JP6989104B2 - Information processing equipment - Google Patents

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Description

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

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 has been known that as humans get older, their muscle mass decreases and their athletic ability decreases. As the decline in athletic ability progresses, it may become difficult to walk independently or become bedridden, which may have a great impact on an individual's personal life.
In this regard, as a preventive measure against the decline in athletic ability, such as when it becomes difficult to walk independently or when you are bedridden, exercise that accumulates muscles like savings by continuously performing strength training, that is, muscle storage. 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Japanese Unexamined Patent Publication No. 2001-0827267

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 the muscle mass and exercise effect necessary for the daily life of the elderly, such as independent walking. In the conventional techniques including the above-mentioned Patent Document 1, such a technique is used. The situation is such that 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 of the present invention is to objectively evaluate the muscle mass and exercise effect necessary for the daily life of the elderly 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, the information processing apparatus according to one aspect of the present invention is
Image data generated based on the ultrasonic waves transmitted from the ultrasonic sensor in the probe, rebounding from the body of the anterior thigh of the user, and received by the probe is used as the image data of the anterior thigh of the user. Image acquisition means to acquire and
A region recognition means for recognizing at least muscle region data from the user's anterior thigh image data.
A thickness acquisition means for acquiring the thickness of the muscle of the anterior thigh of the user from the data of the muscle region, and
A muscle-reservoir index calculating means for calculating the muscle-reservoir index of the user based on the thickness of the muscle of the anterior thigh of the user.
An evaluation means for performing a predetermined evaluation of the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the muscle storage index of the user.
To prepare for.

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 effect necessary for the daily life of the elderly, 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 which shows an example of the information processing system which concerns on one Embodiment of this 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 composition of the ultrasonic image analysis apparatus in the information processing system 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。It is a functional block diagram which shows an example of the functional configuration for executing the muscle storage index calculation processing among the functional configurations of the ultrasonic image analysis apparatus of FIG. 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 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 muscle storage index obtained from the image. 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 correspondence information which shows the relationship between the value of a muscle storage 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。It is a flowchart explaining the flow of the muscle storage index calculation processing executed by the ultrasonic image analysis apparatus of FIG.

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 showing 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 device 1 and the ultrasonic image analysis device 2 are connected via a network N such as a LAN (Local Area Network).
The network N does not have to be a LAN, and may be the Internet or the like. Further, the network N is not an essential component, and may directly communicate with the ultrasonic image generation device 1 and the ultrasonic image analysis device 2 in accordance with 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 device 1 includes an ultrasonic probe 11 and an ultrasonic transducer device 12.
The ultrasonic probe 11 irradiates the inside B of the measurement site in the front part of the thigh with ultrasonic waves in the living body A of the user or the like, and receives the ultrasonic echo reflected by 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 to generate ultrasonic waves. It is transmitted to the image analysis device 2.
The place where the ultrasonic image data is generated is the ultrasonic transducer device 12 in the present embodiment, but the present invention is not particularly limited to this, and for example, the ultrasonic image analysis device 2 described later may be used.

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 device 2 executes various processes for performing various analyzes on the ultrasonic image data transmitted from the ultrasonic image generation device 1.
FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of an ultrasonic image analysis device in the information processing system of FIG. 1.

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 device 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, and the like. It includes an input unit 27, a storage unit 28, a communication unit 29, and a drive 30.

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 the program stored in the ROM 22 or the program loaded from the storage unit 28 into the RAM 23.
Data and the like necessary for the CPU 21 to execute various processes are also appropriately stored in the RAM 23.

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 the 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 is composed of a display, a printer, a speaker, and the like, and outputs various information as images, printed matter, and audio.
The input unit 27 is composed of 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 is composed of a hard disk, a DRAM (Dynamic Random Access Memory), or the like, and stores various data.
The communication unit 29 communicates with the ultrasonic transducer device 12 of the ultrasonic image generation device 1 via the 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 mounted on the drive 30. The program read from the removable media 31 by the drive 30 is installed in the storage unit 28 as needed.
Further, the removable media 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 showing an example of the functional configuration for executing the muscle storage index calculation process among the functional configurations of the ultrasonic image analysis device 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 muscle storage index calculation process is to acquire the muscle thickness of the measurement site based on the ultrasonic image data of the measurement site in the anterior thigh, and to calculate the muscle storage index from the muscle thickness of the measurement site. Refers to a series of processes.
Here, the muscle thickness is a value indicating the thickness of the muscle region in the anterior thigh of the human body, and is used for the calculation of the muscle storage index described later.
Specifically, for example, in the ultrasonic image analysis device 2, the subcutaneous fat region data, the muscle region data, and the data of the subcutaneous fat region and the muscle region data are obtained based on the difference in the brightness value among the ultrasonic image data obtained by imaging each region of the anterior thigh. Recognize data in three regions of data in the fascia region. The ultrasonic image analysis device 2 identifies the thickness (distance) of the muscle region based on the data of the recognized muscle region. Then, the ultrasonic image analysis device 2 calculates the muscle storage 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 analysis device 2, when executing such a muscle storage index calculation process, the image acquisition unit 51, the area recognition unit 52, the thickness acquisition unit 53, and the muscle storage index calculation unit 54 are used. , 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 transmitted from an ultrasonic sensor in the ultrasonic probe 11, rebounds from the body of the front part of the user's thigh, and is generated based on the ultrasonic waves received by the probe. , Acquired as image data of the front part of the thigh of the user.
That is, the image acquisition unit 51 acquires the ultrasonic image data of the anterior 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 showing an example of an ultrasonic image acquired by the ultrasonic image analysis measure of FIG.
The ultrasonic image 301 of the example of FIG. 4 is an ultrasonic image of the inside B corresponding to the measurement site of the ultrasonic probe 11 in the living body A of the user or the like, that is, the anterior part of the thigh, and specifically, the ultrasonic image is super. It is an image corresponding to the data composed of each pixel having the brightness value when the amplitude (signal intensity) of the ultrasonic echo (reflected wave signal) is converted into the brightness 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 the data of the muscle region from the data of the ultrasonic image of the front part of the thigh of the user.
That is, the region recognition unit 52 has, for example, the data of the subcutaneous fat region, the data of the muscle region, and the data of the fascia region from the difference in the brightness value for each of the data of the ultrasonic image acquired by the image acquisition unit 51. Recognize the data in the three areas of.

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 the data of the subcutaneous fat region, the data of the muscle region, and the data of the fascia region from the above-mentioned ultrasonic image data will be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a diagram showing an example of the recognition result of the region recognition unit of the ultrasonic image of FIG. 4.
As shown in FIG. 5, from the ultrasonic image 301, each of the subcutaneous fat region 401, the muscle region 402, and the fascia region 403 is recognized.
In FIG. 5, for convenience of explanation, the subcutaneous fat region 401 and the muscle region 402 are shown by hatching in different directions, but they are actually displayed on the monitor (output unit 26) of the ultrasonic image analysis device 2. When it is to be displayed, it may be displayed in a different color.
In the example of FIG. 5, the bone region described as “bone” is recognized, but it is not particularly essential to recognize the bone region and the deep internal organs further 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 anterior thigh of the user from the above-mentioned data of the muscle region.

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 muscle storage index calculation unit 54 calculates the muscle storage index of the user based on the thickness of the muscle in the front part of the thigh of the user.
Here, the muscle storage index will be briefly described. The muscle storage index is an index showing the degree of health regardless of health, gender, and physique, and is specifically expressed by the following formula (1).
Reservoir index = muscle thickness in front of thigh ÷ BMI (body mass index: physique index)
... (1)
The method for calculating the muscle storage index is not particularly limited to the above-mentioned method. Further, it is sufficient that the muscle thickness can be used for calculating the muscle storage 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 between the muscle storage index and age as correspondence information.
Here, the information showing the correspondence relationship between the muscle storage index of a large number of users (users to be measured and other users) calculated by the muscle storage index calculation unit 54 and the age of each user is the muscle storage index DB61 as the correspondence information. It is stored in. A specific example of the correspondence information will be described later with reference to FIG. 7.

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。
Further, the evaluation unit 55 makes a predetermined evaluation regarding the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the muscle storage index of the user. Further, the evaluation unit 55 performs a predetermined evaluation regarding the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the above-mentioned correspondence information in addition to the muscle storage index of the user.
That is, the evaluation unit 55 evaluates the user's current muscle mass and the exercise effect of the muscle storage exercise by calculating the muscle storage index from, for example, the muscle thickness of the ultrasonic image of the anterior thigh for each time series. be able to.
Further, the evaluation unit 55 evaluates the user's current muscle mass and the exercise effect of the muscle storage exercise while comparing with other users by using, for example, the above-mentioned correspondence information in addition to the muscle storage index. Can be done.
Furthermore, the evaluation unit 55 can also consider the age, gender, etc. of the user in the above-mentioned 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 executes control to display an image showing the evaluation result of the evaluation unit 55 on the display or the like of the output unit 26. At that time, the display control unit 56 may execute control to display 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 showing an example of an ultrasonic image acquired by the ultrasonic image analyzer of FIG. 3 and a value of a muscle storage index obtained from the ultrasonic image.
In FIG. 6, in order from the right, an ultrasonic image of the anterior thigh (before the muscle storage exercise) 511, an ultrasonic image of the anterior thigh (after 3 months of the muscle storage exercise) 512, and an ultrasonic image of the anterior thigh (from the right). 513 (1 year after the muscle storage exercise) and 514 ultrasonic images of the anterior thigh (1 year and June after the muscle storage exercise) are 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 area recognition unit 52 recognizes the data of a plurality of areas from the data of each ultrasonic image from the difference in the luminance value and the like.
For example, looking at the ultrasonic image (before the muscle storage exercise) 511 of the anterior part of the thigh in FIG. 6, the boundaries A, B, C, and D of each region are recognized respectively. Here, the space between the boundary X and the boundary Y (X and Y are independent codes, and any of A, B, C, and D) is expressed as "XY". .. Further, the region between AB is the subcutaneous fat region, the region between BC is the rectus femoris region, the region between CD and C is the vastus intermedius muscle region, and the region between BD is the muscle region. Are recognized respectively.
The distance (thickness) of each region is shown below each region in the figure. That is, the distance (thickness) of each region in the ultrasonic image (before muscle storage exercise) 511 is 9.8 mm in the subcutaneous fat region (region between AB) and the rectus femoris region (between BC). The region) is 11.4 mm, the vastus intermedius region (region between CD and CD) is 8.8 mm, and the muscle region (region between BD and BD) is 20.2 mm.
That is, the above-mentioned muscle thickness means the distance between BD on the ultrasonic image, that is, the distance from the boundary between the rectus femoris region and the subcutaneous fat region to the boundary between the vastus intermedius muscle region and the bone. The value of the muscle thickness calculated in this way is used for the calculation of the muscle storage index described later. For example, in the above example, the muscle thickness is 20.2 mm.
Further, when looking at FIG. 6, the muscle storage index calculated from the value of the thickness of the muscle is displayed below the value of the distance (thickness) of each of the above-mentioned regions. The method for calculating the muscle storage index is as described in the above-mentioned equation (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 muscle storage index is calculated assuming that the user's BMI is 20.6. Specifically, for example, the value of the muscle storage index in the example of the ultrasonic image 511 is as shown in the following equation (2).
0.98 (body mass index) = 20.2 (thickness of front thigh muscle) ÷ 20.6 (BMI)
... (2)
Similarly, of each example of the ultrasonic image (3 months after the muscle storage exercise) 512, the ultrasonic image (1 year after the muscle storage exercise) 513, and the ultrasonic image of the anterior thigh (1 year and June after the muscle storage exercise). The muscle storage 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 taken after a predetermined period of time has elapsed from the user who has taken the ultrasonic image 511 after starting a predetermined muscle storage movement. That is, the ultrasonic image 512 is an ultrasonic image of the front part of the thigh about the user when the user who has taken the ultrasonic image 511 performs a muscle storage exercise such as raising the thigh and raising the toes for half a year. be. Similarly, the ultrasonic image 513 is an image at the time when the user has performed the muscle storage exercise for one year, and the ultrasonic image 514 is an image at the time when the user has performed the muscle storage exercise for one and a half years. be.
That is, it can be seen that each muscle storage index calculated by each of the above-mentioned ultrasonic images 511 to 514 gradually increased with the continuation of the muscle storage movement.

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。
The muscle mass (muscle thickness) required for independent walking is 1.0 (hereinafter referred to as "threshold value") in the present specification. That is, at the time when the ultrasonic image 511 was imaged, the user had a muscle storage index of 0.98 (less than 1.0), which means that the muscle mass was less than the muscle mass required for independent walking. The details of the threshold value will be described later with reference to FIG. 7.
Based on such an objective index, the user can be aware that his / her muscle mass is insufficient and can recognize the necessity of performing muscle storage 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 showing an example of correspondence information showing the relationship between the value of the muscle storage index and age.
The muscle storage index FIG. 601 shown in FIG. 7 is an example of a correspondence relationship. The vertical axis shows the muscle storage index, and the horizontal axis shows the age. Each point plotted in the muscle storage index FIG. 601 shows the value of the muscle storage index calculated from the ultrasonic image of the user at each user's age.
According to FIG. 7, for example, for a user whose age is around 20 years old, it can be seen that the value of the muscle storage index is distributed between about 2.0 and 3.0. On the other hand, for users aged around 60 years old, most of the users are distributed between the muscle storage index of 1.5 to 2.5.
That is, while the muscle storage index of users around the age of 20 is relatively high, the muscle storage index of users around the age of 60 has decreased significantly (specifically, it has decreased from 1.5 to 2.5). You can see that.
Looking at FIG. 7, it can be seen that this decrease in the muscle storage index gradually decreases from around 20 years old to around 50 years old, and tends to decrease sharply after 60 years old.
And, mainly for users after the age of 80, there are some users whose muscle storage index is lower than the above-mentioned threshold value.
Here, the above-mentioned threshold value will be described. The threshold value (muscle storage index 1.0) indicates the minimum muscle storage index (muscle mass) necessary for daily life such as independent walking based on various reference data including the data of FIG. 7.
In other words, it means that users whose muscle storage index is less than 1.0 (mainly users in their 80s or older) do not have the muscle mass necessary for daily life such as independent walking. , It is necessary 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。
Furthermore, the following evaluation can be performed by comparing the muscle storage index of the user to be measured with the correspondence between them.
That is, the user to be measured can grasp the relative standing position of his / her muscle mass among the same generation by comparing his / her own muscle storage index with the muscle storage index of the user of the same generation.
Summarizing the above, the user can objectively evaluate (understand) his / her muscle mass, exercise effect, etc. based on his / her own muscle storage index. Further, a doctor or trainer who gives advice to the user can give advice to perform muscle storage exercise (training) suitable for the user's age and 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 illustrating a flow of the muscle storage 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 S1, the image acquisition unit 51 acquires the ultrasonic image data of the anterior 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 the data of the muscle region from the data of the ultrasonic image of the anterior 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 data of the muscle region 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 muscle storage index calculation unit 54 calculates the user's muscle storage 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 carries out a predetermined evaluation regarding the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the muscle storage index calculated in step S4.
For example, the evaluation unit 55 compares the correspondence information showing the correspondence relationship between the muscle storage index of a large number of users and the age, etc. in the muscle storage index DB 61 with the muscle storage index of the user, and determines the amount of muscle mass with respect to the age of the user. Make an evaluation.

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, a predetermined evaluation regarding the muscle mass of the anterior thigh by the muscle storage index is presented to the user by the output unit 26. As a result, the user can recognize the muscle mass of the anterior thigh by the storage muscle index by an objective numerical value.
This makes it possible to objectively recognize, for example, the relationship between one's age and muscle mass.

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, the instruction to end the process is not particularly limited, but in the present embodiment, the instruction to shift to the so-called sleep state or the like is adopted. That is, unless the ultrasonic image analysis device 2 gives an instruction to shift to the sleep state or the like, it is determined to be NO in step S6, the process is returned to step S1, and the subsequent processes are repeated.
On the other hand, when the ultrasonic image analysis device 2 gives an instruction to shift to the sleep state or the like, it is determined to be YES in step S6, and the muscle storage index calculation process ends.

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, etc. within the range in which the object of the present invention can be achieved are included in the present invention. 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 suffices if the information processing system is equipped with a function capable of executing the above-mentioned series of processes as a whole, and what kind of 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 FIG. 3, and may be arbitrary.
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 the processing of each functional block is executed by software, the programs constituting the software are installed in a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer embedded in dedicated hardware. Further, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, an ultrasonic image analysis device 2, a general-purpose smartphone or a personal computer.

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。 The recording medium including such a program is distributed separately from the main body of the apparatus in order to provide the program to each user. Not only is it composed of removable media, but it is also composed of recording media and the like provided to each user in a state of being preliminarily incorporated in the main body of the apparatus.

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 of the system means an overall device 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 may have the following configurations, and may have 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) is
The image data transmitted from an ultrasonic sensor in a probe (for example, the ultrasonic probe 11 in FIG. 1), bounces off the body of the front part of the user's thigh, and is generated based on the ultrasonic waves received by the probe is obtained as described above. An image acquisition means (for example, an image acquisition unit 51 in FIG. 3) acquired as image data of the front part of the thigh of the user, and an image acquisition unit 51.
A region recognition means (for example, a region recognition unit 52 in FIG. 3) that recognizes at least muscle region data from the image data of the front thigh of the user.
A thickness acquisition means (for example, the thickness acquisition unit 53 in FIG. 3) for acquiring the thickness of the muscle of the anterior thigh of the user from the data of the muscle region, and
A muscle storage index calculation means (for example, a muscle storage index calculation unit 54 in FIG. 3) for calculating the muscle storage index of the user based on the thickness of the muscle of the anterior thigh of the user.
An evaluation means (for example, the evaluation unit 55 in FIG. 3) that performs a predetermined evaluation of the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the muscle storage index of the user.
It is enough if you 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 area as a muscle storage index. Then, by comparing the muscle storage index and the threshold value, it is possible to recognize whether or not the person has the muscle mass necessary for independent walking and whether or not the exercise is effective.
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 above information processing device
Further provided with a management means for managing the information indicating the correspondence between the muscle storage index and the age as correspondence information.
The evaluation means further performs a predetermined evaluation on the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the corresponding information in addition to the muscle storage index of the user.
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 storage index and age from the information showing the correspondence between the muscle storage index and age.
This allows the user to recognize the relationship between his / her age and muscle mass and compare it with the muscle storage index of other users.

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
1 ... Ultrasonic image generator 2 ... Ultrasonic image analysis device 11 ... Ultrasonic probe 12 ... Ultrasonic transducer device 21 ... CPU
22 ... ROM
23 ... RAM
24 ... Bus 25 ... Input / output interface 26 ... Output section 27 ... Input section 28 ... Storage section 29 ... Communication section 30 ... Drive 31 ... Removable media 51 ...・ Image acquisition unit 52 ・ ・ ・ Area recognition unit 53 ・ ・ ・ Thickness acquisition unit 54 ・ ・ ・ Reservoir index calculation unit 55 ・ ・ ・ Evaluation unit 56 ・ ・ ・ Display control unit 61 ・ ・ ・ Reservoir index DB
301 ... Ultrasonic image 302 ... Area data A ... Living body B ... Judgment target

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
前記貯筋指数は、下記式(1)により算出されるものである、
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)
情報処理装置。
Image data generated based on the ultrasonic waves transmitted from the ultrasonic sensor in the probe, rebounding from the body of the anterior thigh of the user, and received by the probe is used as the image data of the anterior thigh of the user. Image acquisition means to acquire and
A region recognition means for recognizing at least muscle region data from the user's anterior thigh image data.
A thickness acquisition means for acquiring the thickness of the muscle of the anterior thigh of the user from the data of the muscle region, and
A muscle-reservoir index calculating means for calculating the muscle-reservoir index of the user based on the thickness of the muscle of the anterior thigh of the user.
An evaluation means for performing a predetermined evaluation of the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the muscle storage index of the user.
Equipped with
The muscle storage index is calculated by the following formula (1).
Reservoir index = muscle thickness in front of thigh ÷ BMI (body mass index: physique index) ・ ・ ・ (1)
Information processing device.
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。
Further provided with a management means for managing the information indicating the correspondence between the muscle storage index and the age as correspondence information.
The evaluation means further performs a predetermined evaluation on the muscle mass of the anterior thigh of the user based on the corresponding information in addition to the muscle storage index of the user.
The information processing apparatus according to claim 1.
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