KR20210113459A

KR20210113459A - Rbx 색공간 변환에 의한 피부 검사 방법

Info

Publication number: KR20210113459A
Application number: KR1020200027556A
Authority: KR
Inventors: 치-유 왕; 포-한 후앙; 슈-첸 창; 치아-첸 루; 웬-치엔 차이; 우양 윤-수안 오
Original assignee: 에이치-스킨 에스쎄틱스 씨오 엘티디
Priority date: 2020-03-05
Filing date: 2020-03-05
Publication date: 2021-09-16
Also published as: KR102429570B1

Abstract

본 발명은 피부 상태를 검사하는 방법을 제공하며, 상기 방법은 의심되는 대상으로부터 피부 이미지를 캡처하고; 상기 피부 이미지를 RBX 색공간 변환을 통해 RBX 이미지로 분해하며; 그리고 상기 RBX 이미지의 컬러 모델의 파라미터에 따라 상기 대상의 피부 상태를 결정하는 것을 포함한다.

Description

RBX 색공간 변환에 의한 피부 검사 방법{METHOD FOR SKIN EXAMINATION BASED ON RBX COLOR-SPACE TRANSFORMATION}

본 발명은 피부 검사 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 색공간 변환(color-space transformation)에 기반한 피부 검사 방법에 관한 것이다.

RBX 색공간 변환은 캔필드 이미징 시스템(Canfield Imaging Systems)에 의해 개발되었다. 도 1에서와 같이, 컬러 이미지는 헤모글로빈(hemoglobin) 성분을 나타내는 적색 시그니처(signatures)와 멜라닌(melanin) 성분을 나타내는 갈색 시그니처로 표현된다. 도 2에서와 같이, 컬러 이미지는 헤모글로빈 분포를 보여주는 적색 성분 이미지와 멜라닌 분포를 보여주는 갈색 성분 이미지로 분해된다. 또한, 헤모글로빈은 피부의 진피층(dermis layer)에 분포하고, 멜라닌은 피부의 진피층과 표피층(epidermis layer) 사이에 분포된다. 교차편광 이미지는 피부의 정반사(specular reflection)를 방지하고, 각질층(stratum corneum) 아래에 색을 나타내며, 피부의 조직(texture)을 보다 선명하게 표시 할 수 있기 때문에, 이미지 촬영을 위해서는 편광을 사용하는 것이 바람직하다(도 3 참조).

SEARCH & DISCOVERY RESEARCH AT ISU & EDH, vol. 29, 2016, 페이지 44-49에서는 색공간 변환을 통해 얻어지는 적색 성분 이미지에서 평균 청색 강도는 더 낮으나, 해당 대상체의 로사세아(rosacea) 강도가 더 높은 것을 개시하고 있으며, 그렇지 않으면 그 반대가 되는 것을 개시하고 있다. 이 결과는 의사들도 하여금 로사세아 강도의 결정을 용이하게 한다.

따라서, 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 색공간 변환의 임상 적용 가능성을 증가시킬 필요가 있다.

본 발명은 피부 검사 방법에 관한 것으로, 색공간 변환에 기반한 피부 검사 방법의 임상 적용 가능성을 증가시키는데 그 목적이 있다.

본 발명의 제1 실시예는 피부 상태를 검사하는 방법을 제공하며, 상기 방법은 의심되는 대상으로부터 피부 이미지를 캡처하는 단계; 상기 피부 이미지를 RBX 색공간 변환을 통해 RBX 이미지로 분해하는 단계; 및 상기 RBX 이미지의 컬러 모델의 파라미터에 따라 상기 대상의 피부 상태를 결정하는 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 캡처된 피부 이미지는 컬러 이미지이다.

바람직하게는, 상기 컬러 모델은 RGB, HSL, HSV (또는 HSB로 명명됨), CMYK, 또는 LAB를 포함한다.

바람직하게는, 상기 피부 상태는 피부 발적(redness) 정도, 피부 미백(whitening) 정도 또는 피부 반점(fleck) 정도를 포함한다.

바람직하게는, 상기 피부 발적은 염증성 피부염(inflammatory dermatoses) 또는 혈관 확장(vascular dilation)은 있지만 염증이 없는 피부 질환을 포함하는 혈관 관련 피부 질환과 관련이 있으며, 각 피부 질환은 로사세아(rosacea), 건선(psoriasis), 아토피성 피부염(atopic dermatitis), 얼굴 습진(facial eczema), 민감성 얼굴 피부(sensitive skin of face), 지루성 피부염(seborrheic dermatitis), 피부상균증(dermatophytosis), 어루러기(pityriasis versicolor), 혈관종(hemangioma), 혈관 확장으로 노화 된 피부, 피부암, 여드름(acne), 지루성 각화증(seborrheic keratosis), 또는 모세혈관확장증(telangiectasia)을 포함한다.

바람직하게는, 상기 피부 이미지 분해와 피부 상태 결정은 인간과 기계간 인터페이스 장치에서 개별적으로 수행된다.

바람직하게는, 상기 피부 이미지 캡처는 인간과 기계간 인터페이스 장치에서 개별적으로 수행된다.

바람직하게는, 상기 인간과 기계간 인터페이스 장치는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 태블릿, 휴대폰 또는 PDA (personal digital assistant)를 포함한다.

본 발명의 제2 실시예는 피부 상태를 검사하는 방법을 제공하며, 상기 방법은 의심되는 대상으로부터 피부 이미지를 캡처하는 단계; 상기 피부 이미지를 RBX 색공간 변환을 통해 적색 성분 이미지로 분해하는 단계; 상기 적색 성분 이미지로부터 평균 적색 강도 값과 평균 녹색 강도 값을 산출하는 단계; R-G 값을 얻기 위해, 상기 평균 녹색 강도 값에서 상기 평균 적색 강도 값 빼는 단계; 상기 의심되는 대상의 R-G 값을 기준 대상의 다른 R-G 값과 비교하는 단계를 포함하며, 여기서 상기 의심되는 대상의 R-G 값이 상기 기준 대상의 R-G 값 보다 큰 경우, 상기 의심되는 대상의 피부 상태가 기준 대상의 피부 상태보다 나쁘며, 상기 의심되는 대상의 R-G 값이 상기 기준 대상의 R-G 값 보다 작은 경우, 상기 의심되는 대상의 피부 상태가 상기 기준 대상의 피부 상태보다 좋다.

바람직하게는, 상기 피부 발적은 염증성 피부염(inflammatory dermatoses) 또는 혈관 확장(vascular dilation)은 있지만 염증이없는 피부 질환을 포함하는 혈관 관련 피부 질환과 관련이 있으며, 각 피부 질환은 로사세아(rosacea), 건선(psoriasis), 아토피성 피부염(atopic dermatitis), 얼굴 습진(facial eczema), 민감성 얼굴 피부(sensitive skin of face), 지루성 피부염(seborrheic dermatitis), 피부상균증(dermatophytosis), 어루러기(pityriasis versicolor), 혈관종(hemangioma), 혈관 확장으로 노화 된 피부, 피부암, 여드름(acne), 지루성 각화증(seborrheic keratosis), 또는 모세혈관확장증(telangiectasia)을 포함한다.

바람직하게는, 상기 피부 이미지 분해, 평균 강도 값 산출, R-G 값 획득, 및 R-G 값 비교는 인간과 기계간 인터페이스 장치에서 개별적으로 수행된다.

본 발명의 제3 실시예는 피부 상태를 검사하는 방법을 제공하며, 상기 방법은 의심되는 대상으로부터 피부 이미지를 캡처하는 단계; 상기 피부 이미지를 RBX 색공간 변환을 통해 적색 성분 이미지로 분해하는 단계; 상기 적색 성분 이미지로부터 평균 적색 강도 값과 평균 녹색 강도 값을 산출하는 단계; R-G 값을 얻기 위해, 상기 평균 녹색 강도 값에서 상기 평균 적색 강도 값을 빼는 단계; 상기 현재 획득된 R-G 값을 동일한 대상의 이전에 획득된 다른 R-G 값과 비교하는 단계를 포함하며, 여기서 상기 현재 획득된 R-G 값이 이전에 획득된 R-G 값 보다 큰 경우, 상기 의심되는 대상의 피부 상태가 나빠지는 경향을 보여주며, 상기 현재 획득된 R-G 값이 이전에 획득된 R-G 값 보다 작은 경우, 상기 대상의 피부 상태가 좋아지는 경향을 보여준다.

바람직하게는, 상기 현재 획득된 R-G 값은 치료 후 획득 된 R-G 값이고, 상기 이전에 획득된 R-G 값은 치료 전에 획득 된 R-G 값이다.

본 발명의 제4 실시예는 로사세아를 진단하는 방법을 제공하며, 상기 방법은 의심되는 대상으로부터 피부 이미지를 캡처하는 단계; 상기 피부 이미지를 RBX 색공간 변환을 통해 적색 성분 이미지로 분해하는 단계; 상기 적색 성분 이미지로부터 평균 적색 강도 값과 평균 녹색 강도 값을 산출하는 단계; 및 R-G 값을 얻기 위해, 상기 평균 녹색 강도 값에서 상기 평균 적색 강도 값을 빼는 단계를 포함하며, 여기서 상기 R-G 값이 72 보다 작은 경우, 상기 대상은 로사세아로 고통받지 않으며, 상기 R-G 값이 72 보다 크거나 같고 82 보다 작은 경우, 상기 대상은 가벼운 로사세아를 겪고, 상기 R-G 값이 82 보다 크거나 같고 92 보다 작은 경우, 상기 대상은 중간 정도의 로사세아를 겪으며, 상기 R-G 값이 92 보다 크거나 같은 경우, 상기 대상은 심한 로사세아에 시달린다.

바람직하게는, 상기 피부 이미지 분해, 평균 강도 값 산출, R-G 값 획득,은 인간과 기계간 인터페이스 장치에서 개별적으로 수행된다.

본 발명의 제5 실시예는 피부 치료 효과를 추정하는 방법을 제공하며, 상기 방법은 피부 치료 전에 획득되는 피부 이미지와 RBX 색공간 변환을 통해 피부 치료 후에 획득되는 다른 피부 이미지를 피부 치료 전의 갈색 성분 이미지와 피부 치료 후의 다른 갈색성분 이미지로 각각 분해하는 단계; 상기 피부 치료 전의 갈색 성분 이미지와 상기 피부 치료 후의 갈색 성분 이미지에 대해, 피부 치료 전의 그레이스케일(grayscale) 이미지와 피부 치료 후의 다른 그레이스케일 이미지를 각각 생성하기 위해, 계조 프로세싱(gray processing)을 수행하는 단계; 상기 피부 치료 전의 그레이스케일 이미지와 상기 피부 치료 후의 다른 그레이스케일 이미지를 각각 피부 치료 전의 강도 스펙트럼(intensity spectrum)과 피부 치료 후의 강도 스펙트럼으로 각각 변환하는 단계; 각 강도 스펙트럼을 강도 값에 따라 제1 블럭과 제2 블럭으로 구분하는 단계, 여기서 상기 제1 블럭에 해당하는 강도 값은 상기 제2 블럭에 해당하는 강도 값 보다 크며; 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역, 및 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역을 산출하는 단계; 및 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역을, Pre-H 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 전체 블럭의 영역으로 나누고, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역을, Pre-L 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 전체 블럭의 영역으로 나누고, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역을, Post-H 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 전체 블럭의 영역으로 나누고, 그리고 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역을, Post-L 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 전체 블럭의 영역으로 나누는 단계를 포함하며, 상기 Post-H 값이 상기 Pre-H 값 보다 크고, 상기 Post-L 값이 상기 Pre-L 값 보다 작은 경우, 상기 피부 치료가 효과적임을 지시한다.

바람직하게는, 상기 피부 치료는 피부 발적 정도를 개선시키고, 피부 미백 정도를 향상시키며 또는 피부 반점 정도를 낮추기 위해 제공된다.

바람직하게는, 상기 피부 발적은 염증성 피부염(inflammatory dermatoses) 및 혈관 확장(vascular dilation)은 있지만 염증이 없는 피부 질환을 포함하는 혈관 관련 피부 질환과 관련이 있으며, 각 피부 질환은 로사세아(rosacea), 건선(psoriasis), 아토피성 피부염(atopic dermatitis), 얼굴 습진(facial eczema), 민감성 얼굴 피부(sensitive skin of face), 지루성 피부염(seborrheic dermatitis), 피부상균증(dermatophytosis), 어루러기(pityriasis versicolor), 혈관종(hemangioma), 혈관 확장으로 노화 된 피부, 피부암, 여드름(acne), 지루성 각화증(seborrheic keratosis), 또는 모세혈관확장증(telangiectasia)을 포함한다.

바람직하게는, 상기 피부 반점은 오타 모반(nevus of Ota), 기미(melasma), 또는 검버섯(Solar lentigines)을 포함한 색소 침착 반점(pigmented aging spots)을 포함한다.

바람직하게는, 상기 피부 치료는 755nm 피코세컨드(picosecond) 토닝 레이저 요법(toning laser therapy), 1064nm 피코세컨드 토닝 레이저 요법, 또는 755nm 피코세컨드 스폿 레이저 요법(spot laser therapy)을 포함한다.

바람직하게는, 앞서 언급한 단계들 중의 적어도 하나는 인간과 기계간 인터페이스 장치에서 수행된다.

도 1은 RBX 색공간을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 2는 RBX 색공간 변환을 통해 획득되는 적색 성분 이미지와 갈색 성분 이미지를 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 편광이 피부 이미지를 캡처하기 위해 사용되는 것을 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench)에 따라 구성된 프로그램에 대한 동작을 보여주는 애플리케이션 페이지의 도면이다.
도 5는 서로 다른 유형의 대상들의 R-G 값들을 보여주는 통계 차트이다.
도 6은 치료 전과 치료 후의 제1 번 대상의 R-G 값들을 보여주는 통계 차트이다.
도 7은 치료 전과 치료 후의 제2 번 대상의 R-G 값들을 보여주는 통계 차트이다.
도 8은 치료 전과 치료 후의 제3 번 대상의 R-G 값들을 보여주는 통계 차트이다.
도 9는 치료 전과 치료 후의 제4 번 대상의 R-G 값들을 보여주는 통계 차트이다.
도 10은 치료 전과 치료 후의 제5 번 내지 제9 번 대상들의 R-G 값들을 보여주는 통계 차트이다.
도 11은 RBX 색공간 변환을 통해 획득되는 갈색 성분 이미지와 이것에 대응되는 그레이스케일 이미지를 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 12는 다른 단계들에서 피부 유형 3의 대상의 강도 스펙트럼(intensity spectrum)에서 모든 블럭들의 전체 영역에 대한 각 블럭(L0-L4)의 면적 비를 보여주는 통계 차트이다.
도 13은 다른 단계들에서 서로 다른 대상들의 강도 스펙트럼(intensity spectrum)에서 모든 블럭들의 전체 영역에 대한 각 블럭(L0-L4)의 면적 비를 보여주는 통계 차트이다.

아래에서 본 발명의 구체적 기술과 바람직한 실시예들이 제시될 것이며, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 특징적 구성들을 이해할 수 있도록 제공하였다.

실시예 1

Po-Han Huang 박사는 26 명의 개인으로부터 획득한 편광 피부 사진과 비 편광 피부 사진을 제공하였다. 이들 비 편광 사진들에 따르면, 모든 대상들은 4개의 그룹으로 구분되며, 즉, 정상 그룹(n=2), 약한 로사세아 그룹 (n=6), 중간 로사세아 그룹 (n=13) 및 중증 로사세아 그룹(n=5)으로 분류된다.

모든 편광 사진들은 RBX 색공간 변환에 의해 적색 성분 사진들로 변환되었다. 그 후, 이들 적색 성분 사진들은, 도 4에서 보여주는 LabVIEW에 따라 구성된 프로그램에 의해 적색 강도 스펙트라(intensity spectra), 녹색 강도 스펙트라, 및 청색 강도 스펙트라로 변환되었다. 마지막으로, 평균 적색 강도 값, 평균 녹색 강도 값, 및 평균 청색 강도 값이 모든 강도 스펙트라로부터 산출되었다.

모든 대상들은 평균 적색 강도 값들에 대해서는 다르지 않았다. 그렇지만, 도 5에서 보여주는 바와 같이, 평균 적색 강도 값에서 평균 녹색 강도 값을 뺀 차이, 즉 R-G 값을 기준으로, 중증 로사세아 그룹, 중간 로사세아 그룹, 약한 로사세아 그룹, 정상 그룹 순으로 하이에서 로우로 랭크되고 있다. 구체적으로, 정상 그룹의 대상들은 대략 67의 R-G 값(대략 60-72 범위)을 가지고; 약한 로사세아 그룹의 대상들은 대략 77의 R-G 값(대략 72-82 범위)을 가지고; 중간 로사세아 그룹의 대상들은 대략 87의 R-G 값(대략 82-92 범위)을 가지며; 중증 로사세아 그룹의 대상들은 대략 101의 R-G 값(대략 92-110 범위)을 가진다.

위에서와 같이, 상기 R-G 값의 브라켓(bracket)은 의사들의 전문 지식으로 얻은 진단 결과와 일치하므로, 따라서, 질병 심각도를 결정하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.

실시예 2

Po-Han Huang 박사는 4 명의 개인으로부터 편광 피부 사진 및 비 편광 피부 사진을 제공한 다음, 각각 제1 번 내지 제4 번으로 번호를 부여했다. 모든 대상들은 이들 비 편광 사진들에 따라 진단되었는데, 여기서, 제1 번 대상은 중증 로사세아를 겪고, 제2 번 대상은 중간 로사세아를 겪고, 제3 번 대상은 중간 로사세아를 겪고, 제4 번 대상은 약한 로사세아를 겪은 것으로 진단되었다. 그 후에, 모든 대상들은 치료를 받았고, 그들의 편광 피부 사진들과 비 편광 피부 사진들은 치료 후의 특정 일에 캡처되었다. 모든 대상들의 치료 상태는 이들 비 편광 피부 사진들에 따라 진단되었고, 그리고, 실시예 1에서 기술된 동작에 따라, 각 대상의 치료 전의 R-G 값과 치료 후의 R-G 값이 얻어졌다.

비 편광 피부 사진들에서 보여주는 것과 같이, 제1 번 대상의 피부 상태는 치료 후 7일째에 중간 상태로 되었다. 또한, 도 6에서 보여주는 바와 같이, R-G 값는 치료 후 7일째에 임계치 87 아래로 떨어졌다. 이러한 결과는 R-G 임계치 87은 의사들이 치료 후의 질환의 심각도를 평가하기 위한 기준으로 사용될 수 있음을 나태낸다.

비 편광 피부 사진들에서 보여주는 것과 같이, 제2 번 대상의 피부 상태는 치료 후 1일째에 중증 상태로 되고, 그 후 6일째에 약한 상태로 되었다. 도 7에서 추가적으로 보여주는 바와 같이, R-G 값는 치료 후 1일째에 임계치 87을 초과하였고, 치료 후 5일째에 임계치 77 아래로 떨어졌다. 이러한 결과는 R-G 임계치 87과 R-G 임계치 77은 의사들이 치료 후의 질환의 심각도를 평가하기위한 기준으로 사용될 수 있음을 나태낸다.

비 편광 피부 사진들에서 보여주는 것과 같이, 제3 번 대상의 피부 상태는 치료 후 7일 전에는 정상 상태가 되고, 그리고 치료 후 7일 후에는 악화 되었다. 도 8에서 추가적으로 보여주는 바와 같이, R-G 값는 치료 후 1일에서 6일까지는 임계치 67 아래로 떨어졌다가, 치료 후 7일 후에 임계치 67을 초과하였다. 이러한 결과는 R-G 임계치 67은 의사들이 치료 후의 질환의 심각도를 평가하기 위한 기준으로 사용될 수 있음을 나태낸다.

비 편광 피부 사진들에서 보여주는 것과 같이, 제4 번 대상의 피부 상태는 치료 후 5일째에 정상 상태로 되었다. 또한, 도 9에서 보여주는 바와 같이, R-G 값는 치료 후 5일째에 임계치 67 아래로 떨어졌다. 이러한 결과는 R-G 임계치 67은 의사들이 치료 후의 질환의 심각도를 평가하기위한 기준으로 사용될 수 있음을 나태낸다.

위에서와 같이, 상기 R-G 값의 브라켓(bracket)은 의사들의 전문 지식으로 얻은 진단 결과와 일치하므로, 따라서, 피부의 발적(redness) 정도의 강도에 기초하여 질병 심각도를 결정하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.

실시예 3

Po-Han Huang 박사는 5 명의 개인으로부터 편광 피부 사진 및 비 편광 피부 사진을 제공한 다음, 각각 제5 번 내지 제9 번으로 번호를 부여했다. 모든 대상들은 이들 비 편광 사진들에 따라 진단되었는데, 여기서, 제5 번 내지 제7 번 대상들은 모세혈관확장증(telangiectasia)를 겪고, 제8 번 및 제9 번 대상들은 혈관종(hemangioma)을 겪었다. 모든 대상들이 치료를 받은 후, 그들의 편광 피부 사진들과 비 편광 피부 사진들이 캡처되었다. 모든 대상들의 치료 상태는 이들 비 편광 피부 사진들에 따라 진단되었고, 그리고, 실시예 1에서 기술된 절차에 따라, 모든 대상들의 치료 전의 R-G 값과 치료 후의 R-G 값이 얻어졌다. 제5 번 내지 제7 번 대상들의 질환 상태는 진정되었고, 도 10에서 보여주는 바와 같이, 치료 후의 그들 각각의 R-G 값은 치료 전의 R-G 값 보다 낮다. 제8 번 내지 제9 번 대상들의 질환 상태는 진정되었고, 도 10에서 보여주는 바와 같이, 치료 후의 그들 각각의 R-G 값은 치료 전의 R-G 값 보다 낮다.

실시예 4

Po-Han Huang 박사는 피부 유형 3의 대상으로부터의 편광 피부 사진과 비 편광 피부 사진을 제공하였다. 해당 대상이 치료를 받은 후, 편광 피부 사진들과 비 편광 피부 사진들이 캡처되었다.

모든 편광 사진들은 RBX 색공간 변환에 의해 갈색 성분 사진들로 변환되었다. 도 11에서와 같이, 갈색 성분 사진들이 LabVIEW에 의해 그레이스케일 사진들로 변환되고, 그레이스케일 사진들은 그레이스케일 강도 스펙트라로 변환되었다. 0-255의 강도 값들이 균등하게 5개 값 범위들로 구분된 후, 각 그레이스케일 강도 스펙트럼에서 상기 5개 값 범위들에 대응하는 5개 블럭들이 작은 것부터 큰 것 순으로 L0-L4로, 즉 가장 밝은 강도에 해당하는 L4에서, 가장 어두운 강도에 해당하는 L0로서, 명명되었다. 각 블럭의 영역이, 해당 블럭의 전체 강도가 되게, 산출된 후, 동일한 스펙트럼에서 모든 블럭들의 전체 영역에 대한 각 블럭의 비율이 산출되었다.

도 12에서 보여주는 바와 같이, 치료 전의 L1 비는 치료 후의 L1 비 보다 크며, 치료 전의 L2 비는 치료 후의 L2 비 보다 크며, 그리고 치료 전의 L3 비는 치료 후의 L3 비 보다 낮다. 이는 치료 후의 그레이스케일 사진들이 밝아지는 경향이 있음을 지시한다. 추가적으로, 박사는 치료가 시각적 관찰로 대상(개인)에 미백 효과, 반점 제거 효과를 갖게 한 것으로 결정하였다.

앞서 언급한 바와 같이, 그레이스케일 강도 스펙트럼에서 블럭의 강도 비가 미백 또는 반점 제거에 대한 효과를 결정하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.

실시예 5

Po-Han Huang 박사는 3명의 개인으로부터의 편광 피부 사진들과 비 편광 피부 사진들을 제공하였고, 이들 중 1명은 오타 모반(nevus of Ota)을, 다른 1명은 지루성 각화증(seborrheic keratosis)을, 나머지 1명은 기미(melasma)를 가졌다. 모든 대상들이 치료를 받은 후, 그들의 편광 피부 사진들과 비 편광 피부 사진들이 캡처되었다. 모든 편광 사진들은 RBX 색공간 변환에 의해 갈색 성분 사진들로 변환되었다. 갈색 성분 사진들이 LabVIEW에 의해 그레이스케일 사진들로 변환되고, 그레이스케일 사진들은 그레이스케일 강도 스펙트라로 변환되었다. 0-255의 강도 값들이 균등하게 5개 값 범위들로 구분된 후, 각 그레이스케일 강도 스펙트럼에서 상기 5개 값 범위들에 대응하는 5개 블럭들이 작은 것부터 큰 것 순으로 L0-L4로, 즉 가장 밝은 강도에 해당하는 L4에서, 가장 어두운 강도에 해당하는 L0로서, 번호가 부여되었다. 각 블럭의 영역이, 해당 블럭의 전체 강도가 되게, 산출된 후, 동일한 스펙트럼에서 모든 블럭들의 전체 영역에 대한 각 블럭의 비율이 산출되었다.

도 13에서 보여주는 바와 같이, 오타 모반(nevus of Ota)을 갖는 대상에서는, 치료 전의 L2 비는 치료 후의 L2 비 보다 크며, 치료 전의 L4 비는 치료 후의 L4 비 보다 낮다. 이는 치료 후의 그레이스케일 사진들이 밝아지는 경향이 있음을 지시한다. 추가적으로, 박사는 치료가 시각적 관찰로 대상(개인)에 오타 모반 제거 효과를 갖게 한 것으로 결정하였다.

도 13에서 보여주는 바와 같이, 지루성 각화증(seborrheic keratosis)을 겪는 대상에서는, 치료 전의 L0 비는 치료 후의 L0 비 보다 크며, 치료 전의 L1 비는 치료 후의 L1 비와 거의 같으며, 치료 전의 L2 비는 치료 후의 L2 비 보다 낮으며, 그리고 치료 전의 L3 비는 치료 후의 L3 비 보다 낮다. 이는 치료 후의 그레이스케일 사진들이 밝아지는 경향이 있음을 지시한다. 추가적으로, 박사는 치료가 시각적 관찰로 대상(개인)에 지루성 각화증 개선 효과를 갖게 한 것으로 결정하였다.

도 13에서 보여주는 바와 같이, 기미(melasma)를 갖는 대상에서는, 치료 전의 L1 비는 치료 후의 L1 비 보다 크며, 치료 전의 L2 비는 치료 후의 L2 비 보다 낮으며, 그리고 치료 전의 L3 비는 치료 후의 L3 비 보다 낮다. 이는 치료 후의 그레이스케일 사진들이 밝아지는 경향이 있음을 지시한다. 추가적으로, 박사는 치료가 시각적 관찰로 대상(개인)에 기미 제거 효과를 갖게 한 것으로 결정하였다.

앞서 언급한 바와 같이, 그레이스케일 강도 스펙트럼에서 블럭의 강도 비가 피부 질환 개선, 가령, 미백 또는 완전한 반점 제거에 대한 효과를 결정하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.

본 발명은 가장 실제적이고 바람직한 실시예들로 간주되는 것과 관련하여 기재하였지만, 본 발명은 기술한 실시예에 한정되지 않고, 상기에서 기술한 내용 및 실시예들의 변형 및 등가적 구성 또는 방법을 포함하기 위해, 가장 넓게 해석되는 본원 발명의 정신과 범위 내에서 포함된 다양한 구성 또는 방법들을 포함하는 것으로 이해하여야 한다.

Claims

피부 치료 전에 획득되는 피부 이미지와 RBX 색공간 변환을 통해 피부 치료 후에 획득되는 다른 피부 이미지를 피부 치료 전의 갈색 성분 이미지와 피부 치료 후의 다른 갈색성분 이미지로 각각 분해하는 단계;
상기 피부 치료 전의 갈색 성분 이미지와 상기 피부 치료 후의 갈색 성분 이미지에 대해, 피부 치료 전의 그레이스케일 이미지와 피부 치료 후의 다른 그레이스케일 이미지를 각각 생성하기 위해, 계조 프로세싱을 수행하는 단계;
상기 피부 치료 전의 그레이스케일 이미지와 상기 피부 치료 후의 다른 그레이스케일 이미지를 각각 피부 치료 전의 강도 스펙트럼과 피부 치료 후의 강도 스펙트럼으로 각각 변환하는 단계;
각 강도 스펙트럼을, 강도 값에 따라, 제1 블럭과 제2 블럭으로 구분하는 단계, 여기서 상기 제1 블럭에 해당하는 강도 값는 상기 제2 블럭에 해당하는 강도 값 보다 크며;
상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역, 및 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역을 산출하는 단계; 및
상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역을, Pre-H 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 전체 블럭의 영역으로 나누고, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역을, Pre-L 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 전의 강도 스펙트럼에서 상기 전체 블럭의 영역으로 나누고, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제1 블럭의 영역을, Post-H 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 전체 블럭의 영역으로 나누고, 그리고 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 제2 블럭의 영역을, Post-L 비율 값을 생성하기 위해, 상기 피부 치료 후의 강도 스펙트럼에서 상기 전체 블럭의 영역으로 나누는 단계를 포함하며,
상기 Post-H 값이 상기 Pre-H 값 보다 크고, 상기 Post-L 값이 상기 Pre-L 값 보다 작은 경우, 상기 피부 치료가 효과적임을 지시하는 피부 치료 효과를 추정하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 피부 치료는 피부 발적 정도의 개선, 피부 미백 정도의 향상, 또는 피부 반점 정도의 저감 중의 적어도 하나를 위해 제공되는 피부 치료 효과를 추정하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 피부 발적은 염증성 피부염 및 혈관 확장은 있지만 염증이 없는 피부 질환을 포함하는 혈관 관련 피부 질환에 관련되며, 상기 피부 질환은 로사세아, 건선, 아토피성 피부염, 얼굴 습진, 민감성 얼굴 피부, 지루성 피부염, 피부상균증, 어루러기, 혈관종, 혈관 확장으로 노화된 피부, 피부암, 여드름, 지루성 각화증, 또는 모세혈관확장증을 포함하는 피부 치료 효과를 추정하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 피부 반점은, 검버섯를 포함하는, 오타 모반, 기미, 또는 색소 침착 반점을 포함하는 피부 치료 효과를 추정하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 캡처된 피부 이미지는 컬러 이미지인 것을 특징으로 하는 피부 치료 효과를 추정하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 피부 치료는 755nm 피코세컨드 토닝 레이저 요법, 1064nm 피코세컨드 토닝 레이저 요법, 또는 755nm 피코세컨드 스폿 레이저 요법을 포함하는 피부 치료 효과를 추정하는 방법.