近日，美图宜肤携手中国科学院上海营养与健康研究所汪思佳博士团队，共同发表【鼻唇沟的遗传机制及其影响因素】、【基于深度学习的面部衰老定量分析】相关两大科研成果，并分别获选于国际皮肤病研究学会（SID, Society for Investigative Dermatology）及国际皮肤生物物理与影像学会（ISBS, International Society for Biophysics  and Imaging of the Skin）进行发布。美图宜肤透过与中科院的技术合作，将以往运用于商业领域的皮肤影像技术，提升至高度专业的基因研究和细分算法领域，并凭借精准的AI面部衰老定量技术，获得科学界高度肯定。美图宜肤的皮肤检测技术不仅是促进销售转化的营销工具，更是皮肤科学研究验证的得力助手。

前沿皮肤影像识别和分级算法技术  帮助找到与鼻唇沟和面部3D结构相关的新基因

5月18日，第80届SID 皮肤病研究学会在美国俄勒冈州波特兰盛大举行。SID成立于1937年，一直以来致力于透过教育、宣传和科学信息交流推动和促进皮肤健康与疾病相关学科发展，每年汇集数千来自全球的皮肤基础与临床科学家，是皮肤病学领域最权威的国际学术学会之一。本次2022年SID会议中，美图宜肤与中国科学院皮肤基因组合作的研究课题荣幸获选参与学术分享，并得到了皮肤领域专家的高度认可。

在会上，美图宜肤利用深度学习及图像分析领域的专业优势，对面部衰老进行精细准确的探测及定量。在此基础上，美图宜肤再次联合中国科学院汪思佳研究员及其团队，共同发布了【鼻唇沟的遗传机制及其影响因素】这一研究成果。

在此项研究中，美图宜肤利用AI技术，突破了以往对于鼻唇沟的分类定量方法，采用0-100的分值制精细定量了12980例受试者的鼻唇沟表型（图1a）。基于精细准确的鼻唇沟定量数值以及受试者的基因组数据，研究团队利用全基因组关联分析（GWAS），顺利找到与鼻唇沟高度相关的遗传位点（图1b）。更有趣的是，根据已发表的研究，该遗传位点与中间面部发育形态高度相关。

为了更近一步了解鼻唇沟和面部形态结构的关系，研究团队同时采集并生成了受试者的面部三维数据。可以看出，鼻唇沟严重的受试者，面中部“鼻-口联合部位”相对更为突出（图2红色标注）。而此前关于鼻唇沟的解剖学研究更加强了本项研究的结论。

本项研究，找到了此前鼻唇沟的GWAS分析未曾发现的新基因，并首次通过遗传学研究，确定了皮肤衰老与面部3D结构间的紧密关系。这项研究同时也证明了美图宜肤在皮肤检测的影像识别和分级算法方面，拥有独家的优势。未来也期望透过先进的技术，助力更多关于皮肤影像和面部衰老的研究和应用。

皮肤检测搭载深度学习算法  赋予更具体和更准确的量化成果

此外，在6月初举行的2022年ISBS会议中，美图宜肤与汪思佳研究员团队亦受邀在大会上进行口述报告。ISBS国际皮肤生物物理与影像学会专注于皮肤领域的工程技术研发，涉及内容包含人类皮肤的侵入及非侵入性技术开发、使用和传播。在皮肤医学检测领域，护肤品领域以及皮肤医疗器械研发领域具有广泛的影响力。

本次美图宜肤研究团队以【基于深度学习的面部衰老定量分析】为主题进行演讲，将深度学习算法与传统方法的皮肤检测效果进行对比分析，并探讨两种方法在皮肤特征检测中的应用效果。

早在2018年，美图宜肤就曾在ISIC会议上发表研究论文，此后该算法获得多次引用，得到了计算机图像识别领域的高度认可。在本次研究中，美图宜肤创新实验室（ERIC）对该算法进行了多次提升和完善，在兼顾皮肤检测精准度的同时，大幅扩充了检测维度，提升了检测细度，使得皮肤检测效果得到了极大程度的提升。本次研究发现，相比于传统皮肤检测仪器，搭载深度学习算法的美图宜肤在检测效果上有着十分显著的提高（图中蓝色数据为美图宜肤检测结果）。

此外，在研究中同时发现，美图宜肤M在皮肤检测细度、稳定度及精确度，均高于行业常用的品牌设备（下图左展示了传统检测的维度，图右为传统基础上，美图宜肤的检测维度）。本项技术在皮肤影像研究及检测服务开发领域中，将带来更具体、更准确的量化结果。

在本次ISBS大会上，美图宜肤研究团队也向国际参会专家详细介绍了最前沿的皮肤检测仪——美图宜肤V。该仪器通过独家高精准度（差异小于等于0.5mm）的3D多视角配准型雕算法、结构光体量位移追踪等技术，对由于衰老而引发的软组织位移及面部轮廓改变，进行了直观的呈现和定量。利用深度学习算法及先进的3D检测技术。未来，皮肤定量检测难题，将获得更高效的解决。

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