(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の対象物について第１の複数の波長帯域における分光画像をそれぞれ取得し、
該対象物からの反射光のスペクトルに含まれる主成分の成分得点を、該分光画像を構成する画素の値から決定し、
決定された成分得点を用いて、第１の複数の波長帯域よりも多い第２の複数の波長帯域における分光画像をそれぞれ計算により決定するステップを具備する表面状態解析方法。
【請求項２】
前記第２の複数の波長帯域における分光画像から波長を第３の座標軸とする３次元表示を生成するステップをさらに具備する請求項１記載の表面状態解析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象物の表面状態を解析する表面状態解析方法、特に、皮膚内部の色素沈着の分布状態を擬似的に立体的に表示するために多数の波長帯域における分光画像を効率良く取得するに適した表面状態解析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
可視域の短波長側の光より長波長側の光の方がより深く皮膚内部に到達し得ることから、特定の波長帯域において得られた皮膚表面の分光画像がその波長に対応する深さにおけるメラニンの分布を表わしていることが明らかになっている（金子治他、粧技誌、３２（４），ｐｐ３６１−３７１，１９９８；川口由起子他、粧技誌、３３（１），ｐｐ２７−３８，１９９９）。
【０００３】
上記の論文においては、主波長４００nm，５５０nmおよび７００nmの分光画像が、それぞれの波長に対応する深さにおけるメラニンの分布を表わすものとして用いられている。しかしながら、より多くの波長の分光画像が得られれば、皮膚内部でのメラニンの立体的分布などのより有用な情報が得られることが期待される。
【０００４】
最近になって１０枚の干渉フィルターをＣＣＤの前面で逐次高速回転させ、１０波長点の分光画像を得ることができるシステムが報告されている（小宮康宏他、画像ラボ、７（５），ｐｐ３７−４０，１９９６）。このシステムは画像の微妙な色違いを分類する目的で開発された色分類カメラシステムである。
更に、３５０×３５０点のスペクトルデータ（４００nm〜１０００nm，１０nm間隔）が一度の測定で得られる２次元画像分光システムもマーケットに登場した（三浦忠他、画像ラボ、８（１１），ｐｐ５４−５８，１９９７）。これは画素ごとに得られたインターフェログラムを逆フーリエ変換することでスペクトルを算出している。しかしながら数秒から数分の測定時間を必要とし、生体を対象とした分光画像の採取に対しては適当とはいえない。またこの装置は、遺伝子診断、細胞組織学などにおける染色体の構造や数の異常の検出を主たる目的として開発されたものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
したがって本発明の目的は、生体を対象とした分光画像の採取に適し、多数の波長点における分光画像を得ることの可能な表面状態解析方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、同一の対象物について第１の複数の波長帯域における分光画像をそれぞれ取得し、該対象物からの反射光のスペクトルに含まれる主成分の成分得点を、該第１の複数の波長帯域における分光画像を構成する画素の値から決定し、決定された成分得点を用いて、第１の複数の波長帯域よりも多い第２の複数の波長帯域における分光画像をそれぞれ計算により決定するステップを具備する表面状態解析方法が提供される。
【０００７】
前記方法は、前記第２の複数の波長帯域における分光画像から波長を第３の座標軸とする３次元表示を生成するステップをさらに具備することが好適である。
【０００８】
【発明の実施の形態】
まず、メラニンによる呈色が弱い（色が薄い）例として白人女性の肌を、呈色が強い（色が濃い）例として黒人女性の肌を想定し、多数の白人、黒人、黄色人女性の頬の分光反射率のデータからスペクトルの構成因子の数およびそれらの大きさを線形構造を仮定してもとめる。
【０００９】
先に報告した事例（川口由起子他、粧技誌、３３（１），ｐｐ２７−３８，１９９９）では得られた皮膚分光反射率の構成因子Ｖi の数は、３である。従って、任意の波長の分光反射率Ｒ（λ）は、式（１）のかたちで書き表すことができる。
Ｒ（λ）＝Ｍ1 Ｖ1 （λ）＋Ｍ2 Ｖ2 （λ）＋Ｍ3 Ｖ3 （λ）    （１）
ここで、Ｍi       ：構成因子Ｖi にかかわる重み係数
Ｖi （λ）：波長λにおける構成因子Ｖi の大きさ
なお、式（１）のかたちで分光反射率Ｒ（λ）の構成因子を抽出する問題は、皮膚の分光反射率の波長間、なまの平方和・積和行列の固有値、固有ベクトルの問題に帰する。従って式（１）における構成因子Ｖi の重み係数Ｍi は、主成分分析で得られる成分得点であり波長λにおける構成因子Ｖi の大きさＶi （λ）は、固有ベクトルそのものである。
【００１０】
特開平７−１９８３９号公報に記載されたトリスペクトラルカメラで肌を撮影し、主波長４００nm，５５０nm，７００nmの分光画像を得る。次いで先に報告した方法（川口由起子他、粧技誌、３３（１），ｐｐ２７−３８，１９９９）で画素ごとの輝度を分光反射率に変換する。得られた画素ごとの分光反射率をＲ400 ，Ｒ550 ，Ｒ700 とすると式（１）は、式（２）のように書ける。
【００１１】
Ｒ400 ＝Ｍ1 Ｖ1,400 ＋Ｍ2 Ｖ2,400 ＋Ｍ3 Ｖ3,400 
Ｒ550 ＝Ｍ1 Ｖ1,550 ＋Ｍ2 Ｖ2,550 ＋Ｍ3 Ｖ3,550             （２）
Ｒ700 ＝Ｍ1 Ｖ1,700 ＋Ｍ2 Ｖ2,700 ＋Ｍ3 Ｖ3,700 
式（２）の連立方程式を解き、個々の画素に関するＭ1 ，Ｍ2 ，Ｍ3 を算出し、これを式（１）に代入して、可視域（３８０nm〜７８０nm，１０nm間隔、４１波長点）の画素ごとの分光反射率Ｒ（λ）を求める。
【００１２】
得られた波長別分光反射率の最大値Ｒmax （λ）と最小値Ｒmin （λ）ならびに当該波長点の当該画素の分光反射率Ｒ（λ）を式（３）に代入して、当該波長の当該画素の分光反射率Ｒ（λ）を輝度Ｉ（λ）（０〜２５５）に変換する。
Ｉ（λ）＝２５５×（Ｒ（λ）−Ｒmin （λ）／（Ｒmax （λ）−Ｒmin （λ))                                                            （３）
このようにして求めたＩ（λ）を用いて分光画像を作成する。なお、Ｖi （λ）の計算に４１波長点の分光反射率のデータを使えば４１波長点に対するＶi （λ）の値が得られ、それを使えば４１波長点の分光画像が得られるが、更に数多くの波長点、あるいは任意の波長の分光画像を必要とする場合は、個々の画素に対応する上記した４１波長点の分光反射率データをもちいて３次自然スプライン補間式をもとめ当該波長点の当該画素の分光反射率Ｒ（λ）を算出し、式（３）に代入して輝度Ｉ（λ）をもとめ、分光画像を作成する。
【００１３】
得られた分光画像中にみられる毛穴や雑音は画像処理によって除去し、周辺の平均輝度をもちいて穴埋めを行うのが好ましい。上記した方法で作成した分光画像の２値化は、大津の方法（大津展之、電子通信学会論文誌、Ｊ６３−Ｄ（４），ｐｐ３４９−３５６，１９８０）で行っているが、色素沈着の大きさがやや大きめに抽出される傾向があるので、算出されたしきい値を補正（−２０）するのが望ましい。
【００１４】
得られた４１枚の２値画像を波長順に積層表示することで、皮膚表層に存在するメラニンのかたまりを擬似的に可視化する。
図１に示した立方体の最上面を皮膚表面に対応させ、３８０nmの２値画像を表示する。−Ｚ方向を深さ方向とし、得られた２値画像を波長順に積層し、最下面を７８０nmの２値画像とする。単に２値画像を積層した表示では立体感が得られないので、シェーディングを行なう。
【００１５】
また皮膚表層に存在するメラニンのかたちを、Ｘ，Ｙ，−Ｚの軸方向の任意の断面で切り出した画像を画面表示できるようにしても良い。
【００１６】
【実施例】
メラニンによる呈色が弱い（色が薄い）例として白人女性の肌を、呈色が強い（色が濃い）例として黒人女性の肌を想定し、日立カラーアナライザー６０７で白人７５人、黒人１２人、黄色人（日本人ならびに東南アジア人）６３人、計１５０人の女性（２０代〜５０代）の頬の分光反射率を測定した。先の報告（川口由起子他、粧技誌、３２（１），ｐｐ２７−３８，１９９９）では得られた３８０nm〜７８０nm，１０nm間隔、４１波長点の分光反射率データから４００nm〜７００nm間の３１波長点の分光反射率の値を抜き出し、波長間、なまの平方和・積和行列の主成分分析を行い反射光構成因子を抽出している。
【００１７】
本願明細書ではより浅い所、より深い所の分光画像を得るために、測定した３８０nm〜７８０nm，１０nm間隔、４１波長点の分光反射率データに対して上記した主成分分析を実施した。得られた固有値と累積寄与率を表１に示す。
【００１８】
【表１】
0003729692.tif 000002
【００１９】
表１からわかるように、この場合も式（１）は成立する。図２に得られた固有ベクトルを示す。
式（３）を用いて、当該波長点の当該画素の反射率Ｒ（λ）を輝度Ｉ（λ）に変換するための波長別反射率の最大値、最小値を表２にしめす。
【００２０】
【表２】
0003729692.tif 000003
【００２１】
前述のトリスペクトラルカメラを用いて得られた、そばかす、肝斑、くま、ほくろの主波長４００nm，５５０nm，７００nmの分光画像をもとにして、本発明の方法で３８０nm〜７８０nm，１０nm間隔、４１波長点の分光画像を再構成した。図３〜図６に再構成した３８０nm〜７８０nm（１０nm間隔、４１波長点）の分光画像を示す。
【００２２】
再構成したそばかす、肝斑、くま、ほくろの４１波長点の分光画像をそれぞれ２値化しその２値画像を順次積層し、シェーディングした図を図７〜図１０に示す。
前述したように、各図のより上方には、より短波長側の２値画像が配置されており、相対的に浅い所に存在するメラニンの分布を示す。またより下方には、より長波長側の２値画像が配置されており、相対的に深い所に存在するメラニンの分布を表示している。そばかすを形成するメラニンは相対的に浅い所に、肝斑、くまを形成するメラニンはより深い所においてもその存在が確認できる。ほくろの場合は浅い所から深い所にかけてメラニンのかたまりのつながりが見られる。
【００２３】
図１１〜図１３に、一過性の日焼けにより生じた皮膚表層のメラニンを本発明の手法により可視化した結果を示す。図１１は日焼け１週間後の赤みが消えた日焼け肌についてのメラニンの可視化の結果を示し、図１２および図１３はそれぞれ２週間後および４週間後の結果を示す。図１１〜図１３からわかるように、本発明の方法により、時間とともにメラニンが上層に移行し、一過性の日焼けによって生じたメラニンが消失していく過程を可視化することができる。
【００２４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、生体を対象とした分光画像を多数の波長点について得ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】多数の波長帯域における分光画像から生成される３次元表示を説明する図である。
【図２】予め分光反射率データから求められる固有ベクトルを示す図である。
【図３】本発明の方法に従い、計算により再構成された分光画像の例を示す図である。
【図４】本発明の方法に従い、計算により再構成された分光画像の例を示す図である。
【図５】本発明の方法に従い、計算により再構成された分光画像の例を示す図である。
【図６】本発明の方法に従い、計算により再構成された分光画像の例を示す図である。
【図７】本発明の方法に従い、皮膚表層に存在するメラニンの分布を可視化した例を示す図である。
【図８】本発明の方法に従い、皮膚表層に存在するメラニンの分布を可視化した例を示す図である。
【図９】本発明の方法に従い、皮膚表層に存在するメラニンの分布を可視化した例を示す図である。
【図１０】本発明の方法に従い、皮膚表層に存在するメラニンの分布を可視化した例を示す図である。
【図１１】本発明の方法に従い、皮膚表層に存在するメラニンの分布を可視化した例を示す図である。
【図１２】本発明の方法に従い、皮膚表層に存在するメラニンの分布を可視化した例を示す図である。
【図１３】本発明の方法に従い、皮膚表層に存在するメラニンの分布を可視化した例を示す図である。
【図１】
0003729692.tif 000004
【図２】
0003729692.tif 000005
【図３】
0003729692.tif 000006
【図４】
0003729692.tif 000007
【図５】
0003729692.tif 000008
【図６】
0003729692.tif 000009
【図７】
0003729692.tif 000010
【図８】
0003729692.tif 000011
【図９】
0003729692.tif 000012
【図１０】
0003729692.tif 000013
【図１１】
0003729692.tif 000014
【図１２】
0003729692.tif 000015
【図１３】
0003729692.tif 000016