JP2018198792A - Information processing device - Google Patents

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Abstract

To objectively evaluate a muscle amount and an exercise effect necessary for daily life of an elderly person, such as independent walking.SOLUTION: An image acquisition part 51 acquires data of an ultrasonic image of a thigh front part transmitted from an ultrasonic image generation device 1 through a communication part 29. An area recognition part 52 recognizes data of a muscle area from the data of the ultrasonic image. A thickness acquisition part 53 acquires information about the thickness of a muscle in the muscle area from data of a subcutaneous fat area, data of a fascia area, or data of the muscle area in the data of the ultrasonic image. A muscle-saving index computing part 54 calculates a muscle-saving index on the basis of information about the thickness of a muscle acquired by the thickness acquisition part 53. An evaluation part 55 performs an evaluation by using the muscle-saving index calculated by the muscle-saving index computing part 54.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、情報処理装置に関する。   The present invention relates to an information processing apparatus.

従来より、人間は、老年になるにしたがって、筋肉量が減少し、運動能力が低下することが知られている。運動能力の低下が進行すると、自立歩行が困難となったり、寝たきりになったりと、個人の私生活に大きな影響が生じる場合もある。
この点、自立歩行が困難となったり、寝たきりとなったりする場合等、運動能力の低下の予防策として、継続的に筋力トレーニングを実行することで貯金のように筋肉を蓄える運動、即ち、貯筋運動が知られている。
ここで、例えば、体内の筋肉量を測定するための画像データを取得する技術として、超音波診断装置が提供されている(例えば特許文献1参照)。
Conventionally, it is known that humans lose muscle mass and exercise ability as they get older. As the decline in athletic ability progresses, it may become difficult to walk independently or become bedridden, which may have a significant impact on the personal life of the individual.
In this regard, exercises that store muscles like savings by continuously performing strength training as a preventive measure for lowering of exercise ability, such as when it is difficult to stand on its own or bedridden Exercise is known.
Here, for example, an ultrasonic diagnostic apparatus is provided as a technique for acquiring image data for measuring muscle mass in the body (see, for example, Patent Document 1).

特開2001−087267号公報JP 2001-087267 A

しかしながら、自立歩行等、高齢者の日常生活に必要な筋肉量や運動効果を客観的に評価をすることが近年要求されているが、上述の特許文献1を含む従来の技術では、このような要求に十分に応えることができない状況である。   However, in recent years, it has been required to objectively evaluate muscle mass and exercise effects necessary for daily life of elderly people, such as self-supporting walking. It is a situation where the demand cannot be fully met.

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、自立歩行等、高齢者の日常生活に必要な筋肉量や運動効果を客観的に評価することを目的とする。   The present invention has been made in view of such a situation, and an object thereof is to objectively evaluate muscle mass and exercise effects necessary for the daily life of elderly people, such as independent walking.

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
プローブ内の超音波センサから発信され、ユーザの大腿前部の身体内から跳ね返り、前記プローブで受信された超音波に基づいて生成された画像データを、前記ユーザの前記大腿前部の画像データとして取得する画像取得手段と、
前記ユーザの大腿前部の画像データから、少なくとも筋肉領域のデータを認識する領域認識手段と、
前記筋肉領域のデータから、前記ユーザの前記大腿前部の筋肉の厚さを取得する厚さ取得手段と、
前記ユーザの前記大腿前部の筋肉の前記厚さに基づいて、当該ユーザの貯筋指数を演算する貯筋指数演算手段と、
前記ユーザの前記貯筋指数に基づいて、当該ユーザの大腿前部の筋肉量に関する所定の評価を行う評価手段と、
を備える。
In order to achieve the above object, an information processing apparatus of one embodiment of the present invention provides:
Image data generated based on the ultrasonic wave transmitted from the ultrasonic sensor in the probe, bounced from the body of the user's front thigh, and received by the probe is used as the image data of the front thigh of the user. Image acquisition means for acquiring;
Region recognition means for recognizing at least muscle region data from the image data of the user's front thigh;
Thickness acquisition means for acquiring the muscle thickness of the user's front thigh from the data of the muscle region;
A stored muscle index calculating means for calculating a user's stored muscle index based on the thickness of the muscle of the user's front thigh;
An evaluation means for performing a predetermined evaluation on the muscle mass of the front thigh of the user based on the stored muscle index of the user;
Is provided.

本発明によれば、自立歩行等、高齢者の日常生活に必要な筋肉量や運動効果を客観的に評価することができる。   According to the present invention, it is possible to objectively evaluate the muscle mass and exercise effects necessary for daily life of elderly people, such as independent walking.

本発明の一実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。It is a figure showing an example of an information processing system concerning one embodiment of the present invention. 図1の情報処理システムのうち超音波画像解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of an ultrasonic image analysis apparatus among the information processing systems of FIG. 図2の超音波画像解析装置の機能的構成のうち、貯筋指数演算処理を実行するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of a functional configuration for executing a stored muscle index calculation process among the functional configurations of the ultrasonic image analysis apparatus of FIG. 2. 図3の超音波画像解析措置に取得された超音波画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the ultrasonic image acquired by the ultrasonic image analysis measure of FIG. 図4の超音波画像の領域認識部の認識結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the recognition result of the area | region recognition part of the ultrasonic image of FIG. 図3の超音波画像解析装置に取得された超音波画像と、そこから得られた貯筋指数の値の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the ultrasonic image acquired by the ultrasonic image analysis apparatus of FIG. 3, and the value of the stored muscle index obtained from it. 貯筋指数の値と年齢との関係を示す対応情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the corresponding information which shows the relationship between the value of a storage muscle index, and age. 図3の超音波画像解析装置により実行される貯筋指数演算処理の流れを説明するフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart for explaining a flow of a stored muscle index calculation process executed by the ultrasonic image analysis apparatus of FIG. 3.

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to an embodiment of the present invention.

情報処理システムは、超音波画像生成装置1と、超音波画像解析装置2とを備えている。
超音波画像生成装置1と超音波画像解析装置2とは、LAN(Local Area Network)等のネットワークNを介して接続されている。
なお、ネットワークNは、LANである必要は特になく、インターネット等でもよい。また、ネットワークNは、必須な構成要素ではなく、ブルートゥース(登録商標)等の所定の通信規格にしたがって、超音波画像生成装置1と超音波画像解析装置2とは直接通信をしてもよい。
The information processing system includes an ultrasonic image generation device 1 and an ultrasonic image analysis device 2.
The ultrasonic image generation apparatus 1 and the ultrasonic image analysis apparatus 2 are connected via a network N such as a LAN (Local Area Network).
The network N need not be a LAN, and may be the Internet. Further, the network N is not an essential component, and the ultrasonic image generation device 1 and the ultrasonic image analysis device 2 may directly communicate according to a predetermined communication standard such as Bluetooth (registered trademark).

超音波画像生成装置1は、超音波プローブ11と、超音波トランスデューサデバイス12とを備えている。
超音波プローブ11は、ユーザ等の生体Aのうち、例えば大腿前部の測定部位の内部Bに超音波を照射するとともに、内部Bで反射した超音波エコーを受信する。
超音波トランスデューサデバイス12は、超音波プローブ11に接続され、超音波プローブ11から受信した超音波エコーに基づいて画像のデータ(以下、「超音波画像のデータ」と呼ぶ)を生成し、超音波画像解析装置2に送信する。
なお、超音波画像のデータの生成場所は、本実施形態では超音波トランスデューサデバイス12とされたが、特にこれに限定されず、例えば、後述する超音波画像解析装置2であってもよい。
The ultrasonic image generation apparatus 1 includes an ultrasonic probe 11 and an ultrasonic transducer device 12.
The ultrasonic probe 11 irradiates, for example, the inside B of the measurement site in the front thigh of the living body A such as the user and receives the ultrasonic echo reflected from the inside B.
The ultrasonic transducer device 12 is connected to the ultrasonic probe 11 and generates image data (hereinafter referred to as “ultrasonic image data”) based on the ultrasonic echo received from the ultrasonic probe 11. It transmits to the image analysis apparatus 2.
The generation location of the ultrasonic image data is the ultrasonic transducer device 12 in the present embodiment, but is not particularly limited thereto, and may be, for example, the ultrasonic image analysis apparatus 2 described later.

超音波画像解析装置2は、超音波画像生成装置1から送信された超音波画像のデータに対して各種解析をするための各種処理を実行する。
図2は、図1の情報処理システムのうち超音波画像解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
The ultrasonic image analysis apparatus 2 executes various processes for performing various analyzes on the ultrasonic image data transmitted from the ultrasonic image generation apparatus 1.
FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the ultrasonic image analysis apparatus in the information processing system of FIG.

超音波画像解析装置2は、CPU(Central Processing Unit)21と、ROM(Read Only Memory)22と、RAM(Random Access Memory)23と、バス24と、入出力インターフェース25と、出力部26と、入力部27と、記憶部28と、通信部29と、ドライブ30と、を備えている。   The ultrasonic image analysis apparatus 2 includes a CPU (Central Processing Unit) 21, a ROM (Read Only Memory) 22, a RAM (Random Access Memory) 23, a bus 24, an input / output interface 25, an output unit 26, An input unit 27, a storage unit 28, a communication unit 29, and a drive 30 are provided.

CPU21は、ROM22に記憶されているプログラム、又は、記憶部28からRAM23にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
RAM23には、CPU21が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
The CPU 21 executes various processes according to a program stored in the ROM 22 or a program loaded from the storage unit 28 to the RAM 23.
The RAM 23 appropriately stores data necessary for the CPU 21 to execute various processes.

CPU21、ROM22及びRAM23は、バス24を介して相互に接続されている。このバス24にはまた、入出力インターフェース25も接続されている。入出力インターフェース25には、出力部26、入力部27、記憶部28、通信部29及びドライブ30が接続されている。   The CPU 21, ROM 22, and RAM 23 are connected to each other via a bus 24. An input / output interface 25 is also connected to the bus 24. An output unit 26, an input unit 27, a storage unit 28, a communication unit 29, and a drive 30 are connected to the input / output interface 25.

出力部26は、ディスプレイやプリンタ、スピーカ等で構成され、各種情報を画像や印刷物、音声として出力する。
入力部27は、キーボードやマウス、タッチパネル等で構成され、各種情報を入力する。
The output unit 26 includes a display, a printer, a speaker, and the like, and outputs various types of information as images, printed materials, and sounds.
The input unit 27 includes a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like, and inputs various information.

記憶部28は、ハードディスクやDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各種データを記憶する。
通信部29は、インターネットを含むネットワークN(図1)を介して超音波画像生成装置1の超音波トランスデューサデバイス12との間で通信を行う。
The storage unit 28 includes a hard disk, a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and the like, and stores various data.
The communication unit 29 communicates with the ultrasonic transducer device 12 of the ultrasonic image generating apparatus 1 via a network N (FIG. 1) including the Internet.

ドライブ30には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなるリムーバブルメディア31が適宜装着される。ドライブ30によってリムーバブルメディア31から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部28にインストールされる。
また、リムーバブルメディア31は、記憶部28に記憶されている各種データも、記憶部28と同様に記憶することができる。
A removable medium 31 made of a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like is appropriately attached to the drive 30. The program read from the removable medium 31 by the drive 30 is installed in the storage unit 28 as necessary.
The removable medium 31 can also store various data stored in the storage unit 28 in the same manner as the storage unit 28.

図3は、図2の超音波画像解析装置の機能的構成のうち、貯筋指数演算処理を実行するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。   FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of a functional configuration for executing the stored muscle index calculation process among the functional configurations of the ultrasonic image analysis apparatus of FIG. 2.

貯筋指数演算処理とは、大腿前部の測定部位における超音波画像のデータに基づいて、当該測定部位の筋肉の厚さを取得し、当該測定部位の筋肉の厚さから貯筋指数を演算するまでの一連の処理をいう。
ここで筋肉の厚さは、人体の太腿前部における筋肉領域の厚さを示す値であり、後述する貯筋指数の演算に利用される。
具体的には例えば、超音波画像解析装置2は、太腿前部の各領域を撮像した超音波画像のデータのうち輝度値の違いに基づいて、皮下脂肪領域のデータ、筋肉領域のデータ、筋膜領域のデータの3領域のデータを認識する。超音波画像解析装置2は、認識された筋肉領域のデータに基づいて、筋肉領域の厚さ(距離)を特定する。そして、超音波画像解析装置2は、筋肉領域の厚さに基づいて、後述する貯筋指数を演算する。
The stored muscle index calculation processing is based on acquiring the muscle thickness of the measurement site based on the ultrasonic image data at the measurement site of the front thigh and calculating the stored muscle index from the muscle thickness of the measurement site A series of processes.
Here, the thickness of the muscle is a value indicating the thickness of the muscle region in the front part of the thigh of the human body, and is used for calculation of a stored muscle index, which will be described later.
Specifically, for example, the ultrasonic image analysis apparatus 2 is based on a difference in luminance value among ultrasonic image data obtained by imaging each region of the front thigh, data on the subcutaneous fat region, data on the muscle region, Recognize three areas of fascia area data. The ultrasonic image analyzer 2 specifies the thickness (distance) of the muscle region based on the recognized muscle region data. Then, the ultrasonic image analysis device 2 calculates a stored muscle index, which will be described later, based on the thickness of the muscle region.

超音波画像解析装置2のCPU21においては、このような貯筋指数演算処理の実行の際には、画像取得部51と、領域認識部52と、厚さ取得部53と、貯筋指数演算部54と、評価部55と、表示制御部56と、が機能する。   In the CPU 21 of the ultrasonic image analyzing apparatus 2, when executing such a stored muscle index calculation process, the image acquisition unit 51, the region recognition unit 52, the thickness acquisition unit 53, and the stored muscle index calculation unit 54 The evaluation unit 55 and the display control unit 56 function.

画像取得部51は、超音波プローブ11内の超音波センサから発信され、ユーザの大腿前部の身体内から跳ね返り、当該プローブで受信された超音波に基づいて生成された超音波画像のデータを、ユーザの大腿前部の画像データとして取得する。
即ち、画像取得部51は、超音波画像生成装置1から送信されてきた太腿前部の超音波画像のデータを、通信部29を介して取得する。
The image acquisition unit 51 transmits ultrasonic image data generated based on the ultrasonic waves transmitted from the ultrasonic sensor in the ultrasonic probe 11, rebounded from the body of the user's front thigh, and received by the probe. , Acquired as image data of the user's front thigh.
That is, the image acquisition unit 51 acquires the ultrasonic image data of the front thigh transmitted from the ultrasonic image generation device 1 via the communication unit 29.

図4は、図3の超音波画像解析措置に取得された超音波画像の一例を示す図である。
図4の例の超音波画像301は、ユーザ等の生体Aのうちの超音波プローブ11の測定部位、即ち大腿前部に相当する内部Bの超音波画像であって、具体的には、超音波エコー(反射波信号)の振幅(信号強度)が輝度値に変換された場合における、当該輝度値を有する各画素から構成されるデータに対応する画像である。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an ultrasound image acquired by the ultrasound image analysis measure of FIG.
The ultrasound image 301 in the example of FIG. 4 is an ultrasound image of the internal B corresponding to the measurement site of the ultrasound probe 11 in the living body A such as the user, that is, the front of the thigh. When the amplitude (signal intensity) of a sound wave echo (reflected wave signal) is converted into a luminance value, it is an image corresponding to data composed of each pixel having the luminance value.

領域認識部52は、ユーザの大腿前部の超音波画像のデータから、少なくとも筋肉領域のデータを認識する。
即ち、領域認識部52は、画像取得部51により取得された超音波画像のデータの夫々について、輝度値の違いから、例えば、皮下脂肪領域のデータ、筋肉領域のデータ、及び筋膜領域のデータの3領域のデータを認識する。
The region recognition unit 52 recognizes at least muscle region data from ultrasonic image data of the user's front thigh.
That is, for each of the ultrasonic image data acquired by the image acquisition unit 51, the region recognition unit 52 determines, for example, the data of the subcutaneous fat region, the data of the muscle region, and the data of the fascial region from the difference in luminance value. Recognize three areas of data.

ここで、図5を用いて、上述の超音波画像のデータから、皮下脂肪領域のデータ、及び筋肉領域のデータ、筋膜領域のデータを認識する場合について説明する。
図5は、図4の超音波画像の領域認識部の認識結果の一例を示す図である。
図5に示す様に、超音波画像301から、皮下脂肪領域401、筋肉領域402、及び筋膜領域403の夫々が認識される。
なお、図5においては、説明の便宜上、皮下脂肪領域401と筋肉領域402とは、異なる向きのハッチングで図示しているが、実際に超音波画像解析装置2のモニタ(出力部26)に表示させる場合等には、異なる色で表示させるようにしてもよい。
なお、図5の例では、「骨」と記載された骨領域が認識されているが、骨領域やさらにその奥の深層の内臓を認識することは特に必須ではない。
Here, the case of recognizing subcutaneous fat region data, muscle region data, and fascia region data from the above-described ultrasonic image data will be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a recognition result of the region recognition unit of the ultrasonic image of FIG.
As shown in FIG. 5, the subcutaneous fat region 401, the muscle region 402, and the fascia region 403 are recognized from the ultrasound image 301.
In FIG. 5, for convenience of explanation, the subcutaneous fat region 401 and the muscle region 402 are illustrated with hatching in different directions, but are actually displayed on the monitor (output unit 26) of the ultrasonic image analysis device 2. In such a case, it may be displayed in a different color.
In the example of FIG. 5, the bone region described as “bone” is recognized. However, it is not particularly essential to recognize the bone region and the deep internal organs behind it.

図3に戻り、厚さ取得部53は、上述の筋肉領域のデータから、ユーザの大腿前部の筋肉の厚さを取得する。   Returning to FIG. 3, the thickness acquisition unit 53 acquires the thickness of the muscle of the user's front thigh from the above-described muscle region data.

貯筋指数演算部54は、ユーザの大腿前部の筋肉の厚さに基づいて、ユーザの貯筋指数を演算する。
ここで、貯筋指数について、簡単に説明する。貯筋指数とは、健康、性別、体格によらず、健康度を示す指標であり、具体的には、次の式(1)により表される。
貯筋指数=太腿前部の筋厚÷BMI(ボディー・マス・インデックス:体格指数)
・・・(1)
なお、貯筋指数を算出する手法は、上述の手法に特に限定されない。また、筋肉の厚さは、貯筋指数を算出されために用いることができれば足り、そのデータの形態は、特に限定されない。
The stored muscle index calculating unit 54 calculates the user's stored muscle index based on the muscle thickness of the user's front thigh.
Here, the stored muscle index will be briefly described. The stored muscle index is an index indicating the degree of health regardless of health, gender, and physique, and is specifically expressed by the following equation (1).
Stored muscle index = muscle thickness at the front of the thigh ÷ BMI (body mass index: body mass index)
... (1)
Note that the method for calculating the storage index is not particularly limited to the above-described method. Further, it is sufficient that the muscle thickness can be used for calculating the stored muscle index, and the form of the data is not particularly limited.

まず、評価部55は、貯筋指数と年齢の対応関係を示す情報を、対応情報として管理する。
ここで、貯筋指数演算部54により算出された多数のユーザ(測定対象のユーザやその他のユーザ)の貯筋指数と、夫々のユーザの年齢との対応関係を示す情報が、対応情報として貯筋指数DB61に格納されている。なお、対応情報の具体例については、図7を用いて後述する。
First, the evaluation unit 55 manages information indicating the correspondence relationship between the stored muscle index and the age as correspondence information.
Here, information indicating the correspondence relationship between the stored muscle index of a large number of users (users to be measured and other users) calculated by the stored muscle index calculation unit 54 and the age of each user is stored information index DB 61 as correspondence information. Stored in A specific example of the correspondence information will be described later with reference to FIG.

さらに、評価部55は、ユーザの貯筋指数に基づいて、ユーザの大腿前部の筋肉量に関する所定の評価を行う。また、評価部55は、ユーザの貯筋指数に加えて、上述の対応情報に基づいて、ユーザの大腿前部の筋肉量に関する所定の評価を行う。
即ち、評価部55は、例えば、時系列毎の大腿前部の超音波画像の筋肉の厚さから、貯筋指数を算出することで、ユーザの現在の筋肉量や貯筋運動の運動効果を評価することができる。
また、評価部55は、例えば、貯筋指数に加えて、上述の対応情報を用いることで、他のユーザとの比較を行いながら、ユーザの現在の筋肉量や貯筋運動の運動効果を評価することができる。
さらに言えば、評価部55は、上述の評価に際して、ユーザの年齢や性別等を考慮することもできる。
Furthermore, the evaluation part 55 performs predetermined | prescribed evaluation regarding the muscle mass of a user's front thigh based on a user's stored muscle index. In addition to the user's stored muscle index, the evaluation unit 55 performs a predetermined evaluation on the muscle mass of the user's front thigh based on the above-described correspondence information.
That is, the evaluation unit 55 evaluates the user's current muscle mass and the exercise effect of the stored muscle exercise by calculating the stored muscle index from the muscle thickness of the ultrasound image of the front thigh for each time series, for example. be able to.
Further, the evaluation unit 55 evaluates the user's current muscle mass and the exercise effect of the stored muscle exercise while comparing with other users by using the above correspondence information in addition to the stored muscle index, for example. Can do.
Furthermore, the evaluation unit 55 can also take into account the user's age, sex, and the like in the above evaluation.

表示制御部56は、評価部55の評価結果を示す画像を出力部26のディスプレイ等に表示させる制御を実行する。表示制御部56は、その際、図5の超音波画像301等の各種画像も合わせて表示させる制御を実行してもよい。   The display control unit 56 performs control to display an image indicating the evaluation result of the evaluation unit 55 on the display of the output unit 26 or the like. At that time, the display control unit 56 may execute control for displaying various images such as the ultrasonic image 301 of FIG. 5 together.

図6は、図3の超音波画像解析装置に取得された超音波画像と、そこから得られた貯筋指数の値の一例を示す図である。
図6には、右から順に、太腿前部の超音波画像(貯筋運動前)511、太腿前部の超音波画像(貯筋運動3月後)512、太腿前部の超音波画像(貯筋運動1年後)513、太腿前部の超音波画像(貯筋運動1年6月後)514の夫々が示されている。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an ultrasound image acquired by the ultrasound image analysis apparatus of FIG. 3 and a stored muscle index value obtained therefrom.
In FIG. 6, in order from the right, an ultrasound image of the anterior thigh (before muscle storage exercise) 511, an ultrasound image of the anterior thigh (after 3 months of muscle accumulation exercise) 512, an ultrasound image of the anterior thigh ( Respectively, an ultrasonic image of the anterior thigh (after June 1 year of stored muscle movement) 514 is shown.

上述の通り、領域認識部52は、夫々の超音波画像のデータから、輝度値の違い等から、複数の領域のデータを認識する。
例えば、図6の太腿前部の超音波画像(貯筋運動前)511をみると、各領域の境界A,B,C,Dが夫々認識される。ここで、境界Xと境界Yとの間(X,Yは、夫々独立した符号であり、A,B,C,Dのうちの何れかの符号)を、「X−Y間」と表現する。さらに、A−B間の領域が皮下脂肪領域と、B−C間の領域が太腿直筋領域と、C−D間の領域が中間広筋領域と、B−D間の領域が筋肉領域と、夫々認識される。
この各領域の距離(厚さ)が、同図の各領域の下に示されている。即ち、超音波画像(貯筋運動前)511における各領域の距離(厚さ)は、皮下脂肪領域(A−B間の領域)が9.8mmであり、大腿直筋領域(B−C間の領域)が11.4mmであり、中間広筋領域(C−D間の領域)が8.8mmであり、筋肉領域(B−D間の領域)が20.2mmである。
つまり、上述の筋肉の厚さとは、超音波画像上のB−D間の距離、即ち、大腿直筋領域と皮下脂肪領域の境界から中間広筋領域と骨の境界までの距離をいう。このように算出された筋肉の厚さの値が、後述する貯筋指数の算出に用いられる。例えば、上述の例では、筋肉の厚さは20.2mmとなる。
さらに、図6を見ると、上述の各領域の距離(厚さ)の値の下には、当該筋肉の厚さの値から算出された貯筋指数が表示されている。なお、貯筋指数を算出する方法は、上述した式(1)の通りである。
As described above, the region recognizing unit 52 recognizes data of a plurality of regions from each ultrasonic image data based on a difference in luminance value or the like.
For example, when the ultrasound image (before the stored muscle movement) 511 of the front thigh in FIG. 6 is viewed, the boundaries A, B, C, and D of each region are recognized. Here, between the boundary X and the boundary Y (X and Y are independent codes, and any one of A, B, C, and D) is expressed as “between XY”. . Furthermore, the region between A and B is the subcutaneous fat region, the region between B and C is the rectus thigh region, the region between C and D is the intermediate vastus region, and the region between B and D is the muscle region. Are recognized.
The distance (thickness) of each region is shown below each region in FIG. That is, the distance (thickness) of each region in the ultrasonic image (before the stored muscle movement) 511 is 9.8 mm in the subcutaneous fat region (region between A and B), and the rectus femoris region (between B and C). (Region) is 11.4 mm, the intermediate vastus muscle region (region between CDs) is 8.8 mm, and the muscle region (region between BDs) is 20.2 mm.
That is, the above-described muscle thickness refers to the distance between B and D on the ultrasound image, that is, the distance from the boundary between the rectus femoris region and the subcutaneous fat region to the boundary between the intermediate vastus muscle region and the bone. The value of the muscle thickness calculated in this way is used for calculation of a stored muscle index, which will be described later. For example, in the above example, the muscle thickness is 20.2 mm.
Furthermore, referring to FIG. 6, below the distance (thickness) value of each region described above, a stored muscle index calculated from the value of the muscle thickness is displayed. In addition, the method for calculating the stored muscle index is as the above-described formula (1).

図6の例では、ユーザのBMIが20.6として、貯筋指数が算出されている。具体的には例えば、超音波画像511の例での貯筋指数の値は、以下、次の式(2)の通りである。
0.98(貯筋指数)=20.2(大腿前部の筋肉の厚さ)÷20.6(BMI)
・・・(2)
同様に、超音波画像(貯筋運動3か月後)512、超音波画像(貯筋運動1年後)513、及び太腿前部の超音波画像(貯筋運動1年6月後)の各例の貯筋指数は、1.11、1.20、及び1.37の夫々となる。
In the example of FIG. 6, the stored muscle index is calculated with the BMI of the user being 20.6. Specifically, for example, the value of the stored muscle index in the example of the ultrasonic image 511 is expressed as the following equation (2).
0.98 (storing muscle index) = 20.2 (thickness of the thigh muscle) ÷ 20.6 (BMI)
... (2)
Similarly, in each example of an ultrasound image (3 months after stored muscle exercise) 512, an ultrasound image (1 year after stored muscle exercise) 513, and an ultrasound image of the anterior thigh (1 year after stored muscle exercise 6 months) The savings index is 1.11, 1.20, and 1.37, respectively.

ここで、超音波画像512乃至超音波画像514とは、超音波画像511が撮像されたユーザについて、所定の貯筋運動を開始して所定の期間経過後に撮像された画像である。つまり、超音波画像512とは、超音波画像511が撮像されたユーザが、腿上げやつま先上げ等の貯筋運動を半年間行った時点での、当該ユーザについての大腿前部の超音波画像である。同様に、超音波画像513は、当該ユーザが貯筋運動を1年間行った時点での画像であり、超音波画像514は、当該ユーザが貯筋運動を1年半の間行った時点での画像である。
即ち、上述の超音波画像511乃至超音波画像514の夫々により算出された各貯筋指数は、貯筋運動の継続に伴って、徐々に上昇していったことが分かる。
Here, the ultrasonic image 512 to the ultrasonic image 514 are images that are captured after a predetermined period of time has elapsed since a predetermined stored muscle movement is started for the user who has captured the ultrasonic image 511. That is, the ultrasound image 512 is an ultrasound image of the front thigh of the user who has taken the ultrasound image 511 and has performed a stored muscle exercise such as thigh lift or toe lift for half a year. is there. Similarly, the ultrasonic image 513 is an image at the time when the user performs a stored muscle exercise for one year, and the ultrasonic image 514 is an image at a time when the user performs the muscle storage exercise for one and a half years. is there.
That is, it can be seen that each stored muscle index calculated from each of the above-described ultrasonic images 511 to 514 gradually increased as the stored muscle movement continued.

なお、自立歩行に必要な筋肉量(筋肉の厚さ)は、本明細書では1.0(以下、「閾値」と呼ぶ。)とされている。即ち、ユーザは、超音波画像511が撮像された時点では、貯筋指数は0.98(1.0未満)であるため、自立歩行に必要な筋肉量を下回っていたことになる。なお、閾値の詳細については、図7を用いて後述する。
当該ユーザは、このような客観的な指標に基づいて、自身の筋肉量が不足していることを自覚することができ、貯筋運動を行うことの必要性を認識することができる。
In this specification, the muscle mass (muscle thickness) required for independent walking is 1.0 (hereinafter referred to as “threshold”). That is, when the ultrasonic image 511 is captured, the stored muscle index is 0.98 (less than 1.0), and thus the user is below the amount of muscle necessary for independent walking. Details of the threshold will be described later with reference to FIG.
The user can recognize that his / her muscle mass is insufficient based on such an objective index, and can recognize the necessity of performing the muscle accumulation exercise.

図7は、貯筋指数の値と年齢との関係性を示す対応情報の一例を示す図である。
図7に示す貯筋指数図601は、対応関係の一例である。縦軸は貯筋指数を、横軸は年齢を、夫々示している。この貯筋指数図601にプロットされている各点は、夫々のユーザの年齢において当該ユーザの超音波画像から算出された貯筋指数の値を示している。
図7によれば、例えば、年齢が20歳前後のユーザについては、貯筋指数の値は2.0から3.0程度の間に分布していることがわかる。他方、年齢が60歳前後のユーザについては、ユーザの多くが貯筋指数1.5から2.5程度の間に分布している。
つまり、20歳前後のユーザの貯筋指数は比較的高いのに対して、60歳前後のユーザの貯筋指数は、大きく低下(具体的には1.5から2.5程度まで低下)していることが分かる。
なお、図7を見ると、この貯筋指数の低下は、20歳前後から50歳前後までは徐々に低下し、60歳以降急激に低下する傾向が見える。
そして、主に80歳以降のユーザに関しては、貯筋指数が上述の閾値を下回るユーザが散見される。
ここで、上述の閾値について説明する。閾値(貯筋指数1.0)は、図7のデータを含む各種参考データに基づいて、自立歩行等の日常生活に最低限必要な貯筋指数(筋肉量)を示す。
つまり、貯筋指数が1.0を下回るユーザ(主に80歳代以降のユーザ)については、自立歩行等の日常生活に必要な筋肉量を有していないことを意味しており、当該ユーザは、貯筋運動(トレーニング)を行う必要がある。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of correspondence information indicating the relationship between the value of the stored muscle index and age.
The stored muscle index diagram 601 illustrated in FIG. 7 is an example of a correspondence relationship. The vertical axis shows the stored muscle index, and the horizontal axis shows the age. Each point plotted in the stored muscle index diagram 601 indicates the value of the stored muscle index calculated from the ultrasonic image of the user at the age of each user.
According to FIG. 7, for example, it can be seen that the value of the savings index is distributed between about 2.0 and 3.0 for a user whose age is around 20 years old. On the other hand, for users who are around 60 years old, most of the users are distributed between the storage muscle indexes of 1.5 to 2.5.
That is, the user's savings index around 20 years old is relatively high, whereas the user's savings index around 60 years old is greatly reduced (specifically, about 1.5 to 2.5). I understand that.
In addition, when FIG. 7 is seen, the fall of this savings index shows a tendency to fall gradually from around 20 years old to around 50 years old, and to fall rapidly after 60 years old.
And about the user mainly after 80 years old, the user whose savings index is less than the above-mentioned threshold is seen occasionally.
Here, the above threshold value will be described. The threshold (stored muscle index 1.0) indicates a stored muscle index (muscle mass) that is the minimum necessary for daily life such as independent walking, based on various reference data including the data of FIG.
That is, it means that a user (mainly a user after the 80s) whose stored muscle index is less than 1.0 does not have the muscle mass necessary for daily life such as independent walking. Need to do muscle storage exercise (training).

さらに、測定対象のユーザの貯筋指数と、これらの対応関係を比較することで、以下のような評価を行うこともできる。
即ち、測定対象のユーザは、自身の貯筋指数が同世代のユーザの貯筋指数と比較することで、自身の有する筋肉量の同世代間における相対的な立ち位置を把握することができる。
以上をまとめると、当該ユーザは、自身の貯筋指数に基づいて自身の筋肉量や運動効果等を客観的に評価(把握)することが可能となる。さらに、当該ユーザにアドバイスを行う医師やトレーナーは、当該ユーザの年齢や現在の筋肉量に合った貯筋運動(トレーニング)を行う旨のアドバイスを行うことができる。
Further, the following evaluation can be performed by comparing the stored muscle index of the user to be measured and the corresponding relationship.
In other words, the user to be measured can grasp the relative standing position of the muscle mass of the same generation among the same generation by comparing the own muscle storage index with that of the user of the same generation.
In summary, the user can objectively evaluate (understand) his / her muscle mass and exercise effect based on his / her muscle storage index. Furthermore, a doctor or a trainer who gives advice to the user can give advice to perform pooled muscle exercise (training) that matches the age of the user and the current muscle mass.

図8は、図3の超音波画像解析装置により実行される貯筋指数演算処理の流れを説明するフローチャートである。   FIG. 8 is a flowchart for explaining the flow of a stored muscle index calculation process executed by the ultrasonic image analysis apparatus of FIG.

ステップS1において、画像取得部51は、超音波画像生成装置1から送信されてきた太腿前部の超音波画像のデータを、通信部29を介して取得する。   In step S <b> 1, the image acquisition unit 51 acquires the ultrasonic image data of the front thigh transmitted from the ultrasonic image generation device 1 via the communication unit 29.

ステップS2において、領域認識部52は、ステップS1で取得された太腿前部の超音波画像のデータから筋肉領域のデータを認識する。   In step S2, the region recognition unit 52 recognizes muscle region data from the ultrasonic image data of the front thigh acquired in step S1.

ステップS3において、厚さ取得部53は、ステップS2で認識された筋肉領域のデータから筋肉の厚さを取得する。   In step S3, the thickness acquisition unit 53 acquires the muscle thickness from the muscle region data recognized in step S2.

ステップS4において、貯筋指数演算部54は、ステップS3で取得された筋肉の厚さから、ユーザの貯筋指数を演算する。   In step S4, the stored muscle index calculator 54 calculates the user's stored muscle index from the muscle thickness acquired in step S3.

ステップS5において、評価部55は、ステップS4で演算された貯筋指数に基づいて、ユーザの太腿前部の筋肉量に関する所定の評価を実施する。
例えば、評価部55は、貯筋指数DB61にある多数のユーザの貯筋指数と年齢等の対応関係を示す対応情報と、ユーザの貯筋指数とを比較して、当該ユーザの年齢に対する筋肉量の多少の評価を行う。
In step S5, the evaluation unit 55 performs a predetermined evaluation relating to the muscle mass of the user's front thigh based on the stored muscle index calculated in step S4.
For example, the evaluation unit 55 compares the correspondence information indicating the correspondence relationship between the stored muscle index and the age of a large number of users in the stored muscle index DB 61 with the user's stored muscle index, Evaluate.

ここで、貯筋指数による太腿前部の筋肉量に関する所定の評価は、出力部26によりユーザに提示される。その結果、ユーザは、貯筋指数による太腿前部の筋肉量を客観的な数値により認識できるようになる。
これにより、例えば、自分の年齢と筋肉量との関係を客観的に認識することができる。
Here, the predetermined evaluation regarding the muscle mass of the front thigh by the stored muscle index is presented to the user by the output unit 26. As a result, the user can recognize the amount of muscle in the front of the thigh by the stored muscle index by an objective numerical value.
Thereby, for example, the relationship between one's age and muscle mass can be objectively recognized.

ステップS6において、CPU21は、処理の終了指示があったか否かを判断する。ここで、処理の終了指示は、特に限定されないが、本実施形態ではいわゆるスリープ状態等への移行指示が採用されている。つまり、超音波画像解析装置2においてスリープ状態等への移行指示がなされない限り、ステップS6においてNOであると判断されて処理はステップS1に戻され、それ以降の処理が繰り返される。
これに対して、超音波画像解析装置2においてスリープ状態等への移行指示がなされると、ステップS6においてYESであると判断されて、貯筋指数演算処理は終了になる。
In step S6, the CPU 21 determines whether or not there is an instruction to end the process. Here, an instruction to end the process is not particularly limited, but in this embodiment, an instruction to shift to a so-called sleep state or the like is adopted. That is, unless an instruction to shift to the sleep state or the like is issued in the ultrasonic image analysis apparatus 2, it is determined NO in step S6, the process returns to step S1, and the subsequent processes are repeated.
On the other hand, when an instruction to shift to the sleep state or the like is given in the ultrasonic image analyzing apparatus 2, it is determined as YES in Step S6, and the stored muscle index calculation process is ended.

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。   Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, and the like within the scope that can achieve the object of the present invention are included in the present invention. It is.

例えば、図2のハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
また、図3に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えらえていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図3の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も図3に限定されず、任意でよい。
1つの機能ブロックは、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
For example, the hardware configuration of FIG. 2 is merely an example for achieving the object of the present invention, and is not particularly limited.
Further, the functional block diagram shown in FIG. 3 is merely an example, and is not particularly limited. That is, it is sufficient if the information processing system has a function capable of executing the above-described series of processing as a whole, and what functional block is used to realize this function is not particularly limited to the example of FIG. . Further, the location of the functional block is not limited to that shown in FIG.
One functional block may be configured by hardware, may be configured by software alone, or may be configured by a combination thereof.

各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行される場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば超音波画像解析装置2の他、汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
When processing of each functional block is executed by software, a program constituting the software is installed on a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer incorporated in dedicated hardware. Further, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, a general-purpose smartphone or a personal computer in addition to the ultrasonic image analysis device 2.

このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される。リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。   A recording medium including such a program is distributed separately from the apparatus main body in order to provide the program to each user. It is not only constituted by a removable medium, but also constituted by a recording medium provided to each user in a state of being incorporated in advance in the apparatus main body.

また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。   Further, in the present specification, the term “system” means an overall apparatus composed of a plurality of devices, a plurality of means, and the like.

以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態をとることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置(例えば図1の超音波画像解析装置2)は、
プローブ(例えば図1の超音波プローブ11)内の超音波センサから発信され、ユーザの大腿前部の身体内から跳ね返り、前記プローブで受信された超音波に基づいて生成された画像データを、前記ユーザの前記大腿前部の画像データとして取得する画像取得手段(例えば図3の画像取得部51)と、
前記ユーザの大腿前部の画像データから、少なくとも筋肉領域のデータを認識する領域認識手段(例えば図3の領域認識部52)と、
前記筋肉領域のデータから、前記ユーザの前記大腿前部の筋肉の厚さを取得する厚さ取得手段(例えば図3の厚さ取得部53)と、
前記ユーザの前記大腿前部の筋肉の前記厚さに基づいて、当該ユーザの貯筋指数を演算する貯筋指数演算手段(例えば図3の貯筋指数演算部54)と、
前記ユーザの前記貯筋指数に基づいて、当該ユーザの大腿前部の筋肉量に関する所定の評価を行う評価手段(例えば図3の評価部55)と、
を備えていれば足りる。
In summary, the information processing apparatus to which the present invention is applied only needs to have the following configuration, and can take various embodiments.
That is, the information processing apparatus to which the present invention is applied (for example, the ultrasonic image analysis apparatus 2 in FIG. 1)
Image data generated based on the ultrasonic wave transmitted from the ultrasonic sensor in the probe (for example, the ultrasonic probe 11 in FIG. 1), rebounded from the body of the user's front thigh, and received by the probe, Image acquisition means (for example, the image acquisition unit 51 in FIG. 3) for acquiring image data of the user's front thigh;
Region recognition means for recognizing at least muscle region data from the image data of the user's thigh (for example, the region recognition unit 52 in FIG. 3);
A thickness acquisition means (for example, a thickness acquisition unit 53 in FIG. 3) for acquiring the muscle thickness of the front thigh of the user from the data of the muscle region;
A stored muscle index calculating means (for example, a stored muscle index calculating unit 54 in FIG. 3) that calculates the user's stored muscle index based on the thickness of the user's front thigh muscle;
An evaluation unit (for example, the evaluation unit 55 in FIG. 3) that performs a predetermined evaluation on the muscle mass of the front thigh of the user based on the stored muscle index of the user;
It is enough to have

ユーザは、筋肉領域における筋肉の厚さを貯筋指数として認識する。そして、貯筋指数と閾値とを比較することにより、自立歩行に必要な筋肉量を有しているか否か、運動の効果が出ているかを認識することができる。
これにより、自立歩行等、高齢者の日常生活に必要な筋肉量や運動効果を客観的に評価することができる。
The user recognizes the thickness of the muscle in the muscle region as a stored muscle index. Then, by comparing the stored muscle index and the threshold value, it is possible to recognize whether or not the muscle mass necessary for the independent walking is present and whether the effect of the exercise is exerted.
This makes it possible to objectively evaluate the muscle mass and exercise effects necessary for the daily life of the elderly, such as independent walking.

また、上記情報処理装置は、
前記貯筋指数と年齢の対応関係を示す情報を、対応情報として管理する管理手段をさらに備え、
前記評価手段は、前記ユーザの前記貯筋指数に加えてさらに、前記対応情報に基づいて、当該ユーザの前記大腿前部の筋肉量に関する所定の評価を行う、
ことができる。
In addition, the information processing apparatus
Management means for managing the information indicating the relationship between the stored muscle index and age as correspondence information,
In addition to the user's stored muscle index, the evaluation means further performs a predetermined evaluation on the muscle mass of the front thigh of the user based on the correspondence information.
be able to.

ユーザは、貯筋指数と年齢の対応関係を示す情報から、自己の貯筋指数と年齢との関係を認識することができる。
これにより、ユーザは、自分の年齢と筋肉量との関係を認識し、他のユーザの貯筋指数と比較することもできる。
The user can recognize the relationship between his / her own muscle saving index and age from the information indicating the correspondence relationship between the muscle saving index and age.
Thereby, the user can recognize the relationship between his / her age and muscle mass, and can compare it with other users' stored muscle index.

1・・・超音波画像生成装置
2・・・超音波画像解析装置
11・・・超音波プローブ
12・・・超音波トランスデューサデバイス
21・・・CPU
22・・・ROM
23・・・RAM
24・・・バス
25・・・入出力インターフェース
26・・・出力部
27・・・入力部
28・・・記憶部
29・・・通信部
30・・・ドライブ
31・・・リムーバブルメディア
51・・・画像取得部
52・・・領域認識部
53・・・厚さ取得部
54・・・貯筋指数演算部
55・・・評価部
56・・・表示制御部
61・・・貯筋指数DB
301・・・超音波画像
302・・・領域データ
A・・・生体
B・・・判定対象
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Ultrasonic image generation apparatus 2 ... Ultrasonic image analysis apparatus 11 ... Ultrasonic probe 12 ... Ultrasonic transducer device 21 ... CPU
22 ... ROM
23 ... RAM
24 ... Bus 25 ... Input / output interface 26 ... Output unit 27 ... Input unit 28 ... Storage unit 29 ... Communication unit 30 ... Drive 31 ... Removable media 51 ... -Image acquisition unit 52 ... Area recognition unit 53 ... Thickness acquisition unit 54 ... Storage muscle index calculation unit 55 ... Evaluation unit 56 ... Display control unit 61 ... Storage muscle index DB
301 ... Ultrasound image 302 ... Area data A ... Living body B ... Target of determination

Claims (2)

プローブ内の超音波センサから発信され、ユーザの大腿前部の身体内から跳ね返り、前記プローブで受信された超音波に基づいて生成された画像データを、前記ユーザの前記大腿前部の画像データとして取得する画像取得手段と、
前記ユーザの大腿前部の画像データから、少なくとも筋肉領域のデータを認識する領域認識手段と、
前記筋肉領域のデータから、前記ユーザの前記大腿前部の筋肉の厚さを取得する厚さ取得手段と、
前記ユーザの前記大腿前部の筋肉の前記厚さに基づいて、当該ユーザの貯筋指数を演算する貯筋指数演算手段と、
前記ユーザの前記貯筋指数に基づいて、当該ユーザの大腿前部の筋肉量に関する所定の評価を行う評価手段と、
を備える情報処理装置。
Image data generated based on the ultrasonic wave transmitted from the ultrasonic sensor in the probe, bounced from the body of the user's front thigh, and received by the probe is used as the image data of the front thigh of the user. Image acquisition means for acquiring;
Region recognition means for recognizing at least muscle region data from the image data of the user's front thigh;
Thickness acquisition means for acquiring the muscle thickness of the user's front thigh from the data of the muscle region;
A stored muscle index calculating means for calculating a user's stored muscle index based on the thickness of the muscle of the user's front thigh;
An evaluation means for performing a predetermined evaluation on the muscle mass of the front thigh of the user based on the stored muscle index of the user;
An information processing apparatus comprising:
前記貯筋指数と年齢の対応関係を示す情報を、対応情報として管理する管理手段をさらに備え、
前記評価手段は、前記ユーザの前記貯筋指数に加えてさらに、前記対応情報に基づいて、当該ユーザの前記大腿前部の筋肉量に関する所定の評価を行う、
請求項1に記載の情報処理装置。
Management means for managing the information indicating the relationship between the stored muscle index and age as correspondence information,
In addition to the user's stored muscle index, the evaluation means further performs a predetermined evaluation on the muscle mass of the front thigh of the user based on the correspondence information.
The information processing apparatus according to claim 1.
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