JP2010233584A - 光損傷を数量化する方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】皮膚部位における毛細血管拡張症の程度の測定を得る方法を記載する。
【解決手段】最初に（Ｓ３‐１）、解析する対象の皮膚部位（２）の画像を得る。次いで、得られた画像を処理して、撮像皮膚部位における血液分布を示す血液分布データを求める（Ｓ３−２乃至Ｓ３−３）。次いで、前述の血液分布データは離散フーリエ変換を使用して変換され（Ｓ３−５）、変換された血液分布データを次いで処理して、所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布における程度の特徴の測定を得る。毛細血管拡張症の程度の得られた測定を次いで、メラニンの乱れの測定やコラーゲンの劣化の測定などの光損傷の影響の他の測定と組み合わせて（Ｓ３‐６）、光損傷の程度の測定を得ることが可能である。
【選択図】図２

Description

本出願は、光損傷を数量化する方法及び装置に関する。

老人斑（メラニン分布における不規則性）、毛細血管拡張症（異常な小血管）や、コラーゲンの劣化（黄褐色変色によって特徴付けられる）などの加齢による皮膚の外観の変化の多くは主に、太陽への慢性露出によってもたらされる光損傷によって生じる。

バーミンガム大学において行われ、国際公開９８／２２０２３号パンフレットにおいて後に開示された当初の研究は、皮膚内の光伝送のモデリングにはクベルカ・ムンク（Ｋｕｂｅｌｋａ−Ｍｕｎｋ）理論が十分であるということを示している。散乱係数及び吸収係数を正確に規定することが可能な場合、クベルカ・ムンク理論を可視域における各波長において適用し、対応する戻りスペクトルを得ることが可能である。この予測スペクトルにより、皮膚の色が求められ、この予測スペクトルは組織の組織学的特性に依存する。３つのパラメータにより、健康な皮膚からの戻りスペクトルにおける変動のほとんどが捕捉される。前述の３つのパラメータは、表皮のメラニン濃度、血中濃度、及び真皮乳頭層の厚み（コラーゲンの厚み）である。

皮膚の散乱特性及び吸収特性のモデルとともに、ディジタル・カメラのＲＧＢ応答曲線を使用すれば、既知のスペクトル特性Ｉ（λ）の光により、既知の戻りスペクトルＳ（λ）を備えた皮膚が照射されると、ディジタル・カメラによって測定される画像値の組を算出することが可能である。これは、

として表される、チャネル毎の畳み込み積分を算出することによって行われる。ここで、Ｒ（λ）、Ｇ（λ）及びＢ（λ）は、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの応答曲線であり、ｉ_ｒｅｄ、ｉ_ｂｌｕｅ、及びｉ_{ｇｒｅｅｎ}は、特定の画素においてカメラによって記録された対応する値である。

メラニン、血液、及びコラーゲンの潜在的な組み合わせを全て扱うことにより、考えられるスペクトル全てを生成することが可能であり、よって、ディジタル・カメラによる測定が可能な画像値の組全てを生成することが可能である。この情報が得られると、画像値と組織学的パラメータ値との間の関係付けを確立することが可能である。前述の関係付けは、数学的関数として表すことが可能である。

表皮のメラニン、血液、コラーゲン、及び真皮のメラニンの測定を、戻り光Ｓ（λ）の測定から直接求めるには、既知のスペクトル特性の光により、皮膚の部位が照射されることが必要になる。しかし、Ａｓｔｒｏｎ Ｃｌｉｎｉｃａによる関連する特許出願（国際公開第０４／０１０８６２号）に詳細に開示されているように、画像値の比から測定を求めることにより、照明の厳密な制御及び校正を必要とすることなく、血中濃度及びメラニン濃度の測定を得ることが可能になる。

血中濃度及びメラニン濃度の測定を得ることにより、皮膚の外観を分類する更なる手段がもたらされるが、光損傷は、各種の組織学的変化及び生理学的変化をもたらすので、光損傷の程度の高信頼度の測定を得ることは困難な状態に留まっている。臨床スコアリング・システムが存在しているが、前述の既存のスコアリング・システムには全て、色素の不規則性をユーザが主観的に解釈することが必要である。したがって、専門家の解釈を必要としない光損傷測定に対する必要性が存在している。

本発明の一側面によれば、請求項１記載の、皮膚の部位における光損傷の程度の測定を得る方法が提供される。

本発明の別の側面によれば、請求項９記載の、皮膚の部位における光損傷の程度の測定を得る装置が提供される。

上記のように画像データを取得し、処理することにより、毛細血管拡張症の程度の測定を得ることが可能である。次いで、前述の測定は、皮膚の外観の他の測定（メラニンの分布における相対的な乱れの測定や、皮膚の見かけの色相の測定など）とともに、皮膚がどのように加齢するかについてのモデルと組み合わせて、皮膚の撮像部位の見かけの皮膚年齢を得ることが可能である。

本発明の更なる局面及び実施例は、添付図面を参照して明らかになるであろう。

光の皮膚との相互作用
背景として、かつ理解に資するために、本発明の実施例を説明する前に、皮膚の物理的構造、及び皮膚の光との相互作用をまず、図１を参照して簡単に説明する。

図１に示すように、皮膚は、外側の角質層５０（角質層としても知られている）、表皮５２、及び真皮を含む層構造を有し、真皮自体は、皮膚の血液供給５５を含む真皮乳頭５４、及び網状真皮５６に分けることが可能である。

光が皮膚上に入射すると、光の多くは、外側の角質層５０と接触すると直ちに反射される。しかし、入射光の一部は、角質層５０を通過し、表皮５２及び真皮乳頭５４の構成要素との相互作用に進む。光は、表皮５２及び真皮乳頭５４を通過するにつれ、皮膚中に存在している種々の発色団によって吸収され、特に、皮膚全体にわたって存在している線維性の物質であるコラーゲン、表皮５２におけるメラノサイト５７によって生成される色素、メラニン、真皮乳頭における血管５５内の血中に存在しているヘモグロビンなどの発色団によって吸収される。入射光が網状真皮５６に達した時点までに、光の散乱は、概ね順方向であり、したがって、その理由で、網状真皮５６は、事実上、光を何ら戻さないとみなすことが可能である。

表皮５２及び真皮乳頭５４内に存在する発色団が種々の波長を吸収することに加えて、皮膚内の特定の構造（特にコラーゲン）により、入射光が反射される。

皮膚内のコラーゲンとの光の相互作用は、光が元の偏光を失ってしまうようなものである。したがって、皮膚の外観は、角質層５０によって直ちに反射される光、並びに、表皮５２及び真皮乳頭５４に存在している発色団と相互作用した戻り光との混合であるとみなすことが可能である。

後述するように、本発明は、皮膚の表面による光の反射、並びに、表面より下の発色団及び構造との光の相互作用に皮膚の外観が依存するということを利用して光損傷の測定を得る。

特定の実施例
本発明の実施例の概略構成図である図２を参照すれば、光源３によって照射される個人２の画像を得るよう構成された通常のディジタル・カメラ１を備えた光損傷測定システムが提供される。

次いで、第１の偏光子４を光源３の手前の位置に配置し、それにより、光源３は、偏光された光で個人２を照射する。第２の偏光子５は次いで、ディジタル・カメラ５のレンズの手前に備えられ、２つの偏光子４、５は、第１の偏光子４によって偏光された光をフィルタリングするように構成される。

ディジタル・カメラ１は、光源３によって照射された個人２の画像を取得し、次いで、ディスク７上に備えられるソフトウェアにより、又は、いくつかの機能モジュール１５乃至２０に構成される対象の通信ネットワークを介して電気信号８を受信することによって構成されるコンピュータ６に前述の画像を転送するよう構成される。コンピュータ６にはマウス９も接続される。機能モジュール１５乃至２０は、カメラ１から受信された画像データを、マウス９を介したユーザ入力に基づいて処理して、選択された皮膚部位の光損傷の測定値を求める。光損傷の測定値は次いで、個人の皮膚を示したもの、及び個人の皮膚に現れる発色団の濃度を示したものとともにディスプレイ１１上に示される。

この実施例では、機能モジュールは、対応する球座標にＲＧＢ画像データを変換する球変換装置１５と、球の角座標を処理して、血中濃度を示すデータ及びメラニン濃度を示すデータ（以下それぞれ血液画像及びメラニン画像として表す）を生成する画像変換モジュール１６及び変換テーブル１７と、ユーザ選択皮膚部位の光損傷年齢スコアを算出するよう動作可能な解析モジュール１８と、処理するために撮像皮膚部位をユーザが選択することが可能であるようにマウス９を介したユーザ入力を解釈するユーザ・インタフェース・モジュール２０とを含む。

得られた画像データの処理
図２のコンピュータ６によって行われる処理の流れ図である図３を参照すれば、最初に（Ｓ３‐１）、偏光された光により、個人２が照射されるように第１の偏光子４を配置して、光源３によって照射される個人２のディジタル・カメラ１によって画像が得られる。その場合、第２の偏光子５が存在していることは、カメラ１によって得られる画像が、撮像される皮膚の下にある構造との光の相互作用に依存することを意味する。皮膚の表面により、直接反射される光は、第２の偏光子５によってフィルタリングされるからである。

この実施例では、ディジタル・カメラ１は通常のディジタル・カメラを含むので、ディジタル・カメラ１によって生成される画像データは、大画素アレイの場合、０乃至２５５に及ぶＲＧＢ値を含む。ここで、ＲＧＢ値は、画像内の画素毎に、カメラ１内の受光器によって受光される光が赤色、緑色及び青色にみえる程度を示す。ここで、完全に黒色の画素は、０，０，０のＲＧＢ値を有し、完全な純白色の画素は、２５５，２５５，２５５のＲＧＢ値を有する。

偏光された光によって照射された個人２の画像がカメラ１２によって得られると、画像を処理して（Ｓ３−２；Ｓ３−３）、解析されている皮膚部位における、血中濃度を示す発色団データ及びメラニン濃度を示す発色団データ（血液画像及びメラニン画像）を得る。次いで、前述の血液画像データ及びメラニン画像データを元の画像データとともに、処理するために解析モジュール１８に転送して、光損傷の測定を得る（これは、後述する）。

血中濃度及びメラニン濃度を求める
得られた画像を球変換モジュール１５に転送することにより、血中濃度及びメラニン濃度が求められ、球変換モジュール１５は、画像内の画素毎の通常のＲＧＢデータを、対応する球座標組θ Ψ rに変換する（Ｓ３−２）。ここで、球角度θ及びΨは実質的に、ディジタル・カメラ１によって捕捉される画像における個々の画素によって表される色相及び色度を示し、半径方向の座標ｒは実質的に、画素の輝度を示す。

前述の変換は、

により、通常のやり方で達成される。

変換は、ディジタル・カメラによって生成される画像の元の画素アレイ内の画素毎に行われる。変換の結果は、元の画像内の画素毎の球座標組θ Ψ ｒである。

算出された球の角座標θ及びΨのアレイはこの実施例では、画像変換モジュール１６に転送される。

球変換モジュール１５が、画像のＲＧＢ値を球座標に変換した後、次いで、画像変換モジュール１６は、θ値及びΨ値の生成アレイを処理して（Ｓ３−３）、個人の皮膚の表面上の個々の位置における、血中濃度を示す値及びメラニン濃度を示す値を得る。

この実施例では、スケーリングされたθ値及びΨ値は、πと−πとの間及び０とπ／２との間の値を含む代わりに、０と２５５との間の範囲内の整数値を含む。次いで、前述のスケーリングされたθ値及びΨ値を利用して変換テ―ブル１７にアクセスする。この実施例では、変換テーブル１７は、前述のスケーリングされたθ値及びΨ値の原因である血中濃度及びメラニン濃度の対と、スケーリングされたθ座標及びΨ座標の対を関連付けた２５５×２５５のルックアップ・テーブルである。この実施例では、変換テーブル１７は血中濃度及びメラニン濃度を種々のθ値及びΨ値と関連付けたテーブルを含み、θ値及びΨ値は、皮膚の色空間の期待された範囲内に収まる。変換テーブル１７内に発色団濃度データが格納される値の範囲外に特定の画素のθ値及びΨ値の組み合わせが収まる場合、この実施例では、変換モジュール１６は、画素の値がθ及びΨの場合、画素の血中濃度及びメラニン濃度についてナル値を戻す。

画像内の画素毎に血液及びメラニンの発色団分布値が変換モジュール１６によって算出された後、結果として生成される血液画像及びメラニン画像は次いで、変換モジュール１６によって解析モジュール１８に転送される。発色団分布値が解析モジュール１８によって受け取られると、解析モジュール１８は次いで、後述するように、受け取られた３つの画像から光損傷スコアを算出する。

皮膚の光損傷スコアの算出
個人の皮膚に対する光損傷の程度は、太陽への慢性露出の程度との、年齢の相関により、個人の年齢と強く相関する。しかし、光損傷自体により、老人斑、毛細血管拡張症や、コラーゲンの劣化などの各種症状が生じ得る。したがって、光損傷の測定は、前述の症状のいずれかの程度の測定を得ることによって達成することが可能である。更に、各症状は別々の生理的な原因を有するので、各症状の程度は必ずしも、互いに相互相関している訳でない。したがって、より改良された全般的な光損傷の測定を、慢性露光の各種効果の程度を検討することにより、得ることが可能である。

毛細血管拡張症の測定値を求める
毛細血管拡張症の場合（皮膚内のより大きな可視血管が存在している場合）、毛細血管拡張症の程度の測定値は、血液画像を処理して特定のサイズの見かけの血管の数の総計を求めることにより、得ることが可能である。前述の測定値の算出を次いで説明する。

発色団分布値が受け取られると、解析モジュール１８は、得られた皮膚画像を表示することにより解析される対象の個人２の皮膚部位をユーザが選択する（Ｓ３−４）ようにプロンプトする。次いで、ユーザは、マウス９を使用してポインタを制御することにより、詳細な解析のために皮膚部位の同定に進むことが可能である。選択された部位（例えば、頬）は、表面幾何構造において実質的に均一であり、特徴又は明らかな病変が少ないことを要する。この実施例では、ユーザ選択に応答して、ディスプレイ１０上のポインタの場所によって同定される位置を中心とした更なる処理のために２５６×２５６画素の方形を選択する。

解析モジュール１８は次いで、通常の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）（例えば、Ｍａｔｌａｂの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）関数など）を使用して方形を変換することにより、血液画像からの選択された２５６×２５６画素の方形を処理する（Ｓ３−５）。

解析モジュール１８によって行われる前述のＦＦＴ演算の結果には、血液画像からの、２５６×２５６画素の方形における画素それぞれに対応する複素係数の生成がある。この複素係数の虚数部は廃棄され、前述の係数の実数部は２５６×２５６アレイに格納される。

画像をこのようにして処理することにより、特定のサイズの相対的な血管数の測定値を得ることが可能になる。これは、アレイに格納された実数係数の値を、血液画像のサンプリングされた部位に存在している特定のサイズの特徴の数を示す。ここで、アレイ内の係数の相対位置は、特徴のサイズ及び向きを示す。

特に、ＦＦＴによって生成される実数の２５６×２５６アレイの中心にある係数は、血液画像の選択された２５６×２５６画素の方形における大きな対象の総数に対応する。その場合、他の係数によって表される特徴の相対サイズはこの中心位置からの距離とともに減少し、特徴の向きは中心からの特定の距離における係数のうちのその相対位置によって示される。したがって、血液画像の２５６×２５６画素の方形における特定のサイズの特徴の数は、特徴の特定のサイズに対応する２５６×２５６アレイの中心からの距離における実数の平均値から算出することが可能である。

毛細血管拡張症に関連付けられた血管の見かけのサイズは、カメラ１と、撮像される皮膚２との間の距離、及び、カメラ１によって生成される画像の画素のサイズに依存するが、本出願人は、サイズにおけるばらつきがほどほどの場合、毛細血管拡張症に関連付けられた血管の期待サイズに対応する平均係数値を採用することがロバストであるということを実証結果から発見した。これは、特定の選択されたサイズの前述の平均の測定の結果が、その特定のサイズに対応する、目に見える血管の存在の尺度に過ぎず、毛細血管拡張症が、一定のサイズ範囲にわたって、異常な血管が存在していることによって表される。

よって、この実施例では、したがって、毛細血管拡張症の程度の測定は、毛細血管拡張症によって影響された血管に対応するサイズのものの特徴を表す実数係数全ての平均値をとることにより、得られる。これは、実数係数のアレイの中心からの特定の距離の係数全ての係数値を平均化することによって達成され、ここで、アレイの中心の座標に対する係数に関連付けられた相対ｘ，ｙ座標によって求められるユークリッド距離にアレイ内の位置の距離が対応する。よって、このようにして、毛細血管拡張症によって影響された血管に対応する血液画像における特徴の数の測定が得られる。これは、前述の特徴の向きと無関係である。

前述の毛細血管拡張症の測定に加えて、血液画像において目に見える光損傷を示す別の生理学的特徴は、血管の色の深度である。すなわち、毛細血管拡張症の程度は、異常な血管における血中濃度の程度、及び、異常な血管自体の数によっても分かり得る。前述の特性は、振幅が最大の係数を有する画素を同定することにより、血液画像から見つけることが可能である。

前述の血液の最大値は、特定のサイズの、異常な血管の数から得られる毛細血管拡張症スコアとは概ね無関係であり、したがって、毛細血管拡張症のより改良された測定を、前述の２つの測定の加重平均を算出することによって得ることが可能である。血液の最大値の同定の代替策は、血液画像において明らかな、血液の平均濃度を求めることである。これは、皮膚の標本における平均血中濃度におけるばらつきが、血液の最大濃度値と良く相関しているからである。

前述の通り、毛細血管拡張症スコアが得られると、これが、老人斑や、コラーゲンの劣化に関する測定を含むいくつかの他の測定と組み合わせられる（Ｓ３−６）。

（ｉｉ）老人斑の程度の測定値を求める
毛細血管拡張症と違って、老人斑は、メラニン画像内の特定の特徴のサイズではなく、メラニンの分布における不規則性によって特徴付けられる。したがって、メラニン分布における不規則性を測定する何れかの適切な方法を使用して、老人斑の発症の程度の測定を得ることが可能である。

適切な手法の１つには、得られたメラニン画像を処理して、Ｍａｔｌａｂにおけるエントロピ関数などの、メラニン画像のエントロピの通常の数学的な測定を得ることがある。

あるいは、上記ＦＦＴ手法を血液画像に関して使用して、メラニン画像における高周波変動に関係する、ＦＦＴによって生成される２５６×２５６アレイの周辺における実数の平均値をとることにより、メラニン画像における小サイズの特徴の数の測定を得ることが可能である。

（ｉｉｉ）コラーゲンの劣化の程度の測定値を求める
日光弾力線維症によって生じるものなどのコラーゲンの劣化は、黄褐色変色をもたらす、皮膚の黄ばみによって特徴付けられる。したがって、コラーゲンの劣化を測定するためには、適切なことは、画像の強度ではなく、色相である。したがって、皮膚のコラーゲンの劣化の測定値は、元の画像における合計画素数の一部としてコラーゲンの劣化によって生じる特有の色に対応する色相を有する、カメラ１によって得られた元の画像における画素の数を算出することによって求めることが可能である。

（ｉｖ）皮膚の光損傷の全体的な測定値を求める
上記の通り、皮膚の光損傷の程度は概ね、年齢と相関している。したがって、光損傷の有用な測定値は、撮像された皮膚の標本の見かけの年齢を示す単一のスコアに、光損傷の種々の症状の個々の測定値を変換することによって得ることが可能である。この光損傷年齢スコアは、上記症状スコアの最終的な加重平均を求めることによって達成することが可能である。ここで、測定値は、年齢と最も良く相関するようなやり方で重み付けされる。種々の測定値に対する適切な重み付けは、得られた症状の測定値と、適切な標本の母集団の年齢との間で多変量線形回帰を行うことによって求めることが可能である。

したがって、例えば、白人の皮膚タイプを有する女性の画像の標本に基づいて全体年齢スコアに症状スコアを変換するために適切な１つの等式が、
予測皮膚年齢＝５．２４９^＊メラニンのエントロピ−３６^＊メラニンの高周波フ―リエ測定値＋３７．７９７^＊毛細血管拡張症のフーリエ測定値＋０．００７^＊血管の最大測定値−１２５．６０８
であることが分かった。

ここで、メラニンのエントロピ、メラニンの高周波フ―リエ測定値、毛細血管拡張症のフーリエ測定値、及び血管の最大測定値は、上記のような測定値である。

白人の皮膚タイプを有する男性の画像の標本に基づいて全体年齢スコアに症状スコアを変換するために適切な別の等式は、
予測皮膚年齢＝２９．６８５^＊毛細血管拡張症のフーリエ測定値−３３．９３１^＊分数１−１０６２８．１３９^＊分数２−５５．５４３
であるということが分かった。

ここで、毛細血管拡張症のフーリエ測定値は、上記のような測定値であり、分数１及び分数２は、コラーゲンの劣化に関係付けられる色相に対応する色相を有する画像の画素の分数の２つの測定値である。

いくつかの症状測定値を組み合わせた他の適切な測定値を種々の母集団の標本を使用して求めることが可能である。

それぞれの測定値を組み合わせた（Ｓ３−６）後、解析モジュール１８は、光損傷年齢スコアを算出し、表示する（Ｓ３−７）。

修正及び代替
上記実施例では、血液画像及びメラニン画像は、元の画像を球座標に変換し、前述の球座標から発色団の分布を求めることにより、カメラ１からの元の画像からの画像データの処理によって求められるものとして説明している。本発明は、前述の特定の詳細に限定されず、血液画像及びメラニン画像を得る適切な手法を使用することが可能である。よって、例えば、血液の測定値及びメラニンの測定値は、戻り光のみの測定値に基づいて求めても良く、あるいは、戻りスペクトルの比の測定値に基づいて求めることも可能である。より一般には、血液の濃度及び／又はメラニンの濃度の測定値、又はその近似値を得る何れかの適切な手段を利用することが可能である。
上記実施例では、光損傷年齢スコアを算出する２つの等式が表され、ここで、前述の等式は、線形回帰を使用することによって得られる特定の重み付け値を含む。上記２つの特定の等式は、２つの特定の画像データベースに対応し、そのそれぞれは、特定の皮膚タイプの画像を含む。本発明は、特定のデータベース又は特定の皮膚タイプに限定されるものでない。むしろ、適切な皮膚標本データベースからの測定値の線形回帰を利用して、年齢、性別又は皮膚のタイプの個人の光損傷年齢スコアに症状スコアを変換するための等式を得ることができる。

光損傷関連の症状の測定値を皮膚の光損傷スコアに組み合わせる単一の手段のみを記憶する代わりに、複数の等式を記憶することが可能である。前述のシステムでは、皮膚タイプを入力するようユーザをプロンプトすることが可能であるか、又は、あるいは、画像を処理することにより、皮膚タイプを検出することができ、次いで、同定された皮膚タイプの皮膚の光損傷スコアを得るために適切な等式を選択し、使用することが可能である。

更に、上記実施例では、単一の皮膚光損傷スコアが生成され、出力されるシステムが説明されているが、生成されたスコアは種々のやり方で利用することが可能である。よって、例えば、ユーザが暦年齢と比較し得る皮膚光損傷スコアを出力するかわりに、ユーザは、その暦年齢を入力するよう要求することが可能であり、実際の年齢と、生成された皮膚光損傷スコアによって同定される年齢との間の差を表示することが可能である。別の実施例では、皮膚光損傷スコアを出力するかわりに、特定の年齢の個人に関連付けられたスコアの範囲を示すデータを予め記憶することが可能であり、特定の年齢の個人のスコアの範囲に対する個人の相対スコアの表示を出力することが可能である。

図面を参照して説明した本発明の実施例は、コンピュータ装置、及びコンピュータ装置において実行される処理を含むが、本発明は、本発明を実施するよう適合されたコンピュータ・プログラム（特に、担体上又は担体内のコンピュータ・プログラム）にも及ぶ。プログラムの形式は、ソース・コードの形式、若しくはオブジェクト・コードの形式、又は、本発明による処理の実現における使用に適切な何れかの他の形式であり得る。担体は、プログラムを収容することができるエンティティ又は装置であり得る。

例えば、担体は、ＲＯＭ（例えば、ＣＤ ＲＯＭや半導体ＲＯＭ）などの記憶媒体、又は、磁気記録媒体（例えば、フロッピー（登録商標）・ディスクやハード・ディスク）を含み得る。更に、担体は、電気ケーブル若しくは光ケーブルを介して、又は無線や他の手段によって伝えることができる電気信号や光信号などの伝達可能な担体であり得る。

ケーブル、又は、他の装置若しくは手段によって直接伝えることができる信号においてプログラムが実施される場合、担体は、前述のケーブル、又は他の装置若しくは手段によって構成することができる。

あるいは、担体は、プログラムが埋め込まれた集積回路であり得るものであり、集積回路は、適切な処理を行うよう適合されるか、又は適切な処理の実行に使用されるよう適合される。

皮膚の構造と、前述の構造の入射光との相互作用を示す、皮膚の層を通して切断した概略断面図である。 本発明の第２の実施例による光損傷測定システムの概略構成図である。 図２の光損傷測定システムによって行われる処理の流れ図である。

符号の説明

１ カメラ
２ 皮膚部位
３ 光源

Claims (17)

1. 皮膚部位（２）における毛細血管拡張症の程度の測定を得る方法であって、
   解析する対象の皮膚部位（２）の画像を得る工程（Ｓ３‐１）と、
   前記得られた画像を処理して、撮像された皮膚部位（２）における血液の分布を示す血液分布データを求める工程（Ｓ３−２乃至Ｓ３−３）と、
   前記血液分布データを表す周波数領域表現に前記求められた血液分布データを変換する工程（Ｓ３−５）と、
   前記変換された血液分布データを処理して、所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布において前記程度の特徴の測定を得る工程とを含む方法。
2. 請求項１記載の方法であって、前記変換された血液分布データを処理して、所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布において前記程度の特徴の測定を得る工程は、
   離散フーリエ変換を使用して血液分布データを変換することによって生成される実数係数のアレイから、所定のサイズの特徴に対応する係数を同定する工程と、
   前記同定された実数係数の平均値を算出する工程とを含む方法。
3. 請求項１又は２に記載の方法であって、
   前記得られた血液分布データを使用して最大血液濃度を同定する工程と、
   所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布における前記程度の特徴の前記得られた測定と、求められた最大血液濃度との加重平均を求める工程とを更に含む方法。
4. 請求項１又は２に記載の方法であって、
   前記得られた血液分布データを使用して平均血液濃度を同定する工程と、
   所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布における前記程度の特徴の前記得られた測定と、求められた平均血液濃度との加重平均を求める工程とを含む方法。
5. 皮膚部位（２）における光損傷の程度の測定を得る方法であって、
   請求項１乃至４の何れか一項に記載の、毛細血管拡張症の測定を得る工程と、
   前記得られた画像を処理して、撮像された皮膚部位（２）におけるメラニンの分布を示すメラニン分布データを求める工程（Ｓ３−２乃至Ｓ３−３）と、
   前記撮像された皮膚部位（２）におけるメラニンの分布における乱れの程度の測定を求める工程と、
   前記撮像された皮膚部位（２）におけるメラニンの分布における乱れの程度の前記求められた測定と、毛細血管拡張症の求められた測定との加重平均を求める工程とを含む方法。
6. 皮膚部位（２）における光損傷の程度の測定を得る方法であって、
   請求項１乃至４の何れか一項に記載の、毛細血管拡張症の測定を得る工程と、
   劣化したコラーゲンの外観に関連付けられた色相に対応する色相を有する画像の割合を同定する工程と、
   劣化したコラーゲンの外観に関連付けられた色相に対応する色相を有する画像の前記同定された割合と、毛細血管拡張症の求められた測定との加重平均を求める工程とを含む方法。
7. 請求項３乃至６の何れか一項に記載の方法であって、
   測定の加重平均を求めるための重みを選択する工程を更に含み、前記重みは、標本化された母集団の年齢に結果スコアが実質的に相関しているように選択される方法。
8. 請求項７記載の方法であって、前記標本化された母集団は、性別及び肌タイプのうちの少なくとも一方を共有する標本化された母集団を含む方法。
9. プログラマブルなコンピュータ（６）によって解釈されると、請求項１乃至８の何れか一項に記載の方法を前記コンピュータ（６）に実行させる、コンピュータによって解釈可能な命令を記憶したコンピュータ読み取り可能な媒体（７、８）。
10. 皮膚部位（２）における光損傷の程度の測定を得る装置であって、
    偏光された光により、皮膚部位（２）を照射するよう動作可能な光源（３、４）と、
    前記光源（３、４）によって照射される皮膚部位から戻される皮膚部位（２）を照射するよう前記光源が動作可能な極性とは別の極性の戻り光の画像を得るよう動作可能なカメラ（１、５）と、
    前記カメラによって得られた画像を処理して、撮像された皮膚部位における血液分布を示す血液分布データを求め（Ｓ３−２乃至Ｓ３−３）、
    前記血液分布データの周波数領域表現に前記求められた血液分布データを変換し（Ｓ３−５）、
    変換された血液分布データを処理して、所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布において前記程度の特徴の測定を得るよう動作可能なプロセッサ（６、１８）とを備える装置。
11. 請求項１０記載の装置であって、前記プロセッサ（６、１８）は、
    離散フーリエ変換を使用して血液分布データを変換することによって生成される実数係数のアレイから、所定のサイズの特徴に対応する係数を同定し、
    前記同定された実数係数の平均値を算出することにより、
    変換された血液分布データを処理して、所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布において前記程度の特徴の測定を得るよう動作可能である装置。
12. 請求項１０又は１１に記載の装置であって、前記プロセッサ（６，１８）は、
    得られた血液分布データを使用して最大血液濃度を同定し、
    所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布における前記程度の特徴の前記得られた測定と、求められた最大血液濃度との加重平均を求めるよう更に動作可能な装置。
13. 請求項１０又は１１に記載の装置であって、前記プロセッサ（６，１８）は、
    前記得られた血液分布データを使用して平均血液濃度を同定し、
    所定のサイズの構造に対応する求められた血液分布における前記程度の特徴の前記得られた測定と、求められた平均血液濃度との加重平均を求めるよう更に動作可能な装置。
14. 請求項９又は１０の何れか一項に記載の装置であって、前記プロセッサ（６、１８）は、
    得られた画像を処理して、撮像された皮膚部位（２）におけるメラニンの分布を示すメラニン分布データを求め（Ｓ３−２乃至Ｓ３−３）、
    前記撮像された皮膚部位（２）におけるメラニンの分布における乱れの程度の測定を求め、
    前記撮像された皮膚部位（２）におけるメラニンの分布における乱れの程度の求められた測定と、毛細血管拡張症の求められた測定との加重平均を求めることにより、
    皮膚部位（２）における光損傷の程度の測定を求めるよう更に動作可能な装置。
15. 請求項１０乃至１３の何れか一項に記載の装置であって、前記プロセッサ（６、１８）は、
    得られた画像を処理して、劣化したコラーゲンの外観に関連付けられた色相に対応する色相を有する画像の割合を同定し、
    劣化したコラーゲンの外観に関連付けられた色相に対応する色相を有する画像の前記同定された割合と、毛細血管拡張症の求められた測定との加重平均を求めることにより、
    皮膚部位（２）における光損傷の程度の測定を、求めるよう更に動作可能である装置。
16. 請求項１２乃至１５の何れか一項に記載の装置であって、前記プロセッサ（６、１８）は、測定の加重平均を求めるための重みを選択するよう更に動作可能であり、前記重みは、標本化された母集団の年齢と、結果として生じるスコアが実質的に相関するように選択される装置。
17. 請求項１６記載の装置であって、前記標本化された母集団は、性別及び肌タイプのうちの少なくとも一方を共有する標本化された母集団を含む装置。

Images