論文の概要: Hair Segmentation and Skin Characterization on Macroscopic Dermatological Images for Laser Treatment Parameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32609v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 13:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.527304
• Title: Hair Segmentation and Skin Characterization on Macroscopic Dermatological Images for Laser Treatment Parameterization
• Title（参考訳）: レーザー処理パラメーター化のための皮膚画像の毛髪分画と皮膚特性
• Abstract要約: レーザー毛髪除去、強パルス光(IPL)、レーザー治療、皮膚科光療法などの現在の光ベースの装置は、臨床皮膚学において広く用いられている。 本研究は, 高分子皮膚画像における毛髪分画と皮膚性状の統一システムについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current light-based devices, such as laser hair removal, intense pulsed light (IPL), vascular laser therapy, and dermatologic phototherapy, are widely used in clinical dermatology but rely heavily on subjective manual parameterization or uncalibrated point-based colorimeters. To overcome these limitations, this work presents a unified system for hair segmentation and skin characterization in macroscopic dermatological images. Unlike most existing literature that relies on dermoscopic datasets captured under highly controlled conditions, our approach is specifically designed for macroscopic images that replicate real clinical laser treatments. The proposed pipeline integrates a custom-trained variant of the YOLOv9 deep learning architecture for instance segmentation and classical image processing within a single workflow to extract objective skin and hair parameters such as phototype, hair density, color, and thickness. A color calibration stage using spectrophotometric measurements ensures accurate feature estimation regardless of illumination conditions. Experimental results show competitive segmentation metrics (mAP@50 $\approx$ 0.80) on a custom dataset featuring short, shaved hairs, typical of pre-treatment scenarios. These findings demonstrate the feasibility of the proposed pipeline in providing the objective, foundational skin and hair features required for future automated laser parameterization, paving the way for its extension to broader light-based medical therapies.
• Abstract（参考訳）: レーザー毛髪除去、強パルス光(IPL)、血管レーザー療法、皮膚写真療法などの現在の光ベースのデバイスは、臨床皮膚学において広く用いられているが、主観的手動パラメータ化や非校正点ベースのカラーメータに大きく依存している。 これらの制約を克服するため, この研究は, 毛髪の分画と皮膚のキャラクタリゼーションに統一されたシステムを提案する。 非常に制御された条件下で得られた皮膚内視鏡的データセットに依存する既存の文献とは異なり、本手法は実際の臨床レーザー治療を再現するマクロ画像に特化して設計されている。 提案したパイプラインは,例えばセグメント化や古典的な画像処理を行うYOLOv9ディープラーニングアーキテクチャのカスタムトレーニング版を単一のワークフローに統合し,写真タイプ,毛髪密度,色,厚さなどの対象皮膚および毛髪パラメータを抽出する。 分光光度測定を用いたカラー校正では、照明条件にかかわらず正確な特徴推定が可能である。 実験結果は、前処理シナリオの典型的な短毛の毛髪を特徴とするカスタムデータセット上での競合セグメンテーションメトリクス(mAP@50 $\approx$ 0.80)を示している。 これらの結果は、将来の自動レーザーパラメタライゼーションに必要な目的、基礎的な皮膚および毛髪の特徴を提供するためのパイプラインの実現可能性を示し、より広範な光ベースの医療治療への拡張の道を開いた。

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