(57)【要約】  【課題】  毛髪の強度の非破壊試験などの、生体構成部位の物理的変形特性を被破壊的に測定する方法を提供する。  【解決手段】  生体構成部位の物理的変形特性を測定する方法であって、予め、前記生体構成部位の近赤外スペクトルを計測し、この値と、前記生体構成部位の物理的変形特性を侵襲的に測定し、得たデータとを、統計的に解析し、回帰式を得、該回帰式を用い、物理的変形特性を測定すべき生体構成部位より計測されて得た近赤外吸収スペクトルデータから算出することを特徴とする、生体構成部位の物理的変形特性の測定法を提供する。かかる測定法で測定された物理的変形特性より、対象となる生体構成部位の損傷度合いを鑑別する。  【選択図】  なし  【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体構成部位の物理的変形特性を測定する方法であって、予め、前記生体構成部位の近赤外スペクトルを計測し、この値と、前記生体構成部位の物理的変形特性を侵襲的に測定し、得たデータとを、統計的に解析し、回帰式を得、該回帰式を用い、物理的変形特性を測定すべき生体構成部位より計測されて得た近赤外吸収スペクトルデータから算出することを特徴とする、生体構成部位の物理的変形特性の測定法。
【請求項２】
前記近赤外吸収スペクトルが、フーリエ変換近赤外吸収スペクトルであることを特徴とする、請求項１に記載の生体構成部位の物理的変形特性の測定法。
【請求項３】
前記生体構成部位が、人の毛髪であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の測定法。
【請求項４】
物理的変形特性がねじれ応力であることを特徴とする、請求項１〜３何れか１項に記載の測定法。
【請求項５】
前記１〜４何れか１項の測定法で測定される物理的変形特性を指標とすることを特徴とする、の毛髪の損傷度合いの鑑別法。
【請求項６】
予め、損傷度合いの異なる複数の毛髪の近赤外スペクトルを計測し、この値と、前記損傷度合いの異なる複数の毛髪の物理的変形特性を侵襲的に測定し、得たデータとを、統計的に解析し、回帰式を得、該回帰式を用い、損傷度合いを鑑別すべき毛髪より計測されて得た近赤外吸収スペクトルデータから算出することを特徴とする、毛髪の損傷度合いの鑑別法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、毛髪の損傷度合いなどを鑑別するのに有用な、毛髪などの生体構成部位の物理的変形特性の測定法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年に於いては、生活の上で多くのストレスが存し、かかるストレスに起因して生体を構成する成分、部位が損傷されることが少なくない。例えば、紫外線などの光の照射によるストレスは、皮膚などに於いて、コラーゲン或いはコラーゲン線維束を損傷するし、染毛料やパーマネントウェーブ剤、脱色剤等の化学品ストレスはケラチン繊維をはじめとする毛髪を損傷する。これらの内、皮膚に関する損傷は、炎症を伴ったり、皮膚バリア機能が低下したりと、感覚的に検知しうるものであり、この様な自覚に基づいて、損傷に対する対策を講じることが出来るが、毛髪のように感覚的に検知しにくいものについては、この様な対策が講じにくい現状が存する。通常毛髪などに於ける損傷の度合いの鑑別には、毛髪を採取し、例えば、引っ張り強度であるとか、ねじれ応力の測定であるとか、破壊試験を行って、損傷度合いを鑑別することが必要であった。（例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３を参照）非侵襲的に近い損傷度合いの鑑別法としては、例えば３３０ｎｍの蛍光極大波長の蛍光強度を指標とするものが存するが（例えば、特許文献４を参照）、蛍光強度の測定は毛髪そのものは破壊しないが、測定するためには毛髪を抜いて測定器にセットしなければならず、実質的には破壊試験と言わざるを得ないのが現状であった。
【０００３】
一方、近赤外吸収スペクトルを用いて毛髪の物性を評価する方法としては、結合水に相当するピークを用いて、毛髪の水分保持性を評価する方法（例えば、特許文献５を参照）或いは毛髪の近赤外吸収スペクトルと、そのツヤ、或いは、摩擦係数などを総計学的に関連づけて、これらの物性値を算出する方法（例えば、特許文献６を参照）等が存するが、毛髪の近赤外吸収スペクトルと、毛髪の表面から内部の総合的な状態変化が影響を及ぼす物性値であるねじれ応力などの物理的変形特性を関連づける技術は全く知られていなかった。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１３６５０３号公報
【特許文献２】特開平０７−３０６２００号公報
【特許文献３】特開平０８−１５１１１号公報
【特許文献４】特開平０９−１７３３０１号公報
【特許文献５】特開２００３−１４６３８号公報
【特許文献６】特開２００３−２７０１３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、この様な状況下為されたものであり、毛髪の強度の非破壊試験などの、生体構成部位の物理的変形特性を被破壊的に測定する方法を提供することを特徴とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明者らは、毛髪の強度等の変形特性の非破壊試験などの、生体構成部位の物理的変形特性を被破壊的に測定する方法を求めて、鋭意研究努力を重ねた結果、生体構成部位の物理的変形特性を測定する方法であって、予め、前記生体構成部位の近赤外スペクトルを計測し、この値と、前記生体構成部位の物理的変形特性を侵襲的に測定し、得たデータとを、統計的に解析し、回帰式を得、該回帰式を用い、物理的変形特性を測定すべき生体構成部位より計測されて得た近赤外吸収スペクトルデータから算出することにより、この様な測定が為しうることを見出し、発明を完成させるに至った。ここで、物理的変形特性とは、その対象物が外力を受けて一時的或いは永久的に変形する際の特性を示す値であり、硬さ、粘弾性或いは回復性を因子とするねじれ応力、剪断応力乃至は引っ張り応力等が好適に例示できる。即ち、本発明は以下に示す技術に関するものである。
（１）生体構成部位の物理的変形特性を測定する方法であって、予め、前記生体構成部位の近赤外スペクトルを計測し、この値と、前記生体構成部位の物理的変形特性を侵襲的に測定し、得たデータとを、統計的に解析し、回帰式を得、該回帰式を用い、物理的変形特性を測定すべき生体構成部位より計測されて得た近赤外吸収スペクトルデータから算出することを特徴とする、生体構成部位の物理的変形特性の測定法。
（２）前記近赤外吸収スペクトルが、フーリエ変換近赤外吸収スペクトルであることを特徴とする、（１）に記載の生体構成部位の物理的変形特性の測定法。
（３）前記生体構成部位が、人の毛髪であることを特徴とする、（１）又は（２）に記載の測定法。
（４）物理的変形特性がねじれ応力であることを特徴とする、（１）〜（３）何れか１項に記載の測定法。
（５）（１）〜（４）何れか１項の測定法で測定される物理的変形特性を指標とすることを特徴とする、の毛髪の損傷度合いの鑑別法。
（６）予め、損傷度合いの異なる複数の毛髪の近赤外スペクトルを計測し、この値と、前記損傷度合いの異なる複数の毛髪の物理的変形特性を侵襲的に測定し、得たデータとを、統計的に解析し、回帰式を得、該回帰式を用い、損傷度合いを鑑別すべき毛髪より計測されて得た近赤外吸収スペクトルデータから算出することを特徴とする、毛髪の損傷度合いの鑑別法。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、毛髪の強度の非破壊試験などの、生体構成部位の物理的変形特性を被破壊的に測定する方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の生体構成部位の物理的変形特性を測定する方法は、生体構成部位の物理的変形特性を測定する方法であって、予め、前記生体構成部位の近赤外スペクトルを計測し、この値と、前記生体構成部位の物理的変形特性を侵襲的に測定し、得たデータとを、統計的に解析し、回帰式を得、該回帰式を用い、物理的変形特性を測定すべき生体構成部位より計測されて得た近赤外吸収スペクトルデータから算出することを特徴とする。かかる方法で測定される対象となる生体構成部位としては、強度が破壊的に測定できる対象であれば特段の限定はされず、例えば、皮膚など生体に存在するコラーゲン、爪や毛髪などのケラチン等が好ましく例示できる。特に好ましいものは、非侵襲的に強度を測定する必要の高い対象であり、生体に於ける毛髪などが特に好ましく例示できる。又、強度等の変形特性はこの様な生体構成部位における損傷度合いの評価に使用できるものであれば特段の限定無く使用することが出来、例えば、引っ張り強度、ねじれ応力（ねじれ強度；硬さ、粘弾性或いは回復性）、剪断応力（剪断強度）などが好適に例示でき、ねじれ応力が特に好ましい。これはこの値が特に忠実に毛髪の損傷度合いを代弁する値であるためである。
【０００９】
本発明の測定を具体的に行うためには、予め、強度などの変形特性或いはその二次加工値である損傷度合いなどの測定すべき特性値がある程度分布した測定対象物を用意し、それらについて、近赤外吸収スペクトルを測定し、しかる後、測定すべき特性値を測定する。これらの近赤外吸収スペクトルと、特性値の関係を統計学的に解析し、回帰式を作成する。この様なある程度の分布を測定対象に持たせるためには、例えば、毛髪であればパーマネントウェーブ処理をしたり、過酸化水素によって脱色したりする工程を加えることなどの処理を行うことも出来る。
【００１０】
この様な測定に使用される近赤外吸収スペクトルの波長領域としては、４０００〜１２０００ｃｍ−１が好ましく例示でき、更に好ましくは４０００〜８０００ｃｍ−１である。これは、この波長域に、ケラチンの損傷などによって生ずる特異吸収が多く存するからである。又、近赤外吸収スペクトルとしては、ダイオードアレーでも、フーリエ変換吸収スペクトルでも構わないが、好ましいものはフーリエ変換吸収スペクトルである。これは、より精度高く回帰式が求められるからである。測定された近赤外吸収スペクトルは、好ましくはフーリエ変換された後、前記特性値含有量とともに統計化学的分析にかけられ、その因果関係を数量化される。この数量関係と測定すべき検体のスペクトルとの対比より、測定すべき対象の特性値が算出される。
【００１１】
前記多変量解析と別称されている統計化学的分析とは、分光データなどの化学的な特性と物性などの特性値との関係を計量学的な処理によって関係づけ、解析する手法であり、重回帰分析或いは主成分分析などが知られている。この内、重回帰分析としてはＰＬＳ分析が好適に例示できる。このＰＬＳ分析であるが、この分析法は特定の試料に於ける波長などの連続的な因子の変化に対して、吸光度などの変数の出現する分光スペクトルパターンと当該試料のある示性値の間の関係を分析する場合において、各示性値と因子ごとの変数の変化を分析する手技として確立されているものである。又、主成分分析は、同様な分析において、変動に寄与する第一主成分を分析し、しかる後この第一主成分軸に対して直交する第二主成分軸を分析し、この２つの主成分軸がつくる座標におけるパターン変化で物性を比較、推定する方法である。この様なＰＬＳ分析或いは主成分分析と言った、多変量解析は、市販されているソフトウェアを使用して行うことができる。この様な多変量解析用のソフトウェアとしては、例えば、ＧＬサイエンス社より販売されている、ピロエット（ＰＩＲＯＵＥＴＴＥ）、サイバネットシステム社より販売されている、マットラボ（ＭＡＴＬＡＢ）横川電気株式会社より販売されている、アンスクランブラーＩＩ（ＵｎｓｃｒａｎｂｌｅｒＩＩ）、セパノヴァ（ＳＥＰＡＮＯＶＡ）社より販売されているシムカ（ＳＩＭＣＡ）等のソフトウェアが例示できる。又、これらに加えてシムカ（ＳＩＭＣＡ）と言われるアルゴリズムを加えることができる。かかるアルゴリズムは前記ソフトウェア中に組み込まれている場合が多く、主成分分析の表示に有用である。これらのソフトウェアを利用して、近赤外吸収スペクトルを解析し、その結果を本発明の定量法で用いる場合、大凡の処理ステップは次に示す手順による。この時、使用するフーリエ変換近赤外吸収スペクトルは測定して得られた原スペクトルでも良いし、前記原スペクトルをデータ加工したものでも良い。データ加工の方法としては、例えば、一次微分値、二次微分値、三次微分値などの多次微分値や平滑化（Smoothing）、ノーマライズ（Normalize）、MSC（Multiplicative Scatter Correction）、SNV（Standard Normal Variate）、平均化（Mean-Center）、オートスケール（Autoscale）などが好ましく例示できる。
【００１２】
ＰＬＳ分析の場合
（１）標準とすべき、毛髪などの生体構成部位（標準検体）の分散型或いはダイオードアレイタイプの近赤外吸収スペクトル或いはそれらのフーリエ変換スペクトルやフーリエ変換スペクトルを所望により、二次微分等データ加工を行い、波長と近赤外吸収スペクトル乃至はその加工データとの行列を作成する。
（２）前記行列と、ねじれ応力や引っ張り応力のような、標準検体の物理的特性値を破壊試験で測定して得られた特性値との行列を作成し、物理的特性値の動きに対して、動きの大きい近赤外吸収スペクトル乃至はその加工データを抽出し、その波長を特定する。
（３）抽出した近赤外吸収スペクトル乃至はその加工データと特性値より検量線を作成する。同時に、毛髪の特性値ごとに検量線上へのプロットを作成しておく。
（４）試験試料のフーリエ変換近赤外吸収スペクトルを測定し、所望により二次微分等のデータ加工する。
（５）（４）のデータより（２）で特定された波長のデータを抽出する。
（６）（５）で抽出されたデータを検量線上への写像を作成する。或いは、データを検量線上へプロットする。
（７）（３）の特性値ごとのプロットと（５）の写像乃至はプロットとを比較し、測定試料の物理的特性値を推測する。
尚、（２）以下の作業はコンピューターソフトウェアを利用することにより行うことができる。
【００１３】
主成分分析の場合
（１）標準とすべき、毛髪などの生体構成部位（標準資料）の分散型或いはダイオードアレイタイプの近赤外吸収スペクトル或いはそれらのフーリエ変換スペクトルやフーリエ変換スペクトルを所望により、二次微分等データ加工を行い、波長と近赤外吸収スペクトル乃至はその加工データとの行列を作成する。
（２）前記行列について主成分分析を行い、第一主成分軸を作成する。
（３）第一主成分と直交する第二主成分軸を作成する。
（４）第一主成分軸と第二主成分軸が作る平面上に（１）のスペクトルの第一主成分と第二主成分が作る点をプロットする。
（５）所望によりシムカなどのアルゴリズムを用いてグルーピングを行う。
（６）（１）と同様に試験試料の近赤外スペクトルを測定し、（４）と同様のプロットを行う。
（７）（４）のプロット乃至は（５）のグルーピングを指標に試験試料の鑑別を行う。
【実施例】
【００１４】
以下に、実施例を挙げて、本発明について更に詳細に説明を加えるが、本発明が、かかる実施例にのみ限定されないことは言うまでもない。
【００１５】
＜実施例１＞
毛髪を良く混ぜ合わせて、直径約７〜８ｍｍの毛束を計１０８束作成し、３６束はそのまま測定に利用し、３６束は５％チオグリコール酸アンモニウムで処理し、もう３６束は１０％チオグリコール酸アンモニウムで処理した。処理後４０℃で充分に毛髪を乾燥させ、２０℃、湿度６０％の環境下で３日間保存し、恒量にした。それぞれの毛束をファイバープローブを装着したＶＥＣＴＯＲ２２／Ｎ（ブルカー・オプティクス株式会社製）で近赤外吸収スペクトルを計測した。測定波長域は、４０００〜８０００ｃｍ−１であった。その後、各々の毛束から３０本づつ取り出して，ねじれ応力測定用試料を作成した．これら１０８試料のねじれ応力を、カトーテック株式会社製のヤーントルーション  アンド  インターセクティング  トルク  テスター  ＫＥＳ−ＹＮ−１（改良機）を用いて測定した。これらのデータについて、ＧＬサイエンス社製のピロエットを用いて統計学的解析を行った。この結果、相関係数は０．９０であり、良好な相関関係が認められた。この回帰式は以下に示すとおりである。又、主成分分析の結果は、図１に示す如くであり、処理の種類毎にきれいにグルーピングが出来ていることが判る。即ち、損傷度合いの指標である、処理の違いが、グループを形成していることから、近赤外吸収スペクトル計測することにより、毛髪の損傷の度合いが鑑別できることが判る。
（回帰式）ｙ＝０．８５０９ｘ＋４．０６５３
【００１６】
＜実施例２＞
ボランティア２名より毛髪を採取し、近赤外吸収スペクトルを計測し、ねじれ応力を推定した。しかる後に、実施例１に記載の方法に従って、ねじれ応力を計測した。これらの比較を表１に示す。推定値と実測値が良く一致していることが判る。
【００１７】
【表１】
2005118337.tif 000002
【産業上の利用可能性】
【００１８】
本発明は、毛髪の損傷度合いの非侵襲的測定に応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施例１の主成分分析の結果を表す図である。
【図１】
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