脱毛進行程度の測定方法
【課題】数学的アルゴリズムを通して脱毛の進行程度を正確に把握するための脱毛進行程度の測定方法を提供する。
【解決手段】正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップＳ１０と、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップＳ２０、及び、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップＳ３０と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップＳ４０と、正常部位の毛髪数と毛髪の平均太さ、脱毛部位の毛髪数と毛髪の平均太さとに基づいて脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップＳ５０を含む脱毛進行程度の測定方法。
【解決手段】正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップＳ１０と、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップＳ２０、及び、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップＳ３０と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップＳ４０と、正常部位の毛髪数と毛髪の平均太さ、脱毛部位の毛髪数と毛髪の平均太さとに基づいて脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップＳ５０を含む脱毛進行程度の測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脱毛進行程度の測定方法に関するもので、より詳細には、数学的アルゴリズムを通して脱毛の進行程度を正確に把握するための脱毛進行程度の測定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
脱毛は、正常に毛髪が存在すべき部位に毛髪がない状態をいい、一般に、頭皮の硬毛（太くかつ黒い髪の毛）が抜けることをいう。硬毛は、色がなくかつ細い軟毛とは異なって、抜けてしまうと美容上の問題をもたらすおそれがある。西洋人に比べて毛髪の密度が低い韓国人の場合、約５万〜７万本の髪の毛があり、通常、一日に約５０〜７０本の髪の毛が抜ける。
【０００３】
ところが、一日に抜ける髪の毛の数が１００本を超えると、脱毛である可能性が非常に高く、脱毛に該当する場合、脱毛の進行程度によって適切な治療を受け、脱毛を効果的に治療しなければならない。
【０００４】
すなわち、脱毛の進行によって適切に治療するためには脱毛の進行程度を把握することが重要な問題であって、このために、従来は、測定者が肉眼で正常部位と脱毛部位の毛髪状態を検査し、脱毛の進行程度を把握した。
【０００５】
しかし、このような方法によると、測定者の目測及び経験によって脱毛の進行程度を把握することから、精度が非常に低下し、脱毛の進行程度を正確に把握できないので、その結果、適切な治療もできず、脱毛を効果的に治療できないという問題があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、数学的アルゴリズムを通して脱毛の進行程度を正確に把握するための脱毛進行程度の測定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本請求項１に係る発明の脱毛進行程度の測定方法は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、及び前記正常部位の毛髪数と毛髪の平均太さ、前記脱毛部位の毛髪数と毛髪の平均太さに基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含む。
【０００８】
また、本請求項２に係る発明は、前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする。
（ＨＬＰは、脱毛進行程度を示し、前記ＨＮは、正常部位の毛髪数を示し、前記ＨＬは、脱毛部位の毛髪数を示し、前記ＤＮは、正常部位の毛髪の平均太さを示し、前記ＤＬは、脱毛部位の毛髪の平均太さを示す。）
【０００９】
本請求項３に係る発明の脱毛進行程度の測定方法は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛嚢数を検出するステップと、前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて１本の毛髪を有する毛嚢数と空の毛嚢数を検出するステップと、前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数を検出するステップと、及び前記正常部位の毛嚢数、前記脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数、空の毛嚢数及び毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数に基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含む。
【００１０】
また、本請求項３に係る発明は、前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする。
（前記ＨＬＰ'は、脱毛進行程度を示し、前記ＦＮは、正常部位の毛嚢数を示し、前記Ｆ１は、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数を示し、前記Ｆ０は、脱毛部位の空の毛嚢数を示し、前記Ｈ１／２は、毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数を示す。）
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、脱毛進行程度を被測定者の毛髪数、毛髪の太さ及び毛嚢数に基づいて数学的アルゴリズムを通して数値的に算出するので、従来の測定者の経験及び目測によって脱毛の進行程度を把握したことに比べて脱毛の進行程度をより正確に把握できるという長所がある。
【００１２】
また、脱毛の進行程度を正確に把握することによって、脱毛の進行程度によって適切な治療が可能であるので、脱毛を効果的に治療できるという長所がある。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の一実施例を示したフローチャートである。
【図２】本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の他の実施例を示したフローチャートである。
【図３】脱毛進行程度を測定するためのシステムの構成を示したブロック図である。
【図４Ａ】正常部位の毛髪数を検出した結果を示した顕微鏡写真である。
【図４Ｂ】正常部位の毛髪の太さを算出した結果を示した顕微鏡写真である。
【図５Ａ】脱毛部位の毛髪数を検出した結果を示した顕微鏡写真である。
【図５Ｂ】脱毛部位の毛髪の太さを算出した結果を示した顕微鏡写真である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下では、添付の図面を参考にしながら、本発明の実施例について本発明の属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳細に説明する。しかし、本発明は、様々な異なる形態に具現することができ、ここで説明する実施例に限定されるものではない。そして、図面では、本発明を明確に説明するために説明と関係のない部分は省略しており、明細書全体にわたって類似する部分については、類似する符号を付した。
【００１５】
また、明細書全体にわたって、一つの部分が一つの構成要素を「含む」とするとき、これは、特別に反対の記載がない限り、他の構成要素を除外するのではなく、他の構成要素をさらに含むことが可能であることを意味する。
【００１６】
図３は、脱毛進行程度を測定するためのシステムの構成を示したブロック図であって、前記システムは、映像撮影部１０、映像処理部２０及び測定部３０を含んで構成される。映像撮影部１０は、被測定者の正常部位及び脱毛部位の映像を撮影し、映像処理部２０は、映像撮影部１０で撮影された映像に基づいて正常部位と脱毛部位の毛髪数、毛髪の平均太さ及び毛嚢数を検出する。測定部３０は、映像処理部２０で検出された毛髪数、毛髪の平均太さ及び毛嚢数に基づいて数学的アルゴリズムを通して脱毛進行程度を測定する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の一実施例を示したフローチャートであって、脱毛進行程度の測定方法の一実施例は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数（ＨＮ）を検出するステップ（Ｓ１０）と、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップ（Ｓ２０）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数（ＨＬ）を検出するステップ（Ｓ３０）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップ（Ｓ４０）と、正常部位の毛髪数（ＨＮ）と毛髪の平均太さ（ＤＮ）、脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）と毛髪の平均太さ（ＤＬ）に基づいて脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）を測定するステップ（Ｓ５０）とを含む。
【００１８】
ステップＳ１０は、正常部位の毛髪数（ＨＮ）を検出するステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から正常部位の毛髪数（ＨＮ）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて毛髪をカウンティングし、毛髪数（ＨＮ）を検出する。
【００１９】
ステップＳ２０は、正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、ステップＳ１０で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００２０】
また、ステップＳ２０は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップ（Ｓ２００）、サンプリングした毛髪の数を確認するステップ（Ｓ２１０）及びサンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップ（Ｓ２２０）をさらに含むことができる。すなわち、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内に存在する全ての毛髪に対して太さを検出し、平均太さ（ＤＮ）を算出すると、相当のデータ処理量によって多くの時間がかかるので、適正な数の毛髪をサンプリングし、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００２１】
ステップＳ２００は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内で無作為に毛髪をサンプリングする。このとき、毛髪の平均太さ（ＤＮ）の誤差を減少させるために、少なくとも１５本以上の毛髪をサンプリングすることが望ましい。
【００２２】
ステップＳ２１０は、サンプリングした毛髪の数を確認するステップであって、ステップＳ２００でサンプリングした毛髪の数が１５本未満である場合は、再びステップＳ２００を経るようになり、サンプリングした毛髪の数が１５本以上である場合は、次の段階であるステップＳ２２０に移行する。
【００２３】
ステップＳ２２０は、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。このとき、明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて毛髪の太さを検出する。
【００２４】
ステップＳ３０は、脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）を検出するステップであって、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて毛髪をカウンティングし、毛髪数（ＨＬ）を検出する。
【００２５】
ステップＳ４０は、脱毛部位の毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップであって、ステップＳ３０で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。
【００２６】
また、ステップＳ４０は、脱毛部位の毛髪をサンプリングするステップ（Ｓ４００）、サンプリングした毛髪の数を確認するステップ（Ｓ４１０）及びサンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップ（Ｓ４２０）をさらに含むことができる。すなわち、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像内に存在する全ての毛髪に対して太さを検出し、平均太さ（ＤＬ）を算出すると、相当のデータ処理量によって多くの時間がかかるので、適正な数の毛髪をサンプリングし、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。
【００２７】
ステップＳ４００は、脱毛部位の毛髪をサンプリングするステップであって、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像内で無作為に毛髪をサンプリングする。このとき、毛髪の平均太さ（ＤＬ）の誤差を減少させるために、少なくとも１５本以上の毛髪をサンプリングすることが望ましい。
【００２８】
ステップＳ４１０は、サンプリングした毛髪の数を確認するステップであって、ステップＳ４００でサンプリングした毛髪の数が１５本未満である場合は、再びＳステップ４００を経るようになり、サンプリングした毛髪の数が１５本以上である場合は、次の段階であるステップＳ４２０に移行する。
【００２９】
ステップＳ４２０は、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップであって、各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。このとき、明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて毛髪の太さを検出する。
【００３０】
ステップＳ５０は、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）を測定するステップであって、ステップＳ１０で検出した正常部位の毛髪数（ＨＮ）、ステップＳ２０で算出した正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）、ステップＳ３０で検出した脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）、及びステップＳ４０で算出した脱毛部位の毛髪の平均太さ（ＤＬ）を下記の数式（１）に反映し、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）を測定する。
【００３１】
【数１】
【００３２】
ここで、ＨＬＰは、脱毛進行程度を示し、ＨＮは、正常部位の毛髪数を示し、ＨＬは、脱毛部位の毛髪数を示し、ＤＮは、正常部位の毛髪の平均太さを示し、ＤＬは、脱毛部位の毛髪の平均太さを示す。
【００３３】
例えば、図４Ａ、図４Ｂ、図５Ａ及び図５Ｂによると、正常部位の毛髪数（ＨＮ）は７４本、脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）は５４本、正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）は０.０６７cm、脱毛部位の毛髪の平均太さ（ＤＬ）は０．０３５cmであるので、数式（１）によると、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）は６１.８％である。
【００３４】
数式（１）によって測定された脱毛進行程度（ＨＬＰ）の値が大きいほど脱毛が深刻な状態であることを示し、脱毛進行程度（ＨＬＰ）の値が小さいほど脱毛が初期であることを示す。
【００３５】
前記のように、脱毛進行程度（ＨＬＰ）を数学的アルゴリズムを通して正確に測定できるので、測定した脱毛進行程度（ＨＬＰ）によって適切な治療が可能であり、脱毛を効果的に治療することができる。
【実施例２】
【００３６】
図２は、本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の他の実施例を示したフローチャートであって、脱毛進行程度の測定方法の他の実施例は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛嚢数（ＦＮ）を検出するステップ（Ｓ１０'）と、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップ（Ｓ２０'）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出するステップ（Ｓ３０'）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の太さが正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数（Ｈ１／２）を検出するステップ（Ｓ４０'）と、正常部位の毛嚢数（ＦＮ）、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）、空の毛嚢数（Ｆ０）及び毛髪の太さが正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数（Ｈ１／２）に基づいて脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を測定するステップ（Ｓ５０'）とを含むことを特徴とする。
【００３７】
ステップＳ１０'は、正常部位の毛嚢数（ＦＮ）を検出するステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から正常部位の毛嚢数（ＦＮ）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて毛髪の端をカウンティングし、毛嚢数（ＦＮ）を検出する。
【００３８】
ステップＳ２０'は、正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、ステップＳ１０'で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、一つ１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００３９】
また、ステップＳ２０'は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップ（Ｓ２００'）、サンプリングした毛髪の数を確認するステップ（Ｓ２１０'）及びサンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップ（Ｓ２２０'）をさらに含むことができる。すなわち、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内に存在する全ての毛髪に対して太さを検出し、平均太さ（ＤＮ）を算出すると、相当のデータ処理量によって多くの時間がかかるので、適正な数の毛髪をサンプリングし、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００４０】
ステップＳ２００'は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内で無作為に毛髪をサンプリングする。このとき、毛髪の平均太さ（ＤＮ）の誤差を減少させるために、少なくとも１５本以上の毛髪をサンプリングすることが望ましい。
【００４１】
ステップＳ２１０'は、サンプリングした毛髪の数を確認するステップであって、ステップＳ２００'でサンプリングした毛髪の数が１５本未満である場合は、再びＳステップ２００'を経るようになり、サンプリングした毛髪の数が１５本以上である場合は、次の段階であるステップＳ２２０'に移行する。
【００４２】
ステップＳ２２０'は、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。このとき、明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて毛髪の太さを検出する。
【００４３】
ステップＳ３０'は、１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出するステップであって、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から脱毛部位の１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の端及びその端に連結された毛髪数をカウンティングし、１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出する。
【００４４】
ステップＳ４０'は、正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数（Ｈ１／２）を検出するステップであって、ステップＳ３０'で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これをステップＳ２０'で算出した正常部位の毛髪の平均太さと比較し、正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数（Ｈ１／２）を検出する。
【００４５】
ステップＳ５０'は、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を測定するステップであって、ステップＳ１０'で検出した正常部位の毛髪数（ＦＮ）、ステップＳ３０'で検出した１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）、及びＳステップ４０'で検出した正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数（Ｈ１／２）を下記の数式（２）に反映し、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を測定する。
【００４６】
【数２】
【００４７】
ここで、ＨＬＰ'は、脱毛進行程度を示し、ＦＮは、正常部位の毛嚢数を示し、Ｆ１は、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数を示し、Ｆ０は、脱毛部位の空の毛嚢数を示し、Ｈ１／２は、毛髪の太さが正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数を示す。
【００４８】
例えば、正常部位の毛嚢数（ＦＮ）が３６個、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）が３０個、空の毛嚢数（Ｆ０）が０個、正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数（Ｈ１／２）が２６個である場合、数式（２）によると、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）は５９.７％である。
【００４９】
数式（２）によって測定された脱毛進行程度（ＨＬＰ'）の値が大きいほど脱毛が深刻な状態であることを示し、脱毛進行程度（ＨＬＰ'）の値が小さいほど脱毛が初期であることを示す。
【００５０】
前記のように、脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を数学的アルゴリズムを通して正確に測定できるので、測定した脱毛進行程度（ＨＬＰ'）によって適切な治療が可能であり、脱毛を効果的に治療することができる。
【００５１】
以上説明した本発明の実施例は、装置及び方法を通してのみ具現するものではなく、本発明の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラム又はそのプログラムが記録された記録媒体を通して具現することができ、これは、上述した実施例の記載から本発明の属する技術分野の専門家であれば容易に具現可能である。
【００５２】
以上、本発明の実施例について詳細に説明したが、本発明の権利範囲は、これに限定されるものではなく、特許請求の範囲で定義している本発明の基本概念を用いた当業者の多様な変形及び改良形態も本発明の権利範囲に属するものである。
【符号の説明】
【００５３】
１０ 映像撮影部
２０ 映像処理部
３０ 測定部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脱毛進行程度の測定方法に関するもので、より詳細には、数学的アルゴリズムを通して脱毛の進行程度を正確に把握するための脱毛進行程度の測定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
脱毛は、正常に毛髪が存在すべき部位に毛髪がない状態をいい、一般に、頭皮の硬毛（太くかつ黒い髪の毛）が抜けることをいう。硬毛は、色がなくかつ細い軟毛とは異なって、抜けてしまうと美容上の問題をもたらすおそれがある。西洋人に比べて毛髪の密度が低い韓国人の場合、約５万〜７万本の髪の毛があり、通常、一日に約５０〜７０本の髪の毛が抜ける。
【０００３】
ところが、一日に抜ける髪の毛の数が１００本を超えると、脱毛である可能性が非常に高く、脱毛に該当する場合、脱毛の進行程度によって適切な治療を受け、脱毛を効果的に治療しなければならない。
【０００４】
すなわち、脱毛の進行によって適切に治療するためには脱毛の進行程度を把握することが重要な問題であって、このために、従来は、測定者が肉眼で正常部位と脱毛部位の毛髪状態を検査し、脱毛の進行程度を把握した。
【０００５】
しかし、このような方法によると、測定者の目測及び経験によって脱毛の進行程度を把握することから、精度が非常に低下し、脱毛の進行程度を正確に把握できないので、その結果、適切な治療もできず、脱毛を効果的に治療できないという問題があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、数学的アルゴリズムを通して脱毛の進行程度を正確に把握するための脱毛進行程度の測定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本請求項１に係る発明の脱毛進行程度の測定方法は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、及び前記正常部位の毛髪数と毛髪の平均太さ、前記脱毛部位の毛髪数と毛髪の平均太さに基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含む。
【０００８】
また、本請求項２に係る発明は、前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする。
（ＨＬＰは、脱毛進行程度を示し、前記ＨＮは、正常部位の毛髪数を示し、前記ＨＬは、脱毛部位の毛髪数を示し、前記ＤＮは、正常部位の毛髪の平均太さを示し、前記ＤＬは、脱毛部位の毛髪の平均太さを示す。）
【０００９】
本請求項３に係る発明の脱毛進行程度の測定方法は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛嚢数を検出するステップと、前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて１本の毛髪を有する毛嚢数と空の毛嚢数を検出するステップと、前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数を検出するステップと、及び前記正常部位の毛嚢数、前記脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数、空の毛嚢数及び毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数に基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含む。
【００１０】
また、本請求項３に係る発明は、前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする。
（前記ＨＬＰ'は、脱毛進行程度を示し、前記ＦＮは、正常部位の毛嚢数を示し、前記Ｆ１は、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数を示し、前記Ｆ０は、脱毛部位の空の毛嚢数を示し、前記Ｈ１／２は、毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数を示す。）
【発明の効果】
【００１１】
本発明によると、脱毛進行程度を被測定者の毛髪数、毛髪の太さ及び毛嚢数に基づいて数学的アルゴリズムを通して数値的に算出するので、従来の測定者の経験及び目測によって脱毛の進行程度を把握したことに比べて脱毛の進行程度をより正確に把握できるという長所がある。
【００１２】
また、脱毛の進行程度を正確に把握することによって、脱毛の進行程度によって適切な治療が可能であるので、脱毛を効果的に治療できるという長所がある。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の一実施例を示したフローチャートである。
【図２】本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の他の実施例を示したフローチャートである。
【図３】脱毛進行程度を測定するためのシステムの構成を示したブロック図である。
【図４Ａ】正常部位の毛髪数を検出した結果を示した顕微鏡写真である。
【図４Ｂ】正常部位の毛髪の太さを算出した結果を示した顕微鏡写真である。
【図５Ａ】脱毛部位の毛髪数を検出した結果を示した顕微鏡写真である。
【図５Ｂ】脱毛部位の毛髪の太さを算出した結果を示した顕微鏡写真である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下では、添付の図面を参考にしながら、本発明の実施例について本発明の属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳細に説明する。しかし、本発明は、様々な異なる形態に具現することができ、ここで説明する実施例に限定されるものではない。そして、図面では、本発明を明確に説明するために説明と関係のない部分は省略しており、明細書全体にわたって類似する部分については、類似する符号を付した。
【００１５】
また、明細書全体にわたって、一つの部分が一つの構成要素を「含む」とするとき、これは、特別に反対の記載がない限り、他の構成要素を除外するのではなく、他の構成要素をさらに含むことが可能であることを意味する。
【００１６】
図３は、脱毛進行程度を測定するためのシステムの構成を示したブロック図であって、前記システムは、映像撮影部１０、映像処理部２０及び測定部３０を含んで構成される。映像撮影部１０は、被測定者の正常部位及び脱毛部位の映像を撮影し、映像処理部２０は、映像撮影部１０で撮影された映像に基づいて正常部位と脱毛部位の毛髪数、毛髪の平均太さ及び毛嚢数を検出する。測定部３０は、映像処理部２０で検出された毛髪数、毛髪の平均太さ及び毛嚢数に基づいて数学的アルゴリズムを通して脱毛進行程度を測定する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の一実施例を示したフローチャートであって、脱毛進行程度の測定方法の一実施例は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数（ＨＮ）を検出するステップ（Ｓ１０）と、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップ（Ｓ２０）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数（ＨＬ）を検出するステップ（Ｓ３０）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップ（Ｓ４０）と、正常部位の毛髪数（ＨＮ）と毛髪の平均太さ（ＤＮ）、脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）と毛髪の平均太さ（ＤＬ）に基づいて脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）を測定するステップ（Ｓ５０）とを含む。
【００１８】
ステップＳ１０は、正常部位の毛髪数（ＨＮ）を検出するステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から正常部位の毛髪数（ＨＮ）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて毛髪をカウンティングし、毛髪数（ＨＮ）を検出する。
【００１９】
ステップＳ２０は、正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、ステップＳ１０で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００２０】
また、ステップＳ２０は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップ（Ｓ２００）、サンプリングした毛髪の数を確認するステップ（Ｓ２１０）及びサンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップ（Ｓ２２０）をさらに含むことができる。すなわち、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内に存在する全ての毛髪に対して太さを検出し、平均太さ（ＤＮ）を算出すると、相当のデータ処理量によって多くの時間がかかるので、適正な数の毛髪をサンプリングし、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００２１】
ステップＳ２００は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内で無作為に毛髪をサンプリングする。このとき、毛髪の平均太さ（ＤＮ）の誤差を減少させるために、少なくとも１５本以上の毛髪をサンプリングすることが望ましい。
【００２２】
ステップＳ２１０は、サンプリングした毛髪の数を確認するステップであって、ステップＳ２００でサンプリングした毛髪の数が１５本未満である場合は、再びステップＳ２００を経るようになり、サンプリングした毛髪の数が１５本以上である場合は、次の段階であるステップＳ２２０に移行する。
【００２３】
ステップＳ２２０は、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。このとき、明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて毛髪の太さを検出する。
【００２４】
ステップＳ３０は、脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）を検出するステップであって、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて毛髪をカウンティングし、毛髪数（ＨＬ）を検出する。
【００２５】
ステップＳ４０は、脱毛部位の毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップであって、ステップＳ３０で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。
【００２６】
また、ステップＳ４０は、脱毛部位の毛髪をサンプリングするステップ（Ｓ４００）、サンプリングした毛髪の数を確認するステップ（Ｓ４１０）及びサンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップ（Ｓ４２０）をさらに含むことができる。すなわち、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像内に存在する全ての毛髪に対して太さを検出し、平均太さ（ＤＬ）を算出すると、相当のデータ処理量によって多くの時間がかかるので、適正な数の毛髪をサンプリングし、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。
【００２７】
ステップＳ４００は、脱毛部位の毛髪をサンプリングするステップであって、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像内で無作為に毛髪をサンプリングする。このとき、毛髪の平均太さ（ＤＬ）の誤差を減少させるために、少なくとも１５本以上の毛髪をサンプリングすることが望ましい。
【００２８】
ステップＳ４１０は、サンプリングした毛髪の数を確認するステップであって、ステップＳ４００でサンプリングした毛髪の数が１５本未満である場合は、再びＳステップ４００を経るようになり、サンプリングした毛髪の数が１５本以上である場合は、次の段階であるステップＳ４２０に移行する。
【００２９】
ステップＳ４２０は、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出するステップであって、各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＬ）を算出する。このとき、明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて毛髪の太さを検出する。
【００３０】
ステップＳ５０は、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）を測定するステップであって、ステップＳ１０で検出した正常部位の毛髪数（ＨＮ）、ステップＳ２０で算出した正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）、ステップＳ３０で検出した脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）、及びステップＳ４０で算出した脱毛部位の毛髪の平均太さ（ＤＬ）を下記の数式（１）に反映し、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）を測定する。
【００３１】
【数１】
【００３２】
ここで、ＨＬＰは、脱毛進行程度を示し、ＨＮは、正常部位の毛髪数を示し、ＨＬは、脱毛部位の毛髪数を示し、ＤＮは、正常部位の毛髪の平均太さを示し、ＤＬは、脱毛部位の毛髪の平均太さを示す。
【００３３】
例えば、図４Ａ、図４Ｂ、図５Ａ及び図５Ｂによると、正常部位の毛髪数（ＨＮ）は７４本、脱毛部位の毛髪数（ＨＬ）は５４本、正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）は０.０６７cm、脱毛部位の毛髪の平均太さ（ＤＬ）は０．０３５cmであるので、数式（１）によると、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ）は６１.８％である。
【００３４】
数式（１）によって測定された脱毛進行程度（ＨＬＰ）の値が大きいほど脱毛が深刻な状態であることを示し、脱毛進行程度（ＨＬＰ）の値が小さいほど脱毛が初期であることを示す。
【００３５】
前記のように、脱毛進行程度（ＨＬＰ）を数学的アルゴリズムを通して正確に測定できるので、測定した脱毛進行程度（ＨＬＰ）によって適切な治療が可能であり、脱毛を効果的に治療することができる。
【実施例２】
【００３６】
図２は、本発明に係る脱毛進行程度の測定方法の他の実施例を示したフローチャートであって、脱毛進行程度の測定方法の他の実施例は、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛嚢数（ＦＮ）を検出するステップ（Ｓ１０'）と、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップ（Ｓ２０'）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出するステップ（Ｓ３０'）と、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の太さが正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数（Ｈ１／２）を検出するステップ（Ｓ４０'）と、正常部位の毛嚢数（ＦＮ）、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）、空の毛嚢数（Ｆ０）及び毛髪の太さが正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数（Ｈ１／２）に基づいて脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を測定するステップ（Ｓ５０'）とを含むことを特徴とする。
【００３７】
ステップＳ１０'は、正常部位の毛嚢数（ＦＮ）を検出するステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から正常部位の毛嚢数（ＦＮ）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて毛髪の端をカウンティングし、毛嚢数（ＦＮ）を検出する。
【００３８】
ステップＳ２０'は、正常部位の毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、ステップＳ１０'で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、一つ１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００３９】
また、ステップＳ２０'は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップ（Ｓ２００'）、サンプリングした毛髪の数を確認するステップ（Ｓ２１０'）及びサンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップ（Ｓ２２０'）をさらに含むことができる。すなわち、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内に存在する全ての毛髪に対して太さを検出し、平均太さ（ＤＮ）を算出すると、相当のデータ処理量によって多くの時間がかかるので、適正な数の毛髪をサンプリングし、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。
【００４０】
ステップＳ２００'は、正常部位の毛髪をサンプリングするステップであって、正常部位の毛髪状態を撮影した映像内で無作為に毛髪をサンプリングする。このとき、毛髪の平均太さ（ＤＮ）の誤差を減少させるために、少なくとも１５本以上の毛髪をサンプリングすることが望ましい。
【００４１】
ステップＳ２１０'は、サンプリングした毛髪の数を確認するステップであって、ステップＳ２００'でサンプリングした毛髪の数が１５本未満である場合は、再びＳステップ２００'を経るようになり、サンプリングした毛髪の数が１５本以上である場合は、次の段階であるステップＳ２２０'に移行する。
【００４２】
ステップＳ２２０'は、サンプリングした毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出するステップであって、各毛髪の太さを検出し、これを平均して毛髪の平均太さ（ＤＮ）を算出する。このとき、明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて毛髪の太さを検出する。
【００４３】
ステップＳ３０'は、１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出するステップであって、脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて明暗認識又は色相認識過程を経て毛髪と頭皮を区別し、区別した毛髪から脱毛部位の１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出する。すなわち、毛髪と頭皮は、コントラストが強いことから映像内で確実に区別され、１本の毛髪と他の毛髪も確実に区別されるので、これに基づいて各毛髪の端及びその端に連結された毛髪数をカウンティングし、１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）を検出する。
【００４４】
ステップＳ４０'は、正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数（Ｈ１／２）を検出するステップであって、ステップＳ３０'で明暗認識又は色相認識過程を経た映像に基づいて各毛髪の太さを検出し、これをステップＳ２０'で算出した正常部位の毛髪の平均太さと比較し、正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数（Ｈ１／２）を検出する。
【００４５】
ステップＳ５０'は、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を測定するステップであって、ステップＳ１０'で検出した正常部位の毛髪数（ＦＮ）、ステップＳ３０'で検出した１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）及び空の毛嚢数（Ｆ０）、及びＳステップ４０'で検出した正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数（Ｈ１／２）を下記の数式（２）に反映し、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を測定する。
【００４６】
【数２】
【００４７】
ここで、ＨＬＰ'は、脱毛進行程度を示し、ＦＮは、正常部位の毛嚢数を示し、Ｆ１は、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数を示し、Ｆ０は、脱毛部位の空の毛嚢数を示し、Ｈ１／２は、毛髪の太さが正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数を示す。
【００４８】
例えば、正常部位の毛嚢数（ＦＮ）が３６個、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数（Ｆ１）が３０個、空の毛嚢数（Ｆ０）が０個、正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数（Ｈ１／２）が２６個である場合、数式（２）によると、脱毛部位の脱毛進行程度（ＨＬＰ'）は５９.７％である。
【００４９】
数式（２）によって測定された脱毛進行程度（ＨＬＰ'）の値が大きいほど脱毛が深刻な状態であることを示し、脱毛進行程度（ＨＬＰ'）の値が小さいほど脱毛が初期であることを示す。
【００５０】
前記のように、脱毛進行程度（ＨＬＰ'）を数学的アルゴリズムを通して正確に測定できるので、測定した脱毛進行程度（ＨＬＰ'）によって適切な治療が可能であり、脱毛を効果的に治療することができる。
【００５１】
以上説明した本発明の実施例は、装置及び方法を通してのみ具現するものではなく、本発明の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラム又はそのプログラムが記録された記録媒体を通して具現することができ、これは、上述した実施例の記載から本発明の属する技術分野の専門家であれば容易に具現可能である。
【００５２】
以上、本発明の実施例について詳細に説明したが、本発明の権利範囲は、これに限定されるものではなく、特許請求の範囲で定義している本発明の基本概念を用いた当業者の多様な変形及び改良形態も本発明の権利範囲に属するものである。
【符号の説明】
【００５３】
１０ 映像撮影部
２０ 映像処理部
３０ 測定部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、
前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、
脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、
前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップ、及び
前記正常部位の毛髪数と毛髪の平均太さ、前記脱毛部位の毛髪数と毛髪の平均太さに基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含むことを特徴とする脱毛進行程度の測定方法。
【請求項２】
前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする、請求項１に記載の脱毛進行程度の測定方法。
（ＨＬＰは、脱毛進行程度を示し、ＨＮは、正常部位の毛髪数を示し、ＨＬは、脱毛部位の毛髪数を示し、ＤＮは、正常部位の毛髪の平均太さを示し、ＤＬは、脱毛部位の毛髪の平均太さを示す。）
【請求項３】
正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛嚢数を検出するステップと、
前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、
脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて１本の毛髪を有する毛嚢数及び空の毛嚢数を検出するステップと、
前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数を検出するステップ、及び
前記正常部位の毛嚢数、前記脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数、空の毛嚢数及び毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数に基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含むことを特徴とする脱毛進行程度の測定方法。
【請求項４】
前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする、請求項３に記載の脱毛進行程度の測定方法。
（ＨＬＰ'は、脱毛進行程度を示し、ＦＮは、正常部位の毛嚢数を示し、Ｆ１は、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数を示し、Ｆ０は、脱毛部位の空の毛嚢数を示し、Ｈ１／２は、毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数を示す。）
【請求項１】
正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、
前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、
脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪数を検出するステップと、
前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップ、及び
前記正常部位の毛髪数と毛髪の平均太さ、前記脱毛部位の毛髪数と毛髪の平均太さに基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含むことを特徴とする脱毛進行程度の測定方法。
【請求項２】
前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする、請求項１に記載の脱毛進行程度の測定方法。
（ＨＬＰは、脱毛進行程度を示し、ＨＮは、正常部位の毛髪数を示し、ＨＬは、脱毛部位の毛髪数を示し、ＤＮは、正常部位の毛髪の平均太さを示し、ＤＬは、脱毛部位の毛髪の平均太さを示す。）
【請求項３】
正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛嚢数を検出するステップと、
前記正常部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の平均太さを算出するステップと、
脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて１本の毛髪を有する毛嚢数及び空の毛嚢数を検出するステップと、
前記脱毛部位の毛髪状態を撮影した映像に基づいて毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数を検出するステップ、及び
前記正常部位の毛嚢数、前記脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数、空の毛嚢数及び毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である毛髪数に基づいて前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップとを含むことを特徴とする脱毛進行程度の測定方法。
【請求項４】
前記脱毛部位の脱毛進行程度を測定するステップが、
に基づいて行うことを特徴とする、請求項３に記載の脱毛進行程度の測定方法。
（ＨＬＰ'は、脱毛進行程度を示し、ＦＮは、正常部位の毛嚢数を示し、Ｆ１は、脱毛部位で１本の毛髪を有する毛嚢数を示し、Ｆ０は、脱毛部位の空の毛嚢数を示し、Ｈ１／２は、毛髪の太さが前記正常部位の毛髪の平均太さの１／２以下である脱毛部位の毛髪数を示す。）
【図１】
【図２】
【図３】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図２】
【図３】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【公開番号】特開２０１２−２０５８７３（Ｐ２０１２−２０５８７３Ａ）
【公開日】平成２４年１０月２５日（２０１２．１０．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１３１９１５（Ｐ２０１１−１３１９１５）
【出願日】平成２３年６月１４日（２０１１．６．１４）
【出願人】（５１１１４４４２４）
【氏名又は名称原語表記】ＫＡＮＧ， ＪＩＮ ＳＯＯ
【住所又は居所原語表記】Ｂ ｄｏｎｇ ５０１ Ｐｉｌｇｒｉｎ ｖｉｌｌａ， ８４６−７ Ｂａｎｇｂａｅ ４−ｄｏｎｇ， Ｓｅｏｃｈｏ−ｇｕ， Ｓｅｏｕｌ １３７−０６０ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１０月２５日（２０１２．１０．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月１４日（２０１１．６．１４）
【出願人】（５１１１４４４２４）
【氏名又は名称原語表記】ＫＡＮＧ， ＪＩＮ ＳＯＯ
【住所又は居所原語表記】Ｂ ｄｏｎｇ ５０１ Ｐｉｌｇｒｉｎ ｖｉｌｌａ， ８４６−７ Ｂａｎｇｂａｅ ４−ｄｏｎｇ， Ｓｅｏｃｈｏ−ｇｕ， Ｓｅｏｕｌ １３７−０６０ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ
【Ｆターム（参考）】
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