色斑属性判定方法、色斑属性判定系统、血管密集度估计方法、及血管密集度估计系统技术方案

一种色斑属性判定方法，对含有色斑的皮肤的区域进行划定，对所述区域的血管密度进行测定，根据所述血管密度对所述色斑的属性进行判定。定。定。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】色斑属性判定方法、色斑属性判定系统、血管密集度估计方法、及血管密集度估计系统


[0001]本专利技术涉及一种色斑属性判定方法、色斑属性判定系统、血管密集度估计方法、及血管密集度估计系统。

技术介绍

[0002]作为对色斑进行评价的技术，传统上已知各种技术。例如，存在一种技术，其根据对于色斑部位进行光疗后的该色斑部位处的黑色素体的有无或血流量，对色斑部位的光疗后的色斑的复发进行评价(例如参见专利文献1)。
[0003]<现有技术文献>
[0004]<专利文献>
[0005]专利文献1：日本特开2008
‑
11994号公报

技术实现思路

[0006]<本专利技术要解决的问题>
[0007]然而，在传统的技术中，如果并非是在针对色斑部位进行了光疗等治疗后，则无法对色斑进行评价，难以事先对针对色斑部位是否有治疗效果等进行预测。
[0008]本专利技术的目的在于提供一种色斑属性判定方法，其能够容易地对色斑进行评价。
[0009]<用于解决问题的手段>
[0010]为了解决上述问题，本专利技术的一个方面提供一种色斑属性判定方法，对含有色斑的皮肤的区域进行划定，对所述区域的血管密度进行测定，根据所述血管密度对所述色斑的属性进行判定。
[0011]<专利技术的效果>
[0012]根据本专利技术的一个方面，能够提供一种色斑属性判定方法，其能够容易地对色斑进行评价。
附图说明
[0013]图1是示出根据本专利技术的色斑属性判定方法的算法的一个示例的流程图。
[0014]图2是示出皮肤区域(色斑部位)的构成的图。
[0015]图3是示出对皮肤区域进行可视化的原理的图。
[0016]图4是以二维示出皮肤区域的血流图像的图。
[0017]图5是以三维示出皮肤区域的血流图像的图。
[0018]图6示出用于对皮肤区域的血流图像进行计算的模型公式。
[0019]图7是示出用于对皮肤区域处的血管密度与色斑属性之间的相关系数进行计算的算法的一个示例的流程图。
[0020]图8是示出治疗效果较高的色斑部位的治疗前的表面和内部结构的图。
[0021]图9是示出图8的色斑部位的治疗后3个月的表面的图。
[0022]图10是示出治疗效果较低的色斑部位的治疗前的表面和内部结构的图。
[0023]图11是示出图10的色斑部位的治疗后3个月的表面的图。
[0024]图12是示出色斑部位处的血管密度与黑色素值比之间的相关关系的图。
[0025]图13是示出色斑部位处的血管密度与亮度比之间的相关关系的图。
[0026]图14是示出色斑部位处的血管密度与激光治疗的效果之间的关系的图。
[0027]图15是示出根据本专利技术的色斑属性判定系统的实施方式的框图。
[0028]图16是示出根据本专利技术的血管密集度估计方法的算法的一个示例的流程图。
[0029]图17是示出基准表皮厚度的皮肤区域(正常部位)的剖面的图。
[0030]图18是示出包含色斑部位和正常部位的皮肤区域的剖面的图。
[0031]图19是示出皮肤区域处的表皮厚度比与血管密集度之间的相关关系的图。
[0032]图20是示出皮肤区域处的表皮厚度比与黑色素值比之间的相关关系的图。
[0033]图21是示出根据本专利技术的血管密集度估计系统的实施方式的框图。
具体实施方式
[0034]参照附图对本专利技术的实施方式详细进行说明。需要说明的是，有时针对在各图中共同的部分赋予相同的符号并省略其说明。
[0035]<色斑属性判定方法>
[0036]图1是示出根据本专利技术的色斑属性判定方法的算法的一个示例的流程图。图2是示出皮肤区域(色斑部位)的构成的图。
[0037]在本示例的色斑属性判定方法中，首先，对含有色斑SS的皮肤的区域(以下，有时称为皮肤区域或色斑部位)SA进行划定(参见图1、步骤S1、图2)。在此，色斑SS是指在肌肤上沉积有黑色素的状态(参见图2)。作为色斑SS的具体示例，除了包括老年性色素斑(日光性黑子)、脂溢性角化病、雀斑(freckle)、黄褐斑等以外，还包括炎症后色素沉着。
[0038]另外，皮肤的区域(皮肤区域)SA是指皮肤的表面和内部的区域。具体而言，皮肤的表面对应于表皮EM，皮肤的内部对应于真皮DM(参见图2)。划定是指将含有色斑SS的皮肤区域SA作为一定范围(色斑部位)进行处理。需要说明的是，关于对皮肤区域(色斑部位)SA进行划定的方式并无限定。例如，皮肤区域(色斑部位)SA可以由专家或熟练者通过目视进行划定，也可以通过利用设备等进行的图像分析等机械地进行划定。
[0039]需要说明的是，在本示例的色斑属性判定方法中，关于对在色斑部位SA处包含的色斑SS进行确定的方式并无限定。在本示例的色斑属性判定方法中，例如可以基于含有色斑SS的皮肤区域SA的亮度或颜色对色斑SS进行确定。在此，皮肤区域SA的亮度是指色斑部位SA的表面的亮度。另外，皮肤区域SA的颜色是指色斑部位SA的表面的颜色。
[0040]接着，对皮肤区域(色斑部位)SA的血管BV进行可视化(参见图1、步骤S2、图2)。具体而言，取得划定出的皮肤区域(色斑部位)SA的图像。在此，皮肤区域(色斑部位)SA的图像是指通过对划定出的皮肤区域(色斑部位)SA进行拍摄或成像而得到的图像(或图像数据)。
[0041]在本例的色斑属性判定方法中，进一步对皮肤区域(色斑部位)SA的血管密度进行测定(参见图1、步骤S3、图2)。在此，血管密度是指血管BV密集的程度(参见图2)。需要说明的是，关于对血管密度进行测定的方式并无限定。在本示例中，如上所述通过皮肤区域SA的
图像的图像分析对血管密度进行测定。
[0042]另外，图像分析是指从图像中提取基本元素并获得统计数据。图像分析的方式是任意的，例如包括通过对皮肤区域SA的图像进行二值化来对皮肤区域进行可视化的图像分析等。
[0043]在本示例的色斑属性判定方法中，关于用于对血管密度进行测定的图像分析的图像的对象并无限定。在本示例的色斑属性判定方法中，用于图像分析的图像优选为皮肤区域SA的血流图像。在此，血流图像是指在皮肤区域SA中血液流动的区域的图像。
[0044]图3是示出对皮肤区域进行可视化的原理的图。在本示例中，通过图3所示的光学相干断层成像装置(Optical Coherence Tomography，以下有时称为OCT)VD形成血流图像等图像。在此，光学相干断层成像装置VD是从光源LS向皮肤区域SA照射低相干性的近红外线，以通过与反射的近红外线之间的干涉，以非接触的方式将皮肤区域SA可视化的装置(参见图3)。需要说明的是，近红外线的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种色斑属性判定方法，对含有色斑的皮肤的区域进行划定，对所述区域的血管密度进行测定，根据所述血管密度对所述色斑的属性进行判定。2.根据权利要求1所述的色斑属性判定方法，其中，通过所述区域的图像的图像分析对所述血管密度进行测定。3.根据权利要求2所述的色斑属性判定方法，其中，所述图像是所述区域的血流图像。4.根据权利要求3所述的色斑属性判定方法，其中，所述图像是三维图像。5.根据权利要求3或4所述的色斑属性判定方法，其中，所述图像是从距所述区域的表面的深度为50μm以上且600μm以下的范围得到的图像。6.根据权利要求1至5中任一项所述的色斑属性判定方法，其中，基于所述区域的亮度或颜色对所述色斑进行确定。7.根据权利要求1至6中任一项所述的色斑属性判定方法，其中，所述色斑的属性是激光治疗对于所述色斑的有效性。8.一种色斑属性判定系统，包括：图像形成部，形成含有色斑的皮肤的区域的图像；血管密度测定部，根据所述图像对所述区域的血管密度进行测定；以及色斑属性判定部，根据所述血管密度对所述色斑的属性进行判定。9.根据权利要求8所述的色斑属性判定系统，其中，所述图像是所述区域的血流图像。10.一种色斑属性判定方法，对含有色斑的皮肤的区域进行划定，对划定出的所述区域的表皮厚度进行测定，将测定出的所述表皮厚度相对于预定的基准表皮厚度的比值作为表皮厚度比进行计算，根据计算出的所述表皮厚度比对所述色斑的属性进行判定。11.一种血管密集度估计方法，对皮肤的区域进行划定，对划定出的所述区域的表皮厚度进行测定，将测定出的所述表皮厚度相对于预定的基准表皮厚度的比值作为表皮厚度比进行计算，根据计算出...

【专利技术属性】
技术研发人员：二宫真人，原祐辅，星野拓马，菊地久美子，山下豊信，根岸圭，
申请(专利权)人：株式会社资生堂，
类型：发明
国别省市：