(57)【要約】【課題】頭皮を撮像した画像を基にして人による判断を経ることなく頭皮の毛細血管を数値化する頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮の健全度を評価する頭皮評価システム及び頭皮評価プログラムを提供する。【解決手段】頭皮毛細血管の数値化システム１０は、頭皮Ｓを撮像した画像Ｔの各単位領域Ｕの濃淡を基に、頭皮Ｓの毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出する画像分析手段１１と、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを基にして、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出する演算手段１２とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、
前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出する演算手段とを備えることを特徴とする頭皮毛細血管の数値化システム。
【請求項２】
請求項１記載の頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、隣り合う前記単位領域の濃淡差を基に前記毛細血管に対応する前記単位領域を検出することを特徴とする頭皮毛細血管の数値化システム。
【請求項３】
請求項１記載の頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、濃淡レベルが所定範囲内である前記単位領域を前記毛細血管に対応する前記単位領域として判定することを特徴とする頭皮毛細血管の数値化システム。
【請求項４】
頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Ａと、
前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として前記コンピュータに導出させる手段Ｂとを有する頭皮毛細血管の数値化プログラム。
【請求項５】
頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、
前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出し、該数値を基に前記頭皮の健全度を求める演算手段とを備えることを特徴とする頭皮評価システム。
【請求項６】
頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Ａと、
前記コンピュータに、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出させ、該数値を基に前記頭皮の健全度を求めさせる手段Ｃとを有する頭皮評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、頭皮の毛細血管を数値化するシステム及びプログラム、並びに、頭皮の毛細血管を数値化した値から頭皮の毛細血管の状態を評価するシステム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
血管の状態が健康面に与える影響は大きいことが知られており、血管を基に健康状態を評価するシステムの具体例が特許文献１に記載されている。特許文献１に記載のシステムは、爪上皮の毛細血管の状態を数値化したデータを基にして健康状態を評価するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４７４３４８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載のシステムは、人が毛細血管を視覚的に観察して得た結果を基に毛細血管の状態が数値化されるため、観察者によって毛細血管の状態を示す数値にばらつきが生じるという課題があった。また、発明者らによる調査においては、頭皮の毛細血管を数値化するシステムが見当たらなかった。
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、頭皮を撮像した画像を基にして人による判断を経ることなく頭皮の毛細血管を数値化する頭皮毛細血管の数値化システム及び頭皮毛細血管の数値化プログラム、並びに、頭皮の健全度を評価する頭皮評価システム及び頭皮評価プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記目的に沿う第１の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出する演算手段とを備える。
【０００６】
第１の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、隣り合う前記単位領域の濃淡差を基に前記毛細血管に対応する前記単位領域を検出するのが好ましい。
【０００７】
第１の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システムにおいて、前記画像分析手段は、濃淡レベルが所定範囲内である前記単位領域を前記毛細血管に対応する前記単位領域として判定するのが好ましい。
【０００８】
前記目的に沿う第２の発明に係る頭皮毛細血管の数値化プログラムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Ａと、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として前記コンピュータに導出させる手段Ｂとを有する。
【０００９】
前記目的に沿う第３の発明に係る頭皮評価システムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該頭皮の毛細血管に対応する前記単位領域を検出する画像分析手段と、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出し、該数値を基に前記頭皮の健全度を求める演算手段とを備える。
【００１０】
前記目的に沿う第４の発明に係る頭皮評価プログラムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、該画像内の毛細血管に対応する該単位領域をコンピュータに求めさせる手段Ａと、前記コンピュータに、前記毛細血管に対応する前記単位領域を基にして、該毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出させ、該数値を基に前記頭皮の健全度を求めさせる手段Ｃとを有する。
【発明の効果】
【００１１】
第１の発明に係る頭皮毛細血管の数値化システム、第２の発明に係る頭皮毛細血管の数値化プログラム、第３の発明に係る頭皮評価システム及び第４の発明に係る頭皮評価プログラムは、頭皮を撮像した画像の各単位領域の濃淡を基に、頭皮の毛細血管に対応する単位領域を検出し、毛細血管に対応する単位領域を基に、毛細血管の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出するため、人為的な判断を経ることなく、頭皮の毛細血管を数値化可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る頭皮毛細血管の数値化システムを示す模式図である。
【図２】頭皮の説明図である。
【図３】頭皮を撮像した画像である。
【図４】毛細血管を検出するアルゴリズムを示す説明図である。
【図５】（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ、マッサージ直後及びマッサージから５分経過後の頭皮の撮像画像を画像処理した画像である。
【図６】頭皮を撮像した画像の各画素を明度で分割したヒストグラムである。
【図７】頭皮の撮像画像を画像処理した画像であって、検出された毛細血管Ｃ２を示した画像である。
【図８】（Ａ）は頭皮の撮像画像であって毛細血管Ｃ１の中心線をマーキングした画像であり、（Ｂ）は頭皮の撮像画像を画像処理した画像であって毛細血管Ｃ１を塗りつぶした画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
続いて、添付した図面を参照しながら本発明を具体化した実施の形態について説明する。
図１〜図４に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る頭皮毛細血管の数値化システム１０は、頭皮Ｓを撮像した画像（画像データ）Ｔの各単位領域Ｕの濃淡を基に、頭皮Ｓの毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出する画像分析手段１１と、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを基にして、毛細血管Ｔの面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出する演算手段１２とを備えている。以下、これらについて詳細に説明する。
【００１４】
頭皮Ｓには、図２に示すように、表面から内部に向かって順に表皮Ｓ１、真皮Ｓ２及び皮下組織Ｓ３の各層が設けられ、頭皮Ｓの毛Ｈは真皮Ｓ２から生えている。真皮Ｓ２と皮下組織Ｓ３の境界近傍には毛Ｈの根元に接続された血管Ｗがあり、表皮Ｓ１と真皮Ｓ２の境界近傍には血管Ｗに接続された毛細血管Ｃ１が存在する。毛細血管Ｃ１は、頭皮Ｓの表面に沿って延びるように設けられ、毛細血管Ｃ１には、頭皮Ｓの表面に対して垂直な毛細血管Ｃ２が連結されている。
【００１５】
頭皮毛細血管の数値化システム１０は、周知のコンピュータによって構成でき、図１に示すように、モニタ１３と、モニタ１３に接続され、図示しない記憶デバイスやＣＰＵ等を具備した本体部１４を有している。本体部１４の記憶デバイスには、プログラム（ソフトウェア）がインストールされており、画像分析手段１１及び演算手段１２は、主として、そのプログラムの一部によってそれぞれ構成されている。
【００１６】
本体部１４は、外部から記憶デバイスに電子データを取り込むための図示しないインタフェースを具備している。頭皮Ｓを頭皮Ｓの表面から撮像した図３に示す画像Ｔは電子データの一例であり、本体部１４は、外部から画像Ｔを記憶デバイス内に取り込む。画像Ｔは、図４に示す複数の単位領域（本実施の形態では画素）Ｕが縦及び横に配列されている。
画像分析手段１１は、記憶デバイス内に取り込まれた画像Ｔに対し、各単位領域Ｕの濃淡を基にして、画像Ｔ内において、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出する。
【００１７】
本実施の形態において、画像分析手段１１は、画像Ｔにおいて濃淡が所定範囲の単位領域Ｕを抽出し、抽出された単位領域Ｕに対し、隣り合う単位領域Ｕの濃淡差を基に毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する（毛細血管Ｃ１、Ｃ２の表示領域に該当する）単位領域Ｕを検出する。濃淡が所定範囲であることを条件に単位領域Ｕを抽出するのは、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出する対象から、毛Ｈ等に対応する単位領域Ｕを予め除外するためである。
画像Ｔがカラー画像の場合、グレースケール化によって画像Ｔをモノクロ画像（例えば、２５６階調のモノクロ画像）に変換した後、各単位領域Ｕの明度を基に、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出してもよい。
【００１８】
そして、濃淡差を基に毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出する際、ノイズ処理及びエッジ検出等の処理を適宜追加してもよい。
ノイズ処理は、ラスタスキャン及びラベリングを行って画像Ｔからノイズを除去する処理であり、例えば、黒の単位領域Ｕの塊が所定の面積以下であれば白に変換する等の処理を行う。
エッジ検出は、画像Ｔ内において、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の輪郭線を検出して抽出する処理であり、例えば、ケニーのエッジ検出アルゴリズムを採用可能である。
【００１９】
また、画像分析手段１１は、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出する基準として、隣り合う単位領域Ｕの濃淡の関係の代わりに、個々の単位領域Ｕの濃淡レベルを利用することができる。個々の単位領域Ｕの濃淡レベルを基準にする場合、画像分析手段１１は、濃淡レベルが所定範囲内である単位領域Ｕを毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕとして判定する。
【００２０】
種々の実験の結果、画像Ｔを２５６階調のモノクロ画像に変換し、明度（画素度）が１３０〜１６０の範囲にある単位領域Ｕを毛細血管Ｃ１、Ｃ２の対応領域と判定することで、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１、Ｃ２を安定的に検出できることを確認している。濃淡レベルが所定範囲内である単位領域Ｕを毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕとして判定する場合にも、グレースケール化、ノイズ処理、エッジ検出等を適宜利用することができる。
【００２１】
更に、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１、Ｃ２の検出を、図４に示す別の処理によって行うこともできる。図４に示す処理は、特に毛細血管Ｃ１の検出に有効であり、画像Ｔ内で所定の濃淡レベル以上の単位領域Ｕを検出して起点とし、その起点に隣接する単位領域Ｕの中で濃淡レベルが所定範囲である単位領域Ｕを検出し、その単位領域Ｕを毛細血管Ｃ１と見なし、その単位領域Ｕに隣接する単位領域Ｕの中で所定範囲の濃淡レベルの単位領域Ｕを検出する。
隣接する単位領域Ｕの中で所定範囲の濃淡レベルの単位領域Ｕが検出されない場合、毛細血管Ｃ１と見なされた単位領域Ｕを中心に配した所定の中心角の扇形フィルタＦ内で所定範囲の濃淡レベルの単位領域Ｕを探索して毛細血管Ｃ１に対応する単位領域Ｕと見なす。
また、学習機能を用いて、各単位領域Ｕの濃淡を基に画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１、Ｃ２を検出するようにしてもよい。
【００２２】
画像分析手段１１によって、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを検出した後、演算手段１２は、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを基にして、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１の数、長さ及び面積、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ２の数及び面積を数値としてそれぞれ導出する。導出された各数値は、外部から本体部１４に対してなされた入力操作によって、モニタ１３に表示される。
なお、演算手段１２は、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１の数、長さ及び面積、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ２の数及び面積の全ての項目について数値を導出する必要はなく、頭皮毛細血管の数値化システム１０の利用目的に応じて、数値として導出する対象項目を制限してもよい。
【００２３】
また、頭皮毛細血管の数値化システム１０にインストールして用いることが可能な頭皮毛細血管の数値化プログラムは、頭皮毛細血管の数値化システム１０とは別のコンピュータにインストールすることによっても利用することができる。即ち、頭皮毛細血管の数値化プログラムは、頭皮Ｓを撮像した画像Ｔの各単位領域Ｕの濃淡を基に、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕをコンピュータに求めさせるサブプログラム（手段Ａ）と、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを基にして、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値としてコンピュータに導出させるサブプログラム（手段Ｂ）とを有する。
【００２４】
次に、頭皮Ｓの健全度を求める本発明の第２の実施の形態に係る頭皮評価システムについて説明する。なお、頭皮毛細血管の数値化システム１０と同じ構成については、頭皮毛細血管の数値化システム１０と同じ符号を付して、詳細の説明は省略する。
頭皮評価システムは、頭皮毛細血管の数値化システム１０に対し、演算手段１２の代わりに、演算手段１２に機能を追加した拡張演算手段（演算手段の一例）を採用したものであり、画像分析手段１１及び拡張演算手段を備えている。頭皮評価システムは、周知のコンピュータによって構成可能である。
【００２５】
拡張演算手段は、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出し、この数値を基に頭皮Ｓの健全度（具体的には、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の血流の良好度、流量）を求め、例えば、頭皮Ｓの健全度を１００点満点の点数として導出する。
頭皮Ｓの健全度には、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の状態が密接に関連しているため、頭皮評価システムは、毛細血管Ｃ１、Ｃ２から頭皮Ｓの健全度を導出するものである。
【００２６】
そして、頭皮評価システムにインストールして用いられる頭皮評価プログラムは、頭皮評価システム以外のコンピュータにインストールすることによっても利用することができる。
頭皮評価プログラムは、頭皮Ｓを撮像した画像Ｔの各単位領域Ｕの濃淡を基に、画像Ｔ内の毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕをコンピュータに求めさせるサブプログラム（手段Ａ）と、コンピュータに、毛細血管Ｃ１、Ｃ２に対応する単位領域Ｕを基にして、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の面積、長さ及び数の少なくとも１つを数値として導出させ、導出した数値を基に頭皮Ｓの健全度を求めさせるサブプログラム（手段Ｃ）を有する。本実施の形態では、頭皮評価プログラムは、頭皮毛細血管の数値化プログラムの各種機能を全て包含している。
【実施例】
【００２７】
次に、本発明の作用効果を確認するために行った実験について説明する。
実験においては、頭皮をマッサージし、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像とマッサージから５分経過した頭皮を撮像した画像について、それぞれ画像処理を行った。図５（Ａ）、（Ｂ）はそれぞれ、マッサージ直後の頭皮の画像及びマッサージから５分経過した頭皮の画像について、グレースケール化、二値化及びエッジ検出の処理を行って得られた画像である。図５（Ａ）、（Ｂ）の画像において、毛細血管Ｃ１は、幅方向両側（血管壁）に該当する画素が黒で、それ以外の画素が白でそれぞれ表示され、毛細血管Ｃ２に該当する画素は、全体が黒で表示される。
【００２８】
図５（Ａ）、（Ｂ）の画像それぞれにおいて、毛細血管Ｃ１、Ｃ２が見られることから、これらの処理が、画像中の毛細血管Ｃ１、Ｃ２を検出するのに有効であることが確認できる。
また、図５（Ａ）の画像では、左上の領域に４つの毛細血管Ｃ２を確認できるが、図５（Ｂ）の画像では、同領域に確認される毛細血管Ｃ２の数が３つに減少し、更に、毛細血管Ｃ１については、図５（Ｂ）の画像が図５（Ａ）の画像に比べ確認できる毛細血管Ｃ１の領域が縮小している。
【００２９】
更に、図５（Ａ）の画像の黒の画素が２５９１７個であったのに対し、図５（Ｂ）の画像の黒の画素は１４７６６個であり、マッサージ直後の画像がマッサージから５分経過した画像に比べ黒の画素が多いことが確認された。
毛細血管Ｃ１、Ｃ２の血流レベルは、マッサージによって上昇し、マッサージ後、時間の経過と共に低下するという傾向がある。この傾向は、図５（Ａ）、（Ｂ）の画像によって得られた結果、即ち、マッサージ直後の画像は、マッサージから５分経過後の画像に比べて、確認できる毛細血管Ｃ２及び黒の画素が多いという結果と合致する。
【００３０】
次の実験の結果を示す図６は、マッサージ前の頭皮を撮像した画像、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像、及び、マッサージから５分経過後の頭皮を撮像した画像それぞれについて、濃淡レベルを算出し、ヒストグラムとして表わしたものである。撮像された各画像は、カラー画像であり、２５６階調のグレースケール化がなされ、横軸を明度（濃淡レベルの一例）、縦軸を各明度の画素数としたヒストグラムに変換された。
【００３１】
図６に示すヒストグラムより、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像は、他の２つの画像に比べ、明度が１３０〜１６０の範囲の画素数が多いことが確認できる。毛細血管Ｃ１、Ｃ２は、マッサージにより視認できる数が増加することから、画像内で毛細血管に対応する画素数を検出する際、明度が１３０〜１６０の範囲であることを条件にすることで、毛細血管Ｃ１、Ｃ２の検出精度が上がることが確認できた。
【００３２】
また、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像に対し、グレースケール化、二値化及びエッジ検出を行った画像において、所定範囲内に黒の画素が集合したものを毛細血管Ｃ２と判定した結果、図７に示すように、ａ〜ｋのアルファベットを付した１１個の毛細血管Ｃ２が検出された。次に、検出した１１個の毛細血管Ｃ２それぞれの黒の画素数を演算手段によって算出したところ、ａが１１９個、ｂが１７６個、ｃが２０５個、ｄが３７６個、ｅが２９４個、ｆが２５２個、ｇが１１０個、ｈが５６３個、ｉが１９７個、ｊが１３３個、ｋが２０２個で、ａ〜ｋの毛細血管Ｃ２の黒の画素数の合計は２６２７個であった。
ａ〜ｋの毛細血管Ｃ２それぞれの黒の画素数は、個々の毛細血管Ｃ２の面積を示すものであり、黒の画素の合計数である２６２７個は、画像内で検出された毛細血管Ｃ２の総面積を示すものである。
【００３３】
そして、マッサージ直後の頭皮を撮像した画像に対し、グレースケール化、二値化及びエッジ検出を行った画像において、黒の画素の連続が所定の長さ以上であることを条件に、毛細血管Ｃ１を検出し、毛細血管Ｃ１の幅方向中心にマーキングを行った画像を図８（Ａ）に示す。図８（Ａ）の画像においては、マーキングした箇所をドットで示している。本実験においては、ドットをつないだ線の長さを算出することで、画像内において検出された毛細血管Ｃ１の長さを求められることが確認された。
更に、画像において、黒の画素の連続が所定の長さ以上であることを条件に毛細血管Ｃ１を検出したものに対し、検出された毛細血管Ｃ１全体を、図８（Ｂ）に示すように塗りつぶし、その塗りつぶした領域を算出することで毛細血管Ｃ１の面積を得られることも確認された。
【符号の説明】
【００３４】
１０：頭皮毛細血管の数値化システム、１１：画像分析手段、１２：演算手段、１３：モニタ、１４：本体部、Ｓ：頭皮、Ｔ：画像、Ｕ：単位領域、Ｃ１、Ｃ２：毛細血管、Ｓ１：表皮、Ｓ２：真皮、Ｓ３：皮下組織、Ｈ：毛、Ｗ：血管、Ｆ：扇形フィルタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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