JP7321951B2 - 肌解析方法、肌解析システム及び肌解析プログラム - Google Patents
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Description
このように、物理量及び表皮物性の測定値の組を用いて作成された算出モデルを用いて表皮物性の算出を行うことで、実例に基づいてより正確に表皮物性の算出を行うことができる。
このように、物理量及び真皮物性の測定値の組を用いて作成された算出モデルを用いて真皮物性の算出を行うことで、実例に基づいてより正確に真皮物性の算出を行うことができる。
前記解析部は、前記真皮の粘弾性と真皮コラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された前記真皮の粘弾性から被験者の前記真皮コラーゲン構造を推定する。
このように、顔の表情変化によって生じる皮膚変化の物理量の測定値から算出される真皮の粘弾性に基づいて、真皮コラーゲン構造を推定することにより、真皮コラーゲン構造の推定を含む肌の解析を非侵襲的に行うことができる。
このように、物理量及び皮下物性の測定値の組を用いて作成された算出モデルを用いて皮下物性の算出を行うことで、実例に基づいてより正確に皮下物性の算出を行うことができる。
このように、顔の表情変化によって生じる皮膚変化の物理量の測定値から算出される皮下の粘弾性に基づいて、皮下コラーゲン構造を推定することにより、皮下コラーゲン構造の推定を含む肌の解析を非侵襲的に行うことができる。
このように、皮膚の層ごとの物性に基づいて肌の評価値を算出することにより、被験者にとってわかりやすい結果を示すことができる。
このように、算出された粘弾性及び測定された物理量に基づく情報をあわせて出力することにより、測定した量と解析結果との対応をユーザが理解しやすくなる。
このように、動画を用いて物理量を測定することにより、被験者の皮膚に接触せず、より簡単に皮膚の粘弾性を算出することができる。これにより、被験者及び解析を行う者の双方にとっての負担を小さくすることができる。
このように、動画を撮影するための画面において、顔部品の位置を合わせるためのガイドを表示し、このガイドに従って撮影を行うことで、撮影対象を適切な距離から適切な位置に収めての画像撮影を行うことができる。
このように、正面から20~30度の範囲で回転させた角度から顔を撮影した画像を用いることで、正面から撮影した画像を用いる場合に比べて頬部分や目尻等、顔の印象を左右しやすい部分の肌を広く含む画像を取得して、顔の印象を左右しやすい部分の肌についてより正確に肌解析を行うことができる。
このように、異なる方向から撮影した動画を用いることで、左右の表情変化から得られる皮膚変化を総合的に考慮した物理量から、皮膚の物性を解析することができる。
前記撮影対象を正面から捉えた状態を初期位置とし、前記初期位置からの撮影装置の回転角度を取得し、
前記回転角度が20~30度の範囲内である場合に前記動画の撮影を許可し、
前記許可に基づいて撮影される。
前記表情変化によって生じる皮膚変化の物理量を測定する物理量測定手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係を記憶する記憶手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係に基づいて、被験者についての前記物理量の測定値から、被験者の表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも2つを算出する解析部と、を備える。
前記解析部は、前記表皮物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から前記表皮物性を算出する。
前記解析部は、前記真皮物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から前記真皮物性を算出する。
前記解析部は、前記真皮の粘弾性と真皮コラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された前記真皮の粘弾性から被験者の前記真皮コラーゲン構造を推定する。
前記解析部は、前記真皮コラーゲン構造推定モデルを用いて、被験者について算出された前記真皮の粘弾性から被験者の真皮コラーゲン構造を推定する。
前記解析部は、前記皮下物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から前記皮下物性を算出する。
前記解析部は、前記皮下の粘弾性と皮下コラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された前記皮下の粘弾性から被験者の前記皮下コラーゲン構造を推定する。
前記解析部は、前記皮下コラーゲン構造推定モデルを用いて、被験者について算出された前記皮下の粘弾性から被験者の皮下コラーゲン構造を推定する。
前記物理量測定手段は、前記動画に基づいて前記物理量を測定する。
前記端末装置は、
前記撮影対象を正面から捉えた状態を初期位置とし、前記初期位置からの前記端末装置の回転角度を取得する手段と、
前記回転角度が20~30度の範囲内である場合に前記動画の撮影を許可する手段と、
前記許可に基づいて前記動画を撮影する手段と、を備える。
前記表情変化によって生じる皮膚変化の物理量を測定する物理量測定手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係を記憶する記憶手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係に基づいて、被験者についての前記物理量の測定値から、被験者の表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも2つを算出する解析部と、として機能させる。
まず、ステップS11の動画取得工程において、動画の取得と解析対象の抽出を行う。図4に、動画取得工程における、処理のフローチャートを示す。本実施形態においては、縦方向表情変化を含む動画と、横方向表情変化を含む動画と、を取得し、それぞれに含まれる表情変化の各々について図4に示す処理を実行し、解析対象を抽出する。即ち、図4に示す処理は2種類の動画それぞれについて実行される。ここで、図4に示す各々の工程は全て、ひとつの動画全体への処理が完了してから次の工程に移る。即ち、例えば、ステップS24の表情動作評価工程は、ステップS23の距離算出工程において動画を構成する全てのフレームについて顔部品座標間の距離の算出が完了してから開始する。
上記のようにして図3におけるステップS11が終了すると、ステップS12の移動量測定工程が開始する。図9は、移動量測定工程における処理の流れを示すフローチャートである。ここで、ステップS12においては、ステップS11において抽出された各種の表情変化における解析対象のそれぞれについて図9に示す処理を実行し、移動量を測定する。本実施形態においては、4種類の縦方向表情変化と4種類の横方向表情変化、即ち8種類の表情変化における解析対象についてそれぞれ移動量を測定する。
ステップS14の粘弾性算出工程においては、物理量と真皮及び皮下の粘弾性との相関関係に基づいて、ステップS13で測定された被験者についての物理量から被験者の真皮及び皮下の粘弾性をそれぞれ算出する。
ステップS14が終了すると、ステップS15において水分量算出工程が開始する。本実施形態では、表皮物性として表皮の水分量を算出する。ステップS15においては、物理量と表皮の水分量との相関関係に基づいて、ステップS13で測定した被験者についての物理量から被験者の表皮の水分量を算出する。
ステップS16のコラーゲン構造推定工程においては、粘弾性と肌のコラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された粘弾性から被験者の肌(真皮及び皮下)のコラーゲン構造を推定する。なお、本実施形態においては、ステップS16において、真皮コラーゲン構造及び評価値と、皮下コラーゲン構造及び評価値と、をそれぞれ算出する。図13は、コラーゲン構造推定工程における処理の流れを示すフローチャートである。
(1)物理量測定
上記の実施形態と同様の手法で、20~60代の100名を対象に、表情変化の過程を表す動画像を取得して、物理量を測定した。具体的には、頬部の解析領域を複数の分画パターンによって基本解析単位に分け、各領域の移動量を測定した。そして、このような移動量を更に各分画パターン内の基本解析単位の移動量の比較、及び分画パターン間の対応する領域の移動量の比較によってフレームごとに解析し、時間の次元を持つ移動量をスカラー量に変換することで物理量を測定した。このような物理量の測定は、各表情変化に対してそれぞれ行われた。
(1)と同一の対象者について、粘弾性及び水分量を測定した。真皮の粘弾性については、陰圧によって皮膚表面を吸引し、開放した時の皮膚の変位をモニタリングすることにより粘弾性を測定可能な装置を用いて測定した。また、皮下の粘弾性については、エラストグラフィを用いて皮膚内部のエラストグラフィ画像を取得して測定した。表皮の水分量については、高周波正弦電流によって皮表の角層の水分を測定する機器を用いて測定した。
対象者ごとに(1)及び(2)の結果を組として統計解析を行い、真皮及び皮下それぞれの粘弾性算出モデルと、表皮の水分量算出モデルと、を作成した。具体的には、任意の手法で回帰分析を行い、物理量と、粘弾性及び水分量と、の間の関係を記述する関数を求め、粘弾性算出モデル及び水分量算出モデルとして用いた。
(1)~(3)とは別の対象者について、同様に物理量、粘弾性及び水分量を測定し、モデルの精度を検証した。具体的には、(3)のモデルを用いて、物理量から粘弾性及び水分量を算出し、実際の測定結果と比較を行った。なお、粘弾性及び水分量は、その値に基づいてそれぞれ複数段階の評価値を決定し、評価値が一致するか否かを確認した。その結果、評価値の1段階のずれを許容した場合の推定精度は以下の通りになった。
表皮水分量:95%
真皮粘弾性:90%
皮下粘弾性:90%
(1)粘弾性の測定及びコラーゲン構造の評価
<実験結果1>における(2)と同様の方法で、皮下の粘弾性を測定した。そして、同一被験者の超音波画像から皮下脂肪部分を切り出し、これを解析用画像として画像解析ソフトを使用してヒストグラムを作成した。このヒストグラムについて解析を行い、歪度を算出すると、線維化の程度が低いほど歪度が大きく、線維化の程度が高いほど歪度が小さくなった。即ち、歪度によって皮下脂肪を包むコラーゲン線維構造の線維化レベルを評価できる。
(1)の粘弾性の測定結果及び皮下脂肪細胞の線維化レベルを表す歪度について回帰分析を行った。すると、皮下の粘弾性と、皮下脂肪層の超音波画像のヒストグラムの歪度の間に、正の相関関係が成立することが見出された。
上述の通り、動画の撮影に際しては、撮影画面において、目や輪郭等の顔部品の位置を合わせるためのガイドを表示することができる。即ち、肌解析装置10又は端末装置20が、被験者の顔における顔部品の位置を合わせるためのガイドを表示処理する手段を備える。ここでは、端末装置20を撮影装置として用いた、より好適な動画の撮影方法について詳細に説明する。なお、以下ではタブレット端末を端末装置20として用いる場合について説明するが、他にも、カメラやジャイロセンサ、加速度センサ等を備えた任意のコンピュータ装置を端末装置として利用できる。
解析に用いる物理量としては、例えば、肌の追従性、伸縮性、変形性等が挙げられる。ここで「表情変化における顔の肌の追従性」とは、表情変化に追従して変化する顔の肌の動きの遅れの程度のことである。表情変化が起こる際に、顔の肌はその動きに遅れて変化することになるが、その遅れの程度が小さいほど「追従性に優れる」という。
肌解析装置10は、解析結果を出力する出力手段を更に備えていてもよい。出力手段は、解析結果として、真皮及び皮下の粘弾性、表皮の水分量、真皮及び皮下のコラーゲン構造の算出結果、またそれらの評価値等に基づく情報を出力する。出力の形態は限定されず、端末装置20において静的又は動的画像として表示してもよいし、音や振動、文字として出力してもよい。
上記の実施形態においては、コラーゲン構造推定手段52が、粘弾性算出手段51による算出結果及び粘弾性―コラーゲン構造相関関係データを用いてコラーゲン構造を推定する形態を示したが、本発明はこれに限られない。上述の通り、物理量及び粘弾性の間の相関関係が認められ、更に粘弾性及びコラーゲン構造の間の相関関係が認められることから、物理量及びコラーゲン構造の間にも、直接の相関関係が存在する蓋然性が高い。
1 動画取得手段
2 解析対象抽出手段
3 物理量測定手段
31 特徴点抽出手段
32 移動量測定手段
33 移動量解析手段
4 記憶手段
5 解析部
51 粘弾性算出手段
511 皮下粘弾性算出手段
512 真皮粘弾性算出手段
52 コラーゲン構造推定手段
521 皮下コラーゲン構造推定手段
522 真皮コラーゲン構造推定手段
53 水分量算出手段
6 評価手段
61 真皮粘弾性評価手段
62 皮下粘弾性評価手段
63 真皮コラーゲン構造評価手段
64 皮下コラーゲン構造評価手段
65 水分量評価手段
20 端末装置
201 撮影手段
202 表示部
C カメラ
T タッチパネル
P ポインター
Claims (44)
- 顔の表情変化によって生じる皮膚変化の物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係に基づいて、被験者についての前記物理量の測定値から、被験者の表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも2つを算出する、肌解析方法。
- 前記真皮物性は、真皮コラーゲン構造を含む、請求項1に記載の肌解析方法。
- 前記皮下物性は、皮下コラーゲン構造を含む、請求項1又は請求項2に記載の肌解析方法。
- 前記物理量及び前記表皮物性の測定値の組を複数入力することによって作成された表皮物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から被験者の前記表皮物性を算出する、請求項1~3の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記表皮物性は、表皮の水分量を含む、請求項1~4の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記物理量及び前記真皮物性の測定値の組を複数入力することによって作成された真皮物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から被験者の前記真皮物性を算出する、請求項1~5の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記真皮物性は、真皮の粘弾性を含む、請求項1~6の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記真皮の粘弾性と真皮コラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された前記真皮の粘弾性から被験者の前記真皮コラーゲン構造を推定する、請求項7に記載の肌解析方法。
- 前記物理量及び前記皮下物性の測定値の組を複数入力することによって作成された皮下物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から被験者の前記皮下物性を算出する、請求項1~8の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記皮下物性は、皮下の粘弾性を含む、請求項1~9の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記皮下の粘弾性と皮下コラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された前記皮下の粘弾性から被験者の前記皮下コラーゲン構造を推定する、請求項10に記載の肌解析方法。
- 前記表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち、少なくとも1つに基づいて被験者の肌の評価値を1又は複数算出する、請求項1~11の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記物理量の測定値から算出された、前記表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも何れかに基づく情報を2つ以上含む解析結果を出力する、請求項1~12の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも何れかに基づく情報とともに、前記物理量の測定値に基づく情報を含む解析結果を出力する、請求項13に記載の肌解析方法。
- 前記物理量は、前記表情変化の過程を含む動画に基づいて測定される、請求項1~14の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記動画を撮影するための画面において、被験者の顔における顔部品の位置を合わせるためのガイドを表示する、請求項15に記載の肌解析方法。
- 前記動画は、被験者の顔を通る鉛直方向の軸まわりに正面を0度として20~30度の範囲で回転させた方向から撮影される、請求項15又は請求項16に記載の肌解析方法。
- 前記動画として、被験者の顔を通る鉛直方向の軸まわりに正面を0度として時計回りに20~30度の範囲で回転させた方向から撮影された動画と、被験者の顔を通る鉛直方向の軸まわりに正面を0度として反時計回りに20~30度の範囲で回転させた方向から撮影された動画と、の両方を用いる、請求項17に記載の肌解析方法。
- 前記動画は、
被験者を正面から捉えた状態を初期位置とし、前記初期位置からの撮影装置の回転角度を取得し、
前記回転角度が20~30度の範囲内である場合に前記動画の撮影を許可し、
前記許可に基づいて撮影される、請求項17又は請求項18に記載の肌解析方法。 - 前記物理量は、前記顔に含まれる特徴点の移動の速度の大きさ、速度の方向、加速度の大きさ、加速度の方向の内、少なくとも1つに基づいて測定される、請求項1~19の何れかに記載の肌解析方法。
- 前記物理量は、肌の追従性、伸縮性及び変形性から選ばれる、請求項1~20の何れかに記載の肌解析方法。
- 顔の表情変化時の皮膚の動きに基づいて被験者の肌を解析する、肌解析システムであって、
前記表情変化によって生じる皮膚変化の物理量を測定する物理量測定手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係を記憶する記憶手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係に基づいて、被験者についての前記物理量の測定値から、被験者の表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも2つを算出する解析部と、を備える肌解析システム。 - 前記真皮物性は、真皮コラーゲン構造を含む、請求項22に記載の肌解析システム。
- 前記皮下物性は、皮下コラーゲン構造を含む、請求項22又は請求項23に記載の肌解析システム。
- 前記記憶手段は、前記物理量及び表皮物性の測定値の組を複数入力することによって作成された表皮物性算出モデルを記憶し、
前記解析部は、前記表皮物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から前記表皮物性を算出する、請求項22~24の何れかに記載の肌解析システム。 - 前記表皮物性は、表皮の水分量を含む、請求項22~25の何れかに記載の肌解析システム。
- 前記記憶手段は、前記物理量及び真皮物性の測定値の組を複数入力することによって作成された真皮物性算出モデルを記憶し、
前記解析部は、前記真皮物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から前記真皮物性を算出する、請求項22~26の何れかに記載の肌解析システム。 - 前記真皮物性は、真皮の粘弾性を含む、請求項22~27の何れかに記載の肌解析システム。
- 前記記憶手段は、前記真皮の粘弾性と真皮コラーゲン構造との相関関係を記憶し、
前記解析部は、前記真皮の粘弾性と真皮コラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された前記真皮の粘弾性から被験者の前記真皮コラーゲン構造を推定する、請求項28に記載の肌解析システム。 - 前記記憶手段は、前記真皮の粘弾性及び真皮コラーゲン構造の測定値の組を複数入力することによって作成された真皮コラーゲン構造推定モデルを記憶し、
前記解析部は、前記真皮コラーゲン構造推定モデルを用いて、被験者について算出された前記真皮の粘弾性から被験者の真皮コラーゲン構造を推定する、請求項29に記載の肌解析システム。 - 前記記憶手段は、前記物理量及び皮下物性の測定値の組を複数入力することによって作成された皮下物性算出モデルを記憶し、
前記解析部は、前記皮下物性算出モデルを用いて、被験者についての前記物理量の測定値から前記皮下物性を算出する、請求項22~30の何れかに記載の肌解析システム。 - 前記皮下物性は、皮下の粘弾性を含む、請求項22~31の何れかに記載の肌解析システム。
- 前記記憶手段は、前記皮下の粘弾性と皮下コラーゲン構造との相関関係を記憶し、
前記解析部は、前記皮下の粘弾性と皮下コラーゲン構造との相関関係に基づいて、被験者について算出された前記皮下の粘弾性から被験者の前記皮下コラーゲン構造を推定する、請求項32に記載の肌解析システム。 - 前記記憶手段は、前記皮下の粘弾性及び皮下コラーゲン構造の測定値の組を複数入力することによって作成された皮下コラーゲン構造推定モデルを記憶し、
前記解析部は、前記皮下コラーゲン構造推定モデルを用いて、被験者について算出された前記皮下の粘弾性から被験者の皮下コラーゲン構造を推定する、請求項33に記載の肌解析システム。 - 前記物理量の測定値から算出された、前記表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも何れかに基づく情報を2つ以上含む解析結果を出力する出力手段を更に備える、請求項22~34の何れかに記載の肌解析システム。
- 前記出力手段は、前記表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも何れかに基づく情報とともに、前記物理量の測定値に基づく情報を含む解析結果を出力する、請求項35に記載の肌解析システム。
- 前記表情変化の過程を含む動画を取得する動画取得手段を更に備え、
前記物理量測定手段は、前記動画に基づいて前記物理量を測定する、請求項22~36の何れかに記載の肌解析システム。 - 前記動画を撮影するための画面において、被験者の顔における顔部品の位置を合わせるためのガイドを表示処理する手段を更に備える、請求項37に記載の肌解析システム。
- 前記動画取得手段は、被験者の顔を通る鉛直方向の軸まわりに正面を0度として20~30度の範囲で回転させた方向から、被験者の顔を撮影した動画を取得する、請求項37又は請求項38に記載の肌解析システム。
- 前記動画取得手段は、被験者の顔を通る鉛直方向の軸まわりに正面を0度として時計回りに20~30度の範囲で回転させた方向から撮影された動画と、被験者の顔を通る鉛直方向の軸まわりに正面を0度として反時計回りに20~30度の範囲で回転させた方向から撮影された動画と、を取得する、請求項39に記載の肌解析システム。
- 前記動画取得手段は、被験者を所定の条件で撮影するための端末装置によって撮影された前記動画を取得し、
前記端末装置は、
被験者を正面から捉えた状態を初期位置とし、前記初期位置からの前記端末装置の回転角度を取得する手段と、
前記回転角度が20~30度の範囲内である場合に前記動画の撮影を許可する手段と、
前記許可に基づいて前記動画を撮影する手段と、を備える、請求項39又は請求項40に記載の肌解析システム。 - 前記物理量は、前記顔に含まれる特徴点の移動の速度の大きさ、速度の方向、加速度の大きさ、加速度の方向の内、少なくとも1つに基づいて測定される、請求項22~41の何れかに記載の肌解析システム。
- 前記物理量測定手段は、前記物理量として、肌の追従性、伸縮性及び変形性のうち何れかを測定する、請求項42に記載の肌解析システム。
- 顔の表情変化時の皮膚の動きに基づいて被験者の肌を解析する、肌解析プログラムであって、コンピュータを、
前記表情変化によって生じる皮膚変化の物理量を測定する物理量測定手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係を記憶する記憶手段と、
前記物理量と皮膚の層ごとの物性との相関関係に基づいて、被験者についての前記物理量の測定値から、被験者の表皮物性、真皮物性及び皮下物性のうち少なくとも2つを算出する解析部と、として機能させる、肌解析プログラム。
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JP2020142061A (ja) | 2020-09-10 |
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