(57)【要約】【課題】  撮影する条件や染色状態、脱色等の様々な要因で、角層細胞画像に不均一が生じるので正確な解析ができない場合が多かった。さらに角層細胞の解析で求められる重層剥離の解析にも影響して不正確になっていた。【解決手段】  多値で入力された画像情報を小領域に分割し、前記小領域毎に判別分析法を使用して２値化のための閾値を導出し、前記多値画像情報を前記小領域毎に２値化することを特徴とする角層細胞画像の解析方法によって、角層細胞画像の解析が正確に実施できた。  画像情報の分割は１６〜２５６分割が適当である。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値で入力された画像情報を小領域に分割し、前記小領域毎に判別分析法を使用して２値化のための閾値を導出し、前記多値画像情報を前記小領域毎に２値化することを特徴とする角層細胞画像の解析方法。
【請求項２】
多値で入力された画像情報が、ＲＧＢで表現される画像ファイルより得られたＧ（グリーン）の輝度画像である請求項１記載の角層細胞画像の解析方法。
【請求項３】
請求項２の方法で２値化し、更にそれぞれ２値化した閾値と、閾値から１．５倍した画像を用いることを特徴とする重層剥離画像の解析方法。
【請求項４】
画像情報の分割が１６〜２５６分割である請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の角層細胞画像の解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、角層細胞標本の解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚状態を知るための１つの方法として、粘着テープ等を皮膚表面に粘着、剥離して粘着テープ等の粘着面に皮膚角層細胞粘着テープなどの粘着面に付着した皮膚角層細胞を必要によりスライドガラスなどへさらに写し取りこれをヘマトキシリンエオシン染色にて染色し解析を行う方法などが用いられている（非特許文献１〜４）。
【０００３】
得られた標本は、顕微鏡やそのほかの撮像装置によりデジタルデータへと変換される。得られたデジタルデータは、様々な手法により皮膚の状態を把握することが行われている（非特許文献１〜４）。
【０００４】
デジタルデータへ変換後の解析方法としては、画像輝度値を基に２値化処理を行い、角層の面積を測定する方法や重層剥離量などを解析する方法がある（非特許文献４）。
【０００５】
通常、２値化処理を行う為には得られた画像の輝度値を基に、閾値を設定することで行われる。閾値を設定する方法として、pタイル法、モード法、判別分析法などがある。特に判別分析法については、画像の状態に関係なく２値化を行うことが出来る為、広く用いられている（非特許文献５）。
【０００６】
一定の解析結果を得るためには、撮影する条件や標本などを一律にする必要がある。その為、撮影条件には顕微鏡などの光量が強く一定の撮影を行える機材が必要である。また、標本についても脱水工程などにより染色液の映り込みを極力減らす工夫が必要であった。
しかしながら、脱水工程等の不備による染色液の映り込みや、顕微鏡に使用する光量の減衰等によって、一様に撮影されているように見える場合でも、広く汎用されている判別分析法による２値化処理に異常な結果を与える場合があった。
【０００７】
また、特許文献１記載の方法による2種類の閾値を用いた重層剥離の解析方法には、２種類の閾値を用いて、重層剥離部とそうでない部分とを分離しているため、前述の要因による異常な２値化結果では、正確な重層剥離の解析を行うことは難しい現状があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１１−１６４０５１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】橿淵暢夫，村松宣江：角層細胞による肌評価法の開発．粧技誌．，23（1）：55-57，1989
【非特許文献２】松本雅之，林昭次，新井清一：剥離パターンによる角層評価（第1報）角層剥離パターンの数量化．粧技誌，32：33-42，1998.
【非特許文献３】松本雅之，林照次，新井清一：角層剥離パターンによる角層評価（第2報）―季節変化と年代差について―．香粧会誌，24：1-6，2000.
【非特許文献４】A model to assess the efficacy of moisturizers - the quantification of soap-induced xerosis byimage analysis of adhesive-coated disce (D-Squames)  Clin. Exp. Dermatol 21 338-343 (1996)
【非特許文献５】ディジタル画像処理CGアーツ協会pp.174-176, 2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
撮影する条件や染色状態、脱色等の様々な要因で、角層細胞画像に不均一が生じるので正確な解析ができない場合が多かった。さらに角層細胞の解析で求められる重層剥離の解析にも影響して不正確になっていた。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明者らは鋭意検討した結果、角層を２値化するため、撮影条件に依存することなく一定の解析結果を得る方法について見出した。
詳細には、テープストリッピングにより採取した角層をエオシンにて染色後、デジタルマイクロスコープや顕微鏡などの撮影装置によりデジタルデータへ変換後、得られた画像について分割処理をおこなった。
分割は撮影条件によって大きく変わるが、画像の縦横比がそろう４分割以上する必要があり、さらには１６〜２５６分割程度がより好ましい。
１６分割以下では精度が上がらない場合があり、２５６分割以上分割しても効果はあがらない。
それらの画像をそれぞれの閾値で判別分析を行うことで明瞭な２値化画像を得ることが出来た。
さらに、従来の方法では正確な重層剥離部の抽出が不可能であった画像に対し、前述の方法を用い画像を分割処理した。その後、実施した判別分析により算出した閾値から、１．５倍した閾値を用いることで、より詳細な重層剥離部の抽出を行うことが可能となった。
【００１２】
撮影装置については顕微鏡やデジタルマイクロスコープなど、デジタルデータとして変換できるものであれば、特に限定するものではない。
【００１３】
２値化後の解析方法においても、特に限定することはなく、２値化により角層の領域を抽出した面積を測定することや、色の濃淡値を基に重層剥離の状態を解析することも可能である。
【実施例】
【００１４】
以下に実施例を挙げて説明する。
実施例
角層を正常成人の頬部よりテープストリッピングにて角層を採取し、エオシン染色を実施した。その語、染色標本をデジタルマイクロスコープにて撮影を行いＲＧＢで表現されるデジタル画像として得た。
【００１５】
デジタルマイクロスコープにより得た、角層標本の画像についてＧ（グリーン）の輝度画像を抽出し、画像全体を判別分析法にて２値化処理をおこなった。角層像を反映することが出来なかった画像を図１へ示す。
【００１６】
次に、それぞれ実施例1１示す図１の画像を４分割、１６分割、６４分割し、分割後の画像について判別分析法により２値化処理をおこなった。その結果を図２に示す。また、画像の状態により重層剥離部の抽出が不可能であった画像についても、６４分割処理により重層剥離部の抽出が可能となった。その結果を図３に示す。
【００１７】
したがって、２値化処理の難しい角層細胞標本画像において６４分割処理をおこなうことで、良好な２値化画像を得ることが可能となり、重層剥離部の抽出が不可能であった角層細胞標本画像についても、重層剥離部の抽出が可能となった。以上のことから本手法は、角層細胞標本画像の解析および、その画像を用いた重層剥離の解析に有用な手法である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】左：角層標本（エオシン染色）のＲＧＢで表現されるデジタル画像についてＧ（グリーン）の輝度画像を抽出した画像。  右：左の画像を２値化処理をおこなった結果の画像。
【図２】図１の画像を４分割、１６分割、６４分割し、分割後の画像について判別分析法により２値化処理をおこなった結果を示す。  左より、分割なし、４分割、１６分割、６４分割の順に示し、上列は２値化処理前の画像で、下列は２値化処理後の画像を示す。
【図３】左：角層標本（エオシン染色）のＲＧＢで表現されるデジタル画像についてＧ（グリーン）の輝度画像を抽出した画像。  中央：左の画像を分割処理しないで２値化処理をおこない、閾値１と１．５を算出し、閾値１．５以上を重層剥離部分とした画像。  右：左の画像を６４分割処理した後、２値化処理をおこない、閾値１と１．５を算出し、閾値１．５以上を重層剥離部分とした画像。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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