采用3D皮肤检测方法探索中国上海地区女性在衰老过程中鱼尾纹的变化规律(2)
1.3.3相关性分析
评估参数与年龄的相关性,评估参数与鱼尾纹严重程度评分的相关性,年龄与鱼尾纹严重程度评分的相关性都通过Spearman统计方法分析得到。在参数优选过程中优选标准为:各优选参数与年龄相关性R>0.55,P<0.01。
1.3.4参数归类
对优选出来的参数通过因子分析法进行降维,形成较少的几个因子。降维的标准为特征值>1。采用最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转,确定各公因子与优选参数之间的关系。
2 结果
2.1 3D皮肤检测方法参数优选
3D检测方法(Primos)各参数与年龄相关性分析、灵敏度及重复性分析结果(见表2)。根据前述筛选标准,共筛选出12个参数作为优选参数,依次为Sa、Sq、Sv、Sk、Svk、V2、Wd、MaxWd、Ra、Wv、aWa、pWa,这些优选参数与年龄相关系数R值为0.552~0.655;灵敏度分析cv值为28.1%~56.6%:重复性分析CV值为1.4%~6.8%。
2.2鱼尾纹变化规律分析
对鱼尾纹严重程度评分与受试者年龄进行相关性分析,结果发现鱼尾纹严重程度评分与受试者年龄之间呈显著正相关,其相关系数为0.727,说明随着年龄的增大,鱼尾纹严重程度加重。
各优选参数与鱼尾纹严重程度评分的对应关系见表3~4 ......
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评估参数与年龄的相关性,评估参数与鱼尾纹严重程度评分的相关性,年龄与鱼尾纹严重程度评分的相关性都通过Spearman统计方法分析得到。在参数优选过程中优选标准为:各优选参数与年龄相关性R>0.55,P<0.01。
1.3.4参数归类
对优选出来的参数通过因子分析法进行降维,形成较少的几个因子。降维的标准为特征值>1。采用最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转,确定各公因子与优选参数之间的关系。
2 结果
2.1 3D皮肤检测方法参数优选
3D检测方法(Primos)各参数与年龄相关性分析、灵敏度及重复性分析结果(见表2)。根据前述筛选标准,共筛选出12个参数作为优选参数,依次为Sa、Sq、Sv、Sk、Svk、V2、Wd、MaxWd、Ra、Wv、aWa、pWa,这些优选参数与年龄相关系数R值为0.552~0.655;灵敏度分析cv值为28.1%~56.6%:重复性分析CV值为1.4%~6.8%。
2.2鱼尾纹变化规律分析
对鱼尾纹严重程度评分与受试者年龄进行相关性分析,结果发现鱼尾纹严重程度评分与受试者年龄之间呈显著正相关,其相关系数为0.727,说明随着年龄的增大,鱼尾纹严重程度加重。
各优选参数与鱼尾纹严重程度评分的对应关系见表3~4 ......
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