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公開番号2025067291
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2023177182
出願日2023-10-13
発明の名称東大式メイクアップ理論による肌年齢推定方法
出願人国立大学法人東京大学
代理人弁理士法人三枝国際特許事務所
主分類A61B 5/00 20060101AFI20250417BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】被験者の顔画像からより正確に肌年齢を算出する方法を提供する。
【解決手段】顔画像の(i)額のRGBのB値及び頬のRGBのB値並びに(ii)頬のRGBのG値のうちの少なくとも一方を含む変数と、実年齢との相関関係に基づいて、肌年齢の算出式である回帰式を取得すること、及び
被験者の(i)額のRGBのB値及び頬のRGBのB値並びに(ii)頬のRGBのG値のうちの少なくとも一方を含む変数から、前記回帰式に基づいて、該被験者の肌年齢を算出することを含む、肌年齢の算出方法。
【選択図】図11
特許請求の範囲【請求項１】
顔画像の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数と、実年齢との相関関係に基づいて、肌年齢の算出式である回帰式を取得すること、及び
被験者の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数から、前記回帰式に基づいて、該被験者の肌年齢を算出することを含む、肌年齢の算出方法。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記変数は額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値を含む請求項１に記載の肌年齢の算出方法。
【請求項３】
前記変数は、額、鼻背、目尻、目の下、頬、及び鼻唇溝の各々における、毛穴の数、毛穴のピクセル数、シワの数、微細なシワの数、皮膚色のＲ値、皮膚色のＢ値、皮膚色のＧ値、皮膚色のＲＧＢの平均値、光沢の面積、光沢の色、赤み、赤み以外の色素変化、メラニン、皮脂、及びポルフィリンの特徴量のうち、特徴量の重要度（Feature Importance）が正の項目を８０％以上含む請求項１に記載の肌年齢の算出方法。
【請求項４】
前記変数は、（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方と、額の毛穴のピクセル、額の毛穴の数、額のしわ、額の微細しわ、額のＲＧＢのＧ値、額の赤み、額の赤み以外の色素変化、額のメラニン、額の皮脂、鼻背の毛穴のピクセル、鼻背の毛穴の数、鼻背の赤み、鼻背の赤み以外の色素変化、鼻背のしわ、鼻背のＲＧＢのＧ値、鼻背の光沢面積、鼻背の光沢の色、鼻背のメラニン、鼻背の皮脂、目尻の毛穴のピクセル、目尻の毛穴の数、目尻のしわ、目尻の微細しわ、目尻の赤み、目尻のＲＧＢのＲ値、目尻のＲＧＢのＧ値、目尻の光沢の色、目尻のメラニン、目尻の皮脂、目尻のポルフィリン、目の下の毛穴のピクセル、目の下の毛穴の数、目の下のしわ、目の下の微細しわ、目の下のＲＧＢのＲ値、目の下のＲＧＢのＧ値、目の下の赤み、目の下の赤み以外の色素変化、目の下のメラニン、目の下の光沢面積、目の下の光沢の色、目の下の皮脂、目の下のポルフィリン、頬の毛穴のピクセル、頬の毛穴の数、頬のしわ、頬の微細しわ、頬のＲＧＢのＲ値、頬のＲＧＢのＧ値、頬の皮膚色の平均値、頬の光沢面積、頬の赤み、頬の赤み以外の色素変化、頬のメラニン、頬の皮脂、頬のポルフィリン、鼻唇溝のしわ、及び鼻唇溝の微細しわから成る群から選択される４５個以上とを含む、請求項１に記載の肌年齢の算出方法。
【請求項５】
前記（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数のうちの少なくとも一つの取り得るすべての値の各々を前記回帰式に代入し、残りの変数は前記被験者に対して得られた数値に固定し、得られた肌年齢の複数の値から、最も肌年齢が低くなる値を算出することをさらに含む請求項１に記載の肌年齢の算出方法。
【請求項６】
肌年齢を改善するための化粧方法であって、下記工程（Ｉ）～（ＩＩＩ）の少なくともいずれか一つを含む方法：
（Ｉ）化粧品を適用する前の被験者の請求項１～４のいずれか一項に記載の方法により算出される肌年齢よりも、前記化粧品を適用した後の被験者の前記肌年齢が低くなるように、被験者の額、右頬、及び左頬に化粧品を適用すること
（ＩＩ）化粧品を適用する前の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値よりも、前記化粧品を適用した後の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値がいずれも高くなるように、被験者の額、右頬、及び左頬に化粧品を適用すること
（ＩＩＩ）化粧品を適用する前の被験者の頬のＲＧＢのＧ値よりも、前記化粧品を適用した後の被験者の頬のＧ値が低くなるように、被験者の右頬及び左頬に化粧品を適用すること
を含む方法。
【請求項７】
前記方法は前記工程（Ｉ）を含み、前記肌年齢から前記化粧品を適用した後の被験者から前記化粧品を適用する前の被験者の前記肌年齢を引いた値が－５以下となるように前記化粧品を適用する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記方法は前記工程（ＩＩ）を含み、前記化粧品を適用した後の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値が、前記化粧品を適用する前の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値と比較して、それぞれ１０以上増加するように前記化粧品を適用する請求項６に記載の方法。
【請求項９】
化粧品による肌年齢改善効果の評価方法であって、
化粧品の使用前後の被験者の肌年齢を、請求項１～４のいずれか一項に記載に記載の方法により算出すること、及び
化粧品の使用前の前記被験者の肌年齢と化粧品の使用後の前記被験者の肌年齢の比較により化粧品を評価することを含む方法。
【請求項１０】
被験者の顔画像から肌年齢を推定する肌年齢推定システムであって、
顔画像の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数と、実年齢との相関関係に基づいて生成された、肌年齢の算出式である回帰式を記憶する記憶手段と、
被験者（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数から、前記回帰式に基づいて、該被験者の肌年齢を算出する算出手段と、
を備えた肌年齢推定システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、肌年齢の算出方法、化粧品による肌年齢を改善するための化粧方法、及び化粧品による肌年齢改善効果の評価方法に関する。
続きを表示（約 4,300 文字）【背景技術】
【０００２】
被験者の顔画像から肌の状態を解析する技術が広く知られており、肌の毛穴、シミ、肌色、皮脂量、角栓のポルフィリン等が従来からの指標として使用されている（特許文献１，２）。さらに、最近は肌年齢の算出方法も報告されており、例えば、皮膚の角層の細胞間脂質に基づく肌年齢の算出方法（特許第６１２８５４９号）や、真皮下層の粘弾性に基づく肌年齢の算出方法（特許文献４）が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第４７１７５９５号
特許第５０８００６０号
特許第６１２８５４９号
特許第７２５４３４０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決すべき課題は、実年齢との相関が高い指標を用いた高精度な肌年齢の算出方法、化粧品による肌年齢を改善するための化粧方法、及び化粧品による肌年齢改善効果の評価方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者らは、肌の状態の解析に従来から用いられている多数の指標を分析したところ、被験者の実年齢との相関が高い指標と低い指標があり、特に額のＲＧＢのＢ値、右頬のＲＧＢのＢ値、及び左頬のＲＧＢのＢ値が被験者の実年齢との相関が高いことを見出し、これらの指標を用いて肌年齢を高精度に算出し、本発明を完成するに至った。
【０００６】
本発明は、以下に記載の実施形態を包含する。
項１．
顔画像の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数と、実年齢との相関関係に基づいて、肌年齢の算出式である回帰式を取得すること、及び
被験者の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数から、前記回帰式に基づいて、該被験者の肌年齢を算出することを含む、肌年齢の算出方法。
項２．
前記変数は額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値を含む項１に記載の肌年齢の算出方法。
項３．
前記変数は、額、鼻背、目尻、目の下、頬、及び鼻唇溝の各々における、毛穴の数、毛穴のピクセル数、シワの数、微細なシワの数、皮膚色のＲ値、皮膚色のＢ値、皮膚色のＧ値、皮膚色のＲＧＢの平均値、光沢の面積、光沢の色、赤み、赤み以外の色素変化、メラニン、皮脂、及びポルフィリンの特徴量のうち、特徴量の重要度（Feature Importance）が正の項目を８０％以上含む項１に記載の肌年齢の算出方法。
項４．
前記変数は、（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方と、額の毛穴のピクセル、額の毛穴の数、額のしわ、額の微細しわ、額のＲＧＢのＧ値、額の赤み、額の赤み以外の色素変化、額のメラニン、額の皮脂、鼻背の毛穴のピクセル、鼻背の毛穴の数、鼻背の赤み、鼻背の赤み以外の色素変化、鼻背のしわ、鼻背のＲＧＢのＧ値、鼻背の光沢面積、鼻背の光沢の色、鼻背のメラニン、鼻背の皮脂、目尻の毛穴のピクセル、目尻の毛穴の数、目尻のしわ、目尻の微細しわ、目尻の赤み、目尻のＲＧＢのＲ値、目尻のＲＧＢのＧ値、目尻の光沢の色、目尻のメラニン、目尻の皮脂、目尻のポルフィリン、目の下の毛穴のピクセル、目の下の毛穴の数、目の下のしわ、目の下の微細しわ、目の下のＲＧＢのＲ値、目の下のＲＧＢのＧ値、目の下の赤み、目の下の赤み以外の色素変化、目の下のメラニン、目の下の光沢面積、目の下の光沢の色、目の下の皮脂、目の下のポルフィリン、頬の毛穴のピクセル、頬の毛穴の数、頬のしわ、頬の微細しわ、頬のＲＧＢのＲ値、頬のＲＧＢのＧ値、頬の皮膚色の平均値、頬の光沢面積、頬の赤み、頬の赤み以外の色素変化、頬のメラニン、頬の皮脂、頬のポルフィリン、鼻唇溝のしわ、及び鼻唇溝の微細しわから成る群から選択される４５個以上とを含む、項１に記載の肌年齢の算出方法。
項５．
前記（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数のうちの少なくとも一つの取り得るすべての値の各々を前記回帰式に代入し、残りの変数は前記被験者に対して得られた数値に固定し、得られた肌年齢の複数の値から、最も肌年齢が低くなる値を算出することをさらに含む項１に記載の肌年齢の算出方法。
項６．
肌年齢を改善するための化粧方法であって、下記工程（Ｉ）～（ＩＩＩ）の少なくともいずれか一つを含む方法：
（Ｉ）化粧品を適用する前の被験者の項１～４のいずれか一項に記載の方法により算出される肌年齢よりも、前記化粧品を適用した後の被験者の前記肌年齢が低くなるように、被験者の額、右頬、及び左頬に化粧品を適用すること
（ＩＩ）化粧品を適用する前の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値よりも、前記化粧品を適用した後の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値がいずれも高くなるように、被験者の額、右頬、及び左頬に化粧品を適用すること
（ＩＩＩ）化粧品を適用する前の被験者の頬のＲＧＢのＧ値よりも、前記化粧品を適用した後の被験者の頬のＧ値が低くなるように、被験者の右頬及び左頬に化粧品を適用すること
を含む方法。
項７．
前記方法は前記工程（Ｉ）を含み、前記肌年齢から前記化粧品を適用した後の被験者から前記化粧品を適用する前の被験者の前記肌年齢を引いた値が－５以下となるように前記化粧品を適用する項６に記載の方法。
項８．
前記方法は前記工程（ＩＩ）を含み、前記化粧品を適用した後の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値が、前記化粧品を適用する前の被験者の額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値と比較して、それぞれ１０以上増加するように前記化粧品を適用する項６に記載の方法。
項９．
化粧品による肌年齢改善効果の評価方法であって、
化粧品の使用前後の被験者の肌年齢を、項１～４のいずれか一項に記載に記載の方法により算出すること、及び
化粧品の使用前の前記被験者の肌年齢と化粧品の使用後の前記被験者の肌年齢の比較により化粧品を評価することを含む方法。
項１０．
被験者の顔画像から肌年齢を推定する肌年齢推定システムであって、
顔画像の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数と、実年齢との相関関係に基づいて生成された、肌年齢の算出式である回帰式を記憶する記憶手段と、
被験者（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数から、前記回帰式に基づいて、該被験者の肌年齢を算出する算出手段と、
を備えた肌年齢推定システム。
項１１．
前記算出手段により算出された肌年齢を表示装置に表示させるための肌年齢表示手段をさらに備える項１０に記載の肌年齢推定システム。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の肌年齢の算出方法によれば、実年齢を反映した肌年齢を高精度に算出することができる。また、本発明の肌年齢を改善するための化粧方法によれば、簡単かつ効果的に肌年齢を改善することができる。本発明の化粧品による肌年齢改善効果の評価方法によれば、化粧品による肌年齢改善効果を、簡単かつより確実に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本発明の実施形態の肌年齢推定システムの略図。
NeoVoirの表示装置の画面に表示される「毛穴」の項目の分析結果の表示の例。（左）毛穴の分布をオーバーレイした被験者の顔画像、（中央上）毛穴の数を表示したイラスト、（中央右）被験者の各部位における毛穴の個数と被験者と同年代の者における平均の毛穴の個数の比較の棒グラフ。（右下）毛穴の存在する場所、数、大きさの数値データ。
NeoVoir肌分析を受けた被験者の分布。横軸：年齢、縦軸：人数
ディープラーニングで設定された顔の１０の領域A～J。A 額、B 鼻背、C 右目尻、D 左目尻、E 右眼下、F 左眼下、G 右頬、H 左頬、I 右鼻唇溝、J 左鼻唇溝
改良前予測モデルによる各項目 (特徴量)の重要度。特に上位の10項目を併記。
予測モデルによる各項目の各項目 (特徴量)の重要度。特に上位の10項目を併記。右側四角内は改良前予測モデルにおける上位10項目を比較のため併記。
実年齢と予測モデルから算出した肌年齢のグラフ。（Ａ）肌年齢予測値 vs 実年齢、（Ｂ）人数 vs 肌年齢予測値と実年齢の差（（肌年齢予測値）－（実年齢））。
肌年齢予測値と実年齢の差（（肌年齢予測値）－（実年齢））のグラフ。縦軸：人数
各部位におけるRGB値/皮膚色と年齢の相関を表すヒートマップ。（Ａ）R値（Ｂ）G値(Ｃ）B値（Ｄ）皮膚色(RGBの平均値)（Ｅ）参考：各色とＲＧＢの例
各項目のSHAP値。上にある項目ほど特徴値が高いことを示す。
肌年齢予測値と実年齢の差（（肌年齢予測値）－（実年齢））のグラフ。縦軸：人数
被験者の頬のＧ値と実年齢の関係を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
１．肌年齢の算出方法
本発明は、顔画像の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数と、実年齢との相関関係に基づいて、肌年齢の算出式である回帰式を取得すること、及び被験者の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数から、前記回帰式に基づいて、該被験者の肌年齢を算出することを含む、肌年齢の算出方法を提供する。
【００１０】
顔画像の（ｉ）額のＲＧＢのＢ値及び頬のＲＧＢのＢ値並びに（ｉｉ）頬のＲＧＢのＧ値のうちの少なくとも一方を含む変数と、実年齢のデータは、複数の被験者から得られる。
（【００１１】以降は省略されています）

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