基于图像分析的唇部脱屑量化研究：揭示年龄与性别差异模式

编辑推荐：针对唇部脱屑缺乏客观量化标准的问题，LG生活健康研究院团队开发了基于MediaPipe面部标志点检测和全局阈值分割（T=Mean+2.5SD）的图像分析方法。该研究通过对比55例受试者的胶带剥离法（tape-stripping）和视觉评估（VA），证实图像分析相关性更高（r=0.715），并首次在1000人队列中发现男性随年龄持续下降（r=-0.151）、女性38岁前上升（r=0.234）的独特模式，为无创评估唇屏障功能提供新范式。

　　 嘴唇作为面部核心特征，其健康状态直接影响美观和皮肤屏障功能。然而唇部角质层(SC)具有独特结构——较薄的上皮层、不完全的角质细胞(corneocyte)形成以及高达面部皮肤3倍的经皮水分流失(TEWL)，导致其更易出现脱屑问题。传统评估方法存在明显局限：视觉评分(VA)主观性强，胶带剥离(tape-stripping)可能损伤娇嫩的唇部组织，而皮肤检测设备如Tewameter^TM和Corneometer^?需严格环境控制。更关键的是，既往研究多关注形态学参数，缺乏对脱屑动态变化的量化分析，特别是年龄与性别差异的系统研究。

针对这些空白，LG生活健康研究院的Hanji Kim团队在《Scientific Reports》发表创新研究。通过开发基于计算机视觉的量化方法，首次揭示唇部脱屑与年龄、性别的非线性关系。研究分为方法学验证（55人）和大规模队列分析（1000人）两阶段，所有图像均采用Janus-III测量系统在标准化黑箱环境中采集。

关键技术包括：1）使用MediaPipe Face Landmarker定位下唇中央8个特征点（编号14-17,84,87,314,317）构建分析区域；2）创新性采用标准差阈值法（T=Mean+2.5SD）分割灰度图像中的脱屑区域，克服传统Otsu算法对长尾分布的误判；3）通过胶带剥离法获取G2-G4级角质层碎片作为对照；4）建立5级VA评分体系（平均组内相关系数0.827）作为金标准。

《Development of quantification method based on image analysis》部分证实，图像分析法与VA评分的相关性（r=0.715）显著优于胶带剥离法（r=0.342），均方误差降低47%。优化后的阈值参数k=2.5在保持高敏感性（检出率0.44%-0.55%）的同时避免过度分割。《Performance comparison with tape-stripping》通过Bland-Altman分析显示，图像法更准确反映肉眼可见的脱屑状态，尤其对G3级（厚度150-220灰度值）薄片检出率提升2.1倍。

《Analysis of lip desquamation according to age and sex》获得突破性发现：男性呈现线性下降趋势（20岁vs 60岁p<0.01），符合已知TEWL随年龄降低规律；而女性呈现"钟型曲线"——38岁前每年增加1.9%（20岁vs 30岁p<0.01），38岁后每年降低0.5%，与雌激素调控的角质细胞神经酰胺(CER)合成周期吻合。性别差异在20岁组最显著（p<0.001），30岁女性脱屑率达峰值（0.552%），是同龄男性的1.3倍。

讨论部分深入阐释了生理机制：男性趋势可能反映皮脂腺活性持续衰减；女性双相模式则对应生育期雌激素峰值（25-30岁）和围绝经期过渡（38岁为拐点）。研究首次将唇部角质层特性与生命周期事件关联，为开发年龄特异性护唇产品提供靶点。方法论上，该图像分析流程可实现门诊快速评估，未来可整合智能手机应用。局限在于未纳入70岁以上人群，且阈值算法对深色唇色适应性待优化。

这项研究开创了唇部屏障功能评估的新范式，其价值体现在三方面：1）临床层面，建立首个客观量化标准；2）机制层面，揭示性二态性的关键年龄节点；3）转化层面，为无创诊断设备开发奠定算法基础。随着图像采集技术普及，该方法有望成为唇部健康研究的基准工具。