JP2019084024A - 頭部画像評価装置及び頭部画像評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】early FPHLの多彩な形状を整理し、進行度分類を確立することにより、経過や治療効果の判定ができるようにすること。【解決手段】被験者の頭髪部を撮影した頭部画像８０を取得する取得部２５０と、頭部画像８０内の表面反射光が形成された反射画像１００から、表面反射光の形状を特定する特定部２６０と、反射画像１００から表面反射光の形状の変位の程度を画像処理により判定し、複数の段階２８０のいずれかに区分する区分部２７０と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、頭髪の画像に基づいて脱毛症に関する評価を行う評価装置及び評価方法に関する。

女性型脱毛症（female pattern hair loss:FPHL）は、主に女性に生じるびまん性脱毛をさす。FPHLのパターン分類としては、1977年にLudwigが、３段階の分類（非特許文献１参照）を、1999年にOlsenは、クリスマスツリーパターン（非特許文献２参照）を発表した。これらのパターン分類は、ある程度進行したＦＰＨＬの形状を評価できるが、ある程度進行した段階でしかみられない所見である露出した地肌の広がりに基づく分類であるため、早期の女性型脱毛症（earlｙFPHＬ）の評価には有用ではない。early FPHLは、FPHLの中でも程度の軽い状態を意味しており、Olsenはその特徴を「わずかに開大した分け目」と表現している（非特許文献３参照）。

一方、Sinclairらは、early FPHL、すなわち最も軽症の外見上の特徴を「分け目の変化が見られない」状態ととらえている（非特許文献５参照）。このようにearly FPHLは、程度の軽い中にも多彩な症状を呈しているため、FPHLにおける“early”の位置づけは、専門家の間でも多少異なる。そのため、early FPHLは程度の軽い中にも多彩な症状があるにも関わらず、全てのearly FPHLタイプがたった１つの分類にまとめられている。

これまで、early FPHLの多彩な症状を細分化した評価法はなかった。また、FPHLにおいて頭髪の全体写真（Global photograph：GP）を用いた治療効果の評価法があるが、治療開始前のＧＰをベースラインとし、そこからの変化の印象を７段階で評価する７ポイントスケール（−３＝すごく減、−２＝やや減、−１＝少々減、不変＝０、＋１＝少々改善、＋２＝やや改善、＋３＝すごく改善）が多く使われてきた。しかしながら、患者と医師／研究者の評価が必ずしも一致するとは限らない（非特許文献６参照）。

GPは、男性型脱毛症における重症度分類や治療効果の判定方法として日常診療に長く用いられている。FPHLにおいても、OlsenはFPHLの臨床試験における最も重要かつ信頼性のある評価項目としてGPをあげている。しかし、early FPHL患者は、分け目の開大、または地肌の透けがほとんどないため、既存のFPHL分類を用いた、GPによる程度評価は困難であり、それはearly FPHLの治療をする上での、未解決の課題のひとつとされている。

Ludwig E. Classification of the types of androgenetic alopecia (common baldness) occurring in the female sex. Br J Dermatol. 1977 Sep;97(3):247-54 Olsen EA. The midline part: an important physical clue to the clinical diagnosis of androgenetic alopecia in women. J Am Acad Dermatol. 1999 Jan;40(1):106-9 Olsen EA. Female pattern hair loss J Am Acad Dermatol 2001 Sep;45(3 Suppl): S70-80 Harries M, Tosti A, Bergfeld W, Blume-Peytavi U, Shapiro J, Lutz G, Messenger A, Sinclair R, Paus R.Towards a consensus on how to diagnose and quantify female pattern hair loss - The 'Female Pattern Hair Loss Severity Index (FPHL-SI)'. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2016 Apr;30(4):667-76 Biondo S, Goble D, Sinclair R. Women who present with female pattern hair loss tend to underestimate the severity of their hair loss. Br J Dermatol. 2004 Apr;150(4):750-2. Blume-Peytavi U1, Hillmann K, Dietz E, Canfield D, Garcia Bartels N. A randomized, single-blind trial of 5% minoxidil foam once daily versus 2% minoxidil solution twice daily in the treatment of androgenetic alopecia in women. J Am Acad Dermatol. 2011 Dec;65(6):1126-1134

そのため、early FPHLの問題点のひとつとして、患者が自覚する薄毛（頭部の毛量の減少）を、どのように客観的に程度評価や治療の効果判定をしていくか、があげられる（非特許文献４参照）。early FPHLは、適切な治療介入により回復する見込みが、程度の進んだFPHLより高いため、early FPHLの段階で治療を開始することは、治療効果の確率をあげ、患者の精神的・経済的負担の軽減を図るという観点から、意義がある。そのためにも、程度が軽い中にも多彩な症状を呈しているearly FPHLを整理し、細かく進行度分類を行い、治療効果の判定ができる評価法を確立することが必要とされる。

本実施の形態に係る頭部画像評価装置は、被験者の頭髪部を撮影した頭部画像を取得する取得部と、前記頭部画像内の表面反射光が形成された反射画像から、表面反射光の形状を特定する特定部と、前記反射画像の前記表面反射光の形状の乱れの程度を画像処理により判定し、複数の段階のいずれかに区分する区分部と、を備える。

本実施の形態では、脱毛症に対してGPによる程度評価や治療効果の判定を行うことにより、early FPHLを代表とする早期の脱毛症において、医療者及び患者双方にとって治療方針を立てるのに有益な結果を得ることができる。本実施の形態により、early FPHLを代表とする早期の脱毛症について適切な進行度分類を確立し、治療効果の判別ができるので、適切な治療介入により回復する見込みを高めることができるとともに、望まれてきた早期段階での脱毛症の治療を実現することができる。

表面反射光の形態による評価基準を設けることで、客観的な評価のしにくいearly FPHLであっても、GPで治療経過を評価できる。このように、GPを用いた本実施の形態の評価方法は、医療者も活用しやすく、かつ患者も経過を理解しやすい、early FPHLなど脱毛症の早期段階の評価法として有用と考える。

本実施の形態のGP評価法によると、early FPHL段階での微細で緩やかな変化を、患者が理解しやすくなる。本実施の形態のGP評価法は, 明らかな変化が生じる前に毛髪の変化の徴候を把握することができる。FPHLでは、FPHLの疾患メカニズムである毛周期の変化に影響を与える因子は複雑であるため、その過程は一様ではなく、寛解および悪化が起こりうる。本実施の形態のGP評価法を用いて、早期の段階で変化の徴候を検出することで、治療方針の決定が容易になり、主にearlyFPHLなどの脱毛症の治療を進めるのに役立つ。

本実施の形態に係る頭部画像の撮影を含むシステム全体の構成図。 頭髪画像と表面反射光の概要の第１の例を示す図。 頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第１の例を示す図。 本実施の形態の機能的構成を示す図。 頭髪画像と表面反射光の概要の第２の例を示す図。 頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第２の例を示す図。 頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第３の例を示す図。 頭髪画像と表面反射光の概要の第３の例を示す図。 頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第４の例を示す図。 頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第５の例を示す図。 ＧＰ毎のＦＰＨＬ−ＳＩの値を示すグラフ。

［概要］
本実施の形態では、GP撮影時の髪に発生するフラッシュ光／ストロボの表面反射光の変化に着目し、表面反射光の形状の違いにより、主にearly FPHLなどの早期の脱毛症を、細かく程度分類し程度評価、および治療効果の評価を行う。

発明者は、early FPHLの多彩なパターンが、毛径、毛の密度、毛の弾性などを素因として形成される３次元的な要素、すなわち厚みの変化によってもたらされている、と推測した。early FPHLの主体である髪のボリュームダウンは、３次元的な厚みの変化であるが、それをGPでの2次元で評価するには、地肌の露出度以外の新たな指標を要する。発明者はＧＰ撮影時に、髪に発生するフラッシュ光の表面反射光の変化に着目し、フラッシュ光の反射パターンによる、主にearly FPHLなどの早期の脱毛症のGPを用いた程度評価法を考案した。

表面反射光とは、毛髪のキューティクル表面に光が当たって反射して輝いて見える光をさす。その光の帯の質は、その髪色やキューティクルの乱れによって変わってくるが、髪のボリュームによっても左右される。頭部全体を頭頂部方向から撮影すると、表面反射光は頭部各所におけて、髪の厚みが垂直方向に最も高い点を結んだ稜線上に出現する。

そこで、early FPHLから正常にかけてのボリュームの変化を、GPにおける表面反射光の特徴をもとに、５段階に分類した。頭部表面は正中から側方（耳部）にかけてカーブを描くが、その表面から角度を持って表出したそれぞれの髪は、伸長にしたがって、自重により湾曲し重なる。中央で分けた場合、髪の重なり程度と頭部のカーブによって、表面反射光のあたる位置が定まる。

［構成］
図１は、本実施の形態に係る頭部画像の撮影を含むシステム全体の構成図を示す。本評価システムは撮像部１０と評価装置２０を含むシステムである。撮像部１０はフラッシュ光を照射するストロボを備える。撮像部１０により、被験者Ｐの頭髪部Ｈを撮影する。撮像部１０により撮影された画像は、評価装置２０に取り込まれ、画像評価処理が行われる。評価装置２０は、頭部画像を取得して評価する。

（撮像部１０のハードウェア構成について）
撮像部１０は、ＣＣＤやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を有し、該撮像素子に結像した被写体の画像信号を生成し出力する。撮像部１０で撮影された画像を表示部３０に表示する。撮像部１０は、例えばデジタルカメラであり、ユーザによるシャッタタイミングを指示する所定の操作に基づいて、当該ユーザを被写体として撮像して、その結果得られる撮像画像のデータを記録するまでの一連の処理を実行することができる。撮像部１０によって撮像装置はデジタルカメラとして実現されるが、コンパクト型でも一眼レフ型でも、スマートフォン内蔵型でもいずれでもよい。

撮像部１０は、光学レンズ部と、イメージセンサと、を備えている。光学レンズ部は、被写体を撮影するために、光を集光するレンズ、例えばフォーカスレンズやズームレンズ等で構成される。フォーカスレンズは、イメージセンサの受光面に被写体像を結像させるレンズである。ズームレンズは、焦点距離を一定の範囲で自在に変化させるレンズである。光学レンズ部にはまた、必要に応じて、焦点、露出、ホワイトバランス等の設定パラメータを調整する周辺回路が設けられる。

イメージセンサは、光電変換素子や、ＡＦＥ（Ａｎａｌｏｇ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）等から構成される。光電変換素子は、例えばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）型の光電変換素子等から構成される。光電変換素子には、光学レンズ部から被写体像が入射される。そこで、光電変換素子は、被写体像を光電変換（撮像）して画像信号を一定時間蓄積し、蓄積した画像信号をアナログ信号としてＡＦＥに順次供給する。

ＡＦＥは、このアナログの画像信号に対して、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換処理等の各種信号処理を実行する。各種信号処理によって、ディジタル信号が生成され、撮像部１０の出力信号として出力される。このような撮像部１０の出力信号が、撮像画像のデータである。

（本システムのハードウェア構成について）
撮像部１０及び評価装置２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と，ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と，ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と，画像処理部と，メモリを備えている。ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，画像処理部及びメモリは，バスを介して相互に接続されている。

ＣＰＵは，ＲＯＭに記録されているプログラム，又はメモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭには，ＣＰＵが各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

画像処理部は，ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）や，ＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成されており，ＣＰＵと協働して，画像データに対して各種画像処理を施す。例えば、画像処理部は、撮像部１０から出力される撮像画像のデータに対し、ノイズ低減、ホワイトバランスの調整、手ぶれ補正等の画像処理を施す。

メモリは，ＤＲＡＭやキャッシュメモリ，磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク，或いは半導体メモリ等何らかの記憶媒体が挙げられる。メモリは，バスにより接続されるもののみならず，ドライブを介して読み書きされるものも含まれる。本実施形態で記憶されたデータは，一時的記憶も不揮発性メモリによる長期記憶の場合も，このメモリにいったん記憶するものとして説明する。

評価装置２０には入出力インターフェースが接続される。入出力インターフェースを介して，表示部，入力部，通信部が接続されている。入力部は，各種ボタンにより構成され，ユーザの指示操作を受け付ける。通信部は，インターネットを含むネットワークを介して他の装置との間で行う通信を制御する。

表示部３０は表示画面を有し、画像処理部によって形成された画像または映像を表示し、再生するディスプレイ装置を有する。ディスプレイ装置は、モニタや液晶ディスプレイなどの各種ディスプレイ装置が想定される。本実施形態では、ＣＰＵ等で画像表示すべき画像データを生成し、画像処理部を介して表示画面上に画像表示処理を行う。以降、単に「表示する」と説明をするときは、以上の機能を含めて表示処理を実行することを含む。

評価装置２０は、以上の各構成を備えるが，機能的構成については後述する。各機能的構成は，ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，画像処理部及びメモリの協働動作により機能的に実現される。これらの各部の機能は電子回路又はプログラムによって提供されるモジュール構成であり，プログラムについてはＲＯＭに格納され，ＣＰＵにより適宜読み出しながら各部と協働することで実行される。

（頭部画像と表面反射光について）
図２は、頭髪画像と表面反射光の概要の第１の例を示す。撮像部１０によって撮影された頭部Ｈの画像の一例が頭部画像８０となる。頭部画像８０は、前頭部から頭頂部にかけて、表面反射光１００が明確に頭髪の分け目１１０に平行に形成され、つむじ周囲ではＵの字を呈している。この第１の例は、脱毛症が進行していない正常な状態を示し、これ以外の各例は、この第１の例の画像を基準として説明する。

図３は、頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第１の例を示す。図２に示した頭部画像８０について、表面反射光１００及び分け目１１０を含む各部についてさらに詳細に説明する。毛髪における表面反射光１００は、毛髪に光が当たりキューティクルの表面で反射し輝く光をさす。以下、表面反射光１００又は他のグレードにおける表面反射光は、表面反射光が形成された画像である反射画像の例であるが、説明のため画像としての説明を省略して説明する。分け目１１０は、頭髪を主に真ん中で分けることにより、地肌が現れた部分である。

表面反射光１００及び分け目１１０は、頭部１２０の上に形成されている。分け目１１０は、頭部１２０の頂点部分である頭頂部１４０を通過し、頭部１２０の主に中央に形成されことが望ましいが、任意の分け目１１０および表面反射光１００が、もれなく撮像部１０で撮影できれば、分け目１１０は中央以外でもよい。つむじ１３０は、解剖学的なつむじと、任意の分け目１１０の最も後頭部側の端、の両方を含む。

図２の頭部画像８０では、図３に抽象的に表現されるように表面反射光１００が分け目１１０に概ね平行に形成されている。また、表面反射光は、十分な光の幅１５０を太さとして有している。光の幅１５０は、個人差にもよるので一定ではないが、概ね１〜２ｃｍ程度である。もちろん、表面反射光１００は厳密に平行ではなく多少の左右のずれがありうるが、ずれ２１０が光の幅１５０の１つ分の範囲内に収まれば、図２及び図３に示されるグレード１に該当する。そしてこのグレード１が、上述のように、脱毛症が進行していない正常範囲内の状態を示す。なお、ずれ２１０は、図３に示すように、Ｕ字形の形状１００の側方に変位する場合だけでなく、正中側に変位する場合もある。

本実施形態では、撮像部１０により撮像した画像を以上のように解析して評価して、グレード判定を行う。解析評価処理については評価装置２０で実行する。解析評価の結果として頭部画像８０のグレード判定を行う。この評価装置２０の機能的構成について説明する。

（評価装置２０の機能的構成について）
図４は、本実施の形態に係る評価装置の機能的構成を示す。評価装置２０は、取得部２５０、特定部２６０、区分部２７０を備える。取得部２５０は、被験者の頭髪部Ｈを含めた頭部全体と、頭髪の現れていない頭髪Ｈ周辺部を含めて撮影された頭部画像８０を取得する。

特定部２６０は、頭部画像８０内の表面反射光が形成された画像１００から、前頭部からつむじ周囲にわたるＵ字型の表面反射光部分の形状を特定する。頭髪Ｈがおおむね黒か、その他カラーリングしている場合も含めて頭髪としての色をしているので、特定部２６０は、Ｕ字型の形状について、頭髪の色から区別される部分を抽出する。頭髪の色から区別される部分には、表面反射光１００の他、分け目１１０も含まれるが、これらは色の相違があると共に、表面反射光１００はＵ字状に、分け目１１０は直線状に形成されるので、これらの両者の特徴情報に着目してそれぞれ区別する。区別した結果として、特定部２６０は、表面反射光の画像１００、そして特にＵ字型の形状を特定する。

区分部２７０は、Ｕ字型の形状１００のずれの程度を画像処理により判定し、複数の段階２８０のいずれかに区分する。ずれの程度とは、正常範囲内の状態、すなわちグレード１に区分される表面反射光１００の状態を基準として、どの程度ずれているかの程度である。この場合の画像処理では、例えば頭の形などから正常な状態の表面反射光画像を内部保存データから抽出して、マッチング状態及び画像のずれの状態を求め、グレード１の正常な状態に対して、どのようなずれ方をしているかを判定する。

図２及び図３では、Ｕ字型の形状１００が正常なグレード１の場合について示したが、実際はこのような完全なＵ字型ではなく、脱毛症の症状が進むにつれて、このＵ字形状は徐々にずれを生じ、変形していく。そしてこのずれの程度、変形の度合いによって、グレード２〜５にそれぞれ区分していく。

ずれの度合いの基準についてはあらかじめ特徴量として持っておき、区分部２７０は特定部２６０によって特定された形状を画像処理によって特徴量を得て、持っておいた特徴量との比較によって、取得した頭部画像８０がグレード１〜５のいずれに該当するかを判定し、区分する。特徴量の例として、Ｕ字型の形状１００の座標値に基づくデータが挙げられる。一例として、Ｕ字型の形状１００を構成する点のうち１０の点を抽出し、この点座標を特徴量とする場合が考えられる。この特徴量としての点座標についての、症状が正常である場合との差分に基づいて判定、区分を行う場合が例として挙げられる。もちろん、この差分値を特徴量として取り扱ってもよい。ここで、グレード１〜５のいずれに区分するか、各区分の特徴と概要について説明する。

［グレード区分の概要］
上述の区分部２７０によって区分される複数の段階２８０とは、下記の５つの段階に分けたものである。この５つの段階について説明する。

・グレード１
髪にある一定以上の厚みがあり、かつその厚みに極端なばらつきがない場合、表面反射光１００は一定の距離をもって、おおむね分け目１１０に平行に規則的に明確に出現し、つむじ１３０周囲でU字形に曲がる。表面反射光の側方または正中側へのずれ幅２１０は、表面反射光の帯幅１５０の１つ分未満である。既に説明したように、図２及び図３に示す通りである。

・グレード２
髪の太さ、密度の減少などの理由により、特定の部位の髪のボリュームが低下すると、その部分の髪の厚みのピークが、その周囲より低くなるため、表面反射光の形状もその変化にともない変形し、不規則に出現する。表面反射光の帯は明確で、分け目１１０とおおむね平行に出現し、つむじ１３０周囲でU字形に曲がるが、表面反射光の側方または正中側へのずれ幅２１０が、表面反射光の帯幅１５０の１つ分以上２つ分未満相当ある。

・グレード ３
特定の部位の髪のボリュームがグレード２よりさらに低下すると、もしくは髪のボリュームが低下する範囲がグレード２より広がった場合、分け目そのものの開大は目立たないものの、髪の厚みのピークが周囲よりさらに低くなるため、表面反射光の形状はその変化にともない変形し、分け目１１０に平行な状態から大きくずれて、出現する。表面反射光の帯は明確だが、分け目１１０に対して平行な状態から、表面反射光の帯幅１５０の2つ分以上、側方または正中側にずれる。

・グレード４
特定の部位の髪のボリュームがグレード３よりさらに低下した場合、もしくは髪のボリュームが低下する範囲がグレード３より広がった場合、髪の厚みが低下した部位では、分け目の開大は軽微ではあるが、表面反射光がはっきりしなくなり、表面反射光の連続性が明確ではなくなる。
表面反射光の帯が減弱して、頭部の前後方向２２０、もしくはつむじ周囲の曲線に、表面反射光の帯１５０の幅１つ分以上の不明瞭な部分または光の帯が途切れた部分が出現する。

・グレード ５
特定の部位の髪のボリュームがグレード４よりさらに低下すると、もしくは髪のボリュームが低下する範囲がグレード４より広がった場合、髪の厚みが低下した部位では、わずかに分け目の開大を認めはじめ、表面反射光の帯が、不明瞭でたどりにくい状態になる。表面反射光は、帯状ではなく、線状光の集合体を呈する。

グレード１〜５の概念について説明したので、ここでは、各グレードについて画像および図面を参照して具体的に説明する。図５は、頭髪画像と表面反射光の概要の第２の例を示す。図６は、頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第２の例を示す。

図５では、上述のグレード２及びグレード３について頭部画像８０に対応する画像を示し、撮像部１０によって撮影された頭部Ｈの画像である。左の頭部画像８０Ａはグレード２について、右の頭部画像８０Ｂはグレード３を示す。グレード１では脱毛症が進行していない正常な状態であったのに対して、それぞれ、ある程度進んだ状態を画像で示している。グレード２及びグレード３は、Ｕ字型の形状が分け目に沿っての平行性に乱れが出現し始める初期段階において区分される。

頭部画像８０Ａは、頭頂部１４０の側からつむじ１３０の側にかけて、表面反射光が明確に形成されＵの字を呈しており、抽象的に表現すると、表面反射光１００Ａ及び頭髪の分け目１１０が形成されている。頭部画像８０ＢもＵの字を呈しており、表面反射光１００Ｂ及び頭髪の分け目１１０が形成されている。

頭部画像８０Ａ及び表面反射光１００Ａは、上述のグレード２に該当する。表面反射光は波状の形状で、前頭部に対してつむじ１３０周囲にかけて膨らみながらＵの字を形成しているが、おおむね分け目１１０に平行な形状を維持している。

一方で頭部画像８０Ｂ及び表面反射光１００Ｂは、上述のグレード３に該当する。Ｕの字を形成する表面反射光は、つむじ１３０周囲に進むにつれて膨らんでおり、平行形状が維持できていない形となっている。

図６は、頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第２の例を示す。図５に示した頭部画像８０Ａ及び８０Ｂについての各部についてさらに詳細に説明するものであり、図３に対応する。図３と異なるのは、光の照射により形成される表面反射光１００の部分である。

図６では説明のため表面反射光１００も重ねて表示している。頭部画像８０Ａとして示されるグレード２では、表面反射光１００よりも、側方への変位３１０した表面反射光３２０が形成される。図５及び図６の例で、表面反射光３２０は一部ではある程度分け目に平行であるが、つむじ周囲１３０では図３で説明した光の幅１５０の１つ分以上、側方へ変位３１０している。このように、前頭部からつむじ周囲にかけての表面反射光が、分け目１１０に平行な形状から光の幅１５０の１つ分以上、側方３１０または正中側に変位した部分があった場合は、グレード２に分類される。側方３１０または正中側の変位が、光の幅１５０の１つ分未満の場合はグレード１に分類される。

さらに頭部画像８０Ｂとして示されるグレード３では、表面反射光３４０は、表面反射光３２０に比べて、側方への変位３３０が、さらにすすむ。このように表面反射光が、分け目１１０に平行な形状から、図３で説明した光の幅１５０の２つ分以上、側方３３０または正中側に変位した状態がグレード３となる。

図５及び図６の例で、表面反射光３４０は前額部では一部平行を維持しながら、つむじ１３０周囲では分け目１１０に平行な形状から、光の幅１５０の２つ分以上側方に変位３３０している。このように、表面反射光において、分け目１１０に平行な形状から外側３１０または内側へ変位が、光の幅１５０の１つ分以上２つ分未満の場合はグレード２に、光の幅１５０の２つ分以上の場合はグレード３に分類される。

説明のため表面反射光３２０と表面反射光３４０を重ねて図示したが、グレード２では表面反射光３２０のみ、グレード３では表面反射光３４０のみしか現れない。そしてもちろん表面反射光１００はいずれの場合も現れない。

図７は、頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第３の例を示す。図６では表面反射光１００について、グレード２及びグレード３における、側方に変位する場合を図で示したが、グレード２及び３では、変位方向は側方３１０、３３０に限られず、図７に示すように、正中側３５０の方向に変位する場合も含まれる。

グレード３の側方３３０への変位については図６に示して説明したが、正中側３５０の方向に変位する場合を図７に示している。内側方向への変位３５０が生じた結果、表面反射光３６０が形成される。表面反射光３６０は、表面反射光３４０と同様に光の幅１５０の２つ分以上正中側に変位した状態を示す。

図８は、頭髪画像と表面反射光の概要の第３の例を示す。図９は、頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第４の例を示す。図８では、上述のグレード４及びグレード５について頭部画像８０に対応し、撮像部１０によって撮影された頭部Ｈの画像である。左の頭部画像８０Ｃはグレード４について、右の頭部画像８０Ｄはグレード５を示す。グレード４及びグレード５は、さらに髪の厚みが減弱し脱毛症の程度が進行した段階を画像で示しており、Ｕ字型の形状が不明瞭となり始める進行段階に区分される。

頭部画像８０Ｃには、表面反射光１００Ｃが形成されている。頭部画像８０Ｄも同様に表面反射光１００Ｄが形成されている。頭部画像８０Ｃ及び表面反射光１００Ｃは、上述のグレード４に該当する。一方で頭部画像８０Ｄ及び表面反射光１００Ｄは、上述のグレード５に該当する。

図９は、頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第４の例を示す。図８に示した頭部画像８０Ｃについての各部についてさらに詳細に説明するものであり、図３に対応する。図３と異なるのは、表面反射光１００の部分である。図９でも説明のため表面反射光１００についても重ねて表示しているが、頭部画像８０Ｃとして示されるグレード４では、表面反射光１００、１００Ａ及び１００Ｂと比較して、髪の厚みが減るため切れ目４１０が生ずる形状により、途切れ途切れの形状となる表面反射光４２０が形成される。

グレード４の特徴は、切れ目４１０が生ずる点であるが、グレード１〜３でも表面反射光に細かな途切れが生じえるが、それらは図３で頭部の前後方向の広がり２２０に対して、光の幅１５０の１つ分の範囲を超えることがなく、切れ目４１０が光の幅１５０の１つ分の範囲を超えた時点でグレード４に分類される。光の幅１５０は、表面反射光１００について説明したが、表面反射光４２０を基準にしてもよく、幅としてはほぼ同様である。

図１０は、頭髪画像と表面反射光について各部の詳細の第５の例を示す。図８に示した頭部画像８０Ｄについての各部についてさらに詳細に説明するものであり、図３に対応する。図３と異なるのは、同様に表面反射光１００の部分である。

頭部画像８０Ｄとして示されるグレード５では、つむじに向かって、表面反射光１００より正中側に変位し、表面反射光４５０として形成される。表面反射光４５０は、断続的で帯状ではなく線状に近い形状となる。グレード１〜４での表面反射光は、ある程度、面状で確認できるが、グレード５では線状となる。線状と面状の相違点として、例えば表面反射光４５０が、分け目１１０に対して平行２２０もしくは垂直２１０に表面反射光の幅１５０の半分以下になれば線状であり、半分以上の場合は面状となる。特に、表面反射光４５０が面として視認できず、ムカデの足のような飛び飛びの線の集合体になった状態がグレード５の典型的な状態である。

図９では、説明のため表面反射光１００と表面反射光４２０を重ねて図示したが、グレード４では表面反射光４２０のみ現れる。図１０では、説明のため表面反射光１００と表面反射光４５０を重ねて図示したが、グレード５では表面反射光４５０のみしか現れない。

（GPを用いた本発明の区分とFPHL-SIの比較実験および実用性の検証実験）
区分部２７０は、以上の観点で分けられた５つの段階のいずれかに、撮影された頭髪の画像を区分することにより、患者の脱毛症の段階をearly FPHLの段階で、画像処理により判別する。ここで、画像の特徴に基づいて５つの段階に区分することが、患者の脱毛症の段階を判別するうえで適切かどうかについて、Female pattern hair loss-severity index (FPHL-SI)と比較することにより検証する。

また、この区分が患者においても理解がえられ、実用性があるかについて、頭髪の画像を区分と、経過評価に関するボランティアとの一致率により検証する。具体的には、前述の条件に従い区分した114名分の頭髪画像について、FPHL-SIを算出する。また、ボランティアに頭髪画像を前述の条件に従い区分してもらい、得られた結果の照合を行う。

実験結果により、GPを用いた本発明のグレード区分とFPHL-SIが概ね対応関係を示すことができれば、分部２７０の区分の結果により、概ね患者の脱毛症の段階を示すことになり、ボランティアの評価区分の一致率が高いほど、患者の理解が得られやすいことになる。

方法
２０１２年７月から２０１６年１１月にBona Dea Clinicを初めて受診し、early FPHLと診断された女性の retrospective chart reviewを行った。early FPHLの診断は、病歴、身体検査所見、血液検査所見、スコープ画像、およびGPによって決定された。

GPに関しては、以下のように毎回同じ手順で写真を撮影した。患者はスタイリング剤をつけずに来院し、頭頂部とつむじが前面かつ中央になるように顔を上にして座った（図１）。頭部の全体写真は内蔵フラッシュカメラによって撮影された。この実験の対象とするearlyFPHL患者の基準は、以下の３つの条件の全てを満たす者であった。 6ヵ月以上の経過観察期間を有する、この研究に必要なすべてのデータを有する、ほぼ同じ背景の輝度を有するGPである。これらの条件を満たす者は114名であった。

上記114名の治療経過中に採取された全てのGPは、髪に発生した表面反射光の形状変化に基づいて前述の如く5段階に分類された。その後、対象者毎に最もグレード値の高いGPと最もグレードの低いGPを抽出された。次に、抽出された写真撮影時と近い時期のFPHL-SIを算出した。

FPHL−SIにおける評価項目は、hair shedding, midline hair density,毛径のばらつき, 毛包単位に含まれる１本毛の部位による差の４つであり、非特許文献４に示すとおりである。

1日あたり200本未満の脱毛、またはプルテストで陰性は0ポイントに、プルテストでは陽性は2ポイントになる。Midline hair densityに関しては、患者が過度の脱毛および毛量の損失を訴えるが、臨床的に明白な毛密度の低下を示さないSinclair Midline hair densityグレード1は0点になり、軽度であるが臨床的に明らかな脱毛であるグレード2は4点になる。トリコスコピーでは、毛直径のばらつきが0％未満の画像が0ポイントになり、20％以上が5ポイントになる。また、毛包単位に含まれる１本毛が、前額部と後頭部で差がない場合０点、差が２５％以上では１点、５０％以上で２点である。

各GPのFPHL-SIを算出した後、本発明のグレード別に、5つのグループに分け、各グループのFPHL-SIの平均値を計算した。そして本発明のグレードおよびFPHL-SI値との関連性を統計的に検討した。

前述の如く各患者から抽出した2枚の写真は、1枚のスライドのどちらかの側に
無作為に割り付けられた。本発明のグレード区分を説明された後、ボランティア3名（男性1名、女性2名）が114例（228枚）の各写真をグレード分けし、各写真のどちらの写真がより軽症にみえるかを判断した。それから、発明者とボランテイアらの間での、グレード評価と経過比較につき、一致率を解析した。

［結果］
１．GPの分布
２２８枚のGPのうち、グレード1が３０枚、グレード２が６４枚、グレード３が６１枚、グレード４が５０枚、グレード５が２３枚であった。

2．本実施の形態で示したグレードとFPHL-SI値の関連性
グレード別のFPHL-SI値を、図１１に示した（平均値および標準誤差）。本発明のグレードが高いグループの方が、FPHL-SIのインデックス値も高い傾向を示した。ただし、ＦＰＨＬ−ＳＩ値が正規分布ではなかったため、相関係数を用いた統計学的に関連性の有無の評価はできなかった。

FPHL-SIは、early FPHLを含むFPHL重症度の新しい評価方法としてHarrisらによって2016年に提案された。非特許文献４に示すこの重症度評価方法は、点数化によりFPHLの兆候が網羅しており、医師が患者の状態を客観的に評価できる。本実施例では、FPHL-SI値はGPグレードが増加するにつれて、増加する傾向がみられたが、統計的に有意な関連性を示さなかった（図１１）。その理由は、本実施例での対象者のFPHL-SI値は、０〜１１のいずれかを示したが、中でもほとんどが０や５で、正規分布を示さなかったからである。さらに、FPHL - SIはearly FPHLの評価に焦点を当てるのではなく、FPHLのすべてのグレードを数値として評価しているために生じた可能性がある。

3．ボランティアとの一致率
本発明のGP評価区分の一致率に関しては、2人以上のボランティアと著者の間で57％（131/228枚）の写真が一致し、1人のボランティアと著者の間で41％（93/228枚）の写真が一致し、2％（4/228枚）は一致しなかった （表1）。

経過比較の一致率に関しては、2人以上のボランティアと著者の間で97％（111/114例）の判定が一致し、1人のボランティアと1人の著者の間で2％（3/114件）の判定が一致し、1％ (1/114 例) の判定は一致しなかった（表１：発明者とボランティア３名との評価の一致率）。

実施例のボランティアの実験より、本発明の５分類で、患者の理解しやすい治療経過の評価が可能かどうかを検討した結果、ＧＰを見慣れていない者でも、経過を理解しやすい可能性が示唆された（表１）。

以上のように、表面反射光の形態による評価基準を設けることで、客観的な評価しにくいearly FPHLであっても、GPで治療経過を評価できる可能性を、本実施例で示した。GPによる５段階の区分を区分部２７０により提供することにより、短時間で簡易に早期の脱毛症の判断を進めることができる。

以上，本発明について実施例を用いて説明したが，本発明の技術的範囲は上記実施例に記載の範囲には限定されない。上記実施例に，多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが，特許請求の範囲の記載から明らかである。女性型脱毛症（FPHL）に限らず、その他の脱毛症の早期評価が可能なことは特許請求の範囲の記載から明らかである。

頭髪部Ｈ、被験者Ｐ、撮像部１０、評価装置２０、頭部画像８０、表面反射光１００、分け目１１０、頭部１２０、つむじ１３０、頭頂部１４０、光の幅１５０、取得部２５０、特定部２６０、区分部２７０、表面反射光３２０、表面反射光３４０、表面反射光４２０、表面反射光４５０

Claims (4)

1. 被験者の頭髪部を撮影した頭部画像を取得する取得部と、
   前記頭部画像内の表面反射光が形成された反射画像から、表面反射光の形状を特定する特定部と、
   前記反射画像の前記表面反射光の形状の乱れの程度を画像処理により判定し、複数の段階のいずれかに区分する区分部と、
   を備える頭部画像評価装置。
2. 前記特定部は、前記頭部画像の明度が高い部分を判定することにより、
   当該明度の高い部分のうちのＵ字型曲線の形状を呈している部分をつむじ周囲として特定し、分け目にそって形成される帯状の部分を、前頭部および頭頂部と特定する,
   請求項１に記載の頭部画像評価装置。
3. 前記区分部は、正常段階、初期段階、進行段階のいずれかにそれぞれ区分し、
   前記正常段階は、表面反射光が前記前頭部および頭頂部では分け目から一定の間隔を保ちながら平行な形状を形成し、前記つむじ周囲では整ったＵ字型の形状を形成される場合に区分され、
   前記初期段階は、前記前頭部および頭頂部における平行な形状、および前記つむじ周囲における前記Ｕ字型の形状が変形する場合に区分され、
   前記進行段階は、前記前頭部および頭頂部における平行な形状、および前記つむじ周囲における前記Ｕ字型の表面反射光の形状が、一定範囲以上不明瞭になる場合に区分される、
   請求項１に記載の頭部画像評価装置。
4. 前記区分部は、第1段階、第2段階、第3段階、第4段階、第5段階のいずれかにそれぞれ区分し、
   前記第1段階は、表面反射光が前記前頭部から頭頂部にかけて分け目に平行な形状を形成し、前記つむじ周囲では整ったＵ字型の形状で形成される場合に区分され、
   前記第2段階は、前記前頭部および頭頂部における平行な形状、および前記つむじ周囲における前記Ｕ字型の形状であるが、部分的に変位のある場合に区分され、
   前記第3段階は、表面反射光が、前記前頭部および頭頂部における平行な形状、および前記つむじ周囲で曲線の形状であるが、つむじ周囲における表面反射光の変位が更に顕著になった場合に区分され、
   前記第4段階は、前記つむじ周囲における表面反射光が部分的に不明瞭になった場合に区分され、
   前記第5段階は、前記つむじ周囲における表面反射光が全体的に不明瞭になった場合に区分される、
   請求項１に記載の頭部画像評価装置。