皮肤老化规律在皮肤病诊断、美容效果评价、法医学鉴定以及体育比赛年龄鉴定等领域具有重要的作用。本文提出了利用皮肤纹理面积客观评价皮肤老化现象。首先采集了放大后的皮肤纹理图像, 然后利用迭代阈值法对皮肤纹理图像进行分割, 采用分水岭算法获得脊线图, 最后提取了皮脊代表的皮肤纹理面积。实验结果表明, 无论男性女性, 皮肤表面图像中皮脊的平均面积与年龄均具有高度相关性(男性:相关系数r=0.938;女性:相关系数r=0.922), 皮肤纹理面积与年龄的回归曲线表明皮肤纹理面积随着年龄的增加而增大, 说明该方法可有效客观评价皮肤老化现象。
引用本文： 单改仙, 甘平, 何玲, 孙露, 李倩楠, 江正, 贺向前. 利用皮肤纹理面积客观评价皮肤老化的研究. 生物医学工程学杂志, 2015, 32(1): 142-145. doi: 10.7507/1001-5515.20150026 复制
引言
皮肤老化是指随着年龄的增长以及外界因素的影响，皮肤萎缩、变薄，出现细纹或者粗深的皱纹，使得原有几何图形外观明显改变或消失的现象[1-2]。皮肤表面纹理形态可以客观地反映皮肤的老化状况，目前定性评价皮肤表面纹理老化的方法较多，常见的肉眼形态评估方法，虽然具有无创性，但容易受到医师主观因素的影响，精确度低。定量评价的方法有硅胶复膜制备皮纹样本的方法[3], 但是价格昂贵，操作起来较为复杂，耗时费力，对大样本的人群研究有很大的限制，除此之外也有学者对皮肤纹理进行定量研究，但是对皮肤纹理平均面积未做定量研究[4-10]。受前辈学者的启发，项目组人员探索采用图像处理技术客观定量分析皮肤老化问题，设计出一套针对皮肤纹理面积评价皮肤老化的方法，该方法具有操作简单、设备价格便宜、数据样本容易采集的特点，易于推广，具有广泛的市场应用前景。
人体不同部位皮肤纹理差异性较大，经过多年的研究发现，前臂曲侧中间位置的皮肤受外界环境影响小，肌肉运动不频繁，便于采集，该部位皮肤纹理的发育具有典型的阶段性和连续性，符合人体器官发育的生理规律和解剖特征。图像采集系统采用自制的数码放大显微镜系统(实用新型专利号：ZL 2012 2031 8575.4)，皮肤图像经过一系列算法处理，提取到皮肤纹理的平均面积指标，通过统计分析面积指标与皮肤老化的相关性，进而可以通过回归分析或曲线拟合得到皮肤老化曲线，从而客观地应用于皮肤老化的评价及医学美容皮肤老化的诊断。
1 材料与方法
1.1 设备与软件系统
图像采集系统采用自制的数码放大显微镜系统(专利号：ZL 2012 2031 8575.4)，采集时所采用的性能指标如下：通用串行总线接口(Universal Serial Bus，USB)2.0、分辨率为800×600×24 bit、放大倍数为40倍。另外还使用了JAVA语言开发平台(NETBEANS和JAI开发包)、MATLAB、统计学软件(statistical product and service solutions，SPSS)。
1.2 方法
1.2.1 图像分割与滤波
通过灰度变化将图像采集获取的24位真彩色图像转化为8位灰度图像后，采用对比度受限的局部直方图均衡化[13](contrast limited adaptive histogram equalization，CLAHE)获得增强的图像、然后采用迭代阈值分割方法对图像分割，最后进行中值滤波处理和形态学增强[11-18]，其处理过程如图 1所示。
图1
皮肤图像处理过程
(a)样本图像；(b)灰度图像；(c) CLAHE处理后的图像；(d)分割后的图像；(e)中值滤波后的图像；(f)形态学增强后的图像
Figure1. Processing of skin image treatment(a) skin image samples; (b) gray image; (c) images processed by CLAHE; (d) images processed by image segmentation; (e) images processed by median filtering; (f) images processed by morphology enhancement
1.2.2 纹理面积提取
皮肤的纹理是由皮脊和皮沟组成的，皮沟相互交错围成皮脊，经显微系统采集图像放大后，单个皮脊的面积随机性较强，但是从整体上观察皮脊的平均面积随年龄有规律变化，受此启发，项目提取皮脊的面积，同时忽略皮沟宽度，以此研究皮肤发育规律，把提取的皮脊平均面积定义为皮肤纹理面积。因此在滤波的分割图像的基础上，采用分水岭算法获得了皮肤纹理的脊线图，从而可以获取标注出每个皮脊的面积，然后计算皮脊的平均面积。图 2是典型的代表三个不同年龄段皮肤纹理面积的提取过程，其中25岁女性皮肤皮脊的平均面积为173 pixel、65岁女性皮肤皮脊的平均面积为414 pixel、82岁女性皮肤皮脊的平均面积为817 pixel。
图2
三例女性皮肤样本皮脊的平均面积计算
Figure2.
Calculation of mean areas of skin ridges for three female samples
1.2.3 统计分析
左右臂皮肤纹理的平均面积间的差异性采用Mann-Whitney U检验，皮肤纹理的平均面积与年龄的相关性采用Pearson相关，皮肤老化曲线采用3次曲线拟合。
2 实验结果
2.1 材料收集与实验分组
皮肤采集部位为前臂屈侧1/2处，此处皮肤受外界环境影响小，肌肉运动不频繁，采集容易，更能体现人体皮肤发育过程。要求志愿者在重庆地区生活5年以上、汉族、无系统性疾病、无皮肤病史。针对300名室内工作人员(包括学生、教师、办公室工作人员等)，在室温为(25±5)℃、湿度为80%±5%的室内条件下，通过数码显微镜系统在固定焦距和物距下采集前臂屈侧1/2处的皮肤表面图像(此处皮肤禁用水和化妆品1 h以上)，每位志愿者左右手各采集20幅图像，记录年龄、身高、体重、性别、民族、重庆生活年限以及采集时间等信息。剔除身体质量指数不在标准范围内以及图像模糊的样本，最终获得77例样本(20~93岁，平均年龄为56.5岁，身体质量指数为19~24)，分为男性组和女性组，其中男性40例，女性37例。
2.2 皮肤纹理的平均面积的差异性分析
经过Mann-Whitney U检验分析，得到女性左右臂对应位置处的皮肤皮脊的平均面积间的相伴概率为0.974，男性左右臂对应位置处的皮肤皮脊的平均面积间的相伴概率为0.985，均远远大于显著性水平0.05，因此认为皮肤皮脊的平均面积在同一个体的左右臂对应位置间均没有显著性差异，如表 1所示。
表1
测量指标的差异性
Table1.
Differences of measurements
2.3 皮肤纹理的平均面积与年龄的相关性分析
统计结果表明，无论男性或女性，皮肤皮脊的平均面积与年龄均存在良好的正相关性，男性相关系数为0.938(P＜0.001)，女性相关系数为0.922(P＜0.001)。
2.4 皮肤纹理的平均面积与年龄的回归分析
图 3是皮肤纹理的平均面积与年龄的回归曲线。可以看到，无论男性或女性，皮肤皮脊的平均面积随着年龄的增加而增大，而且，随着年龄的增长，皮肤皮脊的平均面积在男女性60岁之前的增加趋势比较缓慢，60岁之后则变化速度急剧加快。
图3
皮肤纹理的平均面积与年龄关系的回归曲线
Figure3.
Regression curves of relationship between the mean areas of the skin ridges and age
从表 2中可以得到男性的回归曲线方程为：y=214.778-4.253x+0.080x2+0.001x3，女性的回归曲线方程为：y=-227.099+28.793x-0.661x2+0.006x3
表2
男性和女性的模型概述与参数估计
Table2.
Model summary and parameter estimates of male and female
3 讨论
项目所采用的方法能客观评价皮肤老化规律，所用仪器设备价格低廉，数据采集容易，市场推广容易。相对于美容机构对皮肤水分、皮肤弹性、皮肤油性等指标的测量，皮肤纹理面积更具规律性，个体差异小，能形成量化指标。尽管硅胶复制品测量皮肤参数的方法可以获取皮肤的三维数据，也容易形成量化指标，但是硅胶粘贴在皮肤表面复制时容易造成皮肤纹理变形，误差大，本方法操作更简单，设备和技术要求更低，经过采集、处理和计算，发现平均每个样本用时大约30 s，与文献[3]中的硅胶复膜制备法相比而言，节省了时间和成本，不仅效率上有很大的提高，而且在精度上也有很大的改善。
皮肤纹理面积评价皮肤老化现象具有广阔的应用前景，除了应用到皮肤病的诊断和美容效果的评价之外，还可以应用到法医学年龄鉴定和体育比赛年龄鉴定。特别是年龄鉴定，常用的手腕骨骨龄检测法(tanner whitehouse 3, TW3)只能用于儿童青少年，不能应用到成年人，而该方法能扩大年龄检测范围，检测时无需射线照射采集图像，无辐射，无损解剖，检测的年龄信息可为刑事侦查提供更多线索或能在体育比赛中进行有效的年龄造假的识别。
皮肤表面纹理信息的获取对本项目很关键，采集设备造成的亮度不均、噪声等因素干扰以及志愿者身体健康状况，如肥胖、过劳、精神长期抑郁等给样本收集带来一定的难度。项目严格筛选数据，为了验证采集数据的可靠性，实验设计中对同一个体的左右手的数据进行了对比分析，采用Mann-Whitney U检验，如果同一个体左右手皮肤纹理面积差异比较大，说明采集的数据误差大，实验数据表明项目设计的采集设备稳定可靠，各种干扰因素得到了有效控制。通过对皮肤纹理图像的分割和平均面积的提取，统计分析发现皮肤纹理的平均面积与年龄具有很强的相关性，同时获取到了皮肤纹理面积与年龄的回归曲线，不过采集到的有效数据样本有限，其回归曲线还需进一步修正，项目的后继工作中将采集更多数据，同时考虑我国南北人群身体差异大、脑力劳动者和体力劳动者差异大以及民族多的问题，收集的数据需更广泛。
近些年来，国内外学者对皮肤纹理分析做了大量研究，并不断有各种方法和仪器问世，用于评价皮肤的老化。但这些方法和仪器或价格昂贵，或精度不高，使其应用局限化[8-10]。目前还没有一种金标准有效评价皮肤老化现象，本方法在指标的选择上具备一些优势，数据可靠，但是在处理过程中也忽略了一些次要因素的影响，如皮沟的宽度、毛孔的大小等问题，可能会对皮肤老化曲线造成一些影响。另外，本研究指标选择比较单一，下一步将对皮肤图像的灰度共生矩阵、皮沟的宽度、毛孔的粗细进行深入研究，从而更准确地评价皮肤老化现象。
引言
皮肤老化是指随着年龄的增长以及外界因素的影响，皮肤萎缩、变薄，出现细纹或者粗深的皱纹，使得原有几何图形外观明显改变或消失的现象[1-2]。皮肤表面纹理形态可以客观地反映皮肤的老化状况，目前定性评价皮肤表面纹理老化的方法较多，常见的肉眼形态评估方法，虽然具有无创性，但容易受到医师主观因素的影响，精确度低。定量评价的方法有硅胶复膜制备皮纹样本的方法[3], 但是价格昂贵，操作起来较为复杂，耗时费力，对大样本的人群研究有很大的限制，除此之外也有学者对皮肤纹理进行定量研究，但是对皮肤纹理平均面积未做定量研究[4-10]。受前辈学者的启发，项目组人员探索采用图像处理技术客观定量分析皮肤老化问题，设计出一套针对皮肤纹理面积评价皮肤老化的方法，该方法具有操作简单、设备价格便宜、数据样本容易采集的特点，易于推广，具有广泛的市场应用前景。
人体不同部位皮肤纹理差异性较大，经过多年的研究发现，前臂曲侧中间位置的皮肤受外界环境影响小，肌肉运动不频繁，便于采集，该部位皮肤纹理的发育具有典型的阶段性和连续性，符合人体器官发育的生理规律和解剖特征。图像采集系统采用自制的数码放大显微镜系统(实用新型专利号：ZL 2012 2031 8575.4)，皮肤图像经过一系列算法处理，提取到皮肤纹理的平均面积指标，通过统计分析面积指标与皮肤老化的相关性，进而可以通过回归分析或曲线拟合得到皮肤老化曲线，从而客观地应用于皮肤老化的评价及医学美容皮肤老化的诊断。
1 材料与方法
1.1 设备与软件系统
图像采集系统采用自制的数码放大显微镜系统(专利号：ZL 2012 2031 8575.4)，采集时所采用的性能指标如下：通用串行总线接口(Universal Serial Bus，USB)2.0、分辨率为800×600×24 bit、放大倍数为40倍。另外还使用了JAVA语言开发平台(NETBEANS和JAI开发包)、MATLAB、统计学软件(statistical product and service solutions，SPSS)。
1.2 方法
1.2.1 图像分割与滤波
通过灰度变化将图像采集获取的24位真彩色图像转化为8位灰度图像后，采用对比度受限的局部直方图均衡化[13](contrast limited adaptive histogram equalization，CLAHE)获得增强的图像、然后采用迭代阈值分割方法对图像分割，最后进行中值滤波处理和形态学增强[11-18]，其处理过程如图 1所示。
图1
皮肤图像处理过程
(a)样本图像；(b)灰度图像；(c) CLAHE处理后的图像；(d)分割后的图像；(e)中值滤波后的图像；(f)形态学增强后的图像
Figure1. Processing of skin image treatment(a) skin image samples; (b) gray image; (c) images processed by CLAHE; (d) images processed by image segmentation; (e) images processed by median filtering; (f) images processed by morphology enhancement
1.2.2 纹理面积提取
皮肤的纹理是由皮脊和皮沟组成的，皮沟相互交错围成皮脊，经显微系统采集图像放大后，单个皮脊的面积随机性较强，但是从整体上观察皮脊的平均面积随年龄有规律变化，受此启发，项目提取皮脊的面积，同时忽略皮沟宽度，以此研究皮肤发育规律，把提取的皮脊平均面积定义为皮肤纹理面积。因此在滤波的分割图像的基础上，采用分水岭算法获得了皮肤纹理的脊线图，从而可以获取标注出每个皮脊的面积，然后计算皮脊的平均面积。图 2是典型的代表三个不同年龄段皮肤纹理面积的提取过程，其中25岁女性皮肤皮脊的平均面积为173 pixel、65岁女性皮肤皮脊的平均面积为414 pixel、82岁女性皮肤皮脊的平均面积为817 pixel。
图2
三例女性皮肤样本皮脊的平均面积计算
Figure2.
Calculation of mean areas of skin ridges for three female samples
1.2.3 统计分析
左右臂皮肤纹理的平均面积间的差异性采用Mann-Whitney U检验，皮肤纹理的平均面积与年龄的相关性采用Pearson相关，皮肤老化曲线采用3次曲线拟合。
2 实验结果
2.1 材料收集与实验分组
皮肤采集部位为前臂屈侧1/2处，此处皮肤受外界环境影响小，肌肉运动不频繁，采集容易，更能体现人体皮肤发育过程。要求志愿者在重庆地区生活5年以上、汉族、无系统性疾病、无皮肤病史。针对300名室内工作人员(包括学生、教师、办公室工作人员等)，在室温为(25±5)℃、湿度为80%±5%的室内条件下，通过数码显微镜系统在固定焦距和物距下采集前臂屈侧1/2处的皮肤表面图像(此处皮肤禁用水和化妆品1 h以上)，每位志愿者左右手各采集20幅图像，记录年龄、身高、体重、性别、民族、重庆生活年限以及采集时间等信息。剔除身体质量指数不在标准范围内以及图像模糊的样本，最终获得77例样本(20~93岁，平均年龄为56.5岁，身体质量指数为19~24)，分为男性组和女性组，其中男性40例，女性37例。
2.2 皮肤纹理的平均面积的差异性分析
经过Mann-Whitney U检验分析，得到女性左右臂对应位置处的皮肤皮脊的平均面积间的相伴概率为0.974，男性左右臂对应位置处的皮肤皮脊的平均面积间的相伴概率为0.985，均远远大于显著性水平0.05，因此认为皮肤皮脊的平均面积在同一个体的左右臂对应位置间均没有显著性差异，如表 1所示。
表1
测量指标的差异性
Table1.
Differences of measurements
2.3 皮肤纹理的平均面积与年龄的相关性分析
统计结果表明，无论男性或女性，皮肤皮脊的平均面积与年龄均存在良好的正相关性，男性相关系数为0.938(P＜0.001)，女性相关系数为0.922(P＜0.001)。
2.4 皮肤纹理的平均面积与年龄的回归分析
图 3是皮肤纹理的平均面积与年龄的回归曲线。可以看到，无论男性或女性，皮肤皮脊的平均面积随着年龄的增加而增大，而且，随着年龄的增长，皮肤皮脊的平均面积在男女性60岁之前的增加趋势比较缓慢，60岁之后则变化速度急剧加快。
图3
皮肤纹理的平均面积与年龄关系的回归曲线
Figure3.
Regression curves of relationship between the mean areas of the skin ridges and age
从表 2中可以得到男性的回归曲线方程为：y=214.778-4.253x+0.080x2+0.001x3，女性的回归曲线方程为：y=-227.099+28.793x-0.661x2+0.006x3
表2
男性和女性的模型概述与参数估计
Table2.
Model summary and parameter estimates of male and female
3 讨论
项目所采用的方法能客观评价皮肤老化规律，所用仪器设备价格低廉，数据采集容易，市场推广容易。相对于美容机构对皮肤水分、皮肤弹性、皮肤油性等指标的测量，皮肤纹理面积更具规律性，个体差异小，能形成量化指标。尽管硅胶复制品测量皮肤参数的方法可以获取皮肤的三维数据，也容易形成量化指标，但是硅胶粘贴在皮肤表面复制时容易造成皮肤纹理变形，误差大，本方法操作更简单，设备和技术要求更低，经过采集、处理和计算，发现平均每个样本用时大约30 s，与文献[3]中的硅胶复膜制备法相比而言，节省了时间和成本，不仅效率上有很大的提高，而且在精度上也有很大的改善。
皮肤纹理面积评价皮肤老化现象具有广阔的应用前景，除了应用到皮肤病的诊断和美容效果的评价之外，还可以应用到法医学年龄鉴定和体育比赛年龄鉴定。特别是年龄鉴定，常用的手腕骨骨龄检测法(tanner whitehouse 3, TW3)只能用于儿童青少年，不能应用到成年人，而该方法能扩大年龄检测范围，检测时无需射线照射采集图像，无辐射，无损解剖，检测的年龄信息可为刑事侦查提供更多线索或能在体育比赛中进行有效的年龄造假的识别。
皮肤表面纹理信息的获取对本项目很关键，采集设备造成的亮度不均、噪声等因素干扰以及志愿者身体健康状况，如肥胖、过劳、精神长期抑郁等给样本收集带来一定的难度。项目严格筛选数据，为了验证采集数据的可靠性，实验设计中对同一个体的左右手的数据进行了对比分析，采用Mann-Whitney U检验，如果同一个体左右手皮肤纹理面积差异比较大，说明采集的数据误差大，实验数据表明项目设计的采集设备稳定可靠，各种干扰因素得到了有效控制。通过对皮肤纹理图像的分割和平均面积的提取，统计分析发现皮肤纹理的平均面积与年龄具有很强的相关性，同时获取到了皮肤纹理面积与年龄的回归曲线，不过采集到的有效数据样本有限，其回归曲线还需进一步修正，项目的后继工作中将采集更多数据，同时考虑我国南北人群身体差异大、脑力劳动者和体力劳动者差异大以及民族多的问题，收集的数据需更广泛。
近些年来，国内外学者对皮肤纹理分析做了大量研究，并不断有各种方法和仪器问世，用于评价皮肤的老化。但这些方法和仪器或价格昂贵，或精度不高，使其应用局限化[8-10]。目前还没有一种金标准有效评价皮肤老化现象，本方法在指标的选择上具备一些优势，数据可靠，但是在处理过程中也忽略了一些次要因素的影响，如皮沟的宽度、毛孔的大小等问题，可能会对皮肤老化曲线造成一些影响。另外，本研究指标选择比较单一，下一步将对皮肤图像的灰度共生矩阵、皮沟的宽度、毛孔的粗细进行深入研究，从而更准确地评价皮肤老化现象。
