微小血管系の多機能イメージングによる皮膚特性・機能の評価
山陽小野田市立山口東京理科大学工学部機械工学科

中道友

It is known that there is a close relationship between skin function and microvascular structures and blood flowdynamics. To measure the microvascular structures and the blood flow dynamics, functional imaging with optical coherence
tomography (OCT) has been attracting attention. OCT is a noninvasive micro-tomographic imaging technique based on low
coherent interferometry of near-infrared light and can visualize the tissue structure of the skin, evaluate aging by visualizing
capillaries, and measure functional information such as blood flow velocity. However, previous studies with OCT measured
static functional information independently and thus were insufficient to evaluate skin functional properties. In other words,
it is necessary to comprehensively analyze these dynamics to evaluate skin functional properties. Therefore, this study
aimed to develop a novel method to evaluate skin functional properties by detecting multiple functional information of skinmicro-vasculatures and by analyzing their dynamics. To realize this, I developed a novel functional OCT technique that cansimultaneously detect micro-vasculatures, blood flow velocities, and blood flow angles. Furthermore, the technique wasapplied to human subjects, and the dynamics of micro-vasculatures and blood flows during stimulation were investigated.
In this report, I report validation results of the developed technique and its application to human subjects during alcohol
stimulation for evaluating alcohol tolerance.

１．緒

えると、皮膚の特性・機能を正確に評価するためには、血言管分布や血流速、その他の情報を同時に検出し、これらの表皮、真皮、皮下組織から成る皮膚において、皮膚機能ダイナミクスを包括的に解析することが必要であると考えと組織内のミクロな血管構造・血流動態には密接な関係がる。そこで本研究では、皮膚組織内の毛細血管分布や血流あることが知られている。例えば血管構造については、毛速など複数の情報を同時検出し、さらにそれらの刺激に対細血管およびリンパ管の構造が不安定化することによって、する応答（ダイナミクス）を解析することで、皮膚の特性や皮膚を構成する細胞への酸素や免疫細胞の運搬・回収が正機能を評価する新規手法の開発を目的とした。本報告では、しく行われず老廃物が溜まりやすくなることにより、加齢研究期間内で開発した毛細血管分布を高 SN で検出する方1）による皮膚老化を引き起こすことが報告されている 。ま法と、毛細血管の血流速・角度を検出する手法について報た血流動態については、皮膚の血流量が年齢や血圧、ヘモ告する。また、皮膚特性・機能評価の検証として、開発しグロビン濃度、ヘマトクリット、総コレステロールといった血た手法をアルコール刺激下におけるヒト皮膚に適用し、応液生理値と相関を持つことや 、肌荒れやほてり、敏感肌な答のダイナミクスからアルコール耐性を評価した結果も報

どの皮膚の肌状態に関係することが報告されている 。この

告する。

2）

3）

皮膚内部のミクロな血管構造・血流動態を計測するため、２．方光干渉断層法（Optical Coherence Tomography：OCT）を利用した機能計測が注目されている。OCT とは近赤外広法

2 . 1 . OCT

帯域光を使った非侵襲なマイクロ断層画像法であり、皮OCT には計測原理の違いから時間領域 OCT、スペクト

膚の組織構造の可視化に加え 、毛細血管の可視化によるラルドメイン OCT、波長掃引 OCT などの種類があるが 、加齢の評価や 、血流速の検出などの機能計測が可能であ

本研究では波長掃引 OCT を用いて実験を行ったため、以る 。しかしながら、過去の研究ではこれらがそれぞれ独下にその原理について簡単に説明する。

4）

5）

6）

7）

立に計測されており、また静的な情報を検出しているため、

波長掃引 OCT に用いる光干渉計の概略を図 1 に示す。

皮膚の特性や機能を評価するのに充分でなかった。言い換

波長掃引レーザ光源からの光は、光カプラによって参照鏡方向とサンプル方向に分けられる。参照鏡とサンプルからEvaluation of skin functional properties
by multi-functional imaging of micro-vasculatures
Yu Nakamichi
Department of Mechanical Engineering,
Faculty of Engineering, Sanyo-Onoda
City University

反射したそれぞれの光は再び光カプラにて合波し、その干渉光の強度を光差分ディテクタで検出する。このとき、光源に波長掃引レーザを用いるため、干渉光強度を連続的に検出することで干渉光のパワースペクトルを取得することができる。この干渉光のパワースペクトルには、サンプル内の複数の反射位置に対応した振動成分が含まれているた− 45 −

コスメトロジー研究報告 Vol. 32, 2024

図 1 波長掃引 OCT の概略。SSL：波長掃引レーザ。OC：光カプラ。CIR：サーキュレータ。CL：コリメータ。GS：ガルバノ
スキャナ。OL：対物レンズ。RM：参照鏡。PC：偏光コントローラ。PD：光差分ディテクタ。COM：コンピュータ。
図 2 OCTA の信号特性。Δt：OCT 信号の計測時間間隔。

め、干渉光のパワースペクトル S（k）（k：波数）を逆フーリエ変換することによって、サンプルの深さ z 方向の反射がら、小さな計測時間間隔の OCTA 信号はその値が小さ光強度分布 I（z）を得ることができる。

く、血管検出の SN が低下するという課題があった。そこ（1）で本研究ではまず、小さな計測時間間隔の OCTA 信号から高い SN で血管を検出する手法の開発を行った。

OCT では、照射光をスキャンすることにより反射光強本手法では最初に、下式に示す Multi-timescale split-度分布 I（z）をサンプルの複数位置で取得し、それらを並spectrum amplitude-decorrelation angiography と い う 手

べることで 2 次元あるいは 3 次元の反射光強度分布を取得

法を用い、複数の小さな計測時間間隔における OCTA 信する。反射光強度はサンプルの構造や物性で変化するため、

号 D を算出する

10-12）。

反射光強度分布よりサンプルの 3 次元構造を把握することができる。なお、式（1）の A（z）は反射光の振幅分布を示し（2）ており、後述する解析に用いる。
本研究の実験では、中心波長 1334 nm、掃引幅 114 nm、

τ は OCT 信号 A の取得時間間隔、M は信号の取得回数、掃引速度 20 kHz の波長掃引レーザ（HSL-2000、Santec）を

Δt は任意の時間間隔（Δt は τ の整数倍）、L はスペクトル S備えた波長掃引 OCT（IV-2000、Santec）を用いた。OCTの分割数、（x, z）は空間を表す。通常の OCTA では、このの空間分解能は、深さ方向（z 方向）が 6.7µm、光軸に垂OCTA 信号 D の空間パターンから血管と非血管組織を判直な方向（x 方向）が 14.6µm である。計測方法については、別する。一方、本手法では複数の OCTA 信号の計測時間

後述の解析を行うため同一照射位置で OCT 信号を複数記間隔に対する傾き G を算出し、血管と非血管組織の判別録し、その後照射光のスキャンを行う MB- スキャンプロに用いるトコルを採用した 。

µs 毎に計測し、Δt=0.05~0.55 ms の OCTA 信号から G を8）12）。なお、本研究では M=40 の OCT 信号を τ=50算出した。

2 . 2 . 毛細血管構造検出手法（3）

OCT で得る信号を解析し組織内の毛細血管分布を検出9）する手法の総称を OCT Angiography（OCTA）という 。

提案手法の有用性を検証するため、ヒト皮膚を用いた実OCTA には様々なアルゴリズムが提案されているが、基験を行った。実験では、手の母指球を計測対象とし、従来本的には血管内の赤血球の動きに伴う OCT 信号の時間的法と提案手法で得られる血管パターンの SN について評価なばらつきを定量することによって、毛細血管と非血管組を行った。なお、本研究の実験は全て山陽小野田市立山口織を判別する。この OCTA で得られる信号には、図 2 に東京理科大学の人を対象とする生命科学・医学系研究に係示すように（ⅰ）
血流速が大きくなるほど OCTA 信号は大きる倫理審査の承認（承認番号 22003 号）を受け行った。

くなる、（ⅱ）OCT の計測時間間隔が大きいほど流速に対す

2 . 3 . 血流速・角度検出手法

る OCTA 信号の傾きが大きい、（ⅲ）OCT の計測時間間隔に関わらず OCTA 信号はある一定の値でサチュレーションする、といった特性があることが明らかとなってる

10, 11）。

最近、式（2）に示したような複数の時間間隔におけるOCTA 信号を解析することによって、血流速を定量的に
13）

また、これらの特性から、サチュレーションを起こさない検出できることが Hwang らにより報告された

複数の小さな計測時間間隔の OCTA 信号を解析すること

OCTA 信号は図 2 に示した特性の他にも複雑な非線形特により、血流速を定量できると考えられている。しかしな性を持つことが明らかになっており− 46 −11）。しかし、、Hwang らの手法

微小血管系の多機能イメージングによる皮膚特性・機能の評価が適用できる条件は限られると考えられる。そこで本研究機能を評価する手法の開発である。この実現可能性を検証

では、OCT、OCTA、ドップラー OCT14）と機械学習を組するため、前述した手法を用いてアルコールを皮膚に塗布み合わせた新規の血流速・角度検出手法を開発した。ドッしたときの毛細血管構造、血流速、角度を検出し、応答解

プラー OCT とは、赤血球の動きに伴う光波のドップラー析を行うことで被験者のアルコール耐性を評価した。
アルコール耐性を評価する従来手法にアルコールパッチ変調を検出することにより、光軸方向（対象深さ方向）の血テストがある。アルコールパッチテストはアルコールを皮流速 vz を検出する手法である。
（4）

膚に塗布した際の毛細血管の膨張に伴う赤みを見ることで被験者のアルコール耐性を評価する。通常、アルコールパv は血流速、θ はドップラー角度（流れ角度）、λ は OCT

ッチテストにおけるアルコール耐性評価は定性的なものでに用いる光源の中心波長、Δρ は異なる時刻（時間間隔：τ）あるが、本研究ではアルコール塗布後 0、7、17 分後のデで得た OCT 信号の位相差である。提案手法では、OCT 信ジタル画像データを主成分解析することによって、被験者

号強度 I、OCTA 信号 D、ドップラー位相差Δρ から、機のアルコール耐性を数値化した。このアルコールパッチテ

械学習により血流速および角度を予測するモデル fv、fθ をストで得たアルコール耐性と、提案手法で得たアルコールそれぞれ求める。

耐性を比較することにより、手法の妥当性を検証した。
（5）（6）

３．結果および考察
3 . 1 . 毛細血管構造検出手法

本研究ではモデル fv、fθ を求めるため、OCT 信号強度、図 4（a）にヒト母指球の 3 次元 OCT 断層像を示す。また、血流速、角度の異なる 192 条件にて教師データの取得実験

図 4（a）の任意位置における 2 次元 OCT 断層像を図 4（b）にを行った。教師データから Matlab R2022b の回帰学習器示す。図 4（b）より、OCT により皮膚の真皮、表皮といっ（Statistics and Machine Learning Toolbox；MathWorks）た層構造が可視化できている様子が分かる。ここで、皮膚を用いて異なる 31 のモデルを学習し、v、θ の最小二乗誤

では表皮と真皮の境界付近および真皮深層に血管が密に走差が最も小さなモデルをそれぞれ採用した（図 3）。

行していることが知られているため

15）、図 4（b）の赤枠で上述した手法を評価するため、表面を平らにしたシリ囲んだ深さ範囲において従来法・提案手法の OCTA 信号

コンチューブにヒト血液（Blood A Type, Each EDTA-2K,を投射し、図 4（c）に示す血管パターンマップを算出した。

Human、コスモ・バイオ）を送液し、提案手法を適用して結果より、従来法および提案手法ともに浅層と深層の異な血流速および角度の断層分布を検出した。血液の平均流速る血管パターンを検出できているが、従来法に比べ提案手は 8.3、16.6 mm/s、角度は± 25 ° の 4 条件にて計測を行った。

法の SN が高いことが定性的に確認できる。なお、試料を用いた定量的な SN の評価も別途行っており、開発した手2 . 4 . アルコール耐性の評価検証実験法が図 4（c）の従来法に比べ 2~3 倍高い SN で血管を検出で本研究の目的は皮膚組織内の毛細血管分布や血流速などきることを示しているを同時検出し、それらの刺激に対する応答から皮膚特性・

図 3 血流速（左）と角度（右）の学習結果。

− 47 −12）。

コスメトロジー研究報告 Vol. 32, 2024

3 . 2 . 血流速・角度検出手法

3 . 3 . アルコール耐性の評価検証実験

図 5 に開発した血流速・角度検出手法により得られた試開発した毛細血管構造検出手法と血流速・角度検出手法

料の OCT 断層像、血流速分布、角度分布を示す。OCT 断をアルコール刺激中のヒト母指球に適用した。結果の一例

層像を見ると、画像中央に楕円型の流路部分が確認できるとして、アルコール耐性の高い被験者および低い被験者が、血流速および角度の変化による影響は確認できないこの結果を図 6、7 にそれぞれ示す。なお、図 6、7 では、真とが分かる。一方、血流速分布と角度分布を見ると、それ皮深層における 3 次元の OCTA 信号を投射することによぞれの分布において血流速および角度の変化による顕著なり、毛細血管（OCTA 信号）、血流速・角度の 2 次元マッ違いが確認できる。血流速分布においては、8.3 mm/s のプを求めている。図 6 のアルコール耐性が高い被験者の毛条件に比べ、16.6 mm/s の条件における流速が大きいこと

細血管の時間変化を見ると、アルコール刺激開始後時間がが分かる。また、流路中央における流速は平均流速を考慮経過しても大きな構造変化はないことが分かる。血流速とすると妥当な値であり、分布も非ニュートン流体である血角度についても、血流速は 1 ～ 2 mm/s、角度は約 40 °液の特徴で時間的に大きな変化がないことが分かる。一方、図 7 の16）を表している。角度分布においても、血流速に寄らず設定した角度である± 25 °程度の値を示しており、アルコール耐性が低い被験者の毛細血管の時間変化を見る妥当な結果と言える。と、アルコール刺激開始後 60 s 程度から血管が拡張する様子が確認できる。また、血流速も血管が太くなるのに伴い

図 4 開発した毛細血管構造検出手法の適用例 12）。(a) ヒト母指球の 3 次元 OCT 断層像。
(b) 皮膚の層構造。EP：表皮。DR：真皮。SC：角質層。RE：残表皮。SD：真皮浅層。
DD：真皮深層。(c) 従来法（左）と提案手法（右）で得られた浅層および深層の血管パターン。スケールバーは 0.5 mm。

図 5 開発した血流速・角度検出手法の適用例。
（左）試料の OCT 断層像。
（中）血流速分布。
（右）角度分布。画像サイズは 1.45 mm × 2 mm。

− 48 −

微小血管系の多機能イメージングによる皮膚特性・機能の評価

図 6 アルコール耐性が高い被験者の毛細血管（上）、血流速（中）、角度（下）の時間変化。
各画像サイズは約 0.3 mm × 3 mm。

図 7 アルコール耐性が低い被験者の毛細血管（上）、血流速（中）、角度（下）の時間変化。
各画像サイズは約 0.3 mm × 3 mm。

若干の増加傾向が見られる。血液の流れる角度については、
約 10 °で時間的に大きな変化はなかったが、毛細血管の角度が実験の短い時間で変化することは考えにくいため、妥当な結果であると考えられる。
アルコールパッチテストで得たアルコール耐性と提案手法を比較するため、図 8（a）に示す畳み込みニューラルネ
ットワークを用い、提案手法で得た信号からアルコール耐性を予測するモデルを求めた。なお、アルコールパッチテ
ストで得るアルコール耐性は血管の角度には依存しないと考えられるため、ここでは毛細血管の面積（ピクセル数）と平均血流速の時間変化データのみを教師データ（N= 9）とし学習を行った。図 8（b）にアルコールパッチテストで得たアルコール耐性と提案手法によるアルコール耐性の比較を示す。図中の白抜きのプロットはモデルの学習に使用したデータを示しているが、アルコールパッチテストと提案− 49 −

図 8 （a）
畳み込み
ニューラルネットワーク。
（b）ア
ルコールパッチ
テストによるアルコール耐性と提案手法によるアルコール耐性の比較。

コスメトロジー研究報告 Vol. 32, 2024

図9構築した高速スペクトラルドメイン OCT システムの概略 (a) と写真 (b)。

手法のアルコール耐性の相関は高く（R=0.977、p=5.7 ×

OCT の更なる多機能化および様々な皮膚機能・特性を評10 ）、精度の良いモデルが得られたことが分かる。また、価する方法を構築し、コスメトロジー分野や医療分野への黒塗りのプロットは学習に使用していないデータをモデル実用研究を進めていきたい。

-6に適用しアルコール耐性を求めたものであるが、これらについてもアルコールパッチテストと提案手法のアルコール謝

辞耐性に相関があることが分かる。以上のように、アルコー

本研究の遂行にあたり、ご支援いただきました公益財団

ル刺激を開始してから 120 秒間の毛細血管構造と血流速の法人コーセーコスメトロジー研究財団に心より感謝申し上ダイナミクスを解析することにより、アルコール耐性を評げます。

価可能であることが示された。

4．総（引用文献）

括1） 澤根美加，大田正弘，山西治代，本山晃，高倉伸幸，

本研究では、皮膚組織内の複数の微小血管系情報を検出

加治屋健太朗．皮膚老化において重要な役割を担う血し、それらの刺激に対するダイナミクスを解析することで管・リンパ管．日本化粧品技術者会誌．46（3），188-196，2012．

皮膚特性・機能を評価する手法の開発を目的とした。本稿
では、提案手法の実現のため開発した、毛細血管分布を高2） Tsuchida Y, Fukuda O, Kamata S. The correlation of

SN で検出する方法と毛細血管の血流速・角度を検出する

skin blood flow with age, total cholesterol, hematocrit,

手法について報告した。また、これらの手法をアルコール

blood pressure, and hemoglobin. Plastic andReconstructive Surgery. 88（5）, 844-50, 1991.

刺激下の皮膚に適用し、アルコール刺激に対する血管構造と血流速の応答を解析することでアルコール耐性を評価可

3） 塚田弘行，武田あきら，宇山侊男．皮膚と微小循環の能であることを示した。提案手法によるアルコール耐性の血流．日本化粧品技術者会誌．30（2），184-189，1996．

評価自体には大きな学術的意義は無いが、この結果により

4） Adabi S, Hosseinzadeh M, Noei S, Conforto S,

提案手法の妥当性が示されたとともに、適切な刺激を選択

Daveluy S, Clayton A, Mehregan D, Nasiriavanaki

することによって提案手法により様々な皮膚機能・特性をM. Universal in vivo Textural Model for Human Skin

評価できることを示唆した。また、提案手法は皮膚の機能・based on Optical Coherence Tomograms. ScientificReports. 7, 17912, 2017.

特性を計測するものであるが、化粧品や医薬品などの塗布を刺激とすれば、それらの効能評価にも応用が可能と考え

5） Hara Y, Yamashita T, Kikuchi K, Kubo Y, Katagiri
C, Kajiya K, Saeki S. Visualization of age-relatedられる。
本研究の今後の展望として、血液粘度計測など OCT のvascular alterations in facial skin using optical

更なる多機能化を行うことで、計測可能な皮膚機能・特性

coherence tomography-based angiography. Journal ofを拡大することが挙げられる。しかし、本研究で使用しDermatological Science. 90（1）, 96-98, 2018.

た OCT では、計測速度が不十分であることから上記の実

6） Furukawa D, Saeki S, Ito T, Hishino Y. In vivo

現が困難であった。そこで本研究では、報告した内容と並

micro-tomographic visualization of capillary angio-

行して、これまでの研究で使用した OCT よりも 5 倍以上

dynamics around upper dermis under mechanical

高速計測が可能なスペクトラルドメイン OCT システムのstimulus using low coherence interferometer “optical構築を行った（図 9）。今後は、構築したシステムを用いた

coherence doppler velocigraphy” . American Journal of− 50 −

微小血管系の多機能イメージングによる皮膚特性・機能の評価

12）Nakamichi Y. Gradient mapping of multi-timescale

Physics and Applications. 6（4）, 89-96, 2018.

optical coherence angiography signals for enhancing

7） 山成正宏．OCT 技術の基本を紐解こう．視覚の科学．

signal-to-noise ratio of flow detection. Journal of39（3），37-44，2018．

Biomechanical Science and Engineering. 1 8（2）, 2 3 -8） Zhu J, Merkle CW, Bernucci MT, Chong SP,00035 , 2023 .

Srinivasan VJ. Can OCT angiography be made aquantitative blood neasurement tool? Applied Science.

13）Hwang Y, Won J, Yaghy A, Takahashi H, Girgis
JM, Lam K, Chen S, Moult EM, Ploner SB, Maier A,7（7）, 687, 2017.
9） Chen CL, Wang RK. Optical coherence tomography

Waheed NK, Fujimoto JG. Retinal blood flow speed

based angiography. Biomedical Optics Express. 8（2）,quantification at the capillary level using temporal

1056-1082, 2017.

autocorrelation fitting OCTA [invited]. Biomedical
Optics Express. 14（6）, 2658 - 2677 , 2023 .

10）Tokayer J, Jia Y, Dhalla H, Huang D. Blood flow
velocity quantification using split-spectrum amplitude

14）Liu G, Chen Z. Advances in Doppler OCT. Chinese
Optics Letters. 11（1）, 011702 , 2013 .

decorrelation angiography with optical coherence
tomography. Biomedical Optics Express. 4（10）, 1909 -15）Xu J, Song S, Men S, Wang RK. Long ranging
swept-source optical coherence tomography-1924 , 2013 .
11）Nakamichi Y, Chiu KS, Sun CW. Signal properties

based angiography outperforms its spectral-domainof split-spectrum amplitude decorrelation angiography

counterpart in imaging human skin microcirculations.

for quantitative optical coherence tomography-based

Journal of Biomedical Optics. 22（11）, 1 - 11 , 2017 .

velocimetry. Biomedical Optics Express. 12（10）, 5955 -16）辻岡克彦，小笠原康夫，梶谷文彦．血流と血流速度分
布計測の ME．BME．4（11），21 - 29，1990．

5968 , 2021 .

− 51 −