(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
皮膚機能に関するパラメータを推定する推定方法であって、
皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにおいて取得された前記皮膚画像に対して、前記皮膚画像の位相的情報に基づく特徴量ベクトルを抽出する抽出ステップと、
前記特徴量ベクトルと前記皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データに基づき構築された推定モデルを用いて、前記抽出ステップにおいて抽出された前記特徴量ベクトルに基づき前記皮膚機能に関するパラメータを推定する推定ステップと、
前記推定ステップにおいて推定された前記皮膚機能に関するパラメータを提示する提示ステップと、
を含む、
推定方法。
【請求項２】
前記抽出ステップにおいて、取得された前記皮膚画像に対して明るさの補正処理及び二値化処理を施した補正画像が生成される、
請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
前記位相的情報は、生成された前記補正画像に基づいて抽出された０次元特徴量及び１次元特徴量に関する情報を含む、
請求項２に記載の推定方法。
【請求項４】
前記抽出ステップにおいて、前記０次元特徴量及び前記１次元特徴量のそれぞれに対して、各特徴量の持続性を示す分布図が生成され、生成された前記分布図に基づいて前記特徴量ベクトルが抽出される、
請求項３に記載の推定方法。
【請求項５】
前記推定ステップにおいて、被験者の属性に基づき前記皮膚機能に関するパラメータが推定される、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の推定方法。
【請求項６】
前記皮膚機能に関するパラメータは、経表皮水分蒸散量を含む、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の推定方法。
【請求項７】
前記皮膚機能に関するパラメータは、皮膚の水分量を含む、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の推定方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の推定方法に用いられる前記推定モデルの生成方法であって、
前記特徴量ベクトルと前記皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データを取得する取得ステップと、
該取得ステップにおいて取得された前記過去の実測データに基づいて、前記特徴量ベクトルに基づき前記皮膚機能に関するパラメータを推定する前記推定モデルを構築する構築ステップと、
を含む、
推定モデルの生成方法。
【請求項９】
前記推定モデルは、前記取得ステップにおいて取得された前記過去の実測データに基づき学習されたランダムフォレストモデルを含む機械学習モデルである、
請求項８に記載の推定モデルの生成方法。
【請求項１０】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の推定方法又は請求項８若しくは９に記載の推定モデルの生成方法を情報処理装置に実行させるプログラム。
【請求項１１】
皮膚機能に関するパラメータを推定する推定装置であって、
皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された前記皮膚画像に対して、前記皮膚画像の位相的情報に基づく特徴量ベクトルを抽出し、前記特徴量ベクトルと前記皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データに基づき構築された推定モデルを用いて、抽出された前記特徴量ベクトルに基づき前記皮膚機能に関するパラメータを推定する制御部と、
前記制御部により推定された前記皮膚機能に関するパラメータを提示する提示部と、
を備える、
推定装置。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２０１９年３月２０日に日本国に特許出願された特願２０１９−０５３７７６の優先権を主張するものであり、この出願の開示全体をここに参照のために取り込む。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、推定方法、推定モデルの生成方法、プログラム、及び推定装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来、生体組織の状態を解析するための技術が知られている。【０００４】
例えば、特許文献１には、それぞれが異なる波長の光を照射する複数のＬＥＤ（Light Emitting Diode）を皮膚に対して異なる角度で配置して、測定された反射率スペクトルから良性組織と悪性組織との区別を支援するための光学伝達診断装置の作動方法が開示されている。当該光学伝達診断装置の作動方法は、生体組織の形態学的パラメータ及び生理学的特性のいくつかを決定するための光学的方法に関し、特に、良性及び悪性の組織病変の形態学的パラメータ及び生理学的特性を決定するための方法を対象とする。【０００５】
例えば、特許文献２には、皮膚表面の皮溝の形状に基づいて、皮膚表面の状態を解析する肌状態解析方法が開示されている。当該肌状態解析方法では、皮膚表面の皮溝の三次元的形状データである複数の光学的断面像が共焦点顕微鏡を用いて取得され、皮膚表面の状態が評価される。【０００６】
例えば、近年、アトピー性皮膚炎の発症機序において、フィラグリン遺伝子異常等による皮膚バリア機能障害が注目されている。皮膚バリア機能の指標の一例として、経表皮水分蒸散量（Transepidermal water loss：ＴＥＷＬ）が主に用いられている。例えば、皮膚バリア機能の働きが高い場合、ＴＥＷＬは低い。逆に、皮膚バリア機能の働きが低い場合、ＴＥＷＬは高い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第６０３５２６８号公報
【特許文献２】特許第６０５８９０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１及び特許文献２に記載の従来技術では、生体組織の状態を解析する点については考慮されているが、生体組織の状態ではなく、皮膚バリア機能等を含む生体組織の機能については考慮されていなかった。したがって、これらの従来技術では、生体組織の機能を推定する点については考慮されていなかった。一方で、ＴＥＷＬ等を含む皮膚機能に関するパラメータを精度良く推定して皮膚バリア機能等を含む生体組織の機能の働きを精度良く推定したいという要求があった。【０００９】
このような問題点に鑑みてなされた本発明の目的は、皮膚機能に関するパラメータを精度良く推定可能な推定方法、推定モデルの生成方法、プログラム、及び推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の一実施形態に係る推定方法は、
皮膚機能に関するパラメータを推定する推定方法であって、
皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにおいて取得された前記皮膚画像に対して、前記皮膚画像の位相的情報に基づく特徴量ベクトルを抽出する抽出ステップと、
前記特徴量ベクトルと前記皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データに基づき構築された推定モデルを用いて、前記抽出ステップにおいて抽出された前記特徴量ベクトルに基づき前記皮膚機能に関するパラメータを推定する推定ステップと、
前記推定ステップにおいて推定された前記皮膚機能に関するパラメータを提示する提示ステップと、
を含む。【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の一実施形態に係る推定モデルの生成方法は、
上記の推定方法に用いられる前記推定モデルの生成方法であって、
前記特徴量ベクトルと前記皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データを取得する取得ステップと、
該取得ステップにおいて取得された前記過去の実測データに基づいて、前記特徴量ベクトルに基づき前記皮膚機能に関するパラメータを推定する前記推定モデルを構築する構築ステップと、
を含む。【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の一実施形態に係るプログラムは、
上記の推定方法又は上記の推定モデルの生成方法を情報処理装置に実行させる。【００１３】
上記課題を解決するために、本発明の一実施形態に係る推定装置は、
皮膚機能に関するパラメータを推定する推定装置であって、
皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された前記皮膚画像に対して、前記皮膚画像の位相的情報に基づく特徴量ベクトルを抽出し、前記特徴量ベクトルと前記皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データに基づき構築された推定モデルを用いて、抽出された前記特徴量ベクトルに基づき前記皮膚機能に関するパラメータを推定する制御部と、
前記制御部により推定された前記皮膚機能に関するパラメータを提示する提示部と、
を備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の一実施形態に係る推定方法、推定モデルの生成方法、プログラム、及び推定装置によれば、皮膚機能に関するパラメータを精度良く推定可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の推定装置による第１の動作の例を示すフローチャートである。
【図３】図１の推定装置による第２の動作の例を示すフローチャートである。
【図４】図１の推定装置による第３の動作の例を示すフローチャートである。
【図５】図４のステップＳ３０１において生成された補正画像の一例を示す模式図である。
【図６】図４のステップＳ３０２において位相的情報を取得するための方法の一例を示す模式図である。
【図７】閾値を段階的に変化させたときの画像及び位相的情報の変化の例を示す模式図である。
【図８】０次元特徴量の持続性の一例を示す分布図である。
【図９】１次元特徴量の持続性の一例を示す分布図である。
【図１０】ランダムフォレストに基づく一実施形態に係る推定モデルを示す模式図である。
【図１１】図１の推定装置による第１の推定結果の例を示す散布図である。
【図１２】図１の推定装置による第２の推定結果の例を示すグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の一実施形態について詳細に説明する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態に係る推定装置１の概略構成を示すブロック図である。図１を参照しながら、本発明の一実施形態に係る推定装置１の構成及び機能について主に説明する。
【００１８】
一実施形態の概要として、推定装置１は、皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得する。推定装置１は、取得された皮膚画像に対して、皮膚画像の位相的情報に基づく特徴量ベクトルを抽出する。推定装置１は、特徴量ベクトルと皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データに基づき構築された推定モデルを用いて、抽出された特徴量ベクトルに基づき皮膚機能に関するパラメータを推定する。推定装置１は、推定された皮膚機能に関するパラメータを提示する。皮膚機能に関するパラメータは、例えばＴＥＷＬを含む。これに限定されず、皮膚機能に関するパラメータは、皮膚バリア機能等を含む生体組織の機能に関連付けられる任意の指標を含んでもよい。例えば、皮膚機能に関するパラメータは、皮膚の水分量を含んでもよい。
【００１９】
推定装置１は、例えば、人の皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像に基づいて皮膚機能に関するパラメータを推定する電子機器である。例えば、推定装置１は、専用の電子機器であってもよいし、スマートフォン、ＰＣ（Personal Computer）、及びサーバ装置等の任意の汎用の電子機器であってもよい。例えば、推定装置１は、それ自体が人の皮膚表面を撮像して皮膚画像を取得し、当該皮膚画像に基づいて皮膚機能に関するパラメータを推定してもよい。これに限定されず、例えば、推定装置１は、他の撮像装置等によって撮像された人の皮膚表面の皮膚画像を通信等の任意の手段によって当該他の撮像装置等から取得し、取得された当該皮膚画像に基づいて皮膚機能に関するパラメータを推定してもよい。
【００２０】
図１に示すとおり、推定装置１は、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、画像取得部１４と、データ取得部１５と、提示部１６と、を有する。
【００２１】
制御部１１は、１つ以上のプロセッサを含む。一実施形態において「プロセッサ」は、汎用のプロセッサ、又は特定の処理に特化した専用のプロセッサであるが、これらに限定されない。制御部１１は、推定装置１を構成する各構成部と通信可能に接続され、推定装置１全体の動作を制御する。
【００２２】
一実施形態では、例えば、制御部１１は、通信部１２を制御して、推定装置１による推定結果を他の任意の情報処理装置に送信してもよい。例えば、制御部１１は、記憶部１３を制御して、推定装置１による推定結果及び取得された皮膚画像を記憶してもよい。例えば、制御部１１は、画像取得部１４を制御して、皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得してもよい。例えば、制御部１１は、データ取得部１５を制御して、特徴量ベクトルと皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データを取得してもよい。例えば、制御部１１は、提示部１６を制御して、推定装置１による推定結果をユーザに提示してもよい。
【００２３】
通信部１２は、移動体通信網及びインターネット等を含むネットワークに接続する通信モジュールを含む。例えば、通信部１２は、４Ｇ（4th Generation）及び５Ｇ（5th Generation）等の移動体通信規格に対応する通信モジュールを含んでもよい。例えば、通信部１２は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）規格に対応する通信モジュールを含んでもよい。
【００２４】
記憶部１３は、１つ以上のメモリを含む。一実施形態において「メモリ」は、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限定されない。記憶部１３に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。記憶部１３は、推定装置１の動作に用いられる任意の情報を記憶する。例えば、記憶部１３は、システムプログラム、アプリケーションプログラム、推定装置１によって取得された各種情報、及び推定装置１による推定結果等を記憶してもよい。記憶部１３に記憶された情報は、例えば通信部１２を介してネットワークから取得される情報で更新可能であってもよい。
【００２５】
画像取得部１４は、例えばカメラ等の任意の撮像装置を含む。画像取得部１４は、例えば、画像取得部１４自体が有する撮像装置を用いた撮像によって、皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得してもよい。これに限定されず、画像取得部１４は、任意の方法で、皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得してもよい。例えば、画像取得部１４は、他の撮像装置等によって撮像された皮膚表面の皮膚画像を通信等の任意の手段によって当該他の撮像装置等から取得してもよい。
【００２６】
データ取得部１５は、例えば、特徴量ベクトルと皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データを取得可能な、任意のインタフェースを含む。例えば、データ取得部１５は、ユーザによる入力操作を受け付け可能な任意の入力インタフェースを含み、ユーザによる入力に基づいて実測データを取得してもよい。例えば、データ取得部１５は、任意の通信インタフェースを含み、任意の通信プロトコルによって外部装置等から実測データを取得してもよい。
【００２７】
提示部１６は、例えば画像を出力する任意の出力インタフェースを含む。提示部１６は、例えば液晶ディスプレイ及び有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の任意のディスプレイを含む。提示部１６は、推定装置１による推定結果をユーザ等に提示する。例えば、提示部１６は、推定装置１の制御部１１により推定された皮膚機能に関するパラメータを提示する。
【００２８】
図２は、図１の推定装置１による第１の動作の例を示すフローチャートである。図２は、推定装置１が過去の実測データに基づいて推定モデルを生成するフローを示す。すなわち、図２は、推定装置１を用いた後述する推定方法に用いられる推定モデルの生成方法を示す。
【００２９】
ステップＳ１０１では、推定装置１の制御部１１は、データ取得部１５を用いて、特徴量ベクトルと皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データを取得する。
【００３０】
ステップＳ１０２では、制御部１１は、ステップＳ１０１において取得された過去の実測データに基づいて、特徴量ベクトルに基づき皮膚機能に関するパラメータを推定する推定モデルを構築する。
【００３１】
推定モデルは、例えば、ステップＳ１０１において取得された過去の実測データに基づき学習されたランダムフォレストモデルを含む機械学習モデルであってもよい。これに限定されず、推定モデルは、ニューラルネットワーク、局所回帰モデル、及びカーネル回帰モデル等を含む任意の機械学習モデルであってもよい。
【００３２】
図３は、図１の推定装置１による第２の動作の例を示すフローチャートである。図３は、図２のフローによって構築された推定モデルを用いて推定装置１が皮膚機能に関するパラメータを推定するフローを主に示す。すなわち、図３は、推定装置１を用いた皮膚機能に関するパラメータを推定する推定方法を示す。
【００３３】
ステップＳ２０１では、推定装置１の制御部１１は、画像取得部１４を用いて、皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得する。
【００３４】
ステップＳ２０２では、制御部１１は、ステップＳ２０１において取得された皮膚画像に対して、皮膚画像の位相的情報に基づく特徴量ベクトルを抽出する。なお、図４において後述するようにステップＳ２０２はさらに詳細なフローを含むため、図３においてステップＳ２０２のボックスを二重線で示している。
【００３５】
ステップＳ２０３では、制御部１１は、図２のフローによって構築された推定モデルを用いて、ステップＳ２０２において抽出された特徴量ベクトルに基づき皮膚機能に関するパラメータを推定する。
【００３６】
ステップＳ２０４では、制御部１１は、提示部１６を用いて、ステップＳ２０３において推定された皮膚機能に関するパラメータを提示する。
【００３７】
図４は、図１の推定装置１による第３の動作の例を示すフローチャートである。図４は、図３のステップＳ２０２におけるフローをより詳細に示したものである。図４を参照しながら、取得された皮膚画像に基づいて推定装置１の制御部１１が特徴量ベクトルを抽出するまでのフローをより詳細に説明する。
【００３８】
ステップＳ３０１では、推定装置１の制御部１１は、図３のステップＳ２０１において取得された皮膚画像に対して明るさの補正処理及び二値化処理を施した補正画像を生成する。図５は、図４のステップＳ３０１において生成された補正画像の一例を示す模式図である。
【００３９】
制御部１１は、例えばウェーブレット変換を用いて、所定の周波数領域における情報のみが含まれている図５のような補正画像を生成する。制御部１１は、このような補正画像を生成することで、皮膚表面の凹凸とは関係ない、ノイズとなり得る余分な情報を図３のステップＳ２０１において取得された皮膚画像から除去する。
【００４０】
図４のステップＳ３０２では、制御部１１は、ステップＳ３０１において生成された補正画像に基づき抽出された０次元特徴量及び１次元特徴量に関する情報を取得する。このような０次元特徴量及び１次元特徴量に関する情報は、上述した位相的情報を構成する。図６は、図４のステップＳ３０２において位相的情報を取得するための方法の一例を示す模式図である。図６を参照しながら、ステップＳ３０１において生成された補正画像に基づいて制御部１１が０次元特徴量及び１次元特徴量を抽出する方法を主に説明する。
【００４１】
制御部１１は、ステップＳ３０１において生成された補正画像に対して白いピクセルの密度推定を実行し、ピクセル領域に対する白いピクセルの密度を地形図のように表す画像を生成する。例えば、このような画像において、白いピクセルの密度変化は、白いピクセルの密度が大きいピクセル領域では山として表わされ、黒いピクセルの密度が大きいピクセル領域では谷として表わされる。
【００４２】
図６は、このような画像において、ピクセルの所定の列に沿った白いピクセルの密度変化を一次元的に示す模式図である。図６において、縦軸は白いピクセルの密度を示す。横軸は、ピクセル位置を示す。
【００４３】
制御部１１は、例えば、図６のような白いピクセルの密度変化を示すグラフに対して、白いピクセルの密度の閾値ｔを変化させる。制御部１１は、例えば、図６において破線で示すような閾値ｔに対応する直線とグラフとが交わる場合であって、グラフにおける白いピクセルの密度の値が閾値ｔよりも大きくなるようなピクセル領域については、全てのピクセルを白に決定する。例えば、制御部１１は、それ以外のピクセル領域については、全てのピクセルを黒に決定する。
【００４４】
図７は、閾値ｔを段階的に変化させたときの画像及び位相的情報の変化の例を示す模式図である。より具体的には、図７の上段における一連の画像の組は、閾値ｔを段階的に変化させたときに得られる、白い領域のつながり方の変化の様子を示す。図７の中段は、閾値ｔを段階的に変化させたときに得られる０次元特徴量の変化の様子を示す。図７の下段は、閾値ｔを段階的に変化させたときに得られる１次元特徴量の変化の様子を示す。
【００４５】
例えば、制御部１１は、閾値ｔを図６におけるｔ１に決定した場合、閾値ｔ１に対応する直線とグラフとは交わっていないので、画像における全てのピクセルを黒に決定する。したがって、図７の上段に示すとおり、閾値ｔ１における画像は、全体が黒く塗りつぶされたような画像となる。
【００４６】
例えば、制御部１１が閾値ｔを図６におけるｔ２に決定した場合、閾値ｔ２に対応する直線とグラフとは領域Ｒ２において交わっており、グラフにおける白いピクセルの密度の値が領域Ｒ２において閾値ｔ２よりも大きくなっている。したがって、制御部１１は、領域Ｒ２における全てのピクセルを白に決定する。制御部１１は、領域Ｒ２以外のピクセル領域については、全てのピクセルを黒に決定する。したがって、図７の上段に示すとおり、閾値ｔ２における画像は、わずかに白い領域が現れ始めるが、全体的に黒いピクセルが多いような画像となる。
【００４７】
例えば、制御部１１が閾値ｔを図６におけるｔ３に決定した場合、閾値ｔ３に対応する直線とグラフとは領域Ｒ３において交わっており、グラフにおける白いピクセルの密度の値が領域Ｒ３において閾値ｔ３よりも大きくなっている。したがって、制御部１１は、領域Ｒ３における全てのピクセルを白に決定する。制御部１１は、領域Ｒ３以外のピクセル領域については、全てのピクセルを黒に決定する。したがって、図７の上段に示すとおり、閾値ｔ３における画像は、閾値ｔ２における画像よりもさらに白い領域が増えたような画像となる。
【００４８】
例えば、制御部１１が閾値ｔを図６におけるｔ４に決定した場合、閾値ｔ４に対応する直線とグラフとは領域Ｒ４において交わっており、グラフにおける白いピクセルの密度の値が領域Ｒ４において閾値ｔ４よりも大きくなっている。したがって、制御部１１は、領域Ｒ４における全てのピクセルを白に決定する。制御部１１は、領域Ｒ４以外のピクセル領域については、全てのピクセルを黒に決定する。したがって、図７の上段に示すとおり、閾値ｔ４における画像は、閾値ｔ３における画像よりもさらに白い領域が増えたような画像となる。
【００４９】
例えば、制御部１１が閾値ｔを図６におけるｔ５に決定した場合、閾値ｔ５に対応する直線とグラフとは領域Ｒ５において交わっており、グラフにおける白いピクセルの密度の値が領域Ｒ５において閾値ｔ５よりも大きくなっている。したがって、制御部１１は、領域Ｒ５における全てのピクセルを白に決定する。制御部１１は、領域Ｒ５以外のピクセル領域については、全てのピクセルを黒に決定する。したがって、図７の上段に示すとおり、閾値ｔ５における画像は、わずかに黒い領域が残っているが、全体的に白いピクセルが多いような画像となる。
【００５０】
例えば、制御部１１が閾値ｔを図６におけるｔ６に決定した場合、閾値ｔ６に対応する直線とグラフとは領域Ｒ６において全体的に交わっており、グラフにおける白いピクセルの密度の値が領域Ｒ６において閾値ｔ６よりも大きくなっている。したがって、制御部１１は、領域Ｒ６における全てのピクセルを白に決定する。したがって、図７の上段に示すとおり、閾値ｔ６における画像は、全体が白く塗りつぶされたような画像となる。
【００５１】
以上のように、制御部１１は、閾値ｔを徐々に変化させ、白い領域のつながり方の変化を示す一連の画像の組を取得する。制御部１１は、取得された一連の画像の組に対して、０次元特徴量及び１次元特徴量を含む位相的情報を抽出する。
【００５２】
例えば、図７の中段に示すとおり、制御部１１は、取得された一連の画像の組に対して、白いピクセルが連結している部分を０次元特徴量として抽出する。このように、０次元特徴量は、一連の画像の組における連結成分に対応する。例えば、閾値ｔ１の画像において、０次元特徴量の数は０である。例えば、閾値ｔ６の画像において、０次元特徴量の数は１である。
【００５３】
例えば、図７の下段に示すとおり、制御部１１は、取得された一連の画像の組に対して、白いピクセルをたどって、その中央部に黒いピクセルが存在するような部分を１次元特徴量として抽出する。このように、１次元特徴量は、一連の画像の組における穴に対応する。例えば、閾値ｔ１及びｔ６の画像において、１次元特徴量の数は０である。
【００５４】
図７の上段に示す一連の画像の組に対して抽出された連結成分及び穴は、閾値ｔの変化と共に生成され、消滅する。すなわち、所定の連結成分は、ある閾値ｔｂcで生成されたとすると、閾値ｔｂcよりも小さい値を有する他の閾値ｔｄcで消滅する。同様に、所定の穴は、ある閾値ｔｂhで生成されたとすると、閾値ｔｂhよりも小さい値を有する他の閾値ｔｄhで消滅する。
【００５５】
制御部１１は、各連結成分について閾値ｔｂc及びｔｄcの値の組を記憶部１３に記憶させる。同様に、制御部１１は、各穴について閾値ｔｂh及びｔｄhの値の組を記憶部１３に記憶させる。
【００５６】
図４のステップＳ３０３では、制御部１１は、記憶部１３に記憶された閾値ｔｂc及びｔｄcの値の組に基づき、各特徴量の持続性を示す分布図を０次元特徴量に対して生成する。同様に、制御部１１は、記憶部１３に記憶された閾値ｔｂh及びｔｄhの値の組に基づき、各特徴量の持続性を示す分布図を１次元特徴量に対して生成する。制御部１１は、例えば図３のステップＳ２０１において取得された１つの皮膚画像に基づき、０次元特徴量及び１次元特徴量のそれぞれに対して各特徴量の持続性を示す分布図を生成してもよい。これに限定されず、制御部１１は、例えば図３のステップＳ２０１において取得された複数の皮膚画像に基づき、０次元特徴量及び１次元特徴量のそれぞれに対して各特徴量の持続性を示す分布図を生成してもよい。
【００５７】
図８は、０次元特徴量の持続性の一例を示す分布図である。図８において、縦軸は閾値ｔｂcと閾値ｔｄcとの差を示す。すなわち、図８の縦軸は、閾値ｔの変化に対して０次元特徴量がどの程度持続するかという持続性の尺度を与える。図８において、横軸は閾値ｔｂcと閾値ｔｄcとの間の平均値を示す。すなわち、図８の横軸は、閾値ｔの変化に対して０次元特徴量がどのような値の閾値ｔで存在するかの目安を与える。図８の分布図において、簡便な図示を目的として全ての点が同一の態様で描かれているが、各点において０次元特徴量の密度の値が異なっている。例えば、各点は、任意の密度値をとりうる。すなわち、各点において、所定の数の０次元特徴量が重なっている。
【００５８】
図９は、１次元特徴量の持続性の一例を示す分布図である。図９において、縦軸は閾値ｔｂhと閾値ｔｄhとの差を示す。すなわち、図９の縦軸は、閾値ｔの変化に対して１次元特徴量がどの程度持続するかという持続性の尺度を与える。図９において、横軸は閾値ｔｂhと閾値ｔｄhとの間の平均値を示す。すなわち、図９の横軸は、閾値ｔの変化に対して１次元特徴量がどのような値の閾値ｔで存在するかの目安を与える。図９の分布図において、簡便な図示を目的として全ての点が同一の態様で描かれているが、各点において１次元特徴量の密度の値が異なっている。例えば、各点は、任意の密度値をとりうる。すなわち、各点において、所定の数の１次元特徴量が重なっている。
【００５９】
図４のステップＳ３０４では、制御部１１は、ステップＳ３０３で生成された分布図に基づいて特徴量ベクトルを抽出する。
【００６０】
図１０は、ランダムフォレストに基づく一実施形態に係る推定モデルを示す模式図である。図１０を参照しながら、図４のステップＳ３０４における特徴量ベクトルの抽出方法及び図３のステップＳ２０３における皮膚機能に関するパラメータの推定方法の一例について主に説明する。
【００６１】
図４のステップＳ３０４において、制御部１１は、ステップＳ３０３で生成された０次元特徴量及び１次元特徴量の分布図のそれぞれに対してグリッドを定め、複数の領域Ｇを設定する。制御部１１は、設定された複数の領域Ｇのそれぞれに含まれる点の数を領域Ｇごとに算出する。制御部１１は、算出された点の数を領域Ｇごとに配列したベクトルを特徴量ベクトルとして抽出する。このとき、０次元特徴量及び１次元特徴量の分布図における各点の密度値が考慮されてもよい。
【００６２】
制御部１１は、図２のフローによって構築された推定モデルを用いて、図４のフローを経て抽出された特徴量ベクトルに基づき皮膚機能に関するパラメータを推定する。より具体的には、制御部１１は、ランダムフォレストモデルを含む機械学習モデルを用いて皮膚機能に関するパラメータを推定する。このとき、制御部１１は、図４のフローを経て抽出された特徴量ベクトルに加えて、例えば被験者の属性に基づき皮膚機能に関するパラメータを推定してもよい。被験者の属性は、例えば被験者の年齢及び性別を含んでもよい。
【００６３】
図１０に示すとおり、例えば、制御部１１は、図４のフローを経て抽出された特徴量ベクトルの１つ以上の成分をランダムに選択する。例えば、制御部１１は、ランダムに選択された１つ以上の特徴量ベクトル成分と決定木１とを関連付ける。例えば、制御部１１は、同様の処理を、決定木２から決定木Ｎまでの複数の決定木に対して実行する。制御部１１は、各決定木に関連付けられている特徴量ベクトル成分を変数として用いてＴＥＷＬを推定する。制御部１１は、複数の決定木に対してそれぞれ推定された複数のＴＥＷＬを平均化して、最終的なＴＥＷＬを推定する。
【００６４】
図１１は、図１の推定装置１による第１の推定結果の例を示す散布図である。図１１において、縦軸はＴＥＷＬの実測値を示す。横軸はＴＥＷＬの推定値を示す。黒丸は、成人男性の皮膚画像を用いたときのデータを示す。成人男性は、２０歳以上の男性を含む。白丸は、未成年男子の皮膚画像を用いたときのデータを示す。未成年男子は、０歳から１９歳までの男子を含む。白三角は、未成年女子の皮膚画像を用いたときのデータを示す。未成年女子は、０歳から１９歳までの女子を含む。
【００６５】
図１１に示すとおり、推定装置１による推定結果において、ＴＥＷＬの実測値と推定値とは、良好な対応関係を示している。すなわち、推定装置１を用いて推定されたＴＥＷＬの値と、ＴＥＷＬの実測値との差分が所定の誤差の範囲内におさまっている。このときの決定係数は、０．６６７であった。加えて、皮膚のバリア機能を反映していると考えられているＴＥＷＬとの回帰分析を行った結果、両者に強い相関が認められた。皮膚機能に関するパラメータの他の例として皮膚の水分量についても同様の分析を行った結果、両者にも相関が認められた。
【００６６】
図１２は、図１の推定装置１による第２の推定結果の例を示すグラフ図である。図１２において、縦軸は変数の種類を示す。横軸は変数の重要度を示す。
【００６７】
推定装置１は、推定結果において、変数の重要性を提示することも可能である。例えば、特徴量ベクトルに加えて被験者の属性に基づき皮膚機能に関するパラメータを制御部１１が推定する場合、推定装置１は、特徴量ベクトル成分に加えて年齢及び性別を変数として、これらの変数の重要度を算出することも可能である。図１２では、推定装置１による推定結果において、性別よりも年齢の方が変数としてより重要であることが示されている。なお、図１２では、特徴量ベクトル成分、並びに年齢及び性別を含む被験者の属性が変数として示されているが、ＴＥＷＬを推定するために用いられる変数は、他の任意の変数を含んでもよい。例えば、ＴＥＷＬを推定するために用いられる変数は、皮膚の水分量を含んでもよい。
【００６８】
以上のような一実施形態に係る推定装置１によれば、皮膚機能に関するパラメータを精度良く推定可能である。より具体的には、推定装置１は、特徴量ベクトルと皮膚機能に関するパラメータとを関連付けた過去の実測データに基づき構築された推定モデルを用いて皮膚機能に関するパラメータを推定する。これにより、推定装置１は、学習済みの推定モデルにより皮膚機能に関するパラメータを精度良く推定することが可能となる。例えば、推定装置１は、取得された過去の実測データに基づき学習されたランダムフォレストモデルを含む機械学習モデルにより皮膚機能に関するパラメータを精度良く推定することが可能となる。
【００６９】
推定装置１によって皮膚機能に関するパラメータが精度良く推定可能であることで、皮膚バリア機能等を含む生体組織の機能の働きを精度良く推定することが可能となる。これにより、推定装置１は、例えば医療及び美容等の広範な分野で活用することができる。例えば、推定装置１は、皮膚の健全性の診断及び評価に寄与することもできる。推定装置１は、皮膚の治療及びスキンケアに対する効果の検証に寄与することもできる。推定装置１は、皮膚疾患の発症予測に寄与することもできる。
【００７０】
例えば、従来のＴＥＷＬ測定及び皮膚コンダクタンス測定等では、測定前の被験部位を洗浄して、恒温恒湿度の環境下で安定して測定が行われる必要があった。また、従来のＴＥＷＬ測定では、測定中は１０秒程度、被験部位を静止させる必要もあった。以上により、従来技術では、温度及び湿度を制御することができないような環境下での測定、並びに被験部位を静止させることが困難である新生児及び乳幼児等に対する測定は困難であった。このように、従来技術を用いた測定装置の利便性は低かった。
【００７１】
一実施形態に係る推定装置１では、機械学習による手法を用いて、皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像から皮膚機能に関するパラメータが精度良く推定可能であるので、従来技術のように安定した測定が行われる必要はない。すなわち、推定装置１を用いるユーザは皮膚表面の凹凸が写っている皮膚画像を取得すればよく、環境及び被験対象者が限定されない推定が可能となる。例えば、推定装置１は、医療現場及び美容関連の店舗等で皮膚画像を直接取得するような場合にも応用可能であるし、遠隔地にいる被験者等の皮膚画像を通信等により取得するような場合にも応用可能である。さらに、場合によっては被験部位を洗浄せずに推定を行うことも可能となる。以上のように、推定装置１は、皮膚機能に関するパラメータの推定におけるユーザの利便性を向上させる。
【００７２】
推定装置１は、従来技術と比較して皮膚機能に関するパラメータの値をユーザに容易に提示することができるので、例えばどのような人にどのような保湿剤及び薬等を適用すればよいか等の基準を示すガイドラインの作成及び利用にも応用可能である。すなわち、従来技術と異なり、推定装置１を用いて皮膚機能に関するパラメータを頻繁に測定することが可能となるので、このようなガイドラインの作成及び利用が容易となる。
【００７３】
推定装置１は、取得された皮膚画像に対して明るさの補正処理及び二値化処理を施した補正画像を生成することで、皮膚表面の凹凸とは関係ない、ノイズとなり得る余分な情報を取得された皮膚画像から除去することができる。これにより、推定装置１は、皮膚機能に関するパラメータをより精度良く推定することが可能となる。
【００７４】
推定装置１は、図４のステップＳ３０２において一連の画像の組を取得することで、位相的情報等の本質的な情報とノイズとを正確に分離させることができる。例えば、１つの画像のみを用いた場合、その画像の中に含まれている複数の連結成分及び穴のうちどれが本質的な特徴でどれがノイズであるのかを決定することは困難である。推定装置１は、閾値ｔを段階的に変化させて一連の画像の組を取得することで、例えば所定の領域に存在している連結成分又は穴の持続性を決定することができる。推定装置１は、このような持続性に基づいて、本質的な情報とノイズとを正確に分離させることができる。
【００７５】
推定装置１は、図３のステップＳ２０２のように、皮膚画像に基づいて特徴量ベクトルを抽出してから機械学習モデルにより皮膚機能に関するパラメータを推定することで、必要とされるサンプルの数を低減させることができる。加えて、推定装置１は、計算量を抑制可能である。さらに、推定装置１は、皮膚画像のどのような特徴が推定される皮膚機能に関するパラメータに関連しているのか等の解釈を容易とする。
【００７６】
推定装置１は、図３のステップＳ２０３において、特徴量ベクトルに加えて被験者の属性に基づき皮膚機能に関するパラメータを推定することで、皮膚機能に関するパラメータを被験者の属性に合わせてより精度良く推定することが可能となる。
【００７７】
本発明は、その精神又はその本質的な特徴から離れることなく、上述した実施形態以外の他の所定の形態で実現できることは当業者にとって明白である。したがって、先の記述は例示的であり、これに限定されない。発明の範囲は、先の記述によってではなく、付加した請求項によって定義される。あらゆる変更のうちその均等の範囲内にあるいくつかの変更は、その中に包含されるとする。
【００７８】
例えば、上述した推定装置１を用いた推定方法における各ステップ及び各ステップに含まれる機能等は、論理的に矛盾しないように再配置可能であり、ステップの順序を変更したり、複数のステップを１つに組み合わせたり、又は分割したりすることが可能である。
【００７９】
例えば、本発明は、上述した推定装置１の各機能を実現する処理内容を記述したプログラム又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得る。本発明の範囲には、これらも包含されると理解されたい。
【符号の説明】
【００８０】
１      推定装置
１１    制御部
１２    通信部
１３    記憶部
１４    画像取得部
１５    データ取得部
１６    提示部
Ｇ、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６  領域
ｔ、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、ｔ６、ｔｂc、ｔｄc、ｔｂh、ｔｄh  閾値
【図１】
0006983357.tif 000002
【図２】
0006983357.tif 000003
【図３】
0006983357.tif 000004
【図４】
0006983357.tif 000005
【図５】
0006983357.tif 000006
【図６】
0006983357.tif 000007
【図７】
0006983357.tif 000008
【図８】
0006983357.tif 000009
【図９】
0006983357.tif 000010
【図１０】
0006983357.tif 000011
【図１１】
0006983357.tif 000012
【図１２】
0006983357.tif 000013