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CN104757938A - 基于近红外光谱技术的皮肤油脂含量检测方法 - Google Patents

基于近红外光谱技术的皮肤油脂含量检测方法 Download PDF

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CN104757938A
CN104757938A CN201510143748.1A CN201510143748A CN104757938A CN 104757938 A CN104757938 A CN 104757938A CN 201510143748 A CN201510143748 A CN 201510143748A CN 104757938 A CN104757938 A CN 104757938A
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CN
China
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skin
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skin oil
model
oil
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CN201510143748.1A
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English (en)
Inventor
卢启鹏
袁境泽
丁海泉
高洪智
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and Physics of CAS
Original Assignee
Changchun Institute of Optics Fine Mechanics and Physics of CAS
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Publication date
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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
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    • A61B5/44—Detecting, measuring or recording for evaluating the integumentary system, e.g. skin, hair or nails
    • A61B5/441—Skin evaluation, e.g. for skin disorder diagnosis
    • A61B5/443—Evaluating skin constituents, e.g. elastin, melanin, water
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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Abstract

基于近红外光谱技术的皮肤油脂含量检测方法，属于近红外光谱技术研究领域，为了解决现有技术中测量速度较慢，测试项目单一的问题，以实现对皮肤油脂含量更快速、精确，多成分同时进行的测量，该方法包括：第一步，采集皮肤油脂样品的近红外光谱信息，第二步，应用SEBUMETER测量相应皮肤油脂含量，第三步，对步骤一获得的光谱信息进行处理，第四步，建立皮肤油脂预测模型，第五步，预测模型建立后，利用该模型对模型样品以外其他人的皮肤油脂检测；随着本发明方法的实现，基于该原理的皮肤检测仪器将可应运而生，从而带动开创新的皮肤检测仪器市场。

Description

基于近红外光谱技术的皮肤油脂含量检测方法
技术领域
本发明涉及基于近红外光谱技术的皮肤油脂含量检测方法，属于近红外光谱技术研究领域。
背景技术
皮肤皮脂腺所分泌的油脂(即皮脂)，具有滋润皮肤、毛发，防止皮肤水分蒸发，抑制和杀灭皮肤表面的细菌等功效。通过分析皮肤表面皮脂含量，除了可以判断皮肤类型外，还可以通过皮脂含量的变化，推断人体代谢情况，并做出相应调理；与此同时，皮脂异常分泌或分泌成分改变将会导致许多皮肤病(如痤疮等)的发生，为研究皮脂异常与疾病的关系，也需要先实现皮脂含量的测定。因此，皮脂含量检测具有重要意义。
现阶段皮肤油脂测量的方法中，国际上认可的测量方式是应用皮肤油脂测试仪器(SEBUMETER)进行测量。该仪器是基于光度计原理，一种0.1mm厚的特殊消光胶带吸收人体皮肤上的油脂后，就会变成一种透明的胶带，它的透光量就会发生变化，吸收的油脂越多，透光量就会越大，这样就可以测量皮肤油脂的含量。该检测方法虽被广泛使用，但仍存在着测量速度慢，测试项目单一等不足。
发明内容
本发明为了解决现有技术中测量速度较慢，测试项目单一的问题，以实现对皮肤油脂含量更快速、精确，多成分同时进行的测量，提出了基于近红外光谱技术的皮肤皮脂检测方法。
本发明要解决技术问题的方案是：
基于近红外光谱技术的皮肤皮脂检测方法，包括以下步骤：
步骤一，采集皮肤油脂样品的近红外光谱信息：使用近红外光谱仪器采集皮肤光谱信息，光谱波段选择油脂吸收显著的范围，采集样品人数大于100，并记录数据；
步骤二，应用SEBUMETER测量相应皮肤油脂含量：应用SEBUMETER方法测量各样品步骤一所获得的光谱相对应皮肤油脂含量，该数据作为真实值为后期建模工作备用；
步骤三，对步骤一获得的光谱信息进行处理：采用多元散射校正法对光谱信息进行预处理，同时应用马氏距离算法，判断样品当中的异常并予以剔除，从而获得建模所需的光谱信息；
步骤四，建立皮肤油脂预测模型：利用步骤三处理后的光谱信息和步骤二获得的油脂测量值数据，通过人工神经网络算法建立预测能力良好、预测结果稳定的皮肤油脂检测模型；
步骤五，预测模型建立后，利用该模型对模型样品以外其他人的皮肤油脂检测。
步骤三中，多元散射校正法用直接正交信号校正算法替换。
步骤四中，人工神经网络算法用偏最小二乘或拓扑方法替换。
本发明的有益效果：该方法改变传统皮肤油脂SEBUMETER检测方式，通过使用近红外光谱技术实现对皮肤油脂含量的测量，测试方法更简易便捷，测试结果更准确可靠。且当调整光谱波段后，近红外多组分同时测量的优势还可实现对皮肤当中其他物质成分(如水分、黑色素等)含量的同步检测，更能全面了解皮肤状况。与此同时，近红外光谱具有良好的穿透能力，无论是位于皮肤表面还是皮肤内部的油脂，都能被检测，从而确保检测结果的准确性。
随着本发明方法的实现，基于该原理的皮肤检测仪器将可应运而生，从而带动开创新的皮肤检测仪器市场。
附图说明
图1：基于近红外光谱技术的皮肤油脂含量检测方法流程图说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，基于近红外光谱技术的皮肤皮脂检测方法，包括以下步骤：
步骤一，采集皮肤油脂样品的近红外光谱信息：为确保后期所建皮肤油脂预测模型的精确性和稳定性，需要采集大量皮肤油脂近红外光谱信息。该过程需要邀请众多(人数>100位)实验志愿者。使用近红外光谱仪器，采集各位皮肤光谱信息，光谱波段选择油脂吸收显著的范围，留档备存。
步骤二，应用皮肤油脂测试仪(SEBUMETER)测量相应皮肤油脂含量：每位志愿者，当采集其皮肤近红外光谱信息后，便应用SEBUMETER测量其与步骤一所获得的光谱相对应的皮肤油脂含量，该数据作为真实值为后期建模工作备用。
步骤三，对步骤一获得的光谱信息进行处理：在获得大量的皮肤油脂光谱信息和相应的含量值后，会在建模之前对所采集的光谱信息进行预处理，以排除仪器噪声，杂散光等干扰，可以采用的预处理方法诸如：多元散射校正法(MSC)、直接正交信号校正法(DOSC)等。同时应用马氏距离算法，判断样品当中的异常并予以剔除，从而获得建模所需要的“纯净”光谱，最大程度的提升所建模型的预测质量。
步骤四，建立皮肤油脂预测模型：利用处理后的光谱信息和油脂测量值数据，通过选择合适的算法建立预测能力良好、预测结果稳定的皮肤油脂检测模型。可以采用的建模方法诸多，如人工神经网络(ANN)、偏最小二乘法(PLS)或拓扑方法等。
步骤五，预测模型建立后，如果结果证实该模型预测精度良好，稳定性极佳，便可广泛应用于对模型样品以外其他人的皮肤油脂检测工作中。

Claims (3)

1.基于近红外光谱技术的皮肤皮脂检测方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤一，采集皮肤油脂样品的近红外光谱信息：使用近红外光谱仪器采集皮肤光谱信息，光谱波段选择油脂吸收显著的范围，采集样品人数大于100，并记录数据；
步骤二，应用SEBUMETER测量相应皮肤油脂含量：应用SEBUMETER方法测量各样品步骤一所获得的光谱相对应皮肤油脂含量，该数据作为真实值为后期建模工作备用；
步骤三，对步骤一获得的光谱信息进行处理：采用多元散射校正法对光谱信息进行预处理，同时应用马氏距离算法，判断样品当中的异常并予以剔除，从而获得建模所需的光谱信息；
步骤四，建立皮肤油脂预测模型：利用步骤三处理后的光谱信息和步骤二获得的油脂测量值数据，通过人工神经网络算法建立预测能力良好、预测结果稳定的皮肤油脂检测模型；
步骤五，预测模型建立后，利用该模型对模型样品以外其他人的皮肤油脂检测。
2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱技术的皮肤皮脂检测方法，其特征在于，步骤三中，多元散射校正法用直接正交信号校正算法替换。
3.根据权利要求1所述的基于近红外光谱技术的皮肤皮脂检测方法，其特征在于，步骤四中，人工神经网络算法用偏最小二乘或拓扑方法替换。
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