JPH09154832A - 皮膚表面形態判定方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 皮膚表面のきめ等の形態を、簡便かつ迅速に
精度よく測定し、評価できるようにする。 【構成】 皮膚表面形態判定方法が、複数の皮膚表面の
透過型レプリカを作製し、各透過型レプリカについて、
一方の側から光を照射し、他方の側から透過型レプリカ
を透過した光を受光して透過型レプリカの透過像を形成
し、次いで、透過像の特徴情報を抽出し、得られた特徴
情報とその分類クラスを統計解析することにより分類規
則を生成し、生成された分類規則により、任意の皮膚表
面の透過型レプリカの透過像の分類クラスを自動判別す
ることからなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、皮膚表面のきめ等
の形態を精度よく迅速に測定し、評価できるようにする
皮膚表面形態判定方法及びその方法の実施に使用する装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】皮膚表面の形態、特に、しわ、こじわ、
きめは、一般に、加齢に伴って変化し、また、加齢に伴
って認識あるいは自覚されるようになる。例えば、乳幼
児の皮膚には細かい多数のきめがあり、しっとり感があ
るが、老人になると皮膚に深いしわは形成されるがきめ
はなくなり、しっとり感も低下する。

【０００３】そこで、従来より、皮膚表面形態の評価定
量方法に関心がもたれており、種々の手法が報告されて
いる。

【０００４】例えば、皮膚表面や不透明なレプリカに光
を照射し、その反射光を受光して反射画像を形成し、得
られた反射画像を解析することにより皮膚表面粗さや、
皮膚溝間隔を求め、またこれらの平均値や標準偏差を算
出し、これにより皮膚表面形態の特徴を定量化する方法
が提案されている（特開平５−３２９１３３号公報）。

【０００５】また、皮膚表面の反射画像を形成し、得ら
れた画像から毛孔の深さ、皮溝の深さ、皮溝の数等の特
徴情報を抽出し、この抽出した特徴情報と年齢等の分類
クラスとの関係を帰納学習することにより、皮膚の表面
形態を分類し評価するという手法が提案されている（特
開平７−９３５４９号公報）。この場合、分類クラスに
対応する分類規則については、学習のスタート時には皮
膚の特徴情報がとりうる値を、予め解析者の主観的判断
により設定することが必要とされる。そして、特徴情報
と分類クラスとを順次入力することによって、分類クラ
スごとの特徴情報の値の範囲を帰納的に修正することに
より、分類規則を修正していく。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、皮膚表
面の反射画像をもとに皮膚表面の形態評価を行う場合、
その反射画像には皮膚表面の乱反射による情報が混入
し、画像に皮膚表面の本来の形態が正確に現れないとい
う問題がある。また、反射画像を撮影するために光を照
射すると、反射画像には照射むらが現れ、それによって
も画像に皮膚表面の本来の形態が正確に現れない。さら
に、皮膚表面の反射画像は、その反射画像に対する撮像
装置の方向や光源の照射方向によっても異なり、再現性
のある画像を得ることが困難であるという問題がある。

【０００７】また、従来の帰納学習法では、表面形態を
評価しようとする当該皮膚が、帰納学習により分類規則
を求めるときに使用した特徴情報の範囲外の値をとる場
合、その皮膚の表面形態を誤判定する可能性がある。ま
た、分類規則を定める場合に、毛孔の深さ、皮溝の深
さ、皮溝の数といった特徴情報が当該分類クラスの判定
基準となり得るか否かというという点が既知でなくては
ならず、分類クラスが主観評価で決定される場合には、
分類クラスの判定基準となる特徴情報自体の把握が困難
であるという問題がある。さらに、従来の帰納学習法
は、特徴情報ごとに分類クラスに対する寄与率が異なる
場合にも、適切な分類規則を生成することができない。

【０００８】本発明は以上のような従来技術の課題を解
決しようとするものであり、皮膚表面のきめ等の形態
を、簡便かつ迅速に精度よく測定し、評価できるように
することを目的としている。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明者らは、皮膚表面
の画像を測定し、解析してその形態評価を行うにあた
り、単に皮膚表面の反射画像をとるのではなく、皮膚表
面の凹凸を正確に反映した皮膚の透過型レプリカを作製
し、このレプリカの透過像を解析対象とすること、及び
その解析手法としては、画像の特徴データの統計解析に
より分類規則を生成し、その分類規則にしたがって、当
該反射画像から抽出した特徴データを自動判別する手法
を用いることにより上記の目的が達成できることを見出
し、本発明を完成させるに至った。

【００１０】即ち、本発明は、複数の皮膚表面の透過型
レプリカを作製し、各透過型レプリカについて、一方の
側から光を照射し、他方の側から透過型レプリカを透過
した光を受光して透過型レプリカの透過像を形成し、次
いで、透過像の特徴情報を抽出し、得られた特徴情報と
その分類クラスを統計解析することにより分類規則を生
成し、生成された分類規則により、任意の皮膚表面の透
過型レプリカの透過像の分類クラスを自動判別すること
を特徴とする皮膚表面形態判定方法を提供する。

【００１１】また、このような判定方法を実施する装置
として、皮膚表面の透過型レプリカの一方の側から光を
照射し、他方の側から透過型レプリカを透過した光を受
光して透過型レプリカの透過像を形成する透過像形成手
段、透過像の特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段、複
数の皮膚表面の透過像の特徴情報とその分類クラスを統
計解析することにより分類規則を生成する分類規則生成
手段、及び予め生成された分類規則により、任意の皮膚
表面の透過型レプリカの透過像の分類クラスを自動判別
する分類クラス判別手段を有することを特徴とする皮膚
表面形態判定装置を提供する。

【００１２】本発明によれば、画像解析の対象として皮
膚表面の透過型レプリカの透過像を形成する。この透過
型レプリカは、皮膚表面のきめ等の凹凸情報を直接的に
正確に反映している。また、透過型レプリカの透過像
は、レプリカの厚い部分では透過光量が少ないので暗く
なり、反対にレプリカの薄い部分では透過光量が多いの
で明るくなり、したがって、この透過像も皮膚表面のき
め等の凹凸情報を直接的に正確に反映したものとなる。
よって、透過型レプリカの透過像を画像解析することに
より、皮膚表面の形態を精度よく判定することが可能と
なる。

【００１３】また、この場合の画像解析の手法として、
自己相関マスクパターンを用いた学習型画像計測システ
ムを用いると、皮膚表面の形態の判定を容易かつ簡便に
行うことが可能となる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明を詳細に説明する。

【００１５】本発明の装置は、そのブロック構成とし
て、図１に示したように、皮膚表面の透過型レプリカの
透過像を形成する透過像形成手段１、透過像の特徴情報
を抽出する特徴情報抽出手段２、複数の皮膚表面の透過
像の特徴情報とその分類クラスを統計解析することによ
り分類規則を生成する分類規則生成手段３、分類規則に
にしたがって当該皮膚表面の透過像の画像特徴から当該
皮膚表面の分類クラスを自動判別する分類クラス判別手
段４を有する。

【００１６】透過像形成手段１では、皮膚表面形態を評
価するために、まず、皮膚表面の透過型レプリカの透過
像を形成する。透過像は、それ自体が皮膚表面のきめ等
の凹凸情報を直接的に正確に反映している。したがっ
て、解析対象として透過像を使用することにより、従来
例の反射画像を使用する場合に比して、高精度に画像解
析することが可能となる。

【００１７】ここで、皮膚表面のレプリカの透過型と
は、このレプリカの透過像を撮像した場合に、その画像
にレプリカ表面の凹凸形状が現れる程度の透過性を有し
ていることを意味している。

【００１８】このようなレプリカは、皮膚表面に透過型
レプリカ用パック剤を適用することにより形成すること
ができる。透過型レプリカ用パック剤としては、通常の
化粧用パック剤処方のパック剤を使用することができる
が、特に、保湿剤を含有せず、速乾性に優れたものが好
ましい。また、透過型レプリカ用パック剤には染料を含
有させ、透過型レプリカが均一に着色されるようにする
ことが好ましい。これにより、このレプリカの透過像を
高いコントラストで得ることが可能となる。

【００１９】また、パック剤を用いて透過型レプリカを
作製する方法としては、顔面等の所定の皮膚の評価部位
にパック剤を塗布し、乾燥させて被膜を形成し、その
後、パック剤被膜を皮膚から剥がせばよい。こうして作
製した透過型レプリカには、皮膚の凹凸が転写されたも
のとなる。

【００２０】本発明で使用する透過型レプリカは、その
保存性、取扱性を向上させるため、例えば、皮膚表面に
形成したパック剤被膜を透明粘着テープを用いて剥離
し、透明粘着テープに貼着しているパック剤被膜を内側
にしてその透明粘着テープを透明ホルダー板に接着させ
たものとしてもよい。

【００２１】透過像形成手段１において、透過型レプリ
カの透過像を形成する方法自体には特に制限はない。種
々の画像形成方法を使用することができ、また、その画
像形成方法に応じて種々の装置構成とすることができ
る。例えば、図２に示したように、透過型レプリカ１０
の一方の面に光Ｌ₀ を照射する光源１１と、透過型レプ
リカ１０の他方の側に位置し、透過型レプリカ１０を透
過してきた光Ｌ₁ を受光して透過像を形成するＣＣＤカ
メラ１２などの撮像装置とから構成することができる。
この場合、光源１１としては、ちらつきのない静止画像
を得る点から、インバーター蛍光灯等が好ましい。

【００２２】透過像形成手段１においては、形成する透
過像の再現性を高めるために、複数回画像を撮像し、そ
れらを平均化した像が形成されるようにしてもよい。ま
た、画像から照明ムラを取り除くために、シェーディン
グ補正を行ってもよい。

【００２３】なお、このようにして形成した透過型レプ
リカの透過像は、ただちに後段の特徴情報抽出手段２に
送り、画像解析してもよいが、ＦＤ等の記録媒体に格納
してもよい。これにより、任意時に記録媒体から格納さ
れている透過像のデータを取り出し、これを画像解析す
ることが可能となる。

【００２４】本発明においては、透過型レプリカの透過
像の画像解析をするために、まず、特徴情報抽出手段２
で透過像の特徴情報を抽出する。ここで、特徴情報の好
ましい例としては、透過像を２値化した後に、画像の小
領域ごとに自己相関マスクパターンとのテンプレートマ
ッチを行い、マッチング回数をカウントして求められる
特徴量をあげることができる。この他、画像濃度につい
ての平均値や分散、表面粗さパラメータ（Ｒａ）、画像
のフーリエ変換を行うことにより求める周波数スペクト
ルなどもあげることができる。このうち、前者の自己相
関マスクパターンを用いた特徴量の抽出は、後述する汎
用学習型画像計測システムで行われる抽出手法である
が、これによると、特徴情報の抽出時に、毛孔の深さ、
皮溝の深さ、皮溝の数等の特徴情報を予め設定すること
が不要である点で好ましい。

【００２５】特徴情報抽出手段２で抽出された透過像の
特徴情報は、分類類規則生成手段３で生成された分類規
則に基づいて、分類クラス判別手段４でその透過像に対
応する皮膚の分類規則が自動判別される。

【００２６】ここで、分類類規則生成手段３としては、
例えば、自己相関マスクパターンを用いて抽出した特徴
量と主観評価によって決定した分類スコアとを多変量解
析して分類規則を生成するものや、順次学習データを与
えて帰納的に分類規則を導くものをあげることができ
る。いずれの場合も、予め複数の皮膚表面の透過像から
抽出した特徴情報と分類データから分類規則を生成する
が、前者の例としては、汎用学習型画像計測システム
（例えば、（株）応用計測研究所のＡｉＳＳ(Adaptive
Intelligent Sensing System) ）をあげることができ
る。また、後者の例としては、例えば、ニューラルネッ
トワークのバックプロバゲーションアルゴリズムによる
自己学習システムなどをあげることができる。本発明に
おいては、前者の汎用学習型画像計測システムによる分
類規則の生成が、後者の学習システムに比して、分類規
則の生成に要する時間を短縮できる点で好ましい。

【００２７】汎用学習型画像計測システム（例えば、
（株）応用計測研究所のＡｉＳＳ(Adaptive Intelligen
t Sensing System) ）を、本発明の方法に適用する場
合、本発明の装置のシステム構成は、図３に示したよう
に構成することができる。

【００２８】同図のシステム構成は、透過像形成手段１
として、透過型レプリカ１０を透過してきた光Ｌ₁ を撮
像するＣＣＤカメラ１２からなる撮像手段Ａと、特徴情
報抽出手段２、分類規則生成手段３及び分類クラス判別
手段４を実行する手段として、画像判定手段Ｂを有して
いる。

【００２９】撮像手段Ａは、例えば、ビデオ信号出力タ
イプのスライドビューアーを利用して構成することがで
きる。

【００３０】画像判定手段Ｂは、ＣＣＤカメラ１２から
の画像信号を２値化し、特徴情報を抽出する画像処理ボ
ード１３、ホストコンピュータ１４及びモニター１５か
らなっている。この画像判定手段Ｂでは、まず透過型レ
プリカ１０の透過像を２値化し、きめのパターンを抽出
する。次にこの２値化画像（２５６×２５６ドット）に
対し、自己相関マスク（例えば、図４に示した各々３×
３のドットパターンからなる２５通りマスクパターン）
を画素単位で走査させる。そして、各自己相関マスクの
マスクパターンが２値化画像を構成する画素内にいくつ
含まれるかを、自己相関マスクのマスクパターンごとに
カウントし、それを画像の特徴量とする。各画像の特徴
量に対しては、その分類クラスを教示する。このような
特徴量と教示された分類クラスとの関係は多変量解析さ
れ、分類クラスごとの判別関数が形成される。そして、
新たに評価すべき透過像をこのシステムで判定させる
と、蓄積されている学習結果に基づいて、当該透過像の
分類クラスが自動的に判定される。これによりレプリカ
の透過像を簡便かつ迅速に評価することが可能となる。

【００３１】

【実施例】以下、本発明を実施例に基づいて具体的に説
明する。

【００３２】実施例１ (1) 皮膚の透過型レプリカの作製 市販の化粧用パック剤を用い、年齢１２〜５９歳の女性
２２７名の透過型レプリカを図５に示したように作製し
た。即ち、まず洗顔し、顔面頬部２０にパック剤２１を
直径２〜３ｃｍの大きさに丸く、薄く延ばすように塗布
した（図５（ａ））。３〜６分間自然乾燥させてパック
剤が被膜２１ａを形成した後、その上に透明な剥離テー
プ２２を粘着させ（同図（ｂ））、剥離テープ２２と共
にパック剤被膜２１ａを皮膚から剥がした（同図
（ｃ））。この剥離テープ２２上のパック剤被膜２１ａ
には、顔面の皮膚の凹凸が転写され、透過型レプリカ２
３が形成されていた。さらに、透過型レプリカ２３を構
成しているパック剤被膜２１ａの表面凹凸を保存するた
めに、透明プラスチック板２４とパック剤被膜２１ａと
が対向するように透明プラスチック板２４と剥離テープ
２２とを接着し、透明プラスチック板２４と剥離テープ
２２との間にパック剤被膜２１ａを封入した（同図
（ｄ））。

【００３３】(2) 皮膚の透過型レプリカの透過像の形成 上記(1) の皮膚の透過型レプリカ２３の透過像を得るた
めに、撮影用光源としてインバーター蛍光灯を使用し、
透過型レプリカ２３の一方の面側から、光を照射した。
一方、他方の面側に撮像装置としてＣＣＤカメラを配
し、これによりレプリカの透過像を得た。この場合、透
過像の再現性を高めるために、画像は４回撮像し、それ
を平均化した。また、画像の照明ムラを取り除くため
に、シェーディング補正を行った。

【００３４】(3) 分類規則の生成 上記(2) で得た皮膚の透過像を、皮膚評価に精通した２
名の専門判定者の目視観察により、次の分類基準に基づ
いて５段階のスコアに評価した。

【００３５】［分類基準］ １：きめが全くない場合 ２：きめが部分的に認められる場合 ３：全体的にきめが認められ、きめの大きさが大きい場
合 ４：全体的にきめが認められ、きめの大きさがやや小さ
い場合 ５：全体的にきめが認められ、きめの大きさが小さく細
かい場合 この２名の専門判定者がつけたきめのスコアの平均値を
とった。

【００３６】一方、上記(2) で得た皮膚の透過像を、自
己相関マスクパターンを用いた学習型画像計測システム
（（株）応用計測研究所、Ａｉｓｓ）に入力し、特徴量
を計算させた。この場合、自己相関マスクとしては、３
×３のドットパターンからなる２５通りマスクパターン
と５×５のドットパターンからなる２５通りマスクパタ
ーンとの合計５０通りを使用した。さらに、同システム
において、特徴量と上述のきめのスコアの平均値とを多
変量解析し、特徴量からきめスコアを判定する分類規則
を生成した。

【００３７】(4) 透過像のきめの判定 上記(1) と同様の方法で、年齢１２〜５９歳の２７８名
の透過型レプリカを作製し、上記(3) で得た分類規則に
したがって、これらの透過型レプリカの透過像のきめス
コアを自動判定した。その結果、２名の専門判定者のき
めスコアの平均値と自動判定したきめスコアとの相関は
図６に示したように相関係数ｒ＝０．８０であった。

【００３８】さらに、きめスコアと年齢との相関を調べ
たところ、きめスコアを自動判定した場合（図７）も、
きめスコアを目視評価した場合（図８）にも、加齢に従
いきめスコアが統計的に有為に減少している傾向が認め
られた。

【００３９】これらの結果から、自己相関マスクパター
ンを用いた学習型画像計測システムによる自動判定によ
り、目視評価と同様の判定結果が、簡便に容易に得られ
ることが確認できた。

【００４０】

【発明の効果】本発明によれば、皮膚表面のきめ等の形
態を、簡便かつ迅速に精度よく測定し、評価することが
可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の装置のブロック構成図である。

【図２】透過像形成手段の説明図である。

【図３】汎用学習型画像計測システムを用いた本発明の
装置のシステム構成図である。

【図４】自己相関マスクのマスクパターンの説明図であ
る。

【図５】皮膚の透過型レプリカの作製方法の説明図であ
る。

【図６】自動判定したきめスコアと２名の専門判定者の
きめスコアの平均値との関係図である。

【図７】年齢と自動判定したきめスコアとの関係図であ
る。

【図８】年齢と目視評価したきめスコアとの関係図であ
る。

【符号の説明】

１ 透過像形成手段 ２ 特徴情報抽出手段 ３ 分類規則生成手段 ４ 分類クラス判別手段 １０ 透過型レプリカ １１ 光源 １２ ＣＣＤカメラ １３ 画像処理ボード １４ ホストコンピュータ １５ モニター ２０ 顔面頬部 ２１ パック剤 ２１ａ パック剤被膜 ２２ 剥離テープ ２３ 透過型レプリカ ２４ 透明プラスチック板

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の皮膚表面の透過型レプリカを作製
   し、各透過型レプリカについて、一方の側から光を照射
   し、他方の側から透過型レプリカを透過した光を受光し
   て透過型レプリカの透過像を形成し、次いで、透過像の
   特徴情報を抽出し、得られた特徴情報とその分類クラス
   を統計解析することにより分類規則を生成し、生成され
   た分類規則により、任意の皮膚表面の透過型レプリカの
   透過像の分類クラスを自動判別することを特徴とする皮
   膚表面形態判定方法。
2. 【請求項２】 皮膚表面に、保湿剤を含有しない速乾性
   のパック剤を適用し、パック剤の被膜を形成することに
   より、皮膚表面の透過型レプリカを作製する請求項１記
   載の皮膚表面形態判定方法。
3. 【請求項３】 皮膚表面に、染料を含有したパック剤を
   適用し、パック剤の被膜を形成することにより、皮膚表
   面の着色した透過型レプリカを作製する請求項１記載の
   皮膚表面形態判定方法。
4. 【請求項４】 皮膚表面に形成したパック剤の被膜を透
   明粘着テープで剥離し、被膜が貼着している透明粘着テ
   ープを該被膜を内側にして透明板に接着させることによ
   り透過型レプリカを作製する請求項１記載の皮膚表面形
   態判定方法。
5. 【請求項５】 特徴情報の抽出を、透過像を２値化し、
   次いで自己相関マスクパターンとのマッチング回数をカ
   ウントすることにより行う請求項１記載の皮膚表面形態
   判定方法。
6. 【請求項６】 特徴情報の抽出、分類規則の生成及び分
   類クラス判別を、自己相関マスクパターンを用いた学習
   型画像計測システムを実行することにより行う請求項５
   記載の皮膚表面形態判定方法。
7. 【請求項７】 皮膚表面の透過型レプリカの一方の側か
   ら光を照射し、他方の側から透過型レプリカを透過した
   光を受光して透過型レプリカの透過像を形成する透過像
   形成手段、透過像の特徴情報を抽出する特徴情報抽出手
   段、複数の皮膚表面の透過像の特徴情報とその分類クラ
   スを統計解析することにより分類規則を生成する分類規
   則生成手段、及び予め生成された分類規則により、任意
   の皮膚表面の透過型レプリカの透過像の分類クラスを自
   動判別する分類クラス判別手段を有することを特徴とす
   る皮膚表面形態判定装置。
8. 【請求項８】 特徴情報抽出手段が、透過像を２値化
   し、次いで自己相関マスクパターンとのマッチング回数
   をカウントすることにより画像特徴の抽出を行う請求項
   ７記載の皮膚表面形態判定装置。
9. 【請求項９】 特徴情報抽出手段、分類規則生成手段及
   び分類クラス判別手段が、自己相関マスクパターンを用
   いた学習型画像計測システムを実行する請求項８記載の
   皮膚表面形態判定装置方法。