JPH1075933A - 皮脂の分泌状態の評価方法 - Google Patents
皮脂の分泌状態の評価方法Info
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- JPH1075933A JPH1075933A JP8257604A JP25760496A JPH1075933A JP H1075933 A JPH1075933 A JP H1075933A JP 8257604 A JP8257604 A JP 8257604A JP 25760496 A JP25760496 A JP 25760496A JP H1075933 A JPH1075933 A JP H1075933A
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 皮脂の分泌状態を、容易に迅速に、判定者の
如何によらず、常に安定した評価基準で評価できるよう
にする。 【解決手段】 疎水性で、皮脂を吸収する連続微孔性の
ポリマーフィルムからなり、皮脂の吸収前には不透明又
は乳白色であるが、皮脂を吸収することにより半透明又
は透明化する粘着テープを皮膚表面に貼着し、次いでそ
のテープを皮膚から剥がし、剥がしたテープの画像を撮
り、その画像に対して、自己相関マスクパターンを用い
た学習型画像計測システムを実行する画像解析を行い、
皮脂の分泌状態を判定する。
如何によらず、常に安定した評価基準で評価できるよう
にする。 【解決手段】 疎水性で、皮脂を吸収する連続微孔性の
ポリマーフィルムからなり、皮脂の吸収前には不透明又
は乳白色であるが、皮脂を吸収することにより半透明又
は透明化する粘着テープを皮膚表面に貼着し、次いでそ
のテープを皮膚から剥がし、剥がしたテープの画像を撮
り、その画像に対して、自己相関マスクパターンを用い
た学習型画像計測システムを実行する画像解析を行い、
皮脂の分泌状態を判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、皮脂腺の分布や皮
脂量等の皮脂の分泌状態を画像処理を用いて容易に判定
できるようにする皮脂の分泌状態の評価方法に関する。
脂量等の皮脂の分泌状態を画像処理を用いて容易に判定
できるようにする皮脂の分泌状態の評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】皮脂は皮脂腺から分泌され、汗と混ざり
合って皮膚表面を覆う皮脂膜を形成し、皮膚を保護す
る。こうして形成された皮脂膜は、外界からの刺激や細
菌等から皮膚を保護すると同時に表皮からの水分の過剰
な蒸発を抑制し、角質層に適度な水分を保持させる。
合って皮膚表面を覆う皮脂膜を形成し、皮膚を保護す
る。こうして形成された皮脂膜は、外界からの刺激や細
菌等から皮膚を保護すると同時に表皮からの水分の過剰
な蒸発を抑制し、角質層に適度な水分を保持させる。
【０００３】そのため、皮膚表面の皮脂膜が少な過ぎる
と皮膚がカサカサしたりざらついたりし、また皮膚に細
菌が繁殖しやすくなる。反対に、皮脂膜が多過ぎると皮
膚表面がべたついたり、よごれがつきやすくなったり
し、また毛孔がふさがれてにきびもできやすくなる。
と皮膚がカサカサしたりざらついたりし、また皮膚に細
菌が繁殖しやすくなる。反対に、皮脂膜が多過ぎると皮
膚表面がべたついたり、よごれがつきやすくなったり
し、また毛孔がふさがれてにきびもできやすくなる。
【０００４】一方、皮脂の分泌量は年齢、個人差、季節
等によって異なる。そこで、肌を健康に美しくするため
には、皮脂の分泌状態を正確に把握し、分泌状態に応じ
たスキンケアを行うことが必要となる。
等によって異なる。そこで、肌を健康に美しくするため
には、皮脂の分泌状態を正確に把握し、分泌状態に応じ
たスキンケアを行うことが必要となる。
【０００５】従来、皮脂の分泌状態を測定する方法とし
ては、疎水性で、皮脂を吸収する連続微孔性のポリマー
フィルムからなる粘着テープであって、皮脂の吸収前に
は不透明又は乳白色であるが、皮膚を吸収した部分は半
透明又は透明となるもの（市販品としては、セラニーズ
・ファイン・マーケッティング・カンパニー社製の商品
名ＣＥＬＧＡＲＤなど）を使用し、これを皮膚に適用し
た後、その半透明又は透明化した部分の数から皮脂腺の
数を測定し、半透明又は透明化した部分の面積から分泌
量を測定する方法が知られている（特表昭６０−５００
４３９号公報）。また、皮脂を吸収することにより透明
化する多孔性粘着性テープとして、ＣＵＤＥＲＭ ＣＯ
ＲＰＯＲＡＴＩＯＮ製の商品名ＳＥＢＵＴＡＰＥを使用
し、これを皮膚に適用後、そのテープの透明化したスポ
ットを実体顕微鏡で観察し、画像解析して毛穴の密度や
皮脂量を求める方法も知られている（Ｂｒｉｔｉｓｈ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｅｒｍａｔｏｌｏｇｙ，１３
１，８６２−８６５）。この他、皮脂の分泌状態の判定
方法としては、皮脂腺を含む組織を選択的に染色し、そ
の組織の画像を撮って画像解析する方法も知られている
（特開平４−１９７２５３号公報）。
ては、疎水性で、皮脂を吸収する連続微孔性のポリマー
フィルムからなる粘着テープであって、皮脂の吸収前に
は不透明又は乳白色であるが、皮膚を吸収した部分は半
透明又は透明となるもの（市販品としては、セラニーズ
・ファイン・マーケッティング・カンパニー社製の商品
名ＣＥＬＧＡＲＤなど）を使用し、これを皮膚に適用し
た後、その半透明又は透明化した部分の数から皮脂腺の
数を測定し、半透明又は透明化した部分の面積から分泌
量を測定する方法が知られている（特表昭６０−５００
４３９号公報）。また、皮脂を吸収することにより透明
化する多孔性粘着性テープとして、ＣＵＤＥＲＭ ＣＯ
ＲＰＯＲＡＴＩＯＮ製の商品名ＳＥＢＵＴＡＰＥを使用
し、これを皮膚に適用後、そのテープの透明化したスポ
ットを実体顕微鏡で観察し、画像解析して毛穴の密度や
皮脂量を求める方法も知られている（Ｂｒｉｔｉｓｈ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｅｒｍａｔｏｌｏｇｙ，１３
１，８６２−８６５）。この他、皮脂の分泌状態の判定
方法としては、皮脂腺を含む組織を選択的に染色し、そ
の組織の画像を撮って画像解析する方法も知られている
（特開平４−１９７２５３号公報）。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方法のうち、皮脂腺を含む組織を選択的に染色して画像
解析する方法は、組織の染色や、画像解析するために染
色した組織を生体から採取する作業が繁雑であり、迅速
に皮脂の分泌状態を判定することができないという問題
がある。
方法のうち、皮脂腺を含む組織を選択的に染色して画像
解析する方法は、組織の染色や、画像解析するために染
色した組織を生体から採取する作業が繁雑であり、迅速
に皮脂の分泌状態を判定することができないという問題
がある。
【０００７】これに対し、皮脂を吸収することにより半
透明又は透明化する粘着テープを使用する方法では、皮
膚から分泌された皮脂をテープに吸収すること自体は容
易でり、特定の２つ検体について、皮脂腺の数や皮脂の
分泌量を相対的に対比することも比較的容易である。し
かし、不特定多数の検体について、それらを正確に評価
することはできず、判定者により格差が生じるという問
題がある。さらに、検体のある測定領域における皮脂量
を評価することはできても、その測定領域内で皮脂腺ご
との分泌量のばらつき等を評価することはできない。例
えば、皮脂を吸収することにより形成されるスポットの
大きさが大、中、小入り乱れている場合と、スポットの
数は同じであり、トータルの分泌量も同じであるが、各
スポットの大きさが均一な場合とを明瞭に区別して評価
することができない。
透明又は透明化する粘着テープを使用する方法では、皮
膚から分泌された皮脂をテープに吸収すること自体は容
易でり、特定の２つ検体について、皮脂腺の数や皮脂の
分泌量を相対的に対比することも比較的容易である。し
かし、不特定多数の検体について、それらを正確に評価
することはできず、判定者により格差が生じるという問
題がある。さらに、検体のある測定領域における皮脂量
を評価することはできても、その測定領域内で皮脂腺ご
との分泌量のばらつき等を評価することはできない。例
えば、皮脂を吸収することにより形成されるスポットの
大きさが大、中、小入り乱れている場合と、スポットの
数は同じであり、トータルの分泌量も同じであるが、各
スポットの大きさが均一な場合とを明瞭に区別して評価
することができない。
【０００８】本発明は以上のような従来技術の課題を解
決しようとするものであり、皮脂の分泌状態を、容易に
迅速に、判定者の如何によらず、常に安定した評価基準
で評価できるようにすること、さらに皮脂の分泌状態
を、皮脂腺ごとの分泌量の分布も含めてより詳細に評価
できるようにすることを目的とする。
決しようとするものであり、皮脂の分泌状態を、容易に
迅速に、判定者の如何によらず、常に安定した評価基準
で評価できるようにすること、さらに皮脂の分泌状態
を、皮脂腺ごとの分泌量の分布も含めてより詳細に評価
できるようにすることを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明者は、皮脂を吸収
することにより半透明又は透明化する粘着テープを使用
し、そのテープに形成された皮脂の吸収スポットに対し
て、自己相関マスクパターンを用いた学習型画像計測シ
ステムを実行する画像解析を行うことにより上記の目的
が達成できることを見出し、本発明を完成させるに至っ
た。
することにより半透明又は透明化する粘着テープを使用
し、そのテープに形成された皮脂の吸収スポットに対し
て、自己相関マスクパターンを用いた学習型画像計測シ
ステムを実行する画像解析を行うことにより上記の目的
が達成できることを見出し、本発明を完成させるに至っ
た。
【００１０】即ち、本発明は、疎水性で、皮脂を吸収す
る連続微孔性のポリマーフィルムからなり、皮脂の吸収
前には不透明又は乳白色であるが、皮脂を吸収すること
により半透明又は透明化する粘着テープを皮膚表面に貼
着し、次いでそのテープを皮膚から剥がし、剥がしたテ
ープの画像を撮り、その画像に対して、自己相関マスク
パターンを用いた学習型画像計測システムを実行する画
像解析を行い、皮脂の分泌状態を判定することを特徴と
する皮脂の分泌状態の評価方法を提供する。
る連続微孔性のポリマーフィルムからなり、皮脂の吸収
前には不透明又は乳白色であるが、皮脂を吸収すること
により半透明又は透明化する粘着テープを皮膚表面に貼
着し、次いでそのテープを皮膚から剥がし、剥がしたテ
ープの画像を撮り、その画像に対して、自己相関マスク
パターンを用いた学習型画像計測システムを実行する画
像解析を行い、皮脂の分泌状態を判定することを特徴と
する皮脂の分泌状態の評価方法を提供する。
【００１１】本発明によれば、皮膚から分泌されている
皮脂を、特定のテープに吸収させ、そのテープにスポッ
トを形成するので、個々の皮脂腺からの皮脂の分泌状態
をこのテープに記録することができる。
皮脂を、特定のテープに吸収させ、そのテープにスポッ
トを形成するので、個々の皮脂腺からの皮脂の分泌状態
をこのテープに記録することができる。
【００１２】さらに、本発明によれば、テープに形成さ
れたスポットを画像に撮り、これを自己相関マスクパタ
ーンを用いた学習型画像計測システムを実行する画像解
析により分析するので、個々の皮脂腺からの皮脂の分泌
量のばらつき等も含めて極めて簡便に、迅速に、皮脂の
分泌状態を判定し、評価することができる。
れたスポットを画像に撮り、これを自己相関マスクパタ
ーンを用いた学習型画像計測システムを実行する画像解
析により分析するので、個々の皮脂腺からの皮脂の分泌
量のばらつき等も含めて極めて簡便に、迅速に、皮脂の
分泌状態を判定し、評価することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、本発明を詳細に説明する。
【００１４】本発明の皮脂の分泌状態の評価方法におい
ては、まず、皮脂の測定部位とする皮膚表面に、疎水性
で、皮脂を吸収する連続微孔性のポリマーフィルムから
なり、皮脂の吸収前には不透明又は乳白色であるが、皮
脂を吸収することにより半透明又は透明化する粘着テー
プを貼着する。このような粘着テープとしては市販品を
使用することができ、例えば、ＣＵＤＥＲＭ ＣＯＲＰ
ＯＲＡＴＩＯＮ製の商品名ＳＥＢＵＴＡＰＥ等を好まし
く使用することができる。
ては、まず、皮脂の測定部位とする皮膚表面に、疎水性
で、皮脂を吸収する連続微孔性のポリマーフィルムから
なり、皮脂の吸収前には不透明又は乳白色であるが、皮
脂を吸収することにより半透明又は透明化する粘着テー
プを貼着する。このような粘着テープとしては市販品を
使用することができ、例えば、ＣＵＤＥＲＭ ＣＯＲＰ
ＯＲＡＴＩＯＮ製の商品名ＳＥＢＵＴＡＰＥ等を好まし
く使用することができる。
【００１５】この粘着テープは、皮脂を吸収することに
より半透明又は透明化するので、皮膚に貼着し、所定時
間経過後に剥がすと、皮脂を分泌していた毛穴部分が透
明又は半透明化したスポットとなる。この場合、個々の
スポットは個々の皮脂腺に対応し、また各スポットの大
きさは各皮脂腺からの皮脂の分泌量に対応する。
より半透明又は透明化するので、皮膚に貼着し、所定時
間経過後に剥がすと、皮脂を分泌していた毛穴部分が透
明又は半透明化したスポットとなる。この場合、個々の
スポットは個々の皮脂腺に対応し、また各スポットの大
きさは各皮脂腺からの皮脂の分泌量に対応する。
【００１６】そこで、本発明においては、このスポット
が形成されたテープを画像に撮り、これを画像解析す
る。この場合、撮像手段としては、必要に応じて拡大レ
ンズを備えたＣＣＤカメラなどを使用することができ
る。
が形成されたテープを画像に撮り、これを画像解析す
る。この場合、撮像手段としては、必要に応じて拡大レ
ンズを備えたＣＣＤカメラなどを使用することができ
る。
【００１７】画像解析の手法としては、自己相関マスク
パターンを用いた学習型画像計測システムを実行する。
これにより、測定試料とするテープの画像を、スポット
数、形状係数、形状係数のばらつき、スポットの大きさ
のばらつき等により、解析者が任意に定めた分類クラス
に極めて容易に分類することができる。なおここで、形
状係数とは、凹凸の度合いを表す形状係数であって、
パターンを用いた学習型画像計測システムを実行する。
これにより、測定試料とするテープの画像を、スポット
数、形状係数、形状係数のばらつき、スポットの大きさ
のばらつき等により、解析者が任意に定めた分類クラス
に極めて容易に分類することができる。なおここで、形
状係数とは、凹凸の度合いを表す形状係数であって、
【００１８】
【数１】 で表される。形状係数は、円≦１、 楕円＞１、 不規
則形状＞１であり、この値が１から離れるほど凹凸の度
合いが大きいことを意味する。
則形状＞１であり、この値が１から離れるほど凹凸の度
合いが大きいことを意味する。
【００１９】学習型画像計測システムにより画像解析す
ると、例えば、図１に示した４つのパターン、即ち、
大、中、小のスポットが入り乱れているパターン１、ス
ポットの数は少ないが個々のスポットの大きさが大きい
パターン２、スポットの数は多いが個々のスポットの大
きさは小さいパターン３、スポットの数が少なく個々の
スポットの大きさも小さいパターン４のいずれかに、試
料とする当該テープを極めて容易に、判定者による格差
なく分類することができる。
ると、例えば、図１に示した４つのパターン、即ち、
大、中、小のスポットが入り乱れているパターン１、ス
ポットの数は少ないが個々のスポットの大きさが大きい
パターン２、スポットの数は多いが個々のスポットの大
きさは小さいパターン３、スポットの数が少なく個々の
スポットの大きさも小さいパターン４のいずれかに、試
料とする当該テープを極めて容易に、判定者による格差
なく分類することができる。
【００２０】なお、このような粘着テープに形成された
スポットは、経時的に消える場合があるので、スポット
を有するテープを複写によりハードコピーし、スポット
の形成状態をハードコピーとして保存することが好まし
い。また、スポットを有するテープを画像に撮った後、
その画像情報を光磁気記録媒体（ＭＯ）などの記録媒体
に保存しておいてもよい。
スポットは、経時的に消える場合があるので、スポット
を有するテープを複写によりハードコピーし、スポット
の形成状態をハードコピーとして保存することが好まし
い。また、スポットを有するテープを画像に撮った後、
その画像情報を光磁気記録媒体（ＭＯ）などの記録媒体
に保存しておいてもよい。
【００２１】自己相関マスクパターンを用いた学習型画
像計測システムの実行は、具体的には、例えば、次のよ
うに行うことができる。まず、皮膚から剥がしたテープ
の画像を、画像微分フィルターで処理してコントラスト
を高め、次いで２値化画像とし、その後、自己相関マス
ク（例えば、図２に示したような各々３×３のドットパ
ターンからなる２５通りのマスクパターン、又は５×５
のドットパターンからなる２５通りのマスクパターン、
又は双方の合計５０通りのマスクパターン）を画素単位
で走査させる。そして、自己相関マスクの各マスクパタ
ーンが２値化画像を構成する画素内にいくつ含まれるか
を自己相関マスクの各マスクパターンごとにカウント
し、それを画像の特徴量とする。画像の特徴量に対して
は、その分類クラスを教示する。
像計測システムの実行は、具体的には、例えば、次のよ
うに行うことができる。まず、皮膚から剥がしたテープ
の画像を、画像微分フィルターで処理してコントラスト
を高め、次いで２値化画像とし、その後、自己相関マス
ク（例えば、図２に示したような各々３×３のドットパ
ターンからなる２５通りのマスクパターン、又は５×５
のドットパターンからなる２５通りのマスクパターン、
又は双方の合計５０通りのマスクパターン）を画素単位
で走査させる。そして、自己相関マスクの各マスクパタ
ーンが２値化画像を構成する画素内にいくつ含まれるか
を自己相関マスクの各マスクパターンごとにカウント
し、それを画像の特徴量とする。画像の特徴量に対して
は、その分類クラスを教示する。
【００２２】この場合、分類クラスとしては、予め、ス
ポット数、形状係数、形状係数のばらつき、スポットの
大きさのばらつき等により定めた分類クラスについて、
それぞれ３〜１０段階程度を設定しておく。
ポット数、形状係数、形状係数のばらつき、スポットの
大きさのばらつき等により定めた分類クラスについて、
それぞれ３〜１０段階程度を設定しておく。
【００２３】そして、特徴量と分類クラスとの関係を多
変量解析し、分類クラスごとに分類規則を形成する。そ
の後、新たに任意のテープの画像をこのシステムで判定
させると、既に形成されている分類規則により当該テー
プの画像の分類クラスの判定結果を自動的に得ることが
可能となる。
変量解析し、分類クラスごとに分類規則を形成する。そ
の後、新たに任意のテープの画像をこのシステムで判定
させると、既に形成されている分類規則により当該テー
プの画像の分類クラスの判定結果を自動的に得ることが
可能となる。
【００２４】このような学習型自動計測システムにより
画像解析を行うと、ニューラルネットワークのバックプ
ロパゲーションアルゴリズムによる自己学習システム等
のように、学習データを順次与えて帰納的に分類規則を
導く解析手法に比して、分類規則の生成に要する時間を
短縮できるので好ましい。
画像解析を行うと、ニューラルネットワークのバックプ
ロパゲーションアルゴリズムによる自己学習システム等
のように、学習データを順次与えて帰納的に分類規則を
導く解析手法に比して、分類規則の生成に要する時間を
短縮できるので好ましい。
【００２５】なお、自己相関マスクパターンを用いて学
習型画像計測システムを実行する装置としては、例え
ば、（株）応用計測研究所のＡｉｓｓ(Adaptive Intell
igentSensing System)を使用することができる。
習型画像計測システムを実行する装置としては、例え
ば、（株）応用計測研究所のＡｉｓｓ(Adaptive Intell
igentSensing System)を使用することができる。
【００２６】また、本発明において、テープに形成され
た皮脂のスポットの形状等を自動判定させた後は、その
判定結果に基づき、さらに当該皮膚の皮脂の分泌能力、
あぶらっぽさ、カサカサ度、毛穴の目立ち度合等を評価
することができる。
た皮脂のスポットの形状等を自動判定させた後は、その
判定結果に基づき、さらに当該皮膚の皮脂の分泌能力、
あぶらっぽさ、カサカサ度、毛穴の目立ち度合等を評価
することができる。
【００２７】また、このような判定結果を季節ごとに得
ることにより、皮膚の表面状態の季節変動を正確に把握
することができ、季節ごとに適切な対処法をとることが
可能となる。
ることにより、皮膚の表面状態の季節変動を正確に把握
することができ、季節ごとに適切な対処法をとることが
可能となる。
【００２８】
【実施例】以下、本発明を実施例に基づいて具体的に説
明する。 （１）学習型画像計測システムによる皮脂の分泌状態の
判定結果と実際の分泌状態との相関性 ２０〜６５歳の健常人（女性）２０２名を被験者とし、
これら被験者の洗顔後の素肌状態の額、頬、鼻を測定部
位とし、各測定部位にＣＵＤＥＲＭ ＣＯＲＰＯＲＡＴ
ＩＯＮ製の商品名ＳＥＢＵＴＡＰＥを貼着し、３０分間
放置し、その後剥がしたテープを分析対象とし、これを
ＣＣＤカメラを用いて画像に撮り、得られた画像に対し
て学習型画像計測システム（（株）応用計測研究所のＡ
ｉｓｓ(Adaptive Intelligent Sensing System)）を実
行した。この場合、専門の判定者２名の目視観察によ
り、各画像に対して以下のスコア１〜５のいずれかを付
与し、各判定者の平均値をその画像のスコアとし、その
値を各画像に分類クラスとして教示した。
明する。 （１）学習型画像計測システムによる皮脂の分泌状態の
判定結果と実際の分泌状態との相関性 ２０〜６５歳の健常人（女性）２０２名を被験者とし、
これら被験者の洗顔後の素肌状態の額、頬、鼻を測定部
位とし、各測定部位にＣＵＤＥＲＭ ＣＯＲＰＯＲＡＴ
ＩＯＮ製の商品名ＳＥＢＵＴＡＰＥを貼着し、３０分間
放置し、その後剥がしたテープを分析対象とし、これを
ＣＣＤカメラを用いて画像に撮り、得られた画像に対し
て学習型画像計測システム（（株）応用計測研究所のＡ
ｉｓｓ(Adaptive Intelligent Sensing System)）を実
行した。この場合、専門の判定者２名の目視観察によ
り、各画像に対して以下のスコア１〜５のいずれかを付
与し、各判定者の平均値をその画像のスコアとし、その
値を各画像に分類クラスとして教示した。
【００２９】スコア１：皮脂腺の数が少なく、個々の皮
脂腺から分泌される皮脂の量も少ない スコア２：皮脂腺の数は多いが、個々の皮脂腺から分泌
される皮脂の量が少ない スコア３：皮脂腺の数は普通であるが、個々の皮脂腺か
ら分泌される皮脂の量が多い スコア４：皮脂腺の数は普通ないしやや多く、個々の皮
脂腺から分泌される皮脂の量が多い スコア５：個々の皮脂腺から分泌される皮脂の量が非常
に多い
脂腺から分泌される皮脂の量も少ない スコア２：皮脂腺の数は多いが、個々の皮脂腺から分泌
される皮脂の量が少ない スコア３：皮脂腺の数は普通であるが、個々の皮脂腺か
ら分泌される皮脂の量が多い スコア４：皮脂腺の数は普通ないしやや多く、個々の皮
脂腺から分泌される皮脂の量が多い スコア５：個々の皮脂腺から分泌される皮脂の量が非常
に多い
【００３０】そしてこの学習型画像計測システムの実行
により形成された分類規則にしたがうこのシステムの自
動判定により、上記で分析対象としたテープのスコアを
再度判定し、得られた結果をＡＩＳＳの判別スコア（以
下、ＡＩＳＳスコアと略する）とした。
により形成された分類規則にしたがうこのシステムの自
動判定により、上記で分析対象としたテープのスコアを
再度判定し、得られた結果をＡＩＳＳの判別スコア（以
下、ＡＩＳＳスコアと略する）とした。
【００３１】一方、皮膚から剥がした各テープに形成さ
れている透明又は半透明のスポットに対し、（株）ピア
ス製ＬＡ−５５５画像処理システムを用いて図３の解析
フローを行うことにより、(i) 皮脂面積率、(ii)皮脂１
個あたりの画素数（皮脂１個あたりの皮脂面積率）、(i
ii) 皮脂個数を求めた。なおこの場合、(i) 皮脂面積率
は、 ［画像処理システムで設定した測定窓内の皮脂スポット
総面積］／［画像処理システムで設定した測定窓の面
積］×１００ により求め、(ii)皮脂１個あたりの画素数は、 ［画像処理システムで設定した測定窓内の皮脂スポット
総面積］／［画像処理システムで測定された皮脂個数］ により求めた。
れている透明又は半透明のスポットに対し、（株）ピア
ス製ＬＡ−５５５画像処理システムを用いて図３の解析
フローを行うことにより、(i) 皮脂面積率、(ii)皮脂１
個あたりの画素数（皮脂１個あたりの皮脂面積率）、(i
ii) 皮脂個数を求めた。なおこの場合、(i) 皮脂面積率
は、 ［画像処理システムで設定した測定窓内の皮脂スポット
総面積］／［画像処理システムで設定した測定窓の面
積］×１００ により求め、(ii)皮脂１個あたりの画素数は、 ［画像処理システムで設定した測定窓内の皮脂スポット
総面積］／［画像処理システムで測定された皮脂個数］ により求めた。
【００３２】そして、測定部位を頬とした場合につい
て、ＡＩＳＳスコアと皮脂面積率との関係を図４に示
し、ＡＩＳＳスコアと皮脂１個あたりの画素数との関係
を図５に示し、ＡＩＳＳスコアと皮脂個数との関係を図
６に示した。
て、ＡＩＳＳスコアと皮脂面積率との関係を図４に示
し、ＡＩＳＳスコアと皮脂１個あたりの画素数との関係
を図５に示し、ＡＩＳＳスコアと皮脂個数との関係を図
６に示した。
【００３３】図４〜図６から、ＡＩＳＳスコアが、実際
の皮脂面積率、皮脂１個あたりの画素数あるいは皮脂個
数と、良好な相関性を有していること、したがって学習
型画像計測システムを用いる本発明の方法により、実際
の皮脂の分泌状態を、容易に迅速に、判定者の如何によ
らず、常に安定した評価基準で評価できることがわか
る。
の皮脂面積率、皮脂１個あたりの画素数あるいは皮脂個
数と、良好な相関性を有していること、したがって学習
型画像計測システムを用いる本発明の方法により、実際
の皮脂の分泌状態を、容易に迅速に、判定者の如何によ
らず、常に安定した評価基準で評価できることがわか
る。
【００３４】（２）測定部位別の評価 図７には、測定部位別に上記のＡＩＳＳスコアの分布割
合を表した。同図から、測定部位よりＡＩＳＳスコアの
分布割合が異なることわわかる。したがって、本発明の
方法によれば、測定部位により皮脂の分泌状態が異なる
ことが容易にわかる。
合を表した。同図から、測定部位よりＡＩＳＳスコアの
分布割合が異なることわわかる。したがって、本発明の
方法によれば、測定部位により皮脂の分泌状態が異なる
ことが容易にわかる。
【００３５】（３）目視スコアとＡＩＳＳスコアとの相
関性 上記の分析対象としたテープの目視スコアとＡＩＳＳス
コアとの相関性を図８に示した。
関性 上記の分析対象としたテープの目視スコアとＡＩＳＳス
コアとの相関性を図８に示した。
【００３６】図８から、本発明の方法により自動判定し
て得られるＡＩＳＳスコアと目視スコアとは高い相関関
係を有していることがわかる。
て得られるＡＩＳＳスコアと目視スコアとは高い相関関
係を有していることがわかる。
【００３７】
【発明の効果】本発明によれば、皮脂の分泌状態を、容
易に迅速に、判定者の如何によらず、常に安定した評価
基準で評価することが可能となる。したがって、当該皮
膚の皮脂の分泌状態に応じて、適切なスキンケアを行う
ことが容易となる。
易に迅速に、判定者の如何によらず、常に安定した評価
基準で評価することが可能となる。したがって、当該皮
膚の皮脂の分泌状態に応じて、適切なスキンケアを行う
ことが容易となる。
【００３８】また、判定結果を容易に迅速に得られるこ
とから、多数の試料の判定結果を収集することが可能と
なる。したがって、任意の化粧料の皮脂腺への作用を多
数の被検者のデータに基づいて確認することが可能とな
る。また、本発明は、額、鼻、頬等の部位別化粧料や、
季節ごとに成分を最適化させた化粧料の開発等にも有用
なものとなる。
とから、多数の試料の判定結果を収集することが可能と
なる。したがって、任意の化粧料の皮脂腺への作用を多
数の被検者のデータに基づいて確認することが可能とな
る。また、本発明は、額、鼻、頬等の部位別化粧料や、
季節ごとに成分を最適化させた化粧料の開発等にも有用
なものとなる。
【図１】本発明により分類される皮脂のスポットのパタ
ーンの説明図である。
ーンの説明図である。
【図２】自己相関マスクの説明図である。
【図３】画像処理システムの解析フローチャートであ
る。
る。
【図４】ＡＩＳＳスコアと皮脂面積率との関係図であ
る。
る。
【図５】ＡＩＳＳスコアと皮脂１個あたりの画素数との
関係図である。
関係図である。
【図６】ＡＩＳＳスコアと皮脂個数との関係図である。
【図７】測定部位別のＡＩＳＳスコアの分布割合を示し
た図である。
た図である。
【図８】ＡＩＳＳスコアと目視スコアとの関係図であ
る。
る。
Claims (6)
- 【請求項１】 疎水性で、皮脂を吸収する連続微孔性の
ポリマーフィルムからなり、皮脂の吸収前には不透明又
は乳白色であるが、皮脂を吸収することにより半透明又
は透明化する粘着テープを皮膚表面に貼着し、次いでそ
のテープを皮膚から剥がし、剥がしたテープの画像を撮
り、その画像に対して、自己相関マスクパターンを用い
た学習型画像計測システムを実行する画像解析を行い、
皮脂の分泌状態を判定することを特徴とする皮脂の分泌
状態の評価方法。 - 【請求項２】 皮脂の吸収により半透明又は透明化した
粘着テープのスポットの数、形状係数、形状係数のばら
つき又はスポットの大きさのばらつきにより分類クラス
を設定し、自己相関マスクパターンを用いた学習型画像
計測システムを実行する請求項１記載の皮脂の分泌状態
の評価方法。 - 【請求項３】 テープの画像を画像微分フィルターで微
分処理した後、学習型画像計測システムを実行する請求
項１又は２記載の皮脂の分泌状態の評価方法。 - 【請求項４】 テープの画像を２値化し、その後自己相
関マスクパターンを用いた学習型画像計測システムを実
行する請求項１〜３のいずれかに記載の皮脂の分泌状態
の評価方法。 - 【請求項５】 皮脂の吸収により透明又は半透明化した
スポットを有するテープを複写によりハードコピーし、
スポットの形成状態を保存する請求項１〜４のいずれか
に記載の皮脂の分泌状態の評価方法。 - 【請求項６】 皮脂吸収により透明又は半透明化したス
ポットを有するテープの画像情報を光磁気記録媒体に保
存する請求項１〜４のいずれかに記載の皮脂の分泌状態
の評価方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8257604A JPH1075933A (ja) | 1996-09-05 | 1996-09-05 | 皮脂の分泌状態の評価方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8257604A JPH1075933A (ja) | 1996-09-05 | 1996-09-05 | 皮脂の分泌状態の評価方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1075933A true JPH1075933A (ja) | 1998-03-24 |
Family
ID=17308582
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8257604A Pending JPH1075933A (ja) | 1996-09-05 | 1996-09-05 | 皮脂の分泌状態の評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1075933A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010148713A (ja) * | 2008-12-25 | 2010-07-08 | Kao Corp | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| JP2018196427A (ja) * | 2017-05-23 | 2018-12-13 | 花王株式会社 | 肌状態評価方法及び肌状態評価装置 |
| CN115343279A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-11-15 | 上海复硕正态质量技术服务有限公司 | 一种基于试纸的皮肤油脂评价方法 |
| WO2023140605A1 (ko) * | 2022-01-20 | 2023-07-27 | 주식회사 휴앤바이옴 | 피지의 양을 판단하기 위한 방법 및 키트 |
| CN117517635A (zh) * | 2023-11-24 | 2024-02-06 | 广州伽能生物科技有限公司 | 一种皮肤控油方案综合控油效果判断方法 |
-
1996
- 1996-09-05 JP JP8257604A patent/JPH1075933A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010148713A (ja) * | 2008-12-25 | 2010-07-08 | Kao Corp | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
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| WO2023140605A1 (ko) * | 2022-01-20 | 2023-07-27 | 주식회사 휴앤바이옴 | 피지의 양을 판단하기 위한 방법 및 키트 |
| CN115343279A (zh) * | 2022-07-18 | 2022-11-15 | 上海复硕正态质量技术服务有限公司 | 一种基于试纸的皮肤油脂评价方法 |
| CN115343279B (zh) * | 2022-07-18 | 2024-11-15 | 上海复硕正态质量技术服务有限公司 | 一种基于试纸的皮肤油脂评价方法 |
| CN117517635A (zh) * | 2023-11-24 | 2024-02-06 | 广州伽能生物科技有限公司 | 一种皮肤控油方案综合控油效果判断方法 |
| CN117517635B (zh) * | 2023-11-24 | 2024-05-10 | 广州伽能生物科技有限公司 | 一种皮肤控油方案综合控油效果判断方法 |
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