【手続補正書】
【提出日】平成28年8月9日(2016.8.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
素肌を美しく保ったり化粧を施したりするために、スキンケアやメークアップの方法を検討したり、化粧品を選択したりするに際して、肌の表面や内部の状態、例えば肌のハリ・弾力、肌色、タルミ、角層の状態、老化度、キメ、シワ、毛穴等を的確に把握することは重要である。
これまでに、皮膚から得たレプリカ画像や皮膚の拡大写真を評価材料として、これらに画像処理を施して得た情報を利用して、シワやキメを鑑別する技術が開示されている（特許文献１、２）。
また、皮膚を直接的に計測して、その内部構造情報を得て、肌の状態の鑑別に供する方法も開発されている。特に、厚みのある生体試料を非侵襲的に観察することを可能とした共焦点レーザー顕微鏡により得た画像に基づいて、肌の状態を鑑別する方法が注目されている（特許文献３、４）。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
ところで、皮膚構造の支持体として機能し、また力学的役割を担っている真皮は、その９０％以上がコラーゲン線維、数％がエラスチン線維からなる組織である。真皮において、これらの線維タンパク質は、束化した線維会合体として存在し、真皮のほぼ全層に絡み合って網目のような線維状構造を形成している。一般に加齢とともに真皮層は薄くなったり緩んだりするが、これは上記線維タンパク質の減少によるものであると考えられている。また、コラーゲン線維やエラスチン線維は紫外線などの光によってもダメージを受け（光老化）、存在量が減少するほか、断裂したり会合体が崩壊するなど質的にも変化したりする。
これらの線維状タンパク質は、肌の弾力性やシワ形成に大きな影響を与えると考えられており、シワの進度予測のために皮膚の近赤外吸収スペクトルを用いて真皮コラーゲン存在量を定量する方法が知られている（特許文献５）。また逆に、キメや肌色などの皮膚表面情報を指標として、コラーゲン様構造の等方性や線維の太さ等の皮膚内部構造を推定する方法（特許文献６）も開示されている。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
線維状構造の方向性とは、線維状構造を形成する線維束の向きがそろっている程度である。
以下、図２を参照して説明するが、図中の赤矢印は線維束の向きを表す。肌の状態が良い場合は線維束が種々の方向に配向しており異方性が高いパターンだが（図２ａ）、加齢や諸々のダメージにより線維状構造が変化すると、次第に図２ｂ→ｃのように線維束が同じ方向へそろうようになり、いずれ線維束が等方性を示すようになって肌の状態の悪化を表す（図２ｄ）。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
方向性の測定方法について一例を説明する。
例えば、特開２００８−０６１８９２号公報や国際公開公報２００９／１４２０６９に記載された十字二値化処理及び短直線マッチング処理を含む画像処理により、方向性のスコアを取得することができる。まず、撮像した画像（図３ａ）において二値化処理により背景と対象（線維状構造）とを分離し、対象を形として抽出する。これにより、太くて明瞭な線維状構造から微細な線維状構造まで、画面全体からムラなく高精度の二値化画像を得られる（図３ｂ）。次いで、該二値化画像中の対象物形状の物理量を、短直線マッチング方法で算出する。具体的には、複数画素から構成される単位短直線（幅：１画素、長さ数〜数十画素）を対象形状に当てはめて短直線の始点と終点との連結を繰り返すことで対象領域を短直線で覆うこれにより、種々の方向性を有する線維状構造の短直線マッチング画像が得られる（図３ｃ）。当てはめた全短直線の本数や角度等を計測し、線維状構造の物理量、例えば平行度を取得し、方向性のスコアを算出する。例えば、角度毎の短直線の本数をカウントして本数についての角度間の標準偏差は平行度を表すので、これを方向性の指標とすることができる。また、全測定対象者で前記標準偏差を並び替えたときの順位を、方向性の相対スコアとして本発明に用いる指標とすることもできる。線維状構造の方向性が存在しその程度が高い場合即ち等方性が高い場合は一定の角度に短直線が集中するので標準偏差が小さくなり、平行度が低い場合即ち異方性が高い場合は種々の方向に短直線が分散するので標準偏差が大きくなる。
線維状構造の異方性が高い場合の肌は好ましい状態にあり、例えば図２ａｂ、特に図２ａを好ましい例に挙げられる。また、例えば、算出した測定対象者の方向性スコアを、２０〜６０代女性５０名以上の標準被験者において取得した共焦点画像の線維状構造の方向性スコアの順位付けに照らし合わせたときに、上位３０％以上、より好ましくは２０％以上に相当する場合、肌状態が好ましいことを表すといえる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
「ハリ・弾力」は、肌が水平方向または垂直方向に加えられた力に対して押し返す性質、あるいは変形するがその力が除かれれば元に戻ろうとする（復元する）性質である。例えば、皮膚の粘弾物性で表される。
線維状構造の鮮明度が高い、すなわち線維状構造が明瞭に存在している場合や、線維束
の異方性が高く、また細かく存在している場合、クッションとしての機能が高く、弾力性・伸縮性に富むため、その肌はハリ・弾力に富み、若々しい肌であるといえる。線維状構造の異方性が高い場合も、表皮を支える真皮のクッションとしての機能も高いため、その肌はハリ・弾力に富む。一方、線維状構造の鮮明度が低かったり、線維状構造が等方性を示したり、線維束が太く結束して線維状構造が貧弱だと、真皮の弾力性が乏しいため、その肌は応力に対して復元できず、ハリ・弾力に乏しい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
本発明の鑑別法では、測定や推定により得た線維状構造特徴量を、多変量解析によって得られた推定式に当てはめることにより、肌状態を表すパラメータを導くことによって解析を行うことが好ましい。前記推定式は、多変量解析のソフトウェアを利用して、線維状構造特徴量と肌状態パラメータとの相関分析及び回帰分析を行って作成できる。そのようなソフトウェアとして、装置に付属したソフトウェア、ＳＰＳＳ社やＳＡＳ社等の市販されているソフトウェアあるいはフリーソフトなどを用いることができ、特に制限されない。
また、推定式を作成するに際して測定標準となる被験者は、特に限定されないが、好ましくは３０名以上、より好ましくは５０名以上、さらに好ましくは１００名以上であることが、解析の正確性を確保するため好ましい。また、年齢は２０〜６０代というように広範囲に偏りなく分布させることが好ましく、必要によっては年齢の要素を加味した推定式を作成してもよい。また、性別や人種もそろえて、例えば黄色人種の女性とすることが好ましい。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
＜実施例３＞推定された線維状構造の鮮明度に基づくハリ・弾力の鑑別
（１）線維状構造の鮮明度の推定
まず、線維状構造特徴量（鮮明度）を推定する式を、特開２０１１−１０１７３８に準じて作成した。具体的には、あらかじめ、推定式を得るための被験者において、共焦点レーザー顕微鏡を用いて皮膚表面情報（凹凸情報、色情報）と、線維状構造特徴量のパラメータ（鮮明度）とを測定した。皮膚状面情報のうち凹凸情報については、例えば特開２００８−０６１８９２記載の表皮組織定量化法などを用いて、凹凸情報に関わるパラメータを、色情報については、各種表色系のデータに変換するなどして色情報に関わるパラメータとした。これらパラメータと鮮明度とをデータとし、ＪＭＰ ｖｅｒ.６．０（ＳＡＳ）を用いて相関分析及び重回帰分析により、肌表面情報から線維状構造特徴量（鮮明度）を推定する推定式を決定した。
被験対象者において測定した肌表面情報をこれらの推定式に代入して得た鮮明度の推定値と、該被験対象者の同じ観察範囲で実施例１と同様に実測した線維状構造の鮮明度とについて相関分析を行ったところ、両者に有意な相関関係が認められたため（図６）、以降の解析に線維状構造の鮮明度の推定値を供した。
（２）皮膚粘弾物性の測定
実施例１と同様に、前記被検者の線維状構造の鮮明度を推定したのと同じ頬部位における、ハリ・弾力を表す皮膚粘弾物性値を測定した。
（３）解析  上記推定された線維状構造の鮮明度と上記測定した皮膚粘弾物性値とを用い
て、ＪＭＰｖｅｒ.６．０（ＳＡＳ）を使用して、相関分析及び回帰分析を行った（図７）。これより、線維状構造の鮮明度と皮膚粘弾物性値との間に有意な相関関係の存在が認められ、推定された線維状構造の鮮明度を指標としても、肌のハリ・弾力に関する状態を推定できることがわかる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
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