JP6735832B2

JP6735832B2 - 個人のｕｖ曝露測定のための装置およびシステム

Info

Publication number: JP6735832B2
Application number: JP2018534934A
Authority: JP
Inventors: ユンチョウシー，; ラファウピーラク，; グイヴバルーチ，
Original assignee: LOreal SA
Current assignee: LOreal SA
Priority date: 2016-01-04
Filing date: 2017-01-04
Publication date: 2020-08-05
Anticipated expiration: 2037-01-04
Also published as: KR20180090902A; EP3400062A4; KR102096018B1; US20170191866A1; EP3400062A1; CN108472499A; WO2017120176A1; CN108472499B; US10060787B2; JP2019508679A

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１６年１月４日に出願された米国出願第６２／２７４，６８９号、および２０１６年９月３０日に出願された米国出願第６２／４０２，２５３号に基づいており、かつ、これらの米国出願の優先権の利益を主張し、これらの米国出願の全内容は、参照によって本明細書に組み込まれている。

本開示は、特定のユーザのある位置におけるＵＶ曝露の検出、およびこの特定のユーザに関する特定の情報に基づいて、特定のユーザについてのＵＶ曝露の量を決定するためのシステムおよび方法に関する。

過度の紫外線（ＵＶ：ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ）放射には、皮膚、目および免疫系に対して急性および慢性の作用がある。したがって、ＵＶ放射の個別の監視は、環境、生活様式、および日焼け止めの使用により変わり得る、個人の日光曝露の程度を測定するために最も重要である。

ＵＶ放射は、ビタミンＤの生成にとって不可欠であり、人間の健康にとって有益であるが、ＵＶへの過度の曝露は、ＵＶ曝露が終了してからかなり後でさえ、皮膚癌および光による老化を含む、多くの関連付けられた危険因子を有する。過度のＵＶＡおよびＵＶＢ曝露の急性の作用は、通常は一時的であり、可逆的である。そのような結果は、紅斑、色素黒化および日焼けを含む。準紅斑ＵＶ線量であっても、長期の曝露は、表皮肥厚化、ならびに角化細胞、エラスチン、コラーゲンおよび血管の劣化をもたらし、したがって、皮膚の早期老化につながる。臨床症状は、通常、しわの増加および弾力の損失を含む。諸研究は、ＵＶＡ放射とＵＶＢ放射との両方が局所および全身の免疫抑制作用を有することも示しており、これは、皮膚癌の進行に対する重要な寄与因子であると考えられている。ＵＶ誘発性のＤＮＡ損傷は、メラノーマ、非メラノーマ皮膚癌、基底細胞癌および扁平上皮癌を含む、すべてのタイプの皮膚癌の進行における重要な因子である。ＵＶＡとＵＶＢとの両方は、空気、エアロゾル、および雲によって強く散乱される。高い太陽角度の場合、ほとんどのＵＶが到達するときには、雲結果はＵＶ波長ＡおよびＵＶＢ波長において類似している。しかしながら、低い太陽条件の場合、ＵＶＢ減衰は、より強くなる傾向がある。ＵＶＢと異なり、ＵＶＡは、窓ガラスを貫通し、そのため、室内環境であっても過度のＵＶ曝露をもたらすことがある。また、ＵＶＡは、オゾン層を容易に通過し、地球表面において太陽スペクトルのより高い強度のＵＶＡ部分をもたらす。したがって、継続的な日焼け止めによる保護および個人のＵＶ曝露の監視は、より良い皮膚保護および皮膚癌の予防にとって非常に重要である。

しかしながら、従来の着用可能な装置は、柔軟性がなく、かさばり、日焼け止めと両立性がない。

一実施形態において、紫外線（ＵＶ）放射曝露を測定するように構成された装置であって、ＵＶ放射曝露に対して異なる感度を各々が有する、複数の異なるセクションを含む表面を備え、複数の異なるセクションの各々は、ＵＶ放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成される、装置が提供される。

一実施形態において、複数の異なるセクションは、複数の異なるセクションの上に置かれた異なるＵＶ反応化学物質を含む。一実施形態において、ＵＶ反応化学物質は、ＵＶ反応インクである。

一実施形態において、複数の異なるセクションは、異なるＵＶ反応電気素子を含む。

一実施形態において、異なる対応するＵＶ曝露レベルを各々が示すための、複数の異なる固定の基準色を表示するためのエリア。

代替的な実施形態において、個人の紫外線（ＵＶ）放射測定を決定するためのシステムであって、ＵＶ照射を測定するように構成された測定装置と、測定装置からの測定されたＵＶ照射の出力を受け取り、またはキャプチャし、特定のユーザの個人のＵＶ曝露危険水準を、少なくとも測定された日光照射および特定のユーザの皮膚タイプの情報に基づいて決定するように構成された端末装置とを備える、システムが提供される。

一実施形態において、測定装置は、ＵＶ放射曝露に対して異なる感度を各々が有する、複数の異なるセクションを含む表面を含み、複数の異なるセクションの各々は、ＵＶ放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成されており、端末装置は、測定されたＵＶ放射のキャプチャされた出力として、複数の異なるセクションの画像をキャプチャするように構成された画像キャプチャ装置と、キャプチャされた画像の画像分析の実行に基づいて、測定されたＵＶ放射を決定するように構成された処理回路類とを含む。

一実施形態において、端末装置は、少なくともユーザの皮膚タイプの情報および測定されたＵＶ照射に基づいた、特定のユーザについての個人のＵＶ線量の情報を、外部装置から受け取るように構成される。

一実施形態において、端末装置は、特定のユーザの決定された個人のＵＶ曝露危険水準に基づいて、推奨される保護の方法を出力するように構成される。

一実施形態において、個人の紫外線（ＵＶ）放射測定を決定するためのシステムであって、ＵＶ照射を測定するように構成された測定装置と、測定装置からの測定されたＵＶ照射の出力を受け取り、またはキャプチャし、特定のユーザの個人のＵＶ曝露危険水準を、少なくとも測定された日光照射および特定のユーザの皮膚タイプの情報に基づいて決定するように構成された端末装置とを備える、システムが提供される。

一実施形態において、複数の様々なセクションは、複数の様々なセクションの上に置かれた異なるＵＶ反応化学物質を含む。

一実施形態において、ＵＶ反応化学物質は、ＵＶ反応インクである。

一実施形態において、画像分析は、ａ）形状認識および特徴位置アルゴリズム、ｂ）ライティング条件補正アルゴリズム、ｃ）色定量化アルゴリズム、ならびに、ｄ）ＵＶ線量決定アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む。

本特許または本出願ファイルは、カラーで作成された少なくとも１つの図面を含有する。カラー図面を有する、本特許公報または本公開特許公報の複製は、請求および必要な手数料の納付により、庁によって提供されるであろう。

個人のＵＶ曝露測定のためのシステムを例示する図である。システムに関する付加的な詳細を提供する図である。システムにおいて実行される一連のプロセスを例示する図である。システムにおいて実行される一連のプロセスを例示する図である。すべての分析が実行された後のユーザインターフェースの出力を示す図である。ＵＶパッチの各正方形の色についての基準値の例を示す図である。ＵＶ曝露の増加に伴う一定の正方形の色変化の例を示す図である。様々なＵＶ値に対応するＵＶパッチ例を示す図である。ＵＶセンサ構造を示す図である。（Ａ）ＵＶセンサの構造（上部から底部へ）：接着剤を有する保護ライナー、印刷されたＵＶインクを有する浸透性ポリウレタン（ＴＰＵ、１６μｍ）、ＵＶブロッカーおよび基準色、上部皮膚接着剤層（２５μｍ）、ＮＦＣアンテナ（黄色、１８μｍ）およびポリイミド膜（ＰＩ、１２．７μｍ）、ＮＦＣタグ（０．５ｍｍ）、ポリエチレンテレフタレート層（ＰＥＴ、１２μｍ）、底部皮膚接着剤層（２５μｍ）、および底部ライナー。（Ｂ）ＵＶセンサパッチの正面。ＵＶセンサ構造を示す図である。（Ｃ）ＵＶセンサパッチの背面。バー＝１０ｍｍである。（Ｄ）人の片手の後部にＵＶセンサパッチを着用しているところ。（Ｅ）マイＵＶパッチアプリを使用して、ＵＶセンサパッチを読み取るところ。ＵＶセンサ色変化および色変化定量化のメカニズムを示す図である。（Ａ）ＵＶセンサパッチは、一連の基準色１〜１０、ＵＶ可変インク正方形１１〜１６、ならびにＵＶ可逆インク正方形１７および１８から成る。基準色１〜１０は、ＵＶインク正方形がＵＶ放射に曝露された場合のＵＶインク正方形の異なる色に対応する。（Ｂ）６つのＵＶ反応インク正方形は、ＵＶＡ放射に曝露された場合、正方形１１を最も敏感なもの、正方形１６を最も敏感でないものとして、特有な割合で色を変化させる。色変化は、ＣＩＥＬａｂ色空間において定量化されている。（Ｃ）ＵＶＡ放射への曝露前および曝露後のＵＶセンサパッチを示す概略図である。アプリアルゴリズムフローチャートを示す図である。アプリアルゴリズムフローチャートを示す図である。表１（個人の日常のＵＶ日光浴量）および表２（個人のＵＶ危険度の決定）を示す図である。ＵＶパッチとＳｃｉｅｎｔｅｒｒａＵＶ線量計との比較を示す図である。ＵＶパッチの臨床評価を示す図である。（Ａ）研究被験者らは、通常の街での活動および海岸での活動中にＵＶパッチおよびＳｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計を着用した。両方の装置は、ＵＶ用量測定において一致を示した。（Ｂ）研究被験者らは、管理された活動、すなわち、所定の方向への一列での歩行を行った。この活動は、午前、午後、および夜間に繰り返された。各研究被験者は、１つのＳｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計、および２つのＵＶパッチ、すなわち、日焼け止めのないＵＶパッチと、日焼け止めが塗布されたＵＶパッチとを着用した。電子線量計と日焼け止めなしのＵＶパッチとの両方が、一致した結果を示した。日焼け止めにより覆われたパッチは、測定されたＵＶ放射において有意な低下を示した。パッチ画像分析、Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計およびモバイルアプリケーション間でのＵＶ読み取り値の比較を示す図である。パッチ写真分析によるＵＶＡ読み取り値は、Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計読み取り値との良好な相関を示しており、これはＵＶセンサ画像技法の有効性を立証する（Ｂ）。パッチ写真分析とアプリ読み取り値との間で比較した場合、依然として良好な相関を示すが、改善されたユーザ体験のための高速パッチスキャン要件がデータ品質に影響した（Ｂ）。同様の結果は、Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａの線量計とアプリ読み取り値との間で示されている（Ｃ）。ＵＶ総線量は、Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａの線量計とパッチ写真分析との間で良好な相関を示す（Ｄ）。９５％の予測楕円が示されている。３つの測定値間の強い相関は、センサシステムの有効性をさらに立証にする。世界の平均ＵＶ曝露の例を示す図である。世界の平均ＵＶ曝露は、２０１６年６月６日から２０１６年８月１８日までのマイＵＶパッチアプリユーザデータ（図７Ａ）に基づいて生成されている。世界の平均ＵＶ曝露の例を示す図である。拡大地図が、米国大陸について示されている。データに寄与した国家および州は、黄色から赤色でラベリングされており、カラー地図は、ＵＶ曝露を０（最小ＵＶ曝露、黄色）から１（最大ＵＶ曝露、赤色）までの範囲で正規化することによって生成されている。世界の平均ＵＶ曝露の例を示す図である。拡大地図が、ヨーロッパの一部について示されている。データに寄与した国家および州は、黄色から赤色でラベリングされており、カラー地図は、ＵＶ曝露を０（最小ＵＶ曝露、黄色）から１（最大ＵＶ曝露、赤色）までの範囲で正規化することによって生成されている。

図１は、個人のＵＶ曝露測定のためのシステム１００を例示する。本システムが、様々な地理的位置にあり得る１つまたは複数の測定装置１０１を含むことが分かる。装置１０１の各々は、ユーザ装置１０２に接続することが可能であり、ユーザ装置１０２は、コンピュータ、タブレット、携帯情報端末、またはスマートフォンであってもよい。装置１０１は、本説明の全体にわたって「パッチ」と称されることがあり、装置１０１は、ユーザの皮膚表面に取り付けられるように構成される。ユーザ装置は、個人のＵＶレベルを決定するために、ユーザの皮膚タイプに関するユーザからの入力を受け取るように構成される。ユーザ装置は、外部サーバ、例えば、ＵＶＩ解析サーバ、天気予報サーバ、および／または汚染解析サーバなどからの入力を（例えば、インターネット接続を介して）受け取るようにも構成される。ユーザ装置は、上記の入力に従ってユーザ装置によって提供される情報に基づいてユーザについての個別のＵＶ線量を決定するためのデータ解析サーバに接続されるクラウドコンピューティング環境に接続するようにさらに構成される。例えば、データ解析サーバは、パッチＩＤ、皮膚タイプ、時系列データの累積的ＵＶＡ曝露、日付／時刻／位置情報、ならびにＵＶＡからＵＶＢへの変換およびＵＶ総量のうちの１つまたは複数に基づいて、ユーザについての個別のＵＶ線量を決定し得る。別の構成においては、装置１０２が、パッチＩＤ、皮膚タイプ、時系列データの累積的ＵＶＡ曝露、日付／時刻／位置情報、ならびにＵＶＡからＵＶＢへの変換およびＵＶ総量のうちの１つまたは複数に基づいて、ユーザについての個別のＵＶ線量を決定してもよい。

図２は、システム１００に関する付加的な詳細を提供する。図２は、異なる感度と、データ解釈のための基準色の対応するセットとを有する一連のＵＶ反応インクから測定装置１０１が成り得ることを例示する。ＵＶ反応インクの非限定的な例は、ＳｐｅｃｔｒａＧｒｏｕｐＬｉｍｉｔｅｄによるＣＲ２３４−ＢＴ２Ｂである。しかしながら、実施形態は、化学的なＵＶ検出素子の使用に限定されず、装置１０１は、ＵＶダイオードまたはフォトダイオードなどの電気的なＵＶ反応素子を使用してもよい。

図２は、画像認識、選択および処理のうちの１つまたは複数、全体的なＵＶ曝露、皮膚タイプおよびＵＶ強度に基づいたＵＶ曝露危険水準、時系列ＵＶ曝露トラッカー、ならびに日焼け止めアドバイザーを提供する、個別のＵＶ曝露「コーチ」を提供するモバイルソフトウェアにより、装置１０２がプログラムされ得ることをさらに示す。

本システムの動作は、以下の通りである。太陽によって起動されて（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｅｄ）、装置１０１は、化学的変化または電気的変化によって、日光照射に起因する変化を測定する。モバイル装置１０２は、そのような変化を読み取り、ＵＶ線量へ変換するために使用される。ユーザは、モバイル装置を使用して、クラウド／サーバと通信して、個人の情報をアップロードし、個人のＵＶ計算のための情報をダウンロードする。クラウド／サーバは、日付、時刻、位置、皮膚タイプ、およびＵＶ（ＵＶＡレベル、ＵＶＢレベル、ＵＶＩレベル）を含む、個別の情報を収集する。

図３Ａ〜図３Ｂは、本システムにおいて実行される一連のプロセスを例示する。図３Ａに示される「感知」フェーズＩにおいて、パッチ／ユーザＩＤは、スマートフォン１０２により、装置１０１／パッチ上のＮＦＣタグをスキャンすることによって取得される。本システムは、異なるパッチをスキャンすることによって、同じスマートフォンを有する複数のユーザを追跡することを可能にする。次いで、それぞれのパッチの画像は、スマートフォン画像キャプチャ装置（カメラ）機能によって取得される。

スマートフォンは、反復性を分析し、信頼性の低い画像を拒否することによって、品質管理を実行するように構成される。スマートフォンは、例えば、一定の許容範囲および平均内の３つの画像を抽出するように構成される。

スマートフォンは、歪み、反射、むらのある照明、ホワイトバランス、または印刷アーチファクトを補正することによって、パッチのキャプチャされた画像に対する画像補正を実行するようにさらに構成される。

スマートフォンは、画像分析を実行するようにさらに構成される。例えば、画像分析は、パッチ上で基準色の位置を求め、品質管理のために線形性を分析し、非線形性を補正することによって、品質管理を提供するために使用され得る。より具体的には、スマートフォンは、画像分析を実行して、ターゲット色の位置を求め、ターゲット色と基準色とを比較し、予め決定されたＵＶ／色較正を使用してＵＶ値を取得する。

図３ＢのフェーズＩＩは、ＵＶＡ／ＵＶＢ変換のアルゴリズムを示しており、このアルゴリズムは、オゾン気候学、太陽天頂角（ＳＺＡ：ｓｏｌａｒｚｅｎｉｔｈａｎｇｌｅ）、仰角、およびエアロゾル気候学などの様々な因子を考慮に入れ、これらの各々は、装置１０１の緯度、経度、および日付／時刻のうちの１つまたは複数に基づき得る。

図４のフェーズＩＩＩは、すべての分析が実行された後のユーザインターフェースの出力を示す。例えば、出力は、ユーザに対するＵＶ曝露が安全であると考慮される否か、一定のＳＰＦを有する日焼け止めが推奨されるかどうか、またはＵＶレベルが所与の日において高いかもしくは低いかを示してもよい。

本システムによって実行される方法のさらに詳細な説明が、ここで以下に提供される。

ＵＶ装置パート１：色変化の抽出
概要：
入力は、携帯電話カメラによって撮影された写真である。各正方形（図５を参照）の色は、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ空間（Ｌ、Ａ、Ｂとして表される）において表現され、ただし、値は定量化のために使用される。値は、倍精度浮動小数点形式の連続数である。正方形１〜１０は、基準色であり、ａの値は、１〜１０まで増加している（Ａ_１＜Ａ_２＜Ａ_３＜Ａ_４＜Ａ_５＜Ａ_６＜Ａ_７＜Ａ_８＜Ａ_９＜Ａ_１０）。正方形１１〜１６は、ＵＶ可変色（図６も参照）であり、ただし、Ａ_１１＞＝Ａ_１２＞＝Ａ_１３＞＝Ａ_１４＞＝Ａ_１５＞＝Ａ_１６、Ａ_１０＞＝Ａ_１１、Ａ_１２、Ａ_１３、Ａ_１４、Ａ_１５、Ａ_１６＞＝Ａ_１である。正方形１７および１８は、可逆的なＵＶ可変色であり、Ａ_１０＜＝Ａ_１７、Ａ_１８＜＝Ａ_１である。Ａ_１１〜Ａ_１６は、Ａ_１〜Ａ_１０と比較され、マッチングするもの、すなわち、Ａ_ｉ−Δ＜＝Ａ_ｊ＜＝Ａ_ｉ＋Δ、（ｊ＝１１、１２、．．．、１６、ｉ＝１、２、．．．、１０、Δは２つの隣接する色間の偏差の半分以下である）を見つける。出力はＵＶ曝露であり、ＵＶ曝露は、以下のようなルックアップテーブルによって予め決定されている。
ただし、ＵＶ_ｊ、ｉは、倍精度浮動小数点形式の連続数である（ｊ＝１１、１２、．．．、１６、ｉ＝１、２、３、．．．、１０）。正方形１１〜１６について、読出し値は、ＵＶ_{１１，ｉ１１}、ＵＶ_{１２，ｉ１２}、ＵＶ_{１３，ｉ１３}、ＵＶ_{１４，ｉ１４}、ＵＶ_{１５，ｉ１５}、ＵＶ_{１６，ｉ１６}となるであろう。最終出力ＵＶ値は、ＵＶ_{１１，ｉ１１}、ＵＶ_{１２，ｉ１２}、ＵＶ_{１３，ｉ１３}、ＵＶ_{１４，ｉ１４}、ＵＶ_{１５，ｉ１５}、ＵＶ１_{６，ｉ１６}の交点となるであろう。具体的な計算は、下記に説明される。

プロトコル：
１．カメラのオートフォーカス機能を使用して、鮮明な写真を撮影する
２．画像から「ハート」を抽出し、画像を既存のテンプレートに合わせて拡大縮小し、基準色の位置を求める
ａ．「ハート」がボックス内となるようにボックスを強調する
ｂ．「ハート」を抽出することに失敗した場合、画像を再撮影するように要求する
３．画像を前処理する：ホワイトバランス補正、および光源を識別する
４．基準色（１〜１０）Ｌ値、Ａ値、Ｂ値（平均）Ａ１、Ａ_２、Ａ_３、Ａ_４、Ａ_５、Ａ_６、Ａ_７、Ａ_８、Ａ_９、Ａ_１０を読み取り、予め記憶された標準値を用いてＬ値、Ａ値、Ｂ値の線形化を行う。値は、倍精度浮動小数点形式の連続数である。ｐｉｃ１において、それらは、１２８、１２９、１３４、１３６、１３９、１４１、１４５、１４７、１５１、１５３である。
ａ．外れ値が多すぎる場合、写真は均一に照明されておらず、画像の再撮影を要求する。
ｂ．Ａ_１＜Ａ_２＜Ａ_３＜Ａ_４＜Ａ_５＜Ａ_６＜Ａ_７＜Ａ_８＜Ａ_９＜Ａ_１０であり、そうでない場合、写真は露出過度または露出不足である。

ＵＶ装置パート２：色変化をＵＶＡおよびＵＶＢに変換するためのアルゴリズム
５．予め決定されたルックアップテーブルは、以下のように抽出される。
ＵＶ（単位：ＭＪ／ｍ^２）
６．ＵＶ可変値（１１〜１６）Ｌ値、Ａ値、Ｂ値（平均）、Ａ_１１、Ａ_１２、Ａ_１３、Ａ_１４、Ａ_１５、Ａ_１６を読み取る。ただし、Ａ_１１＞＝Ａ_１２＞＝Ａ_１３＞＝Ａ_１４＞＝Ａ_１５＞＝Ａ_１６、Ａ_１０＞＝Ａ_１１、Ａ_１２、Ａ_１３、Ａ_１４、Ａ_１５、Ａ_１６＞＝Ａ_１であり、これらの値とＡ_１、．．．、Ａ_１０とを比較し、マッチングするもの、すなわち、Ａ_ｉ−Δ＜＝Ａ_ｊ＜＝Ａ_ｉ＋Δ、（ｊ＝１１、１２、．．．、１６、ｉ＝１、２、．．．、１０であり、Δは２つの隣接する色間の偏差の半分以下である）を見つける。
Ａ_ｊ＞＝Ａ_１０である場合、ＵＶ_ｊ＞＝ＵＶ_ｊ，１０であり、
そうではなく、Ａ_ｊ＜＝Ａ_２である場合、ＵＶ_ｊ＜＝ＵＶ_ｊ、２であり、
そうではなく、Ａ_ｉ＜＝Ａ_ｊ＜＝Ａ_ｉ＋１（ｉ＝１、．．．、９）である場合、
ＵＶ_ｊ＝ＵＶ_ｊ，ｉとＵＶ_{ｊ，ｉ＋１}との間の線形相関である。
図７のテスト画像を参照されたい。ｐｉｃ７−１はＵＶ０．００１に対応し、ｐｉｃ７−２はＵＶ０．０１に対応し、ｐｉｃ７−３はＵＶ０．１に対応し、ｐｉｃ７−４はＵＶ０．０２に対応し、ｐｉｃ７−５はＵＶ０．３に対応し、ｐｉｃ７−６はＵＶ０．００５に対応し、ｐｉｃ７−７はＵＶ０．０５に対応し、ｐｉｃ７−８はＵＶ０．５に対応し、ｐｉｃ７−９はＵＶ０．８に対応し、ｐｉｃ７−１０はＵＶ１．２に対応する（読出し値＞＝１を有するべきである）。
７．理想条件下では、ＵＶ_{１１，ｉ１１}、ＵＶ_{１２，ｉ１２}、ＵＶ_{１３，ｉ１３}、ＵＶ_{１４，ｉ１４}、ＵＶ_{１５，ｉ１５}、ＵＶ_{１６，ｉ１６}は、交点を有する６つの範囲を作成し、この交点は最終的なＵＶ読出し値である。
不一致が生じた場合、一度に一つずつ破棄することによって外れ値を見つける。不一致が解決した場合、５つの範囲を使用して交点を見つける。１つよりも多くの可能性が存在する場合、すべての解も同様に過去の時点と比較し、新たな数＞＝過去の数である場合、これは有効な答えであり、１つよりも多くの解が有効である場合、中央値を解として取得する。
不一致が依然として生じた場合、一度に２つずつ破棄することによって、外れ値を見つける。不一致が解決した場合は、４つの範囲を使用して交点を見つける。過去の時点とも比較し、新たな数＞＝過去の数である場合、これは有効な答えである。
不一致が依然として生じた場合、一度に３つずつ破棄することによって、外れ値を見つける。６つの範囲は、ここでは２つのグループに分けられ、過去の時点と比較され、新たな数＞＝過去の数である場合、これは有効な答えであり、そうではない場合、「信頼性の低い測定」という警告メッセージを与え、写真を再撮影するように要求する。
８．最終的なＵＶＡ値が記憶される。

パートＡ：変換のためのコアアルゴリズム
アルゴリズムのこのパートの目的は、図３Ｂに例示されるように、測定されたＵＶＡ値を使用して、ＵＶＢ測定値を取得することである。

ＵＶＡ値は、上記に挙げられたアルゴリズムパート１から取得される。
１．ＵＶＡとＵＶＢとの間の変換は、以下のようなルックアップテーブルによって達成され得る。
２．ＵＶＩを取得するために、上記の表は、オゾンおよびＳＺＡを使用し、付加的な因子は、仰角、エアロゾル条件、および雲条件を含む。付加的な因子は、後のバージョンに含まれてもよい。
３．オゾンは、緯度、経度および日付から計算される。オゾンは、履歴データ（精度が低い）を通じてオゾン気候学を使用して取得されることも可能である。
４．所与の日、時刻、緯度および経度について太陽天頂角を計算する。ソースコード情報：
（ｗｗｗ．ｐｌａｎｅｔ−ｓｏｕｒｃｅ−ｃｏｄｅ．ｃｏｍ／ｖｂ／ｓｃｒｉｐｔｓ／ＳｈｏｗＣｏｄｅ．ａｓｐ？ｔｘｔＣｏｄｅＩｄ＝４３２９９＆ｌｎｇＷＩｄ＝１）
５．緯度、経度、仰角は、ＧＰＳ位置を通じて取得される。
６．時刻、日付は、携帯電話の時計およびタイムゾーンとの同期を通じて取得される。

パートＢ：モバイルソフトウェア（アプリ）アルゴリズム
１．パッチをスキャンする
ａ．電話がＮＦＣリーダを有する場合、ＮＦＣタグ情報を記録する
ｂ．電話がＮＦＣリーダを有しない場合、写真を撮影する
２．ＧＰＳ位置ファイル、タイムスタンプおよびタイムゾーンを取得する。
ａ．ＧＰＳ位置（緯度、経度、仰角）を記録する。ＧＰＳ位置が利用可能ではない場合、過去のＧＰＳ位置を使用し、位置を更新するリマインダを表示する
ｂ．ＧＰＳ位置を取得することができない場合、アプリは、最後に記憶されたＧＰＳ位置を使用し、推定された計算値を示すであろう。
ｃ．タイムゾーン、および時刻（分／時間／日／月／年）を記録する
ｄ．時刻／日付スタンプは、ＵＴＣ（すなわち、ＧＭＴ）に基づくべきである。ＮＯＡＡファイル上のすべての時刻／日付スタンプは、ＵＴＣ（すなわち、ＧＭＴ）におけるものである。これはアプリ全体にわたって一貫することとなる。
３．所与の日、時刻、緯度および経度について太陽天頂角を計算する。ソースコード情報：
（ｗｗｗ．ｐｌａｎｅｔ−ｓｏｕｒｃｅｃｏｄｅ．ｃｏｍ／ｖｂ／ｓｃｒｉｐｔｓ／ＳｈｏｗＣｏｄｅ．ａｓｐ？ｔｘｔＣｏｄｅＩｄ＝４３２９９＆ｌｎｇＷＩｄ＝１）
４．オゾン情報は、ＮＯＡＡに関連するｇｒｉｂ２ファイルをダウンロードし、ｇｒｉｂ２ファイルを読み取り可能なフォーマットに変換し、ダウンロードするべきＭＳＦについてのオゾン情報を構文解析するウェブサービスから取得され得る。
正確なオゾン情報を取得するためには、以下が必要である。
１．タイムゾーン
２．緯度
３．経度

オゾンファイルの選択のための手続き
１．ＵＴＣに変換する
２．ＵＴＣ時刻が０５：００より遅い場合、ファイルはちょうど更新されたところである。当日のバージョンを選択する。
３．ＵＴＣ時刻が０５：００より早い場合、ファイルは昨日に最終更新されたものである。昨日のバージョンを選択するが、入手しようとするファイルのタイムスタンプは、１日の差を考慮するために＋２４時間である必要がある。

オフラインモード：
１．アプリによってダウンロードされるオゾンファイルは、３日間の予報（それらは、現地時間で１２時間（正午）、６０時間（３日目）、および１０８時間（５日目）である）を含有する。
２．正確なファイルを見つけるためには、タイムゾーン情報を使用する必要がある。
３．オフラインモードにおいて、アプリは、最後に記憶されたオゾンファイル（１日目、３日目、５日目についての３日間の予報）からの値を使用するであろう。
ａ．予報は１日目、３日目、５日目についてのものである。１日目および２日目は、１日目の値を使用し、３日目および４日目は、４日目の値を使用し、５日目および６日目は、５日目の値を使用するであろう。
ｂ．日付が予報範囲外である場合、アプリは、最も近い時刻に基づいて計算を行うが、オフラインモードにおいて推定値を表示するであろう。
ｃ．例示のファイルにおいて、最初の行は予報日（ＵＴＣ）を与え、ファイル名は、そのファイルが適用するＵＴＣ後の時間数（例えば、この場合は００時間）を含む。出力は、６５１６個の行を有し、１行当たり１０個の値であるので、３６０×１８１の行列に対応する。最初の値は、経度＝０におけるものであり、第２の値は、１度東におけるものであり、次の３６個の行は、緯度９０Ｎについてのものであり（また、すべて同じであり）、その次の３６個の行から開始するものは、緯度８９Ｎについてのものである等．．．最後の３６個の行は、緯度９０Ｓについてのものである。最初の値は、経度＝０におけるものであり、第２の値は、１度東におけるものである。

オゾンファイルの選択のための手続き
ａ．現在時刻をＵＴＣ時刻および日付に変換する（ＵＴＣ＝ＧＭＴ）
ｂ．その日付についての００ＧＭＴ予報ファイルを有するフォルダの存在を確認する（ＵＴＣ時刻が０４：５０（毎日のファイルの作成の時刻）より遅い場合、ファイルはちょうど更新されたばかりのはずであり、そうでない場合、前日に生成された予報を使用する必要があるであろう）。
ｃ．変換（経度／１５度）を使用して、現在の経度の正午に対応する最も近い３時間のバージョンを選択する。
*: これらは下記にあるFFFであるftp://ftp.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.2015110500/gfs.t00z.pgrb2.1p00.fFFF
**: これらは下記にあるFFFであるftp://ftp.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.2015110400/gfs.t00z.pgrb2.1p00.fFFF
５．ＵＶＡとＵＶＢとの間の変換は、ルックアップテーブルによって達成され得る
６．損傷を引き起こし得る、または引き起こし得ない、ＵＶＢ線量およびＵＶＡ線量の定義

ＵＶＢパートについて
・異なるレベルはＭＥＤに基づいて定義される
・危険のある線量は０．５ＭＥＤであることが示されており、安全な線量は０．２５ＭＥＤとして定義され、高すぎる線量は１ＭＥＤとして定義され得る
・ＭＥＤは純粋にＵＶＢで、または総ＵＶ（ＵＶＢ＋ＵＶＡ）（ｍＪ／ｃｍ^２）で表現され得る
・線量はフォトタイプに応じて調整される。
・フォトタイプについての危険のある最低ＵＶ線量は１８３５ｍＪ／ｃｍ^２（約１００ｍＪ／ｃｍ^２ＵＶＢおよび１７００ｍＪ／ｃｍ^２ＵＶＡ）であり、これは２０００ｍＪ／ｃｍ^２の線量に対してパッチが敏感であるべきであることを意味する

ＵＶＡパートについて
・異なるレベルは、損傷を誘発することができるＵＶＡ線量閾値に基づく
・ＵＶＡ線量は、ｍＪ／ｃｍ^２において表現される
・危険のある線量は、１５０００ｍＪ／ｃｍ^２であることが示されており、安全な線量は７５００ｍＪ／ｃｍ^２として定義され、高すぎる線量は２００００ｍＪ／ｃｍ^２とし定義され得る
・フォトタイプによる調整はない（有意な差はない）
上述されたシステムおよびアルゴリズムは、測定装置１０１（例えば、他の化学、電気化学、電気等）によって提供され得る他の形態の入力に対して適合されることが可能である

ＵＶパッチ・センサの付加的な詳細
システムおよびアルゴリズムの全体が上述されてきたが、下記は、一実施形態に係るＵＶパッチの詳細な説明である。ここで、本発明者らは、個人のＵＶ線量を測定する、極めて低い弾性で、伸縮自在であり、皮膚装着型のＵＶパッチを実証する。パッチは、極めて薄い伸縮自在な電子機器の機能層と、ＵＶライトに反応する感光性の模様のある染料とを含有する。感光性染料における色変化は、ＵＶ光強度に対応し、スマートフォンのカメラにより分析される。スマートフォン上のソフトウェアアプリケーションは、色の変化を検出し、定量化する特徴認識アルゴリズム、ライティング条件補正アルゴリズム、および定量化アルゴリズムを有する。色のこれらの変化は、次いで、ＵＶ線量における対応するシフトに関連付けられ、既存のＵＶ線量危険水準と比較される。ＵＶパッチの柔軟な機構は、日焼け止めおよび水の存在下での複数日の着用を可能にする。２つの臨床研究が、日焼け止めを塗布した状態、および日焼け止めを塗布しない状態での日常の活動中のＵＶパッチの有用性を実証する役割を果たす。

従来の着用可能な装置は、柔軟性がなく、かさばり、日焼け止めと両立性がないことが上記で述べられた。材料および電力管理における近年の開発は、よりコンパクトな形態の統合センサシステムを可能にする。ここで、本発明者らは、個人のＵＶ曝露の正確な定量化および日焼け止め保護の定量化のための、着用可能で、極めて薄く、伸縮自在で、かつ通気性のあるＵＶセンサの設計および開発について報告する。極めて薄いパッチ構造および弾性特性は、最大で５日間の皮膚との等角の接触および継続的な着用を可能にする。パッチは、皮膚軟化剤および日焼け止めと両立性があり、スキンケア製品および日焼け止めの塗布を可能にする。パッチは、ＵＶ放射に対する曝露時に色を変化させる染料を含有する。次いで、この色変化は、スマートフォンアプリおよび定量化アルゴリズムを使用して定量化される。アルゴリズムは、異なるライティング条件下での色変化の正確な定量化を可能にするために基準色のシステムを使用する。個人のＵＶ曝露レベルを決定し、正確な個別の推薦を提供するために、アルゴリズムは、多くのパラメータを考慮に入れる。第１に、色変化は、色変化とＵＶＡ放射の量とを結びつける予め決定された校正テーブルに基づいて、ＵＶＡ放射へ変換される。第２に、対応するＵＶＢ曝露は、大気中のオゾンのコラム量および太陽天頂角（ＳＺＡ）の関数として変換係数を与える、予め算出されたルックアップテーブルを使用して計算される。ユーザのＧＰＳ位置が決定され、ユーザ位置および時刻に基づいて、ＳＺＡが計算される。経度、緯度および時刻も、衛星測定値から予報オゾン量を抽出するために使用される。

本発明者らは、２つの臨床評価研究においてセンサを試験した。第１の研究は、海での水泳、海辺での活動、シャワーを含む、様々な実生活の活動における装置機能性、ならびに、日焼け止めの塗布およびスキンケア製品の塗布との両立性を実証した。第１の研究は、正確なＵＶ用量測定のために本発明者らが装置をさらに最適化し、校正することにも役立った。第２の研究は、制御された、実生活の日常の活動期間中のパッチＵＶ読出し精度を実証した。

実験結果
パッチ設計：
ＵＶパッチは、皮膚表面に馴染み、皮膚の機械的特性および日焼け止めとの相互作用を模倣するように設計されている。パッチが皮膚に取り付けられている場合、パッチは、周囲の皮膚と同様のＵＶ放射を経験する。ＵＶ放射への曝露は、パッチ色変化をもたらし、パッチ色変化は、スマートフォンアプリ（図８）を使用して定量化される。ＵＶ感知メカニズムは、透過性ポリウレタン（ＴＰＵ）膜上に印刷されるＵＶ反応インクおよびブロッカーから成る。ＴＰＵの下に、パッチは、スマートフォンとの通信のための近距離無線通信（ＮＦＣ）チップおよび銅／ポリイミド（ＰＩ）アンテナを含有する。ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）の薄い層は、ＮＦＣおよびアンテナがユーザの皮膚と直接接触することを防止する。ＰＥＴ層の下には、ＵＶパッチと皮膚とを結合する皮膚接着剤の薄い層が存在する（図８Ａ）。

ＵＶ反応染料の設計および最適化
ＵＶ放射に曝露された場合、パッチは色を変化させ、色の変化は、画像処理アルゴリズム（図９）によって定量化される。ＵＶパッチは、１０個の基準色正方形１〜１０、および６つの不可逆ＵＶ反応インク正方形１１〜１６から成る（図９Ａ）。６つのＵＶ可変インク正方形は、広い感度範囲をカバーするために、徐々に低下する比率で色を変化させるように最適化された。これは、より良好なデータ精度のために本発明者らが複数の正方形からの読出し値を平均することを可能にする（図９Ｂ）。１０個の基準色は、国際照明委員会による色の距離メトリックを使用して、隣接する色同士の間で最小のΔＥである５を有する、１０％ずつのステップで１０〜１００％の透明度を有する青色である。ＵＶに対する曝露前から完全な曝露までのＵＶセンサパッチは、図９Ｃに示されている。ＵＶＡ線量は、６個のＵＶ可変インク正方形の色変化を定量化することによって測定される。ＵＶセンサパッチの画像は、携帯電話アプリによってキャプチャされ、処理される。

アルゴリズム設計
アプリアルゴリズムは、ＵＶに対するユーザの皮膚感度を決定するための設計である。アプリは、ユーザの位置およびそのエリア内のＵＶ指数も決定する。ユーザがパッチをスキャンすると、アプリは、ユーザの個人のＵＶ線量および危険水準を計算し、最良の保護および快適性を提供する日焼け止め製品を推奨することができる。

個人のＵＶ線量定量化のためのアルゴリズムは、４つのサブアルゴリズム、すなわち、ａ）形状認識および特徴位置アルゴリズム、ｂ）ライティング条件補正アルゴリズム、ｃ）色定量化アルゴリズム、ｄ）ＵＶ線量決定アルゴリズム（図１０）を含む。

形状認識：
形状認識アルゴリズムは、パッチ形状を自動的に検出し、任意の形状歪みを補正するように設計されている。次いで、形状認識アルゴリズムは、すべてのＵＶ反応正方形の位置および基準色を決定する。具体的には、第１のステップは、ハート形状が存在するかどうか、および画像内のその全体的な位置を決定することであり、これらは、ハール特徴ベースのカスケード識別器を使用することによって達成され、これらは、多数のポジ画像とネガ画像との両方を使用して訓練される。次いで、ハートが画像から分離される。第２のステップは、特徴マッチングを使用して形状をより厳密に検出し、遠近感制御を使用して歪みをさらに修正することである。いったんハート形状上のキーポイントが検出されると、次いで、テンプレートを使用して、基準色正方形およびＵＶ反応インク正方形の位置が求められる。

ライティング補正：
アプリは、パッチの複数回のスキャンを行い、あらゆるスキャンは、品質管理工程を通過し、品質管理工程は、むらのある照明と、むらのある光反射とを有するスキャンの除去を含む。次いで、画像は、色補正され、ホワイトバランス補正される。最良品質の画像のみが受け入れられ、色定量化に使用される。具体的には、色は、各基準色正方形およびすべてのＵＶ反応インク正方形からサンプリングされる。色サンプリング期間中に、各正方形についての色ヒストグラムが計算され、ピクセル色の中心５０％が、さらなる処理のために残る。このステップは、しわ、光反射および影を除去するためのものであり、画像内の雑音の低減をもたらす。次いで、各基準色正方形からサンプリングされた色は、インクのカラーコードによって予め決定されている「トゥルーカラー」と比較される。色補正は、各正方形に対して実行され、同じ補正マトリクスが、その周囲のＵＶ反応インク正方形に適用される。

色定量化：
画像がライティング条件について補正された後、アルゴリズムは、ＵＶ反応染料の色を測定し、それらを基準色と比較する。基準色は、ＵＶ反応染料の色に厳密にマッチングし、様々なＵＶ曝露レベルにおいてＵＶ染料を模倣する。これは、様々なライティング条件における正確な色定量化を可能にする。なぜならば、任意の特定のライティング条件は、基準色およびＵＶ染料色に同様の程度まで影響するからである。

画像は、国際照明委員会（ＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅｄｅｌ’ｅｃｌａｉｒａｇｅ）（ＣＩＥ）のＬａｂ色空間（Ｌ＊ａ＊ｂ空間）において処理され、正方形１１〜１６（ＵＶ可変インク正方形）間のΔＥと正方形１〜１０（基準色正方形）間のΔＥとが、それぞれ式１を使用して計算され、ただし、ｉ＝１１、１２、１３、１４、１５、１６は、ＵＶ可変インク正方形を表し、ｊ＝１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０は、基本色正方形を表す。色とＵＶＡ値との間の変換は、校正期間中に作成され、式２を使用して計算されたルックアップテーブルを通じてなされ、ただし、ｉ＝１１、１２、１３、１４、１５、１６であり、ｊ＝１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０である。具体的には、ＵＶ可変インク正方形は、ΔＥを比較することによって最も近い基準色正方形とマッチングされる。ＵＶＡは、２つの最も近い基準色に対応するＵＶＡ値間に補間される（式２）。

境界条件および最低スキャン周波数は、図３の境界条件および頻繁なスキャン条件として設定される。これらは、読み取り値の雑音をさらに除去するためのものである。

ＵＶ用量決定：
ユーザの個人のＵＶ曝露レベルを決定し、正確な推薦を提供するために、アルゴリズムは、多くのパラメータを考慮に入れる。第１に、色変化は、色変化とＵＶＡ放射とを結びつける予め決定された校正テーブルに基づいて、ＵＶＡ放射に直接変換される。第２に、対応するＵＶＢ曝露は、大気中のオゾンのコラム量および太陽天頂角（ＳＺＡ）の関数として変換係数を与える、予め算出されたルックアップテーブルを使用して計算される。ＳＺＡは、ＧＰＳ位置および時刻に基づいて決定される。ユーザの緯度、経度、および時刻も、衛星測定から予報オゾン量を抽出するために使用される。この変換において、雲およびエアロゾルの影響は、ＵＶＡ波長およびＵＶＢ波長において同様であると仮定される。しかしながら、いくつかの有機エアロゾル（これらは人工密集エリアにおいて遍在する）について、エアロゾル消散は、一般に、ＵＶＡ領域よりもＵＶＢ領域において大きくなることが留意されるべきである。したがって、この方法を使用した予測ＵＶＢは、最大限度を表現することになる。オゾンコラム量データ（ドブソンユニット、すなわち、ＤＵにおいて測定され、ただし、１ＤＵ＝１平方センチメートル当たり２．６９×１０^１６個の分子である）は、アメリカ海洋大気庁の国立環境予測センター（ＮＣＥＰ／ＮＯＡＡ）においてオゾンの日常のグローバルなフィールドから抽出される。次いで、ＵＶＡおよびＵＶＢの結果は、ＵＶＩ予報ウェブサービスに基づいて決定されたユーザ位置について予想される最大値とクロスチェックされる。ここでも、オゾンおよびＳＺＡの関数である予め算出されたルックアップテーブルが、量を関連させるために使用される。このプロセスは、散発的で誤った読出し値を防止する。インターネット接続が利用可能でない場合、結果は、様々な地理的位置および時刻における最高ＵＶＩデータとＵＶＡおよびＵＶＢの対応する最高値とを関連させるルックアップテーブルを用いて、クロスチェックされる。

ＣＩＥによれば、ＵＶＢとＵＶＡとの間の波長閾値が３１５ｎｍであることに留意されたい。

個人の日常の安全なＵＶ線量および危険水準
個人の日常の安全なＵＶ線量は、皮膚フォトタイプおよび最低紅斑量（ＭＥＤ：ｍｉｎｉｍａｌｅｒｙｔｈｅｍａｄｏｓｅ）（図１１Ａ、表１）に基づいて計算される。皮膚フォトタイプは、ユーザが最初にアプリを開いたときにユーザによって完成される簡略化されたユーザ質問表上で、フィッツパトリックフォトタイプスケールに従って決定される。日常の安全な最高ＵＶ線量は、各皮膚フォトタイプについて０．４ＭＥＤに設定され、これは、ある程度のＵＶ誘発皮膚損傷が、０．５ＭＥＤへの曝露後に観察され得ることを実証した研究に基づいている。

１日を通じたＵＶ曝露の変化率は、「曝露」として定義され、これは、すべてのスキャンについて、現在のパッチスキャンと過去のパッチスキャンとの間の時間について計算される。これは、３つのゾーン、すなわち、１）緑色−日常の安全なＵＶ線量内にとどまる軌道上にある、２）オレンジ色−日常の安全なＵＶ線量を越える危険がある、３）赤色−ＵＶ過剰曝露の高い危険がある（図１１Ｂ、表２）に分割される。

センサ有効性の立証：
本発明者らは、ＵＶパッチ校正のための基準装置としてＳｃｉｅｎｔｅｒｒａ電子ＵＶ線量計を使用した。Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計は、国立再生可能エネルギー研究所（ＮＲＥＬ）（米国カリフォルニア州デービス）の日射量モニタリングステーションにおいて校正された。次いで、パッチは、自然の太陽光の下で、および３００〜１８００ｎｍのＡＭ１．５Ｇスペクトルを有するＡｄｖａｎｃｅｄＢｅａｍＯｐｔｉｃｓＤｅｓｉｇｎＣｌａｓｓＡ＋ＡＡＳｏｌａｒＳｉｍｕｌａｔｏｒＭｏｄｅｌＴＳＳ−１５６（ＯＡＩＩｎｃ．、米国）を使用して人工光の下で、有効性を立証された。ＵＶパッチ読み取り値とＳｃｉｅｎｔｅｒｒａＵＶ線量計読み取り値（０〜０．６ＭＪ／ｍ^２の範囲においてＲ^２＝０．９９；図１２）との間に、強い相関が実証された。次いで、パッチは、２つの臨床研究において人間のボランティアで評価された。１４人のボランティアによる最初の５日間の研究は、水泳、海岸での活動、シャワーを含む様々な実生活の活動における装置機能性、ならびに日焼け止めおよびスキンケア製品の塗布との両立性を試するように設計された。第２の研究は、制御された実生活の日常の活動期間中のパッチＵＶ読出し精度を試験するように設計された。被験者は、自由な海岸での活動期間中の午前１０時から午後２時までに、ＵＶセンサパッチアプリ読み取り値によって測定された平均０．２５９３±０．０４９９ＭＪ／ｍ^２ＵＶＡ曝露を受け、自由な街歩きの期間の午後３時から午後４時までに、０．００００±０．００００ＭＪ／ｍ^２ＵＶＡ曝露を受けた。Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計は、海岸での活動については同様の値を読み取るが、街歩きについてはより高い値を読み取り、それぞれ、海岸での活動については０．２４７９±０．０２４８ＭＪ／ｍ^２、街歩きについては０．００７８±０．００４８ＭＪ／ｍ^２である（図１３Ａ）。ＵＶセンサパッチは、日焼け止めと両立性を有する。ＵＶセンサパッチによって測定したところ、日焼け止めは、午前、午後および夜間における間欠的なＵＶ曝露期間中にＵＶ曝露を大幅に低減した。日焼け止めの保護がない場合、ＵＶＡ曝露は、午前１１：５０に０．０７１１±０．０２１５ＭＪ／ｍ^２、午後２：４５に０．１７１６±０．０５８１ＭＪ／ｍ^２、および午後６：１３に０．１８６１±０．０６００ＭＪ／ｍ^２と測定された。日焼け止めの保護がある場合、ＵＶＡ曝露は、それぞれ０．００２１±０．００４７ＭＪ／ｍ^２、０．００６１±０．００８４ＭＪ／ｍ^２および０．０１１１±０．０１３９ＭＪ／ｍ^２であった。本発明者らが、ＵＶ線量計読み取り値とパッチ画像分析結果とを比較したところ、同様のＵＶＡ曝露は、日焼け止めの保護なしの場合に示され、午前１１：５０に０．０８９６±０．０１８５ＭＪ／ｍ^２、午後２：４５に０．１８５８±０．０３７２ＭＪ／ｍ^２、および午後６：１３に０．２００１±０．３７２ＭＪ／ｍ^２であった。Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計の限界に起因して、日焼け止めの効果は測定することができなかった（図１３Ｂ）。次いで、パッチ画像、ＵＶ線量計読み取り値およびアプリ読み取り値が相関のために比較された。統計分析は、Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計によって測定されたＵＶＡとパッチ画像分析（ｐ＜０．０００１、ｒ＝０．８８、ｎ＝３０）（図１４Ａ）との間、ＵＶＡセンサパッチアプリ読み取り値とパッチ画像分析（ｐ＜０．０００１、ｒ＝０．９２、ｎ＝３０）（図６Ｂ）との間、およびＳｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計とＵＶセンサパッチアプリ読み取り値（ｐ＜０．０００１、ｒ＝０．９２、ｎ＝２４）（図１４Ｃ）との間で、強い相関を示している。Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計によって測定されたＵＶＡとＵＶＢとの両方を含む総ＵＶ線量と、パッチ画像分析とは、高度に相関している（ｐ＜０．０００１、ｒ＝０．８７、ｎ＝２４）（図１４Ｄ）。９５％の予測楕円が示されている。３つの測定値間の強い相関は、センサシステムの有効性をさらに立証にする。ＵＶセンサパッチアプリ読み取り値とその他の２つの測定値との間の矛盾は、改善されたユーザ体験のための高速パッチスキャン要件に起因する。

様々な地理的位置からの個人のＵＶデータ収集
携帯電話アプリの使用は、大縮尺でのデータ視覚化を可能にする。Ｘ個の装置が、ＬａＲｏｃｈｅＰｏｓａｙを通じてＸ個の国家において無料で配布された。データはクラウドサーバ上に収集され、分析された。図１５は、マイＵＶパッチアプリユーザデータに基づいた個人の平均ＵＶ曝露レベルを示す。各携帯電話装置についての最大ＵＶ曝露は、各国家（図１５Ａ、図１５Ｃ）および米国の州（図１５Ｂ）内で収集され、平均されている。合計３９か国および２６個の米国の州からのデータは、２０１６年６月６日から２０１６年８月１８日の間に受け取られ、マップ用に処理された。

考察
紫外線インデックス（ＵＶＩ）は、一般に使用される国際標準のＵＶ測定尺度である。ＵＶＩは、日焼けをさせるＵＶ放射の強度を表現する。ＵＶＩは、水平面に当たる、紅斑重み付き放射照度のスケーリングされたバージョンである。したがって、ＵＶＩは、天頂角余弦依存性を黙示的に含む。人間の皮膚などの複雑な表面形状の場合、個人の曝露は、水平面上への放射の理想化されたケースとは大きく異なることがあり得る。太陽の場所と表面の向きとの幾何学的配置に応じて、個人のＵＶ曝露は、時には３０％よりも大きな係数で、ＵＶＩから予測された曝露よりも大きく、または小さくなり得る。例えば、曇りの条件下では、実際のＵＶ曝露は、ＵＶＩの５０％未満になり得る。人間の皮膚によって受け取られるＵＶ線量は、身体部位にも依存する。例えば、大腿上へのＵＶ曝露は、一般に、頭部または肩の上部への曝露よりも小さくなるであろう。しかしながら、手首などのいくつかの特定の部位上への放射は平均値を表すものと考慮され得ることが示されている。

ＵＶＩの別の限界は、ＵＶＩがＵＶＢの方へ強く重み付けされていることであり、ＵＶＡが皮膚老化および皮膚癌にも寄与することを示すデータが多数存在している。さらに、ＵＶＢと異なり、ＵＶＡ放射は、窓ガラスを貫通することができる。太陽スペクトルのＵＶＡ部分は、ＵＶＢよりもはるかに高い強度も有する（大気オゾンによるＵＶＢの部分的に減衰に起因して、ＵＶＡ線量は、典型的には、ＵＶＢ線量よりも２０倍または３０倍大きい）。これらの要因は、ＵＶＢ線量よりも高い累積的なＵＶＡ線量に人間の皮膚が曝露されることをもたらす。ＵＶＡは、ＵＶＢほどには日焼けまたは日光皮膚炎に寄与しないので、人々は、特に曇りの日または室内環境において、過度のＵＶＡ曝露に気づかないことが多い。また、ＵＶ曝露からの皮膚損傷は、直ちには明らかにならない。紅斑反応は、曝露後１２時間を超えて生じることがあり、平均的な人物がＵＶ放射の安全な量が何であるかを知ることを困難にする。

現代の広帯域日焼け止めは、ＵＶＢ放射と同様にＵＶＡに対しても有効な保護を提供する。しかしながら、日焼け止めの保護があったとしても、皮膚は、損害を与えるＵＶ線量に依然として曝露され得る。したがって、日焼け止めが存在する状態および存在しない状態における、継続した個人のＵＶ曝露監視は、より良好な皮膚保護および皮膚癌の予防にとって重要である。

このプロジェクトの目的は、個人のＵＶ曝露および日焼け止めによる保護の度合いの正確な定量化のための低コストで着用可能なＵＶセンサを設計し、開発することであった。マイＵＶパッチは、日焼け止めが塗布されていても、または日焼け止めが塗布されていなくても、継続した個人のＵＶ曝露監視を提供し、より良好なＵＶ保護のための推薦をユーザに提供する。マイＵＶパッチは、伸縮自在で、通気性があり、人間の皮膚と同様の機械的特性を有する。ユーザは、身体の残りの部分に日焼け止めが塗布されるのと同じように、パッチ上に日焼け止めを塗布することができる。その結果、パッチは、日焼け止めがユーザのＵＶ曝露をどれほど低減したかに関する情報を提供するのに役立つ。本発明者らは、センサ使用の多用途性およびデータ精度を実証した、２つの臨床研究を行った。パッチは、海水、高熱および湿気、過度の汗、スキンケア製品および日焼け止めに対する曝露の後でさえ、正確な読出し値を維持した。実際、パッチの主な利点は、日焼け止めが存在する状態でパッチがＵＶ線量を測定可能であることであり、したがって、日焼け止めにより保護されている場合にユーザのＵＶ曝露の直接測定を提供することである。本発明者らは、個人のＵＶ曝露を含む調査研究において広く使用されてきたＳｃｉｅｎｔｅｒｒａ電子線量計に対するパッチ読出し精度を評価した。パッチ比色分析は、Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ装置に対する良好な相関を示した。最終的な試験は、２０１６年７月における公衆に対する装置の広い配布、および結果として得られたデータの分析を通じてなされた。多数のパッチが、ＬａＲｏｃｈｅＰｏｓａｙを通じて無料で世界中の国々に配布された。これは、本発明者らが様々な地理的位置における日常の個人のＵＶ線量に関するデータを獲得し、それらのデータをこれらの位置における日焼け止め使用量およびＵＶＩに関連させることを可能にした（図１５）。

方法
印刷
基準色は、ローラープリンティングを使用して、ＴＰＵ膜（ＤｉｎｇＺｉｎｇＡｄｖａｎｃｅｄＭａｔｅｒｉａｌｓＩｎｃ．、台湾）上に印刷される。次いで、ＵＶインクおよびブロッカー（ＳｐｅｃｔｒａＧｒｏｕｐＩｎｃ．、米国）が、１１０〜３８０ｕｍに及ぶメッシュサイズを有するスクリーンプリンティングを使用して印刷される。ＴＰＵ膜の下には、近距離無線通信アンテナ（ＮＸＰｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｓ）が存在する。パッチにおいて使用される接着剤は、医療グレード（ＦｌｅｘｃｏｎＩｎｃ．、米国）である。

校正方法
ＵＶ染料の応答を校正するために、ＵＶセンサパッチは、太陽のＵＶ放射を用いて自然の太陽光の下で最初に校正される。太陽のＵＶ放射は、電子ＵＶ線量計（ＳｃｉｅｎｔｅｒｒａＩｎｃ、ニュージーランド）によって測定される。Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計は、国立再生可能エネルギー研究所（ＮＲＥＬ）によるＵＶ−Ｂ監視および研究計画において、日射量モニタリングステーションにおいて機器に対して予め校正されている。Ｓｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計は、サンフランシスコにおける幾日かの晴天日の対流圏紫外線および可視（ＴＵＶ）放射モデルを使用して、放射伝達計算とも比較される。

開発プロセス期間中に、大量のＵＶセンサパッチが、３００〜１８００ｎｍのＡＭ１．５Ｇスペクトルを有するＡｄｖａｎｃｅｄＢｅａｍＯｐｔｉｃｓＤｅｓｉｇｎＣｌａｓｓＡ＋ＡＡＳｏｌａｒＳｉｍｕｌａｔｏｒＭｏｄｅｌＴＳＳ−１５６（ＯＡＩＩｎｃ．、米国）に曝露される。ＵＶ強度は、ＯＡＩ３０８Ｍｅｔｅｒおよび３６５ｎｍのプローブ（ＯＡＩＩｎｃ．、米国）を使用して測定され、一定に保たれる。ＵＶセンサパッチの画像は、ＮｉｋｏｎＤ５１００デジタルカメラ（ＮｉｋｏｎＩｎｃ．、米国）によってキャプチャされる。画像は、Ｍａｔｌａｂルーチン（ＭａｔｈｗｏｒｋｓＩｎｃ．、米国）を使用して処理される。ＵＶセンサパッチの応答曲線は、一貫性を達成するためにソーラーシミュレータ曝露と自然の太陽光曝露との間で比較される。

ソフトウェア
開発プロセス期間中に、画像処理アルゴリズムは、Ｍａｔｌａｂにおいて書かれる。次いで、画像処理アルゴリズムは、ＡｎｄｒｏｉｄアプリとｉＯＳアプリとの両方のために、ＯｐｅｎＣＶライブラリを用いてＣ／Ｃ＋＋を使用して実装される。画像処理の一部は、ｉＯＳ用にＯｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃで書かれ、Ａｎｄｒｏｉｄ用にＪａｖａで書かれる。世界ＵＶマップの視覚化は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｎｏｄｅ．ｊｓ、ｒｅｑｕｉｒｅ．ｊｓ、ＨＭＴＬおよびＣＳＳを使用して、企業内で構築されるカスタムウェブフレームワークによって達成される。

臨床研究プロトコル
調査領域の無傷で健康な皮膚を有する、フィッツパトリック分類［１９］による皮膚フォトタイプＩＶ〜ＶＩを有する健康なボランティアが、米国テキサス州のＨｉｌｌＴｏｐＲｅｓｅａｒｃｈによってスクリーニングされ、募集された。研究の各日に、前腕内部、手首および手の甲を含む調査領域が、イソプロピルアルコールパッチにより優しく洗浄された。調査領域の写真は、皮膚炎を評価するためにパッチ適用前およびパッチ除去後に撮影された。各被験者は、被験者の左手の後ろに１つのパッチ、右手の後ろに１つのパッチ、および前腕内部に１つのパッチをそれぞれ着用した。各被験者は、被験者の手首にＵＶＡＳｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計およびＵＶＢＳｃｉｅｎｔｅｒｒａ線量計を着用した。両手の後ろのパッチは、複数日の連続測定のために維持される一方で、前腕内部のパッチは、毎日交換された。パッチ評価研究は、フロリダ州セントピータースバーグにおいて行われた。１日目に、被験者は、午前、正午、および午後のそれぞれに、予め設定された経路に沿って４マイル歩いた。２日目に、被験者は、海岸での活動を２時間行い、その後に、予め決定された経路に従って１時間の自由な街歩きを行った。３日目に、被験者は、ＵＶセンサパッチのうちの１つの上だけでなく、皮膚の上にもＬａＲｏｃｈｅＰｏｓａｙＡｎｔｈｅｌｉｏｓ３０日焼け止めを塗布した状態で、１日目の活動を繰り返した。被験者は、予めインストールされたスマートフォンアプリを用いてパッチをスキャンした。同時に、パッチ画像も、訓練済みのインストラクターによって撮影された。パッチ画像、ＵＶ線量計読み取り値およびアプリ読み取り値が比較された。臨床研究プロトコルは、施設内治験倫理委員会（ＩＲＢ）によって承認されている。

統計分析
時間による記述子の散布図マトリクスは、ペアでの関係の視覚化を可能にする。関連付けられたピアソンの相関係数は、表またはヒートマップ表現として表示される。あらゆる統計分析は、米国ノースカロライナ州カリーにあるＳＡＳＩｎｓｔｉｔｕｔｅＩｎｃ．のＳＡＳｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｅａｓｅ９．３、およびＪＭＰｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌｅａｓｅ１０．０を使用して実行された（ＪＭＰは、ＳＡＳＩｎｓｔｉｔｕｔｅの商標である）。

ハードウェア
本技術分野において知られているように、スマートフォン（ユーザ端末）は、回路類およびハードウェアを含むことができる。スマートフォンは、ＣＰＵと、Ｉ／Ｏインターフェースと、ネットワークとインターフェースを取るための、ＢｒｏａｄｃｏｍからのＢＣＭ４３３４２Ｗｉ−Ｆｉ、ＦｒｅｑｕｅｎｃｙＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ、およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈコンボチップなどのネットワークコントローラとを含み得る。ハードウェアは、低減されたサイズ用に設計され得る。例えば、ＣＰＵは、ＡｐｐｌｅＩｎｃ．からのＡＰＬ０７７８であってもよく、または当業者によって認識されるであろう他のプロセッサタイプであってもよい。あるいは、ＣＰＵは、当業者が認識するであろうように、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ上に実装されてもよく、または個々のロジック回路を使用していてもよい。さらに、ＣＰＵは、上述した発明のプロセスの命令を実行するために並行して協働して作動する複数のプロセッサ（例えば、クラウドコンピューティング環境など）として実装されてもよい。

Claims

紫外線（ＵＶ）放射曝露を測定するように構成された測定装置であって、
ＵＶ放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる複数の異なるセクションが測定装置の表面に設けられて、各セクションが、前記ＵＶ放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成され、
更に、測定装置の表面には、ＵＶ暴露レベルが基準色セクション毎に異なる複数の異なる固定の基準色セクションが設けられ、当該複数の異なる固定の基準色セクションが、ＵＶ放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる前記複数の異なるセクションの間に嵌め込まれるようにして混在する、測定装置。
前記複数の異なるセクションの表面には異なるＵＶ反応化学物質が形成されている、請求項１に記載の測定装置。
前記ＵＶ反応化学物質が、ＵＶ反応インクである、請求項２に記載の測定装置。
前記複数の異なるセクションが、異なるＵＶ反応電気素子を含む、請求項１に記載の測定装置。
個人の紫外線（ＵＶ）放射測定を決定するためのシステムであって、
ＵＶ照射を測定するように構成された測定装置と、
特定のユーザについて、前記測定装置からＵＶ照射の測定出力を受け取り、またはキャプチャし、個人のＵＶ曝露危険水準を、少なくとも測定された日光照射および特定のユーザの皮膚タイプの情報に基づいて決定するように構成された端末装置と
を備え、
前記測定装置の表面には、ＵＶ放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる複数の異なるセクションが設けられて、各セクションが、前記ＵＶ放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成され、更に、前記測定装置の表面には、ＵＶ暴露レベルが基準色セクション毎に異なる複数の異なる固定の基準色セクションが設けられ、当該複数の異なる固定の基準色セクションが、ＵＶ放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる前記複数の異なるセクションの間に嵌め込まれるようにして混在し、
前記端末装置には、
測定されたＵＶ放射をキャプチャした出力として、前記複数の異なるセクションの画像および前記複数の異なる固定の基準色をキャプチャするように構成された画像キャプチャ装置と、
前記複数の異なるセクションの色と前記複数の異なる固定の基準色セクションの色とを比較することによってキャプチャした画像に対する画像分析を実行して、測定されたＵＶ放射を決定するように構成された処理回路と
が設けられている、システム。
前記端末装置が、特定のユーザについて、少なくともユーザの皮膚タイプの情報および測定されたＵＶ照射に基づいた、個人のＵＶ線量の情報を、外部装置から受け取るように構成される、請求項５に記載のシステム。
前記端末装置が、特定のユーザについて決定された個人のＵＶ曝露危険水準に基づいて、推奨される保護の方法を出力するように構成される、請求項５に記載のシステム。
前記画像分析が、ａ）形状認識および特徴位置アルゴリズム、ｂ）ライティング条件補正アルゴリズム、ｃ）色定量化アルゴリズム、ならびに、ｄ）ＵＶ線量決定アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む、請求項５に記載のシステム。
個人の紫外線（ＵＶ）放射測定を決定するためのシステムによって実装される方法であって、
測定装置によって、ＵＶ照射を測定することと、
端末装置によって、特定のユーザについて、前記測定装置から測定されたＵＶ照射の出力を受け取り、またはキャプチャし、個人のＵＶ曝露危険水準を、少なくとも測定された日光照射および特定のユーザの皮膚タイプの情報に基づいて決定することと
を含み、
前記測定装置の表面には、ＵＶ放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる複数の異なるセクションが設けられて、各セクションが、前記ＵＶ放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成され、更に、前記測定装置の表面には、ＵＶ暴露レベルが基準色セクション毎に異なる複数の異なる固定の基準色セクションが設けられ、当該複数の異なる固定の基準色セクションが、ＵＶ放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる前記複数の異なるセクションの間に嵌め込まれるようにして混在し、
更に、方法は、
端末装置の画像キャプチャ装置によって、測定されたＵＶ放射をキャプチャした出力として、前記複数の異なるセクションの画像および前記複数の異なる固定の基準色をキャプチャすることと、
前記端末装置の処理回路によって、前記複数の異なるセクションの色と前記複数の固定の基準色セクションの色とを比較することによってキャプチャした画像に対する画像分析を実行して、測定されたＵＶ放射を決定すること
を含む方法。
前記端末装置によって、特定のユーザについて、少なくともユーザの皮膚タイプの情報および測定されたＵＶ照射に基づいた、個人のＵＶ線量の情報を、外部装置から受け取ること
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
前記端末装置によって、特定のユーザについて、決定された個人のＵＶ曝露危険水準に基づいて、推奨される保護の方法を出力すること
をさらに含む、請求項９に記載の方法。
前記画像分析が、ａ）形状認識および特徴位置アルゴリズム、ｂ）ライティング条件補正アルゴリズム、ｃ）色定量化アルゴリズム、ならびに、ｄ）ＵＶ線量決定アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む、請求項９に記載の方法。