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    皮膚鏡毛孔檢測(cè)方法在2940nm鉺像素激光治療毛孔粗大療效觀察中的應(yīng)用

    2019-03-28 09:23:08門(mén)月華臧琳吳雯婷李薇薇張春雷
    中華皮膚科雜志 2019年2期
    關(guān)鍵詞:毛孔色差激光治療

    門(mén)月華 臧琳 吳雯婷 李薇薇 張春雷

    1北京大學(xué)第三醫(yī)院皮膚科100191;2北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司101111

    皮膚毛孔粗大通常指皮膚毛孔體積增大,外觀表面積超過(guò)0.02 mm2[1],皮膚毛孔表面多不平整,常有色度加深。激光共聚焦顯微鏡下可見(jiàn)毛孔局部表皮增生并延伸刺入真皮,真皮乳頭層突入表皮,呈“鐘乳石樣”外觀[2]。目前認(rèn)為,皮脂腺分泌旺盛、毛孔周?chē)M織結(jié)構(gòu)彈性松弛和毛囊肥大是面部毛孔粗大的三大成因[3]。臨床上用于改善面部毛孔粗大的方法很多,但目前國(guó)內(nèi)外尚無(wú)客觀、量化、可重復(fù)的毛孔評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。本研究建立基于皮膚鏡的無(wú)創(chuàng)面部毛孔量化評(píng)估方法,以期解決此難題。

    一、對(duì)象

    選取2017年6-12月,以“面部毛孔粗大”為主訴至北京大學(xué)第三醫(yī)院皮膚科就診的30 例患者,男11 例,女19例,年齡(38.7±11.9)歲。入選標(biāo)準(zhǔn):①皮脂腺分泌旺盛和/或毛孔周?chē)M織結(jié)構(gòu)彈性松弛所致面部毛孔粗大的患者;②試驗(yàn)前及試驗(yàn)期間均不使用其他改善毛孔粗大的藥物或措施。排除標(biāo)準(zhǔn):玫瑰痤瘡、糖皮質(zhì)激素性皮炎患者,妊娠和哺乳期婦女。所有受試者均簽署知情同意書(shū)。

    二、2940nm鉺像素激光治療

    所有病例均接受治療,采用飛頓輝煌激光光子工作站(以色列Alma Lasers 公司)2940nm 鉺像素治療手具,7×7治療頭,1 200 ~2 200 mJ/脈沖定點(diǎn)發(fā)射2 ~4 個(gè)脈沖,根據(jù)皮膚反應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)。以治療區(qū)域出現(xiàn)灰白色氣化點(diǎn)、皮膚發(fā)紅、有輕度滲出為適宜能量及治療脈沖數(shù)量。治療過(guò)程中患者有可以耐受的痛感。每6 周治療1 次,共3 次,治療期間外用防曬乳膏和保濕乳膏。每次治療后囑患者48 h內(nèi)保持創(chuàng)面干燥,避免使用美白產(chǎn)品,禁食光敏性食物及酒精類飲料,禁止手撕剝脫恢復(fù)期痂皮。全程記錄不良反應(yīng),包括疼痛、色素沉著及瘢痕等的出現(xiàn)和消退時(shí)間、嚴(yán)重程度及其與治療的關(guān)系,采取的措施和轉(zhuǎn)歸情況。

    三、療效評(píng)估

    分別在治療前及最后一次治療后的第6周采集患者面部圖像,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)照片評(píng)估和皮膚鏡毛孔量化評(píng)估。

    (一)標(biāo)準(zhǔn)照片評(píng)估:參考國(guó)內(nèi)學(xué)者提出的面部毛孔標(biāo)準(zhǔn)照片評(píng)估法[4]。在相同的光源與背景下,采用單反相機(jī)微距鏡頭,以鼻尖為焦點(diǎn)拍攝面部標(biāo)準(zhǔn)微距照片。照片評(píng)分標(biāo)準(zhǔn):1 級(jí)為極少可見(jiàn)毛孔;2 級(jí)為輕微可見(jiàn)毛孔;3 級(jí)為清晰可見(jiàn)毛孔;4級(jí)為明顯可見(jiàn)毛孔或內(nèi)含小于毛孔大小的角栓;5級(jí)為非常明顯可見(jiàn)毛孔或內(nèi)含與毛孔大小一致的角栓;6級(jí)為明顯擴(kuò)大的毛孔或內(nèi)含突出毛孔的角栓,呈草莓樣。由不參與治療的兩位皮膚科醫(yī)生分別對(duì)每張照片評(píng)分,評(píng)分不一致時(shí)討論決定。

    (二)無(wú)創(chuàng)面部毛孔量化評(píng)估:使用MoleMax HD皮膚鏡圖像分析系統(tǒng)(奧地利Derma Medical System 公司)采集鼻尖圖像。所采圖像放大20倍,經(jīng)處理后對(duì)識(shí)別出的毛孔進(jìn)行顏色及面積的量化評(píng)估。

    1.圖像預(yù)處理:①圖像平滑:采用高斯濾波算法[5-6]對(duì)原始圖像做平滑處理,以減少圖像噪聲(圖1A、1B);②灰度變換:將原圖像由紅藍(lán)綠三色(Red-Green-Blue,RGB)空間轉(zhuǎn)換到灰度空間,以便毛孔輪廓邊緣識(shí)別(圖1C);③色彩增強(qiáng):利用直方圖標(biāo)準(zhǔn)化算法[7]對(duì)灰度圖進(jìn)行直方圖變換,提高圖像對(duì)比度,增加識(shí)別精度(圖1D);④灰度圖二值化:由專業(yè)醫(yī)師根據(jù)不同患者的皮膚狀況確定識(shí)別閾值,所有低于閾值的像素置為0,高于閾值的像素置為255,以保證識(shí)別出最具代表性的毛孔。確定閾值后,在治療前后的評(píng)價(jià)中統(tǒng)一使用(圖1E);⑤輪廓提?。涸诙祱D像上,利用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析圖像邊緣[8]。為避免皮膚鏡采集樣本時(shí)光源分布不均,僅對(duì)采集到的皮膚圖樣中間區(qū)域(以原圖中心為中心,長(zhǎng)寬各為原圖1/2的矩形區(qū)域)采樣處理(圖1F)。皮膚鏡采集圖像中一般只含有毛孔、皮膚以及毛發(fā)3類結(jié)構(gòu),采用輪廓面積的大小即可篩選出毛孔輪廓,見(jiàn)圖1G。

    圖1 毛孔識(shí)別圖像處理過(guò)程 1A:原始圖像;1B:高斯濾波后的圖像;1C:灰度變換圖像;1D:直方圖拉伸后的圖像;1E:二值化圖像;1F:輪廓圖像;1G:毛孔識(shí)別圖像;1H:毛孔最小方形包圍;1I、1J:治療前后毛孔面積量化與色差量化指標(biāo)顯示;1K:計(jì)算機(jī)處理區(qū)域毛孔識(shí)別率為75%,紫色加粗標(biāo)記為計(jì)算機(jī)檢出毛孔,紅色標(biāo)記為計(jì)算機(jī)漏檢、醫(yī)師標(biāo)記出的毛孔

    2.毛孔面積量化:用所有識(shí)別出的毛孔面積的平均值作為量化指標(biāo),毛孔的平均面積=所有毛孔總面積/毛孔個(gè)數(shù)。

    3.毛孔色差量化:毛孔色差量化指標(biāo),計(jì)算毛孔內(nèi)部顏色均值與其上、下、左、右4 個(gè)方向一定范圍內(nèi)顏色均值的差值,然后將差值平均,作為色差指標(biāo),其具體過(guò)程如下:①根據(jù)識(shí)別出的毛孔邊緣,計(jì)算出其最小包圍的方形輪廓(圖1H);②計(jì)算方形輪廓中RGB顏色的均值,分別記為R、G、B;③在緊鄰此方形輪廓的上下左右4 個(gè)方向,分別選取一個(gè)同等大小方形輪廓,計(jì)算輪廓中RGB 顏色均值,記為R′、G′、B′(′代表上下左右四個(gè)方向);④分別計(jì)算目標(biāo)毛孔區(qū)域與其周?chē)鄳?yīng)區(qū)域的色差均值距離(歐氏距離,Dist)[9]:

    ⑤計(jì)算最終色差指標(biāo):

    ⑥最終,圖像上會(huì)顯示毛孔區(qū)域以及其相應(yīng)的面積及顏色量化指標(biāo)(圖1I、1J)。

    4.評(píng)價(jià):兩名具有5年以上皮膚鏡使用經(jīng)驗(yàn)的皮膚科醫(yī)師標(biāo)定毛孔檢測(cè)系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)采樣處理區(qū)域的毛孔,分析30例患者治療前后共60張皮膚鏡圖片,紫色加粗標(biāo)記為計(jì)算機(jī)檢出毛孔,紅色標(biāo)記為計(jì)算機(jī)漏檢、醫(yī)師標(biāo)記出的毛孔(圖1K),計(jì)算每張圖片的計(jì)算機(jī)采樣處理識(shí)別率(%)。

    四、患者滿意度自評(píng)

    療程結(jié)束后,由患者對(duì)毛孔粗大改善情況進(jìn)行4 級(jí)滿意度主觀評(píng)價(jià):非常滿意、滿意、一般、不滿意。滿意率=(非常滿意+滿意)/總例數(shù)×100%

    五、安全性評(píng)價(jià)

    記錄試驗(yàn)期間出現(xiàn)的不良反應(yīng),包括紅斑、滲出及瘢痕情況。

    六、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

    采用SPSS17.0軟件,計(jì)量資料數(shù)據(jù)以±s表示,以自身治療前后對(duì)照進(jìn)行配對(duì)樣本t檢驗(yàn);標(biāo)準(zhǔn)照片評(píng)估結(jié)果為等級(jí)資料,采用兩配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn))。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    七、結(jié)果

    (一)標(biāo)準(zhǔn)照片評(píng)估:療程結(jié)束后,30例患者中面部毛孔評(píng)級(jí)較治療前降低3 級(jí)者1 例(3.3%),降低2 級(jí)者7 例(23.3%),降低1級(jí)者21例(70%),無(wú)變化者1例(3.3%),治療前后評(píng)級(jí)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Z=-4.94,P<0.01)。

    (二)面部毛孔量化評(píng)估:治療結(jié)束后,患者鼻尖部毛孔皮膚鏡下量化評(píng)估,面積量化值、色差量化值較治療前均降低,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P<0.05)。見(jiàn)表1。

    (三)毛孔檢出率:計(jì)算機(jī)處理區(qū)域毛孔檢出率(70.59±3)%,中位數(shù)為70%。

    (四)患者滿意度評(píng)價(jià)結(jié)果:療程結(jié)束后,非常滿意8例、滿意12例、一般10例,滿意率為66.7%。

    表1 毛孔粗大患者30例2940nm鉺像素激光治療后鼻尖部毛孔皮膚鏡下量化指標(biāo)比較(±s)

    表1 毛孔粗大患者30例2940nm鉺像素激光治療后鼻尖部毛孔皮膚鏡下量化指標(biāo)比較(±s)

    觀察時(shí)間治療前治療后t值P值面積量化值831.45±88.92 712.95±87.45 5.70<0.001色差量化值28.92±9.91 23.82±9.43 2.06 0.048

    (五)不良反應(yīng)事件:30例患者都在每次治療后出現(xiàn)持續(xù)數(shù)小時(shí)的短暫紅斑水腫反應(yīng),均在48 h內(nèi)消退。30例患者均有輕微的結(jié)痂,于5 ~10 d 內(nèi)脫落,無(wú)色素沉著或減退。整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中沒(méi)有觀察到嚴(yán)重的水皰、持久性紅斑或者色素異常等不良反應(yīng)。

    八、討論

    目前國(guó)內(nèi)外對(duì)面部毛孔的大小、密度及顏色的評(píng)價(jià)未見(jiàn)被廣泛認(rèn)可的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。既往評(píng)價(jià)方法只關(guān)注面部毛孔的大小,對(duì)于毛孔顏色及與周?chē)つw的色差,受限于技術(shù)條件,均未予以重視。我們?cè)谂R床實(shí)踐中發(fā)現(xiàn),利用皮膚鏡觀測(cè)毛孔可以更精確地判斷毛孔大小及色差,由此受啟發(fā)建立一種無(wú)創(chuàng)面部毛孔量化評(píng)估方法,從毛孔面積與色差兩個(gè)方面建立評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

    2940nm鉺像素激光治療毛孔粗大療效較確切[10-11],是目前治療毛孔粗大較為常用的方法。本研究采用標(biāo)準(zhǔn)照片評(píng)估2940nm 鉺像素激光治療前后患者面部毛孔評(píng)級(jí),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,滿意率為66.7%,與既往文獻(xiàn)報(bào)道一致。同時(shí),采用皮膚鏡面部毛孔量化評(píng)估比較患者鼻尖部毛孔治療前后指標(biāo),治療后的毛孔面積量化值、色差量化值較治療前均降低??梢悦鞔_檢測(cè)出治療后面部毛孔大小和色差明顯改善,與專業(yè)人士評(píng)估大體照片結(jié)果及以往文獻(xiàn)報(bào)道一致[10-11]。且本方法可提供量化數(shù)據(jù),使得對(duì)面部毛孔的評(píng)價(jià)更為客觀精確。

    量化評(píng)估面部毛孔的重點(diǎn)和難點(diǎn)在于毛孔邊緣的識(shí)別。本研究利用圖像技術(shù)對(duì)皮膚鏡圖片進(jìn)行預(yù)處理,并基于邊緣檢測(cè)及物體識(shí)別的方法,通過(guò)專業(yè)人員調(diào)整并確定判別閾值,從而鎖定目標(biāo)毛孔。通過(guò)計(jì)算圖像面積差值、色彩空間距離,建立面部毛孔面積與色差的量化評(píng)價(jià)體系,其無(wú)創(chuàng)、簡(jiǎn)便、客觀的優(yōu)點(diǎn)顯而易見(jiàn)。

    本方法的不足之處在于,仍存在部分漏檢毛孔,尚不夠全面精確,另外量化評(píng)估過(guò)程中需要專業(yè)人員調(diào)節(jié)毛孔標(biāo)記的閾值,尚摻雜一些主觀因素。但隨著各種圖像處理技術(shù),可以預(yù)期本方法對(duì)于面部毛孔的識(shí)別將會(huì)越來(lái)越精準(zhǔn)。也應(yīng)當(dāng)看到,當(dāng)前人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)蓬勃發(fā)展,未來(lái)可能開(kāi)發(fā)出新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從大量醫(yī)療數(shù)據(jù)中提取毛孔特征,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以獲得可信度高的識(shí)別模型,進(jìn)而消除毛孔識(shí)別中的人為因素。我們?cè)诖朔矫嬉策M(jìn)行了初步探索并申請(qǐng)相關(guān)專利[12],但由于資源與樣本量的限制,目前還不夠成熟。

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