JPWO2009142069A1 - 肌のキメ及び/又はシワの自動鑑別法 - Google Patents
肌のキメ及び/又はシワの自動鑑別法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
(1)肌画像に対して十字二値化処理及び/又は短直線マッチング処理を行い、肌の物理量を得る工程と、前記工程で得られた肌の物理量を、予め用意した予測式に代入し、得られた評価値を皮膚のキメ及び/又はシワの評価値と鑑別する工程とを含む、肌のキメ及び/又はシワの鑑別法。
(2)予め用意した予測式を入力する手段と、肌画像を取得する手段と、該取得した肌画像から肌の物理量を算出する手段と、予め用意した予測式と前記算出した肌の物理量から肌のキメ及び/又はシワの評価値を算出する手段と、前記算出した評価値を表示する手段、とを含む肌のキメ及び/又はシワの鑑別装置。
(3)コンピュータを、取得した肌画像から物理量を算出する手段と、予め用意した予測式と、前記肌の物理量から肌のキメ及び/又はシワの評価値を算出する手段と、して機能させる肌の鑑別プログラム。
(4)前記(1)に記載の鑑別法、又は(2)に記載の鑑別装置を用いて肌のキメ及び/又はシワを鑑別する工程、及び
前記鑑別工程により鑑別された肌のキメ及び/又はシワの評価値に基づき、被験者の皮膚のキメ及び/又はシワの状態が良くないという鑑別結果の場合には、キメ状態の改善やキメ状態の乱れを予防するための成分を含有する皮膚外用剤を選択し、被験者の皮膚のキメ及び/又はシワの状態が良いという鑑別結果の場合には、保湿成分のみを含有する皮膚外用剤を選択する工程、を含む皮膚外用剤の選択方法。
本発明では、肌画像を用いる。肌画像を取得する方法は、肌を直接撮像して肌画像を得る方法でも良く、肌より採取したレプリカ標本を介して肌画像を得る方法でもよい。画像を取得する方法は、例えば、実体顕微鏡を通してデジタルビデオカメラで取り込むか、市販のデジタル式マイクロスコープを利用することができる。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や(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。
本発明では、上記得られた肌画像に対して、十字二値化処理及び/又は短直線マッチング処理を含む画像処理を行う。これらの画像処理については、特開2008−061892号公報(特許文献7)に記載されており、以下説明をする。
なお、上記の十字二値化処理は、特開2008−061892号公報に記載の表皮組織定量化装置を使用して、行うことができる。
前記短直線マッチング法は、二値化された画像中の対象物形状の物理量を算出するための方法である。従来法が二値化画像の1画素を単位として対象の画素数を計測して、面積、長さ、重心等の物理量を算出するのに対し、本短直線マッチング法は複数画素から構成される短直線(数画素から数十画素の長さ、幅は1画素)を単位として、物理量を算出する。具体的には、対象領域の端点を短直線の始点とし、短直線の終点が対象領域内であれば、その終点を新たな始点として次の短直線を連結する。短直線の終点が対象領域外であれば連結を終了する。この操作を、対象領域が短直線で覆われるまで繰り返す。その後、対象領域に当てはめた短直線の本数、角度等を計測し、対象物の特徴量を算出する(図4参照)。本法によって、細長く連続した、方向性を有する皮溝の特長の短直線マッチング画像を得ることができる(図5参照)。
なお、上記の短直線マッチング処理は、特開2008−061892号公報に記載の表皮組織定量化装置を使用して、行うことができる。
本発明では、上記十字二値化処理及び/又は短直線マッチング処理を含有する画像処理を行い、肌画像の物理量を得ることができる。得られた物理量は、肌の皮溝・皮丘などの特徴を定量化した物理量である。かような物理量としては、例えば、皮溝面積、皮溝平均太さ、皮溝太さのバラツキ、皮溝の間隔、皮溝の平行度、皮溝の方向、皮溝の密度等の物理量を始め、角度ごとの短直線本数のうち95°以上における最大本数、角度ごとの短直線本数のうち10°以上90°以下における最大本数、太さごとの短直線本数のうち最大となる本数、太さ毎の短直線本数のうち本数が最大となる太さ、短直線連結数度数データの合計値、太さごとの短直線本数の太さの値の合計値、等の更に細かな物理量が例示でき、本発明においては、これらの物理量の中から、キメ・シワに深く関係していると思われる物理量を算出する。具体的には;皮溝面積=対象とする処理すべき画像範囲における皮溝の占有面積或いはマッチング短直線の総本数;皮溝平均太さ=(各マッチング開始点毎の皮溝太さの総和/開始点総数);皮溝太さのバラツキ=皮溝太さの太さと本数のヒストグラムより算出される標準偏差或いは分散;皮溝の平均間隔=1/(皮溝の面積/皮溝の平均太さ);皮溝の平行度=皮溝の角度と本数のヒストグラムより算出されるピークの集中度或いは分散;皮溝の方向・密度=角度θにおける短直線数(ヒストグラムの高さ)/皮溝の全長、として定義できる。その他の物理量は、上記の算出式から適宜算出することができる。本発明において得られる物理量は上記のとおり多数存在するが、その中から後述する予測式を算出するために好ましい物理量と選択する。かような物理量の算出は、上記十字二値化処理及び/又は短直線マッチング処理を含む画像処理を含めて、コンピュータ上のプログラムによって処理することができる。
肌のキメ及び/又はシワを鑑別するためには、予め、上記肌の物理量と肌のキメ及び/又はシワの目視評価値との関係を示す予測式を求めておく。予測式は、例えば以下のような方法で作成できる。
かようにして設定された予測式に上記の肌の物理量を代入し評価値を得ることで、肌のキメ及び/又はシワの鑑別を行うことができる。得られた画像から算出された肌の物理量を、該予測式に代入することで、肌のキメ及び/又はシワの目視評価値が得られる。本願発明は、上記の工程を経ることで、極めて高精度で肌のキメ及び/又はシワを鑑別できる。さらに、新規なサンプルの物理量や目視評価値等はデータベースに組み入れられ、更新及び補正することで、該予測式の精度が更に向上し、高精度の鑑別が期待される。
また、本発明の別の態様は、上記の工程を行うプログラムである。即ち、コンピュータを、取得した肌画像から物理量を算出する手段と、予め用意した予測式と、前記算出された肌の物理量から肌のキメ及び/又はシワの評価値を算出する手段、として機能させる肌の鑑別プログラムである。本願発明の鑑別プログラムは、パソコンなどのハードウエアにインストールすることにより、使用することができる。
更に、本発明の別の態様は、上記の工程を行う鑑別装置である。即ち、予め用意した予測式を入力する手段と、肌画像を取得する手段と、該取得した肌画像から肌の物理量を算出する手段と、予め用意した予測式と前記算出した肌の物理量から肌のキメ及び/又はシワの評価値を算出する手段と、前記算出した評価値を表示する手段、とを含む肌のキメ及び/又はシワの鑑別装置である。
まず、デジタルビデオカメラなどの画像取得部から、肌画像を取得する。すでに説明したように、被験者の肌から直接撮像することもでき、レプリカ標本を介してもよい。上記取得された肌画像は、CPUにおいて十字二値化処理や短直線マッチング処理などの画像処理を行い、併せて肌画像の物理量を算出する。算出される肌画像の物理量の種類は、予め入力手段から入力した予測式の算出に用いた物理量の種類に依り、適宜設定される。算出された肌画像の物理量は、同じくCPUにおいて予め入力した予測式に代入され、その評価値が算出される。そして算出された評価値は、液晶ディスプレイなどの出力手段から出力される。
上記鑑別法又は鑑別装置により鑑別されたキメの評価値に基づいて、用いた肌画像の被験者に適した皮膚外用剤を選択することができる。本発明の鑑別法又は鑑別装置を用いることで、専門家が肌の評価をする場合とほぼ同様の高精度で迅速に鑑別することができるため、その結果に基づいて、肌のキメ状態を維持、予防又は改善するのに有用な皮膚外用剤を選択することができる。
<キメ鑑別値−化粧料成分>
1(良)−保湿成分
2 −コラーゲン合成促進剤、保湿成分
3 −コラーゲン合成促進剤、角層脱離促進剤、保湿成分
4 −コラーゲン線維束再構築剤、コラーゲン合成促進剤、保湿成分
5(悪)−コラーゲン線維束再構築剤、コラーゲン合成促進剤、角層脱離促進剤、保湿成分
上記鑑別法又は鑑別装置により鑑別されたシワの評価値に基づいて、キメの場合と同様に、鑑別した肌画像の被験者に適した皮膚外用剤を選択することができる。鑑別されたシワの評価値に基づいて選択する化粧料の一例として、以下に3段階のシワ鑑別値に対する化粧料成分の選択例を以下に示す。
<シワ鑑別値−化粧料成分>
1(良)−保湿成分
2 −コラーゲン合成促進剤、角層脱離促進剤、保湿成分
3(悪)−コラーゲン線維束再構築剤、コラーゲン合成促進剤、角層脱離促進剤、保湿成分
10〜50代の30名の女性の頬部中央よりレプリカ標本を採取し、(株)モリテックスのコスメティック用マイクロスコープを用いてレプリカ標本よりデジタルデータとして画像を保存した。前記の画像処理を行うためのソフトウエアを組み込んだ汎用パソコンを用い、この画像に対してノイズ処理を行って輝度画像に変換した後、十字二値化処理及び短直線マッチング処理を行い、皮溝に関する物理量を算出した。物理量として、皮溝面積(図8参照)、皮溝平均太さ(図9参照)、皮溝太さのバラツキ、皮溝の間隔、皮溝の平行度、皮溝の方向、皮溝の密度をはじめとする17の物理量を算出した。図8及び図9から分かるように、これらの物理量は皮溝や皮丘の凹凸の特徴を明瞭に示しており、視覚的に非常に評価し易い指標であることが分かる。
女性の頬部中央から採取したレプリカ標本の、キメの5段階評価用の基準写真(図6参照:母集団1000枚を基に発明者らが作成。)を利用して、3名の専門の肌の評価者によって評価された肌のレプリカのデジタル画像及びその目視評価値のデータ15,000枚の中から、肌のキメの評価値1〜5(1:良い〜5:悪い)のデジタル画像各評価値200枚ずつ、計1000枚を選択した。上記専門の肌の評価者は、美容、エステティック又は肌評価研究に1年以上携わった経験を有し、且つ断続的に肌評価訓練を行っている者である。この1000枚を対象に、実施例1に示した方法を用いて物理量を算出した。次に、1〜5の目視評価値がそれぞれ100枚となるようにランダムに500枚ずつのA群とB群の2群に分け、A群の500枚を対象に、キメの目視評価を目的変数に、17の物理量を説明変数として、重回帰分析(エス・ピー・エス・エス株式会社製)を行って予測式である重回帰式を算出した(重相関係数=0.909)。残りB群の500枚の画像に対して、先に算出した物理量を、この重回帰式の説明変数に代入し、キメの目視評価値(自動鑑別値)を鑑別した。使用した物理量の一覧を表2に示し、結果を表3に示す。
実施例2において、肌のシワの評価値1〜3のデジタル画像を各評価値200枚ずつ、計600枚を選択し、実施例2と同様に実施した。重回帰分析により得られた重回帰式の重相関係数は0.912であり、シワの目視評価値(自動鑑別値)とシワの目視評価値とのSpearmanの相関係数が0.705、両評価値の完全一致は65%、1段階のずれを許容すると100%であり、本発明のシワの鑑別法が十分満足できる精度を有することが分かる。
実施例2において、重回帰分析をニューラルネットワーク(NeuralWare社製)に代え、A群を対象に教師あり学習に用い、キメの目視評価値を応答変数として物理量によって学習を行い、予測式を得た。得られた予測式に肌の物理量を代入し、B群のキメの目視評価値(自動鑑別値)を鑑別した。結果を表5に示す。
女性被験者を対象に、キメ鑑別値に基づく化粧料選択法の有用性について、化粧料の長期使用テストを行った。
まず、以下に示す処方に基づき、通常の化粧料の調製方法に従い、肌のキメ状態に対応した5種類の化粧料(化粧料1〜5)を調製した。
成分 含有量
グリセリン 5 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 5 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
グリセリン 5 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
バクガコンエキス 0.1質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 5 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
グリセリン 5 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
バクガコンエキス 0.1質量%
乳酸ナトリウム 0.1質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 5 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
グリセリン 6 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
ローズマリーエキス 0.1質量%
バクガコンエキス 0.1質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ステアリルウルソレート 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 10 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
グリセリン 7 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
ローズマリーエキス 0.1質量%
バクガコンエキス 0.1質量%
乳酸ナトリウム 0.1質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ステアリルウルソレート 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 15 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
女性被験者を対象に、シワ鑑別値に基づく化粧料選択法の有用性について、化粧料の長期使用テストを行った。
まず、以下に示す処方に基づき、通常の化粧料の調製方法に従い、肌のシワ状態に対応した3種類の化粧料(化粧料1〜3)を調製した。
成分 含有量
グリセリン 5 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
バクガコンエキス 0.1質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 10 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
グリセリン 5 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
バクガコンエキス 0.1質量%
乳酸ナトリウム 0.1質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 10 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
グリセリン 7 質量%
1,3−ブタンジオール 5 質量%
ローズマリーエキス 0.1質量%
バクガコンエキス 0.1質量%
乳酸ナトリウム 0.1質量%
大豆蛋白 0.1質量%
ステアリルウルソレート 0.1質量%
ヘパリン類似物質 0.1質量%
エタノール 15 質量%
メチルパラベン 0.1質量%
水 残量
Claims (11)
- 肌画像に対して十字二値化処理及び/又は短直線マッチング処理を含む画像処理を行い、肌の物理量を得る工程と、
前記工程で得られた肌の物理量を、予め用意した予測式に代入し、得られた評価値を皮膚のキメ及び/又はシワの評価値と鑑別する工程とを含む、肌のキメ及び/又はシワの鑑別法。 - 前記予測式が、肌の物理量とキメ及び/又はシワの目視評価値を多変量解析して得られた式であることを特徴とする、請求項1に記載の肌のキメ及び/又はシワの鑑別法。
- 前記肌の物理量が、皮溝に関する物理量を含むことを特徴とする、請求項1または2に記載の肌のキメ及び/又はシワの鑑別法。
- 前記肌の物理量が、10種類以上の皮溝に関する物理量を含有することを特徴とする、請求項1〜3のいずれかに記載の肌のキメ及び/又はシワの鑑別法。
- 前記肌画像が、肌のレプリカ標本を介して得られた肌画像であることを特徴とする、請求項1〜4のいずれかに記載の肌のキメ及び/又はシワの鑑別法。
- 前記肌画像が、前記レプリカ標本に対して10〜40度の角度で光を照射し、この反射光からなる像を撮像した画像であることを特徴とする、請求項5に記載の肌のキメ及び/又はシワの鑑別法。
- 予め用意した予測式を入力する手段と、
肌画像を取得する手段と、
該取得した肌画像から肌の物理量を算出する手段と、
予め用意した予測式と前記算出した肌の物理量から肌のキメ及び/又はシワの評価値を算出する手段と、
前記算出した評価値を表示する手段、とを含む肌のキメ及び/又はシワの鑑別装置。 - コンピュータを、
取得した肌画像から物理量を算出する手段と、
予め用意した予測式と、前記算出された肌の物理量から肌のキメ及び/又はシワの評価値を算出する手段、として機能させる肌の鑑別プログラム。 - 請求項1〜6のいずれかに記載の鑑別法、又は請求項7に記載の鑑別装置を用いて肌のキメ及び/又はシワを鑑別する工程、及び
前記鑑別工程により鑑別された肌のキメ及び/又はシワの評価値に基づき、被験者の皮膚のキメ及び/又はシワの状態が良くないという鑑別結果の場合には、キメ状態の改善やキメ状態の乱れを予防するための成分を含有する皮膚外用剤を選択し、被験者の皮膚のキメ及び/又はシワの状態が良いという鑑別結果の場合には、保湿成分のみを含有する皮膚外用剤を選択する工程、を含む皮膚外用剤の選択方法。 - 前記皮膚外用剤が化粧料である、請求項9に記載の皮膚外用剤の選択方法。
- 前記化粧料が、保湿成分、コラーゲン合成促進剤、角質脱離促進剤及びコラーゲン線維束再構築剤からなる群から選択される1種乃至は2種以上を含有する、請求項10に記載の皮膚外用剤の選択方法。
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