ColorMeter和VISIA-CR图像提取肤色的方法对比

目的:建立基于VISIA-CR图像提取中国人群面部肤色表型的方法,比较VISIA-CR图像提取的肤色参数与ColorMeter肤色仪测量值的一致性,为利用面部图像数据提取肤色表型建立参考方法。方法:基于机器学习模型自建算法自动批量提取VISIA-CR图像的肤色参数,并比较提取面积、位置和光源模式对结果的影响;随后利用256例健康人群面部VISIA-CR图像提取的肤色参数与ColorMeter肤色仪测量值进行了Pearson相关性分析。结果:VISIA-CR标准光和交叉偏振光两种模式下提取的肤色参数强相关(L^(*),R=0.86;a^(*),R=0.90;b^(*),R=0.85;P<0.05),相邻或对称位置下不同面积的肤色参数也强相关(R>0.82,P<0.05),提示光源模式、相邻或对称位置和测量面积对VISIA-CR图像提取结果的影响不大。VISIA-CR图像提取的肤色参数与ColorMeter测量值有相关性(P<0.05),其中交叉偏振光模式下,较大提取面积的肤色参数L^(*)值与仪器测量值强相关(R>0.73)。结论:该方法可从VISIA-CR图像中准确提取肤色参数且能较好解决肤色不均的测量偏差问题,交叉偏振光模式和较大提取面积下的肤色参数L^(*)值更接近ColorMeter仪器测量结果,推荐用于肤色表型的提取。