“Una imagen vale más que mil palabras para la eficacia cosmética y su marketing “

Imágenes de la piel y análisis de las imágenes

Las imágenes cutáneas se han vuelto cada vez más populares en las pruebas cosméticas tanto para fines de marketing como científicos/clínicos. La razón detrás de la popularidad de las imágenes de la piel es bastante fácil de entender: "la apariencia visual es más inmediata y cautivadora que la gran cantidad de palabras y números". Además, la comunicación visual puede beneficiar a todos los públicos sin ningún prejuicio en las habilidades de alfabetización o numéricas. Sin embargo, si por un lado las imágenes de la piel son una oportunidad de comunicación para los de marketing por otro lado, las imágenes de la piel de la mano es un desafío para la clínica y comunidad científica.


La estandarización de las imágenes cutáneas es uno de los desafíos más relevantes. Entre otros, la distancia de cámara a paciente, la codificación de color, el encuadre y la posición de los sujetos representan los factores más críticos para obtener imágenes digitales útiles tanto para fines clínicos como de marketing. Afortunadamente, en la última década, las nuevas y más avanzadas cámaras 2D y 3D están disponibles en el mercado. Junto al hardware nuevo y al más eficaz software ahora están disponibles para el proceso digital de las imágenes. El proceso se denomina proceso de imágenes digitales y análisis (análisis de imágenes) y proporciona las herramientas necesarias para la cuantificación de imágenes.

Este artículo se centrará en dos sistemas de imágenes comerciales comercializados por Canfield Imaging Systems: Visia-CR (Canfield Imaging Systems, Fairfield, NJ) y PrimosCR de alta resolución de campo pequeño y grande.

Visia-CR utiliza iluminación flash estándar para identificar características de tez y complexión de la piel [1]. El sistema permite el reposicionamiento adecuado de los sujetos y las condiciones de iluminación estándar (Fig. 1). Cada una de las imágenes tomadas con el sistema Visia-CR identifica diferentes características de la piel. Las imágenes blancas generales estándar (fotografía de luz visible, Fig. 1a, b) son el tipo más común de fotografía utilizado en ensayos clínicos útiles para la puntuación clínica y para fines de comunicación/publicidad. La fotografía polarizada (Fig. 1c, d) se obtiene colocando filtros polarizadores en el camino de la luz. La polarización cruzada elimina el reflejo de la luz (deslumbramiento) de la superficie de la piel resaltando su color.

La iluminación polarizada cruzada, ortogonal se utiliza para elaborar aún más las imágenes utilizando la tecnología patentada RBXTM(Red/Brown/X) de Canfield. La tecnología RBXTM proporciona una evaluación semicuantitativa tanto de la hemoglobina (condiciones vasculares) como de la melanina (Fig. 2 a, b). Las imágenes rojas/marrones se pueden procesar para identificar y resaltar características, por ejemplo, manchas hiperpigmentadas y estructuras vasculares [2]. La polarización paralela acentúa el reflejo de la luz desde la superficie de la piel permitiendo una mejor visualización de las características de la piel, como la piel grasa, los poros o el sudor. La fotografía UV es una técnica utilizada para resaltar y mejorar la visualización de la hiperpigmentación de la piel (Fig. 2c). La principal diferencia entre la imagen de manchas marrones y la imagen de manchas UV es la profundidad de la deposición de melanina. Usando la iluminación polarizada cruzada y la tecnología RBXTM es posible detectar una deposición más profunda de melanina que la detectada mediante la iluminación UV. La fotografía de luz de fluorescencia UV se utiliza principalmente en la detección de Propionibacterium acnes en los poros de la piel. Las porfirinas producidas por P. Acnes exhiben una fluorescencia de color rojo anaranjado (Fig. 2d) bajo luz UV [3].

Además de la flexibilidad y la estandarización de las condiciones de iluminación, el sistema Visia-CR está diseñado para minimizar los errores de imagen comunes. La distancia de cámara a paciente es fija, y la cabina de imágenes está optimizada para tomar imágenes de alta resolución (21 megapíxeles) cuando el sujeto está correctamente posicionado. El posicionamiento del sujeto se controla mediante el reposo de la frente y la barbilla. Un chip de color de referencia integrado (estándares MacBeth) es visible en todas las imágenes.
El sistema de imágenes PrimosCR es una herramienta útil para la investigación y la documentación de la microestructura de la piel. El sistema de imágenes utiliza la técnica de proyección de flecos para tomar imágenes 3D reales de la piel. PrimosCR está disponible en campo de visión pequeños (45x30x25 mm) y grandes (100x70 mm a 150x200 mm). La versión de campo grande tiene una resolución máxima de 50 mm y es útil para tomar imágenes 3D de áreas grandes (por ejemplo, cara, muslo, escote, Fig. 3a). El dispositivo se puede utilizar exitosamente en la medición de bolsas para los ojos, la suavidad y el volumen de los labios, y la celulitis. La versión de campo pequeño de PrimosCR va en profundidad en la medición de la microestructura de la piel. Mediante rutinas de software dedicadas es posible medir la profundidad de las arrugas, la rugosidad de la piel, el volumen de las bolsas de los ojos.

El análisis de imágenes también se puede utilizar para medir desde parámetros morfométricos (por ejemplo, longitud de las pestañas, flacidez de la piel) hasta el envejecimiento de la piel e incluso de belleza [4].

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1. Anne Goldsberry MD MBA, C. William Hanke MD MPH, Katherine E. Hanke. Sistema VISIA: Una herramienta posible en la práctica cosmética. Noviembre de 2014 Volumen 13 ? Número 11 ? Editoriales ? 1312 ? Derecho de autor © noviembre 2014
2. Demirli R, Otto P, Viswanathan R, Patwardhan S, Larkey J. RBX Technology Overview. Canfield Imaging Systems, Fairfield, NJ.
3. Zoe Diana Draelos (2016). Dermatología Cosmética: Productos y Procedimientos. 2a edición. Wiley, Chichester.
4. A. Laurentini y A. Bottino, "Computer analysis of face beauty: A survey", Computer Vision and Image Understanding, vol. 125, págs. 184–199, 2014.