JP6735832B2 - 個人のuv曝露測定のための装置およびシステム - Google Patents
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Description
本出願は、2016年1月4日に出願された米国出願第62/274,689号、および2016年9月30日に出願された米国出願第62/402,253号に基づいており、かつ、これらの米国出願の優先権の利益を主張し、これらの米国出願の全内容は、参照によって本明細書に組み込まれている。
概要:
入力は、携帯電話カメラによって撮影された写真である。各正方形(図5を参照)の色は、CIE L*a*b空間(L、A、Bとして表される)において表現され、ただし、値は定量化のために使用される。値は、倍精度浮動小数点形式の連続数である。正方形1〜10は、基準色であり、aの値は、1〜10まで増加している(A1<A2<A3<A4<A5<A6<A7<A8<A9<A10)。正方形11〜16は、UV可変色(図6も参照)であり、ただし、A11>=A12>=A13>=A14>=A15>=A16、A10>=A11、A12、A13、A14、A15、A16>=A1である。正方形17および18は、可逆的なUV可変色であり、A10<=A17、A18<=A1である。A11〜A16は、A1〜A10と比較され、マッチングするもの、すなわち、Ai−Δ<=Aj<=Ai+Δ、(j=11、12、...、16、i=1、2、...、10、Δは2つの隣接する色間の偏差の半分以下である)を見つける。出力はUV曝露であり、UV曝露は、以下のようなルックアップテーブルによって予め決定されている。
ただし、UVj、iは、倍精度浮動小数点形式の連続数である(j=11、12、...、16、i=1、2、3、...、10)。正方形11〜16について、読出し値は、UV11,i11、UV12,i12、UV13,i13、UV14,i14、UV15,i15、UV16,i16となるであろう。最終出力UV値は、UV11,i11、UV12,i12、UV13,i13、UV14,i14、UV15,i15、UV16,i16の交点となるであろう。具体的な計算は、下記に説明される。
1.カメラのオートフォーカス機能を使用して、鮮明な写真を撮影する
2.画像から「ハート」を抽出し、画像を既存のテンプレートに合わせて拡大縮小し、基準色の位置を求める
a.「ハート」がボックス内となるようにボックスを強調する
b.「ハート」を抽出することに失敗した場合、画像を再撮影するように要求する
3.画像を前処理する:ホワイトバランス補正、および光源を識別する
4.基準色(1〜10)L値、A値、B値(平均)A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10を読み取り、予め記憶された標準値を用いてL値、A値、B値の線形化を行う。値は、倍精度浮動小数点形式の連続数である。pic1において、それらは、128、129、134、136、139、141、145、147、151、153である。
a.外れ値が多すぎる場合、写真は均一に照明されておらず、画像の再撮影を要求する。
b.A1<A2<A3<A4<A5<A6<A7<A8<A9<A10であり、そうでない場合、写真は露出過度または露出不足である。
5.予め決定されたルックアップテーブルは、以下のように抽出される。
UV(単位:MJ/m2)
6.UV可変値(11〜16)L値、A値、B値(平均)、A11、A12、A13、A14、A15、A16を読み取る。ただし、A11>=A12>=A13>=A14>=A15>=A16、A10>=A11、A12、A13、A14、A15、A16>=A1であり、これらの値とA1、...、A10とを比較し、マッチングするもの、すなわち、Ai−Δ<=Aj<=Ai+Δ、(j=11、12、...、16、i=1、2、...、10であり、Δは2つの隣接する色間の偏差の半分以下である)を見つける。
Aj>=A10である場合、UVj>=UVj,10であり、
そうではなく、Aj<=A2である場合、UVj<=UVj、2であり、
そうではなく、Ai<=Aj<=Ai+1(i=1、...、9)である場合、
UVj=UVj,iとUVj,i+1との間の線形相関である。
図7のテスト画像を参照されたい。pic7−1はUV0.001に対応し、pic7−2はUV0.01に対応し、pic7−3はUV0.1に対応し、pic7−4はUV0.02に対応し、pic7−5はUV0.3に対応し、pic7−6はUV0.005に対応し、pic7−7はUV0.05に対応し、pic7−8はUV0.5に対応し、pic7−9はUV0.8に対応し、pic7−10はUV1.2に対応する(読出し値>=1を有するべきである)。
7.理想条件下では、UV11,i11、UV12,i12、UV13,i13、UV14,i14、UV15,i15、UV16,i16は、交点を有する6つの範囲を作成し、この交点は最終的なUV読出し値である。
不一致が生じた場合、一度に一つずつ破棄することによって外れ値を見つける。不一致が解決した場合、5つの範囲を使用して交点を見つける。1つよりも多くの可能性が存在する場合、すべての解も同様に過去の時点と比較し、新たな数>=過去の数である場合、これは有効な答えであり、1つよりも多くの解が有効である場合、中央値を解として取得する。
不一致が依然として生じた場合、一度に2つずつ破棄することによって、外れ値を見つける。不一致が解決した場合は、4つの範囲を使用して交点を見つける。過去の時点とも比較し、新たな数>=過去の数である場合、これは有効な答えである。
不一致が依然として生じた場合、一度に3つずつ破棄することによって、外れ値を見つける。6つの範囲は、ここでは2つのグループに分けられ、過去の時点と比較され、新たな数>=過去の数である場合、これは有効な答えであり、そうではない場合、「信頼性の低い測定」という警告メッセージを与え、写真を再撮影するように要求する。
8.最終的なUVA値が記憶される。
アルゴリズムのこのパートの目的は、図3Bに例示されるように、測定されたUVA値を使用して、UVB測定値を取得することである。
1.UVAとUVBとの間の変換は、以下のようなルックアップテーブルによって達成され得る。
2.UVIを取得するために、上記の表は、オゾンおよびSZAを使用し、付加的な因子は、仰角、エアロゾル条件、および雲条件を含む。付加的な因子は、後のバージョンに含まれてもよい。
3.オゾンは、緯度、経度および日付から計算される。オゾンは、履歴データ(精度が低い)を通じてオゾン気候学を使用して取得されることも可能である。
4.所与の日、時刻、緯度および経度について太陽天頂角を計算する。ソースコード情報:
(www.planet−source−code.com/vb/scripts/ShowCode.asp?txtCodeId=43299&lngWId=1)
5.緯度、経度、仰角は、GPS位置を通じて取得される。
6.時刻、日付は、携帯電話の時計およびタイムゾーンとの同期を通じて取得される。
1.パッチをスキャンする
a.電話がNFCリーダを有する場合、NFCタグ情報を記録する
b.電話がNFCリーダを有しない場合、写真を撮影する
2.GPS位置ファイル、タイムスタンプおよびタイムゾーンを取得する。
a.GPS位置(緯度、経度、仰角)を記録する。GPS位置が利用可能ではない場合、過去のGPS位置を使用し、位置を更新するリマインダを表示する
b.GPS位置を取得することができない場合、アプリは、最後に記憶されたGPS位置を使用し、推定された計算値を示すであろう。
c.タイムゾーン、および時刻(分/時間/日/月/年)を記録する
d.時刻/日付スタンプは、UTC(すなわち、GMT)に基づくべきである。NOAAファイル上のすべての時刻/日付スタンプは、UTC(すなわち、GMT)におけるものである。これはアプリ全体にわたって一貫することとなる。
3.所与の日、時刻、緯度および経度について太陽天頂角を計算する。ソースコード情報:
(www.planet−sourcecode.com/vb/scripts/ShowCode.asp?txtCodeId=43299&lngWId=1)
4.オゾン情報は、NOAAに関連するgrib2ファイルをダウンロードし、grib2ファイルを読み取り可能なフォーマットに変換し、ダウンロードするべきMSFについてのオゾン情報を構文解析するウェブサービスから取得され得る。
正確なオゾン情報を取得するためには、以下が必要である。
1.タイムゾーン
2.緯度
3.経度
1.UTCに変換する
2.UTC時刻が05:00より遅い場合、ファイルはちょうど更新されたところである。当日のバージョンを選択する。
3.UTC時刻が05:00より早い場合、ファイルは昨日に最終更新されたものである。昨日のバージョンを選択するが、入手しようとするファイルのタイムスタンプは、1日の差を考慮するために+24時間である必要がある。
1.アプリによってダウンロードされるオゾンファイルは、3日間の予報(それらは、現地時間で12時間(正午)、60時間(3日目)、および108時間(5日目)である)を含有する。
2.正確なファイルを見つけるためには、タイムゾーン情報を使用する必要がある。
3.オフラインモードにおいて、アプリは、最後に記憶されたオゾンファイル(1日目、3日目、5日目についての3日間の予報)からの値を使用するであろう。
a.予報は1日目、3日目、5日目についてのものである。1日目および2日目は、1日目の値を使用し、3日目および4日目は、4日目の値を使用し、5日目および6日目は、5日目の値を使用するであろう。
b.日付が予報範囲外である場合、アプリは、最も近い時刻に基づいて計算を行うが、オフラインモードにおいて推定値を表示するであろう。
c.例示のファイルにおいて、最初の行は予報日(UTC)を与え、ファイル名は、そのファイルが適用するUTC後の時間数(例えば、この場合は00時間)を含む。出力は、6516個の行を有し、1行当たり10個の値であるので、360×181の行列に対応する。最初の値は、経度=0におけるものであり、第2の値は、1度東におけるものであり、次の36個の行は、緯度90Nについてのものであり(また、すべて同じであり)、その次の36個の行から開始するものは、緯度89Nについてのものである等...最後の36個の行は、緯度90Sについてのものである。最初の値は、経度=0におけるものであり、第2の値は、1度東におけるものである。
a.現在時刻をUTC時刻および日付に変換する(UTC=GMT)
b.その日付についての00GMT予報ファイルを有するフォルダの存在を確認する(UTC時刻が04:50(毎日のファイルの作成の時刻)より遅い場合、ファイルはちょうど更新されたばかりのはずであり、そうでない場合、前日に生成された予報を使用する必要があるであろう)。
c.変換(経度/15度)を使用して、現在の経度の正午に対応する最も近い3時間のバージョンを選択する。
*: これらは下記にあるFFFであるftp://ftp.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.2015110500/gfs.t00z.pgrb2.1p00.fFFF
**: これらは下記にあるFFFであるftp://ftp.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.2015110400/gfs.t00z.pgrb2.1p00.fFFF
5.UVAとUVBとの間の変換は、ルックアップテーブルによって達成され得る
6.損傷を引き起こし得る、または引き起こし得ない、UVB線量およびUVA線量の定義
・異なるレベルはMEDに基づいて定義される
・危険のある線量は0.5MEDであることが示されており、安全な線量は0.25MEDとして定義され、高すぎる線量は1MEDとして定義され得る
・MEDは純粋にUVBで、または総UV(UVB+UVA)(mJ/cm2)で表現され得る
・線量はフォトタイプに応じて調整される。
・フォトタイプについての危険のある最低UV線量は1835 mJ/cm2(約100 mJ/cm2 UVBおよび1700 mJ/cm2 UVA)であり、これは2000 mJ/cm2の線量に対してパッチが敏感であるべきであることを意味する
・異なるレベルは、損傷を誘発することができるUVA線量閾値に基づく
・UVA線量は、mJ/cm2において表現される
・危険のある線量は、15000 mJ/cm2であることが示されており、安全な線量は7500 mJ/cm2として定義され、高すぎる線量は20000 mJ/cm2とし定義され得る
・フォトタイプによる調整はない(有意な差はない)
上述されたシステムおよびアルゴリズムは、測定装置101(例えば、他の化学、電気化学、電気等)によって提供され得る他の形態の入力に対して適合されることが可能である
システムおよびアルゴリズムの全体が上述されてきたが、下記は、一実施形態に係るUVパッチの詳細な説明である。ここで、本発明者らは、個人のUV線量を測定する、極めて低い弾性で、伸縮自在であり、皮膚装着型のUVパッチを実証する。パッチは、極めて薄い伸縮自在な電子機器の機能層と、UVライトに反応する感光性の模様のある染料とを含有する。感光性染料における色変化は、UV光強度に対応し、スマートフォンのカメラにより分析される。スマートフォン上のソフトウェアアプリケーションは、色の変化を検出し、定量化する特徴認識アルゴリズム、ライティング条件補正アルゴリズム、および定量化アルゴリズムを有する。色のこれらの変化は、次いで、UV線量における対応するシフトに関連付けられ、既存のUV線量危険水準と比較される。UVパッチの柔軟な機構は、日焼け止めおよび水の存在下での複数日の着用を可能にする。2つの臨床研究が、日焼け止めを塗布した状態、および日焼け止めを塗布しない状態での日常の活動中のUVパッチの有用性を実証する役割を果たす。
パッチ設計:
UVパッチは、皮膚表面に馴染み、皮膚の機械的特性および日焼け止めとの相互作用を模倣するように設計されている。パッチが皮膚に取り付けられている場合、パッチは、周囲の皮膚と同様のUV放射を経験する。UV放射への曝露は、パッチ色変化をもたらし、パッチ色変化は、スマートフォンアプリ(図8)を使用して定量化される。UV感知メカニズムは、透過性ポリウレタン(TPU)膜上に印刷されるUV反応インクおよびブロッカーから成る。TPUの下に、パッチは、スマートフォンとの通信のための近距離無線通信(NFC)チップおよび銅/ポリイミド(PI)アンテナを含有する。ポリエチレンテレフタレート(PET)の薄い層は、NFCおよびアンテナがユーザの皮膚と直接接触することを防止する。PET層の下には、UVパッチと皮膚とを結合する皮膚接着剤の薄い層が存在する(図8A)。
UV放射に曝露された場合、パッチは色を変化させ、色の変化は、画像処理アルゴリズム(図9)によって定量化される。UVパッチは、10個の基準色正方形1〜10、および6つの不可逆UV反応インク正方形11〜16から成る(図9A)。6つのUV可変インク正方形は、広い感度範囲をカバーするために、徐々に低下する比率で色を変化させるように最適化された。これは、より良好なデータ精度のために本発明者らが複数の正方形からの読出し値を平均することを可能にする(図9B)。10個の基準色は、国際照明委員会による色の距離メトリックを使用して、隣接する色同士の間で最小のΔEである5を有する、10%ずつのステップで10〜100%の透明度を有する青色である。UVに対する曝露前から完全な曝露までのUVセンサパッチは、図9Cに示されている。UVA線量は、6個のUV可変インク正方形の色変化を定量化することによって測定される。UVセンサパッチの画像は、携帯電話アプリによってキャプチャされ、処理される。
アプリアルゴリズムは、UVに対するユーザの皮膚感度を決定するための設計である。アプリは、ユーザの位置およびそのエリア内のUV指数も決定する。ユーザがパッチをスキャンすると、アプリは、ユーザの個人のUV線量および危険水準を計算し、最良の保護および快適性を提供する日焼け止め製品を推奨することができる。
形状認識アルゴリズムは、パッチ形状を自動的に検出し、任意の形状歪みを補正するように設計されている。次いで、形状認識アルゴリズムは、すべてのUV反応正方形の位置および基準色を決定する。具体的には、第1のステップは、ハート形状が存在するかどうか、および画像内のその全体的な位置を決定することであり、これらは、ハール特徴ベースのカスケード識別器を使用することによって達成され、これらは、多数のポジ画像とネガ画像との両方を使用して訓練される。次いで、ハートが画像から分離される。第2のステップは、特徴マッチングを使用して形状をより厳密に検出し、遠近感制御を使用して歪みをさらに修正することである。いったんハート形状上のキーポイントが検出されると、次いで、テンプレートを使用して、基準色正方形およびUV反応インク正方形の位置が求められる。
アプリは、パッチの複数回のスキャンを行い、あらゆるスキャンは、品質管理工程を通過し、品質管理工程は、むらのある照明と、むらのある光反射とを有するスキャンの除去を含む。次いで、画像は、色補正され、ホワイトバランス補正される。最良品質の画像のみが受け入れられ、色定量化に使用される。具体的には、色は、各基準色正方形およびすべてのUV反応インク正方形からサンプリングされる。色サンプリング期間中に、各正方形についての色ヒストグラムが計算され、ピクセル色の中心50%が、さらなる処理のために残る。このステップは、しわ、光反射および影を除去するためのものであり、画像内の雑音の低減をもたらす。次いで、各基準色正方形からサンプリングされた色は、インクのカラーコードによって予め決定されている「トゥルーカラー」と比較される。色補正は、各正方形に対して実行され、同じ補正マトリクスが、その周囲のUV反応インク正方形に適用される。
画像がライティング条件について補正された後、アルゴリズムは、UV反応染料の色を測定し、それらを基準色と比較する。基準色は、UV反応染料の色に厳密にマッチングし、様々なUV曝露レベルにおいてUV染料を模倣する。これは、様々なライティング条件における正確な色定量化を可能にする。なぜならば、任意の特定のライティング条件は、基準色およびUV染料色に同様の程度まで影響するからである。
ユーザの個人のUV曝露レベルを決定し、正確な推薦を提供するために、アルゴリズムは、多くのパラメータを考慮に入れる。第1に、色変化は、色変化とUVA放射とを結びつける予め決定された校正テーブルに基づいて、UVA放射に直接変換される。第2に、対応するUVB曝露は、大気中のオゾンのコラム量および太陽天頂角(SZA)の関数として変換係数を与える、予め算出されたルックアップテーブルを使用して計算される。SZAは、GPS位置および時刻に基づいて決定される。ユーザの緯度、経度、および時刻も、衛星測定から予報オゾン量を抽出するために使用される。この変換において、雲およびエアロゾルの影響は、UVA波長およびUVB波長において同様であると仮定される。しかしながら、いくつかの有機エアロゾル(これらは人工密集エリアにおいて遍在する)について、エアロゾル消散は、一般に、UVA領域よりもUVB領域において大きくなることが留意されるべきである。したがって、この方法を使用した予測UVBは、最大限度を表現することになる。オゾンコラム量データ(ドブソンユニット、すなわち、DUにおいて測定され、ただし、1DU = 1平方センチメートル当たり2.69×1016個の分子である)は、アメリカ海洋大気庁の国立環境予測センター(NCEP/NOAA)においてオゾンの日常のグローバルなフィールドから抽出される。次いで、UVAおよびUVBの結果は、UVI予報ウェブサービスに基づいて決定されたユーザ位置について予想される最大値とクロスチェックされる。ここでも、オゾンおよびSZAの関数である予め算出されたルックアップテーブルが、量を関連させるために使用される。このプロセスは、散発的で誤った読出し値を防止する。インターネット接続が利用可能でない場合、結果は、様々な地理的位置および時刻における最高UVIデータとUVAおよびUVBの対応する最高値とを関連させるルックアップテーブルを用いて、クロスチェックされる。
個人の日常の安全なUV線量は、皮膚フォトタイプおよび最低紅斑量(MED:minimal erythema dose)(図11A、表1)に基づいて計算される。皮膚フォトタイプは、ユーザが最初にアプリを開いたときにユーザによって完成される簡略化されたユーザ質問表上で、フィッツパトリックフォトタイプスケールに従って決定される。日常の安全な最高UV線量は、各皮膚フォトタイプについて0.4MEDに設定され、これは、ある程度のUV誘発皮膚損傷が、0.5MEDへの曝露後に観察され得ることを実証した研究に基づいている。
本発明者らは、UVパッチ校正のための基準装置としてScienterra電子UV線量計を使用した。Scienterra線量計は、国立再生可能エネルギー研究所(NREL)(米国カリフォルニア州デービス)の日射量モニタリングステーションにおいて校正された。次いで、パッチは、自然の太陽光の下で、および300〜1800nmのAM1.5Gスペクトルを有するAdvanced Beam Optics Design Class A+AA Solar Simulator Model TSS−156(OAI Inc.、米国)を使用して人工光の下で、有効性を立証された。UVパッチ読み取り値とScienterraUV線量計読み取り値(0〜0.6 MJ/m2の範囲においてR2=0.99;図12)との間に、強い相関が実証された。次いで、パッチは、2つの臨床研究において人間のボランティアで評価された。14人のボランティアによる最初の5日間の研究は、水泳、海岸での活動、シャワーを含む様々な実生活の活動における装置機能性、ならびに日焼け止めおよびスキンケア製品の塗布との両立性を試するように設計された。第2の研究は、制御された実生活の日常の活動期間中のパッチUV読出し精度を試験するように設計された。被験者は、自由な海岸での活動期間中の午前10時から午後2時までに、UVセンサパッチアプリ読み取り値によって測定された平均0.2593±0.0499 MJ/m2 UVA曝露を受け、自由な街歩きの期間の午後3時から午後4時までに、0.0000±0.0000 MJ/m2 UVA曝露を受けた。Scienterra線量計は、海岸での活動については同様の値を読み取るが、街歩きについてはより高い値を読み取り、それぞれ、海岸での活動については0.2479±0.0248 MJ/m2、街歩きについては0.0078±0.0048 MJ/m2である(図13A)。UVセンサパッチは、日焼け止めと両立性を有する。UVセンサパッチによって測定したところ、日焼け止めは、午前、午後および夜間における間欠的なUV曝露期間中にUV曝露を大幅に低減した。日焼け止めの保護がない場合、UVA曝露は、午前11:50に0.0711±0.0215 MJ/m2、午後2:45に0.1716±0.0581 MJ/m2、および午後6:13に0.1861±0.0600 MJ/m2と測定された。日焼け止めの保護がある場合、UVA曝露は、それぞれ0.0021±0.0047 MJ/m2、0.0061±0.0084 MJ/m2および0.0111±0.0139 MJ/m2であった。本発明者らが、UV線量計読み取り値とパッチ画像分析結果とを比較したところ、同様のUVA曝露は、日焼け止めの保護なしの場合に示され、午前11:50に0.0896±0.0185 MJ/m2、午後2:45に0.1858±0.0372 MJ/m2、および午後6:13に0.2001±0.372 MJ/m2であった。Scienterra線量計の限界に起因して、日焼け止めの効果は測定することができなかった(図13B)。次いで、パッチ画像、UV線量計読み取り値およびアプリ読み取り値が相関のために比較された。統計分析は、Scienterra線量計によって測定されたUVAとパッチ画像分析(p<0.0001、r=0.88、n=30)(図14A)との間、UVAセンサパッチアプリ読み取り値とパッチ画像分析(p<0.0001、r=0.92、n=30)(図6B)との間、およびScienterra線量計とUVセンサパッチアプリ読み取り値(p<0.0001、r=0.92、n=24)(図14C)との間で、強い相関を示している。Scienterra線量計によって測定されたUVAとUVBとの両方を含む総UV線量と、パッチ画像分析とは、高度に相関している(p<0.0001、r=0.87、n=24)(図14D)。95%の予測楕円が示されている。3つの測定値間の強い相関は、センサシステムの有効性をさらに立証にする。UVセンサパッチアプリ読み取り値とその他の2つの測定値との間の矛盾は、改善されたユーザ体験のための高速パッチスキャン要件に起因する。
携帯電話アプリの使用は、大縮尺でのデータ視覚化を可能にする。X個の装置が、La Roche Posayを通じてX個の国家において無料で配布された。データはクラウドサーバ上に収集され、分析された。図15は、マイUVパッチアプリユーザデータに基づいた個人の平均UV曝露レベルを示す。各携帯電話装置についての最大UV曝露は、各国家(図15A、図15C)および米国の州(図15B)内で収集され、平均されている。合計39か国および26個の米国の州からのデータは、2016年6月6日から2016年8月18日の間に受け取られ、マップ用に処理された。
紫外線インデックス(UVI)は、一般に使用される国際標準のUV測定尺度である。UVIは、日焼けをさせるUV放射の強度を表現する。UVIは、水平面に当たる、紅斑重み付き放射照度のスケーリングされたバージョンである。したがって、UVIは、天頂角余弦依存性を黙示的に含む。人間の皮膚などの複雑な表面形状の場合、個人の曝露は、水平面上への放射の理想化されたケースとは大きく異なることがあり得る。太陽の場所と表面の向きとの幾何学的配置に応じて、個人のUV曝露は、時には30%よりも大きな係数で、UVIから予測された曝露よりも大きく、または小さくなり得る。例えば、曇りの条件下では、実際のUV曝露は、UVIの50%未満になり得る。人間の皮膚によって受け取られるUV線量は、身体部位にも依存する。例えば、大腿上へのUV曝露は、一般に、頭部または肩の上部への曝露よりも小さくなるであろう。しかしながら、手首などのいくつかの特定の部位上への放射は平均値を表すものと考慮され得ることが示されている。
印刷
基準色は、ローラープリンティングを使用して、TPU膜(DingZing Advanced Materials Inc.、台湾)上に印刷される。次いで、UVインクおよびブロッカー(Spectra Group Inc.、米国)が、110〜380umに及ぶメッシュサイズを有するスクリーンプリンティングを使用して印刷される。TPU膜の下には、近距離無線通信アンテナ(NXP semiconductors)が存在する。パッチにおいて使用される接着剤は、医療グレード(Flexcon Inc.、米国)である。
UV染料の応答を校正するために、UVセンサパッチは、太陽のUV放射を用いて自然の太陽光の下で最初に校正される。太陽のUV放射は、電子UV線量計(Scienterra Inc、ニュージーランド)によって測定される。Scienterra線量計は、国立再生可能エネルギー研究所(NREL)によるUV−B監視および研究計画において、日射量モニタリングステーションにおいて機器に対して予め校正されている。Scienterra線量計は、サンフランシスコにおける幾日かの晴天日の対流圏紫外線および可視(TUV)放射モデルを使用して、放射伝達計算とも比較される。
開発プロセス期間中に、画像処理アルゴリズムは、Matlabにおいて書かれる。次いで、画像処理アルゴリズムは、AndroidアプリとiOSアプリとの両方のために、OpenCVライブラリを用いてC/C++を使用して実装される。画像処理の一部は、iOS用にObjective−Cで書かれ、Android用にJavaで書かれる。世界UVマップの視覚化は、JavaScript、Node.js、require.js、HMTLおよびCSSを使用して、企業内で構築されるカスタムウェブフレームワークによって達成される。
調査領域の無傷で健康な皮膚を有する、フィッツパトリック分類[19]による皮膚フォトタイプIV〜VIを有する健康なボランティアが、米国テキサス州のHill Top Researchによってスクリーニングされ、募集された。研究の各日に、前腕内部、手首および手の甲を含む調査領域が、イソプロピルアルコールパッチにより優しく洗浄された。調査領域の写真は、皮膚炎を評価するためにパッチ適用前およびパッチ除去後に撮影された。各被験者は、被験者の左手の後ろに1つのパッチ、右手の後ろに1つのパッチ、および前腕内部に1つのパッチをそれぞれ着用した。各被験者は、被験者の手首にUVA Scienterra線量計およびUVB Scienterra線量計を着用した。両手の後ろのパッチは、複数日の連続測定のために維持される一方で、前腕内部のパッチは、毎日交換された。パッチ評価研究は、フロリダ州セントピータースバーグにおいて行われた。1日目に、被験者は、午前、正午、および午後のそれぞれに、予め設定された経路に沿って4マイル歩いた。2日目に、被験者は、海岸での活動を2時間行い、その後に、予め決定された経路に従って1時間の自由な街歩きを行った。3日目に、被験者は、UVセンサパッチのうちの1つの上だけでなく、皮膚の上にもLa Roche Posay Anthelios 30日焼け止めを塗布した状態で、1日目の活動を繰り返した。被験者は、予めインストールされたスマートフォンアプリを用いてパッチをスキャンした。同時に、パッチ画像も、訓練済みのインストラクターによって撮影された。パッチ画像、UV線量計読み取り値およびアプリ読み取り値が比較された。臨床研究プロトコルは、施設内治験倫理委員会(IRB)によって承認されている。
時間による記述子の散布図マトリクスは、ペアでの関係の視覚化を可能にする。関連付けられたピアソンの相関係数は、表またはヒートマップ表現として表示される。あらゆる統計分析は、米国ノースカロライナ州カリーにあるSAS Institute Inc.のSAS statistical software release 9.3、およびJMP statistical software release 10.0を使用して実行された(JMPは、SAS Instituteの商標である)。
本技術分野において知られているように、スマートフォン(ユーザ端末)は、回路類およびハードウェアを含むことができる。スマートフォンは、CPUと、I/Oインターフェースと、ネットワークとインターフェースを取るための、BroadcomからのBCM43342 Wi−Fi、Frequency Modulation、およびBluetoothコンボチップなどのネットワークコントローラとを含み得る。ハードウェアは、低減されたサイズ用に設計され得る。例えば、CPUは、Apple Inc.からのAPL0778であってもよく、または当業者によって認識されるであろう他のプロセッサタイプであってもよい。あるいは、CPUは、当業者が認識するであろうように、FPGA、ASIC、PLD上に実装されてもよく、または個々のロジック回路を使用していてもよい。さらに、CPUは、上述した発明のプロセスの命令を実行するために並行して協働して作動する複数のプロセッサ(例えば、クラウドコンピューティング環境など)として実装されてもよい。
Claims (12)
- 紫外線(UV)放射曝露を測定するように構成された測定装置であって、
UV放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる複数の異なるセクションが測定装置の表面に設けられて、各セクションが、前記UV放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成され、
更に、測定装置の表面には、UV暴露レベルが基準色セクション毎に異なる複数の異なる固定の基準色セクションが設けられ、当該複数の異なる固定の基準色セクションが、UV放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる前記複数の異なるセクションの間に嵌め込まれるようにして混在する、測定装置。 - 前記複数の異なるセクションの表面には異なるUV反応化学物質が形成されている、請求項1に記載の測定装置。
- 前記UV反応化学物質が、UV反応インクである、請求項2に記載の測定装置。
- 前記複数の異なるセクションが、異なるUV反応電気素子を含む、請求項1に記載の測定装置。
- 個人の紫外線(UV)放射測定を決定するためのシステムであって、
UV照射を測定するように構成された測定装置と、
特定のユーザについて、前記測定装置からUV照射の測定出力を受け取り、またはキャプチャし、個人のUV曝露危険水準を、少なくとも測定された日光照射および特定のユーザの皮膚タイプの情報に基づいて決定するように構成された端末装置と
を備え、
前記測定装置の表面には、UV放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる複数の異なるセクションが設けられて、各セクションが、前記UV放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成され、更に、前記測定装置の表面には、UV暴露レベルが基準色セクション毎に異なる複数の異なる固定の基準色セクションが設けられ、当該複数の異なる固定の基準色セクションが、UV放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる前記複数の異なるセクションの間に嵌め込まれるようにして混在し、
前記端末装置には、
測定されたUV放射をキャプチャした出力として、前記複数の異なるセクションの画像および前記複数の異なる固定の基準色をキャプチャするように構成された画像キャプチャ装置と、
前記複数の異なるセクションの色と前記複数の異なる固定の基準色セクションの色とを比較することによってキャプチャした画像に対する画像分析を実行して、測定されたUV放射を決定するように構成された処理回路と
が設けられている、システム。 - 前記端末装置が、特定のユーザについて、少なくともユーザの皮膚タイプの情報および測定されたUV照射に基づいた、個人のUV線量の情報を、外部装置から受け取るように構成される、請求項5に記載のシステム。
- 前記端末装置が、特定のユーザについて決定された個人のUV曝露危険水準に基づいて、推奨される保護の方法を出力するように構成される、請求項5に記載のシステム。
- 前記画像分析が、a)形状認識および特徴位置アルゴリズム、b)ライティング条件補正アルゴリズム、c)色定量化アルゴリズム、ならびに、d)UV線量決定アルゴリズムのうちの少なくとも1つを含む、請求項5に記載のシステム。
- 個人の紫外線(UV)放射測定を決定するためのシステムによって実装される方法であって、
測定装置によって、UV照射を測定することと、
端末装置によって、特定のユーザについて、前記測定装置から測定されたUV照射の出力を受け取り、またはキャプチャし、個人のUV曝露危険水準を、少なくとも測定された日光照射および特定のユーザの皮膚タイプの情報に基づいて決定することと
を含み、
前記測定装置の表面には、UV放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる複数の異なるセクションが設けられて、各セクションが、前記UV放射曝露に応答して、異なる色を表示するように構成され、更に、前記測定装置の表面には、UV暴露レベルが基準色セクション毎に異なる複数の異なる固定の基準色セクションが設けられ、当該複数の異なる固定の基準色セクションが、UV放射曝露に対する感度がセクション毎に異なる前記複数の異なるセクションの間に嵌め込まれるようにして混在し、
更に、方法は、
端末装置の画像キャプチャ装置によって、測定されたUV放射をキャプチャした出力として、前記複数の異なるセクションの画像および前記複数の異なる固定の基準色をキャプチャすることと、
前記端末装置の処理回路によって、前記複数の異なるセクションの色と前記複数の固定の基準色セクションの色とを比較することによってキャプチャした画像に対する画像分析を実行して、測定されたUV放射を決定すること
を含む方法。 - 前記端末装置によって、特定のユーザについて、少なくともユーザの皮膚タイプの情報および測定されたUV照射に基づいた、個人のUV線量の情報を、外部装置から受け取ること
をさらに含む、請求項9に記載の方法。 - 前記端末装置によって、特定のユーザについて、決定された個人のUV曝露危険水準に基づいて、推奨される保護の方法を出力すること
をさらに含む、請求項9に記載の方法。 - 前記画像分析が、a)形状認識および特徴位置アルゴリズム、b)ライティング条件補正アルゴリズム、c)色定量化アルゴリズム、ならびに、d)UV線量決定アルゴリズムのうちの少なくとも1つを含む、請求項9に記載の方法。
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