Tại CELITA CLINIC ở Busan, EVE V MUSE và SONO FINDER được sử dụng để phân tích tình trạng da từ nhiều góc độ trước khi chăm sóc nâng cơ.

Công nghệ quét quang học đa phổ và siêu âm không xâm lấn thu thập dữ liệu bề mặt và bên trong da. Các thuật toán AI phân tích dữ liệu này để đánh giá đặc điểm da của từng người khách quan hơn và hỗ trợ xây dựng kế hoạch nâng cơ cá nhân hóa.

  • EVE V MUSE: Tạo mô hình khuôn mặt 3D chính xác từ nhiều góc độ, không có điểm mù, kết hợp đo lường da bằng AI
  • SONO FINDER: Đầu dò siêu âm độ phân giải cao, có thể mang theo

EVE V MUSE

EVE V MUSE là hệ thống đo lường da toàn cảnh thế hệ mới, kết hợp 5 camera HD độ phân giải cao, công nghệ dựng hình 3D tiên tiến và 5 nguồn sáng chuyên biệt để tạo bản đồ địa hình khuôn mặt 3D chính xác, không có điểm mù, đồng thời phân tích da từ nhiều góc độ bằng AI. Vượt ra ngoài cách chụp một mặt phẳng thông thường, hệ thống đo toàn bộ khuôn mặt với độ chính xác đến milimét (mm), trực quan hóa một cách khoa học các vấn đề cấu trúc và tình trạng bên trong da.

Chức năng và đặc điểm nổi bật

Quét khuôn mặt 3D chính xác, không có điểm mù

  • 5 camera HD và ánh sáng cấu trúc: Chụp đồng thời toàn bộ khuôn mặt, gồm chính diện và hai bên, để giảm thiểu điểm mù.
  • Độ chính xác đến milimét (mm): Đo tối đa 460.000 điểm trên khuôn mặt để thể hiện đường nét, sự bất đối xứng, vùng lõm và vùng chảy xệ dưới dạng các đường đồng mức chi tiết, bao gồm thể tích vùng giữa mặt, phần má sâu và đường viền hàm.

Đo lường chi tiết bên trong da bằng nhiều nguồn sáng

  • Sử dụng 5 nguồn sáng chuyên biệt, gồm ánh sáng trắng (RGB), UV, ánh sáng phân cực (chéo/song song) và đèn Wood.
  • Theo dõi chi tiết từ lỗ chân lông, nếp nhăn nhỏ và kết cấu bề mặt khó quan sát bằng mắt thường đến sắc tố tiềm ẩn sâu trong da, tình trạng đỏ da và phân bố dầu.

Phân tích AI dựa trên dữ liệu lớn và dự đoán tương lai

  • Thuật toán AI được huấn luyện bằng hàng triệu hồ sơ lâm sàng nhanh chóng phân tích 34 hạng mục da và 12 chỉ số lão hóa trong 1–2 phút.
  • Mô phỏng nếp nhăn và lão hóa trong tương lai dựa trên độ đàn hồi hiện tại giúp hỗ trợ chăm sóc dự phòng.

Áp dụng hệ thống phân loại da Baumann

  • Dựa trên 8 trục chính, gồm dầu và độ ẩm, độ nhạy cảm, sắc tố và độ đàn hồi (nếp nhăn), hệ thống phân loại da của người được đo thành 16 kiểu “MBTI của làn da”, kèm báo cáo dễ hiểu.

So sánh khách quan trước và sau chăm sóc

  • Dữ liệu hình ảnh được đối chiếu theo cùng tiêu chuẩn chính xác để chứng minh bằng số liệu những thay đổi về thể tích và hiệu quả cải thiện da trước và sau nâng cơ, tiêm chất làm đầy hoặc chăm sóc bằng laser.

SONO-Finder

SONO-Finder là máy quét siêu âm không dây, di động, độ phân giải cao nhằm tối ưu hóa chăm sóc thẩm mỹ da, do N-Finders, công ty chuyên về thẩm mỹ y khoa, phát triển.

Đặc điểm và thông số chính

  • Hình ảnh rõ nét, độ phân giải cao: Thiết bị được trang bị đầu dò tuyến tính tần số cao 10–14 MHz (Linear Probe), phù hợp nhất để đo các lớp da nông, giúp phân biệt rõ ranh giới giữa các lớp da.

Các ứng dụng lâm sàng chính

  • Hướng dẫn thẩm mỹ chính xác: Trong các thủ thuật như tiêm chất làm đầy, tiêm độc tố botulinum và nâng cơ bằng chỉ, hình ảnh thời gian thực giúp xác định cấu trúc giải phẫu và chính xác lớp da mục tiêu. Điều này hỗ trợ nâng cao độ chính xác và giảm nguy cơ tổn thương mô không cần thiết cùng các tác dụng phụ.
  • Đo lường so sánh trước và sau chăm sóc: Kiểm tra tình trạng trước và sau đặt vật liệu cấy ghép, sự lan tỏa sau tiêm chất làm đầy và khả năng xuất hiện tác dụng phụ như nốt cục muộn. Dữ liệu được dùng cho hồ sơ bệnh án và giải thích tình trạng cho người được chăm sóc.

Các hạng mục chính được đánh giá bằng đo lường da AI

  • Mật độ và phân bố collagen bên trong da: Xác định bằng số liệu mức độ thiếu hụt collagen ở lớp trung bì và mức độ lỏng lẻo của cấu trúc.
  • Độ dày da và độ đặc chắc của trung bì: Kiểm tra độ dày và tình trạng bên trong da để truyền năng lượng siêu âm hoặc sóng cao tần, như Thermage và Ultherapy, một cách chính xác và hiệu quả.
  • Tình trạng nếp nhăn và thể tích: Phân tích độ sâu nếp nhăn và mức độ mất thể tích theo từng vùng, gồm nếp nhăn dưới mắt, rãnh mũi má và đường đồng mức của gò má.
  • Kết cấu bề mặt da và lỗ chân lông: Đánh giá kích thước lỗ chân lông, kết cấu da và mức độ giảm đàn hồi ở bề mặt.
  • Cân đối toàn khuôn mặt và chảy xệ (đánh giá 3D bên ngoài): Hình ảnh dựng mô hình 3D thể hiện sự bất đối xứng, hướng chảy xệ và các vùng mục tiêu cần cải thiện.
  • Mức độ mất nước và dầu: Kiểm tra cân bằng dầu–ẩm cơ bản của da để xác định hướng chăm sóc da đi kèm khi nâng cơ.

1. Quy trình đo lường da bằng AI

Đo lường da bằng AI gồm chụp ảnh và phân tích tự động để xác định tình trạng da hiện tại. Kết quả được dùng để lập kế hoạch chăm sóc và so sánh những thay đổi về sau. Chụp ảnh và phân tích trong khoảng 1–2 phút giúp nhanh chóng nắm bắt tình trạng da.

Bước 1: Chụp khuôn mặt bằng nhiều nguồn sáng

Sau khi cố định khuôn mặt trong thiết bị, tiến hành chụp chính diện và hai bên ở khoảng cách và góc chụp nhất định. Các nguồn sáng đặc biệt như ánh sáng thường, ánh sáng phân cực và tia cực tím (UV) được sử dụng lần lượt. Ảnh 3D độ phân giải cao cho phép đo chính xác từ bề mặt đến các vùng sâu hơn của da.

Bước 2: Phân tích thị giác máy tính AI (căn chỉnh và trích xuất)

Khi ảnh độ phân giải cao được chuyển đến phần mềm AI, hệ thống tự nhận diện vị trí mắt, mũi, miệng, chia khuôn mặt thành các vùng và đối chiếu với cơ sở dữ liệu tích lũy hàng triệu hồ sơ. AI tự động phân tích hơn 10 chỉ số da, gồm loại da, sắc tố, nếp nhăn và lỗ chân lông.

Dựa trên đặc tính từng nguồn sáng, hệ thống dùng các mô hình toán học để tính toán độ sâu lỗ chân lông, độ gồ của nếp nhăn, sắc tố melanin tiềm ẩn, đỏ da (phân bố mạch máu) và lượng bã nhờn.

Bước 3: Lập báo cáo tổng hợp và xem kết quả

Sau khi hoàn tất phân tích, thường mất 30 giây đến 1 phút, tình trạng da hiện tại được hiển thị trên màn hình dưới dạng điểm, mức xếp loại hoặc chỉ số so với trung bình của người cùng độ tuổi. Kết quả giúp dễ dàng hiểu tình trạng da; đôi khi còn hiển thị dự đoán lão hóa hoặc mô phỏng ảo sau chăm sóc.

Bước 4: Kiểm tra đối chiếu và lập kế hoạch chăm sóc cá nhân hóa

Đây là bước quan trọng nhất để xây dựng kế hoạch chăm sóc cá nhân hóa. Dựa trên dữ liệu số khách quan do AI đưa ra, da thực tế được kiểm tra lại bằng mắt, kết hợp tiền sử bệnh và lối sống để xác nhận kết quả đánh giá cuối cùng, sau đó xây dựng kế hoạch điều trị riêng.

Bước 5: Lưu kết quả và so sánh trước, sau chăm sóc

Kết quả được tự động lưu để có thể đối chiếu với hồ sơ trước đó khi tái khám. Dữ liệu trước và sau chăm sóc được theo dõi để nhận biết làn da đã thay đổi ra sao.

2. Các vấn đề da được nhận diện theo từng nguồn sáng

Loại nguồn sáng Hạng mục phân tích chính Nguyên lý và vai trò
Ánh sáng thường (Normal) Nếp nhăn, lỗ chân lông, kết cấu da, đường nét Gần với hình ảnh quan sát bằng mắt thường nhất, giúp nhận biết độ gồ ghề và thô ráp của bề mặt da.
Ánh sáng phân cực (Polarized) Đỏ da, vết thâm sau mụn, mạch máu Loại bỏ ánh sáng phản xạ từ bề mặt để nhìn rõ tình trạng đỏ da và mạch máu bên dưới.
Ánh sáng cực tím (UV) Sắc tố trong tương lai, bã nhờn (porphyrin) Huỳnh quang giúp nhận diện sắc tố melanin ẩn sâu trong da, như nám và đốm sắc tố, cùng phân bố bã nhờn do vi khuẩn gây mụn tạo ra.

Đối tượng phù hợp

  • Người muốn đo lường chính xác làn da và đường nét khuôn mặt
  • Người muốn chăm sóc cá nhân hóa theo tình trạng da
  • Người có nhiều vấn đề da như sắc tố, nếp nhăn và độ đàn hồi
  • Người muốn xem thay đổi trước và sau chăm sóc qua dữ liệu khách quan
  • Người quan tâm đến chăm sóc da có hệ thống dựa trên phân tích AI
  • Người muốn duy trì việc quản lý tình trạng da và đường nét khuôn mặt

Đặt lịch và liên hệ

Bạn có thể liên hệ qua WhatsApp tại https://wa.me/821046019442. Trước khi đến, hãy trao đổi những điều bạn muốn biết và kế hoạch chăm sóc da.

Bài viết nhằm cung cấp thông tin chung về da. Hiệu quả chăm sóc và tác dụng phụ có thể khác nhau ở mỗi người. Vui lòng liên hệ CELITA CLINIC để hỏi về việc có cần chăm sóc hay không.