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面部衰老過程。實驗對象被分成5個年齡組,將每組的三維掃描圖像平均化後,獲得該組人的面部圖像。圖片來源:研究論文
接著,研究人員利用這些數據建立了數學模型,來“預測”實驗對象的年齡。結果顯示,對40歲以下的人來說,用該方法分析出的年齡與實際生理年齡相差可達6歲——也就是說實際年齡30歲的人,分析出的年齡可以低至24歲或高至36歲;而對40歲以上的人來說,預測年齡與實際年齡的差異會更大,這意味著人到了40歲以上,個體衰老速度的差異會變大。
血液分析也可以用來判斷人的年齡,而適合預測男性和女性年齡的血液生化指標是非常不同的。例如,總膽固醇量和低密度脂蛋白水平最適合用來預測女性的年齡,而對男性來說則是血清白蛋白水平。但面部特征預測年齡的准確度,甚至會超過這些相關性最高的血液指標。
韓敬東認為,與血液生化指標相比,利用面部特征預測年齡或是分析衰老過程的優勢在於采集面部圖像不會對人體造成損傷,而且圖像分析結果可以在面部模型上進行展示。此外,與衰老相關的面部形態變化,在男性和女性中也沒有明顯的差異。因此用面部特征分析人的衰老程度,比血液指標更通用,也更可靠。韓敬東表示:“男性和女性在衰老過程中,都會出現眼角下垂、面部脂肪堆積、臉頰變豐滿、面部皮膚變松弛等特征。不過我們目前還不知道這背後的原因是什麼。”
她表示,面部三維圖像分析有望為個性化醫療和保健提供幫助。“一個人接受醫療和保健指導前,可以先拍攝面部三維照片,確定其生理年齡。醫生再根據這個年齡制定給藥量等個性化方案,使之與個人真實的衰老程度匹配。這項成果還能成為評價抗衰老藥物效果的定量標准。”不過,由於該技術需要結合三維照相機使用,而目前這種照相機還沒有普及,因此這種方法還很難推廣到大眾中。
接下來,研究小組計劃對個體間的衰老差異進行更深入的分子水平研究,並嘗試在其他人種中采集圖像數據,開展研究。