头发和头皮的诊断和治疗的制作方法

1.本发明总体上涉及诊断系统和方法。更具体地，本发明涉及用于诊断和治疗患者的头发和头皮的系统和方法。


背景技术：

2.跨年龄段和不同国家/地区的头皮和头发护理需求量很大。如今，工作性质的变化、工作压力、久坐的生活方式、环境污染的加剧、极端天气事件、季节性变化、荷尔蒙波动以及其他变化因素会影响头皮状况并导致产生头发问题，例如脱发。
3.护发的常规方法包括收集客户信息并提供适当的产品和服务。然而，常规方法面临许多挑战。首先，竞争提供商(例如化妆品制造商、水疗中心、沙龙、百货公司等)提供了许多产品和服务。因此，客户对于他/她该如何在市场上提供的所有服务和产品之中进行选择感到不知所措。此外，一些常规方法依靠问卷来确定患者对其皮肤类型、状况和需求的看法。这样的方法在提供给客户的服务和护发产品的质量方面存在问题。
4.此外，一些常规方法提供了对客户的头发和头皮的扫描，并由专业人员基于扫描的信息提供护发产品。然而，由于现有的头皮扫描仪所遵循的过程，扫描报告效率不高并且花费更多时间。此外，现有的系统需要专业协助来理解所生成的报告、确定头皮类型和导致头发状况的潜在因素、了解所需进行的治疗和要使用的产品。所得的信息使客户可以选择最合适的护发产品，以保持或改善头发状况。
5.这些用于头发和头皮诊断的常规方法解决了一些挑战，但是仍然存在如上所述的其他问题。例如，客户依赖于专业的支持来理解报告、了解适合其头皮和头发类型的产品种类、在众多选择中选择合适的产品。鉴于前面的讨论，需要一种用于诊断头发和头皮状况并推荐合适的治疗方法和产品的改进的系统和方法。


技术实现要素：

6.因此，本发明提供了一种基于人工智能的头发和头皮诊断系统。所述系统包括：电子用户界面；多个数据块，所述多个数据块被配置成从多个iot设备收集头发和头皮相关数据；处理器，所述处理器耦合到ai引擎，所述ai引擎被配置成处理所述数据用于标识问题并推荐治疗方法；和控制器，所述控制器编码有用于处理多个数据模型的指令，其中，所述ai引擎基于所述多个数据模型中的至少一个来确定所述数据中的标识符用于分析头发和头皮的状况，以在所述界面上向用户推荐治疗方法。
7.在实施方式中，本发明提供了一种基于人工智能的头发和头皮诊断方法。所述方法包括：使用多个iot设备捕获与患者的头发和头皮有关的数据，并将捕获的数据存储在数据库中；使用ai引擎标识与所述捕获的数据相关联的特征信息并且确定与所述捕获的数据相关联的标识符；以及处理所述特征信息、所述标识符、至少一个数据模型和基于ai的处理逻辑以标识和分析所述患者的头发和头皮的状况，从而向所述用户推荐治疗方法。
8.在另一个实施方式中，本发明提供了一种非暂时性计算机可读存储介质，其上有
形地体现有计算机可读指令，所述计算机可读指令在被实施时使至少一个计算设备执行本发明的方法的步骤。
附图说明
9.在尤其是结合附图考虑对本发明的实施方式的以下详细描述时，本发明的实施方式的以上和其他的特征和优点将变得显而易见，并且其中：
10.图1示出了根据本发明实施方式的头发和头皮诊断和治疗系统的立体图。
11.图1a示出了根据本发明实施方式的具有多个扫描设备的头发和头皮诊断和治疗系统的立体图。
12.图1b示出了根据本发明实施方式的系统的扫描设备的立体图。
13.图1c示出了根据本发明实施方式的系统的扫描设备的后视图。
14.图1d示出了根据本发明实施方式的系统的扫描设备的分解水平视图。
15.图1e示出了根据本发明实施方式的系统的扫描设备的分解垂直视图。
16.图2示出了描述根据本发明实施方式的用于头发和头皮诊断和治疗的方法的流程图。
17.为了便于理解，在可能的地方使用了相同的附图标记来指定附图中共有的相同元件。
具体实施方式
18.本发明的各种实施方式提供了一种用于头发和头皮诊断和治疗的系统和方法。以下描述提供了附图中例示的本发明的某些实施方式的具体细节，以提供对那些实施方式的透彻理解。然而，应当认识到，本发明可以反映在另外的实施方式中，并且可以在以下描述中不存在其中一些细节的情况下实践本发明。
19.现在将参考附图更充分地描述包括示例实施方式的各种实施方式，在附图中示出了本发明的各种实施方式。
20.然而，本发明可以被体现为不同的形式并且不应被解释为限于本文阐述的实施方式。而提供这些实施方式以使得本公开将是透彻和完整的，并将向本领域技术人员充分传达本发明的范围。在附图中，为了清楚起见，可能会放大部件的尺寸。
21.将理解的是，当元件或层被称为在另一个元件或层“上”、“连接至”或“耦合至”另一个元件或层时，其可以直接在其他元件或层上、连接至或耦合至其他元件或层或可能存在的中间元件或层。如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关联的所列项目的任何和所有组合。
22.为了便于描述，在本文中可以使用诸如“图像处理”、“数据”之类的空间上相对的术语，以描述一个元件或特征与另一个或另外多个元件或特征的关系，如附图中所例示的。将理解的是，除了附图中描绘的定向之外，空间上相对的术语还旨在涵盖使用或操作中的结构的不同定向。
23.本文描述的实施方式将通过理想示意图来参考平面图和/或截面图。因此，可以根据简化的组装或制造技术和/或公差来修改视图。因此，示例实施方式不限于视图中示出的那些实施方式，而是包括基于组装过程形成的配置的修改。因此，在附图中例示的区域具有
示意性的性质，并且在附图中所示的区域的形状例示了元件的特定形状或区域，并且不限制包括示例实施方式的各种实施方式。
24.如本文所公开的示例实施方式的主题被专门描述以满足法定要求。然而，说明书本身并不旨在限制本专利的范围。而发明人已经预想到，要求保护的主题还可以结合其他技术以其他方式来体现，以包括与本文件中所描述的特征相似的不同特征或特征的组合。通常，包括示例实施方式的各种实施方式涉及用于头发和头皮的诊断和治疗的系统和方法。
25.参考图1，示出了根据本发明实施方式的基于人工智能的头发和头皮诊断系统100。系统100包括：电子用户界面110；被配置成从多个iot设备130收集头发和头皮相关数据的数据库120；耦合至ai引擎150的处理器140，该ai引擎被配置成标识与捕获的数据相关联的特征信息并确定与捕获的数据相关联的标识符；以及控制器160，该控制器编码有指令以处理多个数据模型，其中，ai引擎150基于多个数据模型中的至少一个来确定数据中的标识符用于分析头发和头皮的状况，从而在界面110上向用户推荐治疗方法。
26.在实施方式中，数据是图像数据或文本数据或两者的组合。
27.参考图1a，示出了根据本发明实施方式的具有iot设备130的诊断系统，该iot设备包括移动设备130a和多个扫描设备132(132a，132b，.....132n)。设备132被配置成扫描图像数据。扫描设备132在多个阶段中使用至少两个放大级来扫描图像数据并且处理图像数据以确定用户的头发和头皮的问题。
28.在实施方式中，标识符是图像数据上的位置坐标。
29.在实施方式中，图像的像素、标识符的位置坐标、存储在模型数据库中的至少一个数据模型以及基于ai的处理逻辑使得能够确定状况并推荐治疗方法。
30.ai引擎150使得能够将数据与预先存在的诊断数据库120a进行比较，用于标识最接近的匹配项以确定头发和头皮的状况(图1)。此外，ai引擎150利用图像处理、自然语言处理和动态变化的数据模型来诊断和推荐治疗方法。ai引擎150被配置成将数据与存储在功能数据库中的标准库进行比较。而且，ai引擎150被配置成利用由用户回答的问卷。
31.在实施方式中，处理器140被配置成产生数据的得分和评级。
32.在实施方式中，ai引擎150被配置成利用先前的结果、得分和评级、数据矩阵以及多个预定义的问题类型。
33.在实施方式中，特征信息包括由图像处理装置使用自然语言处理、神经网络和预测算法确定的头发或头皮上的白斑、头皮上的凸起、偏少的水分含量、头皮屑等。
34.在示例性实施方式中，处理器140被配置成处理由数据库120收集的图像。在实施方式中，处理器被配置成将收集的图像与存储在数据库120中的标准库进行比较。此外，在实施方式中，处理器被配置成使用人工智能引擎150来处理图像。根据组合或单独使用的多个参数来处理图像。在实施方式中，可以根据头部和头皮图像确定的参数是脱发类型、头发密度、头发厚度、头皮状态、秃头状态和毛孔状态。脱发类型可以被分类为m形或o形或任何其他流行的形状。头发密度可以被定义为1cm2的区域内的头发数量。这可以通过使用至少60倍的摄像机镜头捕获头部和头皮图像来获得。头发厚度可以被定义为一个毛孔中的发束的宽度。在示例中，这可以通过使用至少150倍的摄像机镜头捕获头部和头皮图像来获得。此外，头皮状态可分为油性、干燥性、敏感性、头皮屑性和任何其他类别。
35.在实施方式中，处理器140还可以利用由用户/客户/患者回答的问卷。例如，人工智能系统可以使用自然语言处理和推理引擎来分析和理解问卷中收到的1种信息。此外，人工智能系统可以基于数据的处理使用机器学习和深度学习(诸如神经网络)来进行预测和推荐治疗方法。本领域技术人员将理解，基于通过更多数据的训练并反馈客户接受的推荐，机器学习将随着时间的推移改善功效。
36.此外，处理器140可以利用机器学习来将数据与标准库进行比较，并且分析如上所述的各种参数，即脱发类型、头皮状态、毛孔状态、头发厚度和头发密度，并且为收集的图像产生得分和评级。本领域技术人员将理解，得分和评级评论可以被反馈到训练模型中。此外，处理器可以在为患者/客户推荐解决方案和产品时利用先前的结果、得分和评级、问卷的答案矩阵、由处理器确定的参数以及多种预定义的问题类型。此外，处理器140被配置成使用人工智能推荐针对患者的头发和头皮的治疗方法。此外，处理器140被配置成使得分和评级与预定系列的解决方案和产品相匹配。此外，本领域技术人员将理解，人工智能还可以为客户的头发和头皮问题提供新的建议。
37.在实施方式中，本发明的处理器140被实现为一个或多个处理器的形式，并且可以被适当地实现为硬件、计算机可执行指令、固件或其组合。所述一个或多个处理器可以驻留在头发和头皮诊断系统内。处理模块的计算机可执行指令或固件实现方案可以包括以任何合适的编程语言编写的计算机可执行的或机器可执行的指令，以执行所描述的各种功能。
38.在实施方式中，本发明的系统100包括存储器设备，所述存储器设备可以包括诸如硬盘驱动器之类的永久存储器，可以被配置成存储数据以及由处理器140实施的可执行程序指令。存储设备可以以主存储器和辅助存储器的形式实现。存储器设备可以存储在处理器140上可加载和可执行的附加数据和程序指令，以及在这些程序的执行期间生成的数据。此外，存储设备可以是易失性存储器，诸如随机存取存储器和/或磁盘驱动器，或者非易失性存储器。存储器设备可以包括可移动存储器，诸如紧凑型闪存卡、记忆棒、智能媒体、多媒体卡、安全数字存储器或者当前存在或将来可能存在的任何其他存储器。
39.在实施方式中，数据库140可以包括与各种头皮和头发类型相对应的信息。该信息可以是图像的形式，其被适当地标记以被唯一地标识。数据库140可以包括对应于多种头皮类型、头发类型、头皮状况、头发状况、秃头型式以及其他头发和头皮疾病的图像，以及其他类型的信息。
40.在实施方式中，数据库140可以包括可以基于患者报告推荐的多种治疗方法。另外，数据库140还可包括一个或多个产品信息，其可用于不同的治疗方法。
41.在实施方式中，系统100提供用于诸如触摸屏设备、超声设备和扫描仪之类的设备的电子用户界面110以及其他输入输出设备。
42.在实施方式中，系统100包括显示设备，该显示设备被配置成显示关于扫描和推荐过程的内容和指令。显示设备还可以用于接收来自用户/操作者的输入。
43.该显示设备可以是本领域已知的任何显示类型，例如，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器、阴极射线管(crt)显示器、正交液晶显示器(olcd)或者当前存在或将来可能存在的任何其他类型的显示器。该显示设备可以用于显示扫描仪输出、诊断过程的每个阶段的最接近结果、推荐的治疗方法信息、产品信息以及其他信息。
44.在实施方式中，本发明的系统100包括至少一个通信设备作为iot设备130，其被配
置成在头发和头皮诊断系统与其他远程网络(图中未示出)之间提供界面。通信设备可以包括调制解调器、网络界面卡(诸如以太网卡)、通信端口以及个人计算机存储卡国际协会(pcmcia)插槽等。通信设备可以包括支持有线和无线协议的设备。电子、电磁、光学以及其他信号形式的数据可以通过通信设备传输到远程网络或服务器。
45.此外，网络环境包括经由网络连接到各种头皮扫描设备的头发和头皮诊断系统。该网络可以包括但不限于通信网络，诸如因特网、pstn、局域网(lan)、广域网(wan)、城域网(man)等。在实施方式中，网络(106)可以是数据网络，诸如因特网。此外，在头发和头皮诊断系统与头皮扫描设备之间交换的消息可以包括任何合适的消息格式和协议，该消息格式和协议能够传达头发和头皮诊断系统利用人工智能所必需的信息以及对客户的头发和头皮问题的治疗建议。
46.参考图1b、1c、1d和1e，示出了根据本发明的实施方式的扫描设备的立体图100b、后视图100c、分解水平图100d和分解垂直图100e。该系统的扫描仪或扫描设备包括放大的镜头和摄像头模块，用于扫描头皮和头发状况。扫描仪可能具有可互换的镜头模块，这些镜头模块不可拆卸地连接到扫描仪。扫描过程的不同阶段可能需要不同级别的放大镜。优选地，扫描仪模块可以使用60倍、150倍和200倍的镜头。
47.扫描设备还包括基板134、支架136、支架组件138、基板底盖134a、支架背板142和天线144。
48.在实施方式中，头皮扫描设备被定位在处于不同位置的不同大厅中。头皮扫描设备包括屏幕、扫描仪、超声波发生器和喷嘴。扫描设备被配置成使用第一镜头(60倍变焦镜头)从每个区域扫描样本(例如，客户的头发和头皮)。扫描设备还被配置成生成头皮类型、状况、头发类型、脱发、秃头型式、头发密度和厚度的扫描报告。
49.参考图2，根据本发明的实施方式，示出了描述基于人工智能的头发和头皮诊断方法的流程图200。该方法包括以下步骤：s210使用多个iot设备捕获与患者的头发和头皮有关的数据，并将捕获的数据存储在数据库中；s220使用ai引擎标识与捕获的数据相关联的特征信息，并确定与捕获的数据相关联的标识符；以及s230处理特征信息、标识符、至少一个数据模型和基于ai的处理逻辑以标识和分析患者的头发和头皮的状况，从而向用户推荐治疗方法。
50.在示例性实施方式中，在云或基于云的计算环境中实现、设置和执行本发明的系统和方法。在云计算环境中，系统被配置成将从头皮扫描设备接收到的客户扫描信息保存到数据库中。根据本发明的实施方式，头皮扫描设备被定位在处于城市内或城市外的不同位置并通过物联网(iot)连接的不同大厅中。在实施方式中，具有移动设备并具有认证装置(例如，qr码、移动应用程序和卡)的客户可以能够访问扫描设备。一旦客户在头皮扫描设备上注册，来自头皮扫描设备的客户扫描信息就可以自动存储在数据库中。在实施方式中，客户扫描信息可以由另一个扫描设备根据客户标识(例如，qr码)来访问。本领域技术人员将理解，如果客户访问不同的大厅，则将客户扫描信息保存在在线数据库中有助于其他头皮扫描设备对扫描信息的再使用。
51.在实施方式中，作为诊断方法或过程的第一步是从俯视图开始，使用不带任何放大倍率的普通镜头扫描患者的头部。此外，头发和头皮诊断系统可以将头部图像划分为多个区域，优选为5个区域，即前区域、右区域、左区域、后区域和中间区域。此外，扫描仪模块
106的放大镜被改变为第一缩放水平，优选为60倍，以确定头皮类型、头皮和头发状况、头发类型、脱发、秃头型式、头发密度和/或头发厚度和头皮干燥度，以及与头发和头皮有关的其他信息。对于这些参数中的每一个，头发和头皮诊断系统可以显示来自数据库的一个或多个最接近的图像，以帮助操作者标识与患者状况最接近的匹配项。此外，通过对从每个区域获得的结果求平均值，对所有区域重复上述过程以标识适当的头皮和头发度量。
52.扫描仪模块的放大镜可以再次改变到第二级，优选地改变为150倍，以便确定根条件以及其他参数。头发和头皮诊断设备可以重试数据库中的关闭图像，以帮助操作者标识最接近的匹配项。此外，对所有区域重复该过程，并对结果求平均值，以准确确定根条件和其他所需参数。
53.在每个步骤中，都要求操作者从头发和头皮诊断系统自动检索的图像中选择完美匹配项。可替代地，头发和头皮诊断系统可以被配置成使用一种或多种图像处理算法在每个阶段自动确定完美匹配项。此外，基于每个阶段的选择和来自所有区域的平均结果，头发和头皮诊断系统可以生成诊断报告。最后，基于所生成的报告，头发和头皮诊断系统可以推荐治疗方法以及患者要使用的适当产品，以改善其头发和头皮。
54.在实施方式中，图像的像素、标识符的位置坐标、存储在模型数据库中的至少一个数据模型以及基于ai的处理逻辑使得能够确定状况并推荐治疗方法。
55.在有利的方面，头发和头皮诊断系统以及由该头发和头皮诊断系统执行的方法有利地利用了人工智能并且针对患者/使用者/客户的头发和头皮问题推荐了各种新的治疗方法/解决方案。
56.因此，在患者/客户的头发和头皮的诊断中不需要专业的支持。此外，头发和头皮诊断系统提供将客户的头发和头皮扫描信息存储在云上托管的数据库中。因此，如果客户将来访问任何其他大厅，则位于该大厅中的头皮扫描设备可以访问存储在数据库中的客户的先前扫描信息。此外，头发和头皮诊断系统有利地为客户的头发和头皮问题提供新的治疗方法和产品的推荐，而无需任何专业人员的参与，从而降低了医疗费用。
57.对于本领域普通技术人员显而易见的是，可以以对现有方法和系统的许多变型、修改或替代来提供上述方法和部件。本文公开的原理和概念还可以以各种方式实施，这些方式在本文中可能没有具体描述，但是应理解为被涵盖在所附权利要求的范围内。