[发明专利]一种确定皮肤状态变化的年龄拐点的方法在审

专利信息
申请号: 201810128919.7 申请日: 2018-02-08
公开(公告)号: CN108172300A 公开(公告)日: 2018-06-15
发明(设计)人: 孟宏;董银卯;何一凡 申请(专利权)人: 北京工商大学
主分类号: G16H50/70 分类号: G16H50/70;G06F17/18;A61B5/00
代理公司: 北京精金石专利代理事务所(普通合伙) 11470 代理人: 黄福伟
地址: 100048 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供了一种保湿化妆品的制备方法,所述化妆品的组分及其含量通过确定皮肤状态变化的年龄拐点进行选择。根据本发明提供的方法制备的化妆品克服了传统保湿化妆品不能针对皮肤状态随年龄变化而提供针对性强、适宜不同年龄阶段且保湿效果更好的化妆品。 1
搜索关键词: 皮肤状态 化妆品 保湿化妆品 拐点 制备 保湿效果 年龄变化 年龄阶段
【主权项】:
1.一种保湿化妆品的制备方法,其特征在于,所述化妆品的组分及其含量通过确定皮肤状态变化的年龄拐点进行选择。

2.如权利要求1所述的一种确定皮肤状态变化的年龄拐点的方法,其特征在于,该方法包括下述步骤:

1)选择测试人群;

2)采集样本数据:测试选择的人群身体的同一部位的皮肤状态各项指标值,并同时记录选择的测试人群的年龄;

3)通过统计学算法根据所述样本数据确定皮肤状态变化的年龄拐点。

所述步骤3)统计学算法包括最小二乘回归法、非参数检验中的秩和检验算法。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤3)通过所述统计学算法根据所述样本数据确定皮肤状态变化的年龄拐点的步骤包括:

a)利用箱线图剔除所述样本数据中每一个年龄的异常值;

b)剔除异常值后,将皮肤状态指标值作为因变量,年龄、性别、地区、季节作为自变量建立数学模型;

c)利用全子集回归的方法为已建立的数学模型筛选变量,并进行多元回归;

d)对回归结果进行回归诊断,检验系数和方程的线性关系是否显著;

e)将所述年龄的多次方项及年龄与其它变量的交互项纳入多元回归中并对其做出回归诊断;

f)对回归方程的残差做出正态检验以确保正态假定的成立;

g)做出回归方程的图像,以一阶导数为0的年龄作为年龄拐点;

h)若步骤f)中所述回归方程不能通过正态假定,则利用box‑cox方法转换因变量并进行多元回归,重复步骤d)、步骤f)、步骤g)。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,若所述步骤h)转化因变量后,所述回归方程的残差仍不能通过正态假定,则利用非参数检验中的秩和检验算法确定皮肤状态指标值变化的年龄拐点。

5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤b)中所述数学模型为:

Y=F(x1,x2,x3,x4)+ε

在最小二乘回归法的假设条件下,模型展开为:

Y=β01x12x23x34x4

x1为分类变量,代表地区,取值为1‑n,

x2为分类变量,代表性别,取值为0‑1,

x3为分类变量,代表季节,取值为1‑4,

x4为自变量,代表年龄,

ε代表误差项,

β0、β1、β2、β3、β4为回归参数,

其中,n≥5。

6.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤d)中对因变量和自变量进行多元回归后,要对回归结果进行回归诊断以检验系数和方程的线性关系是否显著,所述回归诊断包括:对拟合函数的F检验和对各变量回归系数的T检验;

所述F检验是判断因变量是否与所有自变量具有显著的线性关系;

所述T检验是判断控制其他变量后该变量是否与因变量间具备显著线性关系。

7.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述非参数检验中的秩和检验算法确定皮肤状态变化的年龄拐点步骤包括:以某年龄作为分割点,将所述样本数据划分为两部分作为两个集合,用非参数检验中的秩和检验来检验两个集合对应的总体中位数的差异是否显著,寻找差异最显著的年龄,该年龄便是皮肤状态变化的年龄拐点。

8.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤2)采集样本数据中测量身体的部位包括额头、左脸颊、下巴、左手面、右手面。

9.如权利要求2‑8中任一所述的方法,其特征在于,所述方法确定的皮肤状态变化的年龄拐点在制备化妆品、护肤品或外用药品的应用。

10.如权利要求2‑8中任一所述的方法,其特征在于,所述皮肤状态指标包括皮肤粗糙度、皮肤肤色和皮肤酸碱度pH;

所述皮肤粗糙度包括Ra、Rp、Rz、Rm、Rt;

所述皮肤肤色包括L值、a值、b值、黑色素、血红素。

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