An image-based mapping of significance and relevance of facial skin colour changes of females living in Thailand.

There are methods to evaluate skin colour on defined areas over the face but no approach automatically and accurately evaluates skin colour variations on large facial areas, comparing subjects, treatments and/or time points. We propose such an image-based approach to visualize quickly the outcome of clinical studies on colour variations. Among 54 Asian women, one group applied a vehicle twice daily, during 28 days, and the other group an anti-ageing emulsion, taking facial images at baseline and after treatment. Changes in L*a*b* values were studied on four pre-selected facial regions. We also reconstructed average facial images from which the L*a*b* parameters were extracted for every pixel, computing relevance (ΔE) and significance data. Using colour gradients, we mapped these results onto the average facial images. After treatment, L*a*b* parameters show no statistically relevant colour changes in the vehicle group. In the 'active' group, skin was lighter at the upper cheek and, overall, redness decreased. Relevance and significance maps confirmed no visible colour changes in the vehicle group. In the 'active' group, the mapping approach revealed colour changes and their location. Skin became lighter below the eye, cheek and forehead. It was less red below the eyes, on the cheek, jawline and forehead, and generally more yellow. Our image-based mapping approach proves to be powerful. It enables us to identify precise facial regions of relevant and statistically significant colour changes after a topical treatment, regions that would have otherwise been undetected. Il existe des méthodes pour évaluer la couleur de la peau sur des zones pré-définies du visage mais aucune approche n'évalue de manière automatique et précise les variations de couleur de peaux sur de large régions du visage, en comparant les sujets, les traitements et/ou les temps d'analyse. Nous proposons une telle méthode basée sur l'analyse d'images pour visualiser de manière rapide les résultats des études cliniques portant sur des variations colorimétriques. MÉTHODES: Parmi 54 femmes d'origine asiatique, un premier groupe a appliqué un véhicule deux fois par jour, pendant 28 jours. Un deuxième groupe a, lui, appliqué une émulsion anti-âge. Des images de visage ont été réalisées avant et après traitement. Les variations des valeurs L*a*b* ont été étudiées sur quatre régions du visage pré-sélectionnées. Nous avons également reconstruit des images de visages moyens pour lesquelles les paramètres L*a*b* ont été extraits pour chaque pixel. Pour ces mêmes pixels, les valeurs de pertinence (delta E) et significativité ont été calculées. A l'aide d'un gradient de couleur, nous avons représenté ces résultats sur les images de visages moyens. RÉSULTATS: Après traitement, les paramètres L*a*b* n'ont montré aucun résultat significativement pertinent pour le groupe ayant appliqué le véhicule. Pour le groupe "actif", la peau est devenue plus claire sur la partie supérieure de la joue et globalement moins rouge. Les cartographies de pertinence et de significativité ont confirmée l'absence de variation colorimétrique sur le groupe véhicule. Sur le groupe "actif", l'approche par cartographie a révélé les changements de couleurs et leur localisation. La peau est devenue plus claire sous les yeux, sur les joue et le front. Le dessous des yeux, les joues, la mâchoire et le front sont devenues moins rouges et généralement plus jaunes. Notre approche de cartographie basé sur l'analyse d'images s'est montrée pertinente. Elle nous permet d'identifier de manière précise les régions du visage sur lesquelles des changements pertinents et significatifs de couleur ont eu lieu après l'application d'un traitement topique. Ces régions n'auraient pas été détectées sans cette technique.

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© 2019 The Authors. International Journal of Cosmetic Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Cosmetic Scientists and Societe Francaise de Cosmetologie.