СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ТЕКСТУРЫ КОЖИ И/ИЛИ МОРЩИНЫ
METHOD OF AUTOMATIC ASSESSMENT OF SKIN AND/OR WRINKLE TEXTURE

Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к технологии оценки состояния кожи, а конкретнее к технологии оценки текстуры кожи и/или морщины с использованием в качестве показателя физические параметры кожи.
Уровень техники
Важными фактами при использовании косметических средств являются соответствующий выбор и применение косметических средств, подходящих для пользователя и, в то же самое время, обеспечение эффекта их применения. Применение косметических средств, не подходящих для пользователя, не только не способно обеспечить получение их эффекта, но и может также вызвать нежелательные явления. Поэтому следует избегать неправильного выбора косметических средств, которые не подходят для кожи пользователя. Часто слышны такие жалобы как «это косметическое средство не подходит для моей кожи». Однако такой феномен часто возникает, потому что не выбрано косметическое средство, подходящее для данной кожи, т.е. иными словами, ошибочно выбрано косметическое средство, не подходящее для данной кожи. Важным фактором для выбора косметических средств, подходящих для данной кожи и для обеспечения эффекта применения, является оценка текстуры кожи и морщины.
В связи с указанным выше были разработаны разнообразные технологии для выбора косметических средств. Например, описана технология, включающая выделение и анализ образцов дермальных борозд полученных световым облучением кожных отпечатков (см. Патентный Документ 1), технология, включающая проведение анализа изображения в отношении непосредственного изображения поверхности кожи (см. Патентный Документ 2), технология, включающая проведение обработки изображения, такая как градационная обработка в отношении отпечатка изображения (см. Патентный Документ 3), технология, включающая измерение глубины морщины по отпечатку изображения с использованием электромагнитных волн (см. Патентный Документ 4), технология, включающая измерение глубины морщины по материалу отпечатка кожи с использованием стандартной шкалы (см. Патентный Документ 5), технология, включающая проведение обработки утончения линии для одноцветного пиксельного изображения или обработанного пиксельного изображения состояния кожи для измерения посредством этого текстуры с использованием в качестве показателя интервала пика ширины тонкой линии (см. Патентный Документ 6) и тому подобные. Однако основными проблемами в известных технологиях для выбора косметических средств являются: достаточно ли результаты оценки текстуры кожи и/или морщины согласуются с визуальными оценочными величинами, относящимися к текстуре и/или морщине; и, кроме того, можно ли проводить быструю оценку в местах продажи и проведения консультаций, другими словами, требуется совместимость между объективностью и быстротой оценки. То есть, хотя существуют оценочные критерии, серьезными проблемами являются: 1) то, что визуальные оценочные величины, относящиеся к текстуре и/или морщине, определяются наблюдателем субъективно посредством визуального осмотра отпечатка или же обозревателем невооруженным глазом под микроскопом, и, следовательно, трудно достичь объективности; 2) длительный период времени, требуемый для оценки. Поэтому была желательна разработка оценочной технологии, которая является объективной и быстрой и может обеспечить оценку текстуры кожи и/или морщины.
В таких условиях, технология анализа изображения, проводимая обычным и традиционным путем, такая как фильтровая обработка, обработка преобразованием в двоичную форму, обработка сигналов изображения или обработка сопоставлением, не может в достаточной степени извлечь и количественно определить характерную информацию о рисунках дермальных борозд и дермальных выступов. Поэтому заявители настоящего изобретения разработали полностью новую технологию для извлечения целевой информации из таких изображений, полученных у субъекта, т.е., технологию количественного определения с использованием обработки перекрестным преобразованием в двоичную форму и сопоставления коротких линейных отрезков (см. Патентный Документ 7).
Список ссылок
Патентные документы
Патентный документ 1: JP 60-053121 А
Патентный документ 2: JP 64-059145 А
Патентный документ 3: JP 02-046833 А
Патентный документ 4: JP 08-145635 А
Патентный документ 5: JP 2000-342556
Патентный документ 6: JP 2006-061170 А
Патентный документ 7: JP 2008-061892 А
Сущность изобретения
Техническая проблема
Настоящее изобретение было разработано в связи с описанными выше обстоятельствами, целью настоящего изобретения является предоставление технологии оценки текстуры кожи и/или морщины, обеспечивающей быструю и высокоточную оценку состояния кожи и/или морщины. Другой целью настоящего изобретения является предоставление способа выбора препарата для наружного нанесения на кожу на основании результатов оценки.
Решение проблемы
Заявители настоящего изобретения провели обширные поисковые исследования способа оценки текстуры кожи и/или морщины, с использованием которого можно быстро и с высокой точностью оценить текстуру кожи и/или морщины. В результате заявители обнаружили, что текстуру кожи и/или морщины можно быстро с высокой точностью оценить путем получения оценочной величины, рассчитанной подставлением в предварительно подготовленную формулу прогноза физических параметров кожи, полученных проведением обработки изображения кожи перекрестным преобразованием в двоичную форму и/или обработки сопоставлением коротких линейных отрезков, и, таким образом, было создано настоящее изобретение. То есть, настоящее изобретение относится к следующим технологиям.
(1) Способ оценки текстуры кожи и/или морщины, включающий в себя этапы, на которых: выполняют обработку изображения кожи проведением перекрестного преобразования в двоичную форму и/или обработку сопоставлением коротких линейных отрезков, чтобы получить физические параметры кожи; и подставляют физические параметры, полученные на предыдущем этапе в предварительно подготовленную формулу прогноза для получения оценочной величины и оценки полученной оценочной величины как оценочного результата в отношении текстуры кожи и/или морщины.
(2) Устройство для оценки текстуры кожи и/или морщины, включающее в себя: средство для ввода предварительно подготовленной формулы прогноза; средство для захвата изображения кожи; средство для расчета физических параметров кожи по захваченному изображению кожи; средство для расчета оценочной величины, относящейся к текстуре кожи и/или морщине по предварительно подготовленной формуле прогноза и рассчитанным физическим параметрам кожи; и средство для отображения рассчитанной оценочной величины.
(3) Программа для оценки кожи, которая обеспечивает возможность компьютеру функционировать в качестве: средства для расчета физических параметров кожи по захваченному изображению кожи; и средства для расчета оценочной величины, относящейся к текстуре кожи и/или морщине, по предварительно подготовленной формуле прогноза и рассчитанным физическим параметрам кожи.
(4) Способ выбора препарата для наружного нанесения на кожу, включающий в себя этапы, на которых: оценивают текстуру кожи и/или морщины с использованием способа оценки, описанного в пункте (1), или устройства для оценки, описанного в пункте (2); и выбирают препарат для наружного нанесения на кожу, содержащий компонент для улучшения состояния текстуры или для предотвращения ухудшения состояния текстуры в случае, когда результат оценки указывает на то, что состояние текстуры кожи и/или морщины у испытуемого субъекта неудовлетворительное, или выбирают препарат для наружного нанесения на кожу, содержащий только увлажняющий компонент, в случае, когда результат оценки указывает на то, что состояние текстуры кожи и/или морщины у испытуемого субъекта хорошее, каждый из которых основан на оценочной величине, относящейся к текстуре кожи и/или морщине, оцененной на этапе оценки.
Технический результат изобретения
В соответствии с настоящим изобретением можно обеспечить технологию для оценки текстуры кожи и/или морщины, которая может быстро и с высокой точностью оценить текстуру кожи и/или морщины. Кроме того, эта технология может применяться для обеспечения наносимого на наружную поверхность кожи препарата, подходящего для пользователя.
Краткое описание чертежей
Фиг.1. Фотография, показывающая изображение яркости отпечатка (фотография, замещающая рисунок).
Фиг.2. Фотография, иллюстрирующая способ обработки перекрестным преобразованием в двоичную форму (фотография, замещающая рисунок).
Фиг.3. Фотография, иллюстрирующая изображение отпечатка, полученное обработкой перекрестным преобразованием в двоичную форму (фотография, замещающая рисунок).
Фиг.4. Фотография, показывающая способ обработки сопоставлением коротких линейных отрезков (фотография, замещающая рисунок).
Фиг.5. Фотография, иллюстрирующая изображение отпечатка, полученное обработкой сопоставлением коротких линейных отрезков (фотография, замещающая рисунок).
Фиг.6. Фотографии, показывающие стандартные изображения текстуры кожи (слева: оценочная величина 1; справа: оценочная величина 5) (фотографии, замещающие рисунки).
Фиг.7. Фотографии, каждая из которых показывает фотографию стандартного изображения морщин (слева: оценочная величина 1; справа: оценочная величина 3) (фотографии, замещающие рисунки).
Фиг.8. Фотографии, каждая из которых показывает площадь дермальных борозд, которая представляет собой физический параметр после обработки методом перекрестного преобразования в двоичную форму и сопоставлением коротких линейных отрезков (фотография, замещающая рисунок).
Фиг.9. Фотографии, каждая из которых показывает среднюю ширину дермальных борозд, которая представляет собой физический параметр после обработки методом перекрестного преобразования в двоичную форму и сопоставлением коротких линейных отрезков (фотография, замещающая рисунок).
Фиг.10. Диаграмма, иллюстрирующая пример конфигурации устройства для оценки.
Фиг.11. Блок-схема, относящаяся к обработке с помощью устройства для оценки.
Описание вариантов осуществления изобретения
Способ оценки по настоящему изобретению может оценивать состояние текстуры кожи, состояние морщин кожи или оба состояния по изображению кожи.
Захват изображения кожи, подлежащего использованию в настоящем изобретении
В настоящем изобретении используется изображение кожи. Способ захвата изображения кожи может представлять собой способ получения изображения кожи непосредственным получением изображения кожи или способ получения изображения кожи через образец отпечатка, полученного с кожи. Способ захвата изображения может включать в себя, например, захват изображения с использованием цифровой видеокамеры через стереомикроскоп, или с использованием имеющегося в продаже цифрового микроскопа. Примеры цифрового микроскопа включают в себя микроскоп для косметологии, выпускаемый корпорацией MORITEX, и цифровой микроскоп, выпускаемый корпорацией KEYENCE.
В настоящем изобретении предпочтителен захват изображения кожи посредством указанного выше образца отпечатка, полученного с кожи. Когда изображение кожи захватывается посредством образца отпечатка, полученного с кожи, может захватываться только информация по рисунку, исключая цветовую информацию о поверхности кожи, посредством этого избегая помех, таких как веснушки. Кроме того, неровности на поверхности кожи, которые не нужны для анализа (более крупные, чем неровности вследствие дермальных борозд или дермальных выступов) устраняются получением отпечатка, и, следовательно, анализ легко выполняется. Способ захвата изображения кожи через образец отпечатка описан ниже.
Когда линза микроскопа располагается в положении под углом 90° относительно образца отпечатка для светового облучения образца отпечатка под соответствующим углом, то изображение тени, отбрасываемой неровностями на поверхность образца отпечатка, образуемой падающим светом, может захватываться в качестве изображения через микроскоп. В данном случае образец отпечатка относится к технологии непрямого осмотра неровностей на коже путем нанесения растворителя в виде покрытия на прозрачную пластиковую пластину с целью ее размягчения, затем прижатия размягченной части к коже для отображения неровностей кожи на размягченной части и осмотра неровностей. «Способ Kawai» известен в качестве типичной технологии. Эта технология широко использовалась в областях косметологической науки, потому что данная технология может достоверно отобразить неровности на коже и может обеспечить превосходное сохранение свойства неровностей. Некоторые наборы для подготовки такого образца отпечатка были выпущены промышленностью и могут использоваться. Такой образец отпечатка предпочтительно берется со щеки или из угла глаз в нижней их части (1,5 см × 1,5 см). Общий способ включает в себя облучение поверхности отпечатка такого образца светом с нижней поверхности, перпендикулярной ему, и наблюдение передаваемого света. То есть, неровности наблюдаются в виде изображения с использованием феномена количества передаваемого света, уменьшенного рассеиванием излучаемого света вследствие отображенных неровностей. В способе оценки по настоящему изобретению отпечаток предпочтительно осматривается следующим образом. То есть, поверхность отпечатка, на которой имеются неровности, поворачивается в сторону направления получения изображения, и свет излучается под углом от 10 до 40 градусов или более, предпочтительно, от 20 до 30 градусов относительно, поверхности с последующим получением изображения, образованного отраженным светом (захватом в виде изображения). Когда принят такой подход, то неровности, отображенные на поверхности отпечатка, более четко появляются в виде различия интенсивности света. В таблице 1 показана ясность оценок, полученных наблюдением идентичного образца при разнообразных углах падения. Оценочными критериями были те, которые показаны ниже: о: прозрачный; Δ: слегка непрозрачный; и х: непрозрачный.
Таблица 1
Угол падения света (угол подъема)
Четкость неровности
10 градусов
От о до Δ
25 градусов
О
40 градусов
От о до Δ
Перекрестное преобразование в двоичную форму в качестве обработки изображения
В настоящем изобретении обработка изображения, включая обработку перекрестным преобразованием в двоичную форму и/или обработку сопоставлением коротких линейных отрезков, выполняется для указанного выше захваченного изображения кожи. Обработка изображения описана в JP 2008-061892 А (Патентном документе 7) и описана ниже.
В качестве наиболее фундаментального способа обработки изображения, представлен способ обработки преобразованием в двоичную форму, включающий отделение мишени от фона на изображении и извлечение мишени в виде формы. В случае, когда контраст между мишенью и фоном достаточен, может легко проводиться обработка преобразованием в двоичную форму. Однако в действительности имеются незначительные изменения затенения главным образом в пограничной части между мишенью и фоном и, следовательно, трудно определить пороговую величину для обработки преобразованием в двоичную форму с целью извлечения формы с высокой точностью. Кроме того, в случае, когда фоновый уровень затенения колеблется вследствие колебания освещения, то трудно с высокой точностью вывести форму посредством пороговой величины, фиксированной на всем дисплее. В таком случае предпочтительно применяется обработка с использованием динамической пороговой величины (обработка с использованием переменной пороговой величины) с использованием различных пороговых величин для различных пикселей вместо фиксированной пороговой величины, и способ обработки перекрестным преобразованием в двоичную форму в настоящем изобретении относится к способу обработки с использованием динамической пороговой величины. В целом, область обработки способом обработки с использованием динамической пороговой величины имеет прямоугольную форму, тогда как область обработки способом обработки перекрестным преобразованием в двоичную форму имеет поперечную форму, подходящую для выведения формы дермальной борозды (см. фиг.2). Когда применяется способ обработки перекрестным преобразованием в двоичную форму, то тень, образованная выпуклыми частями в дермальной борозде, может быть выявлена без воздействия колебания освещения, которым облучается отпечаток, посредством этого однородного и высокоточного изображения, полученного перекрестным преобразованием в двоичную форму (см. фиг.3) со всего дисплея, включая дермальные борозды от глубоких и отчетливых до небольших дермальных борозд.
Следует отметить, что указанная выше обработка с использованием перекрестного преобразования в двоичную форму может проводиться с использованием устройства для количественного определения эпидермальной ткани, описанного в документе JP 2008-061892 А.
Сопоставление коротких линейных отрезков в качестве обработки изображения
Способ сопоставления коротких линейных отрезков представляет собой способ расчета физических параметров целевой картины в изображении, полученном преобразованием в двоичную форму. В традиционном способе количество пикселей мишени рассчитывается на основании пикселей изображения, полученного преобразованием в двоичную форму, для расчета физических параметров, таких как площадь, длина и центр тяжести. С другой стороны, в способе сопоставления коротких линейных отрезков физические параметры рассчитываются на основании короткой линии, образованной из множества пикселей (имеющих длину от нескольких пикселей до нескольких десятков пикселей и ширину в один пиксель). В частности, конечная точка области-мишени определяется как исходная точка короткой линии, и когда конечная точка короткой линии находится в пределах области-мишени, то конечная точка определяется в качестве другой исходной точки и соединяется со следующей короткой линией. Когда конечная точка короткой линии не находится в пределах области-мишени, то соединение завершается. Процедура повторяется до тех пор, пока область-мишень не будет покрыта отрезками коротких линий. Затем, измеряются: число, углы и тому подобные характеристики отрезков коротких линий в области-мишени для расчета характерных параметров объекта-мишени (см. фиг.4). В соответствии с этим способом сопоставлением коротких линейных отрезков можно получить изображение, имеющее характеристики дермальных борозд, которые являются узкими, непрерывными и направленными (см. фиг.5).
Следует отметить, что указанная выше обработка сопоставлением коротких линейных отрезков может проводиться с использованием устройства для количественного определения эпидермальной ткани, описанного в документе JP 2008-061892 А.
Может выполняться любой из указанных выше способов обработки изображений. Однако когда выполняются оба способа обработки изображения, то физические параметры могут рассчитываться с большей точностью. Кроме того, при необходимости, могут выполняться другие способы обработки изображения, такие как обработка превращением яркости освещения, обработка преобразованием в двоичную форму, обработка фильтрованием, общая обработка изображения (площадь, длина границы, соотношение геометрических размеров, центр тяжести, игольчатое отношение, увеличение и инверсия).
Расчет физических параметров текстуры и/или морщины
В настоящем изобретении физические параметры изображения кожи могут быть получены обработкой изображения, включая указанную выше обработку перекрестным преобразованием в двоичную форму и/или обработку сопоставлением коротких линейных отрезков. Физические параметры получаются количественным определением характеристик дермальных борозд, дермальных выступов и подобных структурных свойств кожи. Примеры физических параметров включают в себя такие физические параметры как площадь дермальных борозд, средняя ширина дермальных борозд, изменение ширин дермальных борозд, промежуток между дермальными бороздами, параллелизм дермальных борозд, направление дермальных борозд и плотность дермальных борозд; и более детальные физические параметры, такие как максимальное число коротких линейных отрезков при 95° или более от числа отрезков для различных углов, максимальное число коротких линейных отрезков при 10° или более и 90° или менее от чисел отрезков для различных углов, максимальное число коротких линейных отрезков от чисел отрезков для различных ширин, ширина при максимальном числе коротких линейных отрезков из чисел отрезков для различных ширин, общая величина данных частоты числа связности коротких линейных отрезков и общая величина величин ширины коротких линейных отрезков из числа отрезков для различных ширин. В настоящем изобретении из физических количественных параметров рассчитываются физические параметры, которые считаются глубоко связанными с текстурой и морщиной.
В частности, физические параметры определяются следующим образом:
площадь дермальной борозды = занятая площадь дермальных борозд в диапазоне изображения, которая подлежит обработке в качестве мишени, или общее число совпадающих коротких линейных отрезков;
средняя ширина дермальной борозды = (сумма ширин дермальных борозд различных совпадающих исходных точек/общее число исходных точек);
изменение ширин дермальных борозд = стандартное отклонение или дисперсия, рассчитанная по гистограмме ширин и числу ширин дермальных борозд;
средний интервал между дермальными бороздами = 1 / (площадь дермальной борозды / средняя ширина дермальной борозды);
параллелизм дермальных борозд = степень концентрации или дисперсия пиков, рассчитанная по гистограмме угла и числу дермальных борозд; и
направление и плотность дермальных борозд = число коротких линейных отрезков под углом θ (высота гистограммы)/общая длина дермальных борозд.
Другие физические параметры могут быть соответствующим образом рассчитаны по указанным выше формулам расчета. Как описано выше, имеется много физических параметров, полученных в настоящем изобретении, и из них выбираются физические параметры, которые предпочтительны для расчета по описанной ниже формуле прогноза. Расчет таких физических параметров может осуществляться компьютерной программой, включая указанную выше обработку изображения, такую как обработка перекрестным преобразованием в двоичную форму и/или обработка сопоставлением коротких линейных отрезков.
Формула прогноза
Для оценки текстуры кожи и/или морщины, заранее определяется формула прогноза, показывающая связь между указанными выше физическими параметрами кожи и визуальной оценочной величиной, относящейся к текстуре кожи и/или морщине. Формула прогноза может быть, например, создана следующим способом.
Отпечатки кожи, полученные путем учета характеристик состояния кожи, возраста и тому подобных признаков (далее именуемые образцами), подвергаются визуальной оценке текстуры кожи и/или морщины оценщиками. С другой стороны, физические параметры кожи образцов рассчитываются указанным выше способом. Число образцов составляет предпочтительно 100 или более, или предпочтительнее, 500 или более. При визуальной оценке текстуры кожи и/или морщины образцы определяются множеством (предпочтительно, пятью или более) оценщиков, подходящих для представления третьей стороны, в отношении стандартных фотографий от третьей до десятой степени для оценки текстуры в диапазоне от хорошей до плохой, или числа морщин от небольшого до большого, с целью показания, посредством этого, оценочных критериев, соответствующих стандартным фотографиям. Указанные выше оценщики, подходящие для представления третьей стоны, являются предпочтительно лицами, имеющими, по меньшей мере, годовой опыт исследований по красоте, эстетике или определения состояния кожи и постоянно тренируют навыки по определению состояния кожи. Максимальная величина и минимальная величина оценочных критериев по каждому образцу исключаются, и их средняя величина рассчитывается в качестве визуальной оценочной величины, относящейся к текстуре и/или морщине образца.
Следует отметить, что степени текстуры кожи и морщин, подлежащие оценке в качестве состояний кожи, были обсуждены в Обществе косметологических фармацевтов Японии и Международной Федерации обществ косметологических фармацевтов (IFSCC), и признание указанных степеней широко разделяется в качестве степеней оценки текстуры кожи и морщин, которые могут быть объективно признаны третьей стороной. На фиг.6 и фиг.7 показаны примеры стандартных фотографий текстуры (оценка по пяти степеням) и морщин (оценка по трем степеням), которые стандартизованы на основании статистической обработки. В технической области такие стандартные фотографии могут оцениваться как надежные в некоторой степени, если совокупность, которая служит в качестве основы для создания, включает примерно 100 фотографий. Если совокупность включает в себя более чем 1000 фотографий, то стандартные фотографии могут оцениваться как очень надежные, и нет необходимости в учете различий между стандартными фотографиями. При указанной выше оценке образца в настоящем изобретении могут использоваться стандартные фотографии, стандартизированные на основании такой статистической обработки, и совокупность при создании стандартных фотографий предпочтительно включает в себя 1000 или более фотографий.
Впоследствии формула прогноза определяется по рассчитанным таким образом оценочным критериям текстуры и/или морщины и рассчитанным физическим параметрам кожи. В отношении формулы прогноза формула, полученная мультивариантным анализом физических параметров кожи и визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре и/или морщине, может быть определена как формула прогноза по настоящему изобретению. Мультивариантный анализ представляет собой предпочтительно анализ на основании связи между объяснительной переменной и переменной целевой функции, и его примеры включают дискриминантный анализ, анализ основных компонентов, факторный анализ, количественную теорию I, количественную теорию II, количественную теорию III, регрессионный анализ (MLR (пределы максимального остатка), PLS (частичная минимальная квадратическая), PCR (регрессия основного компонента) и логистику), многомерное масштабирование, контролируемую кластеризацию, нейронную сеть и групповое изучение. Кроме того, формула прогноза может быть создана с использованием бесплатного компьютерного программного обеспечения и имеющегося в продаже продукта. Из них особенно предпочтительны: множественный регрессионный анализ, дискриминантный анализ и количественная теория I. Например, предпочтительно, чтобы множественный регрессионный анализ проводился с использованием физических параметров кожи в качестве объяснительных переменных и с использованием визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре и/или морщине, рассчитанных выше в качестве переменных целевой функции для определения, посредством этого, уравнения множественной регрессии, и уравнение множественной регрессии определяется в качестве формулы прогноза.
Как описано выше, физические параметры кожи, подлежащие использованию для расчета формулы прогноза, включают разнообразные физические параметры. Однако с точки зрения повышения точности способа оценки по настоящему изобретению физические параметры предпочтительно включают в себя физический параметр, относящийся к дермальной борозде, а с точки зрения дальнейшего повышения точности способа оценки физические параметры предпочтительнее включают 10 или более видов физических параметров, относящихся к дермальной борозде. Общее число физических параметров, подлежащих использованию для расчета формулы прогноза, составляет предпочтительно 10 или более.
Способ оценки
Когда указанные выше физические параметры кожи подставляются в формулу прогноза, определенную, как указано выше, для получения оценочных критериев, то можно оценить текстуру кожи и/или морщины. Когда физические параметры кожи, рассчитанные по захваченным изображениям, подставляются в формулу прогноза, то могут быть получены визуальные оценочные критерии, относящиеся к текстуре кожи и/или морщине. В соответствии с настоящим изобретением, можно с очень высокой точностью оценить текстуру кожи и/или морщины посредством указанных выше этапов. Кроме того, физические параметры, визуальные оценочные критерии и тому подобные характеристики нового образца включаются в базу данных. Когда база данных обновляется и корригируется, точность формулы прогноза дополнительно повышается, что, как ожидается, позволит с высокой точностью провести оценку.
Устройство и программа оценки
Кроме того, другой аспект настоящего изобретения представляет собой программу для проведения указанных выше этапов. То есть, программа представляет собой программу для оценки кожи, которая используется для обеспечения возможности компьютеру функционировать в качестве средства для расчета физических параметров по захваченным изображениям кожи и средства для расчета оценочных критериев, относящихся к текстуре кожи и/или морщине, по предварительно подготовленной формуле прогноза и рассчитанным физическим параметрам кожи. Программа оценки по настоящему изобретению может использоваться путем установки программы в аппаратуру, такую как персональный компьютер.
Кроме того, другой аспект настоящего изобретения представляет собой устройство для оценки, предназначенное для проведения указанных выше этапов. То есть, устройство представляет собой устройство для оценки текстуры кожи и/или морщины, включающее в себя средство для ввода предварительно подготовленной формулы прогноза, средство для получения изображения кожи, средство для расчета физических параметров кожи по захваченному изображению кожи, средство для расчета оценочной величины, относящейся к текстуре кожи и/или морщине, по предварительно подготовленной формуле прогноза и рассчитанным физическим параметрам кожи и средство для отображения рассчитанной оценочной величины.
Один аспект указанного выше устройства для оценки описан со ссылкой на фиг.10. Устройство для оценки по настоящему изобретению может представлять собой компьютер общего назначения, такой как персональный компьютер, или специальный компьютер для оценки. Часть ввода 1 представляет собой средство для ввода указанной выше формулы прогноза и формула прогноза, используемая для оценки, вводится в него заранее. Например, может использоваться устройство для ввода, такое как клавиатура. Часть 2 захвата изображения представляет собой средство для захвата изображения кожи, и может использоваться цифровая видеокамера или имеющийся в продаже цифровой микроскоп. Центральный процессорный блок (CPU) 3 представляет собой средство для расчета физических параметров кожи по захваченным изображениям кожи и средство для расчета оценочных критериев, относящихся к текстуре кожи и/или морщине, по предварительно подготовленной формуле прогноза и рассчитанным физическим параметрам кожи. Когда установлена указанная выше программа оценки, устройство функционирует в качестве такого средства. Запоминающее устройство с произвольной выборкой (RAM) 4 представляет собой запоминающее средство для временного хранения данных. Отображающая часть 5 представляет собой средство для вывода рассчитанной оценочной величины и может представлять собой, например, отображающее устройство, такое как жидкокристаллический дисплей, или устройство вывода, такое как принтер.
Последовательность операций обработки, выполняемых указанным выше устройством для оценки, описана со ссылкой на фиг.11.
Сначала изображение кожи захватывается из части захвата изображения, такой как цифровая видеокамера. Как описано выше, изображение может приниматься непосредственно с кожи испытуемого субъекта или посредством образца отпечатка. Указанное выше захваченное изображение кожи подвергается обработкам изображений, таким как обработка перекрестным преобразованием в двоичную форму и обработка сопоставлением коротких линейных отрезков в CPU, и в то же время рассчитываются физические параметры изображения кожи. Виды подлежащих расчету физических параметров изображения кожи зависят от видов физических параметров, используемых для расчета формулы прогноза, вводимой заранее из средства ввода, и они определяются соответствующим образом. Рассчитанные физические параметры изображения кожи заранее подставляются в формулу прогноза в CPU для расчета посредством этого оценочных критериев. Затем рассчитанные оценочные критерии выводятся из средства вывода, такого как жидкокристаллический дисплей.
Следует отметить, что в настоящем изобретении, когда каждая из формул - формула прогноза, относящаяся к текстуре кожи, и формула прогноза, относящаяся к морщинам кожи, - заранее вводится в указанное выше устройство для оценки, то текстура кожи и морщины могут оцениваться сразу или отдельно.
Способ выбора препарата для наружного нанесения на кожу на основании оцениваемой оценочной величины, относящейся к текстуре кожи
На основании оценочной величины, относящейся к текстуре, оцененной описанным выше способом оценки или устройством для оценки, может быть выбран препарат для наружного нанесения на кожу испытуемого субъекта, изображение кожи которого было использовано. При использовании способа оценки или устройства для оценки по настоящему изобретению оценка может быть проведена быстро и с высокой точностью, подобно определению состояния кожи, проводимой специалистом. Поэтому, на основании результатов, может быть выбран препарат для наружного нанесения на кожу для поддержания, предотвращения ухудшения или улучшения состояния текстуры кожи.
При выборе препарата для наружного нанесения на кожу, в частности, при выборе косметического средства в случае, когда отображенная величина оценки указывает на то, что состояние текстуры кожи испытуемого субъекта неудовлетворительное, может быть выбрано косметическое средство, содержащее компонент для улучшения состояния текстуры или для предотвращения ухудшения состояния текстуры, подходящее для кожи испытуемого субъекта. Данный компонент включает в себя компонент, стимулирующий метаболизм, стимулятор синтеза коллагена, стимулятор шелушения эпидермиса и возбудитель восстановления пучков коллагеновых волокон, а также косметическое средство может содержать один или более видов указанных компонентов. Из них наиболее эффективным для улучшения текстуры является возбудитель восстановления пучков коллагеновых волокон.
Указанный выше компонент, стимулирующий метаболизм, включает в себя ретиноевую кислоту, фитостезид, фитостерин, сфингозин и стероид. Указанный выше стимулятор синтеза коллагена включает в себя экстракт корня солода. Указанный выше стимулятор шелушения эпидермиса включает в себя α-гидроксикислоту. Возбудитель восстанавливания пучков коллагеновых волокон, включает в себя экстракт розмарина и производные урсоловой кислоты.
С другой стороны, в случае, когда отображение величины оценки указывает на то, что состояние текстуры кожи испытуемого субъекта хорошее, то может быть выбрано косметическое средство, содержащее только увлажняющий компонент для поддержания состояния текстуры, подходящее для кожи испытуемого субъекта. Указанный выше увлажняющий компонент включает в себя гепариноиды. Такие компоненты могут содержаться в косметических средствах в количестве, обеспечивающем оказание их эффектов, и предпочтительно, содержатся в количество от 0,01 до 5,0 мас.%. Когда специалист в данной области должным образом выбирает компоненты на основании отображенных величин оценки текстуры, то могут быть выбраны подходящие косметические средства. Ниже показан пример выбора косметических компонентов для пяти степеней значений оценки текстуры. Следует отметить, что компоненты могут естественным образом содержаться не только в косметических средствах, но также и в других препаратах для кожи, предназначенных для наружного применения.
Значение оценки текстуры, косметический компонент
1 (хорошая текстура), увлажняющий компонент;
2 стимулятор синтеза коллагена и увлажняющий компонент;
3 стимулятор синтеза коллагена, стимулятор шелушения эпидермиса и увлажняющий компонент;
4 возбудитель восстановления пучков коллагеновых волокон, стимулятор синтеза коллагена и увлажняющий компонент;
5 (неудовлетворительная текстура) - возбудитель восстановления пучков коллагеновых волокон, стимулятор синтеза коллагена, стимулятор шелушения эпидермиса и увлажняющий компонент.
Способ выбора препарата для наружного нанесения на кожу на основании оцениваемой оценочной величины, относящейся к кожным морщинам
Как и в случае текстуры, препарат для наружного нанесения на кожу, подходящий для оцениваемого изображения кожи испытуемого субъекта, может быть выбран на основании оценочных критериев, относящихся к морщинам, оцениваемым указанным выше способом оценки или устройством для оценки. В качестве примеров косметических средств, выбранных на основании оцениваемых оценочных критериев, относящихся к морщинам, ниже приведены примеры выбора косметических компонентов для трех степеней значений оценки морщин.
Значение оценки морщины, косметический компонент
1 (хорошее состояние), увлажняющий компонент;
2 стимулятор синтеза коллагена, стимулятор шелушения эпидермиса и увлажняющий компонент;
3 (неудовлетворительное состояние) - возбудитель восстановления пучков коллагеновых волокон, стимулятор синтеза коллагена, стимулятор шелушения эпидермиса и увлажняющий компонент.
При указанном выше выборе косметических компонентов не только величины оценки текстуры или морщин, но также другие показатели, такие как разнообразные значения свойств кожи, результаты обзора рисунков поверхности кожи и предпочтение могут использоваться в комбинации. Такие комбинации с другими показателями входят в технический объем настоящего изобретения. Определенные примеры таких других показателей включают в себя: значения свойств кожи, такие как потеря воды через эпидермис (TEWL) и проводимость; величины свойств ороговевших клеток, полученные отклеиванием липкой ленты от поверхности кожи (такие как площадь клеток, объем клеток, распределение площади клеток, уплощение клеток, равномерность расположения клеток, многослойное шелушение клеток ороговевшего слоя и наличие ядросодержащих клеток); способность кожи удерживать воду, количество выделяемого кожного сала, степень старения кожи, способность продуцировать меланин, цвет кожи, свойство кожи и качество кожи, каждый из которых оценивается величинами свойства. Из них особенно предпочтительна способность удерживания воды, которая глубоко связана с состоянием текстуры и состоянием морщин.
Ниже описаны примеры настоящего изобретения, но объем настоящего изобретения не ограничивается ими.
ПРИМЕРЫ
Пример 1
Обработка для визуальной оценки текстуры и морщин
Образцы отпечатков были собраны из центральных областей щек 30 женщин в возрасте от подросткового до 60 лет, и изображения, полученные от образцов отпечатков с использованием микроскопа для косметических средств, выпускаемого корпорацией MORITEX, сохранялись в виде цифровых данных. Изображения подвергали обработке для устранения помех с использованием персонального компьютера общего назначения с установленным программным обеспечением для указанных выше обработок изображений для превращения, посредством этого, изображений в изображения, полученные при ярком освещении, и обработке перекрестным преобразованием в двоичную форму, и обработку сопоставлением коротких линейных отрезков выполняли для расчета физических параметров, относящихся к дермальной борозде. В качестве физических параметров рассчитывали 17 физических параметров, таких как площадь дермальных борозд (см. фиг.8), средняя ширина дермальных борозд (см. фиг.9), изменение ширин дермальных борозд, промежуток между дермальными бороздами, параллелизм дермальных борозд, направление дермальных борозд и плотность дермальных борозд. Как очевидно из фиг.8 и 9, физические параметры ясно показывают характеристики неровностей дермальных борозд и дермальных выступов и являются показателями, которые очень легко определяются визуально.
Пример 2
Автоматическая оценка визуальной оценки текстуры
С использованием стандартных фотографий для оценки пяти степеней текстуры образцов отпечатков, полученных из центральных областей щек женщин (см. фиг.6, созданную заявителями настоящего изобретения на основании совокупности, включающей в себя 1000 фотографий), всего было выбрано 1000 цифровых изображений оценочных критериев, относящихся к текстуре кожи, в диапазоне от 1 до 5 (1: хорошее состояние текстуры до 5: неудовлетворительное состояние), включая 200 изображений для каждого оценочного критерия, по данным 15000 цифровых изображений и визуальных оценочных критериев, относящихся к отпечаткам кожи с их использованием, определявшихся тремя оценщиками, являющимися специалистами-дерматологами. Оценщики имели, по меньшей мере, годовой опыт исследований по красоте, эстетике или определения состояния кожи и периодически тренируют навыки по определению состояния кожи. Для 1000 изображений физические параметры рассчитывали способами, описанными в примере 1. Впоследствии изображения делили на две группы группу А и группу В так, чтобы каждая группа включала 100 изображений каждого из визуальных оценочных критериев от 1 до 5. Затем 500 изображений из группы А подвергали множественному регрессионному анализу (выпускаемому SPSS Inc.) с использованием визуальных оценок текстуры в качестве переменных целевой функции и с использованием 17 физических параметров в качестве объяснительных переменных для расчета уравнения множественной регрессии в качестве формулы прогноза (коэффициент множественной корреляции = 0,909). Для других 500 изображений из группы В физические параметры, рассчитанные как указано выше, были подставлены в объяснительные переменные в уравнении множественной регрессии для оценки визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре (величин автоматической оценки). Перечень использованных физических параметров показан в таблице 2, и результаты показаны в таблице 3.
Таблица 2
Диапазоны гистограммы углов коротких линейных отрезков от 0° до 180° через интервалы 5°
Название физического параметра
Определение физического параметра
Число коротких линейных отрезков_2
Общее число коротких линейных отрезков
Средняя ширина дермальной борозды_2
Среднее значение ширины дермальной борозды
Дисперсия ширины дермальной борозды_2
Дисперсия (изменение) ширины дермальной борозды
Промежуток между дермальными бороздами_2
Средняя величина промежутков между дермальными бороздами
Параллелизм дермальных борозд_2
Дисперсия количеств коротких линейных отрезков для различных углов
Дисперсия плотности дермальных борозд_2
Дисперсия (изменение) плотности дермальных борозд
Асимметрия 90-180_2
Асимметрия гистограммы количеств коротких линейных отрезков для различных углов, когда гистограмма под углами от 90 до 180 градусов рассматривается как нормальное распределение
Образование пика 90-180_2
Образование пика гистограммы количеств коротких линейных отрезков для различных углов, когда гистограмма под углами от 90 до 180 градусов рассматривается как нормальное распределение
Максимальная частота в последней половине
Максимальное число при 95° или более на гистограмме углов коротких линейных отрезков
Максимальная частота в первой половине
Максимальное число при 10° и 90° или менее на гистограмме углов коротких линейных отрезков
Тип ширины
Максимальная величина на гистограмме ширины
Модальное положение ширины
Ширина при максимальной величине на гистограмме ширины
Общее количество числа связности
Общая величина данных величины частоты связности коротких линейных отрезков
Максимум в первой половине ±1
Общая величина количеств коротких линейных отрезков под углом максимальной частоты в первой половине и под углами ±1 (5°) угла
Промежуточная сумма в первой половине
Общее число при 10° или более и 90∈ или менее на гистограмме углов коротких линейных отрезков
Промежуточная сумма в последней половине
Общее число при 95° или более на гистограмме углов коротких линейных отрезков
Максимальная частота в последней половине_2
Максимальное число при 95° или более на гистограмме углов коротких линейных отрезков
Максимальная частота в первой половине_2
Максимальное число при 10° или 90° или менее на гистограмме углов коротких линейных отрезков
Тип ширины_2
Максимальная величина на гистограмме ширины
Число точек измерения ширины_2
Общая величина данных частоты ширины
Максимальная величина исходной точки коротких линейных отрезков_2
Максимальная величина исходной точки коротких линейных отрезков на гистограмме состояния агрегации
Частота ширины после пика_2
Общая величина данных частоты ширин от 4 до 12
Таблица 3
Критерии визуальной оценки (величина автоматической оценки)
1
2
3
4
5
Визуальная оценка
1
47
49
4
0
0
2
19
68
13
0
0
3
4
33
57
5
1
4
0
0
14
54
32
5
0
0
0
15
85
Таблица 3 представляет собой сводную таблицу критериев визуального определения текстуры (величин автоматической оценки), полученных настоящим изобретением, и визуальным оценочным критериями, относящимся к текстуре. Коэффициент корреляции Спирмена составляет 0,887, точное совпадение обоих критериев оценки составляет 62%, и если принимается сдвиг на одну степень, то совпадение составляет 98%. Поэтому способ оценки текстуры по настоящему изобретению имеет удовлетворительную точность.
Пример 3
Производили обмен группы А и группы В в примере 2, уравнение множественной регрессии (коэффициент множественной корреляции = 0,935), созданное для изображений группы В, использовали для оценки визуальных оценочных критериев (величины автоматической оценки) группы А. Результаты представлены в таблице 4.
Таблица 4
Критерии визуальной оценки (величина автоматической оценки)
1
2
3
4
5
Визуальная оценка
1
29
66
5
0
0
2
8
70
21
1
0
3
2
28
60
10
0
4
0
1
39
55
5
5
0
0
4
47
49
Таблица 4 представляет собой сводную таблицу визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре (величин автоматической оценки), полученных настоящим изобретением, и визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре. Коэффициент корреляции Спирмена составляет 0,861, совпадение обоих оценочных критериев составляет 53%, и если принимается сдвиг на одну степень, то совпадение составляет 97%. Результаты выявляют, что способ может постоянно с высокой точностью осуществлять автоматическую оценку неизвестных данных.
Пример 4
Автоматическая оценка визуальной оценки морщин
В примере 2 было выбрано всего 600 цифровых изображений оценочных критериев, относящихся к кожным морщинам, в диапазоне от 1 до 3, включая 200 изображений для каждой оценочной величины, и процедуру примера 2 проводили таким же образом, как описано выше. Коэффициент множественной корреляции уравнения множественной регрессии, полученного анализом множественной регрессии, составил 0,912; коэффициент корреляции Спирмена визуальных оценочных критериев, относящихся к морщинам (величины автоматической оценки), и визуальных оценочных критериев, относящихся к морщинам, составляет 0,705; совпадение обоих оценочных критериев составляет 65%, и если принимается сдвиг на одну степень, то точное совпадение составляет 100%. Поэтому способ оценки морщин по настоящему изобретению имеет удовлетворительную точность.
Пример 5
В примере 4 был произведен обмен данных группы А и данных группы В, и автоматическую оценку проводили таким же образом, как указано выше. В результате коэффициент множественной корреляции итогового уравнения множественной регрессии составляет 0,820, коэффициент корреляции Спирмена визуальных оценочных критериев, относящихся к морщинам (величины автоматического суждения), и визуальных оценочных критериев, относящихся к морщинам, составляет 0,880, точное совпадение обоих оценочных критериев составляет 84%, и если принимается сдвиг на одну степень, то совпадение составляет 100%. Результаты выявляют, что способ может постоянно с высокой точностью осуществлять автоматическую оценку неизвестных данных также при оценке морщин.
Пример 6
Автоматическая оценка визуальной оценки текстуры
В примере 2 к группе А, вместо анализа множественной регрессии, применяли нейронную сеть (выпускаемую компанией NeuralWare) при контролируемом изучении для проведения изучения на основании физических параметров с использованием визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре, в качестве зависимых переменных, посредством этого получая формулу прогноза. Физические параметры подставляли в полученную формулу прогноза для оценки визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре (величин автоматического суждения) группы В. Результаты представлены в таблице 5.
Таблица 5
Визуальные оценочные критерии (величина автоматической оценки)
1
2
3
4
5
Визуальная оценка
1
48
47
5
0
0
2
18
62
19
1
0
3
0
37
55
7
1
4
0
0
15
56
29
5
0
0
0
18
82
Таблица 5 представляет собой сводную таблицу визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре (величин автоматической оценки), полученных настоящим изобретением, и визуальных оценочных критериев, относящихся к текстуре. Коэффициент корреляции Спирмена составляет 0,871, совпадение обоих критериев оценки составляет 62%, и если принимается сдвиг на одну степень, то совпадение составляет 99%. Результаты выявляют, что даже если формула прогноза создается с использованием блока мультивариантного анализа, отличного от анализа множественной регрессии, то автоматическая оценка может проводиться с высокой точностью.
Пример 7
В примере 2 множественный регрессионный анализ (выпускаемый SPSS Inc.) проводили с использованием трех физических параметров, показанных в таблице 6, в качестве объяснительных переменных для расчета уравнения множественной регрессии (коэффициент множественной корреляции = 0,880). Коэффициент корреляции Спирмена составляет 0,831, точное совпадение обоих оценочных критериев составляет 47%, и если принимается сдвиг на одну степень, то совпадение составляет 95%. Результаты показывают, что большее количество физических параметров приводит к более высокой точности, чем если количество физических параметров невелико, и оценка может проводиться с высокой точностью.
Таблица 6
Диапазоны гистограммы углов коротких линейных отрезков от 0° до 180° через интервалы 5°
Название физического параметра
Определение физического параметра
Промежуточная сумма первой половины
Общее количество при 10° или более и 90° или менее на гистограмме углов коротких линейных отрезков
Тип ширины_2
Максимальная величина на гистограмме ширины
Частота ширины после пика_2
Общая величина данных частоты ширин от 4 до 12
Пример 8
В качестве примеров и сравнительных примеров оценки текстуры и морщины, частота совпадений оценок и требуемое время для оценки образца (сек) показаны в таблицах 7 и 8. То есть, оценки включают в себя оценку текстуры (сравнительный пример 1) и оценку морщин (сравнительный пример 2) тремя дерматологами оценщиками (подготовленными оценщиками), которые используются в качестве стандартов визуальной оценки; и оценку текстуры (сравнительный пример 3) и оценку морщины (сравнительный пример 4) неподготовленными оценщиками (проводящими оценку с использованием стандартных фотографий, показанных на фиг.6 и 1, которые были объяснены ранее). Кроме того, в примерах 1 и 2 проводится обработка преобразованием в двоичную форму и обработку утончением (схема соединений в преобразованном в двоичную форму изображении, полученном взятием образцов, превращается в линейный образ с тем, чтобы не устранить связность) вместо обработки перекрестным преобразованием в двоичную форму и сопоставлением коротких линейных отрезков, и оценку проводили таким же образом, как в примере 2, с использованием статистических физических параметров, как правило, полученных указанными выше способами обработки, такими как общая площадь, стандартное отклонение, общее число, единица площади, относящаяся к дермальному выступу, средняя величина, стандартное отклонение, стандартная ошибка и коэффициент вариации, относящийся к интервалам между пиками тонкой линии. Визуальные оценочные критерии, относящиеся к текстуре и морщине (величины автоматической оценки), соответственно определяются в качестве сравнительных примеров 5 и 6.
Таблица 7
Текстура
Частота точного совпадения (%)
Частота совпадения, включая сдвиг на одну степень (%)
Требуемое время (сек)
Пример 2
62
98
1
Пример 3
53
97
1
Пример 6
62
99
2
Сравнительный пример 1
-
-
от 2 до 3
Сравнительный пример 3
45
82
21
Сравнительный пример 5
50
84
1
Таблица 8
Морщина
Частота точного совпадения (%)
Частота совпадения, включая сдвиг на одну степень (%)
Требуемое время (сек)
Пример 4
65
100
1
Пример 5
84
100
1
Сравнительный пример 2
-
-
2
Сравнительный пример 4
49
88
18
Сравнительный пример 6
54
89
1
Эксплуатационное испытание способом выбора косметического средства на основании величины автоматической оценки текстуры
Испытание длительного применения косметического средства у испытуемых субъектов женского пола проводили для определения возможности применения способа выбора косметического средства на основании величин оценки текстуры.
Сначала на основании следующих композиций пять видов косметических средств (косметические средства 1-5) для различных состояний текстуры кожи были подготовлены в соответствии с обычным способом получения косметических средств.
Косметическое средство 1: косметическое средство для величины 1 автоматической оценки текстуры
Компонент
Содержание
Глицерин
5 мас.%
1,3-бутандиол
5 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
5 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Косметическое средство 2: косметическое средство для величины 2 автоматической оценки текстуры
Компонент
Содержание
Глицерин
5 мас.%
1,3-бутандиол
5 мас.%
Экстракт корня солода
0,1 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
Гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
5 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Косметическое средство 3: косметическое средство для величины 3 автоматической оценки текстуры
Компонент
Содержание
Глицерин
5 мас.%
1,3-бутандиол
5 мас.%
Экстракт корня солода
0,1 мас.%
Лактат натрия
0,1 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
5 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Косметическое средство 4: косметическое средство для величины 4 автоматической оценки текстуры)
Компонент
Содержание
Глицерин
6 мас.%
1,3-бутандиол
5 мас.%
Экстракт розмарина
0,1 мас.%
Экстракт корня солода
0,1 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
Стеарилурсолат
0,1 мас.%
Гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
10 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Косметическое средство 5: косметическое средство для величины 5 автоматической оценки текстуры)
Компонент
Содержание
Глицерин
7 мас.%
1,3-бутандиол
5 мас.%
Экстракт розмарина
0,1 мас.%
Экстракт корня солода
0,1 мас.%
Лактат натрия
0,1 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
Стеарилурсолат
0,1 мас.%
Гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
15 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Следовательно, методом случайной выборки были выбраны 80 здоровых женщин участниц (в возрасте от 32 до 57 лет), и их разделили на 2 группы А и В так, чтобы не было различия в распределении по возрасту между двумя группами. Для группы А величины оценки текстуры рассчитывали автоматически по образцам отпечатков щек с использованием уравнения множественной регрессии, полученного в примере 2, и применяли косметические средства от 1 до 5, соответствующие величинам автоматической оценки текстуры с 1 по 5. Для группы В величины автоматической оценки рассчитывали таким же образом, как описано выше, но величины не учитывались, и применяли косметическое средство 5 для величины 5 автоматической оценки текстуры. Участницы из групп А и В использовали назначенные косметические средства в течение трех месяцев, и затем величины автоматической оценки текстуры рассчитывали таким же образом, как указано выше. Величины улучшения текстуры рассчитывали уравнением «величина улучшения текстуры»=«величина автоматической оценки текстуры перед эксплуатационным испытанием» - «величина автоматической оценки текстуры после эксплуатационного испытания» для определения средних величин по соответствующим группам. В случае, когда испытуемый субъект предъявлял жалобы на то, что косметическое средство не подходило для ее кожи в период испытания, субъект прекращал применение косметического средства и исключался из оценки. Результаты показаны в таблице 9. Таблица 9 показывает, что в случае принятия способа выбора косметических средств по настоящему изобретению нет участниц, которые применяли косметические средства, которые не подходили для их кожи, и косметические средства оказывали эффекты улучшения текстуры кожи.
Таблица 9
Принятие способа выбора косметического средства
Величина оценки текстуры до применения (число участниц)
Средняя величина улучшения текстуры
Число участниц, предъявлявших жалобы на то, что косметическое средство не подходит для их кожи
Группа А (принявшая способ выбора)
1 (5 человек)
0,00
0 человек
2 (7 человек)
0,29
0 человек
3 (10 человек)
0,60
0 человек
4 (11 человек)
0,82
0 человек
5 (7 человек)
1,00
0 человек
Группа В (не принявшая способ выбора)
1 (6 человек)
0,00
4 человека
2 (8 человек)
0,17
2 человека
3 (10 человек)
0,56
1 человек
4 (9 человек)
0,78
0 человек
5 (7 человек)
1,00
0 человек
Эксплуатационное испытание способом выбора косметического средства на основании величины автоматической оценки морщин
Испытание длительного применения косметического средства у испытуемых субъектов женского пола проводили для определения возможности применения способа выбора косметического средства на основании величин оценки морщин.
Сначала на основании следующих композиций три вида косметических средств (косметические средства 1-3) для различных состояний морщин кожи были подготовлены в соответствии с обычным способом получения косметических средств.
Косметическое средство 1: косметическое средство для величины 1 автоматической оценки морщины
Компонент
Содержание
Глицерин
5 мас.%
1,3-бутандиол
5 мас.%
Экстракт корня солода
0,1 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
Гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
10 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Косметическое средство 2: косметическое средство для величины 2 автоматической оценки морщин
Компонент
Содержание
Глицерин
5 мас.%
1,3-бутандиол
5 мас.%
Экстракт корня солода
0,1 мас.%
Лактат натрия
0,1 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
10 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Косметическое средство 3: косметическое средство для величины 3 автоматической оценки морщин
Компонент
Содержание
Глицерин
7% масс
1,3-бутандиол
5 мас.%
Экстракт розмарина
0,1 мас.%
Экстракт корня солода
0,1 мас.%
Лактат натрия
0,1 мас.%
Белок сои
0,1 мас.%
Стеарилурсолат
0,1 мас.%
Гепариноид
0,1 мас.%
Этанол
15 мас.%
Метилпарабен
0,1 мас.%
Вода
Остальное количество
Следовательно, методом случайной выборки были выбраны 72 здоровых женщин участниц (в возрасте от 30 до 58 лет), и их разделили на 2 группы А и В так, чтобы не было различия в распределении по возрасту между двумя группами. Для группы А, величины оценки морщины рассчитывали автоматически по образцам отпечатков щек с использованием уравнения множественной регрессии, полученного в примере 4, и применяли косметические средства от 1 до 3, соответствующие величинам автоматической оценки текстуры с 1 по 3. Для группы В величины автоматической оценки рассчитывали таким же образом, как описано выше, но величины не учитывались, и применяли косметическое средство 2 для величины 2 автоматической оценки морщин. Участницы из групп А и В использовали назначенные косметические средства в течение шести месяцев, и затем величины автоматической оценки морщин рассчитывали таким же образом, как указано выше. Величины улучшения морщины рассчитывали уравнением «величина улучшения морщины» = «величина автоматической оценки морщины перед эксплуатационным испытанием» - «величина автоматической оценки морщин после эксплуатационного испытания» для определения средних величин по соответствующим группам. Результаты показаны в таблице 10. Таблица 10 показывает, что в случае принятия способа выбора косметических средств по настоящему изобретению косметические средства оказывали эффекты улучшения морщин.
Таблица 10
Принятие способа выбора косметического средства
Величина оценки морщины до применения (число участниц)
Средняя величина улучшения морщины
Группа А (принявшая способ выбора)
1 (10 человек)
0,00
2 (15 человек)
0,27
3 (11 человек)
0,45
Группа В (не принявшая способ выбора)
1 (9 человек)
0,00
2 (15 человек)
0,27
3 (12 человек)
0,25
Промышленная применимость
В соответствии с настоящим изобретением может быть предоставлена технология для облегчения оценки текстуры кожи или морщин, которая может проводиться в любом месте, быстро и с высокой точностью. В результате можно получить информацию, полезную для анализа состояния кожи и красоты или выбора косметических средств, например, в универмагах или магазинах.