在临床环境中，不同时间点拍摄的照片通常表现出不同的角度。尽管成像技术取得了进步，但这个问题仍然存在，从而导致照片分析过程中病变定量的精度不足。
今天和大家分享一例有趣的研究，作者提出了 83 个面部特征点（图 1）对应于面部独特的解剖结构。这些包括存在将各种面部皮肤区域直接连接到骨骼的真正韧带，以及识别缺乏结缔组织的面部骨骼点，这些结缔组织往往在面部图像的不同角度保持其位置。因此，这些点作为可靠的地标具有重要意义。我们来一起看一下吧。
研究介绍
在图 1 中，红色的圆点描绘了原始系统的 68 个点，这和之前开发的一样，作者研究创新延伸到在全新的模式中创造新的附加价值。
绿色圆点表示由面部解剖学形成的补充点，包括 6 个新点：两个在耳垂上，两个在双耳屏上，两个在鼻耳上。
淡黄色的线表示新加入的长度参数，总共九条线：两条线从眼睛的内角延伸到外眼角，与眼轮匝肌保留韧带有关;从眼外角延伸到眉毛末端的两条线，与眼轮匝肌保留韧带、颞上隔膜和颞下隔膜有关；从鼻翼延伸到耳屏的两条线，与颧骨皮肤保留韧带有关；从嘴角延伸到耳朵最低点的两条线，分别与下颌韧带、颈阔肌耳膜和颈阔肌耳筋膜有关；最后一条线表示人中距离，该距离与口轮匝肌上支插入位置到形成人中脊的皮肤有关。
这产生了一组独特的面部生理参数，每个人有83个独特的特征值。该系统架构以83个点作为特征值，可以在面对同一个人的不同照片上传时帮助计算机校准病变的位置和面积。这使公众能够远程上传时间图像数据，以监测其皮肤状况的改善。
系统应用
最后，作者给出结论：在扩展最初的68个面部标志的过程中，作者引入了6个补充标志，在庞大的iBug图像数据集中进行了广泛的测试。在训练阶段之后，计算了九个距离参数，增强了个性化记录的提供。6个额外的标志和九个距离参数中的每一个都基于全面的解剖学研究。各种面部识别方法的精度和所需时间如表1所示。其中，作者开发的利用83个面部特征的方法，准确率达到95.5%以上，处理时间不到1秒。
好啦，这就是今天的研究分享了。有时候想，如果有一套更为通用、有效和标准的对照系统，说不定就不会有那么多夸张离谱的前后对比图了hhh，最后记得点个“在看”哦~
Jian Jhen-Yu 1, Alex T S Yeh 1, Weng Yu-Ching 2 3 4
J Cosmet Dermatol. 2024 Jul 1.
PMID: 38952170
DOI: 10.1111/jocd.16449
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