特表2023-511010ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム、及びこれを用いた製品推薦システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-03-16
(54)【発明の名称】ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム、及びこれを用いた製品推薦システム
(51)【国際特許分類】
G16H 50/20 20180101AFI20230309BHJP
【ＦＩ】
G16H50/20
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2022536822
(86)(22)【出願日】2021-07-12
(85)【翻訳文提出日】2022-06-29
(86)【国際出願番号】 KR2021008868
(87)【国際公開番号】W WO2022030782
(87)【国際公開日】2022-02-10
(31)【優先権主張番号】10-2020-0096968
(32)【優先日】2020-08-03
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＴＥＮＳＯＲＦＬＯＷ
(71)【出願人】
【識別番号】517221871
【氏名又は名称】アラム ヒューヴィス カンパニー，リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100091683
【弁理士】
【氏名又は名称】▲吉▼川 俊雄
(74)【代理人】
【識別番号】100179316
【弁理士】
【氏名又は名称】市川 寛奈
(72)【発明者】
【氏名】パク，ドン スン
(72)【発明者】
【氏名】ジョン，ジョン イル
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA04
(57)【要約】
本発明は、診断者の測定された画像を用いて人工知能（ディープランニング）画像分析による正確な診断機能を実現し、診断結果をリアルタイムで確認することができ、精度の高い診断結果を得ることができ、かつ、人工知能によって診断された診断結果に応じて、頭皮状態に適した製品を推薦することができる、ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システムである。
【選択図】図３
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末のいずれかによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）（２）を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては人工知能プロセッサへ伝送して頭皮診断を行うメインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）（３）と、前記メインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）（３）から受信された頭皮画像に対して、データベース（４）の蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部に分類するＡＩ分析を行う人工知能プロセッサ（５）であって、ビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によってディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階として頭皮を学習してデータを収集し、収集された学習データを分類（ｌａｂｅｌｉｎｇ）し、収集されたデータに対して学習データ、テストデータで分類学習と検証を行い、推論モデルを導出（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、畳み込みニューラルネットワーク）し、前記ディープラーニングは、テンソルフロー（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ）を利用し、インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを活用してリトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して頭皮分類（ＣＮＮ：ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、物体認識）を行うことにより診断項目の全部又はいずれか一部に分類する人工知能プロセッサ（５）と、
前記人工知能プロセッサ（５）から診断項目の全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって学習と読み取りを行って具体的な精密診断を施すことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム（６）と、
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、独自の頭皮診断と推薦サービスを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベース（４）であって、前記診断項目は乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性である、データベース（４）と、を含んでなる、ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム。
【請求項2】
頭皮診断ＡＩアルゴリズム（６）は、項目別に分類された情報を受信し、ディープラーニングアルゴリズム（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）としてインセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを用いて頭皮画像セットを追加リトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して画像推論して精密診断によって最終診断結果を導出する、請求項１に記載のビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム。
【請求項3】
診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末（１）のいずれか一つによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）（２）を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては、データベースに構築されているビッグデータの情報を活用して人工知能プロセッサの人工知能（ＡＩ）分析によって診断項目の全部又はいずれか一部に分類し、分類された情報は、頭皮診断ＡＩアルゴリズムによって精密な診断を抽出し、これに対する診断結果と問診情報による診断、及びこれに適した処方に合わせて推薦製品と共に再びＡＰＩを介して診断者の端末へリアルタイム伝送するメインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）（３）と、前記メインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）（３）から受信された頭皮画像に対してデータベース（４）の蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部に分類するＡＩ分析及び推薦サービスを行う人工知能プロセッサ（５）であって、ビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によってディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階として頭皮を学習してデータを収集し、収集された学習データを分類（ｌａｂｅｌｉｎｇ）し、収集されたデータに対して学習データ、テストデータで分類学習と検証を行い、推論モデルを導出（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、畳み込みニューラルネットワーク）し、前記ディープラーニングは、テンソルフロー（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ）を利用し、インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを活用してリトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して頭皮分類（ＣＮＮ：ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、物体認識）を行うことにより、診断項目の全部又はいずれか一部に分類する人工知能プロセッサ（５）と、
前記人工知能プロセッサ（５）から診断項目の全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって具体的な精密診断を行うことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム（６）と、
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、学習及び読み取りを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベース（４）であって、前記診断項目は乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性である、データベース（４）と、を含んでなる、ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システムを用いた製品推薦システム。
【請求項4】
頭皮の最終分析結果に基づく各種アルゴリズムによって診断者（ユーザ）のカスタマイズ製品の推薦を受けることを特徴とする、請求項３に記載のビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システムを用いた製品推薦システム。
【請求項5】
診断者から頭皮診断器又は端末のいずれかによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）（２）を介して受信し、受信された問診情報に対して診断項目の全部又はいずれか一部に分類するＡＩ分析を行う人工知能プロセッサ（５－１）であって、ビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によってディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階として頭皮を学習してデータを収集し、収集されたデータを分類（ｌａｂｅｌｉｎｇ）し、収集されたデータに対して学習データ、テストデータで分類学習と検証を行い、推論モデルを導出（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、畳み込みニューラルネットワーク）し、前記ディープラーニングは、テンソルフロー（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ）を利用し、インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを活用してリトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して頭皮分類（ＣＮＮ：ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、物体認識）を行って診断項目の全部又はいずれか一部に分類する人工知能プロセッサ（５－１）と、前記人工知能プロセッサ（５－１）から診断項目の全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによってビッグデータの情報を活用して学習と読み取りを実行し、具体的な精密診断を施すことにより最終診断結果を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム（６－１）であって、前記診断項目は乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性である、頭皮診断ＡＩアルゴリズム（６－１）と、を含んでなる、ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム。
【請求項6】
頭皮診断ＡＩアルゴリズム（６－１）は、項目別に分類された情報を受信し、ディープラーニングアルゴリズム（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）としてインセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを用いて頭皮画像セットを追加リトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して画像推論して精密診断で最終診断結果を導出する、請求項５に記載のビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム、及びこれを用いた製品推薦システムに係り、より詳細には、診断者の測定された頭皮の画像を用いて人工知能（ディープラーニング）画像分析による正確な診断機能を実現し、人工知能によって診断された診断結果に応じて、頭皮状態に適した製品を推薦する、ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システムに関する。
【背景技術】
【0002】
【0003】
すなわち、ユーザが診断器を用いて頭皮を画像で測定した後、診断項目（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性）の診断結果をリアルタイム確認ではなく、追って別途確認しなければならず、専門家によって目視比較の後、頭皮測定データに対する分析及び診断結果の入力が行われる後に初めて診断結果（例えば、複数項目の中の炎症性）を得ることができる。
【0004】
このような従来技術は、診断結果を得るまで速度が遅く、精度（７０％未満）が低いという問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
そこで、本発明は、かかる問題点を解決するためになされたもので、その目的は、診断者の測定された画像を用いて人工知能（ディープランニング）画像分析による正確な診断機能を実現し、診断結果をリアルタイムで確認することができ、精度の高い診断結果を得ることができ、かつ、人工知能によって診断された診断結果に応じて、頭皮状態に適した製品を推薦する、ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の目的を達成するための第１実施例として、診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末のいずれかによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては人工知能プロセッサへ伝送して頭皮診断を行うようにするメインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）と、
前記メインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）から受信された頭皮画像に対してデータベースの蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などのいずれか一部）に分類するＡＩ分析及び推薦サービスを行う人工知能プロセッサと、
前記人工知能プロセッサから診断項目の全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって学習と読み取りを実行して具体的な精密診断を施すことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズムと、
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、独自の頭皮診断と推薦サービスを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベースと、を含んでなる。
前記メインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）から受信された頭皮画像に対してデータベースの蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などのいずれか一部）に分類するＡＩ分析及び推薦サービスを行う人工知能プロセッサと、
前記人工知能プロセッサから診断項目の全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって学習と読み取りを実行して具体的な精密診断を施すことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズムと、
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、独自の頭皮診断と推薦サービスを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベースと、を含んでなる。
【0007】
上記の目的を達成するための第２実施例として、診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末のいずれかによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては、データベースに構築されているビッグデータの情報を活用して人工知能プロセッサの人工知能（ＡＩ）分析によって診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類し、分類された情報は、頭皮診断ＡＩアルゴリズムによって精密な診断を抽出し、これに対する診断結果と問診情報による診断及びこれに適した処方に合わせて推薦製品と共に再びＡＰＩを介して診断者の端末へリアルタイム伝送するメインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）と、
前記メインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）から受信された頭皮画像に対してデータベースの蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類する人工知能（ＡＩ）分析を行う人工知能プロセッサと、
前記人工知能プロセッサから診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって具体的な精密診断を行うことにより、最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズムと、
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、学習及び読み取りを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベースと、を含んでなる。
前記メインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）から受信された頭皮画像に対してデータベースの蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類する人工知能（ＡＩ）分析を行う人工知能プロセッサと、
前記人工知能プロセッサから診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって具体的な精密診断を行うことにより、最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズムと、
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、学習及び読み取りを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベースと、を含んでなる。
【0008】
上記の目的を達成するための第３実施例として、診断者から頭皮診断器及び端末のいずれかによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）を介して受信し、受信された問診情報に対して診断項目の全部又はいずれか一部に分類するＡＩ分析を行う人工知能プロセッサと、
前記人工知能プロセッサから診断項目の全部又は一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによってビッグデータの情報を活用して学習と読み取りを実行し、具体的な精密診断を施すことにより最終診断結果を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズムを含んでなる。
前記人工知能プロセッサから診断項目の全部又は一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによってビッグデータの情報を活用して学習と読み取りを実行し、具体的な精密診断を施すことにより最終診断結果を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズムを含んでなる。
【発明の効果】
【0009】
本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」は、診断者の測定された頭皮の画像を用いて人工知能（ディープラーニング）画像分析による正確な診断機能を実現し、診断結果をリアルタイムで確認することができ、精度の高い診断結果を得ることができ、かつ、人工知能によって診断された診断結果に応じて、頭皮状態に適した製品を推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】従来技術の肉眼によって手動で頭皮を診断する方法を示す図である。
【図2】従来技術の肉眼によって手動で頭皮を診断する方法を示す図である。
【図3】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」であって、人工知能（ディープラーニング）画像分析による頭皮診断機能を示す全体ブロック構成図である。
【図4】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」であって、人工知能（ディープラーニング）画像分析による頭皮診断機能を示す全体ブロック構成図である。
【図5】本発明による他の「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム」であって、人工知能（ディープラーニング）画像分析による頭皮診断機能を示す全体ブロック構成図である。
【図6】本発明による他の「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム」であって、人工知能（ディープラーニング）画像分析による頭皮診断機能を示す全体ブロック構成図である。
【図7】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」におけるディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムとしてインセプションＶ３モデルを示す例示図である。
【図8a】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」における頭皮問診と頭皮画像分析によって診断者の頭皮診断を正確に行うのはもとより、迅速にリアルタイム診断結果を得ることができることを示す例示図である。
【図8b】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」における頭皮問診と頭皮画像分析によって診断者の頭皮診断を正確に行うのはもとより、迅速にリアルタイム診断結果を得ることができることを示す例示図である。
【図8c】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」における頭皮問診と頭皮画像分析によって診断者の頭皮診断を正確に行うのはもとより、迅速にリアルタイム診断結果を得ることができることを示す例示図である。
【図9】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」における頭皮診断結果ベースの推薦製品をシャンプー、頭皮セラムと定義し、製品細分化及びアルゴリズムを示す例示図である。
【図10】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」におけるユーザの問診による頭皮タイプ１次決定、頭皮画像人工知能分析診断による２次細部頭皮タイプ決定及びアルゴリズム／システムを示すものである。
【図11】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」における人工知能分析診断による細部頭皮タイプ決定に基づくカスタマイズ頭皮ケアシャンプー、セラム製品に対するマッピングアルゴリズムの確定及びシステムを示すものである。
【図12】本発明による「ビッグデータを活用した人工知能頭皮画像診断分析システム及びこれを用いた製品推薦システム」におけるユーザ頭皮人工知能診断結果に基づく推薦製品細分化を介してカスタマイズ頭皮ケアシャンプー、セラムをそれぞれ定義して製品推薦アルゴリズムシステムを示すものである。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、好適な実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。
【0012】
【0013】
本発明の第１実施例として、診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末１のいずれかによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）２を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては人工知能プロセッサへ伝送して頭皮診断を行うメインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３と、前記メインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３から受信された頭皮画像に対してデータベース４の蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などのいずれか一部）に分類するＡＩ分析を行う人工知能プロセッサ５と、前記人工知能プロセッサ５から診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などのいずれか一部）に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって学習と読み取りを実行して具体的な精密診断を施すことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム６と、頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、独自の頭皮診断及び推薦サービスを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベース４と、を含んでなる。
【0014】
前記メインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３では、診断者から受信された問診情報と頭皮画像のうち、前記問診情報に対しては、メインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３内に構築された独自のアルゴリズムによって診断する。すなわち、データベースから構築された頭皮情報データの提供を受け、診断者から受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムによって診断する。
【0015】
そして、頭皮画像に対しては、データベースに構築されているビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によって乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全体又はいずれか一部に分類し、分類された情報は、頭皮診断ＡＩアルゴリズムによって精密な診断を抽出し、これに対する診断結果と問診情報による診断及びこれに適した処方として推薦製品と共に再びＡＰＩを介して診断者の端末へリアルタイム伝送する。
【0016】
前記人工知能サービス５は、受信された頭皮画像に対してビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によってディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階として頭皮を学習してデータを収集し、収集された学習データを分類（ｌａｂｅｌｉｎｇ）し、収集されたデータに対して学習データ、テストデータ（８：２）で分類学習と検証を行い、推論モデルを導出（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、畳み込みニューラルネットワーク）する。
【0017】
前記頭皮診断ＡＩアルゴリズム６は、前記人工知能プロセッサ５から項目別に、例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、受信された分類情報に対してデータベースのビッグデータの情報を活用してディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムとしてインセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデル（図７参照）を用いて学習と読み取りを実行し、頭皮画像セットを追加リトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して画像推論することにより、具体的な精密診断で最終結果診断を導出する。
【0018】
次に、本発明の第２実施例として、診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末１のいずれか一つによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）２を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては、データベースに構築されているビッグデータの情報を活用して人工知能プロセッサの人工知能（ＡＩ）分析によって診断項目の全部又いずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類し、分類された情報は、頭皮診断ＡＩアルゴリズムによって精密な診断を抽出し、これに対する診断結果と問診情報による診断及びこれに適した処方に合わせて推薦製品と共に再びＡＰＩを介して診断者の端末へリアルタイム伝送するメインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３を構成する。
【0019】
前記メインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３から受信された頭皮画像に対してデータベース４の蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性等の全部又はいずれか一部）に分類するＡＩ分析及び推薦サービスを行う人工知能プロセッサ５を構成する。
【0020】
前記人工知能プロセッサ５から診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって具体的な精密診断を施すことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム６を構成する。
【0021】
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、学習及び読み取りを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベース４を含んでなる。
【0022】
次に、本発明の第３実施例として、図５及び図６に示すように、診断者から頭皮診断器又は端末１のいずれか一つによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）２を介して受信し、受信された頭皮画像に対して診断項目の全部又はいずれか一部に分類するＡＩ分析を行う人工知能プロセッサ５－１を構成する。
【0023】
前記人工知能プロセッサ５－１は、ビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によってディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階として頭皮を学習してデータを収集し、収集された学習データを分類（ｌａｂｅｌｉｎｇ）し、収集されたデータに対して学習データ、テストデータ（８：２）で分類学習と検証を行い、推論モデルを導出（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、畳み込みニューラルネットワーク）する。
【0024】
前記ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）は、テンソルフロー（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ）を利用し、インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを活用してリトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して頭皮分類（ＣＮＮ：ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、物体認識）を行うことにより、診断項目の全部又はいずれか一部に分類する。
【0025】
前記人工知能プロセッサ５－１から診断項目の全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによってビッグデータの情報を活用して学習と読み取りを実行し、具体的な精密診断を施すことにより最終診断結果を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム６－１を含む。
【0026】
前記頭皮診断ＡＩアルゴリズム６－１は、項目別に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムとしてインセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデル（図７参照）を用いて頭皮画像セットを追加リトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して画像推論することにより、精密診断で最終診断結果を導出する。
【実施例】
【0027】
以下、好適な実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。
【0028】
本発明を説明する上で定義される用語は、本発明における機能や形態などを考慮して定義されたものであり、本発明の技術的構成要素を限定する意味で理解されてはならない。
本発明は、様々な変更を加えることができ、様々な形態を有することができるので、具現例（態様、ａｓｐｅｃｔ）（又は実施例）を本明細書に詳細に説明する。ところが、これは本発明を特定の開示形態に対して限定するものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれるあらゆる変更、均等物ないし代替物を含むものと理解されるべきである。
本発明は、様々な変更を加えることができ、様々な形態を有することができるので、具現例（態様、ａｓｐｅｃｔ）（又は実施例）を本明細書に詳細に説明する。ところが、これは本発明を特定の開示形態に対して限定するものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれるあらゆる変更、均等物ないし代替物を含むものと理解されるべきである。
【0029】
また、各図において、構成要素は、理解の便宜等を考慮して、大きさや厚さを誇張して大きく（又は厚く）もしくは小さく（又は薄く）表現するか、或いは単純化して表現しているが、これにより本発明の保護範囲が制限的に解釈されてはならない。
【0030】
本明細書で使用した用語は、特定の具現例（態様、ａｓｐｅｃｔ）（又は実施例）を説明するために使用されたものであり、本発明を限定するものではない。
【0031】
一般的に使用される辞書に定義されている用語は、関連技術の文脈上の意味と一致する意味を有するものと解釈されるべきであり、本出願で明確に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味で解釈されない。
【0032】
次に、本発明の目的を達成するための実施例を添付図面を参照して説明する。
【0033】
まず、図３及び図４に示すように、診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末１のいずれか一つによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）２を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては人工知能プロセッサへ伝送して頭皮診断を行うメインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３と、前記メインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３から受信された頭皮画像に対してデータベース４の蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などのいずれか一部）に分類するＡＩ分析を行う人工知能プロセッサ５と、前記人工知能プロセッサ５から診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性のいずれか一部）に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって学習と読み取りを実行して具体的な精密診断を施すことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム６と、頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、独自の頭皮診断と推薦サービスを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベース４と、を含んでなる。
【0034】
前記メインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３では、診断者から受信された問診情報と頭皮画像のうち、前記問診情報に対してはメインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３内に構築された独自のアルゴリズムによって診断する。すなわち、データベースから構築された頭皮情報データの提供を受け、診断者から受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムによって診断する。
【0035】
そして、頭皮画像に対しては、データベースに構築されているビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によって乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部分に分類し、分類された情報は、頭皮診断ＡＩアルゴリズムによって精密な診断を抽出し、これに対する診断結果と問診情報による診断及びこれに適した処方として推薦製品と共に再びＡＰＩを介して診断者の端末へリアルタイム伝送する。
【0036】
前記人工知能サービス５は、受信された頭皮画像に対してビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によってディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階として頭皮を学習してデータを収集し、収集された学習データを分類（ｌａｂｅｌｉｎｇ）し、収集されたデータに対して学習データ、テストデータ（８：２）で分類学習と検証を行い、推論モデルを導出（ＣＮＮ： Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、畳み込みニューラルネットワーク）する。
【0037】
例えば、Ｇｏｏｇｌｅのディープラーニングモデルを使用する場合、テンソルフロー（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ）を利用し、インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを活用して、リトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して頭皮分類（ＣＮＮ：ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、物体認識）を行うことにより、診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類する。
【0038】
前記頭皮診断ＡＩアルゴリズム６は、前記人工知能プロセッサ５から項目別に、例えば乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、受信された分類情報に対して、データベースのビッグデータの情報を活用してディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムとしてインセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデル（図７参照）を用いて学習と読み取りを実行し、頭皮画像セットを追加リトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して画像推論することにより、具体的な精密診断で最終結果診断を導出する。
【0039】
前記診断方法は、Ｇｏｏｇｌｅのディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）モデルを使用したものであるが、これに限定されず、その他のＭＳなどのディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）モデルを使用することもできる。
【0040】
導出された最終結果診断は、人工知能プロセッサ５を介してメインプロセッサ（Ｍａｉｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３に伝送される。
【0041】
データベース４は、頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、学習及び読み取りを行えるようにメインプロセッサに提供する。
【0042】
次に、本発明の第２実施例として、診断者から問診して得られた問診情報、及び頭皮診断器又は端末１のいずれか一つによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌｅ）２を介して受信し、受信された問診情報に対して独自のアルゴリズムで診断し、頭皮画像に対しては、データベースに構築されているビッグデータの情報を活用して人工知能プロセッサの人工知能（ＡＩ）分析によって診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類し、分類された情報は、頭皮診断ＡＩアルゴリズムによって精密な診断を抽出し、これに対する診断結果と問診情報による診断及びこれに適した処方に合わせて推薦製品と共に再びＡＰＩを介して診断者の端末へリアルタイム伝送するメインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３を構成する。
【0043】
前記メインプロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３から受信された頭皮画像に対して、データベース４の蓄積されたデータを活用して診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類するＡＩ分析及び推薦サービスを行う人工知能プロセッサ５を構成する。
【0044】
前記人工知能プロセッサ５から診断項目の全部又はいずれか一部（例えば、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部）に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによって具体的な精密診断を行うことにより最終結果診断を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム６を構成する。
【0045】
頭皮測定、診断及び推薦データが蓄積され、学習及び読み取りを行えるようにメインプロセッサに提供するデータベース４を含んでなる。
【0046】
【0047】
つまり、診断者（ユーザ）が頭皮問診情報と頭皮画像を端末を介して入力すると、詳細に上述したようにＡＩ分析によって最終分析結果を直ちにリアルタイムで得ることができる。
【0048】
ＡＩ分析による頭皮の最終分析結果を得ると、これと共に、最終分析結果に基づく処方と診断者（ユーザ）のカスタマイズ製品の推薦を受ける。
【0049】
すなわち、頭皮の最終分析結果に基づく各種アルゴリズムによって診断者（ユーザ）のカスタマイズ製品の推薦を受ける。
【0050】
例えば、頭皮診断結果に基づく推薦製品はシャンプー、頭皮セラムと定義し、製品細分化及びアルゴリズムは図９の通りである。
【0051】
【表1】
【0052】
図１０は、ユーザの問診による頭皮タイプ１次決定、頭皮画像人工知能分析診断による２次細部頭皮タイプ決定及びアルゴリズム／システムを示すものである。
【0053】
【表2】
【0054】
図１１は、人工知能分析診断による細部頭皮タイプ決定に基づくカスタマイズ頭皮ケアシャンプー、セラム製品に対するマッピングアルゴリズムの確定及びシステムを示すものである。
【0055】
図１２は、ユーザ頭皮人工知能診断結果に基づく推薦製品細分化を介してカスタマイズ頭皮ケアシャンプー、セラムをそれぞれ定義して製品推薦アルゴリズムシステムを示すものである。
【0056】
次に、本発明の第３実施例として、図５及び図６に示すように、診断者から頭皮診断器又は端末１のいずれか一つによって取得した頭皮画像をクラウドサービスとしてのＡＰＩ（ＲＥＳＴｆｕｌ）２を介して受信し、受信された頭皮画像に対して診断項目の全部又はいずれか一部に分類するＡＩ分析を行う人工知能プロセッサ５－１を構成する。
【0057】
前記人工知能プロセッサ５－１は、ビッグデータの情報を活用して人工知能（ＡＩ）分析によってディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）段階として頭皮を学習してデータを収集し、収集された学習データを分類（ｌａｂｅｌｉｎｇ）し、収集されたデータに対して学習データ、テストデータ（８：２）で分類学習と検証を行い、推論モデルを導出（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、畳み込みニューラルネットワーク）する。
【0058】
前記ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）は、テンソルフロー（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ）を利用し、インセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデルを活用してリトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して頭皮分類（ＣＮＮ、ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、物体認識）を行うことにより、診断項目の全部又はいずれか一部に分類する。
【0059】
前記人工知能プロセッサ５－１から診断項目の全部又はいずれか一部に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムによってビッグデータの情報を活用して学習と読み取りを実行し、具体的な精密診断を施すことにより最終診断結果を導出する頭皮診断ＡＩアルゴリズム６－１を含む。
【0060】
前記頭皮診断ＡＩアルゴリズム６－１は、項目別に分類された情報を受信し、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムとしてインセプション（Ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ）Ｖ３モデル（図７参照）を用いて頭皮画像セットを追加リトレーニング（Ｒｅｔｒａｉｎｉｎｇ）を介して画像推論して精密診断によって最終診断結果を導出する。
【0061】
前記診断方法は、Ｇｏｏｇｌｅのディープラーニング（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）モデルを使用したものであるが、これに限定されず、その他のＭＳなどのディープラーニングモデルを使用することもできる。
【0062】
前記診断項目の全部又はいずれか一部は、乾性、敏感性、炎症性、脱毛性、良好、脂性、フケ性、脂漏性などの全部又はいずれか一部とする。
【0063】
上述した本発明は、診断者の測定された頭皮の画像を用いて人工知能（ディープラーニング）画像分析による正確な診断機能を実現し、診断結果をリアルタイムで確認することができ、精度の高い診断結果を得ることができ、かつ、人工知能によって診断された診断結果に応じて、頭皮状態に適した製品を推薦することができる。
【産業上の利用可能性】
【0064】
本発明は、診断者の測定された頭皮の画像を用いて人工知能（ディープラーニング）画像分析による正確な診断機能を実現し、人工知能によって診断された診断結果に応じて、頭皮状態に適した製品を推薦することができる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8a】
【図8b】
【図8c】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【国際調査報告】