί) измерение крапивницы (значений высоты и цвета); ίίί) оценка измеренных результатов.

Ниже будет дано описание этих трех этапов, в котором будут выделены проблемы использовавше- 3 026318 гося до настоящего времени решения и будут предложены возможности того, как новое программное решение, подходящее для настоящего изобретения, может быть использовано для улучшения и повышения эффективности помощи процедурам во врачебной практике.

Посредством реализации нового программного решения, можно заведомо избежать существующих проблем, а структура приложения может быть оптимально адаптирована к текущим требованиям. Кроме того, имеется шанс выполнить оптимизацию в отдельных областях и таким образом сделать процесс поддержки в целом более эффективным, одновременно с этим сократив время, затрачиваемое пользователями системы.

ί) Сегментация высоты

Сегментация грубо подразделяется на 7 этапов:

1) сглаживание высот изображения;

2) фильтрация высот изображения;

3) представление высот в сером изображении (максимальная высота изображается белым цветом, минимальная высота изображается черным цветом);

4) определение значений пурпурного выше среднего в изображении СМУК и увеличение значений высоты в сером изображении высоты в тех точках, которые имеют значения пурпурного выше среднего;

5) вычисление средней высоты и создание двухуровневого изображения;

6) трассировка граничного контура самого большого непрерывного возвышения;

7) проверка того, располагается ли очаг тяжести серого изображения высоты в пределах прямоугольника, охватывающего оттрассированный граничный контур самого большого непрерывного возвышения.

1. Сглаживание изображения высоты

Так как обнаруженное место на коже (см. исходное изображение высоты на фиг. 6) в большинстве случаев будет иметь кривизну, изображение высоты в значительной степени выпрямляется для того, чтобы дальнейшие операции проводить с идеализированной, плоской кожей.

С этой целью 25 самых внешних значений высоты на краях используются для того, чтобы вычислить криволинейную поверхность, которая соответствует кривизне НК кожи (см. фиг. 7).

Затем новое изображение высоты формируется следующим образом: значения, которые в исходном изображении высоты меньше, чем соответствующее значение вычисленной криволинейной поверхности, устанавливаются равными значениям вычисленной криволинейной поверхности. Все другие точки сохраняют свои исходные значения. Затем соответствующее значение вычисленной криволинейной поверхности вычитается из каждого значения высоты. Таким образом устраняется кривизна кожи и возможные поры кожи, образующие более глубокие долины в изображении высоты. Высота 0 может затем быть взята в качестве основной высоты кожи. Такое сглаженное изображение высоты (исходное изображение высоты минус вычисленная кривизна кожи) показано на фиг. 8.

2. Фильтрация изображения высоты

Для того чтобы устранить более малые аберрации из изображения высоты, оно сглаживается с помощью медианного фильтра (в настоящий момент этот фильтр работает с экспоненциальным окружением 3).

3. Представление высоты в сером изображении (фиг. 9)

Для дальнейшей обработки изображения высоты с помощью алгоритмов обработки изображений из изображения высоты вычисляется серое изображение, имеющее 256 градаций серого. Для самой высокой высоты используется значение 255 (белый цвет), для самой низкой высоты используется значение 0 (черный цвет). Промежуточные значения высоты пропорционально пересчитываются в различные оттенки серого.

4. Увеличение значений высоты в сером изображении в тех точках, которые имеют значения пурпурного выше среднего (фиг. 10)

Для того чтобы обеспечить лучшее разграничение области воспаления, ее высота увеличивается в изображении высоты в зависимости от степени покраснения, если это покраснение имеет значение выше среднего. С этой целью исходное изображение преобразуется в изображение СМУК и рассматривается пурпурный канал. Создается серое изображение, соответствующее пурпурному каналу, и все значения пурпурного, которые не достигают заданного процента (например, 120%) от среднего значения пурпурного, обнуляются.

После этого отдельные точки изображения высоты рассматриваются и сравниваются с соответствующим пикселем в пурпурном изображении. Если значение в пурпурном изображении будет выше, чем значение в сером изображении высоты, то пиксель в сером изображении высоты будет заново вычислен из части текущего значения и части значения пурпурного изображения (например, значение пурпурного изображения вносит в новое значение 60%, а значение серого изображения высоты вносит 40%).

5. Вычисление средней высоты и создание двухуровневого изображения (фиг. 11)

Затем из серого изображения высоты, усиленного при помощи пурпурного канала изображения СМУК, вычисляется двухуровневое изображение, которое необходимо для поиска контуров. При этом среднее значение серого (умноженное на коэффициент, в настоящий момент равный 2,0) принимается за

- 4 026318 пороговое значение.

Перед тем как создается двухуровневое изображение, серое изображение сглаживается медианным фильтром (с текущим окружением, равным 9), и двухуровневое изображение размывается и расширяется (в настоящий момент выполняются три итерации размывания и одна итерация расширения).

6. Трассировка граничного контура самого большого непрерывного возвышения (фиг. 12)

Те части изображения высоты, которые лежат выше средней высоты (умноженной на коэффициент), отображаются на этом двухуровневом изображении как белые пятна. Алгоритм затем ищет белое пятно с самой большой площадью поверхности на двухуровневом изображении и обеспечивает граничный контур К этой области, а также граничный прямоугольник Т, охватывающий контур К. Область, охваченная контуром К (очаг С воспаления), занимает ту часть в изображении высоты, которая представляет собой наибольшее связное воспалительное возвышение, а следовательно, искомое вздутие кожи, и окружена окружающей очаг областью и.

7. Вычисление и проверка центра тяжести серого изображения высоты (фиг. 13)

В качестве контрольной меры вычисляется центр тяжести серого изображения высоты (точка Хр). Если центр тяжести лежит в пределах области оттрассированного граничного контура К или прямоугольника Т, охватывающего упомянутый контур К, это служит подтверждением оттрассированного граничного контура К и, следовательно, локализации предполагаемой области измерения.

Если центр тяжести не располагается в пределах прямоугольника Т, как изображено на фиг. 13, можно ожидать, что оттрассированное возвышение не является выпуклым относительно других возвышений. Как правило, это будет включать в себя те тесты, которые показывают отсутствие вздутия или вздутие ниже среднего.

В этом случае дальнейшее измерение основывается не на области, охватывающей контур К, а на предполагаемой области измерения, или квадрате О. охватывающем упомянутую область. Центр Хр квадрата О представлен центром тяжести серого изображения высоты (размер квадрата, соответствующего соответствующей фактической области измерения).

тт) Измерение

После завершения идентификации вздутия кожи идентифицированное вздутие измеряется. При этом определяются три характеристических значения, которые используются для оценки:

1) объема вздутия относительно площади поверхности вздутия;

2) шероховатости вздутия относительно шероховатости остальной поверхности кожи;

3) покраснения вздутия относительно цвета остальной кожи.

1. Объем вздутия относительно площади поверхности вздутия Основанием вздутия является та область, которая охватывается контуром К. Затем вычисляется общий объем вздутия, расположенного в пределах контура К. При этом учитывается только та часть высоты, которая находится выше средней высоты кожи.

Этот рассчитанный общий объем вздутия делится на площадь поверхности. Результат является средней высотой вздутия. Это используется для оценки.

2. Шероховатость вздутия относительно шероховатости остальной поверхности кожи

Дополнительной значительной характеристикой вздутия является его шероховатость. Для того чтобы потенциально шероховатая нормальная кожа не чрезмерно влияла на результаты измерения, вычисляется шероховатость внутри и снаружи прямоугольника, охватывающего граничный контур. Шероховатость вздутия (в прямоугольнике) минус шероховатость остальной кожи (вне прямоугольника) будет затем использоваться для оценки.

Способ, реализованный для вычисления шероховатости поверхности, основан на способе для вычисления шероховатости линии (стандарт ΌΙΝ ΕΝ 180 4288).

В качестве граничных параметров соответственно используются 10 и 90%. Это означает, что в качестве значения шероховатости вместо разности между высотой самой высокой точки (0%-ая часть площади поверхности) и высотой самой низкой точки (100%-ая часть площади поверхности) используется разность между средними высотами 10%-ой части площади поверхности и 90%-ой части площади поверхности соответственно.

3. Покраснение вздутия относительно цвета остальной кожи

В дополнение к двум значениям, вычисленным из изображения высоты, из цветного изображения определяется степень покраснения измеряемой области. С этой целью используется пурпурный канал представления СМУК исходного цветного изображения измеряемого места.

Аналогично вычислениям шероховатости и среднего объема, в этом случае также вычисляются значения внутри и снаружи области, ограниченной контуром. Для дальнейшей оценки используется среднее значение внутри контура минус среднее значение снаружи контура.

ттт) Оценка

После измерения крапивница оценивается и категоризируется в один из четырех классов, обычных на практике. Нижеприведенная таблица ниже содержит широкое, субъективное описание классов.

- 5 026318

Класс	Пример	Описание
0 (Ко)	фиг. 2	Сомнительная реакция: возможно легкое покраснение
0 (Ко)	фиг. 3	Слабо положительная реакция: красная и слегка вздутая кожа
0 (К₂)	фиг. 4	Уверенная положительная реакция: красная и вздутая кожа с несколькими волдырями
0 (К₃)	фиг. 5	Чрезвычайно положительная реакция: интенсивное покраснение и вздутие с большими волдырями

Общая оценка крапивницы состоит из отдельных частичных оценок характеристических значений, выведенных из измерения. В данном случае делаются три частичных оценки в четырех классах, чьи округленные средние значения дают в результате класс общей оценки. Так как значимость величины покраснения уменьшается для сильно покрасневшей нормальной кожи, это обстоятельство явно принимается во внимание для оценки.

Если будет обнаружено, что покраснение нормальной кожи выше предельного значения, то покраснение вздутия не будет использоваться для оценки.

Следующий примерный демонстрационный расчет будет служить лучшему пониманию:

	Пример границ класса	Пример измеренных значений	Частичные классы оценки
Объем	0-5, 5-и, 11-16, 16- бесконечность	6	1
Шероховатость	0-3, 3-13, 13-17, 17- бесконечность	14	2
Покраснение между 0 и 1	0-4, 4-9, 9-11, 11- бесконечность	2	3

Из этого получается общая оценка 2 (среднее значение 1+2+3 равно 2). Примерный расчет с сильным покраснением кожи

	Пример границ класса	Пример измеренных значений	Частичные классы оценки
Объем	0-5, 5-11, 11-16, 16- бесконечность	19	3
Шероховатость	0-3, 3-13, 13-17, 17- бесконечность	18	3
Покраснение между 0 и 1	0-4, 4-9, 9-11, 11- бесконечность	2	1

Классификация покраснения понизила бы общий результат до 2 (округленное среднее значение 3+3+1 равно 2). Путем принятия во внимание покраснения кожи выше предельного значения классификация дает результат 3 (среднее значение 3+3 равно 3).

Фиг. 14 иллюстрирует блок-схему первого способа, снова обрисовывая в общих чертах вышеупомянутые этапы способа в логичном контексте.

Для того чтобы не только указать общие диапазоны для классов воспаления с Ко по К₃, ниже показаны четыре конкретных примера измерения значений и оценок, относящихся к различным классам. Они конкретно относятся к различным степеням или классам воспалений, представленных на фиг. 2-5.

ί) Измерение

Следующие характеристические значения были определены относительно этих изображений:

1) средняя высота (средний объем) воспаления;

2) значение шероховатости минус основная шероховатость (относительная шероховатость);

3) покраснение относительно цвета остальной кожи (относительное покраснение).

Если центр тяжести Хр сегментированного изображения не располагается в прямоугольнике Т, окружающем контур К, для измерения используется область внутри или снаружи квадрата О. сформированного с центром тяжести Х_у) сегментированного изображения в качестве его центра, а не области внутри или снаружи контура К и внутри или снаружи прямоугольника Т, охватывающего контур К.

1. Средняя высота (средний объем) воспаления

Высоты всех точек замера, расположенных в пределах идентифицированной крапивницы, которая ограничена контуром К, суммируются. При этом считается только та часть высоты, которая находится выше средней высоты кожи. Этот объем делится на количество точек замера. Рассчитанный таким образом средний объем используется для оценки.

- 6 026318

Значения примерных изображений (площадь пикселя равна 0,00305597 мм²)

	Общий объем крапивницы	Общая площадь поверхности крапивницы	Средний объем на пиксель
Фиг. 2 - Ко	1,6913977 мм³	190, 9985264 мм²	0,0000271 мм²
Фиг.З - Κι	7,3151578 мм³	61,7780914 мм²	0,0003619 мм²
Фиг. 4 - К₂	16, 6766525 мм³	62, 867547 мм²	0,0008106 мм²
Фиг.5 - Кз	40,2830175 мм³	93, 6228937 мм²	0, 0013149 мм²

2. Значение шероховатости минус основная шероховатость (относительная шероховатость) Шероховатость поверхности вычисляется для площади поверхности внутри контура К и для площади поверхности между контуром К и прямоугольником Т. Разность между двумя значениями шероховатости формирует основу оценки.

Значения примерных изображений

	Шероховатость внутри граничного пр ямоуг оль ника	Шероховатость снаружи граничного прямоугольника	Разность
Фиг.2 - К_о	0,0732433 мм	0,0550084 мм	0,0182349 мм
Фиг. 3 - Ко	0,1658371 мм	0,0924609 мм	0, 07 33762 мм
Фиг. 4 - К₂	0,3263570 мм	0, 1401592 мм	0, 1861978 мм
Фиг.5 - Кз	0,4609349 мм	0,1506546 мм	0, 31028 03 мм

3. Покраснение относительно цвета остальной кожи (относительное покраснение)

Среднее покраснение областей внутри и снаружи идентифицированной крапивницы (контура К) определяется из пурпурного канала цветного изображения. Разность этих двух средних значений входит в оценку.

Значения примерных изображений

	Покраснение крапивницы	Покраснение окружающей области	Разность
Фиг.2 - Ко	65,104384	66,6805231	-1,5761391
Фиг . 3 - Κι	75,2352490	67,1557576	8,0794914
Фиг . 4 - К₂	137,7521633	107,7737394	29,9784239
Фиг.5 - Кз	104,6286619	67,2027139	37,425948

а. Покраснение окружающей кожи

Если среднее значение покраснения кожи снаружи крапивницы превышает пороговое значение, то относительное покраснение не будет использоваться для оценки.

Значения примерных изображений:

Класс 0: 66,6805231

Класс 1: 67,1557576

Класс 2: 107,7737394

Класс 3: 67,2027139 ίί) Оценка

Оценка первоначально выполняется отдельно для каждого значения. С этой целью фиксируется предельное значение для каждого измеряемого значения. Используемые в данном случае предельные значения (которые могут, однако, быть зафиксированы и изменены отдельно после консультации с врачами) для отдельных измеряемых значений следующие:

- 7 026318

	Класс 0	Класс 1	Класс 2	Класс 3
Средний объем воспаления	<0,000225492	<0,000646506	<0,001029246	>=0,001029246
Значение шероховатости минус основная шероховатость	<0,02655275	<0,1102376	<0,21623841	>=0,21623841
Покраснение относительно цвета остальной кожи	<4,68131157	<12,48887981	<32,98374644	>=32,98374644

Существует дополнительное пороговое значение, которое определяет, начиная с какого покраснения окружающая кожа расценивается как слишком красноватая, и которое определяет, может ли упомянутое покраснение, на основе цвета остальной кожи, использоваться для оценки. Это пороговое значение в настоящее время фиксировано на значении 109.98770675.

Общая классификация получается из (округленной) средней классификации частичных оценок.

Далее показан второй вариант определения оценки Ζ воспаления кожи, который может быть выполнен устройством в соответствии с настоящим изобретением.

При анализе различных цветовых пространств и представлений было найдено, что пурпурное цветовое пространство в представлении ложного цвета СМУК и величина насыщения в цветовом пространстве Н8У лучше всего подходят для фильтрации и оценки воспаления на человеческой коже. Следовательно, в начале обработки изображения из исходного изображения (фиг. 15) генерируются два изображения, которые затем преобразуются в картинки СМУК и Н8У.

Следующий этап может дополнительно включать в себя предварительную фильтрацию изображения, чтобы отфильтровать пластыри. При этом для каждого пикселя на основе фиксированного предельного значения в пурпурной плоскости изображения СМУК определяется, соответствует ли элемент изображения пластырю или коже (= так называемой пороговой функции). В качестве начального значения, предельное значение принимается за 100, что означает, что, проходя через каждый пиксель изображения, проверяется, выше ли значение пурпурного чем 100. Если это так, то значение этого пикселя берется из исходного изображения; в противном случае значение цвета обнуляется (= черному). Затем функцией оценки проверяется, было ли оставлено достаточно элементов изображения для дальнейшей обработки или не было ли пороговое значение установлено слишком высоким. В последнем случае производится понижение фиксированного предельного значения, и фильтрация и проверка запускаются снова. Этот процесс повторяется до четырех раз, чтобы гарантировать оптимальную фильтрацию сегментов пластыря от изображения без потери слишком большой доли фактической информации.

Затем изображение фильтруется в пурпурном цветовом пространстве. Для этого доступны два варианта, которые будут использоваться в качестве функции используемой камеры. В первом варианте вычисляется среднее значение пурпурного для всех полученных пикселей. После этого изображение снова отфильтровывается в цикле посредством пороговой функции (ти11ас1ог), может ли точка изображения быть отнесена к воспалению или к нейтральной коже. При этом пороговое значение итеративно уменьшается, то есть на первом этапе принимаются все пиксели, которые имеют значение пурпурного выше определенного процента от среднего значения пурпурного. Во втором варианте, вместо того, чтобы сравнить значение пикселя со средним тадеп1ауа1ие*ти1£ас1ог, среднее значение окружения пикселя размером 5x5 сравнивается с пороговым значением. Результирующее изображение в обоих случаях является серым изображением, включающим в себя отфильтрованные пурпурные пиксели. Далее выполняются несколько шагов обработки изображения для того, чтобы оптимизировать результат фильтрации. Они включают в себя фильтр среднего значения (для устранения пиксельного шума, то есть малые пиксельные группы отфильтровываются). Далее для закрытия возможных разрывов используются функции размывания и расширения. После этого следует преобразование в двухуровневое изображение (= черное/белое изображение), в котором выполняется алгоритм обнаружения контура. Оттрассированные контуры исследуются шаг за шагом для того, чтобы обеспечить идентификацию так называемой интересующей области (ΚΟΙ, гедюп о! ш1егек1) в качестве потенциальной области сегментации (см. фиг. 16). С этой целью первоначально будет вычислена компактность контура (= площадь поверхности контура/периферия контура), если контур соответствует минимальному размеру и определенному положению на изображении. Чем более регулярна компактность, тем больше может ожидаться воспаление. Если вычисленная компактность будет больше, чем компактность предыдущего контура, для текущего контура будет определен средний радиус К (который получается из расстояния каждой точки изображения контура до центра тяжести Х_К контура, усредненного по всей периферии контура). Это дает окружность, центр которой находится в центре тяжести, а радиус = среднему радиусу (см. фиг. 17), и окружающий ее квадрат определяется как интересующая область ΚΟΙ (см. фиг. 18).

- 8 026318

В этой области затем определяются среднее значение пурпурного и средняя величина насыщения для оценки сегментации. В качестве дополнительного оценочного коэффициента значение компактности делится на средний радиус (так как средний размер отфильтрованной области играет ключевую роль для классификации).

В конце вычисления для конкретного порога таким образом получаются три классификационных значения. После этого порог (ти11ас1ог) уменьшается на 1%, и вычисление запускается снова. На первом этапе это делается десять раз. В полученных значениях затем учитывается оптимальная область для дальнейшей обработки, основываясь на максимальном значении этих вычислений. Если подходящий результат не достигается на первом этапе, производится дальнейшее понижение порогового значения, опять десять раз. Результатом первых этапов (предварительная фильтрация, фильтрация, вычисление интересующей области - см. фиг. 18) является квадрат с определенной начальной точкой и определенной длиной стороны в пикселях, а также классификационные значения: среднее значение пурпурного (первое классификационное значение из сегментации), средняя величина насыщения (второе классификационное значение) и компактность на основе радиуса (котракЖайшк, третье классификационное значение).

Сегментированный квадрат затем передается алгоритмам обработки высоты для дальнейшей обработки и для того, чтобы определить характеристические значения. Последовательность определения высоты показана на фиг. 19-22.

На первом этапе по исходной карте высоты, полученной из снимка, сделанного камерой СЕМ (каждая точка изображения имеет информацию об абсолютной высоте, см. фиг. 19), устанавливается и фильтруется интересующая область. Это делается при помощи фильтра среднего значения, который применяется к карте высоты до тех пор, пока не образуется однородная поверхность, которая является в некотором роде средней областью для всего снимка (см. фиг. 20). При помощи этой средней области затем могут быть определены относительные высоты отдельных пиков в изображении высоты. С этой целью сначала вычисляется субтрактивная карта высоты путем вычитания средней области из исходной области (см. фиг. 21). Ко всем остающимся пикселям в изображении затем прибавляется относительная высота, что дает средний объем (= первое значение классификации высоты АудУо1ите).

На следующем этапе все пики (начиная с самого высокого пикового значения СН) ищутся и выводятся списком. Если новый пик будет найден в качестве максимального значения в остающейся карте высоты, то поиск будет продолжаться как в положительном, так и отрицательном направлениях координат х и у до тех пор, пока значения пикселей не начнут снова увеличиваться. Таким образом, вид области вершины будет определен из пика С вершины. Полученная таким образом поверхность удаляется из карты, чтобы продолжить поиск следующей более высокой вершины. Эта процедура повторяется до тех пор, пока больше не будет обнаруживаться никаких пиков; высоты сохранены для всех отслеженных пиковых значений, в конце этой процедуры общая высота затем делится на количество отслеженных пиков для того, чтобы получить среднюю относительную высоту всех пиков в субтрактивной карте высоты (= второе значение классификации высоты АудНе1дШ).

Для того чтобы ускорить дальнейшую обработку, все пики, относительные высоты которых находятся ниже определенного предельного значения (АудНе1дЬП*Е2ТЬге8к), отфильтровываются. После этого могут быть вычислены третье и четвертое значения, АудАгеа2 (средняя область остающихся пиков) и 8итАгеа1 (основание остающихся пиков). На последнем этапе максимальное значение высоты (то есть самый высокий пик в сегментированной области) используется для определения третьего классификационного значения. При этом все остающиеся пики, относительные высоты которых ниже, чем максимальная высота, на определенный процент, также отфильтровываются. Остающиеся самые высокие пики затем суммируются, включая их площади поверхности. Таким образом получаются дополнительные классификационные значения, такие как Р1хе1АЬоуеТЬге8ко1й (основание остающихся пиков) и АудНещШЗ (средняя высота остающихся пикселей) (см. фиг. 22).

Ради ясности выполняемые алгоритмы также изображены на блок-схеме в соответствии с фиг. 23.

В этом отношении блок-схема ссылается на следующие определения, результаты, параметры и значения соответственно:

АудМадеШа = среднее значение пурпурного для пикселей внутри контура или прямоугольника, охватывающего контур

Ауд5>а1игаОоп = средняя величина насыщения пикселей внутри контура или прямоугольника, охватывающего контур котрак1КаЙ1И8 = отношение соотношения площади поверхности и периферии контура к среднему радиусу контура

АудУо1ите = среднее значение высоты всех точек, имеющих более высокое значение, чем поверхность среднего значения (= объем карты добавок)

ЛудНе1дЫ1 = средняя высота всех отслеженных пиков

АудАгеа2 = средняя область пиков, вершины которых (Ке1Не1дк1) выше, чем АудНе1дЬ11*Е2ТЬге8к

8итАгеа1 = основание (пиковая область) тех пиков, вершины которых (Ке1Не1дН1) выше, чем АудНе1дШ*Е2ТЬге8к

АудНе1дк13 = средняя высота тех пикселей, значения высоты которых больше, чем Р1хе- 9 026318

1АЬоусТНгс5НТНгс5Но1й* (высота самого высокого пика)

Р+хФАЬоусТНгсФ = количество пикселей выше определенного порогового значения (как функция самой большой высоты, появляющейся в сегменте)

В конце определенные значения объединяются в зависимости от используемого типа камеры для общей оценки и определения сравнимых классификаций, причем возможны различные комбинации и варианты операций, например, произведение ЛудМадеШа, Луд8а!ига!юп, котрак!Кайш8, ЛудУо1ите, ЛудНе1дШ и Р1хе1ЛЬоуеТЬге8Ьо1й или произведение ЛудМадеШа, Луд8а!ига!юп, ЛудНе1дЫ3, АудУо1ите, АудАгеа2 и 8итЛгеа1. Другие комбинации также являются возможными. Вместо умножения сложение значений также может быть выполнено, по меньшей мере, частично.

Фиг. 14

81: Получение изображения §2: К3Ке8и1ГОа!а, 400x400

83: Преобразование СМУК, Н8У

84: Высота сегмента

85: Вычисление 1ийаттайопУо1ите

86: Вычисление ге1Уо1ите

87: СООшСоп! = истина

88: Вычисление аудМад и ауд8а! (контур)

89: Вычисление 8иг_аудМад и 8иг_ауд8а! (остальное изображение)

810: Вычисление ге1Мад и ге18а!

811: Вычисление значения 8К

812: Конец оценки (значение 8К, относительный пурпур, относительный объем)

813: Вычисление аудМад и ауд8а! (прямоугольник)

814: Вычисление 8иг_аудМад и 8иг_ауд8а! (остальное изображение)

841: Вычисление полиномиальной матрицы 842: Вычисление полиномиальной плоскости 843: Порог полиномиальной плоскости 844: Медианный фильтр, фильтр волос (МРО)

845: Установить высоту серого изображения 846: Сегментировать пурпурное изображение

847: Установить кшТасешд (Мадшаде + высота серого изображения)

848: Медианный фильтр (9)

849: Установить двухуровневое изображение с помощью ТгекЬ и аудНе1дШ 850: Размыть (2), расширить (1)

851: РшйСоп!оиг8

852: МахЛгеаСоШоиг, ЬоипйКес!, сод, тахагеа 853: Вычисление СОС 8игГасеипд 854: СОС_8 в ЬоипйКес!

855: СОСшСоп! = истина

856: Ограничивающая область (красная/желтая)

857: СОСшСоп! = ложь Фиг. 23

Т1: Получение изображения

Т2: К3Ке8и1Юа!а, 400x400

Т3: Преобразование СМУК, Н8У

Т4: Цветовая сегментация

Т5: Карта сглаженных высот сегмента ΚΟΙ

Т6: Установить карты дифференциальных высот (АудУо1ите)

Т7: Искать максимум (пик, вершину) в субтрактивной карте

Т8: Определить границы и размеры (площади поверхности) пиков (ЛудНе1дШ1)

Т9: Перечислить свойства пика и удалить целый пик

Т10: Отфильтровать релевантные пики = ΕΖΤΙιιόΦ (АудАгеа2, 8итАгеа1)

Т11: Проанализировать пики/пиксели посредством порогового значения (ПхАЬоуТНгсФоИ) (Р1хе1АЬоуеТЬге8Ь, ЛудНе1дЫ3)

Т12: Конец оценки

Т41: Произвести предварительную фильтрацию пурпурного изображения Т42: Медианный фильтр (9)

Т43: Размыть (2), расширить (1)

Т44: Установить двухуровневое изображение Т45: РюйСоШошь

Т46: котракЖайшк, ЛудМад, Луд 8а1, ΚΌΙ

- 10 026318

Т67: котраЮТаФщ. АудМад, Луд 5>а1. ΕΟΙ

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ

1. Устройство для определения оценки или величины (Ζ) воспаления кожи, содержащее оптоэлектронный измерительный инструмент или устройство (1), предпочтительно трехмерный сканер, для получения трехмерного изображения (В) области (Е) воспаления на коже (Н) человека или животного, в котором относящиеся к области (А) пространственные (V) и цветовые (Р) значения трехмерного изображения (В) обнаружены оптоэлектронным измерительным инструментом (1), обрабатывающий или вычислительный блок (2) для вычисления оценки (Ζ) воспаления кожи из относящихся к области (А) пространственных (V) и цветовых (Р) значений, обнаруженных измерительным инструментом (1), и блок (3) отображения для отображения вычисленной оценки (Ζ) воспаления кожи, отличающееся тем, что обрабатывающий блок выполнен с возможностью отнесения относящихся к области значений (А) сканированного трехмерного изображения к очагу (С) воспаления и к окружающей очаг области (И), примыкающей к очагу (С) воспаления и окружающей его, посредством разграничения цветовых значений (Р) отдельных пикселей (Р) и посредством разграничения пространственных значений (V) отдельных пикселей (Р), и что каждое цветовое значение (Р) соответствует значению пурпурного в цветовой модели СМУК (голубой, пурпурный, жёлтый, чёрный).
2. Устройство по п.1, отличающееся тем, что сканированное трехмерное изображение (В) области (Е) воспаления состоит из множества пикселей (Р), которые расположены в трехмерной системе (4) координат наподобие решетки, в которой каждое относящееся к области значение (А) соответствует одному пикселю (Р).
3. Устройство по п.1 или 2, отличающееся тем, что оба предпочтительно одиночных значения - цветовое (Р) и пространственное (V) - являются назначаемыми каждому относящемуся к области значению (А) трехмерного изображения (В), отсканированного оптоэлектронным измерительным инструментом (1).
4. Устройство по п.1, 2 или 3, отличающееся тем, что каждое пространственное значение (V) соответствует значению высоты соответствующего пикселя (Р) в трехмерной системе (4) координат.
5. Устройство по любому из пп.1-4, отличающееся тем, что обрабатывающий блок выполнен с возможностью определения относительного общего цветового значения (Р^М) очага (С) воспаления посредством сравнения усредненных цветовых значений (Р) в очаге (С) воспаления и усредненных цветовых значений (Р) в окружающей очаг области (И).
6. Устройство по любому из пп.1-5, отличающееся тем, что обрабатывающий блок выполнен с возможностью определения абсолютного общего значения объема (УМ_У) очага (С) воспаления из пространственных значений (V) в очаге (С) воспаления.
7. Устройство по любому из пп.1-6, отличающееся тем, что обрабатывающий блок выполнен с возможностью определения относительного общего значения объема (УМ_Е) очага (С) воспаления посредством сравнения усредненных пространственных значений (V) в очаге (С) воспаления с усредненными пространственными значениями (V) в окружающей очаг области (И).
8. Устройство по п.7, отличающееся тем, что относительное общее значение объема (УМ_Е) является сравнительным значением шероховатости поверхности в очаге (С) воспаления к шероховатости поверхности в окружающей очаг области (И).
9. Устройство по любому из пп.1-8, отличающееся тем, что относящееся к области значение (А) соответствует периферическому значению, соответствующему периферии очага воспаления, и/или относящееся к области значение (А) соответствует значению области, представляющему площадь поверхности очага (С) воспаления.
10. Устройство по п.9, отличающееся тем, что относящееся к области значение (А) формируется как функция значения области и периферического значения и соответствует значению компактности, представляющему отношение периферического значения к значению области.
11. Устройство по любому из пп.1-10, отличающееся тем, что относительное общее значение объема (УМ_Е) соответствует среднему значению высоты, представляющему среднюю высоту всех возвышений (О) в очаге (С) воспаления, и/или значению области максимальной высоты, представляющему площадь поверхности самых высоких возвышений (О), которые являются теми возвышениями, высоты которых составляют по меньшей мере 70%, предпочтительно по меньшей мере 85% высоты наиболее высокого возвышения (ОН).
12. Способ оценки трехмерных изображений, выполняемый устройством по любому из пп.1-11, содержащим оптоэлектронный измерительный инструмент или устройство (1), предпочтительно трехмерный сканер, обрабатывающий или вычислительный блок (2) и блок (3) отображения, отличающийся этапами, на которых получают трехмерное изображение (В) области (Е) воспаления на коже (Н) человека или животного оптоэлектронным измерительным инструментом (1),

- 11 026318 определяют относящиеся к области (А) цветовые (Р) и пространственные (V) значения трехмерного изображения (В), вычисляют оценку или величину (Ζ) воспаления кожи из рассчитанных относящихся к области (А) цветовых (Р) и пространственных (V) значений, подразделяют область (Е) воспаления на очаг (С) воспаления и окружающую очаг область (И), причем область очага (С) воспаления разграничивают от окружающей очаг области (И) посредством цветовых (Р) и/или пространственных (V) значений, присвоенных отдельным относящимся к области значениям (А), причём каждое цветовое значение (Р) соответствует значению пурпурного в цветовой модели СМУК (голубой, пурпурный, жёлтый, чёрный), и отображают вычисленную оценку (Ζ) воспаления кожи на блоке (3) отображения.
13. Способ по п.12, отличающийся дополнительными этапами, на которых присваивают каждое из определенных цветовых значений (Р) и пространственных значений (V) поверхности отсканированного изображения (В) пикселю (Р), представляющему относящиеся к области значения (А) трехмерного изображения (В), причем упомянутое трехмерное изображение (В) составлено из множества пикселей (Р), расположенных в виде решетки, вычисляют либо абсолютное общее цветовое значение (РУ), соответствующее усредненному цветовому значению (Р), предпочтительно усредненному значению пурпурного, для очага (С) воспаления, либо относительное общее цветовое значение (РУ), соответствующее усредненному цветовому значению (Р) очага (С) воспаления относительно усредненного цветового значения (Р) окружающей очаг области (И), вычисляют абсолютные общие объемные значения соответствующие сумме отдельных пространственных значений (V) очага (С) воспаления, и/или относительное общее объемное значение (Ύν^), предпочтительно значение шероховатости, которое вычисляют посредством сравнения отдельных пространственных значений (V) очага (С) воспаления с отдельными пространственными значениями (V) окружающей очаг области (И), вычисляют оценку (Ζ) воспаления кожи:

a) по меньшей мере из одного из вычисленных общих цветовых значений (Р^У) и по меньшей мере одного из вычисленных общих объемных значений (Ύν^ Ύν^), или

b) посредством присваивания по меньшей мере одного из рассчитанных общих цветовых значений (РУ) определенному классу (К₀, К₁, К₂, К₃) воспаления, посредством присваивания по меньшей мере одного, предпочтительно нескольких вычисленных общих объемных значений ΥΥν^) определенному классу (К₀, К₁, К₂, К₃) воспаления и формирования среднего значения классов воспаления, определенных упомянутым присвоением, и выводят предпочтительно округленное среднее значение в качестве упомянутой оценки (Ζ) воспаления кожи.