JP7081576B2

JP7081576B2 - 皮膚組織における色素濃度の推定方法

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Publication number: JP7081576B2
Application number: JP2019189013A
Authority: JP
Inventors: 徳道津村; 莉奈赤穂; 改人井内; 伸俊小島; 崇訓五十嵐
Original assignee: Kao Corp
Current assignee: Kao Corp
Priority date: 2019-10-15
Filing date: 2019-10-15
Publication date: 2022-06-07
Anticipated expiration: 2039-10-15
Also published as: JP2021062080A

Description

本発明は、皮膚組織における色素濃度の推定方法に関する。

皮膚が光伝搬状態の異なる９層の組織で形成されているという層状モデルを用い、モンテカルロ法を用いて皮膚組織内の色素濃度を推定する方法が提案されている（特許文献１）。この方法では、層状モデルの層ごとに５種の光学パラメータ（散乱係数、吸収係数、非等方性パラメータ、屈折率、層の厚み）を設定し、光伝搬解析を行い、分光反射率曲線をシミュレーションする。この場合、吸収係数＝吸光係数・色素濃度であることにより色素濃度を変化させて吸収係数を変化させ、その他の光学パラメータも順次変化させる。そして、シミュレーションした分光反射率曲線を実測の分光反射率曲線に対してフィッティングし、そのときの光学パラメータを用いて層状モデルの各層のメラニン及びヘモグロビンの色素濃度を求める。

特開２０１１－８７９０７号公報

特許文献１に記載の方法によれば、層状モデルの各層の色素濃度を求めるために、シミュレーションによる分光反射率曲線と実測の分光反射率曲線とのフィッティングを、層状モデルの各層で５種の光学パラメータを順次調整していくという多段階で行う必要があり、煩雑である。

また、特許文献１に記載の方法を、被験者の分光反射率を測定した肌画像に適用すると、陰影の影響による推定誤差が生じやすいという問題もあった。

これに対し、皮膚組織を形成する、深さが異なる層ごとの色素濃度を簡便な方法で、より精確に推定できるようにすることを課題とする。

本発明者は、皮膚の吸光度スペクトルが、皮膚組織の層状モデルの色素含有層の吸収係数の多項式で表されるとした吸光度関数Ｚ(λ)を設定し、この吸光度関数Ｚ(λ)と、皮膚組織の層状モデルに対して光伝搬のシミュレーションをすることにより得た分光反射率Ｒs(λ)とをフィッティングさせることにより吸光度関数Ｚ(λ)の係数を得ておくと、被験者の皮膚の分光反射率Ｒm(λ)を測定することにより吸光度関数Ｚ(λ)を用いて皮膚組織の各層に含まれる色素濃度を推定することができ、５種の光学パラメータを順次変化させてフィッティングすることが不要となって推定方法が簡便化され、推定精度を向上させることも可能となることを想到し、本発明を完成させた。

即ち、本発明は、皮膚組織を形成する所定の深さの層における色素濃度の推定方法であって、
皮膚組織の層状モデルに対して光伝搬のシミュレーションを行うことにより皮膚組織の分光反射率Ｒs(λ)を算出し、
一方、皮膚組織の吸光度を、皮膚組織の層状モデルの色素含有層内の色素による吸収係数の多項式で表した吸光度関数Ｚ(λ)を設定し、
吸光度関数Ｚ(λ)を分光反射率Ｒs(λ)に、吸光度スペクトル又は反射率スペクトルとしてフィッティングすることにより吸光度関数Ｚ(λ)の各項の係数を定め、
被験者の皮膚の分光反射率Ｒm(λ)を測定し、
分光反射率Ｒm(λ)と係数を定めた吸光度関数Ｚ(λ)とを、吸光度スペクトル又は反射率スペクトルとして比較することで、層状モデルの所定の色素含有層に対応した深さの層の色素濃度を推定する方法を提供する。

本発明によれば、吸光度関数Ｚ(λ)を使用するので、特許文献１に記載のように光学パラメータを順次変化させることなく、皮膚組織の層状モデルの色素含有層に対応する被験者の皮膚の深さでの色素の種類と濃度を簡便に推定することができる。したがって、皮膚の所定の深さにおけるオキシヘモグロビン濃度とデオキシヘモグロビン濃度を簡便に推定することができ、これによりヘモグロビンの酸素飽和度がわかり、皮膚における酸素の消費状態や血行状態などを推定することも可能となる。

また、本発明によれば、分光反射率を撮影した被験者の皮膚画像から、皮膚組織の層状モデルの色素含有層に対応する皮膚の深さの色素濃度画像を形成することもできる。色素濃度画像を形成できることで、皮膚を表面から観察したときの見え方と、皮膚中の色素濃度との関係がわかるようになる。また、化粧料を適用した皮膚について、本発明の方法で、例えばメラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビンの各濃度の経時的変化を調べることにより、化粧料の有効性の評価を行うことが可能となる。

さらに、本発明によれば、吸光度関数Ｚ（λ）と分光反射率Ｒs（λ）をフィッテフィングする際に相対吸収スペクトルを使用し、色素濃度に依存しない定数項を相殺することで、色素濃度画像から散乱等の影響を排除することができる。

図１は、本発明の一態様の色素濃度の推定方法のフローの説明図である。図２は、皮膚組織の７層モデルの説明図である。図３は、皮膚組織の分光反射率Ｒs（λ）のスペクトルである。図４は、皮膚組織の分光反射率Ｒs（λ）から変換した吸光度スペクトルＡs（λ）である。図５は、吸光度スペクトルＡs（λ）から基準スペクトルを差し引いた相対吸収スペクトルである。図６は、実施例における温浴又は炭酸浴と撮影タイミングの説明図である。図７は、実施例における、温浴後の第４層の血液濃度の計測画像である。図８は、実施例における、炭酸浴後の第４層の血液濃度の計測画像である。図９は、実施例における、温浴後の第２層のメラニン濃度、第４層の血液濃度及び第６層の血液濃度の経時変化を示すグラフである。図１０は、実施例における、炭酸浴後の第２層のメラニン濃度、第４層の血液濃度及び第６層の血液濃度の経時変化を示すグラフである。

以下、図面を参照しつつ本発明を詳細に説明する。
（色素濃度の推定方法の概要）
図１は、本発明の一態様の色素濃度の推定方法のフローの説明図である。この方法では、概略、皮膚組織に所定の層数で層状モデルを設定し（STEP 1-1）、皮膚の吸光度スペクトルが、層状モデルにおける複数の色素含有層（即ち、層状モデルを構成する層であって色素が含有されている層）の吸収係数の多項式で表されるとして吸光度関数Ｚ（λ）を設定する(STEP 1-2)。そして、その多項式の係数を求めるために、まず、皮膚組織に対して種々の色素濃度で光伝搬のシミュレーションを行うことにより皮膚組織の分光反射率Ｒs（λ）を算出する(STEP 1-3)。次に、分光反射率Ｒs（λ）を吸光度Ａs（λ）に変換し、その吸光度Ａs（λ）に吸光度関数Ｚ（λ）をフィッティングさせることにより吸光度関数Ｚ（λ）の多項式の係数を求める(STEP 1-4)。
一方、被験者の皮膚の分光反射率Ｒm（λ）を測定する（STEP 2-1）。そして、分光反射率Ｒm（λ）を吸光度Ａm（λ）に変換し、その吸光度Ａm（λ）と、係数を定めた吸光度関数Ｚ（λ）とを比較することで、吸光度関数Ｚ（λ）から所定の色素含有層の色素濃度を求める（STEP 2-2）。こうして求めた色素濃度を、層状モデルの所定の色素含有層に対応する深さの、被験者の皮膚組織の色素濃度と推定する。

（STEP 1-1）皮膚組織の層状モデル
図２に示すように、皮膚組織は複雑な層構造になっていることが知られており、同図に示すように皮膚組織を第１層の上皮角質層、第２層の表皮層、第３層の真皮乳頭層、第４層の乳頭下血管網、第５層の真皮血管層、第６層の皮下血管網、第７層の皮下組織の７層に区分した７層モデル、これを更に細分化した９層モデル、あるいは反対に皮膚組織を表皮、真皮、皮下組織の３層に区分した３層モデルなどが皮膚組織の解析の目的などに応じて使用されている。たとえば、７層モデルでは、第２層の表皮層にはメラニン、カロチン等の色素、第４層の乳頭下血管網と第６層の皮下血管網には血液由来のオキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、ビリルビン、カロチン等の色素、第７層には皮下脂肪組織に沈着したカロチン等の色素が存在し得る。そこで、本発明の一態様としてはこれらの色素の皮膚の深さ方向の存在位置を正確に特定すると共に、光伝搬のシミュレーションをできる限り簡単にする点から７層モデルを採用し、皮膚組織における典型的な色素分布の例として、第２層の表皮層のメラニンと、第４層の乳頭下血管網及び第６層の皮下血管網のオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンを考える。

これに対し、例えば、３層モデルを設定してメラニンとオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの濃度を推定しようとすると、３層モデルにおいてオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンが存在する第２層の層厚は厚くなることから、７層モデルのときのオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの濃度よりも低く推定される。

また、本発明で濃度を推定する皮膚組織の色素は、メラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビンに限定されず、ビリルビン、カロチン、最終糖化生成物(advanced glycation end-products；ＡＧＥｓ)等も対象とすることができる。

(STEP 1-2)吸光度関数Ｚ（λ）
吸光度関数Ｚ（λ）は、皮膚組織の層状モデルの色素含有層ごとに色素の種類と濃度を推定するために本発明者が設定した関数であって、皮膚の吸光度スペクトルが、色素含有層内の色素による吸収係数の多項式で表されるとしたものである。この多項式は色素含有層ごとの吸収係数の多項式としてもよく、各色素含有層に含まれる色素ごとの吸収係数の多項式としてもよい。例えば、第２層の表皮層にメラニンが存在し、第４層の乳頭下血管網と第６層の皮下血管網にオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンが存在するとして色素含有層ごとの吸収係数の３次の多項式を考える場合、吸光度関数Ｚ(λ)は次式（１）で表される。

Ｚ(λ)＝ｃ₁(λ)・Ｍｅl³＋ｃ₂(λ)・Ｍｅl²・Ｄｅｒ4(λ)＋ｃ₃(λ)・Ｍｅl²・Ｄｅｒ6(λ)＋ｃ₄(λ)・Ｄｅｒ4(λ)³＋ｃ₅(λ)・Ｄｅｒ4(λ)²・Ｍｅl＋ｃ₆(λ)・Ｄｅｒ4(λ)²・Ｄｅｒ6(λ)＋ｃ₇(λ)・Ｄｅｒ6(λ)³＋ｃ₈(λ)・Ｄｅｒ6(λ)²・Ｍｅl＋ｃ₉(λ)・Ｄｅｒ6(λ)²・Ｄｅｒ4(λ)＋ｃ₁₀(λ)・Ｍｅl・Ｄｅｒ4(λ)・Ｄｅｒ6(λ)＋ｃ₁₁(λ)・Ｍｅl²＋ｃ₁₂(λ)・Ｍｅl・Ｄｅｒ4(λ)＋ｃ₁₃(λ)・Ｍｅl・Ｄｅｒ6(λ)＋ｃ₁₄(λ)・Ｍｅl・Ｄｅｒ4(λ)²＋ｃ₁₅(λ)・Ｄｅｒ4(λ)・Ｄｅｒ6(λ)＋ｃ₁₆(λ)・Ｄｅｒ6(λ)²＋ｃ₁₇(λ)・Ｍｅl＋ｃ₁₈(λ)・Ｄｅｒ4(λ)＋ｃ₁₉(λ)・Ｄｅｒ6(λ)＋ｃ₂₀(λ)
式（１）

式中、ｃ₁、・・・ｃ₂₀は係数である。
また、Ｍｅlはメラニンによる第２層の吸収係数、Ｄｅｒ4(λ)はオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンによる第４層の吸収係数、Ｄｅｒ6(λ)はオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンによる第６層の吸収係数で、それぞれ次式で表される。
Ｍｅl＝μa_M・[Ｍｅｌ]
Ｄｅｒ4(λ)＝μa_Ohb・[Ｏｈｂ4]＋μa_Hb・[Ｈｂ4]
Ｄｅｒ6(λ)＝μa_Ohb・[Ｏｈｂ6]＋μa_Hb・[Ｈｂ6]
式中、μa_Mはメラニンの吸光係数
μa_Ohbはオキシヘモグロビンの吸光係数
μa_Hbはデオキシヘモグロビンの吸光係数
[Ｍｅｌ]はメラニンの濃度（ｇ／Ｌ）
[Ｏｈｂ4]は第４層におけるオキシヘモグロビン濃度（ｇ／Ｌ）
[Ｈｂ4]は第４層におけるデオキシヘモグロビン濃度（ｇ／Ｌ）
[Ｏｈｂ6]は第６層におけるオキシヘモグロビン濃度（ｇ／Ｌ）
[Ｈｂ6]は第６層におけるデオキシヘモグロビン濃度（ｇ／Ｌ）
μa_M、μa_Ohb、μa_Hbは既知の数値を使用する。
また、吸光度関数Ｚ（λ）を分光反射率Ｒs（λ）とフィッティングさせるにあたり、[Ｍｅｌ]、[Ｏｈｂ4]、[Ｈｂ4]、[Ｏｈｂ6]、[Ｈｂ6]には設定値を使用する。

なお、吸光度関数Ｚ（λ）を色素含有層ごとの吸光係数の多項式とする場合に、２次の多項式とすると色素濃度の推定精度が劣り、３次の多項式と４次の多項式では推定精度に差異がないことから、吸光度関数Ｚ（λ）は３次の多項式が好ましい。

(STEP 1-3)分光反射率Ｒs（λ）
皮膚組織の分光反射率Ｒs（λ）は、種々の色素濃度で光伝搬のシミュレーションを行うことにより算出する。光伝搬のシミュレーションの手法としては、モンテカルロ法、クベルカムンク法、光伝搬の解析的手法（輸送方程式の解析解や拡散近似の解析解）等を使用することができる。

後述する実施例では、このシミュレーションをモンテカルロ法により行い、７層モデルの第２層の表皮層のメラニン濃度を、該第２層の表皮層の体積に対するメラニンの体積の割合として８～１６％の範囲で５段階に変化させ、第４層の乳頭下血管網の血液濃度（酸素飽和度は０．７で固定）を、該第４層の乳頭下血管網の体積に対するオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの合計の体積の割合として１０～３０％の範囲で９段階に変化させ、第６層の皮下血管網のヘモグロビン（酸素飽和度は０．７で固定）を該第６層の皮下血管網の体積に対するオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの合計の体積の割合として１～１５％の範囲で１５段階に変化させ、合計６７５通りの色素濃度でシミュレーションした。なお、メラニン等の色素濃度を変化させる幅囲は、皮膚濃度を推定する被験者の肌色の人種による差異を考慮して変えることができえる。

分光反射率Ｒs（λ）をシミュレーションするにあたり、７層モデルの各層の厚みなどの設定値は表１の通りとし、波長は４００～９００ｎｍの範囲で１０ｎｍ毎に変化させた。その結果、図３に示す６７５通りの分光反射率Ｒs（λ）のスペクトルを得た。

このように７層モデルを考える場合に、光学パラメータのうち屈折率、散乱係数、非等方性パラメータをそれぞれ第１層～第７層で共通の一定値とし、第１層～第７層の層厚を固定し、変化させる光学パラメータの数を減らすことにより、吸光度関数Ｚ(λ)と分光反射率Ｒ(λ）のフィッティングが容易となる。

(STEP 1-4)吸光度関数Ｚ(λ)と分光反射率Ｒ(λ）のフィッティング
一般に拡散反射スペクトルＡ(λ)は透過スペクトルＲ(λ)と等価であるとされ、拡散反射スペクトルと吸光度スペクトルは次式により変換できる。
Ａ(λ)＝－ｌｏｇＲ(λ)
そこで、図３に示した分光反射率Ｒs（λ）のスペクトルから図４に示した吸光度スペクトルＡs（λ）を得ることができる。

したがって、吸光度関数Ｚ(λ)を分光反射率Ｒs(λ）とフィッティングさせる場合、分光反射率Ｒs(λ)を吸光度スペクトルＡs(λ)に変換し、吸光度関数Ｚ(λ)と吸光度スペクトルＡs(λ)とをフィッティングさせることができ、また、吸光度関数Ｚ(λ)を反射率スペクトルＲs’(λ)に変換し、反射率スペクトルＲs’(λ)と分光反射率Ｒs(λ）とをフィッティングさせることもできる。ただし、フィッティングを線形関係で議論し、推定精度を上げる点から、分光反射率Ｒs(λ)を吸光度スペクトルＡs(λ)に変換し、吸光度関数Ｚ(λ)と吸光度スペクトルＡs(λ)とをフィッティングさせることが好ましい。

吸光度関数Ｚ(λ)と分光反射率Ｒs(λ）とのフィッティングでは、吸光度関数Ｚ(λ)と、分光反射率Ｒs(λ）から変換した吸光度スペクトルＡs(λ)との次式の誤差関数ＲＳＳが最小となるように吸光度関数Ｚ(λ)の係数を定める。

あるいは、吸光度関数Ｚ(λ)を反射率の関数に変換したｅｘｐ｛－Ｚ(λ)｝を用いた次式の誤差関数ＲＳＳ_Rが最小となるように関数Ｚ_R(λ)の係数を定める。

吸光度関数Ｚ(λ)と分光反射率Ｒ(λ）のフィッティングの手法としては、上述のＲＳＳの他、ＭＡＥ（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）、ＲＭＳＰＥ（Root Mean Square Percentage Error、平均平方二乗誤差率）が最小になるようにしてもよい。

なお、上述の例では分光反射率Ｒs(λ）を波長４００～９００ｎｍの範囲で１０ｎｍ毎に算出し、吸光度関数Ｚ(λ)とフィッティングしたが、フィッティングに使用する波長の好ましいバンド数は、濃度を推定する色素の種類の数や吸光度関数の次数に応じて変えることができる。例えば、濃度を推定する色素の種類を７層モデルの第２層のメラニン、第４層の総ヘモグロビン、及び第６層の総ヘモグロビンの３種とする場合には、散乱の影響を鑑みて４バンド以上とすることが好ましく、６バンド以上とすることがより好ましい。

（STEP 2-1）被験者の皮膚の分光反射率Ｒm（λ）の測定
被験者の皮膚の分光反射率Ｒm（λ）の測定は、分光カメラを用いて行うことができる。分光カメラの波長分解能は１～１０ｎｍ、空間分解能は０．０１～０．５ｍｍ／画素が好ましい。また、照明光は可視から近赤外（９５０ｎｍ程度まで）を含む光源が好ましく、例えば、人工太陽灯を使用することができる。

皮膚測定部位は特に制限はなく、顔、腕等とすることができ、好ましくは影が映りにくい平坦な部分がよい。

（STEP 2-2）被験者の皮膚の色素濃度の推定
(STEP 1-4)で係数を求めた吸光度関数Ｚ(λ)と、（STEP 2-1）で求めた被験者の分光反射率Ｒm（λ）を変換して得られる吸光度スペクトルＡm(λ)とを比較することにより、あるいは、吸光度関数Ｚ(λ)を変換して得られる反射率の関数と被験者の分光反射率Ｒm（λ）とを比較することにより、吸光度関数Ｚ(λ)が吸光度スペクトルＡm(λ)と等価となるときの吸光度関数Ｚ(λ)中の色素含有層の濃度を求める。この場合も、推定精度を向上させる点及び計算が簡易になる点から吸光度関数Ｚ(λ)と吸光度スペクトルＡm(λ)を比較することが好ましい。また、好ましくは４バンド以上、より好ましくは６バンド以上で比較することが好ましい。

こうして得られた色素濃度は、層状モデルにおける所定の色素含有層の色素濃度に対応するから、所定の色素含有層に対応する深さの被験者の皮膚組織の色素濃度が得られることになる。

よって、本発明によれば被験者の皮膚の所定の深さにおける色素濃度を精度よく推定することが可能となる。また、この色素濃度は、分光カメラを用いて得る被験者の皮膚画像の画素ごとに得られるので、本発明によれば、皮膚組織の層状モデルの色素含有層に対応する皮膚の深さでの色素濃度画像を形成することも可能となる。

（色素濃度に依存しない散乱等の影響の除去）
皮膚組織に対して種々の色素濃度で光伝搬のシミュレーションを行うことにより算出した分光反射率Ｒs（λ）を変換して得られる吸光度スペクトルＡs（λ）には図４に示したようにスペクトルの形状にばらつきの幅が存在する。これに対し、本発明者はこれらのスペクトルを、スペクトル相互の相対スペクトルとするとばらつきの幅が収束すると予想し、次式（２ａ）で表される平均スペクトルを基準スペクトルとし、

吸光度スペクトルＡs（λ）を基準スペクトルＡs__avで規格化すること、即ち、
相対吸光度＝Ａs（λ）－Ａs__av
を求めることにより図５に示した相対吸収スペクトルを得た。

式（２ａ）で表される基準スペクトルＡs__avは波長に依存せず、角質層内の散乱等が影響していると考えられる。

なお、分光反射率Ｒs（λ）に対する同様の基準スペクトルは次式（２ｂ）で得ることができる。

図５に示した相対吸光度（Ａs(λ)－Ａs__av）にフィッティングさせる吸光度関数Ｚ（λ）としては、前述の式（１）の係数ｃ₁～ｃ₂₀を求めた吸光度関数とは別個に、規格化した分光反射率Ｒs'(λ）を用いて係数をフィッティングにより求めた相対吸光度関数Ｚ’（λ）を得ておく。

また、相対吸光度関数Ｚ'（λ）と、被験者の皮膚の分光反射率Ｒm（λ）を変換した吸光度スペクトルＡm（λ）とを比較して被験者の色素濃度を求める場合、被験者の吸光度スペクトルＡm（λ）の平均スペクトルＡm__avを求め、被験者の吸光度スペクトルＡm（λ）から平均スペクトルＡm__avを差し引いた
相対吸光度＝Ａm（λ）－Ａm__av
と相対吸光度関数Ｚ'(λ)とを比較すればよい。
このように相対吸光度を用いることにより、色素濃度の推定精度を更に向上させることができる。

以下、実施例に基づいて本発明を具体的に説明する。
（１）吸光度関数Ｚ（λ）の取得
表１に示したパラメータで波長を４００～９００ｎｍの範囲で１０ｎｍ毎に変化させてシミュレーションすることにより得た分光反射率Ｒs(λ）を吸光度スペクトルＡs(λ)に変換し、その吸光度スペクトルＡs(λ)に式（１）の吸光度関数Ｚ（λ）をフィッティングさせることにより吸光度関数Ｚ（λ）の係数ｃ₁、・・・ｃ₂₀を定め、係数ｃ₁、・・・ｃ₂₀が定まった吸光度関数Ｚ（λ）を得た。

（２）皮膚の分光反射率Ｒm（λ）の測定
分光反射率Ｒm（λ）を測定する皮膚の測定部位を前腕の背側とし、手及び前腕を温浴又は炭酸浴中に浸漬し、その後放置した。図６に示すタイミングで分光反射率Ｒm（λ）を６回測定した。

この場合、室温は２３℃、温浴と炭酸浴の浴温はそれぞれ４０～４２℃とし、炭酸浴には入浴剤（バブ（登録商標）、花王株式会社）で炭酸を発生させた。

分光反射率Ｒm（λ）の測定は、暗室において人工太陽灯（ＳＯＬＡＸ（登録商標）ＸＣ－５００、セリック株式会社）で偏光板を通して測定部位を照明し、前面に偏光板を備えた分光カメラ（ＩｍＳｐｅｃｔｏｒ（登録商標）、ＪＦＥテクノリサーチ株式会社）（波長分解能２．８ｍｍ、空間分解能０．１ｍｍ）で、表面反射光が受光されないように測定部位を撮影することにより行い、３０×３０画素の領域の反射率を波長４００～９００ｎｍの範囲で測定し、式（１）の吸光度関数Ｚ（λ）を用いて、温浴後及び炭酸浴後のそれぞれの第２層のメラニン濃度、第４層の血液濃度及び第６層の血液濃度を計測した。ここで、血液濃度としては、オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの合計の総ヘモグロビンの濃度を計測した。温浴後の第４層の血液濃度の計測画像を図７に示し、炭酸浴後の第４層の血液濃度の計測画像を図８に示す。図７及び図８において、血液濃度の単位（％）は、第４層の体積に対する総ヘモグロビンが占める体積の割合（体積％）である。
また、温浴後の第２層のメラニン濃度、第４層の血液濃度及び第６層の血液濃度の経時変化を図９に示し、炭酸浴後の第２層のメラニン濃度、第４層の血液濃度及び第６層の血液濃度の経時変化を図１０に示す。図９及び図１０において縦軸は体積分率である。

図７から、第４層の血液濃度は温浴で急激に上昇し、１０分後には温浴前に戻っていることがわかる。これに対し、図８から、第４層の血液濃度は、炭酸浴で急激に上昇するが、その後の血液濃度の低下は温浴の場合よりも緩やかであり、血液濃度の上昇効果が持続することがわかる。

また、図９及び図１０から、メラニン濃度は、温浴によっても炭酸浴によっても変化が見られず、第４層の血液濃度は、炭酸浴が温浴に比べて上昇率が高く、上昇した血液濃度の持続時間も長いこと、第６層の血液濃度は、温浴では上昇しないが、炭酸浴では上昇することがわかる。

Claims

皮膚組織を形成する所定の深さの層における色素濃度の推定方法であって、
皮膚組織の層状モデルに対して色素濃度を変えて光伝搬のシミュレーションを行うことにより色素濃度が異なる複数の分光反射率Ｒs(λ)を算出し、
色素濃度が異なる複数の分光反射率Ｒs(λ)から、分光反射率の平均スペクトルＲｓ_ _av 又は吸光度の平均スペクトルＡs_ _av を求め、一方、皮膚組織の吸光度を、皮膚組織の層状モデルの色素含有層内の色素による吸収係数の多項式で表した吸光度関数Ｚ(λ)を設定し、
吸光度関数Ｚ(λ)を、吸光度の相対スペクトル又は反射率の相対スペクトルとフィッティングすることにより、吸光度関数Ｚ(λ)の各項の係数を定めた相対吸光度関数Ｚ’（λ）を得、ここで吸光度の相対スペクトルは吸光度スペクトルから吸光度の平均スペクトルＡs_ _av を差し引いたものであり、反射率の相対スペクトルは分光反射率Ｒs(λ)から分光反射率の平均スペクトルＲｓ_ _av を差し引いたものであり、
被験者の皮膚の分光反射率Ｒm(λ)を測定し、
分光反射率Ｒm(λ)と相対吸光度関数Ｚ’(λ)とを、吸光度スペクトル又は反射率スペクトルとして比較することで、層状モデルの所定の色素含有層に対応した深さの層の色素濃度を推定する方法。
被験者の分光反射率Ｒm(λ)と相対吸光度関数Ｚ’(λ)とを比較する場合に、被験者の分光反射率Ｒm(λ)を吸光度スペクトルＡm（λ）に変換し、被験者の吸光度スペクトルＡm（λ）の平均スペクトルＡm_ _av を求め、被験者の吸光度スペクトルＡm（λ）から平均スペクトルをＡm_ _av を差し引いた被験者の相対吸光度と相対吸光度関数Ｚ’(λ)とを比較する請求項１記載の推定方法。
皮膚組織の層状モデルとして、メラニンを含む一つの層と、ヘモグロビンを含む深さの異なる２つの層を含む層状モデルを使用し、光伝搬のシミュレーションにおいてメラニンと深さの異なるヘモグロビンの色素濃度を変える請求項１又は２記載の推定方法。
皮膚組織の層状モデルを、第１層：上皮角質層、第２層：表皮層、第３層：真皮乳頭層、第４層：乳頭下血管網、第５層：真皮網状層、第６層：皮下血管網、第７層：皮下組織の７層モデルとし、光伝搬のシミュレーションにおいて、光学パラメータのうち屈折率、散乱係数、非等方性パラメータをそれぞれ第１層～第７層で共通の一定値とし、第１層～第７層の層厚を固定し、第２層にメラニンが含まれ、第４層と第６層にオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンが含まれるとして、第２層のメラニン濃度、第４層のオキシヘモグロビン濃度とデオキシヘモグロビン濃度、第６層のオキシヘモグロビン濃度とデオキシヘモグロビン濃度を変化させ、第４層と第６層の酸素飽和度を一定値に設定する請求項１～３のいずれかに記載の推定方法。
吸光度関数Ｚ（λ）を第２層のメラニンの吸収係数と第４層のヘモグロビンの吸収係数と第６層のヘモグロビンの吸収係数の３次の多項式とする請求項４記載の推定方法。