目的：皱纹是视觉上最明显的衰老特征，并且是众多产品（医疗和化妆品）的主要目标。 对于临床医生而言，能够客观地对皱纹进行分级非常重要。 尽管皱纹对于人类来说很容易识别，但是对于计算机视觉系统而言，自动检测皱纹仍然是一项非常艰巨的任务。 在我们中心，我们开发了一种基于“可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛框架与延迟拒绝”技术的皱纹检测算法。 该系统能够准确快速地检测出皱纹。 方法：将300张图像提交到分析仪进行读取。 每个图像在十分钟内经过一百万次迭代分析。 将相同的300张图像发送给皮肤科医生进行分析后评估。 该系统经过培训可以检测主要和次要的皱纹。 该结果以正在审查的皮肤科医生为基准。 结果：300例患者中，主要皱纹的吸收率为100％。 但是，平均而言，它只能追踪到皱纹整个长度的大约56.5％。 分析仪还能够检测到细微的皱纹。 但是，检出率仅为13.4％。 结论：我们的系统能够准确检测所有主要皱纹。 这使医生能够跟踪抗皱技术的进展，例如肉毒杆菌毒素或外科整容手术。 我们的系统成本低廉，因为皱纹检测可以简单地基于简单的照片。
