WO2018007353A1 - Verfahren und vorrichtung zum ermitteln eines schädigungsgrads von haar und verfahren zum ermitteln eines nutzerspezifischen mittels zur haarbehandlung - Google Patents

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calibration
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Georg KNÜBEL
Meike VOSS-KLIMKE
Oliver Seiler
Ludger Bütfering
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Henkel Ag & Co. Kgaa
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Definitions

  • the invention relates to a method and a device for determining a degree of damage of hair and a method for determining a user-specific means for hair treatment.
  • an effect of the product e.g. an intensity of a coloring, strongly depending on the degree of damage of the hair.
  • Hair can be damaged by natural or artificially induced processes.
  • the most important type of damage can be oxidative damage.
  • the natural processes may involve a combined (e.g., simultaneous) exposure of UV light and oxygen (O2) to the hair.
  • a combined (e.g., simultaneous) exposure of UV light and oxygen (O2) to the hair may involve a combined (e.g., simultaneous) exposure of UV light and oxygen (O2) to the hair.
  • the artificially induced processes may include, for example, applying hair dyes (also referred to as colorations), bleaching, and / or generating a perm.
  • hair dyes also referred to as colorations
  • bleaching and / or generating a perm.
  • the damage process can be caused by an oxidation of amino acids, for example an oxidation of the amino acids cystine and cysteine to cysteic acid, which are very common in the hair.
  • Cystine can form intermolecular disulfide bridges (also known as S-S bridges) in the hair, so that cystine is extremely important for the mechanical stability of the hair.
  • the damage mechanism described makes it possible to precisely determine the degree of the most important, namely the oxidative damage, by determining a content of cysteic acid.
  • chromatographic methods are used here, such as, for example, high-performance liquid chromatography (HPLC) after an expensive acidic hydrolytic digestion of the hair sample.
  • HPLC high-performance liquid chromatography
  • Undamaged hair may typically have a cysteic acid content in a range of about 0.5% to about 1% (by weight).
  • the cysteic acid content may increase to over 15% (wt).
  • Damaging cosmetic treatments such as hair colorations, heat applications, perms, or oxidative procedures, such as e.g. Blonding, and many others more, are typically done in the private sector or in the field of end-user commercial services. Although carrying out a further damaging process on previously damaged hair can lead to catastrophic results up to complete hair breakage, there has hitherto been no possibility in this framework of determining the degree of predamaging of the hair, for example quantitatively.
  • a simple in use method and a corresponding device are provided, which with the aid of NIR spectroscopy and / or IR spectroscopy and multivariate calibration method allows a precise determination of a degree of oxidative damage to hair.
  • a mobile Data processing device such as a smartphone, a tablet or a laptop, are used for the device and the method.
  • a near-infrared (NIR) and / or an infrared (IR) spectrum can be obtained, for example, by ATR (near) infrared spectroscopy ("attenuated total reflection").
  • ATR near infrared spectroscopy
  • a mathematical model can be created, which then in a hair sample, also referred to as a tear, of the consumer based on the recorded NIR or IR spectrum allows a calculation of a content of cysteic acid, and thus of hair damage.
  • An analysis of the spectrum and an application of the model can, for example, (using appropriate apps) using known smartphones, tablets, etc. be executed.
  • a method for determining a degree of damage to hair may include: while exposing a hair sample of the hair to near-infrared and / or infrared light, capturing a spectrum of at least a portion of the near-infrared and / or infrared light reflected and / or scattered by the hair sample, comparing at least a portion of the spectrum with a spectroscopic calibration model obtained by means of near-infrared and / or infrared spectra and damage degrees of a plurality of calibration hair samples, and determining the degree of damage of the hair including the comparison.
  • the method may further include creating the calibration model, wherein creating the calibration model may include: for the plurality of calibration hair samples, capturing a calibration spectrum of at least a portion of the near infrared and / or infrared light that reflects from the calibration hair sample and / or scattering during exposure of the calibration hair sample to near-infrared and / or infrared light, determining a degree of damage of the calibration hair sample by an independent analytical method, and assigning the degree of damage to the calibration spectrum, and determining a correlation between the plurality of calibration spectra and the plurality of levels of damage ,
  • the analytical method may include determining a cysteic acid content.
  • determining the cysteic acid content may include a chromatographic method.
  • determining a correlation between the plurality of calibration spectra and the plurality of degrees of damage may include applying a partial least squares algorithm.
  • the at least a portion of the near-infrared and / or infrared light may have a (near-infrared) wavenumber range of 5022 cnr to 4020 cnr.
  • the at least a portion of the near-infrared and / or infrared light may have an (infrared) wavenumber range of about 1040 cm -1 .
  • the at least a portion of the near infrared and / or infrared light may have an (infrared) wavenumber range of 12,820 to 7692 cnr 1 .
  • an apparatus for determining a degree of damage to hair may include an NIR light source and / or an IR light source for exposing a hair sample of the hair to NIR or IR light, a spectrometer for receiving at least a portion of a spectrum of NIR or IR light, respectively interacting with the hair sample, and a data processing apparatus having a data storage in which a spectroscopic calibration model obtained by a plurality of calibration hair samples is stored, and a processor for comparing at least part of the spectrum with the spectroscopic calibration model and determining the degree of damage of the hair Inclusion of the comparison.
  • the NIR or IR light source and the spectrometer may form an integrated unit.
  • the at least a portion of the near-infrared and / or infrared light may have a (near-infrared) wavenumber range of 5022 cnr 1 to 4020 cnr 1 .
  • the at least a portion of the near-infrared and / or infrared light may have an (infrared) wavenumber range of about 1040 cm -1 .
  • the integrated unit and / or the data processing device may be mobile devices.
  • a method for determining a user-specific hair treatment agent may include determining a degree of damage of a user's hair according to various exemplary embodiments, computer-assisted determination of treatment results achievable by means of a plurality of hair treatment means by means of predictive analysis including the determined degree of damage, and selecting the user-specific agent based on the determined treatment results.
  • the user-specific hair treatment agent may comprise a hair care product, a hair dyeing product, a bleaching product or a styling product (e.g., for hair straightening or perm).
  • Figure 1 is a schematic representation of a method and an apparatus for determining a degree of damage of hair according to various embodiments
  • FIGS. 2A and 2B show near-infrared (FIG. 2A) and infrared (FIG. 2B) spectra, respectively, of cysteic acid;
  • FIG. 3 shows a table with prediction results for a degree of damage of a plurality of hair samples, which were obtained by means of a method according to an exemplary embodiment
  • FIG. 4 is a flow chart illustrating a method of determining a degree of damage of hair according to various embodiments.
  • FIG. 5 is a flow chart illustrating a method of determining a user-specific hair treatment agent according to various embodiments.
  • NIR near infrared
  • IR infrared
  • a method for determining a degree of damage to hair described herein may be carried out using either a near-infrared region, i.e., using various embodiments. by irradiating the hair with near-infrared light and spectral analysis of at least a portion of the NIR light after it has interacted with the hair (in other words, interacting) or by using an infrared region, i. by irradiating the hair with infrared light and spectral analysis of at least a portion of the IR light after it has interacted with the hair, or using both the near infrared and the infrared region, i. by irradiating the hair with near infrared and infrared light and spectral analysis of at least a portion of the NIR and at least a portion of the IR light after it has interacted with the hair.
  • a traditional method for determining a cysteic acid content of hair is based on a chemical digestion of the hair and subsequent chromatography of the released amino acids by means of high pressure liquid chromatography (HPLC, derived from the corresponding English term High Pressure Liquid Chromatography).
  • near-infrared spectroscopy can be used when sample preparation is difficult or impossible and a large number of samples are to be analyzed in a short time, e.g. in a pharmaceutical production for batch release or for measurements on skin or other biological objects.
  • Near-infrared spectroscopy is based on measuring spectral absorption by vibrational excitations of chemical bonds. Depending on what type of binding it is, absorption at different wavelengths can take place. As a rule, the absorption can follow the Lambert-Beer law and thus be proportional to a concentration of a component responsible for the absorption. Superimposing absorptions are additive, so that a quantification based on the spectra is possible.
  • these absorptions may be overtones (e.g., in the NIR range) or combination vibrations. An assignment of individual absorption wavelengths can be made more difficult.
  • chemometric methods can be used to evaluate the spectra and in particular for quantitative evaluation.
  • the NIR spectroscopy can therefore also be suitable for measurement on hair, because with the near-infrared radiation, not only the surface of the hair is analyzed, but because of the small absorption cross sections for the near-infrared radiation (eg compared with light in the visible wavelength range) the hair is at least partially penetrated can.
  • An evaluation of the spectra can be carried out by means of a computational model, which can be developed in a calibration phase and validation phase on the basis of a sufficiently large collective of comparison spectra. For this purpose, it may be necessary for all spectra to have reference values of the parameters to be calibrated. In the case of cysteic acid analysis on hair, these values can be obtained by the traditional method of HPLC.
  • the calculation model can be an artificial system that, for example, learns from the calibration hair samples and can generalize these after completion of the learning phase. That is, the examples are not simply learned by heart, but patterns and laws are identified in the learning data. For this purpose, different approaches can be followed. For example, supervised learning, partially supervised learning, may be used unsupervised learning, empowered learning and / or active learning, especially in conjunction with cfeep / eam / ng procedures. Monitored learning can be done, for example, by means of an artificial neural network (such as a recurrent neural network) or by means of a support vector machine. Unmonitored learning can also take place, for example, by means of an artificial neural network (for example an auto-encoder).
  • an artificial neural network such as a recurrent neural network
  • Unmonitored learning can also take place, for example, by means of an artificial neural network (for example an auto-encoder).
  • a measured near-infrared (NIR) region can have wavenumbers of from about 12,820 cm -1 to about 4,000 cnr This wavelength range may include characteristic overtone and combination vibrations of, for example, CH, OH, and NH groups.
  • NIR spectra of cystine in the wavenumber range of about 6200 cm “1 to about 5500 cm “ 1 can show characteristic absorption bands. If the hair changes, for example, as a result of increasing damage (increase in cysteic acid content), this may have an effect in the NIR spectrum on the bands characteristic of cysteic acid at 5022 cm -1 to 4020 cnr.
  • Chemometric analysis of the measured (N) IR spectra may be used in various embodiments in a NIR wave number range of about 8000 cnr 1 to about 4020 cnr 1 (at a resolution of, for example, 1 cnr 1) and / or in an infrared wave number range of about 1 100 cm “1 to about 1000 cm " 1 (at a resolution of, for example, 1 cm -1 ), which may include the relevant absorption bands of the cysteic acid component to be analyzed.
  • cysteic acid content In addition to the direct determination of the cysteic acid content via the characteristic absorption bands of cysteic acid, in particular in the range from 5022 cnr 1 to 4020 cnr 1 , an indirect determination of the cysteic acid content can also be carried out. Indirect determination of cysteic acid content occurs in a wavenumber range in which cysteic acid has no characteristic or relevant absorption bands.
  • the hair melanin absorbs not only in the visible spectrum (VIS), but also in the short-wave near-infrared spectrum, ie up to about 1300 nm. Without wishing to be bound by this theory, it is believed that in addition to forming specific Oxidation products of melanin comes, which also have absorptions in the short-wave NIR range.
  • a measured near-infrared (NIR) region can have wavenumbers of about 12,820 to 7692 cm -1 .
  • a calibration model are prepared. This can also be referred to as the calibration phase of the method for determining a degree of damage to hair.
  • the concentration of the cysteic acid (as a measure) can easily be determined in various exemplary embodiments by means of a (N) IR spectrum obtained for a hair sample to be measured (also referred to as a measuring hair sample for the calibration hair samples, the corresponding spectrum as measuring spectrum) for hair damage) from the spectra in comparison with the calibration spectra.
  • N a IR spectrum obtained for a hair sample to be measured
  • the calibration model can allow the calculation of the cysteic acid concentration both when the measurement spectrum essentially corresponds to one of the calibration spectra (or a variable determined from the spectra, for example a value for the absorption in the wavelength range characteristic of cysteic acid, for example an equivalent width or the like , are substantially identical), as well as when the measurement spectrum or the size determined therefrom should be classified between two calibration spectra or beyond a calibration spectrum.
  • the calibration model can be based on the discrete calibration spectra and the associated analytically determined cysteic acid concentration values are formed as a continuous model, which allows interpolation and extrapolation of the discrete data points.
  • modeling i. a quantitative evaluation of the calibration spectra and the associated cysteic acid concentration values, according to the so-called "partial least square” (PLS) method are performed.
  • PLS partial least squares
  • a correlation between the spectroscopic data and the corresponding concentration values of the individual components in this case, for example, cysteic acid, if additional hair constituents alternatively or additionally draw a conclusion on the degree of damage of the Allow hairs and show characteristic absorption features in the NIR or IR spectrum, these can be used alternatively or in addition to cysteic acid).
  • Reference values here are the values which may have been quantitative for the calibration hair samples in a laboratory via another independent analytical method (here, for example, HPLC after digestion to determine the cysteic acid concentration).
  • the spectra to be predicted can then be optimally assembled (fitted) in various exemplary embodiments.
  • the weighting factors of the individual factors leading to an optimal result can form the basis of the quantitative result calculation.
  • the following parameters can be used to optimize the PLS model: a frequency range used for the evaluation, a mathematical data pretreatment, a selection of the optimal number of factors, and / or an elimination of outliers (spectral and / or concentration outliers).
  • a quality of the developed calibration model may be evaluated based on at least one statistical performance parameter.
  • the at least one statistical performance parameter may be, for example, a correlation coefficient R 2 (also referred to as coefficient of determination) and / or an analysis error of a cross-validation RMSEP (derived from the English term "root mean square error of prediction").
  • R 2 also referred to as coefficient of determination
  • RMSEP analysis error of a cross-validation RMSEP
  • a plurality of models can be created, which can each be validated as part of an optimization, so that the model, which allows the best prediction results, can be determined as the calibration model.
  • two different methods a computer-assisted cross-validation and / or a validation with external reference samples, can be used for this purpose.
  • test calibrations can be calculated from a set of samples to which each sample was taken. With this Subkalibritation then each removed sample can be calculated. If this procedure is now carried out successively for all samples, then one can obtain a valid result set from its individual samples whose results are considered and which did not flow into the underlying calibration set. Based on the results of this cross-validation, the parameters of the respective optimization step can be evaluated.
  • validation can be performed on an independent validation record.
  • a plurality of independent validation samples with known analyte concentration ie, for example, with known cysteic acid content
  • Independent means here that the validation samples are not included in the calibration dataset.
  • FIG. 1 shows in a view 100 a schematic representation of a method for determining a degree of damage of hair according to various exemplary embodiments.
  • a hair sample 102P may be examined to determine a degree of damage of a user's hair 102.
  • the hair sample 102P can be left at the head or removed.
  • the hair sample 102P may be located at or removed from a user's scalp 102PL.
  • the hair sample 102P may have a minimum amount of hair, which may be expressed as a minimum area, for example, which may be blanket covered with the (eg, flat) hair sample 102P, for example at least 1 cm 2 , or, for example, a minimum weight, for example at least 0 , 5 g.
  • a device may be used as shown in FIG. 1 is shown schematically by way of example in a view 100.
  • the hair sample 102Pb may be spread so as to cover at least one interaction region which is illuminated by a light source 106 with NIR and / or IR light 110 and from which the light 110 interacts with the hair sample 102 is referred to as analyzing light 1 12, entering a spectrometer 108.
  • the hair sample 102P may be illuminated with NIR light 110 and / or with IR light 110.
  • the NIR light 110 may cover a wavenumber range of about 12,820 cm -1 to about 4,000 cnr, or at least one suitable portion thereof, for example, from about 8,000 cnr 1 to about 4020 cnr 1 , for example, from about
  • the IR light 1 10 may have a wavenumber range from about 3999 cnr 1 to about 400 cnr 1 , or at least one suitable portion thereof, for example from about 3000 cm -1 to about 500 cnr 1 , for example from about 1100 cnr 1 to about 1000 cnr 1 .
  • a light source 106 of the NIR or IR light 110 may be, for example, an NIR lamp and / or an IR lamp, or any other conventional light source that provides a suitable spectrum of light.
  • the light 110 emitted by the light source 106 can be guided in a medium in which it is totally reflected (e.g., multiply).
  • the hair sample 102P can thereby be brought so close to the medium, for example in physical contact with the medium, that it can interact with evanescent light of the light 110, for example, to absorb spectrally characteristic portions of the light.
  • DRS diffuse reflectance spectroscopy
  • the surface properties of the calibration hair samples with the measure of the degree of damage of the hair are correlated, so that for the Meßhaarproben a prediction of the degree of damage of the entire hair on the (N) IR spectrum, even if the (N) IR spectrum reflects only one property of the hair surface.
  • N IR spectroscopy devices these can be used in miniaturized, e.g. more mobile, for example, as a unit that may include the light source 106 and the spectrometer 108 as integrated components.
  • the (N) IR spectroscopy devices may, for example, be provided in the form of hand-held spectroscopy devices or attachment spectroscopy devices.
  • the entire method of determining an individualized hair treatment is performed by the tablet or laptop powering and controlling the MicroNIR OnSite spectroscopic device.
  • the spectroscopic data obtained can be sent to a further (mobile) data processing device, in particular a further smart terminal, which then carries out the method for determining an individualized hair treatment.
  • the transmission of the spectroscopic data can, for example, wirelessly via WLAN (WiFi) or Bluetooth.
  • Another suitable handheld spectroscopy device is the "i-Spec Nano" from B & W Tek
  • the spectroscopic device is powered by a USB port and a connected (mobile) data processing device or by a battery
  • the spectroscopy device has a light source and operates in a wavenumber range of 4545 to 7692 cm “1 .
  • the transmission of spectroscopic data to a (mobile) Data processing device, which then performs the method for determining an individualized hair treatment, can be done wirelessly by means of WLAN (WiFi) or Bluetooth.
  • Another suitable handheld spectroscopy device is the "SCiO by Consumer Physics", which displays the spectroscopic data on a smart device with the help of the integrated app “SpectroScan”.
  • the hand-held spectroscopy device operates in the short-wave range of the NIR and indeed at wavenumbers from 9090 to 14285 cnr (corresponds to 700 to 1 100 nm).
  • the evaluation of the measured data takes place with the aid of a cloud, in which, for example, a material database, chemometric models and algorithms are stored.
  • Still other suitable hand-held spectroscopy devices are available from Attonics Systems operating in either wavenumber ranges from 9090 to 26,315 cnr 1 (VIS-NIR) or from 3333 to 10,000 cm -1 (NIR). These spectroscopy devices are based on interferometers and have a high light throughput and high spectral resolution ( ⁇ 5 nm for the VIS-NIR spectroscopy device and ⁇ 20 nm for the NIR spectroscopy device.) The spectroscopy devices have a multi-phase shift array (MPA) chip and an optical arrangement in a circular Furthermore, the spectroscopy devices are compatible with mobile computing devices.
  • MPA multi-phase shift array
  • VIS-NIR spectroscopy devices are the miniature spectroscopy devices "USB2000-VIS-NIR” and “USB4000-VIS-NIR” from Ocean Optics. These spectroscopy devices operate with a wavelength range of 350 to 1000 nm. The spectrometers will be connected via a USB port to a data processing device.
  • Another suitable, miniaturized NIR spectroscopy device is integrated in the smartphone H2 Changhong.
  • NIR sensors or NIR evaluation modules that can be used in handheld spectroscopy devices.
  • Suitable NIR evaluation modules are the modules “DLP® NIRscan” and “DLP® NIRscan Nano” from Texas Instruments. These have two tungsten lamps and InGaAs photodiodes as detectors.
  • the module “DLP® NIRscan” works in the wavenumber range from 4016 to 7407 cnr 1 and the module “DLP® NIRscan Nano” in the range from 5882 to 1 1 1 1 1 cnr 1 .
  • the communication of the spectroscopic data is wireless via Bluetooth Low Energy.
  • SDK Software Developer Kits
  • apps can be developed that evaluate or further process the spectroscopic data.
  • NIR sensors are available from Si-Ware Systems under the designation "NeoSpectra.” Concrete sensors include: NeoSpectra SW62221-1.7, NeoSpectra SW62221-2.1, and NeoSpectra SW62221-2.5, which operate in different wavenumber ranges.
  • the spectrum may be transmitted to a data processing device 16.
  • a data processing device 16 This is marked with the reference numeral 1 14.
  • the transmission can take place in a known way, for example by means of a data cable, wireless data transmission (eg Bluetooth, WLAN, Thread, ZigBee or Near Field Communication (NFC)), or a transmission can take place within a device if the spectrometer (and possibly the Light source) is part of a data processing device (eg mobile phone, tablet, laptop) or vice versa, the spectrometer 108 is formed with an integrated data processing device 1 16.
  • wireless data transmission eg Bluetooth, WLAN, Thread, ZigBee or Near Field Communication (NFC)
  • NFC Near Field Communication
  • the data processing device may be equipped in various embodiments with appropriate software, such as an app.
  • a cysteic acid content of the hair sample can be determined as described above.
  • the degree of damage can be determined in a categorical scale (e.g., light, medium, heavy).
  • a categorical scale e.g., light, medium, heavy.
  • the degree of damage may be determined in a metric scale (e.g., percentage of the content of cysteic acid).
  • the described method for determining a degree of damage to hair can be carried out by means of a data processing device 16.
  • the data processing device may, as described above in connection with FIG. 1, for example a mobile data processing device, for example a smartphone, a tablet or a laptop, but also another computer, such as a smart mirror, or any other data processing device capable of storing and providing the data to perform the comparison and apply the model, if necessary, the model too create, so for example, any data processing device with sufficiently large data storage and sufficiently powerful processor.
  • a mobile data processing device for example a smartphone, a tablet or a laptop
  • another computer such as a smart mirror, or any other data processing device capable of storing and providing the data to perform the comparison and apply the model, if necessary, the model too create, so for example, any data processing device with sufficiently large data storage and sufficiently powerful processor.
  • the data processing device can also be set up to determine an individual hair treatment instruction depending on the determined degree of damage.
  • the individual hair treatment instruction may include the recommendation of commercially available bleaching agents and / or hair dyes and / or hair care products and / or hair styling agents.
  • the individual hair treatment instruction can be, for example, to determine the chemical composition of a hair treatment agent, in particular a bleaching agent, a hair dye, a hair care product and / or hair styling agent.
  • the data processing device may comprise at least one input device for inputting information into the data processing device, for example for inputting cysteic acid content measured values for the calibration and possibly for inputting instructions, parameters, etc. for carrying out the method.
  • the data processing device may comprise at least one output device for outputting information, for example for outputting results of the method.
  • the output of the results can be made graphically and / or acoustically.
  • the at least one output device may include a screen and / or a printer and / or a speaker.
  • any program e.g., an app
  • any program that provides such functionality may be used for modeling.
  • FIG. FIG. 2A shows an NIR spectrum 200 of cysteic acid
  • FIG. FIG. 2B shows an IR spectrum 201 of cysteic acid, in each case as absorption units as a function of the wavenumber.
  • boxes 220, 222 are in the NIR spectrum 200 in FIG. 2A (box 220) and in the IR spectrum 201 in FIG. 2B each highlighted spectral regions which may have characteristic cysteic acid absorption characteristics.
  • FIG. 2A the range from about 5022 cnr to about 4020 cnr 1 is highlighted, in FIG. 2B the range of about 1100 cnr 1 to about 1000 cm "
  • the preparation of calibrations for the quantification of cysteic acid in this example was carried out mainly based on Kerling hair samples, which were measured before and after various treatments.
  • the method may include, during exposure of a hair sample of the hair to near infrared and / or infrared light, capturing at least a portion of the near infrared and / or infrared light that interacts with the hair sample (at 410) a portion of the spectrum with a spectroscopic calibration model obtained by near infrared and / or infrared spectra and damage levels of a plurality of calibration hair samples (at 420) and determining the degree of damage of the hair including the comparison (at 430).
  • a user-specific means for hair treatment can be determined by means of the predictive analysis as described above, which, taking into account the independent parameters, determines the dependent parameter, e.g. the desired treatment result, achieved or at least comes as close as possible.

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Abstract

In verschiedenen Ausführungsbeispielen wird ein Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar bereitgestellt. Das Verfahren kann aufweisen: während eines Belichtens einer Haarprobe des Haars mit Nahinfrarot- und/oder Infrarotlicht, Aufnehmen eines Spektrums von zumindest einem Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts, welches mit der Haarprobe gewechselwirkt hat, Vergleichen zumindest eines Teils des Spektrums mit einem mittels Nahinfrarot- und/oder Infrarotspektren und Schädigungsgraden einer Mehrzahl von Kalibrierhaarproben gewonnenen spektroskopischen Kalibriermodell, und Ermitteln des Schädigungsgrads des Haars unter Einbeziehung des Vergleichs.

Description

„Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar und Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung"
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar und ein Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung.
Bei einer Behandlung von Haar mit kosmetischen Produkten kann eine Wirkung des Produkts, z.B. eine Intensität einer Färbung, stark vom Schädigungsgrad des Haars abhängen.
Deshalb kann eine Ermittlung einer Schädigung des Haars von großer Bedeutung sein.
Haar kann durch natürliche oder künstlich herbeigeführte Vorgänge geschädigt werden. Der wichtigste Schädigungstyp kann dabei eine oxidative Schädigung sein.
Die natürlichen Vorgänge können beispielsweise eine kombinierte (z.B. gleichzeitige) Einwirkung von UV-Licht und Sauerstoff (O2) auf das Haar aufweisen.
Die künstlich herbeigeführten Vorgänge können dabei beispielsweise ein Anwenden von Haarfärbemitteln (auch als Colorationen bezeichnet), ein Blondieren, und/oder ein Erzeugen einer Dauerwelle aufweisen.
Dabei kann neben erwünschten kosmetischen Effekten, wie z.B. einer Aufhellung des Haars, auch eine starke Schädigung des Haars auftreten, beispielsweise bei einer Verwendung von Oxidationsmitteln.
Der Schädigungsvorgang kann dabei ursächlich durch eine Oxidation von Aminosäuren, beispielsweise eine Oxidation der im Haar sehr häufig vorkommenden Aminosäuren Cystin und Cystein zu Cysteinsäure, erfolgen. Cystin kann im Haar intermolekulare Disulfidbrücken (auch als S- S-Brücken bezeichnet) ausbilden, so dass das Cystin äußerst wichtig ist für die mechanische Stabilität des Haars.
Die Oxidation dieser Brücken zu Cysteinsäure kann die mechanische Stabilität des Haars zerstören und bei mehrfachen Anwendungen sogar zu einem vollständigen Haarbruch führen. Allerdings können bereits vorher makroskopisch wahrnehmbare, z.B. fühlbare, Eigenschaften des Haars, beispielsweise eine Oberflächenrauhigkeit, negativ beeinflusst werden. Auch Ergebnisse kosmetischer Behandlungen, insbesondere schädigender Verfahren, können bereits in einem frühen Schädigungsstadium massiv verändert sein im Vergleich zu einem Ergebnis bei ungeschädigtem Haar.
Der beschriebene Schädigungsmechanismus ermöglicht es, den Grad der wichtigsten, nämlich der oxidativen Schädigung, durch eine Bestimmung eines Gehaltes an Cysteinsäure exakt zu ermitteln.
In einem akademischen und industriellen Bereich können einem Forscher bzw. Entwickler eine Vielzahl von physikalischen und chemisch-analytischen Verfahren zur Verfügung stehen, um eine Ermittlung des Schädigungsgrads durchzuführen, beispielsweise eine quantitative Ermittlung des oxidativen Schädigungsgrads.
Herkömmlich werden hierbei chromatographische Verfahren verwendet, wie beispielsweise Hochleistungsflüssigkeitschromatographie (HPLC) nach einem aufwändigen sauren hydrolytischen Aufschluss der Haarprobe.
Ungeschädigtes Haar kann typischerweise einen Cysteinsäuregehalt in einem Bereich von etwa 0.5% bis etwa 1 % (nach Gewicht) aufweisen. Bei Vorliegen einer Schädigung, beispielsweise infolge mehrfachen Ultrablondierens und/oder anderer Schädigungsmechanismen, kann der Cysteinsäuregehalt auf über 15% (Gew.) ansteigen.
Allerdings sind all diese chromatographischen Verfahren kompliziert und apparativ aufwändig, so dass sie einem Endverbraucher nicht zur Verfügung stehen.
Schädigende kosmetische Behandlungen, beispielsweise Haarcolorationen, Hitzeanwendungen, Dauerwellen oder oxidative Prozeduren wie z.B. Blondieren, und viele andere mehr, werden typischerweise im privaten Bereich oder im Bereich kommerzieller Dienstleistungen am Endverbraucher ausgeführt. Obwohl eine Durchführung eines weiteren schädigenden Verfahrens an vorgeschädigtem Haar zu katastrophalen Ergebnissen bis hin zu einem vollständigen Haarbruch führen kann, bestand in diesem Rahmen bisher keine Möglichkeit, den Grad der Vorschädigung des Haars, beispielsweise quantitativ, zu bestimmen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen werden ein in der Nutzung einfaches Verfahren und eine entsprechende Vorrichtung bereitgestellt, welche mit Hilfe von NIR-Spektroskopie und/oder IR- Spektroskopie und multivariaten Kalibrierverfahren eine präzise Bestimmung eines Grades oxidativer Schädigung von Haar ermöglicht.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann aufgrund einer einfachen experimentellen Durchführung durch Nutzung neuartiger miniaturisierter NIR-Sensoren eine mobile Datenverarbeitungsvorrichtung, z.B. ein Smartphone, ein Tablet oder ein Laptop, für die Vorrichtung und das Verfahren genutzt werden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen wird ferner ein Verfahren bereitgestellt, um basierend auf Ergebnissen des Verfahrens zum Ermitteln des Schädigungsgrads von Haar geeignete, ggf. sogar personalisierte Kosmetika bereitzustellen. Dabei kann das Verfahren auch bei der Personalisierung geeignet sein, in großer Zahl ausgeführt zu werden (so genannte„mass customization" bzw.„mass customized").
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann ein Nahinfrarot- (NIR-) und/oder ein Infrarot- (IR- )Spektrum gewonnen werden, beispielsweise mittels ATR-(Nah-)lnfrarotspektroskopie (von Englisch „attenuated total reflection", auf Deutsch„abgeschwächte Totalreflexion"). Durch eine Anwendung von mathematischen Modellen kann mittels Vermessung von Kalibrier-Haarproben, welche einen anhand eines bekannten analytischen Verfahrens ermittelten Cysteinsäuregehalt aufweisen, ein mathematisches Modell erstellt werden, welches dann bei einer Haarprobe, auch als Tresse bezeichnet, des Verbrauchers anhand des aufgenommenen NIR- bzw. IR-Spektrums eine Berechnung eines Gehalts an Cysteinsäure, und damit der Haarschädigung, erlaubt. Eine Analyse des Spektrums und eine Anwendung des Modells kann dabei beispielsweise (mit geeigneten Apps) mittels bekannter Smartphones, Tablets o.ä. ausgeführt werden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen wird ein Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar bereitgestellt. Das Verfahren kann aufweisen: während eines Belichtens einer Haarprobe des Haars mit Nahinfrarot- und/oder Infrarotlicht, Aufnehmen eines Spektrums von zumindest einem Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts, welches von der Haarprobe reflektiert und/oder gestreut wird, Vergleichen zumindest eines Teils des Spektrums mit einem mittels Nahinfrarot- und/oder Infrarotspektren und Schädigungsgraden einer Mehrzahl von Kalibrierhaarproben gewonnenen spektroskopischen Kalibriermodell, und Ermitteln des Schädigungsgrads des Haars unter Einbeziehung des Vergleichs.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das Verfahren ferner ein Erstellen des Kalibriermodells aufweisen, wobei das Erstellen des Kalibriermodells aufweisen kann: für die Mehrzahl von Kalibrierhaarproben ein Aufnehmen eines Kalibrierspektrums von zumindest einem Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts, welches von der Kalibrierhaarprobe reflektiert und/oder gestreut wird während eines Belichtens der Kalibrierhaarprobe mit Nahinfrarot- und/oder Infrarotlicht, ein Ermitteln eines Schädigungsgrads der Kalibrierhaarprobe mittels eines unabhängigen analytischen Verfahrens, und ein Zuweisen des Schädigungsgrads zum Kalibrierspektrum, und ein Ermitteln einer Korrelation zwischen der Mehrzahl von Kalibrierspektren und der Mehrzahl von Schädigungsgraden. In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das analytische Verfahren ein Ermitteln eines Cysteinsäuregehalts aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das Ermitteln des Cysteinsäuregehalts ein chromatographisches Verfahren aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das Ermitteln einer Korrelation zwischen der Mehrzahl von Kalibrierspektren und der Mehrzahl von Schädigungsgraden ein Anwenden eines Partial Least Squares-Algorithmus aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen (Nahinfrarot-)Wellenzahlbereich von 5022 cnr bis 4020 cnr aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen (Infrarot- )Wellenzahlbereich um etwa 1040 cm"1 aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen (Infrarot-)Wellenzahlbereich von 12.820 bis 7692 cnr1 aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen wird eine Vorrichtung zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar bereitgestellt. Die Vorrichtung kann eine NIR-Lichtquelle oder/und eine IR-Lichtquelle zum Belichten einer Haarprobe des Haars mit NIR- bzw. IR-Licht aufweisen, ein Spektrometer zum Aufnehmen von zumindest einem Teil eines Spektrums von NIR- bzw. IR-Licht, welches mit der Haarprobe gewechselwirkt hat, und eine Datenverarbeitungsvorrichtung mit einem Datenspeicher, in welchem ein mittels einer Mehrzahl von Kalibrierhaarproben gewonnenes spektroskopisches Kalibriermodell gespeichert ist, und mit einem Prozessor zum Vergleichen zumindest eines Teils des Spektrums mit dem spektroskopischen Kalibriermodell und zum Ermitteln des Schädigungsgrads des Haars unter Einbeziehung des Vergleichs.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen können die NIR- bzw. IR- Lichtquelle und das Spektrometer eine integrierte Einheit bilden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen (Nahinfrarot-)Wellenzahlbereich von 5022 cnr1 bis 4020 cnr1 aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen (Infrarot- )Wellenzahlbereich um etwa 1040 cm"1 aufweisen. In verschiedenen Ausführungsbeispielen können die integrierte Einheit und/oder die Datenverarbeitungsvorrichtung mobile Geräte sein.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen wird ein Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung bereitgestellt. Das Verfahren kann ein Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar eines Nutzers gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen, ein computergestütztes Ermitteln von mittels einer Mehrzahl von Mitteln zur Haarbehandlung erzielbaren Behandlungsergebnissen mittels prädiktiver Analytik unter Einbeziehung des ermittelten Schädigungsgrads, und ein Auswählen des nutzerspezifischen Mittels anhand der ermittelten Behandlungsergebnisse aufweisen.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann das nutzerspezifische Mittel zur Haarbehandlung ein Haarpflegeprodukt, ein Haarfärbeprodukt, ein Blondierungsprodukt oder ein Stylingprodukt (z.B. für eine Haarglättung oder eine Dauerwelle) aufweisen.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Figuren dargestellt und werden im Folgenden näher erläutert.
Es zeigen
Figur 1 eine schematische Darstellung eines Verfahrens und einer Vorrichtung zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen;
Figur 2A und 2B Nahinfrarot- (FIG. 2A) bzw. Infrarot- (FIG. 2B) Spektren von Cysteinsäure;
Figur 3 eine Tabelle mit Vorhersageergebnissen für einen Schädigungsgrad einer Mehrzahl von Haarproben, welche mittels eines Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel gewonnen wurden;
Figur 4 ein Ablaufdiagramm, welches ein Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen darstellt; und
Figur 5 ein Ablaufdiagramm, welches ein Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen darstellt.
In der folgenden ausführlichen Beschreibung wird auf die beigefügten Zeichnungen Bezug genommen, die Teil der vorliegenden Anmeldung bilden und in denen zur Veranschaulichung spezifische Ausführungsformen gezeigt sind, in denen die Erfindung ausgeübt werden kann. Es versteht sich, dass andere Ausführungsformen benutzt und strukturelle oder logische Änderungen vorgenommen werden können, ohne von dem Schutzumfang der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Es versteht sich, dass die Merkmale der hierin beschriebenen verschiedenen beispielhaften Ausführungsformen miteinander kombiniert werden können, sofern nicht spezifisch anders angegeben. Die folgende ausführliche Beschreibung ist deshalb nicht in einschränkendem Sinne aufzufassen, und der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung wird durch die angefügten Ansprüche definiert.
In der vorliegenden Beschreibung werden die Begriffe Prädiktive Analytik, Predictive Analytics, Big Data und Data Mining synonym verwendet.
In der vorliegenden Beschreibung wird für Licht mit einer Wellenzahl in einem Bereich von 12.820 bis 4000 cm-1 der Begriff Nahinfrarot (NIR) verwendet, und für Licht mit einer Wellenzahl in einem Bereich von 3999 bis 400 cm"1 der Begriff Infrarot (IR).
Ein hierin beschriebenes Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar kann gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen entweder unter Nutzung eines Nahinfrarot-Bereichs ausgeführt werden, d.h. mittels Bestrahlens des Haars mit Nahinfrarotlicht und Spektralanalyse von zumindest einem Teil des NIR-Lichts, nachdem dieses mit dem Haar gewechselwirkt hat (anders ausgedrückt: in Wechselwirkung getreten ist), oder unter Nutzung eines Infrarot-Bereichs, d.h. mittels Bestrahlens des Haars mit Infrarotlicht und Spektralanalyse von zumindest einem Teil des IR-Lichts, nachdem dieses mit dem Haar gewechselwirkt hat, oder unter Verwendung von sowohl dem Nahinfrarot- als auch dem Infrarotbereich, d.h. mittels Bestrahlens des Haars mit Nahinfrarot- und Infrarotlicht und Spektralanalyse von zumindest einem Teil des NIR- und zumindest einem Teil des IR-Lichts, nachdem dieses mit dem Haar gewechselwirkt hat.
Eine traditionelle Methode für eine Bestimmung eines Cysteinsäuregehalts von Haar basiert auf einem chemischen Aufschluss des Haars und anschließender Chromatographie der freigesetzten Aminosäuren mittels Hochdruckflüssigchromatographie (HPLC, abgeleitet vom entsprechenden englischen Begriff High Pressure Liquid Chromatography).
Als Alternative wurden in den vergangenen Jahren Methoden der Nahinfrarotspektroskopie etabliert. Diese Methoden erlauben eine direkte, zerstörungsfreie Prüfung des Cysteinsäuregehaltes und anderer Bestandteile ohne eine aufwändige Probenvorbereitung und ohne das Haar durch die Analyse in seiner Struktur zu verändern oder zu zerstören.
Dies kann ein schnelleres Erzielen von Ergebnissen ermöglichen. Darüber hinaus kann es möglich sein, die Haare nach der Messung weiteren Behandlungen zu unterziehen, so dass an einer Haarsträhne Mehrfachanwendungen durchgeführt werden können. Zudem kann es möglich sein, relativ leicht Messungen an verschiedenen Haarpositionen durchzuführen (z.B. kopfhautnahes und kopfhautentferntes Haar), beispielsweise auch direkt am Kopf, ohne die Haarprobe entnehmen zu müssen.
Die Nahinfrarotspektroskopie kann beispielsweise dann angewendet werden, wenn eine Probenaufbereitung schwierig oder unmöglich ist und in kurzer Zeit eine Vielzahl von Proben zu analysieren ist, z.B. in einer pharmazeutischen Produktion zur Chargenfreigabe oder für Messungen an Haut oder an anderen biologischen Objekten.
Die Nahinfrarotspektroskopie basiert auf einer Messung spektraler Absorption durch Schwingungsanregungen chemischer Bindungen. Abhängig davon, um welche Art von Bindung es sich handelt, kann eine Absorption bei unterschiedlichen Wellenlängen stattfinden. In der Regel kann die Absorption dem Lambert-Beerschen Gesetz folgen und damit proportional zu einer Konzentration eines für die Absorption verantwortlichen Bestandteils sein. Überlagernde Absorptionen sind additiv, so dass eine Quantifizierung auf Basis der Spektren möglich ist.
Allerdings kann es sich bei diesen Absorptionen um Obertöne (z.B. im NIR-Bereich) oder Kombinationsschwingungen handeln. Eine Zuordnung einzelner Absorptionswellenlängen kann dadurch erschwert sein.
Aus diesem Grunde können zur Auswertung der Spektren und insbesondere zur quantitativen Evaluierung chemometrische Verfahren eingesetzt werden.
Die NIR Spektroskopie kann auch deshalb geeignet sein zur Messung an Haaren, weil mit der Nahinfrarotstrahlung nicht nur die Oberfläche der Haare analysiert wird, sondern wegen der kleinen Absorptionsquerschnitte für die nahinfrarote Strahlung (z.B verglichen mit Licht im sichtbaren Wellenlängenbereich) die Haare zumindest teilweise durchdrungen werden können.
Eine Auswertung der Spektren kann mittels eines Rechenmodells erfolgen, welches in einer Kalibrierphase und Validierphase anhand eines genügend großen Kollektivs von Vergleichsspektren entwickelt werden kann. Dazu kann es erforderlich sein, dass für alle Spektren Referenzwerte der zu kalibrierenden Kenngrößen vorliegen. Im Falle der Cysteinsäureanalytik an Haaren können diese Werte mittels des traditionellen Verfahrens der HPLC gewonnen werden.
Das Rechenmodell kann ein künstliches System sein, das beispielsweise aus den Kalibrier- Haarproben lernt und diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern kann. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es werden Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkannt. Hierzu können unterschiedliche Ansätze verfolgt werden. Beispielsweise kann ein überwachtes Lernen, ein teilüberwachtes Lernen, ein unüberwachtes Lernen, ein bestärktes Lernen und/oder ein aktives Lernen eingesetzt werden insbesondere in Verbindung mit cfeep /eam/ng-Verfahren. Ein überwachtes Lernen kann beispielsweise mittels eines künstlichen neuronalen Netzes (etwa einem rekurrenten neuronalen Netz) oder mittels einer Support Vector Machine erfolgen. Auch ein unüberwachtes Lernen kann beispielsweise mittels eines künstlichen neuronales Netzes (beispielsweis eines Autoencoders) erfolgen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann ein vermessener Nahinfrarot (NIR)-Bereich Wellenzahlen von etwa 12.820 cm"1 bis etwa 4000 cnr aufweisen. Dieser Wellenlängenbereich kann u.a. charakteristische Oberton- und Kombinationsschwingungen von z.B. CH-, OH- und NH-Gruppen aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen können NIR Spektren von Cystin im Wellenzahlbereich von etwa 6200 cm"1 bis etwa 5500 cm"1 charakteristische Absorptionsbanden zeigen. Verändert sich das Haar z.B. durch stärker werdende Schädigung (Zunahme des Cysteinsäuregehaltes), kann sich das im NIR-Spektrum auf die für die Cysteinsäure charakteristischen Banden bei 5022 cm"1 bis 4020 cnr auswirken.
Eine chemometrische Analyse der gemessenen (N)IR-Spektren kann in verschiedenen Ausführungsbeispielen in einem NIR-Wellenzahlbereich von etwa 8000 cnr1 bis etwa 4020 cnr1 (bei einer Auflösung von beispielsweise 1 cnr1) oder/und in einem IR-Wellenzahlbereich von etwa 1 100 cm"1 bis etwa 1000 cm"1 (bei einer Auflösung von beispielsweise 1 cm"1) erfolgen. Hier können sich u. a. die relevanten Absorptionsbanden der zu analysierenden Komponente Cysteinsäure befinden.
Neben der direkten Bestimmung des Cysteinsäuregehalts über die charakteristischen Absorptionsbanden der Cysteinsäure, insbesondere im Bereich von 5022 cnr1 bis 4020 cnr1 , kann auch eine indirekte Bestimmung des Cysteinsäuregehalts erfolgen. Die indirekte Bestimmung des Cysteinsäuregehalts erfolgt in einem Wellenzahlenbereich, in dem Cysteinsäure keine charakteristischen oder relevanten Absorptionsbanden aufweist.
Zwischen dem Gehalt an Cysteinsäure und dem Gehalt an Melanin im Haar besteht eine inverse Korrelation, die indirekt - über die Bestimmung des Melaningehaltes - die Bestimmung des Gehalts an Cysteinsäure ermöglicht. Es wurde insbesondere gefunden, dass der Prozess der oxidativen Schädigung (Bildung von Cysteinsäure) beim Blondieren oder Färben von Haaren mit dem Abbau von Melanin verknüpft ist.
Das in den Haaren vorkommende Melanin absorbiert nicht nur im sichtbaren Spektrum (VIS), sondern auch im kurzwelligen Nahinfrarot-Spektrum, d.h. bis etwa 1300 nm. Ohne an diese Theorie gebunden sein zu wollen, wird vermutet, dass es zusätzlich zur Bildung spezifischer Oxidationsprodukte des Melanins kommt, die auch noch Absorptionen im kurzwelligen NIR-Bereich aufweisen.
Es hat sich gezeigt, dass sich auch mit Hilfe von kurzwelligen Nahinfrarotspektren mit einem Wellenzahlbereich von 12.820 bis 7692 cm-1 , also in einem Wellenzahlbereich in dem Cysteinsäure keine charakteristische Absorption zeigt, zuverlässige Kalibriermodelle erstellen lassen, die eine Korrelation zwischen dem kurzwelligen Nahinfrarotspektrum und dem Cysteingehalt von Haarproben herstellen und die im Wesentlichen dieselbe Qualität aufweisen, wie Auswertungen über den gesamten oder über längerwellige Teile des Nahinfrarot- und/oder Infrarotspektralbereich, insbesondere längerweillige Bereiche mit charakteristischen Absorptionen der Cysteinsäure.
Zusammengefasst heißt das, dass der Gehalt an Cysteinsäure und somit die Bestimmung eines Schädigungsgrads von Keratinfaser indirekt über den Gehalt an Melanin und ggf. der Oxidationsprodukte von Melanin in den Keratinfasern bestimmt werden kann.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann ein vermessener Nahinfrarot (NIR)-Bereich Wellenzahlen von etwa 12.820 bis 7692 cm"1 aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann anhand von Ergebnissen einer quantitativen rechnergestützten Auswertung (auch als chemometrischen Analyse bezeichnet) für eine Mehrzahl von Kalibrationshaarproben in Kombination mit mittels eines unabhängigen Verfahrens, z.B. mittels HPLC, für dieselben Kalibrationshaarproben gewonnenen Werten für einen Cysteinsäuregehalt der jeweiligen Kalibrationshaarprobe, ein Kalibrationsmodell erstellt werden. Dies kann auch als Kalibrationsphase des Verfahrens zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar bezeichnet werden.
Liegt das Kalibrationsmodell vor, kann in verschiedenen Ausführungsbeispielen sehr einfach anhand eines für eine zu messende Haarprobe (für eine Unterscheidung von den Kalibrationshaarproben auch als Messhaarprobe bezeichnet, das zugehörige Spektrum als Messspektrum) gewonnenen (N)IR-Spektrums die Konzentration der Cysteinsäure (als Maß für die Haarschädigung) aus den Spektren im Vergleich mit den Kalibrationsspektren berechnet werden. Dabei kann das Kalibrationsmodell die Berechnung der Cysteinsäurekonzentration sowohl dann erlauben, wenn das Messspektrum im Wesentlichen einem der Kalibrationsspektren entspricht (bzw. eine jeweils aus den Spektren ermittelte Größe, beispielsweise ein Wert für die Absorption im für die Cysteinsäure charakteristischen Wellenlängenbereich, beispielsweise eine Äquivalentbreite oder Ähnliches, im Wesentlichen identisch sind), als auch dann, wenn das Messspektrum bzw. die daraus ermittelte Größe zwischen zwei Kalibrationsspektren oder jenseits eines Kalibrationsspektrums einzuordnen wäre. Anders ausgedrückt kann das Kalibrationsmodell anhand der diskreten Kalibrationsspektren und der dazugehörigen analytisch bestimmten Cysteinsäurekonzentrationswerte als kontinuierliches Modell gebildet werden, welches eine Inter- und Extrapolation der diskreten Datenpunkte ermöglicht.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann die Modellbildung, d.h. eine quantitative Auswertung der Kalibrationsspektren und der zugehörigen Cysteinsäurekonzentrationswerte, nach der so genannten„Partial Least Square' -Methode (PLS) ausgeführt werden. Beispielsweise kann bei der Erstellung des Kalibrationsmodells mit Hilfe eines Partial Least Squares (PLS)-Algorithmus eine Korrelation zwischen den spektroskopischen Daten und den entsprechenden Konzentrationswerten der einzelnen Komponenten (hier also beispielsweise der Cysteinsäure, sofern weitere Haarbestandteile alternativ oder zusätzlich einen Rückschluss auf den Schädigungsgrad des Haars erlauben und charakteristische Absorptionsmerkmale im NIR- oder IR-Spektrum zeigen, können diese alternativ oder zusätzlich zur Cysteinsäure herangezogen werden) berechnet werden.
Je umfangreicher eine Datenbasis ist (d.h. je mehr Spektren und zugehörige Referenzwerte bereitgestellt werden), umso besser kann eine Vorhersagegenauigkeit des Kalibrationsmodells sein. Als Referenzwerte sind hier die Werte bezeichnet, die für die Kalibrationshaarproben in einem Labor über ein anderes unabhängiges analytisches Verfahren (hier beispielsweise die HPLC nach Aufschluss zum Ermitteln der Cysteinsäurekonzentration) quantitativ worden sein können.
Im Rahmen der Modellbildung können gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen aus der Korrelation von Spektren und Referenzwerten virtuelle Spektren - sogenannte Faktoren - ermittelt werden, welche die wesentlichen, komponentenbezogenen spektralen Anteile wiedergeben können.
Mit diesen Faktoren können in verschiedenen Ausführungsbeispielen dann die vorherzusagenden Spektren optimal zusammengesetzt (gefittet) werden. Die dabei zu einem optimalen Ergebnis führenden Wichtungsfaktoren der einzelnen Faktoren können eine Grundlage der quantitativen Ergebnisberechnung bilden.
Folgende Parameter können gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen zur Optimierung des PLS-Modells dienen: ein zur Auswertung genutzter Frequenzbereich, eine mathematische Datenvorbehandlung, eine Auswahl der optimalen Faktorenzahl, und/oder eine Eliminierung von Ausreißern (spektrale und/oder Konzentrationsausreißer).
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann eine Qualität des entwickelten Kalibrationsmodells anhand mindestens eines statistischen Leistungsparameters bewertet werden. Der mindestens eine statistische Leistungsparameter kann beispielsweise ein Korrelationskoeffizient R2 (auch als Bestimmtheitsmaß bezeichnet) und/oder ein Analysenfehler einer Kreuzvalidierung RMSEP (abgeleitet vom englischen Begriff "Root Mean Square Error of Prediction") sein. In verschiedenen Ausführungsbeispielen können für das Entwickeln des Kalibrationsmodells eine Mehrzahl von Modellen erstellt werden, welche im Rahmen einer Optimierung jeweils validiert werden können, so dass das Modell, welches die besten Vorhersageergebnisse ermöglicht, als das Kalibrationsmodell bestimmt werden kann. Dazu können beispielsweise zwei verschiedene Verfahren, eine rechnergestützte Kreuzvalidierung und/oder eine Validierung mit externen Referenzproben, eingesetzt werden.
Bei einer Kreuzvalidierung können Testkalibrationen von einem Probenset berechnet werden, denen jeweils eine der Proben entnommen wurde. Mit dieser Subkalibrierung kann dann jeweils die herausgenommene Probe berechnet werden. Führt man dieses Prozedere nun für alle Proben nacheinander durch, so kann man einen validen Ergebnissatz von dessen Einzelproben erhalten, deren Ergebnisse betrachtet werden, und welche nicht in den zugrundeliegenden Kalibriersatz eingeflossen sind. Anhand der Ergebnisse dieser Kreuzvalidierung können die Parameter des jeweiligen Optimierungsschrittes bewertet werden.
Alternativ oder ergänzend kann die Validierung an einem unabhängigen Validierungsdatensatz durchgeführt werden. Dazu kann eine Mehrzahl von unabhängigen Validierproben mit bekannter Analytkonzentration (also beispielsweise mit bekanntem Cysteinsäuregehalt) mit Hilfe des chemometrischen Kalibriermodells vorhersagt werden. Unabhängig heißt hier, dass die Validierproben nicht im Kalibrierdatensatz enthalten sind. Als ein Nachteil dieser Methode kann betrachtet werden, dass die wertvollen Validierproben nicht zur Verbesserung der Kalibration genutzt werden können.
Für beispielhafte Ergebnisse einer Ermittlung eines Schädigungsgrads von Haar gemäß einem Ausführungsbeispiel und eine zugehörige Validierung siehe die Tabelle in FIG. 3 und die zugehörige Beschreibung.
FIG. 1 zeigt in einer Ansicht 100 eine schematische Darstellung eines Verfahrens zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen.
Gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen kann zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar 102 eines Nutzers eine Haarprobe 102P untersucht werden. Die Haarprobe 102P kann dabei am Kopf belassen oder entfernt werden. Die Haarprobe 102P kann sich in einer Entfernung 102PL von einer Kopfhaut des Nutzers befinden bzw. von dort entnommen werden. Die Haarprobe 102P kann eine Mindestmenge von Haaren aufweisen, die beispielsweise ausgedrückt sein kann als eine minimale Fläche, welche flächendeckend mit der (z.B. flach ausgebreiteten) Haarprobe 102P abgedeckt sein kann, beispielsweise mindestens 1 cm2, oder beispielsweise als ein Mindestgewicht, beispielsweise mindestens 0,5 g. In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann zum Ermitteln des Schädigungsgrads des Haars 102 eine Vorrichtung genutzt werden, wie sie in FIG. 1 beispielhaft schematisch in einer Ansicht 100 dargestellt ist.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann die Haarprobe 102Pb so ausgebreitet werden, dass sie zumindest einen Wechselwirkungsbereich bedeckt, welcher von einer Lichtquelle 106 mit NIR- oder/und IR-Licht 1 10 beleuchtet wird und aus welchem das Licht 1 10, nach einer Wechselwirkung mit der Haarprobe 102 als zu analysierendes Licht 1 12 bezeichnet, in ein Spektrometer 108 eintritt.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann die Haarprobe 102P mit NIR-Licht 1 10 und/oder mit IR-Licht 1 10 beleuchtet werden. Das NIR-Licht 1 10 kann einen Wellenzahlbereich von etwa 12820 cm"1 bis etwa 4000 cnr abdecken, oder mindestens einen geeigneten Teilbereich daraus, beispielsweise von etwa 8000 cnr1 bis etwa 4020 cnr1 , beispielsweise von etwa
5022 cnr1 bis etwa 4020 cm"1. Ein weiterer bevorzugter Teilbereich deckt Wellenzahlen von etwa 12.820 cm"1 bis 9090 cnr1 und besonders bevorzugt von etwa 12500 cnr1 bis 9524 cm"1 ab. Das IR- Licht 1 10 kann einen Wellenzahlbereich von etwa 3999 cnr1 bis etwa 400 cnr1 abdecken, oder mindestens einen geeigneten Teilbereich daraus, beispielsweise von etwa 3000 cm"1 bis etwa 500 cnr1 , beispielsweise von etwa 1 100 cnr1 bis etwa 1000 cnr1.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann eine Lichtquelle 106 des NIR- bzw. des IR-Lichts 1 10 beispielsweise eine NIR-Lampe oder/und eine IR-Lampe sein, oder jede andere herkömmliche Lichtquelle, die ein geeignetes Lichtspektrum bereitstellt.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen, z.B. wenn eine ATR-Spektroskopie genutzt wird, kann das von der Lichtquelle 106 emittierte Licht 1 10 in einem Medium geführt werden, in welchem es (z.B. mehrfach) total reflektiert wird. Die Haarprobe 102P kann dabei so nahe an das Medium herangebracht werden, beispielsweise in körperlichen Kontakt mit dem Medium, dass sie mit evaneszentem Licht des Lichts 1 10 wechselwirken kann, beispielsweise spektral charakteristische Anteile des Lichts 1 10 absorbieren kann.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen können andere NIR- und/oder IR-Spektroskopieverfahren genutzt werden, beispielsweise eine Diffuse-Reflexion-Spektroskopie (DRS).
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann bei dem Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar, welches angewendet werden kann, ohne die Haarprobe zu zerstören (und beispielsweise sogar bei am Kopf des Nutzers belassenem Haar ausgeführt werden kann), mittels der (N)IR-Strahlung nur ein Oberflächenbereich des Haars erreicht werden. Eine Eindringtiefe von (N)IR-Strahlung in Haar kann typischerweise etwa bis zu 10 μιη aufweisen, wohingegen ein typischer Haardurchmesser etwa 60 bis 70 μιη aufweisen kann. Allerdings können mittels der unabhängigen Analyse des Cysteinsäuregehalts der Haarproben, welche für die Bildung des Kalibrationsmodells genutzt wird, die Oberflächeneigenschaften der Kalibrationshaarproben mit dem Maß für den Schädigungsgrad des Haars (hier also beispielsweise dem Cysteinsäuregehalt) korreliert werden, so dass für die Messhaarproben eine Vorhersage des Schädigungsgrads des gesamten Haars anhand des (N)IR-Spektrums ermöglicht ist, auch wenn das (N)IR-Spektrum nur eine Eigenschaft der Haaroberfläche widerspiegelt.
Dank einer fortschreitenden Verbesserung von (N)IR-Spektroskopievorrichtungen können diese in miniaturisierter, z.B. mobiler, Form bereitgestellt werden, beispielsweise als eine Einheit, welche die Lichtquelle 106 und das Spektrometer 108 als integrierte Bestandteile aufweisen kann.
Die (N)IR-Spektroskopievorrichtungen können beispielsweise in Form von Hand- Spektroskopievorrichtungen („handheld") oder Aufsatz-Spektroskopievorrichtungen bereitgestellt werden.
Ein Beispiel für eine geeignete Hand-Spektroskopievorrichtung ist das„MicroNIR OnSite" der Firma Viavi Solutions Inc. Diese Spektroskopievorrichtung wird von einem Tablet oder einem Laptop über einen USB-Anschluss mit Strom versorgt und gesteuert und ermöglicht mit einer Messzeit von zwischen 0,25 und 0,5 Sekunden die Aufnahme der Nahinfrarot- und/oder Infrarotspektren der Keratinfasern eines Individuums in Echtzeit. Die Spektroskopievorrichtung weist zwei integrierte Vakuum-Wolfram-Lampen als Lichtquelle und ein InGaAs-Photodioden-Array mit 128 Pixeln auf. Das„MicroNIR OnSite" arbeitet in einem Wellenzahlenbereich von 6060 bis 10526 cm"1. Der Abstand zwischen den Keratinfasern und dem Glas der Handspektroskopievorrichtung kann zwischen 0 und 15 mm betragen, wobei ein Abstand von 3 mm bevorzugt ist.
In einer Ausführungsform der Erfindung wird das ganze Verfahren zur Ermittlung einer individualisierten Haarbehandlung durch das Tablet oder den Laptop durchgeführt, welcher die „MicroNIR OnSite' -Spektroskopievorrichtung mit Strom versorgt und steuert. Alternativ können die gewonnen spektroskopischen Daten an eine weitere (mobile) Datenverarbeitungsvorrichtung, insbesondere ein weiteres smartes Endgerät, gesendet werden, welches dann das Verfahren zur Ermittlung einer individualisierten Haarbehandlung durchführt. Die Übertragung der spektroskopischen Daten kann beispielsweise kabellos mittels WLAN (WiFi) oder Bluetooth erfolgen.
Eine weitere geeignete Hand-Spektroskopievorrichtung ist das„i-Spec Nano" der Firma B&W Tek. Die Spektroskopievorrichtung wird über einen USB-Anschluss und einer daran angeschlossenen (mobilen) Datenverarbeitungsvorrichtung oder über eine Batterie mit Strom versorgt. Die Spektroskopievorrichtung weist eine Lichtquelle auf und arbeitet in einem Wellenzahlenbereich von 4545 bis 7692 cm"1. Die Übertragung der spektroskopischen Daten an eine (mobile) Datenverarbeitungsvorrichtung, welche dann das Verfahren zur Ermittlung einer individualisierten Haarbehandlung durchführt, kann kabellos mittels WLAN (WiFi) oder Bluetooth erfolgen.
Ebenfalls geeignet ist die Hand-Spektroskopievorrichtung„QualitySpec Trek" der Firma ASD Inc. Dieses arbeitet in einem Wellenzahlenbereich von 28571 bis 400 cm-1.
Eine weitere geeignete Hand-Spektroskopievorrichtung ist das„SCiO by Consumer Physics", welche mit Hilfe der integrierten App „SpectroScan" die spektroskopischen Daten auf einem smarten Endgerät anzeigt. Die Hand-Spektroskopievorrichtung arbeitet im kurzwelligen Bereich des NIR und zwar bei Wellenzahlen von 9090 bis 14285 cnr (entspricht 700 bis 1 100 nm). Die Auswertung der gemessenen Daten erfolgt mit Hilfe einer Cloud, in der beispielsweise eine Materialdatenbank, chemometrische Modelle und Algorithmen gespeichert sind.
Noch weitere geeignete Hand-Spektroskopievorrichtungen sind von der Firma Attonics Systems erhältlich, welche entweder in Wellenzahlenbereichen von 9090 bis 26.315 cnr1 (VIS-NIR) oder von 3333 bis 10.000 cm"1 (NIR) arbeiten. Diese Spektroskopievorrichtungen basieren auf Interferometern und weisen einen hohen Lichtdurchsatz und eine hohe spektrale Auflösung (< 5 nm für die VIS-NIR- Spektroskopievorrichtung und < 20 nm für die NIR-Spektroskopievorrichtung) auf. Die Spektroskopievorrichtungen weisen einen Multi-Phase Shift Array (MPA) Chip und eine optische Anordnung in einem kreisförmigen Rohr auf. Ferner sind die Spektroskopievorrichtungen kompatibel mit mobilen Datenverarbeitungsvorrichtungen.
Weitere Beispiele für VIS-NIR-Spektroskopievorrichtungen sind die Miniaturspektroskopievorrichtungen„USB2000-VIS-NIR" und„USB4000-VIS-NIR" der Firma Ocean Optics. Diese Spektroskopievorrichtungen arbeiten mit einem Wellenlängenbereich von 350 bis 1000 nm. Die Spektrometer werden über einen USB-Anschluss mit einer Datenverarbeitungsvorrichtung verbunden werden.
Eine weitere geeignete, miniaturisiertes NIR-Spektroskopievorrichtung befindet sich integriert in dem Smartphone H2 der Firma Changhong.
Daneben existieren eine Reihe von NIR-Sensoren oder NIR-Auswertungsmodule, welche in Hand- Spektroskopievorrichtungen verwendet werden können. Geeignete NIR-Auswertungsmodule sind die Module„DLP® NIRscan" und„DLP® NIRscan Nano" der Firma Texas Instruments. Diese weisen zwei Wolfram-Lampen und InGaAs-Photodioden als Detektoren auf. Das Modul„DLP® NIRscan" arbeitet im Wellenzahlenbereich von 4016 bis 7407 cnr1 und das Modul„DLP® NIRscan Nano" im Bereich von 5882 bis 1 1 1 1 1 cnr1. Die Kommunikation der spektroskopischen Daten erfolgt kabellos über Bluetooth Low Energy. Mit Hilfe von„Software Developer Kits" (SDK), beispielsweise das Open Source SDK von KST Technologies, können Apps entwickelt werden, die die spektroskopischen Daten auswerten oder weiter verarbeiten.
Weitere geeignete NIR-Sensoren sind unter der Bezeichnung„NeoSpectra" von Si-Ware Systems erhältlich. Konkrete Sensoren umfassen: NeoSpectra SW62221-1.7, NeoSpectra SW62221-2.1 und NeoSpectra SW62221-2.5, welche in unterschiedlichen Wellenzahlenbereichen arbeiten.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das Spektrum an eine Datenverarbeitungsvorrichtung 1 16 übertragen werden. Dies ist mit dem Bezugszeichen 1 14 gekennzeichnet. Die Übertragung kann auf bekanntem Weg erfolgen, beispielsweise mittels eines Datenkabels, kabelloser Datenübertragung (z.B. Bluetooth, WLAN, Thread, ZigBee oder Near Field Communication (NFC)), oder eine Übertragung kann innerhalb einer Vorrichtung erfolgen, wenn das Spektrometer (und ggf. die Lichtquelle) Teil einer Datenverarbeitungsvorrichtung (z.B. Mobiltelefon, Tablet, Laptop) ist bzw. umgekehrt das Spektrometer 108 mit einer integrierten Datenverarbeitungsvorrichtung 1 16 gebildet ist.
Zum Empfangen und Weiterverarbeiten der Daten und für die Modellbildung kann die Datenverarbeitungsvorrichtung in verschiedenen Ausführungsbeispielen mit einer entsprechenden Software ausgestattet sein, beispielsweise einer App.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann anhand des aufgenommenen (N)IR-Spektrums in Verbindung mit dem Kalibrationsmodell ein Cysteinsäuregehalt der Haarprobe wie oben beschrieben ermittelt werden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann der Schädigungsgrad in einer kategorialen Skala (z.B. leicht, mittel, schwer) ermittelt werden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann der Schädigungsgrad in einer metrischen Skala (z.B. Prozentanteil des Gehalts an Cysteinsäure) ermittelt werden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das beschriebene Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar mittels einer Datenverarbeitungsvorrichtung 1 16 ausgeführt werden.
Die Datenverarbeitungsvorrichtung kann, wie oben im Zusammenhang mit FIG. 1 beschrieben, beispielsweise eine mobile Datenverarbeitungsvorrichtung, beispielsweise ein Smartphone, ein Tablet oder einen Laptop, aber auch einen sonstigen Computer, wie einen Smart Mirror, aufweisen, oder jede andere Datenverarbeitungsvorrichtung, die geeignet ist, die Daten zu speichern und bereitzustellen, den Vergleich auszuführen und das Modell anzuwenden, ggf. auch das Modell zu erstellen, also beispielsweise jede Datenverarbeitungsvorrichtung mit hinreichend großem Datenspeicher und hinreichend leistungsfähigem Prozessor.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann die Datenverarbeitungsvorrichtung ferner eingerichtet sein, in Abhängigkeit vom ermittelten Schädigungsgrad eine individuelle Haarbehandlungsanweisung zu ermitteln. Die individuelle Haarbehandlungsanweisung kann die Empfehlung von kommerziell erhältlichen Blondiermitteln und/oder Haarfärbemitteln und/oder Haarpflegeprodukten und/oder Haarstylingmitteln umfassen. Alternativ kann die individuelle Haarbehandlungsanweisung beispielsweise darin bestehen, die chemische Zusammensetzung eines Haarbehandlungsmittels, insbesondere eines Blondiermittels, eines Haarfärbemittels, eines Haarpflegeprodukts und/oder Haarstylingmittels zu ermitteln.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann die Datenverarbeitungsvorrichtung mindestens eine Eingabevorrichtung zum Eingeben von Informationen in die Datenverarbeitungsvorrichtung aufweisen, beispielsweise zum Eingeben von Cysteinsäuregehalt-Messwerten für die Kalibrierung und ggf. zum Eingeben von Anweisungen, Parametern usw. für ein Ausführen des Verfahrens.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann die Datenverarbeitungsvorrichtung mindestens eine Ausgabevorrichtung zum Ausgeben von Informationen aufweisen, beispielsweise zum Ausgeben von Ergebnissen des Verfahrens. Die Ausgabe der Ergebnisse kann graphisch und/oder akustisch erfolgen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann die mindestens eine Ausgabevorrichtung einen Bildschirm und/oder einen Drucker und/oder einen Lautsprecher aufweisen.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann für eine Modellierung jedes beliebige Programm (z.B. eine App) genutzt werden, welches eine solche Funktionalität bereitstellt.
FIG. 2A zeigt ein NIR-Spektrum 200 von Cysteinsäure, FIG. 2B ein IR-Spektrum 201 von Cysteinsäure, jeweils als Absorptionseinheiten in Abhängigkeit von der Wellenzahl.
Mittels Boxen 220, 222 sind im NIR-Spektrum 200 in FIG. 2A (Box 220) und im IR-Spektrum 201 in FIG. 2B jeweils Spektralbereiche hervorgehoben, die für Cysteinsäure charakteristische Absorptionsmerkmale aufweisen können. Beispielhaft ist in FIG. 2A der Bereich von etwa 5022 cnr bis etwa 4020 cnr1 hervorgehoben, in FIG. 2B der Bereich von etwa 1 100 cnr1 bis etwa 1000 cm"
1
Diese Spektralbereiche können in verschiedenen Ausführungsbeispielen für das Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar genutzt werden. Alternativ oder zusätzlich können andere bzw. weitere NIR- und/oder IR-Spektralbereiche genutzt werden, welche für die Cysteinsäure charakteristische Absorptionsmerkmale aufweisen.
FIG. 3 zeigt eine Tabelle 300 mit Vorhersageergebnissen für einen Schädigungsgrad von einer Mehrzahl von Haarproben (als Cysteinsäuregehalt in Gewichtsprozent), welche mittels eines Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel gewonnen wurden.
Für eine Beurteilung einer Qualität des Kalibrationsmodells, welches genutzt wurde, um die in der Tabelle 300 in der dritten Spalte wiedergegebenen Vorhersageergebnisse zu ermitteln, wurden eine Kreuzvalidierung und eine Validierung an einem unabhängigen Validierungsdatensatz ausgeführt.
Die Erstellung von Kalibrierungen für die Quantifizierung von Cysteinsäure wurde in diesem Beispiel im Wesentlichen basierend auf Kerling Haarmustern durchgeführt, die vor und nach verschiedenen Behandlungen vermessen wurden.
Um eine genügend große Datenbasis zu erhalten, wurden über einen größeren Zeitraum Proben gesammelt, die Spektren vermessen und dann entsprechende Referenzwerte hinzugezogen. Die Qualität des entwickelten Modells wird durch die Angabe eines Korrelationskoeffizienten R2 und eines Analysenfehlers der Kreuzvalidierung RMSEP als statistische Leistungsparameter beschrieben.
Als Datenvorbehandlung wurde für die Erstellung des Kalibrationsmodells in diesem Beispiel die 1. Ableitung nach Norris und ein reduzierter spektraler Bereich von 5022 cm"1 bis 4020 cnr genutzt.
Die PLS Kalibration erreicht in der Kreuzvalidierung folgende Kenngrößen: einen Korrelationskoeffizienten von R2 = 99,3 % und einen RMSEP-Wert von im Mittel 0,329 bei 8 Faktoren mit der 1. Ableitung nach Norris als Datenvorbehandlung im spektralen Bereich von 5022 cnr1 bis 4020 cm"1.
Um die Güte der Methode durch externe Validierung zu testen, wurden „unabhängige", nicht einkalibrierte Spektren von Testproben mit den Kalibrationsmodellen vorhergesagt und mit den entsprechenden mittels eines unabhängigen analytischen Verfahrens (HPLC) ermittelten Referenzwerten verglichen.
Die Ergebnisse sind in Tabelle 300 dargestellt.
Eine Standardabweichung (Root Mean Square Error of Deviation, RMSED) beträgt in diesem Beispiel 0,34 Gew.%. Wie in diesem Beispiel gezeigt ist, können Cysteinsäuregehalte neuer Haarmuster somit nach Modellerstellung mittels NIR-Messungen mit den beschriebenen Präzisionen bestimmt werden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen könnte das beschriebene Verfahren alternativ oder ergänzend zum NIR-Bereich mittels des IR-Bereichs ausgeführt werden.
FIG. 4 zeigt ein Ablaufdiagramm 400, welches ein Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen darstellt.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das Verfahren aufweisen während eines Belichtens einer Haarprobe des Haars mit Nahinfrarot- und/oder Infrarotlicht, Aufnehmen eines Spektrums von zumindest einem Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts, welches mit der Haarprobe gewechselwirkt hat (bei 410), Vergleichen zumindest eines Teils des Spektrums mit einem mittels Nahinfrarot- und/oder Infrarotspektren und Schädigungsgraden einer Mehrzahl von Kalibrierhaarproben gewonnenen spektroskopischen Kalibriermodell (bei 420) und Ermitteln des Schädigungsgrads des Haars unter Einbeziehung des Vergleichs (bei 430).
FIG. 5 zeigt ein Ablaufdiagramm 500, welches ein Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen darstellt.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das oben beschriebene Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar bzw. die oben beschriebene Vorrichtung zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar genutzt werden für ein Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung aufweisen: ein Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar eines Nutzers gemäß einer der oben beschriebenen Ausführungsbeispiele (bei 510), ein computergestütztes Ermitteln von mittels einer Mehrzahl von Mitteln zur Haarbehandlung erzielbaren Behandlungsergebnissen mittels prädiktiver Analytik unter Einbeziehung des ermittelten Schädigungsgrads (bei 520), und ein Auswählen des nutzerspezifischen Mittels anhand der ermittelten Behandlungsergebnisse (bei 530).
Prädiktive Analytik kann allgemein als ein Verfahren beschrieben werden, um aus großen Datenmengen Informationen zu extrahieren und aus diesen Daten ein Modell zu erzeugen, welches es erlaubt, auch für Werte, die nicht Teil des Datensatzes sind, Vorhersagen zu treffen. Bei Anwendung eines Prädiktive Analytik Verfahrens kann typischerweise ein Teil des Datensatzes als Trainings-Datensatz (auch als Trainingssatz oder Trainingsdaten bezeichnet) genutzt werden. Anhand dieses Trainingsdatensatzes können ein oder mehrere Modelle erzeugt werden, welche dann anhand der Daten, die nicht Teil des Trainingsdatensatzes sind, anhand der gesamten Daten, oder anhand eines speziell ausgewählten Teils der Daten, getestet werden können.
Für eine Bewertung des Modells, also eine Ermittlung der Anpassungsgüte, können beispielsweise ein Bestimmtheitsmaß R2, ein mittlerer absoluter Fehler, ein mittlerer quadratischer Fehler, eine Standardabweichung und/oder eine mittlere Abweichung herangezogen werden.
Das Bestimmtheitsmaß R2 kann für ein lineares Regressionsmodell einem quadrierten Korrelationskoeffizienten entsprechen. Für ein anderes Modell (eine andere Beziehung) kann es anders definiert sein.
Für die Modellierung mittels Prädiktiver Analytik können gemäß verschiedenen Ausführungsbeispielen verschiedene Funktionen oder Verfahren herangezogen werden. In einem einfachen Fall kann beispielsweise eine multiple lineare Regression genutzt werden. Bessere Ergebnisse können typischerweise unter Verwendung von polynomen Regressionen, neuronalen Netzen, Support Vector Machines, Entscheidungsbäumen (beispielsweise Baum-Ensembles) oder ähnlichem erzielt werden.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung als unabhängigen Parameter für die Modellierung mittels der Prädiktiven Analytik einen gemäß einem der in verschiedenen Ausführungsbeispielen beschriebenen Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar bestimmten Schädigungsgrad des Haars des Nutzers verwenden. Darüber hinaus können weitere unabhängige Parameter, z.B. eine Grundhaarfarbe des Nutzers, ein Ergrauungsgrad, usw., und als abhängiger Parameter beispielsweise ein gewünschtes Behandlungsergebnis, z.B. eine Wunschhaarfarbe und/oder Wunschhaarstruktur, usw. einbezogen werden.
Anhand dieser Parameter kann mittels der Prädiktiven Analytik wie oben beschrieben ein nutzerspezifische Mittel zur Haarbehandlung ermittelt werden, welches unter Berücksichtigung der unabhängigen Parameter den abhängigen Parameter, z.B. das gewünschte Behandlungsergebnis, erzielt oder diesem zumindest möglichst nahe kommt.
In verschiedenen Ausführungsbeispielen kann das nutzerspezifische Mittel zur Haarbehandlung ein Haarpflegeprodukt, ein Haarfärbeprodukt, ein Blondierungsprodukt, oder ein Stylingprodukt, beispielsweise ein Glättungsmittel wie z.B. Straightener oder Relaxer oder ein Mittel für eine Dauerwelle, aufweisen. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens ergeben sich aus der Beschreibung der Vorrichtung und umgekehrt.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar, aufweisend:
während eines Belichtens einer Haarprobe des Haars mit Nahinfrarot- und/oder Infrarotlicht, Aufnehmen eines Spektrums von zumindest einem Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts, welches mit der Haarprobe gewechselwirkt hat;
Vergleichen zumindest eines Teils des Spektrums mit einem mittels Nahinfrarot- und/oder Infrarotspektren und Schädigungsgraden einer Mehrzahl von Kalibrierhaarproben gewonnenen spektroskopischen Kalibriermodell; und
Ermitteln des Schädigungsgrads des Haars unter Einbeziehung des Vergleichs.
2. Verfahren gemäß Anspruch 1 , ferner aufweisend:
Erstellen des Kalibriermodells, aufweisend:
für die Mehrzahl von Kalibrierhaarproben:
während eines Belichtens der Kalibrierhaarprobe mit Nahinfrarot- und/oder Infrarotlicht, Aufnehmen eines Kalibrierspektrums von zumindest einem Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts, welches mit der Kalibrierhaarprobe gewechselwirkt hat;
Ermitteln eines Schädigungsgrads der Kalibrierhaarprobe mittels eines unabhängigen analytischen Verfahrens; und
Zuweisen des Schädigungsgrads zum Kalibrierspektrum; und
Ermitteln einer Korrelation zwischen der Mehrzahl von Kalibrierspektren und der Mehrzahl von Schädigungsgraden.
3. Verfahren gemäß Anspruch 2,
wobei das analytische Verfahren ein Ermitteln eines Cysteinsäuregehalts aufweist.
4. Verfahren gemäß Anspruch 3,
wobei das Ermitteln des Cysteinsäuregehalts ein chromatographisches Verfahren aufweist.
5. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 2 bis 4,
wobei das Ermitteln einer Korrelation zwischen der Mehrzahl von Kalibrierspektren und der Mehrzahl von Schädigungsgraden ein Anwenden eines Partial Least Squares-Algorithmus aufweist.
6. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5,
wobei der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen Wellenzahlbereich von 5022 cm"1 bis 4020 cm"1 aufweist.
7. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5,
wobei der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen Wellenzahlbereich von 12.820 cnr bis 7692 cnr aufweist.
8. Vorrichtung zum Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar, aufweisend:
eine NIR-Lichtquelle oder/und eine IR-Lichtquelle zum Belichten einer Haarprobe des Haars mit NIR- bzw. IR-Licht;
ein Spektrometer zum Aufnehmen eines Spektrums von zumindest einem Teil des NIR- bzw. IR-Lichts, welches mit der Haarprobe gewechselwirkt hat; und
eine Datenverarbeitungsvorrichtung mit einem Datenspeicher, in welchem ein mittels Nahinfrarot- und/oder Infrarotspektren und Schädigungsgraden einer Mehrzahl von Kalibrierhaarproben gewonnenes spektroskopisches Kalibriermodell gespeichert ist, und mit einem Prozessor zum Vergleichen zumindest eines Teils des Spektrums mit dem spektroskopischen Kalibriermodell und zum Ermitteln des Schädigungsgrads des Haars unter Einbeziehung des Vergleichs.
9. Vorrichtung gemäß Anspruch 8,
wobei die NIR- bzw. IR-Lichtquelle und das Spektrometer eine integrierte Einheit bilden.
10. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 8 oder 9,
wobei der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen Wellenzahlbereich von 5022 cnr1 bis 4020 cm"1 aufweist.
1 1. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 8 oder 9,
wobei der zumindest eine Teil des Nahinfrarot- und/oder Infrarotlichts einen Wellenzahlbereich von 12.820 cnr1 bis 7692 cnr1 aufweist.
12. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 8 bis 1 1 ,
wobei die integrierte Einheit und/oder die Datenverarbeitungsvorrichtung mobile Geräte sind.
13. Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 8 bis 12,
wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung ferner eingerichtet ist, in Abhängigkeit vom ermittelten Schädigungsgrad eine individuelle Haarbehandlungsanweisung zu ermitteln.
14. Verfahren zum Ermitteln eines nutzerspezifischen Mittels zur Haarbehandlung, aufweisend:
Ermitteln eines Schädigungsgrads von Haar eines Nutzers gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7; computergestütztes Ermitteln von mittels einer Mehrzahl von Mitteln zur Haarbehandlung erzielbaren Behandlungsergebnissen mittels prädiktiver Analytik unter Einbeziehung des ermittelten Schädigungsgrads; und
Auswählen des nutzerspezifischen Mittels anhand der ermittelten Behandlungsergebnisse. Verfahren gemäß Anspruch 14,
wobei das nutzerspezifische Mittel zur Haarbehandlung ein Haarpflegeprodukt oder ein Haarfärbeprodukt, ein Blondierungsprodukt, oder ein Stylingprodukt, beispielsweise ein Glättungsmittel, insbesondere einen Straightener oder Relaxer, oder ein Mittel für eine Dauerwelle, aufweist.
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