JP4460988B2

JP4460988B2 - 角層の鑑別法

Info

Publication number: JP4460988B2
Application number: JP2004287695A
Authority: JP
Inventors: 和広山崎; 賢哉平山
Original assignee: Pola Chemical Industries Inc
Current assignee: Pola Chemical Industries Inc
Priority date: 2004-09-30
Filing date: 2004-09-30
Publication date: 2010-05-12
Anticipated expiration: 2024-09-30
Also published as: JP2006095218A

Description

本発明は、皮膚の角層を構成する角層細胞の鑑別方法に関し、更に詳しくは、染色又は非染色の角層細胞の剥がれ具合を自動的に鑑別する方法に関する。

化粧料を使用するにあたり、重要な事項は適切な化粧料を選択することである。この様な適切な化粧料の選択を行う必要条件としては、皮膚の状態或いは特性を正しく鑑別することが挙げられる。このために、顔の頬等の部位より粘着テープ等を用いて、ストリッピングにより角層細胞を採取し、ゲンチアナバイオレット等の染色剤を用いて角層細胞を染色し（特許文献１、特許文献２参照）、得られた角層細胞の形態学的特徴を観察し、一層で剥離するか若しくは数層が重なったまま剥離するかという、角層細胞の剥がれ具合（重層剥離）を定量化して肌の状態を評価したり、さらにカウンセリングに有用な情報を提供する肌分析システム等の技術が既に確立されている（特許文献３、特許文献４参照）。この様な鑑別の基礎は角層細胞の形状であり、そのため、先に述べた染色剤による染色工程が不可欠であった。しかし、この工程には数時間以上を要し、適時的な観察を販売現場で行うことは極めて困難の伴うものであった。加えて、染色に於ける染色剤を含む廃液の処理は環境問題を考慮する上で、大きな課題の一つであった。言い換えれば、染色工程無しに、迅速且つ簡便に、角層細胞の形状を的確に把握できる技術の開発が望まれていた。

これらの課題を克服すべく、非染色的な観察及び評価技術として、ビデオマイクロスコープを応用した観察装置（特許文献５参照）、蛍光抗体を用いた方法（特許文献６参照）や紫外線照射下で角層細胞を観察する方法（特許文献７参照）が試みられている。しかし、観察装置では細胞と細胞との接合状況が不明瞭であり、蛍光抗体を用いた方法では、蛍光抗体が非常に高価な上に処理工程が多く相応な空間を必要であり、また、紫外線照射による角層細胞の観察では、角層細胞の形状画像の鮮明さは十分でない上に紫外線の安全性の懸念があった。一方では、画像処理による精度と迅速性の向上を図ろうとする評価技術もあり、例えば、透過光量に基づいて角層細胞剥離量を判定する方法（特許文献８参照）や透過画像に対して画像処理を行って角層細胞剥離量と角層細胞剥離均一性の両方を解析する方法（特許文献９参照）が知られている。しかし、透過光量の評価では、剥離角層細胞の絶対量のみしか知ることができず、また画像処理による方法の角層細胞剥離均一性では、粒子化された細胞のみが対象であり、実際の角層細胞の剥がれ具合における、角層細胞がまとまった剥離が頻繁に観察されるか、何層も重なっているのか、若しくは１個１個離れて剥離しているのか、という重要な特性を鑑別する技術は全く知られていなかった。

特開２０００−１２５８５４号公報特開２００３−２０２３３６号公報特開平０９−０８４７６６号公報特開２００３−１９９７２７号公報特開平０９−０２４０２５号公報再表０２／２５２７２号公報特開２００３−３１５３３１号公報特開平０７−０５５７０７号公報特開平０９−１３１３２３号公報

本発明はこのような状況下で為されたものであり、どこでも、迅速且つ精度良く、染色又は非染色の条件下における、角層細胞の形状、特に角層細胞の剥がれ具合を把握し肌特性を評価できる角層細胞の鑑別方法を提供することを課題とする。

このような状況を鑑みて、本発明者らは、どこでも、迅速且つ精度良く、角層細胞の形状、特に角層細胞の剥がれ具合を鑑別できる技術を求めて、鋭意研究努力を重ねた結果、落射光条件下で撮影した角層細胞標本の拡大イメージを画像として取り込み、モノクロ画像を背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分との３領域の画像を抽出し、該画像の物理量の多変量解析の結果を指標とする角層細胞の鑑別法によって、どこでも、迅速且つ精度良く、角層細胞の鑑別を行えることを見出し、発明を完成させるに至った。即ち、本発明は以下に示すとおりである。
（１）角層細胞の剥がれ具合の鑑別法であって、
被験者の皮膚より採取された角層細胞標本の落射光条件下で撮影した拡大イメージを画像として取り込み、該画像から背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分の３領域の画像を抽出し、各画像について、輝度に関する物理量、面積に関する物理量、ヒストグラムに関する物理量及び画像の位置に関する物理量から選択される１種乃至は２種以上を計測し、
計測した物理量を、角層細胞の剥がれ具合の目視評価値と前記各物理量とを多変量解析することにより求めておいた角層細胞の剥がれ具合の目視評価値の予測式に代入して、被験者の角層細胞の剥がれ具合の目視評価値を予測することを特徴とする、鑑別法。
（２）前記角層細胞標本の拡大イメージが、非染色の角層細胞標本のモノクロ画像、又は拡大カラー画像をモノクロ画像に変換したものであることを特徴とする、請求項１に記載の鑑別法。
（３）前記３領域の画像を抽出するにあたり、それぞれの画像の輝度領域を設定し、抽出を行うことを特徴とする、請求項１又は２に記載の鑑別法。
（４）前記予測が自動処理により行われることを特徴とする、請求項１〜３の何れか１項に記載の鑑別法。
（５）次に示す工程を構成要素とすることを特徴とする、請求項１〜４何れか１項に記載の鑑別法。
（工程１）テープストリッピング法により採取された角層細胞を、拡大ビデオを用い、モノクロ画像、又はカラー画像として取り込む工程。
（工程２）取り込んだ画像がカラー画像であれば、モノクロ画像に変換し、該モノクロ画像を構成する輝度から、背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分とを判別し、背景部の画像、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分の画像及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分の画像とを抽出する工程。
（工程３）背景部の画像、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分の画像及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分の画像の前記物理量を計測する工程。
（工程４）予め剥がれ具合の程度が計測されている複数の角層細胞であって、剥がれ具合の程度が分布している標準角層細胞標本について工程１〜工程３で物理量を計測し、この物理量と剥がれ具合について多変量解析を行い回帰式を作成し、該回帰式に工程３によっ
て得られた試験角層細胞標本の物理量を代入し、角層細胞の剥がれ具合の推定値を算出する。

本発明によれば、どこでも、迅速且つ精度良く、染色又は非染色の条件下において、角層細胞の形状、特に角層細胞の剥がれ具合を把握し肌特性を評価できる角層細胞の鑑別方法を提供できる。

本発明は、どこでも、容易に、且つ迅速に、非染色の条件下において、角層細胞の形状、特に角層細胞の剥がれ具合を把握し肌特性を評価できる角層細胞の鑑別方法であって、皮膚より粘着テープ等を用いて採取した角層細胞標本の落射光条件下で撮影した角層細胞の拡大イメージを画像として取り込み、これから、背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分との３領域の画像を抽出し、この物理量を計測し、該物理量より、角層細胞の剥がれ具合等の特性値を鑑別することを特徴とする。

前記落射光条件下とは、上又は斜め方向から標本に対して光源から光を照射し、対物レンズを通して標本を観察する条件である。一般的には、標本に対して透過させた光を拡大して観察する透過光条件では、光が透過しやすい標本の観察に適し、一方、落射光条件においては光が透過しにくい標本の観察に適している。前記拡大イメージを取り込む画像としては、モノクロ画像で取り込むこともできるし、カラー画像として取り込むこともできる。カラー画像として取り込んだ場合には、後述のソフトウェアを用いて、これをモノクロ画像に変換することが好ましい。この様な処理をすることにより、因子が３種ある画像を、因子が輝度の１つのみにすることができるためである。又、この様な拡大イメージを取り込むべき角層細胞の標本としては、テープストリッピング法により採取した、角層細胞を染色することなく用いることもできる。これは、通常は、角層細胞の剥がれ具合については、染色工程を経て得られた標本でなければ、その程度を鑑別できないが、本発明の鑑別法による落射光条件下で撮影した角層細胞の拡大イメージの画像においては、染色することなく鑑別でき、染色に要する時間と、環境の負担を軽減することができることを本発明者は見出している。

この様に角層細胞を採取し、拡大イメージとして取り込まれたモノクロ画像に対して、背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分との３領域を抽出処理し、該領域画像の画像計測を行って得られる輝度に関する物理量、面積に関する物理量、ヒストグラムに関する物理量及び／又は画像の位置に関する物理量等のデータを作成し、該データを、予め、標準角層細胞サンプルを同様に処理し得られた物理量と、角層細胞の剥がれ具合の肉眼判定値とを多変量解析して、作成しておいた、予測式（回帰式）に導入して角層細胞の剥がれ具合を推定する角層細胞の鑑別法に関するフローチャートを図１に示す。又、好ましい作業形態を工程毎に分けて、記述すれば、次に示す如くになる。かかる工程は、これ以外の鑑別の的確性を向上させる工
程を含むこともできるし、多少の順番を本発明の効果を損なわない範囲で変えることもできる。
（工程１）テープストリッピング法により採取された角層細胞を、拡大ビデオを用い、モノクロ画像、又はカラー画像として取り込む工程。
（工程２）取り込んだ画像がカラー画像であれば、モノクロ画像に変換し、該モノクロ画像を構成する輝度から、背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分とを判別し、背景部の画像、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分の画像及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分の画像とを抽出する工程。
（工程３）背景部の画像、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分の画像及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分の画像の物理量を計測する工程。
（工程４）予め剥がれ具合の程度が計測されている複数の角層細胞であって、剥がれ具合の程度が分布している標準角層細胞標本について工程１〜工程３で物理量を計測し、この物理量と剥がれ具合について多変量解析を行い回帰式を作成し、該回帰式に工程３によって得られた試験角層細胞標本の物理量を代入し、角層細胞の剥がれ具合の推定値を算出する。
以下に、更に詳細に説明を加える。

前記角層細胞の形状を画像として取り込む方法として、デジタル式のマイクロスコープが好ましい。デジタル式マイクロスコープを使用することで、コンピュータ上でデジタル画像データの自動処理を経て、角層細胞の形状、特に角層細胞の剥がれ具合等の角層細胞の鑑別が可能となる。このようなデジタル式マイクロスコープとしては、例えば、（株)モリテックスのコスメティック用マイクロスコープ（図２参照）、（有）フォルテシモのＵＳＢビデオマイクロスコープ、スカラ（株）のＤＥＧＩＴＡＬＭＩＣＲＯＳＣＯＰＥ、或いは（株）キーエンスのデジタルマイクロスコープ等が例示できる。画像の撮影倍率は、角層細胞の形状の鑑別の種類に応じて変えることが好ましく、例えば、角層細胞の剥がれ具合の鑑別では、５０〜２００倍が好ましく例示できる。

前記画像がカラー画像であった場合、カラー画像をモノクロの濃淡画像に変換し、該モノクロ画像を角層細胞の付着していない背景の空白部分、角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分、及び角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分との３領域画像の抽出を行う。該３領域画像の抽出は、ヒストグラムから画像に合わせて輝度値を変化させて行う。角層細胞が付着していない背景部分、角層細胞が重ならず１層だけ付着している部分及び角層細胞が２層以上重なり重層剥離して付着している部分を、例えば、輝度値で０〜５０、５１〜１４０及び１４１〜２５５のように指定し、３領域の画像を抽出する。従来行われている画像全体を対象に画像輝度分布の解析を行う方法では、剥離した角層細胞の画像計測値と皮膚水分量或いは角層水分保持量等の皮膚生理指標との相関は十分高くない。その原因として、皮膚生理と最も関係する角層細胞の重なり状態に関して、その重なり状態の確認やその輝度に及ぼす重み付けが為されていないためと考えられる。言い換えれば、角層細胞の重なりに関する３領域における、出現頻度、分散性及び一様性の持つ複雑性を考慮していない。表１に、３領域の画像を抽出後、各領域毎の角層細胞面積を求めた場合と、種々の輝度レベルで二値化して角層細胞面積を求めた場合における、皮膚生理指標である角層水分量に対する相関係数を示すが、３領域抽出の方が皮膚生理指標との相関性が高い。かように、３領域の画像を分けて抽出することが重要であることを本発明者は見出している。

かように３領域の画像を抽出した後に、それぞれの抽出領域の画像計測を行い、輝度、面積、ヒストグラム、及び抽出領域の画像の位置（座標）に関する物理量を得る。かような物理量として、輝度に関しては、例えば、３領域の個々の領域における、最小輝度値、最大輝度値、平均輝度値、輝度標準偏差及び領域境界値等が例示できる。面積に関しては、面積、標準偏差及び３領域に関する相互の面積比等、ヒストグラムに関しては、ヒストグラム最大値、ヒストグラム最小値、ヒストグラム中央値等、抽出領域の画像の位置に関しては、画像間距離と重心間距離及びその標準偏差、重心位置並びにモーメント等が例示できる。又、これらの物理量はそのまま使用することもできるし、扱いやすい形に変換した後使用することもできる。かかる変換としては、変域を変えるための対数変換、或いは、多変量解析による変換等が好ましく例示できる。特に好ましいものは、多変量解析による変換である。

前記画像の取り込み、モノクロ画像作成、３領域の抽出処理及び画像計測処理等は、コンピュータの汎用的画像解析のソフトウェアを用いて、手動又は自動処理を行うことができる。このようなソフトウェアとして、例えば、三谷商事（株）のＷｉｎＲＯＯＦ（登録商標）、（株）ヒューリンクスのＩＧＯＲＰｒｏ（登録商標）、マジカルアート（株）のＭａｇｉｃａｌＩＰ（登録商標）、ナノシステム（株）のＮａｎｏＨｕｎｔｅｒ（登録商標）等が例示できる。

前記物理量を用いて、角層細胞の剥がれ具合等の角層細胞の鑑別を行うには、後述する予測式を利用する。かかる予測式は、予め剥がれ具合の異なって分布する、複数の標準角層細胞標本を用意し、前記の手順に従って、前記の物理量を計測し、該計測物理量を説明変数とし、剥がれ具合の程度を表す数値を目的変数とし、多変量解析より求めておくことが好ましい。かような予測式を用いることにより、従前の技術では、染色条件（図３参照）や非染色条件（図４参照）での角層細胞の剥がれ具合の評価が人による目視評価では変わる場合が存するため、これが角層細胞の剥がれ具合を困難にしていたが、本発明では、この様に客観的な物理量を設定し、これを予測式に代入することで、かかる判定上のバラツキを克服したものである。この様な手技を用いることにより、角層細胞が不均一で複雑に重なった状態にあり、角層細胞の剥がれ具合の評価が困難であったのが、物理量を特定し、重み付けを行うことにより、単純化、且つ、的確化できたためである。したがって、非染色又は染色の角層細胞の剥がれ具合の評価を、非染色又は染色の角層細胞の計測結果から推察することによって解決できる。即ち、予測式に非染色又は染色の角層細胞評価から得られる前記物理量を導入することで、非染色又は染色の角層細胞の剥がれ具合を鑑別できる。また、前記物理量と後述する評価者による角層細胞の剥がれ具合からなる多変量データは、データベース（ＤＢ）として保存し、必要に応じて多変量解析を行って予測式を作成することによって鑑別精度の向上を図ることもできる。

該予測式は以下のように作成されることが好ましい。即ち、５０名以上、より好ましくは１００名以上の女性被験者の頬部より粘着テープを用いて採取した角層細胞を２分割し、一方の角層細胞をゲンチアナバイオレットで染色し、標準化された評価方式に従って訓練された評価者が角層細胞の剥がれ具合の評価を行う。人数は、多変量解析の正確性を維持するために好適な数値である。２分割した残りの非染色の角層細胞をカラー画像として取り込み、モノクロ画像に変換後、背景部、角層細胞の重なっている部分及び角層細胞の重なっていない部分の３領域の抽出処理し、該領域画像の画像計測を行って得られる輝度に関する物理量、面積に関する物理量、ヒストグラムに関する物理量及び画像の位置に関する物理量を算出する。これらの物理量データ及び角層細胞の剥がれ具合の評価値について多変量解析を行う。該多変量解析として、例えば、重回帰分析、判別分析、因子分析、
主成分分析、数量化一類、数量化二類及び数量化三類等が例示できる。これらの内、特に好ましいのは、重回帰分析、判別分析及び数量化一類である。これは、重回帰分析、判別分析及び数量化一類によって作成される予測式を利用できるためである。例えば、４５項目の物理量を説明変数とし、前記染色した角層細胞の剥がれ具合の評価値を目的変数に重回帰分析を行い、重回帰式を求める。該重回帰式をもって予測式とする。かような、予め設定された、予測式を用いて、これから角層細胞の鑑別を行われるべき被験者の角層細胞標本における角層細胞の剥がれ具合を求め、皮膚水分量、肌性、肌質等の角層細胞の鑑別を行うことができる。尚、前記の多変量解析において、角層細胞の剥がれ具合の評価値の対象を非染色の角層細胞に変更したり、物理量を算出する対象を染色した角層細胞に変更することもでき、対応する組み合わせ毎に、前記の多変量解析を行い予測式を作成することが好ましい。

以下に実施例を挙げて、本発明について更に説明を加えるが、本発明がこれら実施例にのみ限定されないのは言うまでもない。

従来の基準である染色条件において、角層細胞の剥がれ具合の目視評価値と、本発明を用いた角層細胞剥がれ具合の推定値との関係から、本発明の精度を検討した。１８〜６５才までの女性被験者の頬部より採取した角層細胞をゲンチアナバイオレットで染色後、その画像８００枚について、標準化された評価方式に従い訓練された専門の評価者が５段階の目視評価を予め行った。その画像より１５７枚を用い、染色の角層細胞を（株)モリテックスのコスメティック用マイクロスコープによりカラー画像として取り込み、モノクロ画像に変換後、背景部、角層細胞の重なっている部分及び角層細胞の重なっていない部分の３領域の抽出処理し、該領域画像の画像計測を行って得られる輝度、面積、ヒストグラム等の物理量を算出し、物理量データ４５項目を説明変数に、染色した角層細胞の剥がれ具合の評価値を目的変数とする判別関数を作成した。この判別関数を用い、残りの６４３枚の角層細胞の剥がれ具合の目視評価の推定を行った。

表２に、角層細胞の剥がれ具合について、目視評価と本発明による推定値（自動評価）との集計表を示す。両評価値の一致率は、完全な一致は６３％、１段階のずれを許容すると９５％であり、本発明の自動評価が満足できる精度を有することが分かる。

非染色条件において、角層細胞の剥がれ具合の目視評価値と、本発明を用いた角層細胞剥がれ具合の推定値との関係から、本発明の精度を検討した。１８〜６２才までの女性被験者の頬部より採取した角層細胞の非染色画像２９８枚について、訓練された３名の専門評価者が５段階の目視評価を予め行った。非染色画像２９８枚を２等分し、その半数の１４９枚を用い、実施例１と同様に自動評価を行い、重回帰分析によって角層細胞の剥がれ具合の目視評価値の予測式を作成した。この自動評価で得られた予測式を用い、残りの１４９枚の角層細胞の剥がれ具合の目視評価の推定を行った。

表３に、角層細胞の剥がれ具合について、目視評価と本発明による推定値（自動評価）との集計表を示す。両評価値の一致率は、完全な一致は７３％、１段階のずれを許容すると１００％であり、本発明の自動評価が満足できる精度を有することが分かる。

染色条件における角層細胞の剥がれ具合の目視評価値と、非染色条件の角層細胞から本発明による染色条件の角層細胞剥がれ具合の推定値との関係から、本発明の精度を検討した。１８〜６２才までの女性被験者の頬部より採取した角層細胞標本２９８枚を２分した。半数の１４９枚を用い、最初に、非染色細胞標本に対して実施例１と同様に自動評価を行い、続けてその非染色の角層細胞標本を染色し、染色した角層細胞の剥がれ具合の目視評価に対して、自動評価の結果を用い重回帰分析による予測式を作成した。残りの１４９枚の角層細胞標本に対して、この予測式を適用し、染色した角層細胞の剥がれ具合の目視評価値と、非染色角層細胞を利用した本発明による推定値との関係を検討した。

表４に、角層細胞の剥がれ具合について、目視評価と本発明による推定値（自動評価）との集計表を示す。両評価値の一致率は、完全な一致は７４％、１段階のずれを許容すると１００％であり、本発明の自動評価が満足できる精度を有することが分かる。また、非染色角層細胞を用いて、染色した角層細胞の剥がれ具合を自動評価を行うことで、非染色且つコンピュータ故に、どこでも、容易に、迅速且つ正確に評価でき、場所、人、時間の大きなメリットを提供できる。

本発明によって、どこでも、迅速且つ精度良く、染色又は非染色の条件下において、角層細胞の形状、特に角層細胞の剥がれ具合の自動処理が可能となり、角層細胞の鑑別方法を提供できる。その結果、顧客と直接接する場所、例えば、デパートや店頭等において、肌及び美容のカウンセリングや化粧品選択に有用な情報を提供できる。

角層細胞鑑別手順のフローチャートを示す構成図である。角層細胞標本を画像に取り込むマイクロスコープを示す図である（図面代用写真）。染色した角層細胞の画像を示す図である（図面代用写真）。図３と同一の非染色の角層細胞の画像を示す図である（図面代用写真）。

Claims

角層細胞の剥がれ具合の鑑別法であって、
被験者の皮膚より採取された角層細胞標本の落射光条件下で撮影した拡大イメージを画像として取り込み、該画像から背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分の３領域の画像を抽出し、各画像について、輝度に関する物理量、面積に関する物理量、ヒストグラムに関する物理量及び画像の位置に関する物理量から選択される１種乃至は２種以上を計測し、
計測した物理量を、角層細胞の剥がれ具合の目視評価値と前記各物理量とを多変量解析することにより求めておいた角層細胞の剥がれ具合の目視評価値の予測式に代入して、被験者の角層細胞の剥がれ具合の目視評価値を予測することを特徴とする、鑑別法。
前記角層細胞標本の拡大イメージが、非染色の角層細胞標本のモノクロ画像、又は拡大カラー画像をモノクロ画像に変換したものであることを特徴とする、請求項１に記載の鑑別法。
前記３領域の画像を抽出するにあたり、それぞれの画像の輝度領域を設定し、抽出を行うことを特徴とする、請求項１又は２に記載の鑑別法。
前記予測が自動処理により行われることを特徴とする、請求項１〜３の何れか１項に記載の鑑別法。
次に示す工程を構成要素とすることを特徴とする、請求項１〜４何れか１項に記載の鑑別法。
（工程１）テープストリッピング法により採取された角層細胞を、拡大ビデオを用い、モノクロ画像、又はカラー画像として取り込む工程。
（工程２）取り込んだ画像がカラー画像であれば、モノクロ画像に変換し、該モノクロ画像を構成する輝度から、背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分とを判別し、背景部の画像、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分の画像及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分の画像とを抽出する工程。
（工程３）背景部の画像、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分の画像及び角層細
胞の他の角層細胞と重なっていない部分の画像の前記物理量を計測する工程。
（工程４）予め剥がれ具合の程度が計測されている複数の角層細胞であって、剥がれ具合の程度が分布している標準角層細胞標本について工程１〜工程３で物理量を計測し、この物理量と剥がれ具合について多変量解析を行い回帰式を作成し、該回帰式に工程３によって得られた試験角層細胞標本の物理量を代入し、角層細胞の剥がれ具合の推定値を算出する。