KR101194773B1

KR101194773B1 - 탈모진행정도의 측정 방법

Info

Publication number: KR101194773B1
Application number: KR1020110028369A
Authority: KR
Inventors: 강진수
Original assignee: 강진수
Priority date: 2011-03-29
Filing date: 2011-03-29
Publication date: 2012-10-26
Also published as: KR20120110479A; JP2012205873A; US8611588B2; JP5343109B2; CN102727181A; US20120250958A1

Abstract

본 발명이 해결하려는 과제는 수학적 알고리즘을 통하여 탈모의 진행 정도를 정확하게 파악하기 위한 탈모진행정도의 측정 방법을 제공하는 것이다. 본 발명에 의하면, 탈모진행정도를 피측정자의 모발수, 모발두께 및 모낭수를 바탕으로 수학적 알고리즘을 통하여 수치적으로 산출하므로, 종래 측정자의 경험 및 눈짐작으로 탈모의 진행 정도를 파악한 것에 비하여 탈모의 진행 정도를 더욱 정확하게 파악할 수 있는 장점이 있다. 또한, 탈모의 진행 정도를 정확하게 파악함으로써, 탈모의 진행 정도에 따라 적절한 치료를 할 수 있으므로, 탈모를 효과적으로 치료할 수 있는 장점이 있다.

Description

탈모진행정도의 측정 방법{Measurement method of alopecia progression degree}

본 발명은 탈모진행정도의 측정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수학적 알고리즘을 통하여 탈모의 진행 정도를 정확하게 파악하기 위한 탈모진행정도의 측정 방법에 관한 것이다.

탈모는 정상적으로 모발이 존재해야 할 부위에 모발이 없는 상태를 말하며, 일반적으로 두피의 성모(굴고 검은 머리털)가 빠지는 것을 말한다. 성모는 색깔이 없고 굵기가 가는 연모와는 달리 빠질 경우 미용상 문제를 일으킬 수 있다. 서양인에 비해 모발밀도가 낮은 우리나라 사람의 경우 5만~7만개 정도의 머리카락이 있으며 하루에 약 50~70개의 머리카락이 빠지는 것은 정상적인 현상이다.

그러나 하루에 빠지는 머리카락의 수가 100개가 넘으면 탈모일 가능성이 매우 높으며, 탈모에 해당하는 경우 탈모의 진행 정도에 따라 적절한 치료를 받아야 탈모를 효과적으로 치료할 수 있다.

즉, 탈모의 진행에 따라 적절한 치료를 하기 위하여 탈모의 진행 정도를 파악하는 것은 중요한 문제이며, 이를 위하여 종래에는 측정자가 육안으로 정상부위와 탈모부위의 모발상태를 검사하여 탈모의 진행 정도를 파악하였다.

그러나 이러한 방법은 측정자의 눈짐작 및 경험으로 탈모의 진행 정도를 파악하는 것으로 정확도가 매우 떨어지고, 탈모의 진행 정도를 정확하게 파악할 수 없으므로 그에 따라 적절한 치료도 할 수 없어, 탈모를 효과적으로 치료할 수 없는 문제점이 있었다.

본 발명이 해결하려는 과제는 수학적 알고리즘을 통하여 탈모의 진행 정도를 정확하게 파악하기 위한 탈모진행정도의 측정 방법을 제공하는 것이다.

탈모진행정도의 측정 방법은, 정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발수(H_N)를 검출하는 단계(S10); 상기 정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께(D_N)를 산출하는 단계(S20); 탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발수(H_L)를 검출하는 단계(S30); 상기 탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께(D_L)를 산출하는 단계(S40); 및 상기 정상부위의 모발수(H_N)와 모발의 평균두께(D_N), 상기 탈모부위의 모발수(H_L)와 모발의 평균두께(D_L)를 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)를 측정하는 단계(S50);를 포함한다.

또한, 상기 S50단계는,

을 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)를 측정하는 것을 특징으로 한다.

탈모진행정도의 측정 방법은, 정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모낭수(F_N)를 검출하는 단계(S10'); 상기 정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께를 산출하는 단계(S20'); 탈모부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁)와 빈모낭수(F₀)를 검출하는 단계(S30'); 상기 탈모부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 모발수(H_1/2)를 검출하는 단계(S40'); 및 상기 정상부위의 모낭수(F_N)와 상기 탈모부위에서 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁), 빈모낭수(F₀) 및 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 모발수(H_1/2)를 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')를 측정하는 단계(S50');를 포함한다.

또한, 상기 S50'단계는,

을 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')를 측정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 탈모진행정도를 피측정자의 모발수, 모발두께 및 모낭수를 바탕으로 수학적 알고리즘을 통하여 수치적으로 산출하므로, 종래 측정자의 경험 및 눈짐작으로 탈모의 진행 정도를 파악한 것에 비하여 탈모의 진행 정도를 더욱 정확하게 파악할 수 있는 장점이 있다.

또한, 탈모의 진행 정도를 정확하게 파악함으로써, 탈모의 진행 정도에 따라 적절한 치료를 할 수 있으므로, 탈모를 효과적으로 치료할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명인 탈모진행정도의 측정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도
도 2는 본 발명인 탈모진행정도의 측정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도
도 3은 탈모진행정도를 측정하기 위한 시스템의 구성을 도시한 구성도
도 4a는 정상부위의 모발수를 검출한 도면
도 4b는 정상부위의 모발두께를 산출한 도면
도 5a는 탈모부위의 모발수를 검출한 도면
도 5b는 탈모부위의 모발두께를 산출한 도면

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 3은 탈모진행정도를 측정하기 위한 시스템의 구성을 도시한 구성도로, 상기 시스템은 영상촬영부(10), 영상처리부(20) 및 측정부(30)를 포함하여 구성된다. 영상촬영부(10)는 피측정자의 정상부위 및 탈모부위의 영상을 촬영하고, 영상처리부(20)는 영상촬영부(10)에서 촬영된 영상을 기반으로 정상부위와 탈모부위의 모발수, 모발의 평균두께 및 모낭수를 검출한다. 측정부(30)는 영상처리부(20)에서 검출된 모발수, 모발의 평균두께 및 모낭수를 기반으로 수학적 알고리즘을 통하여 탈모의 진행 정도를 측정한다.

도 1은 본 발명인 탈모진행정도의 측정 방법의 일 실시예를 도시한 흐름도로, 탈모진행정도의 측정 방법의 일 실시예는, 정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발수(H_N)를 검출하는 단계(S10); 상기 정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께(D_N)를 산출하는 단계(S20); 탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발수(H_L)를 검출하는 단계(S30); 상기 탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께(D_L)를 산출하는 단계(S40); 및 상기 정상부위의 모발수(H_N)와 모발의 평균두께(D_N), 상기 탈모부위의 모발수(H_L)와 모발의 평균두께(D_L)를 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)를 측정하는 단계(S50);를 포함한다.

상기 S10단계는 정상부위의 모발수(H_N)를 검출하는 단계로, 정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 명암인식 또는 색상인식 과정을 거쳐 모발과 두피를 구별하고, 구별한 모발로부터 정상부위의 모발수(H_N)를 검출한다. 즉, 모발과 두피는 콘트라스트(Contrast)가 강하므로 영상내에서 모발과 두피는 확연히 구별되고 하나의 모발과 다른 모발도 확연히 구별되므로, 이를 기반으로 모발을 카운팅(Counting)하여 모발수(H_N)를 검출한다.

상기 S20단계는 정상부위의 모발 평균두께(D_N)를 산출하는 단계로, S10단계에서 명암인식 또는 색상인식 과정을 거친 영상을 기반으로 각 모발의 두께를 검출하고, 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다. 즉, 모발과 두피는 콘트라스트(Contrast)가 강하므로 영상내에서 모발과 두피는 확연히 구별되고 하나의 모발과 다른 모발도 확연히 구별되므로, 이를 기반으로 각 모발의 두께를 검출하고, 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다.

또한, S20단계는 정상부위의 모발을 샘플링하는 단계(S200), 샘플링한 모발의 수를 확인하는 단계(S210) 및 샘플링한 모발의 평균두께(D_N)를 산출하는 단계(S220)를 더 포함할 수 있다. 즉, 정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상 내에 존재하는 모든 모발에 대해 그 두께를 검출하여 평균두께(D_N)를 산출하면, 상당한 데이터 처리량으로 인하여 많은 시간이 소요되므로, 적정수의 모발을 샘플링하여 샘플링한 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다.

상기 S200단계는 정상부위의 모발을 샘플링하는 단계로, 정상부위의 모발생태를 촬영한 영상 내에서 무작위로 모발을 샘플링한다. 이때, 모발 평균두께(D_N)의 오차를 줄이기 위하여, 적어도 15개 이상의 모발을 샘플링하는 것이 바람직하다.

상기 S210단계는 샘플링한 모발의 수를 확인하는 단계로, S200단계에서 샘플링한 모발의 수가 15개 미만인 경우에 다시 S200단계를 거치고, 샘플링한 모발의 수가 15개 이상인 경우에 다음 단계인 S220단계를 거친다.

상기 S220단계는 샘플링한 모발의 평균두께(D_N)를 산출하는 단계로, 각 모발의 두께를 검출하고 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다. 이때, 명암인식 또는 색상인식 과정을 거친 영상을 기반으로 모발의 두께를 검출한다.

상기 S30단계는 탈모부위의 모발수(H_L)를 검출하는 단계로, 탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 명암인식 또는 색상인식 과정을 거쳐 모발과 두피를 구별하고, 구별한 모발로부터 탈모부위의 모발수(H_L)를 검출한다. 즉, 모발과 두피는 콘트라스트(Contrast)가 강하므로 영상내에서 모발과 두피는 확연히 구별되고 하나의 모발과 다른 모발도 확연히 구별되므로, 이를 기반으로 모발을 카운팅(Counting)하여 모발수(H_L)를 검출한다.

상기 S40단계는 탈모부위의 모발 평균두께(D_L)를 산출하는 단계로, S30단계에서 명암인식 또는 색상인식 과정을 거친 영상을 기반으로 각 모발의 두께를 검출하고, 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_L)를 산출한다. 즉, 모발과 두피는 콘트라스트(Contrast)가 강하므로 영상내에서 모발과 두피는 확연히 구별되고 하나의 모발과 다른 모발도 확연히 구별되므로, 이를 기반으로 각 모발의 두께를 검출하고, 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_L)를 산출한다.

또한, S40단계는 탈모부위의 모발을 샘플링하는 단계(S400), 샘플링한 모발의 수를 확인하는 단계(S410) 및 샘플링한 모발의 평균두께(D_L)를 산출하는 단계(S420)를 더 포함할 수 있다. 즉, 탈모부위의 모발 상태를 촬영한 영상 내에 존재하는 모든 모발에 대해 그 두께를 검출하여 평균두께(D_L)를 산출하면, 상당한 데이터 처리량으로 인하여 많은 시간이 소요되므로, 적정수의 모발을 샘플링하여 샘플링한 모발의 평균두께(D_L)를 산출한다.

상기 S400단계는 탈모부위의 모발을 샘플링하는 단계로, 탈모부위의 모발생태를 촬영한 영상 내에서 무작위로 모발을 샘플링한다. 이때, 모발 평균두께(D_L)의 오차를 줄이기 위하여, 적어도 15개 이상의 모발을 샘플링하는 것이 바람직하다.

상기 S410단계는 샘플링한 모발의 수를 확인하는 단계로, S400단계에서 샘플링한 모발의 수가 15개 미만인 경우에 다시 S400단계를 거치고, 샘플링한 모발의 수가 15개 이상인 경우에 다음 단계인 S420단계를 거친다.

상기 S420단계는 샘플링한 모발의 평균두께(D_L)를 산출하는 단계로, 각 모발의 두께를 검출하고 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_L)를 산출한다. 이때, 명암인식 또는 색상인식 과정을 거친 영상을 기반으로 모발의 두께를 검출한다.

상기 S50단계는 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)를 측정하는 단계로, S10단계에서 검출한 정상부위의 모발수(H_N)와, S20단계에서 산출한 정상부위의 모발 평균두께(D_N)와, S30단계에서 검출한 탈모부위의 모발수(H_L)와, S40단계에서 산출한 탈모부위의 모발 평균두께(D_L)를 아래 수학식 1에 반영하여 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)를 측정한다.

상기 HLP 는 탈모진행정도, 상기 H_N 은 정상부위의 모발수, 상기 H_L 은 탈모부위의 모발수, 상기 D_N 은 정상부위의 모발 평균두께, 상기 D_L 은 탈모부위의 모발 평균두께이다.

예를 들어, 도 4a, 도 4b, 도 5a, 도 5b에 의하면, 정상부위의 모발수(H_N)는 74개, 탈모부위의 모발수(H_L)는 54개, 정상부위의 모발 평균두께(D_N)는 0.067㎝, 탈모부위의 모발 평균두께(D_L )는 0,035㎝ 이므로, 이때 수학식 1에 의하면 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)는 61.8%이다.

수학식 1에 의해 측정된 탈모진행정도(HLP)의 값이 클수록 탈모가 심각한 상태임을 나타내고, 탈모진행정도(HLP)의 값이 작을수록 탈모의 초기임을 나타낸다.

상기와 같이, 탈모진행정도(HLP)를 수학적 알고리즘을 통하여 정확하게 측정할 수 있으므로, 측정한 탈모진행정도(HLP)에 따라 적절한 치료를 할 수 있어 탈모를 효과적으로 치료할 수 있다.

도 2는 본 발명인 탈모진행정도의 측정 방법의 다른 실시예를 도시한 흐름도로, 탈모진행정도의 측정 방법의 다른 실시예는, 정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모낭수(F_N)를 검출하는 단계(S10'); 상기 정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께를 산출하는 단계(S20'); 탈모부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁)와 빈모낭수(F₀)를 검출하는 단계(S30'); 상기 탈모부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 모발수(H₁ _/2)를 검출하는 단계(S40'); 및 상기 정상부위의 모낭수(F_N)와 상기 탈모부위에서 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁), 빈모낭수(F₀) 및 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 모발수(H_1/2)를 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')를 측정하는 단계(S50');를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 S10'단계는 정상부위의 모낭수(F_N)를 검출하는 단계로, 정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 명암인식 또는 색상인식 과정을 거쳐 모발과 두피를 구별하고, 구별한 모발로부터 정상부위의 모낭수(F_N)를 검출한다. 즉, 모발과 두피는 콘트라스트(Contrast)가 강하므로 영상내에서 모발과 두피는 확연히 구별되고 하나의 모발과 다른 모발도 확연히 구별되므로, 이를 기반으로 모발의 끝단을 카운팅(Counting)하여 모낭수(F_N)를 검출한다.

상기 S20'단계는 정상부위의 모발 평균두께(D_N)를 산출하는 단계로, S10'단계에서 명암인식 또는 색상인식 과정을 거친 영상을 기반으로 각 모발의 두께를 검출하고, 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다. 즉, 모발과 두피는 콘트라스트(Contrast)가 강하므로 영상내에서 모발과 두피는 확연히 구별되고 하나의 모발과 다른 모발도 확연히 구별되므로, 이를 기반으로 각 모발의 두께를 검출하고, 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다.

또한, S20'단계는 정상부위의 모발을 샘플링하는 단계(S200'), 샘플링한 모발의 수를 확인하는 단계(S210') 및 샘플링한 모발의 평균두께(D_N)를 산출하는 단계(S220')를 더 포함할 수 있다. 즉, 정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상 내에 존재하는 모든 모발에 대해 그 두께를 검출하여 평균두께(D_N)를 산출하면, 상당한 데이터 처리량으로 인하여 많은 시간이 소요되므로, 적정수의 모발을 샘플링하여 샘플링한 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다.

상기 S200'단계는 정상부위의 모발을 샘플링하는 단계로, 정상부위의 모발생태를 촬영한 영상 내에서 무작위로 모발을 샘플링한다. 이때, 모발 평균두께(D_N)의 오차를 줄이기 위하여, 적어도 15개 이상의 모발을 샘플링하는 것이 바람직하다.

상기 S210'단계는 샘플링한 모발의 수를 확인하는 단계로, S200'단계에서 샘플링한 모발의 수가 15개 미만인 경우에 다시 S200'단계를 거치고, 샘플링한 모발의 수가 15개 이상인 경우에 다음 단계인 S220'단계를 거친다.

상기 S220'단계는 샘플링한 모발의 평균두께(D_N)를 산출하는 단계로, 각 모발의 두께를 검출하고 이를 평균하여 모발의 평균두께(D_N)를 산출한다. 이때, 명암인식 또는 색상인식 과정을 거친 영상을 기반으로 모발의 두께를 검출한다.

상기 S30'단계는 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁)와 빈모낭수(F₀)를 검출하는 단계로, 탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 명암인식 또는 색상인식 과정을 거쳐 모발과 두피를 구별하고, 구별한 모발로부터 탈모부위의 모낭수(F₁)와 빈모낭수(F₀)를 검출한다. 즉, 모발과 두피는 콘트라스트(Contrast)가 강하므로 영상내에서 모발과 두피는 확연히 구별되고 하나의 모발과 다른 모발도 확연히 구별되므로, 이를 기반으로 각 모발의 끝단과 그 끝단과 연결된 모발수를 카운팅(Counting)하여 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁)와 빈모낭수(F₀)를 검출한다.

상기 S40'단계는 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 탈모부위의 모발수(H₁ _/2)를 검출하는 단계로, S30'단계에서 명암인식 또는 색상인식 과정을 거친 영상을 기반으로 각 모발의 두께를 검출하고, 이를 S20'단계에서 산출한 정상부위의 모발 평균두께와 비교하여 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 탈모부위의 모발수(H_1/2)를 검출한다.

상기 S50'단계는 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')를 측정하는 단계로, S10'단계에서 검출한 정상부위의 모발수(F_N)와, S30'단계에서 검출한 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁) 및 빈모낭수(F₀)와, S40'단계에서 검출한 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 모발수(H₁ _/2)를 아래 수학식 2에 반영하여 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')를 측정한다.

상기 HLP' 는 탈모진행정도, 상기 F_N 은 정상부위의 모낭수, 상기 F₁ 은 탈모부위에서 하나의 모발을 가지는 모낭수, 상기 F₀ 은 탈모부위의 빈모낭수, 상기 H₁ _/2 은 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 탈모부위의 모발수이다.

예를 들어, 정상부위의 모낭수(F_N)는 36개, 탈모부위에서 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁)는 30개, 빈모낭수(F₀)는 0개, 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 탈모부위의 모발수(H_1/2)는 26개인 경우에 수학식 2에 의하면 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')는 59.7%이다.

수학식 2에 의해 측정된 탈모진행정도(HLP')의 값이 클수록 탈모가 심각한 상태임을 나타내고, 탈모진행정도(HLP')의 값이 작을수록 탈모가 초기임을 나타낸다.

상기와 같이, 탈모진행정도(HLP')를 수학적 알고리즘을 통하여 정확하게 측정할 수 있으므로, 측정한 탈모진행정도(HLP')에 따라 적절한 치료를 할 수 있어 탈모를 효과적으로 치료할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

10… 영상촬영부
20… 영상처리부
30… 측정부

Claims

정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발수(H_N)를 검출하는 단계(S10);
상기 정상부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께(D_N)를 산출하는 단계(S20);
탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발수(H_L)를 검출하는 단계(S30);
상기 탈모부위의 모발상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께(D_L)를 산출하는 단계(S40); 및
상기 정상부위의 모발수(H_N)와 모발의 평균두께(D_N), 상기 탈모부위의 모발수(H_L)와 모발의 평균두께(D_L)를 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)를 측정하는 단계(S50);를 포함하는 것을 특징으로 하는 탈모진행정도의 측정 방법.
제1항에 있어서, 상기 S50단계는,

을 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP)를 측정하는 것을 특징으로 하는 탈모진행정도의 측정 방법.
상기 HLP 는 탈모진행정도, 상기 H_N 은 정상부위의 모발수, 상기 H_L 은 탈모부위의 모발수, 상기 D_N 은 정상부위의 모발 평균두께, 상기 D_L 은 탈모부위의 모발 평균두께이다.
정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모낭수(F_N)를 검출하는 단계(S10');
상기 정상부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발의 평균두께를 산출하는 단계(S20');
탈모부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁)와 빈모낭수(F₀)를 검출하는 단계(S30');
상기 탈모부위의 모발 상태를 촬영한 영상을 기반으로 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 모발수(H₁ _/2)를 검출하는 단계(S40'); 및
상기 정상부위의 모낭수(F_N)와 상기 탈모부위에서 하나의 모발을 가지는 모낭수(F₁), 빈모낭수(F₀) 및 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 모발수(H_1/2)를 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')를 측정하는 단계(S50');를 포함하는 것을 특징으로 하는 탈모진행정도의 측정 방법.
제3항에 있어서, 상기 S50'단계는,

을 바탕으로 상기 탈모부위의 탈모진행정도(HLP')를 측정하는 것을 특징으로 하는 탈모진행정도의 측정 방법.
상기 HLP' 는 탈모진행정도, 상기 F_N 은 정상부위의 모낭수, 상기 F₁ 은 탈모부위에서 하나의 모발을 가지는 모낭수, 상기 F₀ 은 탈모부위의 빈모낭수, 상기 H₁ _/2 은 모발두께가 상기 정상부위의 모발 평균두께의 1/2 이하인 탈모부위의 모발수이다.