Quantifying the visual appearance of sunscreens applied to the skin using indirect computer image colorimetry
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background There is no accepted method to objectively assess the visual appearance of sunscreens on the skin. Methods We present a method for sunscreen application, digital photography, and computer analysis to quantify the appearance of the skin after sunscreen application. Four sunscreen lotions were applied randomly at densities of 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 mg/cm2 to areas of the back of 29 subjects. Each application site had a matched contralateral control area. High‐resolution standardized photographs including a color card were taken after sunscreen application. After color balance correction, CIE L*a*b* color values were extracted from paired sites. Differences in skin appearance attributed to sunscreen were represented by ΔE, which in turn was calculated from the linear Euclidean distance within the L*a*b* color space between the paired sites. Results Sunscreen visibility as measured by median ΔE varied across different products and application densities and ranged between 1.2 and 12.1. The visibility of sunscreens varied according to product SPF, composition (organic vs inorganic), presence of tint, and baseline b* of skin (P < .05 for all). Conclusion Standardized sunscreen application followed by digital photography and indirect computer‐based colorimetry represents a potential method to objectively quantify visibility of sunscreen on the skin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».