JP2010279686A - 色素斑を特性化する方法及び装置、並びに化粧製品、皮膚製品又は薬剤製品の着色効果又は脱色効果を評価する方法におけるその応用 - Google Patents

色素斑を特性化する方法及び装置、並びに化粧製品、皮膚製品又は薬剤製品の着色効果又は脱色効果を評価する方法におけるその応用 Download PDF

Info

Publication number
JP2010279686A
JP2010279686A JP2010097809A JP2010097809A JP2010279686A JP 2010279686 A JP2010279686 A JP 2010279686A JP 2010097809 A JP2010097809 A JP 2010097809A JP 2010097809 A JP2010097809 A JP 2010097809A JP 2010279686 A JP2010279686 A JP 2010279686A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
skin
gray level
spot
digital
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2010097809A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6086573B2 (ja
Inventor
Sandrine Stephan
ステファン サンドリーヌ
De Queral Delphine Pelle
ペレ ドゥ ケラル デルフィーヌ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LVMH Recherche GIE
Original Assignee
LVMH Recherche GIE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by LVMH Recherche GIE filed Critical LVMH Recherche GIE
Publication of JP2010279686A publication Critical patent/JP2010279686A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6086573B2 publication Critical patent/JP6086573B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/053Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61PSPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P17/00Drugs for dermatological disorders
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/40Analysis of texture
    • G06T7/41Analysis of texture based on statistical description of texture
    • G06T7/44Analysis of texture based on statistical description of texture using image operators, e.g. filters, edge density metrics or local histograms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30088Skin; Dermal
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30096Tumor; Lesion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Dermatology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本発明は、皮膚色素斑を特性化する方法に関するものである。
この方法は、皮膚の領域のデジタルイメージから抽出後プレーンをフィルタリングして、リップルイメージと呼ばれる第1サブイメージと、ラフネスイメージと呼ばれる第2サブイメージを得ることを含み、リップルイメージ及びラフネスイメージから、適切な計算手段を使用して、異なるタイプのグレイレベルを計算し、特に斑点の一様性又は非均一性に関して、色素斑を特性化する。
本発明はまた、活性着色薬剤又は脱色薬剤による皮膚色素斑処置の有効性を測定する方法に関するものである。
【選択図】 図1

Description

本発明は、色素斑を特性化する方法及び装置、並びに化粧製品、皮膚製品、又は薬剤製品の着色効果又は脱色効果を評価する方法における、色素斑を特徴付ける方法及び装置の応用に関するものである。
米国特許第6551982B1号明細書は、700〜2500ナノメートルの範囲の波長を使用するNIR法と呼ばれる近赤外線方法に基づく人の相対的年齢の非侵襲推定のための方法及びデバイスを開示している。
また、国際公開第00/67398A1号明細書は、皮膚欠陥を観察するために様々なデジタルイメージの取得及び作成を実施し、次いで皮膚欠陥を含むサブイメージを考慮に入れる、皮膚を解析する画像システム及び方法を開示している。
さらに、本出願人によって出願された国際公開第2007/042 708号明細書は、皮膚欠陥を特性化する方法及び装置、並びに化粧製品の老化防止効果を評価する方法を開示している。
本発明の目的は、皮膚色素斑を特性化する新規な方法及び新規な装置であって、色素沈着レベルの広い空間的変動及び小さい空間的変動の双方において色素欠陥の特性化の高い精度を実現することができ、色素斑内又は色素斑の近傍であってもこれを行い、比較的実施することが容易であり、得られる結果に関して安全で信頼性の高い新規な方法及び新規な装置を提供することに伴う技術的問題を解決することである。
本発明の別の目的は、皮膚色素斑を特性化する方法又は装置を実施する、化粧製品、皮膚製品、又は薬剤製品の着色効果又は脱色効果を評価する方法を提供することに伴う技術的問題を解決することである。
本発明は、これらの技術的問題の双方に対して満足の行く解決策を提供する。
定義
「グレイレベル」という表現は、デジタルカラーイメージ撮影デバイスのデジタルセンサのピクセル上で集められる光度の量子化を意味するものと理解されたい。
「フィルタリング」という用語は、デジタルイメージの外観を修正又は改善し、したがって新しい「フィルタ済み」イメージを得るために、デジタルイメージの全て又は一部に適用される数学的処理オペレーションを意味し、当該数学的処理オペレーションの目的は、イメージのピクセルの値を修正することであることを理解されたい。使用されるフィルタに応じて、初期イメージのピクセルの全てを考慮に入れることにより、更には元のイメージ内の対応するピクセルの近傍のみを考慮に入れることにより、所与のピクセルの新しい値を計算し得る。
「グレイレベルの閾値処理」という表現は、寄生要素又はアーティファクトを除去するための、ある所定のグレイレベル閾値未満のグレイレベルの除去を意味すると理解されたい。
「グレイレベルの広い空間的変動」という表現は、考慮する抽出されたイメージの広い表面に対応する多数のピクセル上のグレイレベルの極度の差を意味するものと理解されたい。
「グレイレベルの小さい空間的変動」という表現は、考慮する抽出されたイメージの小さい表面に対応する少数のピクセル上のグレイレベルの小さい差を意味するものと理解されたい。
「代表的グループ」という表現は、本発明の実施の状況では、所与の年齢の集団を代表し、処置剤又は製品の有効性に関する意味のある統計的結果を確立するのに使用することのできる1群の人々を意味するものと理解されたい。
第1の態様によれば、本発明は、皮膚色素斑を特性化する方法であって、
a)デジタルカラーイメージ撮影デバイスを使用して、色素斑の少なくとも一部を含む少なくとも1つの決定した皮膚の領域の少なくとも1つのデジタルカラーイメージを撮影し、当該イメージが複数のピクセルで画成され、当該イメージがデジタルイメージ処理デバイスに送られ、
b)上記イメージ処理デバイスを使用して、適切に格納したデジタルイメージを、R、G、Bと呼ばれる赤、緑、青の3つのカラープレーンに分割し、
c)これらのプレーンのうちの1つだけ、又はこれらのプレーンの組合せを抽出し、
当該方法は、
d)抽出したプレーンの少なくとも一部をフィルタリングして、リップルイメージと呼ばれる第1サブイメージと、ラフネスイメージと呼ばれる第2サブイメージを得て、
e)適切な計算手段を使用して、リップルイメージの少なくとも一部、及び/又はラフネスイメージの一部において、
・グレイレベルの平均偏差の算術平均、
・グレイレベルの平均偏差の二乗平均平方根、
・最低のグレイレベルと最高のグレイレベルの差、
・最高のグレイレベルとグレイレベルの平均の差、及び
・最後に、最低のグレイレベルとグレイレベルの平均の差
のうちの少なくとも1つのパラメータを計算し、
特に色素斑の一様性又は非均一性に関して当該色素斑を特性化することを特徴とする、当該方法を提供する。
リップルイメージは、本願の図2に表すように、色素斑のデジタルカラーイメージから抽出されたプレーン、又はこれらプレーンの組合せの各ピクセルについて測定されたグレイレベルの広い空間的変動を特徴付ける。リップルイメージは、調査中の色素斑に関する広い空間的色素沈着変動を表す。
本願の図3で表されるようなラフネスイメージは、同じプレーン又はプレーンの同じ組合せから測定されるグレイレベルの小さい空間的変動を特徴付ける。ラフネスイメージは、調査中の斑点の中の小さい物体の空間的色素沈着変動を表す。
各サブイメージは、イメージ解析ソフトウェア内に通常は含まれるようなフィルタリングツールを使用して得られる。そのようなソフトウェアの典型は、そのようなフィルタを含む、フランスのEOTECHのビジログ(VISILOG)(登録商標)イメージ解析ソフトウェアである。
本発明によれば、元のイメージから抽出されるプレーン、又はプレーンの組合せは、例えばメジアンフィルタを使用してフィルタリングされ、リップルイメージに対応する「平滑化」イメージが得られる。
次いで、イメージソフトウェアを使用して、リップルサブイメージが元のイメージのプレーンから差し引かれ、ラフネスサブイメージが得られる。
この方法の特定の実施形態によれば、本方法は、色素斑が、特に、光線皮膚病の皮膚効果の結果として生じ、接触皮膚病又は薬物光線皮膚病、さらには黒皮症、角化症、例えば老人性角化症又は光線性角化症、老人性黒子(加齢斑)、日光黒子、日焼けや他の皮膚創などの熱傷の永続的効果、瘢痕、アレルギー反応又は光毒反応による斑点、皮膚炎、又は他の類似の小さい固定の色素沈着性病変によって誘発される色素沈着の結果として生じる異常色素沈着のために、或いは白斑などの一定の白皮症によって誘発される脱色領域のために健康な皮膚とは異なる色の少なくとも1つの斑点の形態を取る皮膚色異常であることを特徴とする。
本発明による方法の特定の実施形態によれば、本方法は、色素斑の少なくとも一部が、抽出されたプレーン、又は抽出されたサブイメージのうちの少なくとも1つで検出され、これら計算が色素斑に適用されることを特徴とする。
本発明による方法の別の特定の実施形態によれば、本方法は、色素斑を特性化することが、抽出されたプレーン又は上述のサブイメージから、色素斑の縁部、又は、色素斑の縁部の近傍の当該色素斑の外側の位置においてパラメータを測定することを含むことを特徴とする。
本発明による方法の別の特定の実施形態によれば、本方法は、青色プレーンを抽出することを特徴とする。
本発明による方法の別の特定の実施形態によれば、本方法は、イメージを拡大し、オペレータが皮膚欠陥をより良好に観察し、寄生要素又はアーティファクトを除去するために用いるグレイレベルの閾値処理を評価することを可能とすることを特徴とする。
本発明による方法の更に別の特定の実施形態によれば、本方法は、デジタルカラー写真装置、又はMONO−CCD、DI−CCD、又はTRI−CCD型のデジタルカラーカメラ、例えば4V LED内蔵照明を備えるイメージ解像度450000ピクセルを有するDEKAのフォトファインダ(Fotofinder)(商標)カメラ、又は市販のカラーカメラ、特にSONYから市販されているカラーカメラをデジタルカラーイメージ撮影デバイスとして使用することを特徴とする。
本発明による方法の好適な実施形態によれば、本方法は、デジタルイメージが撮影される皮膚表面を照明する手段を設けることを特徴とする。
本発明による方法の別の特定の実施形態によれば、本方法は、1人の同じ人の皮膚の少なくとも1つのイメージ又は複数のイメージをデジタルデータ記憶デバイスに格納することを特徴とする。
第2の態様によれば、本発明は、人の皮膚色素斑を特性化する装置であって、
a)少なくとも1つの決定した皮膚の領域の少なくとも1つのデジタルカラーイメージを撮影するデジタルカラーイメージ撮影デバイスであって、当該イメージが多数のピクセルによって画成され、当該イメージがデジタルイメージ処理デバイスに送られる、当該デジタルカラーイメージ撮影デバイスと、
b)イメージ処理デバイスを使用して、R、G、Bと呼ばれる赤、緑、青の3つのカラープレーンにデジタルイメージを分割する手段と、
c)これらのプレーンのうちの1つだけ、又はこれらのプレーンの組合せを抽出する手段と、
を備え、
d)リップルイメージの少なくとも一部、及び/又はラフネスイメージの一部にわたって、
・グレイレベルの平均偏差の算術平均、
・グレイレベルの平均偏差の二乗平均平方根、
・最低のグレイレベルと最高のグレイレベルの差、
・最高のグレイレベルとグレイレベルの平均の差、及び
・最後に、最低のグレイレベルとグレイレベルの平均の差
から選ばれる少なくとも1つのパラメータを計算する適切な手段、
を備え、
特に色素斑の一様性又は非均一性に関して当該色素斑を特性化することを特徴とする装置を提供する。
本発明による装置の特定の実施形態によれば、本装置は、抽出手段が青色プレーンを抽出し、青色プレーン上で、計算手段が少なくとも1つの上述のパラメータの上述の計算を実施することを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、本装置は、グレイレベルの閾値処理を考慮に入れる手段、すなわち、寄生要素又はアーティファクトを除去するために、ある所定のグレイレベル閾値未満のグレイレベルを除去する手段を備えることを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、本装置は、デジタルイメージから、分析すべき人の皮膚の限定された表面領域を抽出する手段を備え、その表面領域上で、計算手段が、この限定された表面領域のすべてにわたって色素斑を分析すること、特に上記パラメータを計算し、上記閾値処理を実施することを続行することを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、本装置は、上記限定された表面領域が、デジタルイメージから選択された領域であることを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、本装置は、デジタルカラーイメージ撮影デバイスで得られたイメージを拡大する手段を備え、オペレータが色素斑をより良好に観察し、寄生要素又はアーティファクトを除去するために用いるグレイレベルの閾値処理を評価することを可能とすることを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、本装置は、デジタルカラー写真装置又はデジタルカラーカメラがデジタルカラーイメージ撮影デバイスとして使用されることを特徴とする。
本発明の装置の更に別の特定の実施形態によれば、本装置は、特に幾つかの異なる領域にわたって、1人の同じ人の皮膚の少なくとも1つのイメージ又は複数のイメージをデジタルデータ記憶デバイスに格納する手段を備えることを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、この装置は、デジタルイメージが撮影される皮膚表面を照明する手段を備えることを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、本装置は、画面を備えるモニタ、キーボード、及びマウスと組み合わされ、
イメージを拡大する手段と、
皮膚の少なくとも1つのイメージ又は複数のイメージを格納する手段と、
R、G、Bと呼ばれる赤、緑、青の3つのカラープレーンにデジタルイメージを分割する手段と、
これらのプレーンのうちの1つだけ、好ましくは青色に対応するいわゆる青色プレーンを抽出する手段と、
リップルイメージの少なくとも一部、及び/又はラフネスイメージの一部にわたって、
・グレイレベルの平均偏差の算術平均、
・グレイレベルの平均偏差の二乗平均平方根、
・最低のグレイレベルと最高のグレイレベルの差、
・最高のグレイレベルとグレイレベルの平均の差、及び
・最低のグレイレベルとグレイレベルの平均の差
から選択される少なくとも1つのパラメータを計算する手段と、
グレイレベルの閾値処理を考慮に入れる手段と、
を含む上述の全ての手段を組み込み、特に色素斑の一様性又は非均一性に関して、色素斑を特性化するソフトウェアを含むコンピュータを備えることを特徴とする。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、本装置は、計算手段が、各パラメータの平均を考慮に入れることを特徴とする。
第3の態様によれば、本発明はまた、活性着色若しくは脱色化粧薬剤、皮膚薬剤、又は、製薬剤、或いは、当該活性着色薬剤若しくは脱色薬剤を含む化粧組成物、皮膚組成物、又は薬剤組成物による皮膚色素斑処置の有効性を測定する方法であって、
a)上述の方法による少なくとも1つの斑点の特性化、
b)上記活性剤又は上記組成物を使用して少なくとも上記斑点の化粧処置、皮膚処置、又は治療処置を実施した後の、上述の方法による上記斑点の特性化、
c)2つの特性を互いに比較して、処置の有効性を決定すること、
を含む方法をも包含する。
この方法の特定の実施形態によれば、本方法は、色素斑を特性化することが、色素斑の縁部、又は、色素斑の縁部の近傍の当該色素斑の外側の位置においてパラメータを測定することを含むことを特徴とする。
この方法の特定の実施形態によれば、本方法は、少なくとも1つの上述のパラメータの上述のパラメータ化がそれに対して実施される青色プレーンを抽出することを特徴とする。
この方法の別の特定の実施形態によれば、本方法はまた、色素斑の縁部を求めるためにグレイレベルの閾値処理を実施することを特徴とする。
この実施形態によれば、本願では「クラウン」と呼ぶ特定の領域を求めることも可能であり、色素斑の上述の縁部の両側の、クラウンの内側及び外側の輪郭が、選ばれた数のピクセルに対応する、ユーザによって定義された距離の所にプロットされる。
皮膚色素斑を特性化する上述の方法の説明から、この方法の他の特定の特徴が当業者には明確になるであろう。
本発明による方法及び装置により、前述の技術的問題が、単純で、安全で、かつ信頼性の高い方式で解決される。
本発明の現在好ましい実施形態を参照しながら提供する以下の説明の下、本発明の他の目的、特徴、及び利点が明確なものとなる。
前述の皮膚色素斑を特性化する方法を実施する、人の皮膚色素斑を特性化する装置を表す図である。 グレイレベルの広い空間的変動を特性化する、リップルイメージと呼ばれる斑点のサブイメージを表す図である。 グレイレベルの小さい空間的変動を特性化する、ラフネスイメージと呼ばれる斑点のサブイメージを表す図である。
<例1−図1で表される装置の説明>
以下、図1を参照する。図1は、本発明によるリグの現在好ましい実施形態を、全体的な参照番号10で表している。人Pに関する位置決め精度を保証するため、当該人は、例えばフランスのEOTECH社から商標名ビジオフェース(VISIOFACE)で市販されている再配置テーブル上に座る。
この装置10は、人の色素斑を特性化するように設計されている。
本発明による装置の特定の実施形態によれば、少なくとも1つの決定された皮膚の領域34、36、38、40のデジタルカラーイメージ14を撮影するデバイス12を設けることができ、当該イメージ14は、多数のピクセルで画成される。
デバイス12は、例えば、市販されている良好な解像度のデジタルカラー写真デバイス、又は、4V LED内蔵照明を備えるイメージ解像度450000ピクセルを有するDEKA社のフォトファインダ(Fotofinder)(商標)カメラや、特にソニーから市販されているデジタルカラーカメラなどのデジタルカラーカメラ12であってもよい。
次いで、このデジタルイメージが、ワイヤ13のような周知の市販の転送手段に従って、デジタルイメージ処理デバイスに送られる。
特定の変形実施形態によれば、イメージ撮影デバイス12を使用して、皮膚の表面のイメージを撮影することができる。
また、当業者には周知の通り、このようなデジタルイメージ処理デバイスは、例えば、適切なリード13でカメラ12にリンクされたコンピュータ50上にインストールすることのできる、イメージ解析ソフトウェア ビジログ(VISILOG)V.6.6などのソフトウェアの形態で市販されている。コンピュータ50は、当然に、その画面54を有するモニタ52、そのキーボード56、及びマウス58と組み合わされる。
本発明によれば、デジタルイメージ処理デバイスは、R、G、Bと呼ばれる赤60、緑70、青80の3つのカラープレーンにデジタルイメージを分割する手段を備える。デジタルイメージ処理デバイスはまた、これらのプレーンのうちの1つだけ、又はこれらのプレーンの組合せを抽出する手段をも備える。この場合、色素斑16について、青色に対応する、いわゆる青色プレーン80を抽出するための準備が行われ、したがって、得られた所謂青色素斑が16Bと下位参照される。
本発明によれば、青色プレーン80が、最大のコントラストを与え、色素斑のより良好な表示を実現可能にするので好ましいことが発見されている。
本発明によれば、この装置はまた、特に、リップルイメージの少なくとも一部、及び/又はラフネスイメージの一部にわたって、
・グレイレベルの平均偏差の算術平均、
・グレイレベルの平均偏差の二乗平均平方根、
・最低のグレイレベルと最高のグレイレベルの差、
・最高のグレイレベルとグレイレベルの平均の差、及び
・最後に、最低のグレイレベルとグレイレベルの平均の差
から選ばれた少なくとも1つのパラメータを計算し、
特に色素斑の一様性又は非均一性に関して、色素斑を特性化する適切な手段である、この場合は上記ソフトウェアで提供される計算手段をも備える。
抽出した青色プレーン80に対して、イメージ解析ソフトウェアで提供される数学的フィルタを適用して、反射などのイメージからの寄生ノイズを除去することができる。
この装置の更に別の特定の実施形態によれば、上記装置は、分析すべき人Pの皮膚の限定された表面領域34、36、38、40のイメージを撮影するために準備され、この表面領域上で計算手段が、この表面領域全体にわたって皮膚欠陥の分析を進めることを特徴とする。
別の特定の実施形態によれば、デジタルイメージを撮影する皮膚表面を照明する手段(ここでは表現せず)が設けられる。
本発明による装置の特定の実施形態によれば、当該装置は、ソフトウェアに組み込まれたデジタルデータを格納するデバイス用の、1人の同じ人の皮膚の少なくとも1つのイメージ又は複数のイメージについての、ソフトウェアに組み込まれた記憶手段を備える。
本発明による装置の別の特定の実施形態によれば、当該装置は、計算手段が、各パラメータの平均を考慮に入れることを特徴とする。
本発明による装置の別の好適な特徴によれば、当該装置は、やはりソフトウェアに組み込まれたグレイレベルの閾値処理を考慮に入れる手段、すなわち、寄生要素を除去するために、ある所定のグレイレベル閾値未満のグレイレベルを除去し、したがって寄生要素が取り除かれたイメージ80’を生成する手段を備える。
好適には、先行する閾値処理ステップで検出したが如何なる重要性も呈さない最小の領域を除去するために、やはりソフトウェアで提供される第2数学的フィルタリングも設けられ、この場合、色素斑が非常に明瞭に見えるイメージ80Bが得られる。以下で示すように、この最終イメージ80Bに対して、イメージ解析ステップ及び計算ステップが優先的に実施される。
最初に、プロファイル計測(Profilometric)方式において各デジタルイメージの処理に取り組む。
このために、上述のデジタルカラーイメージ撮影デバイス12により、具体的には青色プレーン80(B)のイメージから、グレイレベルプロファイル計測パラメータが、イメージの様々な部分にわたって計算される。
このために、イメージ80(B)、具体的には色素斑16Bのイメージが、
・リップルイメージ16B1と呼ばれるものであり、図1において確認することができ、図2においては、リップル曲線で示されるように、グレイレベルの広い空間的変動を表すように現れている第1サブイメージと、
・ラフネスイメージ16B2と呼ばれるものであり、図1において確認することができ、図3においては、ラフネス曲線で示されるように、グレイレベルの小さい空間的変動を表すように現れている第2サブイメージと、
に分割される。
これらの2つのサブイメージでは、以下のパラメータが計算される。
・Sa:平均偏差の算術平均、すなわち
Figure 2010279686

・Sq:平均偏差の二乗平均平方根、すなわち
Figure 2010279686

・St:表面の全高。St=最高のピークと最も深いくぼみとの間の高さ
・Sp:表面から最も高い突起の高さ。最高のピークとメジアンプレーンとの間の高さ
・Sv:表面の最も深い谷の深さ。メジアンプレーンと最も深い谷との間の深さ
これらパラメータは、グレイレベルの振幅の変動とリンクされ、調査中のイメージの一様性を特性化するものである。
組込みソフトウェアにより、アプリケーションは以下のパラメータを計算する。
・SaT、SqT、StT、SpT、SvT:リップルイメージの斑点領域にわたって計算されるパラメータ
・SaR、SqR、StR、SpR、SvR:ラフネスイメージの斑点領域にわたって計算されるパラメータ
・StC、SpC、SvC:斑点のクラウンにわたって計算されるパラメータ
斑点の輝度及び隣接する皮膚の輝度を計算することにより、コントラストの計算も実施される。
・LumP:皮膚輝度パラメータ
・LumT:斑点輝度パラメータ
・コントラスト=LumP−LumT/LumP
次いで、以下の例2で示されるように、色素斑が量子化される。
<本発明による例2−欠陥の量子化:色素斑の例>
このために、手の色素斑について統計的に代表的な、男性及び/又は女性の15人のボランティアのサンプルが選択される。
斑点イメージバンクが作成される。斑点イメージは、エステティシャン及び本発明者によってそれぞれあまり見えない斑点、見える斑点、又は非常に良く見える斑点と内部的に評価されており、各カテゴリで撮影される9個のイメージのプレートは、それぞれ図6、7、及び8の主題である。
結果の概要を、以下の表Iに与える。
Figure 2010279686

ここで、
T:斑点領域のリップルイメージ
C:クラウンのイメージ(斑点の縁部の両側の領域、したがって斑点部分と非斑点部分を含む領域)
R:斑点領域のラフネスイメージ
略号の意味は、上述の例1で与えられているものと同様である。
5%の危険度を有する変形形態の解析に基づく、この表Iから得られる結論は以下の通りである。
調査されたパラメータにより、視覚的に定義された相異なるクラスの色素斑を明確に区別することが可能となる。
パラメータSsT、SpT、StC、SpC、SvC、(LumP−LumT)について、3つのクラスの斑点のそれぞれの間で著しい相違が観測される。
パラメータSaT、SqT、SaR、SqR、SpR、SvRについて、一方ではP(あまり可視ではない)と分類されるクラスの斑点と、V(可視である)及びT(非常に可視である)と分類されるクラスの斑点との間に著しい相違が観測される。しかし、クラスVとクラスTとの間に著しい相違は観測されない。
本発明による装置により、例2で示すような色素沈着の程度についての較正曲線の作成を実施することが可能となり、それを使用して、人の皮膚の色素沈着の程度を決定することができ、次いでそれを使用して、着色又は脱色化粧製品、皮膚製品、又は薬剤製品の有効性を評価する試験を実施することができる。
<本発明の例3−脱色化粧製品の有効性を評価する試験>
斑点防止製品について実施された有効性試験中に取得されたイメージが解析される。
斑点防止製品は、重量で3.3%のリン酸アスコルビルマグネシウムを含む水中油型乳剤の形態のナイトクリームであり(供給源、昭和電工)、皮膚淡色化特性を有する薬剤である。
試験手順は以下の通りである。
・ボランティアの数:14人のボランティア、17個の斑点を調査
・領域:手
・組成物の塗布:4製品の塗布、1日1回、局所的に(0.560ml)塗布。
・太陽光線保護指数(SPF20)を有するハンド用クリームの、必要なだけ多くの回数の使用
・測定時間:調査開始前(T1)、次いで処置の6週後
・装置:DEKAのフォトファインダ、イメージ撮影デバイス:1/4”CCD(合計:470000ピクセル)、内蔵照明:LED、4ボルト
各基準について、以下の統計的分析が5%の危険度について実施される。
・分散の全体的分析
・処置前と処置後6週との比較に関する分散分析
・過剰な残留物を有するボランティアを除去することによる分散の全体的分析。残留物は、異常値、又は分析のバックグラウンドノイズを増大させる値である。
<結果>
・色素斑のリップルサブイメージ(グレイレベルの大きな非一様性)に対して計算されるパラメータ:SaT、SqT、StT、SpTが著しく低下する。著しく変動しないのはSvTだけである。
・斑点のクラウンのリップルサブイメージ対して計算されるパラメータ:StC、SpC、SvCは著しく変動しない。
・色素斑のラフネスサブイメージ(グレイレベルの小さい非一様性)に対して計算されるパラメータ:SaR、SqRが著しく低下する。StR、SpR、SvRは著しく変動しない。
・輝度パラメータ及びコントラストパラメータ:LumT、LumPが著しく低下する。コントラストが著しく低下する。
これらの結果は、斑点領域及び斑点に隣接する皮膚の領域の淡色化を反映している。斑点は、処置の6週後に著しく低いコントラストを示している。
リップルサブイメージから得られるパラメータの大部分の著しい低減が観測され、これは、斑点領域及び皮膚の隣接する領域の階調の大きな非一様性を特徴付けている。
このことは、脱色剤として試験される試剤の有効性を確認するものである。
本発明はまた、説明した手段の技術的均等物を構成する全ての手段、並びにそれらの様々な組合せをも包含する。
10…装置、12…デジタルカラーイメージ撮影デバイス、13…ワイヤ、14…デジタルカラーイメージ、16…色素斑、16B…青色素斑、16B1…リップルイメージ、16B2…ラフネスイメージ、34,36,38,40…皮膚の領域、50…コンピュータ、52…モニタ、54…画面、56…キーボード、58…マウス。

Claims (20)

  1. 皮膚色素斑を特性化する方法であって、
    a)デジタルカラーイメージ撮影デバイスを使用して、色素斑の少なくとも一部を含む、少なくとも1つの決定した皮膚の領域の少なくとも1つのデジタルカラーイメージを撮影し、該イメージが多数のピクセルで画成され、該イメージがデジタルイメージ処理デバイスに送られ、
    b)前記イメージ処理デバイスを使用して、適切に格納した前記デジタルイメージを、R、G、Bと呼ばれる赤、緑、青の3つのカラープレーンに分割し、
    c)これらのプレーンのうちの1つだけ、又はこれらのプレーンの組合せを抽出し、
    該方法は、
    d)抽出した前記プレーンの少なくとも一部をフィルタリングして、リップルイメージと呼ばれる第1サブイメージと、ラフネスイメージと呼ばれる第2サブイメージを得て、
    e)適切な計算手段を使用して、前記リップルイメージの少なくとも一部、及び/又は前記ラフネスイメージの一部にわたって、グレイレベルの平均偏差の算術平均、前記グレイレベルの前記平均偏差の二乗平均平方根、最低のグレイレベルと最高のグレイレベルの差、前記最高のグレイレベルと前記グレイレベルの平均の差、及び最後に、前記最低のグレイレベルと前記グレイレベルの前記平均の差のうちの少なくとも1つのパラメータを計算し、
    特に前記色素斑の一様性又は非均一性に関して、該色素斑を特性化する、
    方法。
  2. 前記色素斑が、特に、光線皮膚病の皮膚効果の結果として生じ、接触皮膚病又は薬物光線皮膚病、さらには黒皮症、角化症、例えば老人性角化症又は光線性角化症、老人性黒子(加齢斑)、日光黒子、日焼けや他の皮膚創などの熱傷の永続的効果、瘢痕、アレルギー反応又は光毒反応による斑点、皮膚炎、又は他の類似の小さい固定の色素沈着性病変によって誘発される色素沈着の結果として生じる異常色素沈着のために、或いは白斑などの一定の白皮症によって誘発される脱色領域のために健康な皮膚とは異なる色の少なくとも1つの斑点の形態を取る皮膚色異常である、請求項1に記載の方法。
  3. 前記色素斑の少なくとも一部が、抽出された前記プレーン、又は抽出された前記サブイメージのうちの少なくとも1つで検出され、前記計算が前記色素斑に適用される、請求項1又は2に記載の方法。
  4. 前記色素斑を特性化することが、前記抽出されたプレーン又は前記サブイメージから、前記色素斑の前記縁部、又は、前記色素斑の縁部の近傍の該色素斑の外側の位置においてパラメータを測定することを含む、請求項3に記載の方法。
  5. 前記青色プレーンが抽出される、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記イメージが拡大され、オペレータが皮膚欠陥をより良好に観察し、寄生要素又はアーティファクトを除去するために用いる前記グレイレベルの閾値処理を評価することを可能とする、請求項1〜5のいずれか一項に記載の方法。
  7. デジタルカラー写真装置又はデジタルカラーカメラが、前記デジタルカラーイメージ撮影デバイスとして使用される、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
  8. 1人の同じ人の皮膚の少なくとも1つのイメージ又は複数のイメージが、特に複数の異なる領域にわたって、デジタルデータ記憶デバイス上に格納される、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記計算手段が、各パラメータの平均を考慮に入れる、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
  10. 人の皮膚色素斑を特性化する装置(10)であって、
    a)少なくとも1つの決定した皮膚の領域(34、36、38、40)の少なくとも1つのデジタルカラーイメージ(14)を撮影するデジタルカラーイメージ撮影デバイス(12)であり、前記イメージが多数のピクセルによって画成され、前記イメージがデジタルイメージ処理デバイスに送られる、該デジタルカラーイメージ撮影デバイス(12)と、
    b)前記イメージ処理デバイスを使用して、R、G、Bと呼ばれる赤(60)、緑(70)、青(80)の3つのカラープレーンにデジタルイメージを分割する手段と、
    c)これらのプレーンのうちの1つ(80)だけ、又はこれらのプレーンの組合せを抽出する手段と、
    を備え、該装置は、
    d)前記リップルイメージの少なくとも一部、及び/又は前記ラフネスイメージの一部にわたって、グレイレベルの平均偏差の算術平均、前記グレイレベルの前記平均偏差の二乗平均平方根、最低のグレイレベルと最高のグレイレベルの差、前記最高のグレイレベルと前記グレイレベルの平均の差、及び最後に、前記最低のグレイレベルと前記グレイレベルの前記平均の差から選んだ少なくとも1つのパラメータを計算する適切な手段を備え、
    特に前記色素斑の一様性又は非均一性に関して該色素斑を特性化する、
    装置(10)。
  11. 前記抽出手段が前記青色プレーンを抽出し、前記青色プレーンに対して、前記計算手段が少なくとも1つの上述のパラメータの上述の前記計算を実施する、請求項10に記載の装置。
  12. 前記グレイレベルの閾値処理を考慮に入れる手段、すなわち、寄生要素又はアーティファクトを除去するために、ある所定のグレイレベル閾値未満の前記グレイレベルを除去する手段を備える、請求項10又は11に記載の装置。
  13. 前記デジタルイメージから、分析すべき人の皮膚の限定された表面領域を抽出する手段を備え、前記表面領域上で、前記計算手段が、この限定された表面領域の全てにわたって前記色素斑を分析すること、特に前記パラメータを計算し、前記閾値処理を実行することを進める、請求項10〜12のいずれか一項に記載の装置。
  14. 前記デジタルカラーイメージ撮影デバイス(12)で得られた前記イメージを拡大する手段を備え、オペレータが前記色素斑をより良好に観察し、寄生要素又はアーティファクトを除去するために用いる前記グレイレベルの閾値処理を評価することを可能とする、請求項10〜13のいずれか一項に記載の装置。
  15. デジタルカラー写真装置又はデジタルカラーカメラが、前記デジタルカラーイメージ撮影デバイス(12)として使用される、請求項10〜14のいずれか一項に記載の装置。
  16. 1人の同じ人の皮膚の少なくとも1つのイメージ又は複数のイメージをデジタルデータ記憶デバイス上に格納する手段を備える、請求項10〜15のいずれか一項に記載の装置。
  17. 画面(54)を備えるモニタ(52)、キーボード(56)、及びマウス(58)と組み合わされ、
    前記イメージを拡大する手段と、
    皮膚の少なくとも1つのイメージ又は複数のイメージを格納する手段と、
    R、G、Bと呼ばれる赤(60)、緑(70)、青(80)の3つのカラープレーンにデジタルイメージを分割する手段と、
    これらのプレーン(80)のうちの1つだけ、好適には前記青色に対応するいわゆる青色プレーンを抽出する手段と、
    リップルイメージの少なくとも一部、及び/又はラフネスイメージの一部にわたって、グレイレベルの平均偏差の算術平均、前記グレイレベルの前記平均偏差の二乗平均平方根、最低のグレイレベルと最高のグレイレベルの差、前記最高のグレイレベルと前記グレイレベルの平均の差、及び前記最低のグレイレベルと前記グレイレベルの前記平均の差から選択される少なくとも1つのパラメータを計算する手段と、
    グレイレベルの閾値処理を考慮に入れる手段と、
    を含む全ての前記手段を組み込み、特に前記色素斑の一様性又は非均一性に関して、該色素斑を特性化するソフトウェアを含むコンピュータ(50)を備える、請求項10〜16のいずれか一項に記載の装置。
  18. 活性着色若しくは脱色化粧薬剤、膚薬剤、又は、製薬剤、或いは、該活性薬剤を含む化粧組成物、皮膚組成物、又は薬剤組成物による皮膚色素斑処置の有効性を測定する方法であって、
    a)請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法又は請求項11〜17のいずれか一項に記載の装置による少なくとも1つの色素斑の特性化、
    b)前記活性薬剤又は前記組成物を使用して少なくとも前記色素斑の化粧処置、皮膚処置、又は治療処置を実施した後の、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法又は請求項10〜17のいずれか一項に記載の装置による前記色素斑の特性化、
    c)2つの前記特性を互いに比較して、前記処置の前記有効性を決定すること、
    を含む、方法。
  19. 前記色素斑が、特に、光線皮膚病の皮膚効果の結果として生じ、接触皮膚病又は薬物光線皮膚病、さらには黒皮症、角化症、例えば老人性角化症又は光線性角化症、老人性黒子(加齢斑)、日光黒子、日焼けや他の皮膚創などの熱傷の永続的効果、瘢痕、アレルギー反応又は光毒反応による斑点、皮膚炎、又は他の類似の小さい固定の色素沈着性病変によって誘発される色素沈着の結果として生じる異常色素沈着のために、或いは白斑などの一定の白皮症によって誘発される脱色領域のために健康な皮膚とは異なる色の少なくとも1つの斑点の形態を取る皮膚色異常である、請求項18に記載の方法。
  20. 前記色素斑を特性化することが、前記色素斑の縁部、又は、前記色素斑の縁部の近傍の該色素斑の外側の位置においてパラメータを測定することを含む、請求項18又は19に記載の方法。
JP2010097809A 2009-04-23 2010-04-21 色素斑を特性化する方法及び装置、並びに化粧製品、皮膚製品又は薬剤製品の着色効果又は脱色効果を評価する方法におけるその応用 Expired - Fee Related JP6086573B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0952662 2009-04-23
FR0952662A FR2944899B1 (fr) 2009-04-23 2009-04-23 Procede et appareil de caracterisation des taches pigmentaires et procede d'appreciation de l'effet de traitement d'une tache pigmentaire par un produit cosmetique

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2010279686A true JP2010279686A (ja) 2010-12-16
JP6086573B2 JP6086573B2 (ja) 2017-03-01

Family

ID=41809291

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010097809A Expired - Fee Related JP6086573B2 (ja) 2009-04-23 2010-04-21 色素斑を特性化する方法及び装置、並びに化粧製品、皮膚製品又は薬剤製品の着色効果又は脱色効果を評価する方法におけるその応用

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8437540B2 (ja)
JP (1) JP6086573B2 (ja)
KR (1) KR101672047B1 (ja)
DE (1) DE102010016631A1 (ja)
FR (1) FR2944899B1 (ja)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3000386B1 (en) * 2013-06-28 2021-01-20 Panasonic Intellectual Property Corporation of America Skin function evaluation device and skin evaluation method
DE102014108357B4 (de) * 2014-06-13 2019-06-19 FotoFinder Systems GmbH Ganzkörperbildaufnahme- und Bildverarbeitungssystem sowie Verfahren zu dessen Betrieb
CN104159102B (zh) * 2014-08-07 2016-05-11 苏州佳世达光电有限公司 灰阶画面检测方法及检测装置
AU2017217455C1 (en) 2016-02-08 2019-01-17 Sephora USA Inc. Apparatus and method for formulation and dispensing of visually customized cosmetics
JP6722866B2 (ja) * 2016-02-29 2020-07-15 パナソニックIpマネジメント株式会社 画像処理装置および画像処理方法
CN106108984B (zh) * 2016-09-09 2018-09-11 福州大学 一种白癜风植皮的个性化负压吸盘制备方法
US10511777B2 (en) 2016-11-08 2019-12-17 Thomas Nichols Personal care device with camera
US11122206B2 (en) 2016-11-08 2021-09-14 Preh Holding, Llc Personal care device with camera
CN107157447B (zh) * 2017-05-15 2020-03-20 北京工商大学 基于图像rgb颜色空间的皮肤表面粗糙度的检测方法
CN109034399A (zh) * 2017-06-09 2018-12-18 丽宝大数据股份有限公司 保养评估方法及其电子装置
CN107049263A (zh) * 2017-06-14 2017-08-18 武汉理工大学 基于图像处理的白癜风病情诊断与疗效评估方法与系统
CN108648825B (zh) * 2018-05-30 2019-07-12 江苏大学附属医院 一种基于图像识别的白癜风白斑评估方法
US10575623B2 (en) 2018-06-29 2020-03-03 Sephora USA, Inc. Color capture system and device
CN109447975A (zh) * 2018-11-01 2019-03-08 肖湘江 基于图像的手掌红色斑点检测方法
CN110415237B (zh) * 2019-07-31 2022-02-08 Oppo广东移动通信有限公司 皮肤瑕疵检测方法、检测装置、终端设备及可读存储介质
USD1000624S1 (en) 2019-12-27 2023-10-03 Thomas Nichols Personal care device with camera

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3219550B2 (ja) * 1993-06-30 2001-10-15 株式会社資生堂 肌の表面状態の解析システム
WO2006057314A1 (ja) * 2004-11-25 2006-06-01 Inforward, Inc. 画像処理装置および画像処理方法
JP2008011994A (ja) * 2006-07-04 2008-01-24 Shiseido Co Ltd シミの再発鑑別法
JP2009509708A (ja) * 2005-10-04 2009-03-12 エルブイエムエイチ レシェルシェ 肌の欠陥部の特性評価を行う方法及び装置並びに化粧製品の老化防止効果を評価する方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6551982B1 (en) * 1998-07-17 2003-04-22 Procter & Gamble Company Detergent tablet
US6272314B1 (en) 1999-04-30 2001-08-07 Motorola, Inc. Subscriber unit for beam acquisition in a satellite communication system and method therefor
US7324668B2 (en) * 2001-10-01 2008-01-29 L'oreal S.A. Feature extraction in beauty analysis
CN101227857B (zh) 2005-06-29 2011-10-19 电脑医师有限公司 具有导电桥的传感器组件

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3219550B2 (ja) * 1993-06-30 2001-10-15 株式会社資生堂 肌の表面状態の解析システム
WO2006057314A1 (ja) * 2004-11-25 2006-06-01 Inforward, Inc. 画像処理装置および画像処理方法
JP2009509708A (ja) * 2005-10-04 2009-03-12 エルブイエムエイチ レシェルシェ 肌の欠陥部の特性評価を行う方法及び装置並びに化粧製品の老化防止効果を評価する方法
JP2008011994A (ja) * 2006-07-04 2008-01-24 Shiseido Co Ltd シミの再発鑑別法

Also Published As

Publication number Publication date
JP6086573B2 (ja) 2017-03-01
DE102010016631A1 (de) 2010-11-11
US8437540B2 (en) 2013-05-07
US20100272333A1 (en) 2010-10-28
FR2944899B1 (fr) 2014-04-25
KR101672047B1 (ko) 2016-11-16
KR20100117039A (ko) 2010-11-02
FR2944899A1 (fr) 2010-10-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6086573B2 (ja) 色素斑を特性化する方法及び装置、並びに化粧製品、皮膚製品又は薬剤製品の着色効果又は脱色効果を評価する方法におけるその応用
JP5656162B2 (ja) 皮膚欠陥を特性化する方法及び装置、並びに化粧用薬剤、外皮用薬剤、又は薬剤を使用する皮膚欠陥のための処置の有効性を評価する方法
JP5885344B2 (ja) 皮膚又は外皮の色調を特徴付けるための方法
JP5081157B2 (ja) 肌の欠陥部の特性評価を行う方法及び装置並びに化粧製品の老化防止効果を評価する方法
US20080212894A1 (en) Method and apparatus for simulation of facial skin aging and de-aging
US20080304736A1 (en) Method of estimating a visual evaluation value of skin beauty
JP5426475B2 (ja) 肌の色ムラ解析装置、肌の色ムラ解析方法、及び肌の色ムラ解析プログラム
JP5405994B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム、肌評価方法
JP2007252891A (ja) 肌の美しさの目視評価値の推定方法
JP2021532915A (ja) 毛穴の色を特定する方法
JP2009082338A (ja) エントロピーを用いた肌の鑑別方法
JP2019058641A (ja) 肌の内部構造の推定方法、肌の内部構造の推定プログラム、および肌の内部構造の推定装置
JP2004283357A (ja) 肌のシミュレーション画像の形成方法
JP2007252892A (ja) 皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法
JP2011118655A (ja) 画像処理装置および画像処理方法
JP2021121328A (ja) 肌状態の鑑別方法、化粧料の評価方法、化粧料の設計方法
JP3729692B2 (ja) 表面状態解析方法
JP2018202044A (ja) 毛穴詰まり評価方法及び毛穴詰まり評価装置
JP2005000429A (ja) 肌の美しさの評価方法
Udrea Pigmented Nevi Risk Assessment Based on the Correlation Dimension of the Associated Lesion's Attractor

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20130403

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20140226

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20140304

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140425

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20141104

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20150630

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20151022

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20151029

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20151228

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20161101

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20170130

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6086573

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees