測定装置
【課題】肥満度が高い被験者についても高精度に肥満指標を特定する。
【解決手段】腹部幅特定部６４２は、被験者の腹部幅ＡWを特定する。形状指標算定部６４４は、被験者の腹部の断面形状に応じた形状指標σを算定する。肥満判定部６６２は、被験者の肥満度の高低を判定する。肥満指標算定部６６４は、肥満度が低いと肥満判定部６６２が判定した場合に、第１演算式を利用して腹部幅ＡWに応じた肥満指標を算定し、肥満度が高いと肥満判定部６６２が判定した場合に、第１演算式とは相違する第２演算式を利用して腹部幅ＡWおよび形状指標σに応じた肥満指標を算定する。
【解決手段】腹部幅特定部６４２は、被験者の腹部幅ＡWを特定する。形状指標算定部６４４は、被験者の腹部の断面形状に応じた形状指標σを算定する。肥満判定部６６２は、被験者の肥満度の高低を判定する。肥満指標算定部６６４は、肥満度が低いと肥満判定部６６２が判定した場合に、第１演算式を利用して腹部幅ＡWに応じた肥満指標を算定し、肥満度が高いと肥満判定部６６２が判定した場合に、第１演算式とは相違する第２演算式を利用して腹部幅ＡWおよび形状指標σに応じた肥満指標を算定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肥満に関連する指標（以下「肥満指標」という）を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者の腹部幅から肥満指標を算定する技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、被験者の腹部幅を変数に含む演算式を利用して内臓脂肪面積等の肥満指標を算定する技術が開示されている。また、特許文献２には、腹部幅を変数に含む演算式で被験者の腹囲長を算定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０２２４８２号公報
【特許文献２】特開２００８−０４９１１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１や特許文献２の技術によれば、標準的な体型の被験者については高精度に肥満指標を特定できる。しかし、被験者の肥満度が増加するほど肥満指標の特定の精度が低下するという傾向が本願発明者による調査で確認された。以上の事情を考慮して、本発明は、肥満度が高い被験者についても高精度に肥満指標を特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために本発明が採用する手段を説明する。なお、本発明の理解を容易にするために、以下の説明では、本発明の各要素と後述の各実施形態の要素との対応を括弧書で付記するが、本発明の範囲を実施形態の構成に限定する趣旨ではない。
【０００６】
本発明の測定装置は、被験者の腹部幅（例えば腹部幅ＡW）を特定する腹部幅特定手段（例えば腹部幅特定部６４２）と、被験者の肥満度の高低を判定する肥満判定手段（例えば肥満判定部６６２）と、肥満度が低いと肥満判定手段が判定した場合に、第１演算式（例えば演算式(1)や演算式(3)）を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定し、肥満度が高いと肥満判定手段が判定した場合に、第１演算式とは相違する第２演算式（例えば演算式(2)や演算式(4)）を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定する肥満指標算定手段（例えば肥満指標算定部６６４）とを具備する。以上の構成では、腹部幅に応じた肥満指標の算定に第１演算式および第２演算式が被験者の肥満度に応じて選択的に利用される。したがって、肥満者の肥満指標を高精度に算定することが可能である。
【０００７】
本発明の好適な態様に係る測定装置は、被験者の腹部の断面形状に応じた形状指標を算定する形状指標算定手段（例えば形状指標算定部６４４）を具備し、第２演算式は、形状指標を変数に含む。以上の態様においては、肥満度が高い被験者に適用される第２演算式が断面形状に応じた形状指標を含んで構成される。腹部の断面形状は被験者の肥満型（内臓脂肪型／皮下脂肪型）に応じて相違するから、以上の態様によれば、内臓脂肪型および皮下脂肪型の何れの肥満型でも肥満指標を高精度に算定できるという利点がある。
【０００８】
本発明の好適な態様に係る測定装置は、被験者の左右方向に平行で前後方向の位置が相違する複数の測定線（例えば測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]）の各々について、被験者の腹部表面のうち当該測定線上の被計測点との距離に応じた測距信号を生成する測定部(例えば測定部４０)を具備し、形状指標算定手段は、複数の測定線のうち腹部を通過する区間が最長となる特定線（例えば特定線ＭW）に対応する測距信号が示す第１距離（ＬA[n]，ＬB[n]）と、複数の測定線から選択された基準線（例えば基準線ＭREF）に対応する測距信号が示す第２距離（ＬA[N]，ＬB[N]）との相違に応じた形状指標を算定する。被験者の前後方向において腹部の横幅が最大（腹部最大幅）となる位置は被験者の脂肪型に応じて相違する。したがって、腹部最大幅の位置に近い特定線に対応する第１距離と複数の測定線から選択された基準線に対応する第２距離との相違に応じて形状指標を算定する以上の態様によれば、被験者の脂肪型に起因する腹部の断面形状の変化を形状指標に適切に反映させることが可能である。
【０００９】
本発明の好適な態様において、測定部は、被験者の腹部を挟んで相互に対向するとともに各測定線に対応する測距信号を各々が生成する第１測距部（例えば測距部４２A）および第２測距部（例えば測距部４２B）を含み、形状指標算定手段は、第１測距部および第２測距部の各々が特定線について生成する測距信号が示す第１距離（ＬA[n]，ＬB[n]）の加算値（例えば合計距離ＴW）と、第１測距部および第２測距部の各々が基準線について生成する測距信号が示す第２距離（ＬA[N]，ＬB[N]）の加算値（例えば合計距離ＴREF）との相違に応じた形状指標を算定する。以上の態様においては、被験者の腹部を挟んで相互に対向する第１測距部および第２測距部の各々が生成する測距信号が示す距離の加算値が形状指標の算定に適用されるから、例えば被験者の腹部の断面形状が非対称である場合や被験者の腹部が所定の位置（例えば第１測距部と第２測距部とから等距離の位置）からずれている場合でも、腹部の断面形状に応じた適切な形状指標を算定できるという利点がある。
【００１０】
本発明の好適な態様において、腹部幅特定手段は、第１測距部および第２測距部の各々が特定線について生成する測距信号が示す第１距離を第１測距部と第２測距部との距離（例えば距離Ｌ0）から減算した数値を腹部幅として特定する。以上の態様においては、形状指標の算定に適用される第１距離および第２距離が腹部幅特定手段による腹部幅の特定にも流用されるから、形状指標と腹部幅とを独立に算定する構成と比較して演算量が削減されるという利点がある。
【００１１】
本発明の好適な態様において、肥満指標は、被験者の内臓脂肪面積であり、形状指標算定手段は、被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が被験者の背面（例えば基準面ＰREF）から遠いほど、肥満指標算定手段が算定する内臓脂肪面積が大きくなるように、形状指標を算定する。以上の態様では、腹部最大幅の位置が被験者の背面から遠い（内臓脂肪型）ほど内臓脂肪面積が大きくなるように形状指標が算定される。すなわち、脂肪型に起因した腹部の断面形状の相違を適切に反映した内臓脂肪面積を算定することが可能である。
【００１２】
さらに好適な態様において、肥満指標算定手段は、第１演算式（例えば演算式(1)）を利用して腹部幅に応じた内臓脂肪面積を算定し、肥満度が低いと肥満判定手段が判定した場合には内臓脂肪面積を当該算定値に確定し、肥満度が高いと肥満判定手段が判定した場合には、第１演算式で算定された内臓脂肪面積を変数に含む第２演算式（例えば演算式(2)）を利用して内臓脂肪面積を算定する。以上の態様においては、第１演算式で算定された内臓脂肪面積が第２演算式に流用されるから、第２演算式の演算が第１演算式とは独立して実行される構成と比較して演算量が削減されるという利点がある。
【００１３】
本発明の好適な態様において、肥満指標は、被験者の腹囲長であり、形状指標算定手段は、被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が被験者の背面から遠いほど、肥満指標算定手段が算定する腹囲長が大きい数値となるように形状指標を算定する。以上の態様では、腹部最大幅の位置が被験者の背面から遠い（内臓脂肪型）ほど腹囲長が大きくなるように形状指標が算定される。すなわち、脂肪型に起因した腹部の断面形状の相違を適切に反映した腹囲長を算定することが可能である。
【００１４】
本発明の好適な態様において、肥満判定手段は、腹部幅特定手段が特定した腹部幅に応じて被験者の肥満度の高低を判定する。以上の態様では、肥満指標の算定に使用される腹部幅が肥満度の判定に流用されるから、肥満指標算定手段による肥満指標の算定とは無関係な指標を肥満度の判定に利用する構成と比較して演算量が削減されるという利点がある。
【００１５】
以上の各態様に係る測定装置は、例えば演算処理装置とプログラム（ソフトウェア）との協働で実現される。本発明のプログラムは、被験者の腹部幅を特定する腹部幅特定処理と、被験者の肥満度の高低を判定する肥満判定処理と、肥満度が低いと肥満判定処理で判定した場合に、第１演算式を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定し、肥満度が高いと肥満判定処理で判定した場合に、第１演算式とは相違する第２演算式を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定する肥満指標算定処理とをコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明の測定装置と同様の作用および効果が実現される。本発明のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で利用者に提供されてコンピュータにインストールされるほか、通信網を介した配信の形態でサーバ装置から提供されてコンピュータにインストールされる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１実施形態に係る測定装置の正面図である。
【図２】本体部の斜視図である。
【図３】測定装置の電気的な構成のブロック図である。
【図４】被験者の腹部と本体部とを示す模式図である。
【図５】制御部の機能的な構成を示すブロック図である。
【図６】測距値処理部の動作のフローチャートである。
【図７】皮下脂肪型の腹部の断面形状を説明するための模式図である。
【図８】内臓脂肪型の腹部の断面形状を説明するための模式図である。
【図９】形状指標と皮下脂肪率との相関図である。
【図１０】内臓脂肪面積の演算値（推定値）と実測値との相関図である。
【図１１】演算処理部の動作のフローチャートである。
【図１２】腹部幅とＢＭＩとの相関図である。
【図１３】内臓脂肪面積の演算値と実測値との相関図である。
【図１４】交差妥当性群（男性）の内臓脂肪面積の演算値と実測値との相関図である。
【図１５】交差妥当性群（女性）の内臓脂肪面積の演算値と実測値との相関図である。
【図１６】図１４および図１５の交差妥当性群の条件の図表である。
【図１７】第２実施形態における演算処理部の動作のフローチャートである。
【図１８】腹囲長の演算値と実測値との相関図である。
【図１９】交差妥当性群の腹囲長の演算値と実測値との相関図である。
【図２０】変形例に係る測定部のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜Ａ：第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る測定装置１００の正面図である。測定装置１００は、背面を基準面（例えば寝具等の表面）ＰREFに接触させた状態で仰臥する被験者９０の肥満指標を測定（推定）する計測機器である。第１実施形態では、内臓脂肪面積を肥満指標として測定する。図１に示すように、測定装置１００は、本体部１２と電極部１４とを具備する。本体部１２と電極部１４とは有線または無線で相互に通信する。
【００１８】
図２は、本体部１２の斜視図である。図１および図２に示すように、本体部１２は、相互に間隔をあけて略平行に延在する脚部１２２および脚部１２４と、脚部１２２および脚部１２４の各々の端部を連結する長尺状の支持部１２６とを含んで構成される。すなわち、第１実施形態の本体部１２は、下方の１辺が開放した略矩形状の枠体（フレーム）である。図１に示すように、脚部１２２と脚部１２４と支持部１２６とが被験者９０の腹部９２を包囲した状態で脚部１２２および脚部１２４の各底面が基準面ＰREFに接触するように本体部１２は基準面ＰREFに配置される。電極部１４は、被験者９０の腹部９２上に載置されて生体インピーダンスの測定に使用される。
【００１９】
図３は、測定装置１００の電気的な構成のブロック図である。図３に示すように、電極部１４は、一対の電流供給電極２２と一対の電圧測定電極２４と電流供給部２６と電圧検出部２８とを含んで構成される。図１に示すように、各電流供給電極２２は、相互に離間して形成されて被験者９０の腹部９２に接触する。各電圧測定電極２４は、各電流供給電極２２の内側に相互に離間して形成されて被験者９０の腹部９２に接触する。
【００２０】
図３の電流供給部２６は、各電流供給電極２２間に測定電流を供給する。測定電流は、被験者９０の腹部９２内を経由する周波数ＦHまたは周波数ＦL（ＦH＞ＦL）の交流電流である。周波数ＦHは例えば５０ｋＨｚに設定され、周波数ＦLは例えば６．２５ｋＨｚに設定される。電圧検出部２８は、被験者９０の腹部９２に測定電流が供給される期間内に各電圧測定電極２４間の電圧（以下「検出電圧」という）を検出する。検出電圧は、Ａ/Ｄ変換器（図示略）によりデジタル信号に変換されたうえで本体部１２（制御部３２）に送信される。
【００２１】
図３に示すように、本体部１２には、制御部３２と記憶部３４と操作部３６と表示部３８と測定部４０とが搭載される。制御部３２（ＣＰＵ）は、記憶部３４に記憶されたプログラムの実行で測定装置１００の各要素を制御する。記憶部３４は、制御部３２が実行するプログラムや制御部３２が使用する各種のデータを記憶する記憶回路であり、例えばＲＯＭやＲＡＭを含んで構成される。
【００２２】
操作部３６は、例えば複数の操作子を含んで構成され、利用者からの指示を受付ける。例えば被験者９０の性別（男性／女性）が操作部３６に対する操作で指定される。表示部３８（例えば液晶表示装置）は、制御部３２による制御のもとで各種の画像を表示する。例えば表示部３８は、測定装置１００を利用した測定手順の案内や被験者９０について推定された肥満指標を表示する。図２に示すように、操作部３６および表示部３８は、本体部１２の表面に配置される。
【００２３】
図３の測定部４０は、測距部４２Aと測距部４２Bと選択部４４とＡ/Ｄ変換器４６とを含んで構成され、被験者９０の腹部９２の寸法に応じた電気信号（以下「測距信号」という）を生成する。図２に示すように、測距部４２Aは、脚部１２２のうち脚部１２４との対向面に相互に間隔をあけて配列されたＮ個の測距センサ５０（５０A[1]〜５０A[N]）で構成される。同様に、測距部４２Bは、脚部１２４のうち脚部１２２との対向面に相互に間隔をあけて配列されたＮ個の測距センサ５０（５０B[1]〜５０B[N]）で構成される。測距センサ５０A[n]（ｎ＝１〜Ｎ）は、測距部４２Aのうち脚部１２２の底面側（支持部１２６とは反対側）から計数して第ｎ番目に位置する。同様に、測距センサ５０B[n]は、脚部１２４の底面側から第ｎ番目に位置する。
【００２４】
図４は、基準面ＰREFに仰臥する被験者９０の腹部９２の横断面と本体部１２の各測距センサ５０（５０A[1]〜５０A[N]，５０B[1]〜５０B[N]）との関係を示す模式図である。図１および図４に示すように、各測距センサ５０は、被験者９０の腹部９２に対向する非接触型（光学式）の距離測定素子である。具体的には、測距センサ５０は、自身の内部の基準点ｐ0と被験者９０の腹部９２表面の被計測点ｐとの距離Ｌ（ＬA[1]〜ＬA[N]，ＬB[1]〜ＬB[N]）に応じた測距信号を生成する。被計測点ｐは、基準点ｐ0を通過する距離測定軸と腹部９２のうち測距センサ５０に対向する表面との交差点に相当する。各測距センサ５０は、例えば、赤外線等の光線を距離測定軸の方向に出射する発光素子と、発光素子からの出射光のうち被測距点での反射光の受光量に応じた測距信号を生成する受光素子とを含んで構成される。
【００２５】
図２に示すように、Ｎ個の測距センサ５０A[1]〜５０A[N]とＮ個の測距センサ５０B[1]〜５０B[N]とは、各測距センサ５０の基準点ｐ0が共通の平面（以下「測定面」という）ＰM内に位置するように設置される。測定面ＰMは、基準面ＰREFに本体部１２が設置された状態で被験者９０の腹部９２を横断する平面（基準面ＰREFに垂直な平面）である。理想的には測定面ＰMが被験者９０の臍を通過するように本体部１２が基準面ＰREFに設置される。
【００２６】
図４に示すように、測距部４２Aの第ｎ番目の測距センサ５０A[n]と測距部４２Bの第ｎ番目の測距センサ５０B[n]とは、被験者９０の腹部９２を挟んで相互に対向する位置に設置される。具体的には、被験者９０の横方向に平行で被験者９０の前後方向の位置（基準面ＰREFからの距離）が相違するＮ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]を測定面ＰM内に想定すると、測距センサ５０A[n]および測距センサ５０B[n]の双方の距離計測軸（基準点ｐ0）が共通の測定線Ｍ[n]上に位置する。すなわち、測距センサ５０A[n]の基準点ｐ0と測距センサ５０B[n]の基準点ｐ0とは基準面ＰREFから等距離に位置する。相対向する測距センサ５０A[n]と測距センサ５０B[n]との基準点ｐ0の距離Ｌ0はＮ組で共通する。
【００２７】
図４に示すように、被験者９０に想定され得る多様な体型について、測定面ＰM内における腹部９２の横方向の寸法の最大値（以下「腹部最大幅」という）Ｗmaxが、基準面ＰREFに最も近い測定線Ｍ[1]と基準面ＰREFから最も遠い測定線Ｍ[N]との間に位置するように、各測距センサ５０の分布範囲は統計的または実験的に選定される。例えば個数Ｎを４個とした場合、基準面ＰREFと直近の測距センサ５０A[1]との距離は４ｃｍ程度に設定され、相隣接する各測距センサ５０A[n]の間隔は３cm程度に設定される。
【００２８】
以上の構成において、測距部４２Aの各測距センサ５０A[n]は、被験者９０の腹部９２のうち当該測距センサ５０A[n]との対向面と測定線Ｍ[n]とが交差する被計測点ｐから測距センサ５０A[n]の基準点ｐ0までの距離ＬA[n]に応じた測距信号を生成および出力する。同様に、測距部４２Bの各測距センサ５０B[n]は、測定線Ｍ[n]が腹部９２に交差する被計測点ｐと測距センサ５０B[n]の基準点ｐ0との距離ＬB[n]に応じた測距信号を生成および出力する。図３の選択部４４は、各測距センサ５０が並列に生成する測距信号を時分割で順次に選択してＡ/Ｄ変換器４６に供給する。Ａ/Ｄ変換器４６は、選択部４４から供給される測距信号をデジタル信号に変換して制御部３２に供給する。なお、電極部１４を載置すると腹部９２が変形するから、測定部４０を利用した腹部９２寸法の測定（測距信号の生成）は、電極部１４が腹部９２に載置されていない状態で実行される。
【００２９】
図５は、制御部３２の機能の説明図である。制御部３２は、記憶部３４に記憶されたプログラムを実行することで、被験者９０の内臓脂肪面積（肥満指標）を算定するための図５の要素（生体インピーダンス算定部６２，測距値処理部６４，演算処理部６６）として機能する。なお、制御部３２の各機能を複数の集積回路に分散した構成や、専用の電子回路（ＤＳＰ）が各機能を実現する構成も採用され得る。
【００３０】
生体インピーダンス算定部６２は、被験者９０の生体インピーダンス（ＺH，ＺL）を順次に算定して記憶部３４に格納する。具体的には、生体インピーダンス算定部６２は、周波数ＦHの測定電流が電流供給電極２２間に供給される期間内の検出電圧と当該測定電流との関係から生体インピーダンスＺHを算定し、周波数ＦLの測定電流が電流供給電極２２間に供給される期間内の検出電圧と当該測定電流との関係から生体インピーダンスＺLを算定する。また、生体インピーダンス算定部６２は、被験者９０の腹部９２の抵抗成分値（レジスタンス）Ｒと容量成分値（リアクタンス）Ｘとを周波数ＦHの生体インピーダンスＺHと測定電流との位相差から算定する。生体インピーダンス算定部６２による演算には公知の技術が任意に採用される。
【００３１】
図５の測距値処理部６４は、測定部４０が生成する測距信号を処理することで、内臓脂肪面積の算定に適用される変数を算定する。図５に示すように、測距値処理部６４は、腹部幅特定部６４２と形状指標算定部６４４とを含んで構成される。腹部幅特定部６４２は、被験者９０の腹部幅ＡWを特定する。腹部幅ＡWは、被験者９０の腹部最大幅（すなわち腹部９２の横断面内での横幅の最大値）Ｗmaxの推定値を意味する。形状指標算定部６４４は、測定面ＰMでの腹部９２の断面形状に応じた形状指標σを算定する。
【００３２】
図６は、測距値処理部６４の動作のフローチャートである。図６の処理は、測定部４０からの測距信号の供給を契機として開始される。測距値処理部６４は、測定部４０が生成した測距信号から距離ＬA[1]〜ＬA[N]と距離ＬB[1]〜ＬB[N]とを特定し（ＳA1）、測定線Ｍ[n]に対応する距離ＬA[n]と距離ＬB[n]との合計距離Ｔ[n]をＮ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]の各々について算定する（ＳA2）。合計距離Ｔ[n]（Ｔ[n]＝ＬA[n]＋ＬB[n]）は、相対向する測距センサ５０A[n]および測距センサ５０B[n]の各々と被験者９０の腹部９２の表面との各間隔（ＬA[n]，ＬB[n]）の合計値に相当する。
【００３３】
測距値処理部６４は、Ｎ個の合計距離Ｔ[1]〜Ｔ[N]の最小値（min）を距離ＴWとして選択する（ＳA3）。測距センサ５０A[n]と測距センサ５０B[n]との距離Ｌ0はＮ組で共通するから、距離ＴWは、Ｎ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]のうち被験者９０の腹部９２と重複する区間が最長となる測定線Ｍ[n]（以下「特定線ＭW」という）の合計距離Ｔ[n]である。したがって、特定線ＭWは、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置にＮ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]のなかで最も近い。図４では、測定線Ｍ[2]が特定線ＭWとして選択された場合が例示されている。また、測距値処理部６４は、Ｎ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]のうち基準面ＰREFから最も遠い測定線Ｍ[N]（以下では特に「基準線ＭREF」と表記する場合がある）に対応する合計距離Ｔ[N]を距離ＴREFとして選択する（ＳA4）。
【００３４】
腹部幅特定部６４２は、処理ＳA3で算定した距離ＴWを各測距センサ５０A[n]と各測距センサ５０B[n]との距離Ｌ0から減算することで腹部幅ＡW（ＡW＝Ｌ0−ＴW）を算定する（ＳA5）。特定線ＭWは腹部最大幅Ｗmaxの位置に最も近いから、特定線ＭWに対応する距離ＴWを距離Ｌ0から減算した腹部幅ＡW（単位：ｃｍ2）は、腹部最大幅Ｗmaxに近似または合致する数値（すなわち腹部最大幅Ｗmaxの推定値）に相当する。
【００３５】
形状指標算定部６４４は、処理ＳA3で算定された距離ＴWと処理ＳA4で算定された距離ＴREFとから形状指標σを算定する（ＳA6）。具体的には、形状指標算定部６４４は、距離ＴREFに対する距離ＴWの比の数値を形状指標σ（σ＝ＴW／ＴREF）として算定する。以上が測距値処理部６４の動作である。
【００３６】
次に、形状指標σの意義について説明する。図７は、皮下脂肪型の腹部９２の横断面であり、図８は、内臓脂肪型の腹部９２の横断面である。図７および図８では、腹部９２の横断面内の各組織（骨Ｈ，内臓Ｎ，筋肉Ｍ，皮下脂肪ＳF，内臓脂肪ＩF）が図示されている。皮下脂肪ＳFは筋肉Ｍの外側に存在し、内臓脂肪ＩFは筋肉Ｍの内側に存在する。
【００３７】
皮下脂肪ＳFのうち直下に筋肉Ｍが存在しない部分は重力の作用で下方に降下する。内臓脂肪型と皮下脂肪型とを比較すると、皮下脂肪ＳFの降下は皮下脂肪型のほうが顕著となる。したがって、図７と図８との対比からも理解されるように、腹腔内脂肪面積に対する皮下脂肪面積の比率（以下「皮下脂肪率」という）が高いほど（内臓脂肪型から皮下脂肪型に近づくほど）、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置は低い位置（基準面ＰREFに近い位置）になり易いという傾向がある。
【００３８】
すなわち、皮下脂肪型の場合（図７）には、腹部最大幅Ｗmaxの位置に近い特定線ＭWが、鉛直方向の最上位に位置する基準線ＭREFからみて充分に下方に位置する。図７では、測定線Ｍ[1]が特定線ＭWとして選択された場合（ＴW＝Ｔ[1]＝ＬA[1]＋ＬB[1]）が例示されている。したがって、距離ＴWは、基準線ＭREFに対応する距離ＴREF（Ｔ[N]＝ＬA[N]＋ＬB[N]）と比較して充分に小さい数値となる。すなわち、距離ＴREFに対する距離ＴWの比（ＴW／ＴREF）である形状指標σは、最大値１と比較して充分に小さい数値となる。
【００３９】
他方、内臓脂肪型の場合（図８）には、腹部最大幅Ｗmaxの位置が基準線ＭREF（Ｍ[N]）に接近するから、距離ＴWは距離ＴREF（ＴREF＝Ｔ[N]＝ＬA[N]＋ＬB[N]）に近似または合致する。したがって、形状指標σは、最大値１に近い数値となる。例えば、図８のように測定線Ｍ[N]が特定線ＭWとして選択された場合（ＴW＝Ｔ[N]＝ＬA[N]＋ＬB[N]）、形状指標σは１（＝ＴW／ＴREF）に設定される。以上の説明から理解されるように、形状指標σは、腹部最大幅Ｗmaxの位置と基準面ＰREF（被験者９０の背面）との距離という観点から腹部９２の断面形状を評価するための指標（換言すると、被験者９０の肥満型を内臓脂肪型と皮下脂肪型との何れかに分類するための指標）として機能し得る。
【００４０】
図９は、形状指標σ（横軸）と皮下脂肪率（縦軸）との関係を示す相関図である。図９の皮下脂肪率の各数値は、ＣＴ（Computed Tomography）スキャンで測定された実測値である。また、図９には、形状指標σおよび皮下脂肪率の相関係数ｒと標準誤差ＳEE（Standard error of estimate）と危険率ｐとの各数値が併記されている。皮下脂肪率が高い（皮下脂肪型）ほど形状指標σがゼロに近い数値となり、皮下脂肪率が低い（内臓脂肪型）ほど形状指標σが１に近い数値になる、という前述の傾向が図９からも確認される。以上が形状指標σの性質である。
【００４１】
図５の演算処理部６６は、生体インピーダンス算定部６２が算定した数値（ＺH，ＺL，Ｒ，Ｘ）と、腹部幅特定部６４２が算定した腹部幅ＡWと、形状指標算定部６４４が算定した形状指標σとを利用した演算で内臓脂肪面積を算定する。図５に示すように、演算処理部６６は、被験者９０の肥満度（肥満の程度）の高低を判定する肥満判定部６６２と、被験者９０の内臓脂肪面積を算定する肥満指標算定部６６４とを含んで構成される。
【００４２】
内臓脂肪面積（単位：ｃｍ2）の算定には、以下の演算式(1)が利用される。
Ａ1＝ａ1＋ｂ1×(ＡW2×ＺH)／ＺL＋ｃ1×Ｒ／Ｘ ……(1)
演算式(1)の各係数（ａ1，ｂ1，ｃ1）の数値は、所定の標本数の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、被験者９０が男性である場合（例えば操作部３６に対する操作で男性が指定された場合）、演算式(1)の各係数は以下の数値に設定される。
ａ1＝-24.36，ｂ1＝0.05950，ｃ1＝12.22
また、被験者９０が女性である場合、演算式(1)の各係数は例えば以下の数値に設定される。
ａ1＝-17.41，ｂ1＝0.04031，ｃ1＝4.608
【００４３】
図１０は、各係数（ａ1，ｂ1，ｃ1）を前掲の数値に設定した場合に演算式(1)で算定される内臓脂肪面積（演算値）Ａ1と、ＣＴスキャンを利用した内臓脂肪面積の実測値との関係を男性および女性の各々について示す相関図である。図１０から理解されるように、演算式(1)を利用した場合には、図１０に破線で示すように演算値が実測値から乖離する標本が男性および女性の何れにも存在する。発明者による調査の結果、演算式(1)の演算値が実測値から乖離する標本（破線部分）は肥満度が非常に高いという傾向が確認された。以上の知見から、第１実施形態の演算処理部６６は、以下に詳述するように、被験者９０の肥満度に応じて内臓脂肪面積の算定に適用される演算式を変更する。
【００４４】
図１１は、演算処理部６６の動作のフローチャートである。図１１の処理は、生体インピーダンス算定部６２による演算と測距値処理部６４による図６の処理との完了後に開始される。図１１の処理を開始すると、肥満指標算定部６６４は、演算式(1)の演算で内臓脂肪面積Ａ1を算定して記憶部３４に格納する（ＳB1）。次いで、肥満判定部６６２は、被験者９０の肥満度の高低を判定する（ＳB2）。
【００４５】
図１２は、肥満度の指標であるＢＭＩ（Body Mass Index）と被験者９０の腹部幅（実測値）との相関図である。図１２から理解されるように、腹部幅とＢＭＩとは高度に相関する（ｒ＝0.91）。以上の傾向を考慮して、第１実施形態の肥満判定部６６２は、腹部幅特定部６４２が特定した腹部幅ＡWを被験者９０の肥満度の指標として被験者９０の肥満度の高低を判定する。具体的には、肥満判定部６６２は、腹部幅特定部６４２が算定した腹部幅ＡWを所定の閾値ＡW_THと比較したうえで、腹部幅ＡWが閾値ＡW_THを上回る場合には被験者９０の肥満度が高いと判定し、腹部幅ＡWが閾値ＡW_THを下回る場合には被験者９０の肥満度が低いと判定する。閾値ＡW_THは、例えば３０ｃｍ〜３５ｃｍ程度の数値に設定される。
【００４６】
肥満度が低い（ＡW＜ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳB2：YES）、演算処理部６６は、図１１の処理を終了する。すなわち、処理ＳB1で実行した演算式(1)の演算の結果（Ａ1）が内臓脂肪面積として確定する。他方、肥満度が高い（ＡW＞ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳB2：NO）、肥満指標算定部６６４は、演算式(1)とは相違する演算式(2)の演算で内臓脂肪面積Ａ2（単位：ｃｍ2）を算定して記憶部３４に格納する（ＳB3）。演算式(2)は、演算式(1)で算定された内臓脂肪面積Ａ1と形状指標算定部６４４が算定した形状指標σとを変数とする関数である。
Ａ2＝ａ2＋ｂ2×Ａ1＋ｃ2×σ ……(2)
【００４７】
演算式(2)の各係数（ａ2，ｂ2，ｃ2）の数値は、所定の標本数の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、被験者９０が男性である場合（例えば操作部３６に対する操作で男性が指定された場合）、演算式(2)の各係数は以下の数値に設定される。
ａ2＝-414.4，ｂ2＝0.4659，ｃ2＝1062
また、被験者９０が女性である場合、演算式(2)の各係数は例えば以下の数値に設定される。
ａ2＝-136.1，ｂ2＝0.6173，ｃ2＝677.0
【００４８】
演算式(2)から理解されるように、形状指標σの数値が大きいほど内臓脂肪面積Ａ2は大きい数値となる。図９を参照して前述したように皮下脂肪率が低い（内臓脂肪型）ほど形状指標σは大きい数値となるから、皮下脂肪率が低いほど演算式(2)の内臓脂肪面積Ａ2は大きい数値となる。すなわち、演算式(2)のうち形状指標σを含む第３項（ｃ2×σ）は、演算式(1)で算定される内臓脂肪面積Ａ1を被験者９０の肥満型（内臓脂肪型／皮下脂肪型）に応じて補正する補正項として機能する。図１１の処理で算定された内臓脂肪面積（Ａ1，Ａ2）の数値が表示部３８に表示される。
【００４９】
図１３は、各係数（ａ2，ｂ2，ｃ3）を前掲の各数値に設定した場合に演算式(2)で算定される内臓脂肪面積（演算値）Ａ2と、ＣＴスキャンを利用した内臓脂肪面積の実測値との関係を、図１０と同じ母集団について性別毎に示す相関図である。図１３の相関係数ｒおよび標準誤差ＳEEは、演算式(1)を利用した図１０の場合と比較して改善される。すなわち、肥満度が高い被験者９０について演算式(2)を採用することで、演算式(1)を採用した図１０の場合と比較して演算値と実測値との乖離を削減できることが確認される。
【００５０】
図１４および図１５は、図１０や図１３とは別個の母集団（交差妥当性群）について演算式(1)および演算式(2)で算定された内臓脂肪面積（演算値）とＣＴスキャンでの実測値との関係を示す相関図である。交差妥当性群は、図１６に図示された条件（年齢，ＢＭＩ，腹囲長）の標本（肥満者）で構成される。図１４は男性の内臓脂肪面積であり、図１５は女性の内臓脂肪面積である。図１４および図１５の部分(A)は演算式(1)を採用した場合であり、図１４および図１５の部分(B)は演算式(2)を採用した場合である。
【００５１】
肥満者の内臓脂肪面積の算定に演算式(2)を採用することで、演算式(1)を採用した場合と比較して演算値と実測値との乖離が低減される（内臓脂肪面積の推定の精度が向上する）ことが、男性および女性の双方の交差妥当性群について確認される。したがって、前掲の演算式(2)は、肥満者の内臓脂肪面積を推定する数式として充分に妥当であると評価できる。
【００５２】
以上に説明したように、第１実施形態においては、被験者９０の肥満度に応じて内臓脂肪面積の演算式が変更される（肥満度が高い被験者９０の内臓脂肪面積の算定に演算式(2)を利用する）から、演算式(1)のみを使用する構成と比較すると、被験者９０の肥満度が高い場合でも内臓脂肪面積を高精度に推定することが可能である。しかも、演算式(2)は形状指標σを変数に含んで規定され、形状指標σには、被験者９０の肥満型（内臓脂肪型／皮下脂肪型）に起因する腹部９２の断面形状の相違が反映されるから、内臓脂肪型および皮下脂肪型の何れの肥満型でも内臓脂肪面積を高精度に算定できるという利点がある。
【００５３】
また、第１実施形態においては、測距信号から特定される距離ＴWが、腹部幅特定部６４２による腹部幅ＡWの算定（処理ＳA5）と形状指標算定部６４４による形状指標σの算定（処理ＳA6）とに共用されるから、腹部幅ＡWと形状指標σとを独立に算定する構成と比較して制御部３２による処理量が軽減されるという利点がある。
【００５４】
第１実施形態においては、腹部幅特定部６４２が特定した腹部幅ＡWが肥満判定部６６２による肥満度の判定に流用される。したがって、肥満度を示す独立の指標を算定して処理ＳB2の判定に適用する構成（腹部幅ＡWを肥満度の判定に流用しない構成）と比較して、肥満度の判定に必要な処理量が軽減されるという利点がある。
【００５５】
第１実施形態においては、演算式(1)で算定された内臓脂肪面積Ａ1が、肥満指標算定部６６４による演算式(2)の演算に流用される。したがって、内臓脂肪面積Ａ2を内臓脂肪面積Ａ1とは独立に算定する構成（内臓脂肪面積Ａ1を内臓脂肪面積Ａ2の算定に流用しない構成）と比較して、内臓脂肪面積Ａ2の算定に必要な処理量が削減されるという利点がある。
【００５６】
＜Ｂ：第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を以下に説明する。第２実施形態では、被験者９０の腹囲長（ウエスト）を肥満指標として算定する。なお、以下に例示する各態様において作用や機能が第１実施形態と同等である要素については、以上の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００５７】
第２実施形態の演算処理部６６（肥満判定部６６２，肥満指標算定部６６４）は、図１１の処理に代えて図１７の処理を実行する。図１７の処理を開始すると、肥満判定部６６２は、被験者９０の肥満度の高低を判定する（ＳC1）。肥満度の判定には、第１実施形態と同様に腹部幅ＡWが適用される。
【００５８】
肥満度が低い（例えばＡW＜ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳC1：YES）、肥満指標算定部６６４は、以下に例示する演算式(3)の演算で腹部幅ＡWに応じた腹囲長Ｃ1（単位：ｃｍ）を算定して記憶部３４に格納する（ＳC2）。
Ｃ1＝ａ3×ＡW＋ｂ3 ……(3)
演算式(3)の各係数（ａ3，ｂ3）の数値は、所定の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、演算式(3)の各係数は以下の数値（男女共通）に設定される。
ａ3＝2.728，ｂ3＝-10.03
【００５９】
他方、肥満度が高い（例えばＡW＞ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳC1：NO）、肥満指標算定部６６４は、以下に例示する演算式(4)の演算で腹部幅ＡWおよび形状指標σに応じた腹囲長Ｃ2（単位：ｃｍ）を算定して記憶部３４に格納する（ＳC3）。すなわち、第２実施形態では、被験者９０の肥満度が低い場合には形状指標σを含まない演算式(3)で腹囲長Ｃ1が算定され、被験者９０の肥満度が高い場合には形状指標σを含む演算式(4)で腹囲長Ｃ2が算定される。
Ｃ2＝ａ4×ＡW＋ｂ4＋ｃ3×σ ……(4)
演算式(4)の各係数（ａ4，ｂ4，ｃ4）の数値は、所定の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、演算式(4)の各係数は以下の数値（男女共通）に設定される。
ａ4＝3.544，ｂ4＝−39.62，ｃ4＝92.08 ……(4)
【００６０】
図７および図８から理解されるように、皮下脂肪型の腹部９２（図７）では腹部最大幅Ｗmaxに対して腹囲長が小さく、内臓脂肪型の腹部９２（図８）では腹部最大幅Ｗmaxに対して腹囲長が大きいという傾向がある。他方、演算式(4)の内容から理解されるように、形状指標σの数値が大きい（内臓脂肪型）ほど腹囲長Ｃ2は大きい数値となり、形状指標σの数値が小さい（皮下脂肪型）ほど腹囲長Ｃ2は小さい数値となる。すなわち、演算式(4)で算定される腹囲長Ｃ2は、前述の脂肪型と腹囲長との相関の傾向と整合する。
【００６１】
図１８の部分(A)は、各係数を前掲の各数値に設定した演算式(3)で算定される腹囲長（演算値）Ｃ1と巻尺で計測した腹囲長の実測値との相関図である。肥満度が高い標本（破線部分）について演算式(3)の演算値と実測値とが乖離し易いという傾向が図１８の部分(A)から把握される。他方、図１８の部分(B)は、各係数を前掲の各数値に設定した演算式(4)で算定される腹囲長（演算値）Ｃ2と巻尺での実測値との相関図である。図１８の部分(B)の相関係数ｒおよび標準誤差ＳEEは、演算式(3)を適用した部分(A)の場合と比較して改善される。すなわち、肥満度が高い被験者９０について演算式(4)を採用することで、演算式(3)を採用した部分(A)の場合と比較して演算値と実測値との乖離が削減されることが確認できる。
【００６２】
図１９の部分(A)および部分(B)は、図１８とは別個の母集団（交差妥当性群）について演算式(3)または演算式(4)で算定された腹囲長（演算値）と巻尺で計測した腹囲長の実測値との相関図である。交差妥当性群は、図１９の部分(C)に図示された条件の標本（肥満者）で構成される。図１９の部分(A)と部分(B)とを対比すると、交差妥当性群についても、肥満者の腹囲長の算定に演算式(4)を採用することで、演算式(3)を採用した場合（部分(A)）と比較して演算値と実測値との乖離が低減されることが確認される。したがって、前掲の演算式(4)は肥満者の腹囲長を推定する数式として充分に妥当であると評価できる。
【００６３】
第２実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。具体的には、第２実施形態では、被験者９０の肥満度の高低に応じて腹囲長の演算式が変更されるから、演算式(3)のみを使用する構成と比較すると、被験者９０の肥満度が高い場合でも腹囲長を高精度に推定することが可能である。また、演算式(4)は形状指標σを含むから、内臓脂肪型および皮下脂肪型の何れの肥満型でも腹囲長を高精度に算定できるという利点もある。
【００６４】
＜Ｃ：変形例＞
以上の各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様は適宜に併合され得る。
【００６５】
（１）変形例１
以上の各形態では、測距部４２Aおよび測距部４２Bの各々をＮ個（複数個）の測距センサ５０で構成したが、測距部４２Aおよび測距部４２Bの各々が１個の測距センサ５０を含む構成も採用され得る。例えば図２０の測定部４０においては、測距部４２Aが１個の測距センサ５０Aと駆動部５２Aとを具備し、測距部４２Bが１個の測距センサ５０Bと駆動部５２Bとを具備する。駆動部５２Aは、測距センサ５０Aの基準点ｐ0が基準線Ｍ[1]〜Ｍ[N]の各々の線上に位置するように測距センサ５０Aを鉛直方向に移動させる。同様に、駆動部５２Bは測距センサ５０Bを基準線Ｍ[1]〜Ｍ[N]の各位置に移動させる。したがって、測距センサ５０Aは距離ＬA[1]〜ＬA[N]の各々に応じた測距信号を出力し、測距センサ５０Bは距離ＬB[1]〜ＬB[N]の各々に応じた測距信号を出力する。選択部４４は、測距センサ５０Aおよび測距センサ５０Bの各々が生成した測距信号を選択して出力する。
【００６６】
（２）変形例２
以上の各形態では、距離ＴREFに対する距離ＴWの比（ＴW／ＴREF）を形状指標σとして算定したが、形状指標σの算定の方法は以上の例示に限定されない。例えば、距離ＴWと距離ＴREFとの差分に応じて形状指標σを算定する構成が採用され得る。具体的には、距離ＴWと距離ＴREFとの差分|ＴW−ＴREF|が大きいほど形状指標σが小さい数値となるように形状指標σを定義すれば（例えばσ＝ｃ−|ＴW−ＴREF|、ｃは所定値）、第１実施形態の形状指標σ（σ＝ＴW／ＴREF）と同様に肥満指標の算定に適用することが可能である。
【００６７】
また、以上の各例示では、距離ＴWの数値が距離ＴREFに対して小さいほど形状指標σが小さい数値となるように形状指標σを算定したが、距離ＴWおよび距離ＴREFの大小と形状指標σの増減との関係は逆転され得る。例えば、距離ＴWに対する距離ＴREFの比（ＴREF／ＴW）や距離ＴWと距離ＴREFとの差異|ＴW−ＴREF|を形状指標σとした構成では、距離ＴWの数値が距離ＴREFに対して小さい（皮下脂肪型）ほど形状指標σが大きい数値に設定される。以上の構成では、第１実施形態とは反対に、形状指標σが大きい（皮下脂肪型）ほど内臓脂肪面積Ａ2や腹囲長Ｃ2が小さい数値となるように、演算式(2)や演算式(4)の内容や係数が変更される。
【００６８】
以上の例示から理解されるように、特定線ＭWに対応する距離ＴW（ＬA[n]＋ＬB[n]）と基準線ＭREFに対応する距離ＴREF（ＬA[N]＋ＬB[N]）との相違（比や差分）に応じた変数が形状指標σとして好適に採用される。具体的には、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置（特定線ＭWの位置）が基準面ＰREF（被験者９０の背面）から遠いほど（すなわち皮下脂肪率が低いほど）、内臓脂肪面積Ａ2や腹囲長Ｃ2が大きい数値となるように形状指標σは選定される。
【００６９】
ただし、距離ＴWおよび距離ＴREFの相違に応じて形状指標σを算定する構成は本発明において必須ではない。例えば、図７および図８から理解されるように、皮下脂肪率が高い（皮下脂肪型）ほど特定線ＭWが基準面ＰREFに接近するという傾向を考慮すると、基準面ＰREFと特定線ＭWとの距離δに応じて形状指標σを算定する構成も採用され得る。具体的には、所定値δmaxに対する距離δの比が形状指標σ（σ＝δ／δmax）として算定される。所定値δmaxは、図７や図８に示すように、第Ｎ番目の測定線Ｍ[N]と基準面ＰREFとの距離（すなわち距離δの最大値）である。以上の構成では、第１実施形態の形状指標σと同様に、被験者９０の皮下脂肪率が高い（皮下脂肪型）ほど、距離δが所定値δmaxに対して小さい数値となる結果、形状指標σがゼロに近い数値となる（内臓脂肪型では形状指標σが１に近い数値となる）。
【００７０】
以上の例示から理解されるように、形状指標σは、被験者９０の腹部９２の断面形状に応じた変数として包括される。以上に例示してきた通り、形状指標σに反映される腹部９２の断面形状としては、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置（基準面ＰREFからの距離）が例示され得る。
【００７１】
（３）変形例３
腹部幅特定部６４２が腹部幅ＡWを特定する方法は任意である。例えば、定規や巻尺等の計測器具で測定された腹部幅ＡWが操作部３６に対する操作で入力される構成では、腹部幅特定部６４２は、操作部３６に対する操作に応じて腹部幅ＡWを特定（取得）する。以上の例示以外にも腹部幅ＡWの特定には公知の技術が任意に採用され得る。
【００７２】
（４）変形例４
以上の各形態では、被験者９０の肥満度の判定に腹部幅ＡWを利用したが、肥満度を判定する方法は任意である。例えば、ＢＭＩや体重や生体インピーダンス等の生体情報は肥満度に相関するから、肥満判定部６６２がこれらの生体情報に応じて被験者９０の肥満度の高低を判定する構成も好適に採用される。肥満度の基準となる生体情報は、例えば操作部３６に対する操作で外部から入力される。また、ＢＭＩや体重等の生体情報を測定する機構を測定装置１００に搭載した構成も好適である。
【００７３】
（５）変形例５
肥満指標は内臓脂肪面積（第１実施形態）および腹囲長（第２実施形態）に限定されない。例えば、内臓脂肪レベルや内臓脂肪率や皮下脂肪率が肥満指標として算定され得る。内臓脂肪レベルは、第１実施形態の方法で算定された内臓脂肪面積を所定値（例えば１０）で除算することで算定される。内臓脂肪率は、腹腔内脂肪面積に対する内臓脂肪面積の割合として算定され、皮下脂肪率は、内臓脂肪率を所定値（100％）から減算することで算定される。また、演算式(2)や演算式(4)から理解されるように、肥満指標を算定するための公知の演算式に形状指標σを含む補正項を追加した形式の演算式が、肥満度の高い被験者９０の肥満指標の算定に好適に利用される。
【００７４】
（６）変形例６
以上の形態では、被験者９０の腹部９２を挟んで相対向するように測距部４２Aと測距部４２Bとを設置したが、腹部９２の横断面が略線対称であることを考慮すると、測距部４２Aおよび測距部４２Bの一方を省略することも可能である。例えば測距部４２Bを省略した構成では、距離ＬA[1]〜ＬA[N]の最小値の２倍が距離ＴWとして設定され、距離ＬA[N]の２倍が距離ＴREFとして設定される。
【符号の説明】
【００７５】
１００……測定装置、１２……本体部、１２２……脚部、１２４……脚部、１２６……支持部、１４……電極部、２２……電流供給電極、２４……電圧測定電極、２６……電流供給部、２８……電圧検出部、３２……制御部、３４……記憶部、３６……操作部、３８……表示部、４０……測定部、４２A，４２B……測距部、５０（５０A[1]〜５０A[N]，５０B[1]〜５０B[N]）……測距センサ、４４……選択部、４６……Ａ/Ｄ変換器、６２……生体インピーダンス算定部、６４……測距値処理部、６４２……腹部幅特定部、６４４……形状指標算定部、６６……演算処理部、６６２……肥満判定部、６６４……肥満指標算定部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肥満に関連する指標（以下「肥満指標」という）を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
被験者の腹部幅から肥満指標を算定する技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、被験者の腹部幅を変数に含む演算式を利用して内臓脂肪面積等の肥満指標を算定する技術が開示されている。また、特許文献２には、腹部幅を変数に含む演算式で被験者の腹囲長を算定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０２２４８２号公報
【特許文献２】特開２００８−０４９１１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１や特許文献２の技術によれば、標準的な体型の被験者については高精度に肥満指標を特定できる。しかし、被験者の肥満度が増加するほど肥満指標の特定の精度が低下するという傾向が本願発明者による調査で確認された。以上の事情を考慮して、本発明は、肥満度が高い被験者についても高精度に肥満指標を特定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために本発明が採用する手段を説明する。なお、本発明の理解を容易にするために、以下の説明では、本発明の各要素と後述の各実施形態の要素との対応を括弧書で付記するが、本発明の範囲を実施形態の構成に限定する趣旨ではない。
【０００６】
本発明の測定装置は、被験者の腹部幅（例えば腹部幅ＡW）を特定する腹部幅特定手段（例えば腹部幅特定部６４２）と、被験者の肥満度の高低を判定する肥満判定手段（例えば肥満判定部６６２）と、肥満度が低いと肥満判定手段が判定した場合に、第１演算式（例えば演算式(1)や演算式(3)）を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定し、肥満度が高いと肥満判定手段が判定した場合に、第１演算式とは相違する第２演算式（例えば演算式(2)や演算式(4)）を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定する肥満指標算定手段（例えば肥満指標算定部６６４）とを具備する。以上の構成では、腹部幅に応じた肥満指標の算定に第１演算式および第２演算式が被験者の肥満度に応じて選択的に利用される。したがって、肥満者の肥満指標を高精度に算定することが可能である。
【０００７】
本発明の好適な態様に係る測定装置は、被験者の腹部の断面形状に応じた形状指標を算定する形状指標算定手段（例えば形状指標算定部６４４）を具備し、第２演算式は、形状指標を変数に含む。以上の態様においては、肥満度が高い被験者に適用される第２演算式が断面形状に応じた形状指標を含んで構成される。腹部の断面形状は被験者の肥満型（内臓脂肪型／皮下脂肪型）に応じて相違するから、以上の態様によれば、内臓脂肪型および皮下脂肪型の何れの肥満型でも肥満指標を高精度に算定できるという利点がある。
【０００８】
本発明の好適な態様に係る測定装置は、被験者の左右方向に平行で前後方向の位置が相違する複数の測定線（例えば測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]）の各々について、被験者の腹部表面のうち当該測定線上の被計測点との距離に応じた測距信号を生成する測定部(例えば測定部４０)を具備し、形状指標算定手段は、複数の測定線のうち腹部を通過する区間が最長となる特定線（例えば特定線ＭW）に対応する測距信号が示す第１距離（ＬA[n]，ＬB[n]）と、複数の測定線から選択された基準線（例えば基準線ＭREF）に対応する測距信号が示す第２距離（ＬA[N]，ＬB[N]）との相違に応じた形状指標を算定する。被験者の前後方向において腹部の横幅が最大（腹部最大幅）となる位置は被験者の脂肪型に応じて相違する。したがって、腹部最大幅の位置に近い特定線に対応する第１距離と複数の測定線から選択された基準線に対応する第２距離との相違に応じて形状指標を算定する以上の態様によれば、被験者の脂肪型に起因する腹部の断面形状の変化を形状指標に適切に反映させることが可能である。
【０００９】
本発明の好適な態様において、測定部は、被験者の腹部を挟んで相互に対向するとともに各測定線に対応する測距信号を各々が生成する第１測距部（例えば測距部４２A）および第２測距部（例えば測距部４２B）を含み、形状指標算定手段は、第１測距部および第２測距部の各々が特定線について生成する測距信号が示す第１距離（ＬA[n]，ＬB[n]）の加算値（例えば合計距離ＴW）と、第１測距部および第２測距部の各々が基準線について生成する測距信号が示す第２距離（ＬA[N]，ＬB[N]）の加算値（例えば合計距離ＴREF）との相違に応じた形状指標を算定する。以上の態様においては、被験者の腹部を挟んで相互に対向する第１測距部および第２測距部の各々が生成する測距信号が示す距離の加算値が形状指標の算定に適用されるから、例えば被験者の腹部の断面形状が非対称である場合や被験者の腹部が所定の位置（例えば第１測距部と第２測距部とから等距離の位置）からずれている場合でも、腹部の断面形状に応じた適切な形状指標を算定できるという利点がある。
【００１０】
本発明の好適な態様において、腹部幅特定手段は、第１測距部および第２測距部の各々が特定線について生成する測距信号が示す第１距離を第１測距部と第２測距部との距離（例えば距離Ｌ0）から減算した数値を腹部幅として特定する。以上の態様においては、形状指標の算定に適用される第１距離および第２距離が腹部幅特定手段による腹部幅の特定にも流用されるから、形状指標と腹部幅とを独立に算定する構成と比較して演算量が削減されるという利点がある。
【００１１】
本発明の好適な態様において、肥満指標は、被験者の内臓脂肪面積であり、形状指標算定手段は、被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が被験者の背面（例えば基準面ＰREF）から遠いほど、肥満指標算定手段が算定する内臓脂肪面積が大きくなるように、形状指標を算定する。以上の態様では、腹部最大幅の位置が被験者の背面から遠い（内臓脂肪型）ほど内臓脂肪面積が大きくなるように形状指標が算定される。すなわち、脂肪型に起因した腹部の断面形状の相違を適切に反映した内臓脂肪面積を算定することが可能である。
【００１２】
さらに好適な態様において、肥満指標算定手段は、第１演算式（例えば演算式(1)）を利用して腹部幅に応じた内臓脂肪面積を算定し、肥満度が低いと肥満判定手段が判定した場合には内臓脂肪面積を当該算定値に確定し、肥満度が高いと肥満判定手段が判定した場合には、第１演算式で算定された内臓脂肪面積を変数に含む第２演算式（例えば演算式(2)）を利用して内臓脂肪面積を算定する。以上の態様においては、第１演算式で算定された内臓脂肪面積が第２演算式に流用されるから、第２演算式の演算が第１演算式とは独立して実行される構成と比較して演算量が削減されるという利点がある。
【００１３】
本発明の好適な態様において、肥満指標は、被験者の腹囲長であり、形状指標算定手段は、被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が被験者の背面から遠いほど、肥満指標算定手段が算定する腹囲長が大きい数値となるように形状指標を算定する。以上の態様では、腹部最大幅の位置が被験者の背面から遠い（内臓脂肪型）ほど腹囲長が大きくなるように形状指標が算定される。すなわち、脂肪型に起因した腹部の断面形状の相違を適切に反映した腹囲長を算定することが可能である。
【００１４】
本発明の好適な態様において、肥満判定手段は、腹部幅特定手段が特定した腹部幅に応じて被験者の肥満度の高低を判定する。以上の態様では、肥満指標の算定に使用される腹部幅が肥満度の判定に流用されるから、肥満指標算定手段による肥満指標の算定とは無関係な指標を肥満度の判定に利用する構成と比較して演算量が削減されるという利点がある。
【００１５】
以上の各態様に係る測定装置は、例えば演算処理装置とプログラム（ソフトウェア）との協働で実現される。本発明のプログラムは、被験者の腹部幅を特定する腹部幅特定処理と、被験者の肥満度の高低を判定する肥満判定処理と、肥満度が低いと肥満判定処理で判定した場合に、第１演算式を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定し、肥満度が高いと肥満判定処理で判定した場合に、第１演算式とは相違する第２演算式を利用して腹部幅に応じた肥満指標を算定する肥満指標算定処理とをコンピュータに実行させる。以上のプログラムによれば、本発明の測定装置と同様の作用および効果が実現される。本発明のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で利用者に提供されてコンピュータにインストールされるほか、通信網を介した配信の形態でサーバ装置から提供されてコンピュータにインストールされる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１実施形態に係る測定装置の正面図である。
【図２】本体部の斜視図である。
【図３】測定装置の電気的な構成のブロック図である。
【図４】被験者の腹部と本体部とを示す模式図である。
【図５】制御部の機能的な構成を示すブロック図である。
【図６】測距値処理部の動作のフローチャートである。
【図７】皮下脂肪型の腹部の断面形状を説明するための模式図である。
【図８】内臓脂肪型の腹部の断面形状を説明するための模式図である。
【図９】形状指標と皮下脂肪率との相関図である。
【図１０】内臓脂肪面積の演算値（推定値）と実測値との相関図である。
【図１１】演算処理部の動作のフローチャートである。
【図１２】腹部幅とＢＭＩとの相関図である。
【図１３】内臓脂肪面積の演算値と実測値との相関図である。
【図１４】交差妥当性群（男性）の内臓脂肪面積の演算値と実測値との相関図である。
【図１５】交差妥当性群（女性）の内臓脂肪面積の演算値と実測値との相関図である。
【図１６】図１４および図１５の交差妥当性群の条件の図表である。
【図１７】第２実施形態における演算処理部の動作のフローチャートである。
【図１８】腹囲長の演算値と実測値との相関図である。
【図１９】交差妥当性群の腹囲長の演算値と実測値との相関図である。
【図２０】変形例に係る測定部のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜Ａ：第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る測定装置１００の正面図である。測定装置１００は、背面を基準面（例えば寝具等の表面）ＰREFに接触させた状態で仰臥する被験者９０の肥満指標を測定（推定）する計測機器である。第１実施形態では、内臓脂肪面積を肥満指標として測定する。図１に示すように、測定装置１００は、本体部１２と電極部１４とを具備する。本体部１２と電極部１４とは有線または無線で相互に通信する。
【００１８】
図２は、本体部１２の斜視図である。図１および図２に示すように、本体部１２は、相互に間隔をあけて略平行に延在する脚部１２２および脚部１２４と、脚部１２２および脚部１２４の各々の端部を連結する長尺状の支持部１２６とを含んで構成される。すなわち、第１実施形態の本体部１２は、下方の１辺が開放した略矩形状の枠体（フレーム）である。図１に示すように、脚部１２２と脚部１２４と支持部１２６とが被験者９０の腹部９２を包囲した状態で脚部１２２および脚部１２４の各底面が基準面ＰREFに接触するように本体部１２は基準面ＰREFに配置される。電極部１４は、被験者９０の腹部９２上に載置されて生体インピーダンスの測定に使用される。
【００１９】
図３は、測定装置１００の電気的な構成のブロック図である。図３に示すように、電極部１４は、一対の電流供給電極２２と一対の電圧測定電極２４と電流供給部２６と電圧検出部２８とを含んで構成される。図１に示すように、各電流供給電極２２は、相互に離間して形成されて被験者９０の腹部９２に接触する。各電圧測定電極２４は、各電流供給電極２２の内側に相互に離間して形成されて被験者９０の腹部９２に接触する。
【００２０】
図３の電流供給部２６は、各電流供給電極２２間に測定電流を供給する。測定電流は、被験者９０の腹部９２内を経由する周波数ＦHまたは周波数ＦL（ＦH＞ＦL）の交流電流である。周波数ＦHは例えば５０ｋＨｚに設定され、周波数ＦLは例えば６．２５ｋＨｚに設定される。電圧検出部２８は、被験者９０の腹部９２に測定電流が供給される期間内に各電圧測定電極２４間の電圧（以下「検出電圧」という）を検出する。検出電圧は、Ａ/Ｄ変換器（図示略）によりデジタル信号に変換されたうえで本体部１２（制御部３２）に送信される。
【００２１】
図３に示すように、本体部１２には、制御部３２と記憶部３４と操作部３６と表示部３８と測定部４０とが搭載される。制御部３２（ＣＰＵ）は、記憶部３４に記憶されたプログラムの実行で測定装置１００の各要素を制御する。記憶部３４は、制御部３２が実行するプログラムや制御部３２が使用する各種のデータを記憶する記憶回路であり、例えばＲＯＭやＲＡＭを含んで構成される。
【００２２】
操作部３６は、例えば複数の操作子を含んで構成され、利用者からの指示を受付ける。例えば被験者９０の性別（男性／女性）が操作部３６に対する操作で指定される。表示部３８（例えば液晶表示装置）は、制御部３２による制御のもとで各種の画像を表示する。例えば表示部３８は、測定装置１００を利用した測定手順の案内や被験者９０について推定された肥満指標を表示する。図２に示すように、操作部３６および表示部３８は、本体部１２の表面に配置される。
【００２３】
図３の測定部４０は、測距部４２Aと測距部４２Bと選択部４４とＡ/Ｄ変換器４６とを含んで構成され、被験者９０の腹部９２の寸法に応じた電気信号（以下「測距信号」という）を生成する。図２に示すように、測距部４２Aは、脚部１２２のうち脚部１２４との対向面に相互に間隔をあけて配列されたＮ個の測距センサ５０（５０A[1]〜５０A[N]）で構成される。同様に、測距部４２Bは、脚部１２４のうち脚部１２２との対向面に相互に間隔をあけて配列されたＮ個の測距センサ５０（５０B[1]〜５０B[N]）で構成される。測距センサ５０A[n]（ｎ＝１〜Ｎ）は、測距部４２Aのうち脚部１２２の底面側（支持部１２６とは反対側）から計数して第ｎ番目に位置する。同様に、測距センサ５０B[n]は、脚部１２４の底面側から第ｎ番目に位置する。
【００２４】
図４は、基準面ＰREFに仰臥する被験者９０の腹部９２の横断面と本体部１２の各測距センサ５０（５０A[1]〜５０A[N]，５０B[1]〜５０B[N]）との関係を示す模式図である。図１および図４に示すように、各測距センサ５０は、被験者９０の腹部９２に対向する非接触型（光学式）の距離測定素子である。具体的には、測距センサ５０は、自身の内部の基準点ｐ0と被験者９０の腹部９２表面の被計測点ｐとの距離Ｌ（ＬA[1]〜ＬA[N]，ＬB[1]〜ＬB[N]）に応じた測距信号を生成する。被計測点ｐは、基準点ｐ0を通過する距離測定軸と腹部９２のうち測距センサ５０に対向する表面との交差点に相当する。各測距センサ５０は、例えば、赤外線等の光線を距離測定軸の方向に出射する発光素子と、発光素子からの出射光のうち被測距点での反射光の受光量に応じた測距信号を生成する受光素子とを含んで構成される。
【００２５】
図２に示すように、Ｎ個の測距センサ５０A[1]〜５０A[N]とＮ個の測距センサ５０B[1]〜５０B[N]とは、各測距センサ５０の基準点ｐ0が共通の平面（以下「測定面」という）ＰM内に位置するように設置される。測定面ＰMは、基準面ＰREFに本体部１２が設置された状態で被験者９０の腹部９２を横断する平面（基準面ＰREFに垂直な平面）である。理想的には測定面ＰMが被験者９０の臍を通過するように本体部１２が基準面ＰREFに設置される。
【００２６】
図４に示すように、測距部４２Aの第ｎ番目の測距センサ５０A[n]と測距部４２Bの第ｎ番目の測距センサ５０B[n]とは、被験者９０の腹部９２を挟んで相互に対向する位置に設置される。具体的には、被験者９０の横方向に平行で被験者９０の前後方向の位置（基準面ＰREFからの距離）が相違するＮ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]を測定面ＰM内に想定すると、測距センサ５０A[n]および測距センサ５０B[n]の双方の距離計測軸（基準点ｐ0）が共通の測定線Ｍ[n]上に位置する。すなわち、測距センサ５０A[n]の基準点ｐ0と測距センサ５０B[n]の基準点ｐ0とは基準面ＰREFから等距離に位置する。相対向する測距センサ５０A[n]と測距センサ５０B[n]との基準点ｐ0の距離Ｌ0はＮ組で共通する。
【００２７】
図４に示すように、被験者９０に想定され得る多様な体型について、測定面ＰM内における腹部９２の横方向の寸法の最大値（以下「腹部最大幅」という）Ｗmaxが、基準面ＰREFに最も近い測定線Ｍ[1]と基準面ＰREFから最も遠い測定線Ｍ[N]との間に位置するように、各測距センサ５０の分布範囲は統計的または実験的に選定される。例えば個数Ｎを４個とした場合、基準面ＰREFと直近の測距センサ５０A[1]との距離は４ｃｍ程度に設定され、相隣接する各測距センサ５０A[n]の間隔は３cm程度に設定される。
【００２８】
以上の構成において、測距部４２Aの各測距センサ５０A[n]は、被験者９０の腹部９２のうち当該測距センサ５０A[n]との対向面と測定線Ｍ[n]とが交差する被計測点ｐから測距センサ５０A[n]の基準点ｐ0までの距離ＬA[n]に応じた測距信号を生成および出力する。同様に、測距部４２Bの各測距センサ５０B[n]は、測定線Ｍ[n]が腹部９２に交差する被計測点ｐと測距センサ５０B[n]の基準点ｐ0との距離ＬB[n]に応じた測距信号を生成および出力する。図３の選択部４４は、各測距センサ５０が並列に生成する測距信号を時分割で順次に選択してＡ/Ｄ変換器４６に供給する。Ａ/Ｄ変換器４６は、選択部４４から供給される測距信号をデジタル信号に変換して制御部３２に供給する。なお、電極部１４を載置すると腹部９２が変形するから、測定部４０を利用した腹部９２寸法の測定（測距信号の生成）は、電極部１４が腹部９２に載置されていない状態で実行される。
【００２９】
図５は、制御部３２の機能の説明図である。制御部３２は、記憶部３４に記憶されたプログラムを実行することで、被験者９０の内臓脂肪面積（肥満指標）を算定するための図５の要素（生体インピーダンス算定部６２，測距値処理部６４，演算処理部６６）として機能する。なお、制御部３２の各機能を複数の集積回路に分散した構成や、専用の電子回路（ＤＳＰ）が各機能を実現する構成も採用され得る。
【００３０】
生体インピーダンス算定部６２は、被験者９０の生体インピーダンス（ＺH，ＺL）を順次に算定して記憶部３４に格納する。具体的には、生体インピーダンス算定部６２は、周波数ＦHの測定電流が電流供給電極２２間に供給される期間内の検出電圧と当該測定電流との関係から生体インピーダンスＺHを算定し、周波数ＦLの測定電流が電流供給電極２２間に供給される期間内の検出電圧と当該測定電流との関係から生体インピーダンスＺLを算定する。また、生体インピーダンス算定部６２は、被験者９０の腹部９２の抵抗成分値（レジスタンス）Ｒと容量成分値（リアクタンス）Ｘとを周波数ＦHの生体インピーダンスＺHと測定電流との位相差から算定する。生体インピーダンス算定部６２による演算には公知の技術が任意に採用される。
【００３１】
図５の測距値処理部６４は、測定部４０が生成する測距信号を処理することで、内臓脂肪面積の算定に適用される変数を算定する。図５に示すように、測距値処理部６４は、腹部幅特定部６４２と形状指標算定部６４４とを含んで構成される。腹部幅特定部６４２は、被験者９０の腹部幅ＡWを特定する。腹部幅ＡWは、被験者９０の腹部最大幅（すなわち腹部９２の横断面内での横幅の最大値）Ｗmaxの推定値を意味する。形状指標算定部６４４は、測定面ＰMでの腹部９２の断面形状に応じた形状指標σを算定する。
【００３２】
図６は、測距値処理部６４の動作のフローチャートである。図６の処理は、測定部４０からの測距信号の供給を契機として開始される。測距値処理部６４は、測定部４０が生成した測距信号から距離ＬA[1]〜ＬA[N]と距離ＬB[1]〜ＬB[N]とを特定し（ＳA1）、測定線Ｍ[n]に対応する距離ＬA[n]と距離ＬB[n]との合計距離Ｔ[n]をＮ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]の各々について算定する（ＳA2）。合計距離Ｔ[n]（Ｔ[n]＝ＬA[n]＋ＬB[n]）は、相対向する測距センサ５０A[n]および測距センサ５０B[n]の各々と被験者９０の腹部９２の表面との各間隔（ＬA[n]，ＬB[n]）の合計値に相当する。
【００３３】
測距値処理部６４は、Ｎ個の合計距離Ｔ[1]〜Ｔ[N]の最小値（min）を距離ＴWとして選択する（ＳA3）。測距センサ５０A[n]と測距センサ５０B[n]との距離Ｌ0はＮ組で共通するから、距離ＴWは、Ｎ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]のうち被験者９０の腹部９２と重複する区間が最長となる測定線Ｍ[n]（以下「特定線ＭW」という）の合計距離Ｔ[n]である。したがって、特定線ＭWは、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置にＮ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]のなかで最も近い。図４では、測定線Ｍ[2]が特定線ＭWとして選択された場合が例示されている。また、測距値処理部６４は、Ｎ本の測定線Ｍ[1]〜Ｍ[N]のうち基準面ＰREFから最も遠い測定線Ｍ[N]（以下では特に「基準線ＭREF」と表記する場合がある）に対応する合計距離Ｔ[N]を距離ＴREFとして選択する（ＳA4）。
【００３４】
腹部幅特定部６４２は、処理ＳA3で算定した距離ＴWを各測距センサ５０A[n]と各測距センサ５０B[n]との距離Ｌ0から減算することで腹部幅ＡW（ＡW＝Ｌ0−ＴW）を算定する（ＳA5）。特定線ＭWは腹部最大幅Ｗmaxの位置に最も近いから、特定線ＭWに対応する距離ＴWを距離Ｌ0から減算した腹部幅ＡW（単位：ｃｍ2）は、腹部最大幅Ｗmaxに近似または合致する数値（すなわち腹部最大幅Ｗmaxの推定値）に相当する。
【００３５】
形状指標算定部６４４は、処理ＳA3で算定された距離ＴWと処理ＳA4で算定された距離ＴREFとから形状指標σを算定する（ＳA6）。具体的には、形状指標算定部６４４は、距離ＴREFに対する距離ＴWの比の数値を形状指標σ（σ＝ＴW／ＴREF）として算定する。以上が測距値処理部６４の動作である。
【００３６】
次に、形状指標σの意義について説明する。図７は、皮下脂肪型の腹部９２の横断面であり、図８は、内臓脂肪型の腹部９２の横断面である。図７および図８では、腹部９２の横断面内の各組織（骨Ｈ，内臓Ｎ，筋肉Ｍ，皮下脂肪ＳF，内臓脂肪ＩF）が図示されている。皮下脂肪ＳFは筋肉Ｍの外側に存在し、内臓脂肪ＩFは筋肉Ｍの内側に存在する。
【００３７】
皮下脂肪ＳFのうち直下に筋肉Ｍが存在しない部分は重力の作用で下方に降下する。内臓脂肪型と皮下脂肪型とを比較すると、皮下脂肪ＳFの降下は皮下脂肪型のほうが顕著となる。したがって、図７と図８との対比からも理解されるように、腹腔内脂肪面積に対する皮下脂肪面積の比率（以下「皮下脂肪率」という）が高いほど（内臓脂肪型から皮下脂肪型に近づくほど）、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置は低い位置（基準面ＰREFに近い位置）になり易いという傾向がある。
【００３８】
すなわち、皮下脂肪型の場合（図７）には、腹部最大幅Ｗmaxの位置に近い特定線ＭWが、鉛直方向の最上位に位置する基準線ＭREFからみて充分に下方に位置する。図７では、測定線Ｍ[1]が特定線ＭWとして選択された場合（ＴW＝Ｔ[1]＝ＬA[1]＋ＬB[1]）が例示されている。したがって、距離ＴWは、基準線ＭREFに対応する距離ＴREF（Ｔ[N]＝ＬA[N]＋ＬB[N]）と比較して充分に小さい数値となる。すなわち、距離ＴREFに対する距離ＴWの比（ＴW／ＴREF）である形状指標σは、最大値１と比較して充分に小さい数値となる。
【００３９】
他方、内臓脂肪型の場合（図８）には、腹部最大幅Ｗmaxの位置が基準線ＭREF（Ｍ[N]）に接近するから、距離ＴWは距離ＴREF（ＴREF＝Ｔ[N]＝ＬA[N]＋ＬB[N]）に近似または合致する。したがって、形状指標σは、最大値１に近い数値となる。例えば、図８のように測定線Ｍ[N]が特定線ＭWとして選択された場合（ＴW＝Ｔ[N]＝ＬA[N]＋ＬB[N]）、形状指標σは１（＝ＴW／ＴREF）に設定される。以上の説明から理解されるように、形状指標σは、腹部最大幅Ｗmaxの位置と基準面ＰREF（被験者９０の背面）との距離という観点から腹部９２の断面形状を評価するための指標（換言すると、被験者９０の肥満型を内臓脂肪型と皮下脂肪型との何れかに分類するための指標）として機能し得る。
【００４０】
図９は、形状指標σ（横軸）と皮下脂肪率（縦軸）との関係を示す相関図である。図９の皮下脂肪率の各数値は、ＣＴ（Computed Tomography）スキャンで測定された実測値である。また、図９には、形状指標σおよび皮下脂肪率の相関係数ｒと標準誤差ＳEE（Standard error of estimate）と危険率ｐとの各数値が併記されている。皮下脂肪率が高い（皮下脂肪型）ほど形状指標σがゼロに近い数値となり、皮下脂肪率が低い（内臓脂肪型）ほど形状指標σが１に近い数値になる、という前述の傾向が図９からも確認される。以上が形状指標σの性質である。
【００４１】
図５の演算処理部６６は、生体インピーダンス算定部６２が算定した数値（ＺH，ＺL，Ｒ，Ｘ）と、腹部幅特定部６４２が算定した腹部幅ＡWと、形状指標算定部６４４が算定した形状指標σとを利用した演算で内臓脂肪面積を算定する。図５に示すように、演算処理部６６は、被験者９０の肥満度（肥満の程度）の高低を判定する肥満判定部６６２と、被験者９０の内臓脂肪面積を算定する肥満指標算定部６６４とを含んで構成される。
【００４２】
内臓脂肪面積（単位：ｃｍ2）の算定には、以下の演算式(1)が利用される。
Ａ1＝ａ1＋ｂ1×(ＡW2×ＺH)／ＺL＋ｃ1×Ｒ／Ｘ ……(1)
演算式(1)の各係数（ａ1，ｂ1，ｃ1）の数値は、所定の標本数の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、被験者９０が男性である場合（例えば操作部３６に対する操作で男性が指定された場合）、演算式(1)の各係数は以下の数値に設定される。
ａ1＝-24.36，ｂ1＝0.05950，ｃ1＝12.22
また、被験者９０が女性である場合、演算式(1)の各係数は例えば以下の数値に設定される。
ａ1＝-17.41，ｂ1＝0.04031，ｃ1＝4.608
【００４３】
図１０は、各係数（ａ1，ｂ1，ｃ1）を前掲の数値に設定した場合に演算式(1)で算定される内臓脂肪面積（演算値）Ａ1と、ＣＴスキャンを利用した内臓脂肪面積の実測値との関係を男性および女性の各々について示す相関図である。図１０から理解されるように、演算式(1)を利用した場合には、図１０に破線で示すように演算値が実測値から乖離する標本が男性および女性の何れにも存在する。発明者による調査の結果、演算式(1)の演算値が実測値から乖離する標本（破線部分）は肥満度が非常に高いという傾向が確認された。以上の知見から、第１実施形態の演算処理部６６は、以下に詳述するように、被験者９０の肥満度に応じて内臓脂肪面積の算定に適用される演算式を変更する。
【００４４】
図１１は、演算処理部６６の動作のフローチャートである。図１１の処理は、生体インピーダンス算定部６２による演算と測距値処理部６４による図６の処理との完了後に開始される。図１１の処理を開始すると、肥満指標算定部６６４は、演算式(1)の演算で内臓脂肪面積Ａ1を算定して記憶部３４に格納する（ＳB1）。次いで、肥満判定部６６２は、被験者９０の肥満度の高低を判定する（ＳB2）。
【００４５】
図１２は、肥満度の指標であるＢＭＩ（Body Mass Index）と被験者９０の腹部幅（実測値）との相関図である。図１２から理解されるように、腹部幅とＢＭＩとは高度に相関する（ｒ＝0.91）。以上の傾向を考慮して、第１実施形態の肥満判定部６６２は、腹部幅特定部６４２が特定した腹部幅ＡWを被験者９０の肥満度の指標として被験者９０の肥満度の高低を判定する。具体的には、肥満判定部６６２は、腹部幅特定部６４２が算定した腹部幅ＡWを所定の閾値ＡW_THと比較したうえで、腹部幅ＡWが閾値ＡW_THを上回る場合には被験者９０の肥満度が高いと判定し、腹部幅ＡWが閾値ＡW_THを下回る場合には被験者９０の肥満度が低いと判定する。閾値ＡW_THは、例えば３０ｃｍ〜３５ｃｍ程度の数値に設定される。
【００４６】
肥満度が低い（ＡW＜ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳB2：YES）、演算処理部６６は、図１１の処理を終了する。すなわち、処理ＳB1で実行した演算式(1)の演算の結果（Ａ1）が内臓脂肪面積として確定する。他方、肥満度が高い（ＡW＞ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳB2：NO）、肥満指標算定部６６４は、演算式(1)とは相違する演算式(2)の演算で内臓脂肪面積Ａ2（単位：ｃｍ2）を算定して記憶部３４に格納する（ＳB3）。演算式(2)は、演算式(1)で算定された内臓脂肪面積Ａ1と形状指標算定部６４４が算定した形状指標σとを変数とする関数である。
Ａ2＝ａ2＋ｂ2×Ａ1＋ｃ2×σ ……(2)
【００４７】
演算式(2)の各係数（ａ2，ｂ2，ｃ2）の数値は、所定の標本数の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、被験者９０が男性である場合（例えば操作部３６に対する操作で男性が指定された場合）、演算式(2)の各係数は以下の数値に設定される。
ａ2＝-414.4，ｂ2＝0.4659，ｃ2＝1062
また、被験者９０が女性である場合、演算式(2)の各係数は例えば以下の数値に設定される。
ａ2＝-136.1，ｂ2＝0.6173，ｃ2＝677.0
【００４８】
演算式(2)から理解されるように、形状指標σの数値が大きいほど内臓脂肪面積Ａ2は大きい数値となる。図９を参照して前述したように皮下脂肪率が低い（内臓脂肪型）ほど形状指標σは大きい数値となるから、皮下脂肪率が低いほど演算式(2)の内臓脂肪面積Ａ2は大きい数値となる。すなわち、演算式(2)のうち形状指標σを含む第３項（ｃ2×σ）は、演算式(1)で算定される内臓脂肪面積Ａ1を被験者９０の肥満型（内臓脂肪型／皮下脂肪型）に応じて補正する補正項として機能する。図１１の処理で算定された内臓脂肪面積（Ａ1，Ａ2）の数値が表示部３８に表示される。
【００４９】
図１３は、各係数（ａ2，ｂ2，ｃ3）を前掲の各数値に設定した場合に演算式(2)で算定される内臓脂肪面積（演算値）Ａ2と、ＣＴスキャンを利用した内臓脂肪面積の実測値との関係を、図１０と同じ母集団について性別毎に示す相関図である。図１３の相関係数ｒおよび標準誤差ＳEEは、演算式(1)を利用した図１０の場合と比較して改善される。すなわち、肥満度が高い被験者９０について演算式(2)を採用することで、演算式(1)を採用した図１０の場合と比較して演算値と実測値との乖離を削減できることが確認される。
【００５０】
図１４および図１５は、図１０や図１３とは別個の母集団（交差妥当性群）について演算式(1)および演算式(2)で算定された内臓脂肪面積（演算値）とＣＴスキャンでの実測値との関係を示す相関図である。交差妥当性群は、図１６に図示された条件（年齢，ＢＭＩ，腹囲長）の標本（肥満者）で構成される。図１４は男性の内臓脂肪面積であり、図１５は女性の内臓脂肪面積である。図１４および図１５の部分(A)は演算式(1)を採用した場合であり、図１４および図１５の部分(B)は演算式(2)を採用した場合である。
【００５１】
肥満者の内臓脂肪面積の算定に演算式(2)を採用することで、演算式(1)を採用した場合と比較して演算値と実測値との乖離が低減される（内臓脂肪面積の推定の精度が向上する）ことが、男性および女性の双方の交差妥当性群について確認される。したがって、前掲の演算式(2)は、肥満者の内臓脂肪面積を推定する数式として充分に妥当であると評価できる。
【００５２】
以上に説明したように、第１実施形態においては、被験者９０の肥満度に応じて内臓脂肪面積の演算式が変更される（肥満度が高い被験者９０の内臓脂肪面積の算定に演算式(2)を利用する）から、演算式(1)のみを使用する構成と比較すると、被験者９０の肥満度が高い場合でも内臓脂肪面積を高精度に推定することが可能である。しかも、演算式(2)は形状指標σを変数に含んで規定され、形状指標σには、被験者９０の肥満型（内臓脂肪型／皮下脂肪型）に起因する腹部９２の断面形状の相違が反映されるから、内臓脂肪型および皮下脂肪型の何れの肥満型でも内臓脂肪面積を高精度に算定できるという利点がある。
【００５３】
また、第１実施形態においては、測距信号から特定される距離ＴWが、腹部幅特定部６４２による腹部幅ＡWの算定（処理ＳA5）と形状指標算定部６４４による形状指標σの算定（処理ＳA6）とに共用されるから、腹部幅ＡWと形状指標σとを独立に算定する構成と比較して制御部３２による処理量が軽減されるという利点がある。
【００５４】
第１実施形態においては、腹部幅特定部６４２が特定した腹部幅ＡWが肥満判定部６６２による肥満度の判定に流用される。したがって、肥満度を示す独立の指標を算定して処理ＳB2の判定に適用する構成（腹部幅ＡWを肥満度の判定に流用しない構成）と比較して、肥満度の判定に必要な処理量が軽減されるという利点がある。
【００５５】
第１実施形態においては、演算式(1)で算定された内臓脂肪面積Ａ1が、肥満指標算定部６６４による演算式(2)の演算に流用される。したがって、内臓脂肪面積Ａ2を内臓脂肪面積Ａ1とは独立に算定する構成（内臓脂肪面積Ａ1を内臓脂肪面積Ａ2の算定に流用しない構成）と比較して、内臓脂肪面積Ａ2の算定に必要な処理量が削減されるという利点がある。
【００５６】
＜Ｂ：第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を以下に説明する。第２実施形態では、被験者９０の腹囲長（ウエスト）を肥満指標として算定する。なお、以下に例示する各態様において作用や機能が第１実施形態と同等である要素については、以上の説明で参照した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００５７】
第２実施形態の演算処理部６６（肥満判定部６６２，肥満指標算定部６６４）は、図１１の処理に代えて図１７の処理を実行する。図１７の処理を開始すると、肥満判定部６６２は、被験者９０の肥満度の高低を判定する（ＳC1）。肥満度の判定には、第１実施形態と同様に腹部幅ＡWが適用される。
【００５８】
肥満度が低い（例えばＡW＜ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳC1：YES）、肥満指標算定部６６４は、以下に例示する演算式(3)の演算で腹部幅ＡWに応じた腹囲長Ｃ1（単位：ｃｍ）を算定して記憶部３４に格納する（ＳC2）。
Ｃ1＝ａ3×ＡW＋ｂ3 ……(3)
演算式(3)の各係数（ａ3，ｂ3）の数値は、所定の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、演算式(3)の各係数は以下の数値（男女共通）に設定される。
ａ3＝2.728，ｂ3＝-10.03
【００５９】
他方、肥満度が高い（例えばＡW＞ＡW_TH）と肥満判定部６６２が判定した場合（ＳC1：NO）、肥満指標算定部６６４は、以下に例示する演算式(4)の演算で腹部幅ＡWおよび形状指標σに応じた腹囲長Ｃ2（単位：ｃｍ）を算定して記憶部３４に格納する（ＳC3）。すなわち、第２実施形態では、被験者９０の肥満度が低い場合には形状指標σを含まない演算式(3)で腹囲長Ｃ1が算定され、被験者９０の肥満度が高い場合には形状指標σを含む演算式(4)で腹囲長Ｃ2が算定される。
Ｃ2＝ａ4×ＡW＋ｂ4＋ｃ3×σ ……(4)
演算式(4)の各係数（ａ4，ｂ4，ｃ4）の数値は、所定の母集団を対象とした実測の結果から統計的（回帰的）に選定される。例えば、演算式(4)の各係数は以下の数値（男女共通）に設定される。
ａ4＝3.544，ｂ4＝−39.62，ｃ4＝92.08 ……(4)
【００６０】
図７および図８から理解されるように、皮下脂肪型の腹部９２（図７）では腹部最大幅Ｗmaxに対して腹囲長が小さく、内臓脂肪型の腹部９２（図８）では腹部最大幅Ｗmaxに対して腹囲長が大きいという傾向がある。他方、演算式(4)の内容から理解されるように、形状指標σの数値が大きい（内臓脂肪型）ほど腹囲長Ｃ2は大きい数値となり、形状指標σの数値が小さい（皮下脂肪型）ほど腹囲長Ｃ2は小さい数値となる。すなわち、演算式(4)で算定される腹囲長Ｃ2は、前述の脂肪型と腹囲長との相関の傾向と整合する。
【００６１】
図１８の部分(A)は、各係数を前掲の各数値に設定した演算式(3)で算定される腹囲長（演算値）Ｃ1と巻尺で計測した腹囲長の実測値との相関図である。肥満度が高い標本（破線部分）について演算式(3)の演算値と実測値とが乖離し易いという傾向が図１８の部分(A)から把握される。他方、図１８の部分(B)は、各係数を前掲の各数値に設定した演算式(4)で算定される腹囲長（演算値）Ｃ2と巻尺での実測値との相関図である。図１８の部分(B)の相関係数ｒおよび標準誤差ＳEEは、演算式(3)を適用した部分(A)の場合と比較して改善される。すなわち、肥満度が高い被験者９０について演算式(4)を採用することで、演算式(3)を採用した部分(A)の場合と比較して演算値と実測値との乖離が削減されることが確認できる。
【００６２】
図１９の部分(A)および部分(B)は、図１８とは別個の母集団（交差妥当性群）について演算式(3)または演算式(4)で算定された腹囲長（演算値）と巻尺で計測した腹囲長の実測値との相関図である。交差妥当性群は、図１９の部分(C)に図示された条件の標本（肥満者）で構成される。図１９の部分(A)と部分(B)とを対比すると、交差妥当性群についても、肥満者の腹囲長の算定に演算式(4)を採用することで、演算式(3)を採用した場合（部分(A)）と比較して演算値と実測値との乖離が低減されることが確認される。したがって、前掲の演算式(4)は肥満者の腹囲長を推定する数式として充分に妥当であると評価できる。
【００６３】
第２実施形態においても第１実施形態と同様の効果が実現される。具体的には、第２実施形態では、被験者９０の肥満度の高低に応じて腹囲長の演算式が変更されるから、演算式(3)のみを使用する構成と比較すると、被験者９０の肥満度が高い場合でも腹囲長を高精度に推定することが可能である。また、演算式(4)は形状指標σを含むから、内臓脂肪型および皮下脂肪型の何れの肥満型でも腹囲長を高精度に算定できるという利点もある。
【００６４】
＜Ｃ：変形例＞
以上の各形態は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２以上の態様は適宜に併合され得る。
【００６５】
（１）変形例１
以上の各形態では、測距部４２Aおよび測距部４２Bの各々をＮ個（複数個）の測距センサ５０で構成したが、測距部４２Aおよび測距部４２Bの各々が１個の測距センサ５０を含む構成も採用され得る。例えば図２０の測定部４０においては、測距部４２Aが１個の測距センサ５０Aと駆動部５２Aとを具備し、測距部４２Bが１個の測距センサ５０Bと駆動部５２Bとを具備する。駆動部５２Aは、測距センサ５０Aの基準点ｐ0が基準線Ｍ[1]〜Ｍ[N]の各々の線上に位置するように測距センサ５０Aを鉛直方向に移動させる。同様に、駆動部５２Bは測距センサ５０Bを基準線Ｍ[1]〜Ｍ[N]の各位置に移動させる。したがって、測距センサ５０Aは距離ＬA[1]〜ＬA[N]の各々に応じた測距信号を出力し、測距センサ５０Bは距離ＬB[1]〜ＬB[N]の各々に応じた測距信号を出力する。選択部４４は、測距センサ５０Aおよび測距センサ５０Bの各々が生成した測距信号を選択して出力する。
【００６６】
（２）変形例２
以上の各形態では、距離ＴREFに対する距離ＴWの比（ＴW／ＴREF）を形状指標σとして算定したが、形状指標σの算定の方法は以上の例示に限定されない。例えば、距離ＴWと距離ＴREFとの差分に応じて形状指標σを算定する構成が採用され得る。具体的には、距離ＴWと距離ＴREFとの差分|ＴW−ＴREF|が大きいほど形状指標σが小さい数値となるように形状指標σを定義すれば（例えばσ＝ｃ−|ＴW−ＴREF|、ｃは所定値）、第１実施形態の形状指標σ（σ＝ＴW／ＴREF）と同様に肥満指標の算定に適用することが可能である。
【００６７】
また、以上の各例示では、距離ＴWの数値が距離ＴREFに対して小さいほど形状指標σが小さい数値となるように形状指標σを算定したが、距離ＴWおよび距離ＴREFの大小と形状指標σの増減との関係は逆転され得る。例えば、距離ＴWに対する距離ＴREFの比（ＴREF／ＴW）や距離ＴWと距離ＴREFとの差異|ＴW−ＴREF|を形状指標σとした構成では、距離ＴWの数値が距離ＴREFに対して小さい（皮下脂肪型）ほど形状指標σが大きい数値に設定される。以上の構成では、第１実施形態とは反対に、形状指標σが大きい（皮下脂肪型）ほど内臓脂肪面積Ａ2や腹囲長Ｃ2が小さい数値となるように、演算式(2)や演算式(4)の内容や係数が変更される。
【００６８】
以上の例示から理解されるように、特定線ＭWに対応する距離ＴW（ＬA[n]＋ＬB[n]）と基準線ＭREFに対応する距離ＴREF（ＬA[N]＋ＬB[N]）との相違（比や差分）に応じた変数が形状指標σとして好適に採用される。具体的には、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置（特定線ＭWの位置）が基準面ＰREF（被験者９０の背面）から遠いほど（すなわち皮下脂肪率が低いほど）、内臓脂肪面積Ａ2や腹囲長Ｃ2が大きい数値となるように形状指標σは選定される。
【００６９】
ただし、距離ＴWおよび距離ＴREFの相違に応じて形状指標σを算定する構成は本発明において必須ではない。例えば、図７および図８から理解されるように、皮下脂肪率が高い（皮下脂肪型）ほど特定線ＭWが基準面ＰREFに接近するという傾向を考慮すると、基準面ＰREFと特定線ＭWとの距離δに応じて形状指標σを算定する構成も採用され得る。具体的には、所定値δmaxに対する距離δの比が形状指標σ（σ＝δ／δmax）として算定される。所定値δmaxは、図７や図８に示すように、第Ｎ番目の測定線Ｍ[N]と基準面ＰREFとの距離（すなわち距離δの最大値）である。以上の構成では、第１実施形態の形状指標σと同様に、被験者９０の皮下脂肪率が高い（皮下脂肪型）ほど、距離δが所定値δmaxに対して小さい数値となる結果、形状指標σがゼロに近い数値となる（内臓脂肪型では形状指標σが１に近い数値となる）。
【００７０】
以上の例示から理解されるように、形状指標σは、被験者９０の腹部９２の断面形状に応じた変数として包括される。以上に例示してきた通り、形状指標σに反映される腹部９２の断面形状としては、被験者９０の前後方向における腹部最大幅Ｗmaxの位置（基準面ＰREFからの距離）が例示され得る。
【００７１】
（３）変形例３
腹部幅特定部６４２が腹部幅ＡWを特定する方法は任意である。例えば、定規や巻尺等の計測器具で測定された腹部幅ＡWが操作部３６に対する操作で入力される構成では、腹部幅特定部６４２は、操作部３６に対する操作に応じて腹部幅ＡWを特定（取得）する。以上の例示以外にも腹部幅ＡWの特定には公知の技術が任意に採用され得る。
【００７２】
（４）変形例４
以上の各形態では、被験者９０の肥満度の判定に腹部幅ＡWを利用したが、肥満度を判定する方法は任意である。例えば、ＢＭＩや体重や生体インピーダンス等の生体情報は肥満度に相関するから、肥満判定部６６２がこれらの生体情報に応じて被験者９０の肥満度の高低を判定する構成も好適に採用される。肥満度の基準となる生体情報は、例えば操作部３６に対する操作で外部から入力される。また、ＢＭＩや体重等の生体情報を測定する機構を測定装置１００に搭載した構成も好適である。
【００７３】
（５）変形例５
肥満指標は内臓脂肪面積（第１実施形態）および腹囲長（第２実施形態）に限定されない。例えば、内臓脂肪レベルや内臓脂肪率や皮下脂肪率が肥満指標として算定され得る。内臓脂肪レベルは、第１実施形態の方法で算定された内臓脂肪面積を所定値（例えば１０）で除算することで算定される。内臓脂肪率は、腹腔内脂肪面積に対する内臓脂肪面積の割合として算定され、皮下脂肪率は、内臓脂肪率を所定値（100％）から減算することで算定される。また、演算式(2)や演算式(4)から理解されるように、肥満指標を算定するための公知の演算式に形状指標σを含む補正項を追加した形式の演算式が、肥満度の高い被験者９０の肥満指標の算定に好適に利用される。
【００７４】
（６）変形例６
以上の形態では、被験者９０の腹部９２を挟んで相対向するように測距部４２Aと測距部４２Bとを設置したが、腹部９２の横断面が略線対称であることを考慮すると、測距部４２Aおよび測距部４２Bの一方を省略することも可能である。例えば測距部４２Bを省略した構成では、距離ＬA[1]〜ＬA[N]の最小値の２倍が距離ＴWとして設定され、距離ＬA[N]の２倍が距離ＴREFとして設定される。
【符号の説明】
【００７５】
１００……測定装置、１２……本体部、１２２……脚部、１２４……脚部、１２６……支持部、１４……電極部、２２……電流供給電極、２４……電圧測定電極、２６……電流供給部、２８……電圧検出部、３２……制御部、３４……記憶部、３６……操作部、３８……表示部、４０……測定部、４２A，４２B……測距部、５０（５０A[1]〜５０A[N]，５０B[1]〜５０B[N]）……測距センサ、４４……選択部、４６……Ａ/Ｄ変換器、６２……生体インピーダンス算定部、６４……測距値処理部、６４２……腹部幅特定部、６４４……形状指標算定部、６６……演算処理部、６６２……肥満判定部、６６４……肥満指標算定部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の腹部幅を特定する腹部幅特定手段と、
前記被験者の肥満度の高低を判定する肥満判定手段と、
前記肥満度が低いと前記肥満判定手段が判定した場合に、第１演算式を利用して前記腹部幅に応じた肥満指標を算定し、前記肥満度が高いと前記肥満判定手段が判定した場合に、前記第１演算式とは相違する第２演算式を利用して前記腹部幅に応じた肥満指標を算定する肥満指標算定手段と
を具備する測定装置。
【請求項２】
前記被験者の腹部の断面形状に応じた形状指標を算定する形状指標算定手段を具備し、
前記第２演算式は、前記形状指標を変数に含む
請求項１の測定装置。
【請求項３】
前記被験者の左右方向に平行で前後方向の位置が相違する複数の測定線の各々について、前記被験者の腹部表面のうち当該測定線上の被計測点との距離に応じた測距信号を生成する測定部を具備し、
前記形状指標算定手段は、前記複数の測定線のうち前記腹部を通過する区間が最長となる特定線に対応する測距信号が示す第１距離と、前記複数の測定線から選択された基準線に対応する測距信号が示す第２距離との相違に応じた前記形状指標を算定する
請求項２の測定装置。
【請求項４】
前記測定部は、前記被験者の腹部を挟んで相互に対向するとともに前記各測定線に対応する前記測距信号を各々が生成する第１測距部および第２測距部を含み、
前記形状指標算定手段は、前記第１測距部および前記第２測距部の各々が前記特定線について生成する測距信号が示す第１距離の加算値と、前記第１測距部および前記第２測距部の各々が前記基準線について生成する測距信号が示す第２距離の加算値との相違に応じた前記形状指標を算定する
請求項３の測定装置。
【請求項５】
前記腹部幅特定手段は、前記第１測距部および前記第２測距部の各々が前記特定線について生成する測距信号が示す第１距離を前記第１測距部と前記第２測距部との距離から減算した数値を前記腹部幅として特定する
請求項４の測定装置。
【請求項６】
前記肥満指標は、前記被験者の内臓脂肪面積であり、
前記形状指標算定手段は、前記被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が前記被験者の背面から遠いほど、前記肥満指標算定手段が算定する前記内臓脂肪面積が大きくなるように、前記形状指標を算定する
請求項２から請求項５の何れかの測定装置。
【請求項７】
前記肥満指標算定手段は、前記第１演算式を利用して前記腹部幅に応じた内臓脂肪面積を算定し、前記肥満度が低いと前記肥満判定手段が判定した場合には内臓脂肪面積を当該算定値に確定し、前記肥満度が高いと前記肥満判定手段が判定した場合には、前記第１演算式で算定された内臓脂肪面積を変数に含む前記第２演算式を利用して内臓脂肪面積を算定する
請求項６の測定装置。
【請求項８】
前記肥満指標は、前記被験者の腹囲長であり、
前記形状指標算定手段は、前記被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が前記被験者の背面から遠いほど、前記肥満指標算定手段が算定する前記腹囲長が大きい数値となるように前記形状指標を算定する
請求項２から請求項７の何れかの測定装置。
【請求項９】
前記肥満判定手段は、前記腹部幅特定手段が特定した腹部幅に応じて前記被験者の肥満度の高低を判定する
請求項１から請求項８の何れかの測定装置。
【請求項１】
被験者の腹部幅を特定する腹部幅特定手段と、
前記被験者の肥満度の高低を判定する肥満判定手段と、
前記肥満度が低いと前記肥満判定手段が判定した場合に、第１演算式を利用して前記腹部幅に応じた肥満指標を算定し、前記肥満度が高いと前記肥満判定手段が判定した場合に、前記第１演算式とは相違する第２演算式を利用して前記腹部幅に応じた肥満指標を算定する肥満指標算定手段と
を具備する測定装置。
【請求項２】
前記被験者の腹部の断面形状に応じた形状指標を算定する形状指標算定手段を具備し、
前記第２演算式は、前記形状指標を変数に含む
請求項１の測定装置。
【請求項３】
前記被験者の左右方向に平行で前後方向の位置が相違する複数の測定線の各々について、前記被験者の腹部表面のうち当該測定線上の被計測点との距離に応じた測距信号を生成する測定部を具備し、
前記形状指標算定手段は、前記複数の測定線のうち前記腹部を通過する区間が最長となる特定線に対応する測距信号が示す第１距離と、前記複数の測定線から選択された基準線に対応する測距信号が示す第２距離との相違に応じた前記形状指標を算定する
請求項２の測定装置。
【請求項４】
前記測定部は、前記被験者の腹部を挟んで相互に対向するとともに前記各測定線に対応する前記測距信号を各々が生成する第１測距部および第２測距部を含み、
前記形状指標算定手段は、前記第１測距部および前記第２測距部の各々が前記特定線について生成する測距信号が示す第１距離の加算値と、前記第１測距部および前記第２測距部の各々が前記基準線について生成する測距信号が示す第２距離の加算値との相違に応じた前記形状指標を算定する
請求項３の測定装置。
【請求項５】
前記腹部幅特定手段は、前記第１測距部および前記第２測距部の各々が前記特定線について生成する測距信号が示す第１距離を前記第１測距部と前記第２測距部との距離から減算した数値を前記腹部幅として特定する
請求項４の測定装置。
【請求項６】
前記肥満指標は、前記被験者の内臓脂肪面積であり、
前記形状指標算定手段は、前記被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が前記被験者の背面から遠いほど、前記肥満指標算定手段が算定する前記内臓脂肪面積が大きくなるように、前記形状指標を算定する
請求項２から請求項５の何れかの測定装置。
【請求項７】
前記肥満指標算定手段は、前記第１演算式を利用して前記腹部幅に応じた内臓脂肪面積を算定し、前記肥満度が低いと前記肥満判定手段が判定した場合には内臓脂肪面積を当該算定値に確定し、前記肥満度が高いと前記肥満判定手段が判定した場合には、前記第１演算式で算定された内臓脂肪面積を変数に含む前記第２演算式を利用して内臓脂肪面積を算定する
請求項６の測定装置。
【請求項８】
前記肥満指標は、前記被験者の腹囲長であり、
前記形状指標算定手段は、前記被験者の前後方向において腹部幅が最大となる位置が前記被験者の背面から遠いほど、前記肥満指標算定手段が算定する前記腹囲長が大きい数値となるように前記形状指標を算定する
請求項２から請求項７の何れかの測定装置。
【請求項９】
前記肥満判定手段は、前記腹部幅特定手段が特定した腹部幅に応じて前記被験者の肥満度の高低を判定する
請求項１から請求項８の何れかの測定装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２０１２−１９９１８（Ｐ２０１２−１９９１８Ａ）
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１５９５２２（Ｐ２０１０−１５９５２２）
【出願日】平成２２年７月１４日（２０１０．７．１４）
【出願人】（０００１３３１７９）株式会社タニタ (303)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年２月２日（２０１２．２．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年７月１４日（２０１０．７．１４）
【出願人】（０００１３３１７９）株式会社タニタ (303)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]