JP2010046230A - 体組成予測装置および体組成判定装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】体組成計100のCPU110は、ROM302から、予測対象である指標の回帰式を読み出し、この回帰式に現在の年齢(p歳)(pは自然数)を代入する。その結果、現在の年齢における変化量Y1(p)が得られる。CPU110は、n年後(nは自然数)の年齢を回帰式に代入して、変化量Y1(p+n)を求め、続いて、現在からn年後の年齢までの変化量Y1(n)=Y1(p+n)−Y1(p)を求める。CPU110は、演算により求めた変化量と体組成計100が測定した指標の現在値とに基づいて、n年後の指標の未来値を得る。
【選択図】図3
Description
特許文献1には、被験者の体重の将来的な変化を予測する技術が記載されている。
変化量Yは、所定の年齢における前記指標の値の平均値を基準とするから、当該所定の年齢においてY=0である。よって、独立変数である年齢Xを回帰式に代入すると、上記所定の年齢から年齢Xまでの平均的な変化量が求められる。よって、所定の年齢から現在の年齢までの平均的な変化量(現在年齢変化量)および所定の年齢から未来の年齢までの平均的な変化量(未来年齢変化量)の各々を求め、未来年齢変化量から現在年齢変化量を減算すると、現在の年齢から未来の年齢までの平均的な変化量を求めることができる。よって、本態様によれば、加齢による影響を考慮して、体組成の指標の未来値を長期的に予測することが可能となる。好ましくは、前記体組成の指標は、体重、体脂肪率、体脂肪量、除脂肪量、筋肉量、基礎代謝量、および内臓脂肪面積の少なくとも1つであってもよい。
複数の体組成の指標について未来値を取得する場合、上記回帰式が利用可能なものと、そうでないものとがある。上記回帰式が利用可能でない体組成の指標について未来値を求める場合、第2未来値取得手段によれば、回帰式が利用可能な体組成の指標について上記第1未来値取得手段によって取得された指標の未来値を、推定式に代入して演算により予測することが可能となる。本態様によれば、未来値を予測可能となる体組成の指標の範囲が拡大される。すなわち、回帰式を利用可能でない体組成の指標についても、未来値を予測することが可能となる。
体組成予測装置について上述したように、独立変数である年齢Xを回帰式に代入すると、所定の年齢から年齢Xまでの平均的な変化量が求められる。よって、所定の年齢から現在の年齢までの平均的な変化量(現在年齢変化量)および所定の年齢から過去の年齢までの平均的な変化量(過去年齢変化量)を求め、現在年齢変化量から過去年齢変化量を減算すると、過去の年齢から現在の年齢までの平均的な変化量を求めることができる。よって、本態様によれば、加齢による影響を考慮して、過去から現在までの体組成の指標の実変化を判定することが可能となる。
以下、添付の図面を参照して、本発明の一実施形態に係る体組成計について説明する。本実施形態の体組成計は、複数の体組成の指標について未来値を予測可能であるとともに、過去のある時点から現在までの体組成の指標の変化を評価することが可能である。本実施形態では、予測の対象となる体組成の指標として、体脂肪率、除脂肪量、体脂肪量、体重、基礎代謝量、および内臓脂肪面積について説明する。また、評価の対象となる体組成の指標として、体脂肪率について説明する。
図1および図2に示されるように、体組成計100は、本体10と、その上面に配置され、被験者の足裏に電流を供給するための電流供給用電極71(71Rおよび71L)と、被験者の足裏の2点間の電圧を測定するための電圧測定用電極72(72Rおよび72L)と、被験者への操作の案内や測定結果の通知を表示するための表示部50と、被験者またはユーザが各種指示を入力する操作入力部40とを備える。表示部50としては、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)などの表示装置がある。操作入力部40はアップキーおよびダウンキー、ならびにSETキーを有する。被験者またはユーザ(以下、単に「被験者」という)は表示部50に表示された案内にしたがってアップキーおよび/またはダウンキーを操作して数値を増減したり、表示部50に表示されたカーソルを上下させることができる。SETキーは、アップキーおよび/またはダウンキーの操作が終わったのちに押し下げすることで、各種指示を確定するために用いられる。
RAM301は、CPU110のワークエリアとして機能する。書き換え可能メモリ303には、身長、年齢および性別といった個人データが、個人を識別する識別情報と対応付けて記憶されている。また、識別情報と対応付けて、体組成の指標の過去の測定値と測定時点の被験者の年齢とが対応づけて記録されている。
体脂肪率%Fatを推定するための演算式としては、例えば、以下のものがある。
%Fat=f1・Z・W/H2−f2……(1)
ただし、f1及びf2は係数であり、重回帰分析により適宜定められる値である。また、Zは生体インピーダンス、Wは体重、Hは身長である。身長Hは、ユーザが操作入力部40を用いて予め入力したものであり、そのデータは、個人データとして、書き換え可能メモリ303に記憶されている。
FFM=W−W・%Fat/100……(2)
ただし、Wは体重であり、%Fatは式(1)によって求められる値である。よって、例えば、体脂肪率を指定するF1ボタンが押されず、除脂肪量を指定するF2ボタンだけが押された場合でも、CPU110は、式(1)と式(2)の両方をROM302から読み出して、式(1)、式(2)の順に演算することにより除脂肪量を求める。
体脂肪量FM=FFM・%Fat/(100−%Fat)……(3)
基礎代謝量BMR=p1・FFM2+p2・FFM+p3・(1/Age)+p4……(4)
内臓脂肪面積VFA=q1・H2/W+q2・FM+q3・Age+q4……(5)
ただし、係数p1〜p4およびq1〜q4は、重回帰分析により適宜定められる値であり、Ageは年齢、Hは身長、Wは体重である。身長Hおよび年齢Ageは、ユーザが操作入力部40を用いて予め入力したものであり、そのデータは、個人データとして、書き換え可能メモリ303に記憶されている。式(3)における%Fatは、式(1)によって求められる値であり、式(3)および(4)におけるFFMは式(2)によって求められる値であり、式(4)におけるFMは式(3)によって求められる値であるから、CPU110は、ROM302から、体脂肪量FMの演算に際しては式(1)〜(3)を読み出し、基礎代謝量BMRの演算に際しては式(1)から(4)を読み出し、内臓脂肪面積VFAの演算に際しては、式(1)〜(3)および(5)を読み出す。
本実施形態では、CPU110は、ステップS7において、表示部50に、「未来値を予測しますか?」というメッセージを表示し、被験者に、「はい」または「いいえ」のいずれかを選択させる。「いいえ」が選択された場合、ステップS7の判定はNOに進み、CPU110は、体組成予測処理を実行することなく、次のステップS13に進む。
まず、ステップSa1において、CPU110は、未来値を予測する対象となる指標が直接予測可能な指標か否かを判定する。
本実施形態では、体脂肪率、除脂肪量、体脂肪量、体重、基礎代謝量、および内臓脂肪面積のうち、体脂肪率および除脂肪量については、回帰式がROM302に記憶されており、利用可能である。よって、体脂肪率および除脂肪量についてはその未来値が直接予測可能であるものとして説明する。未来値の予測は、図6および図7に示すような、母集団におけるサンプルの観測値から見出された回帰曲線に基づいて行われる。
体脂肪率の変化量Y1=a1・X2+b1・X+c1……(A)
となる。ただし、Xは年齢であり、a1、b1およびc1は回帰分析によって見出された係数である。
除脂肪量の変化量Y2=a2・X2+b2・X+c2……(B)
となる。ただし、Xは年齢であり、a2、b2およびc2は回帰分析によって見出された係数である。
さらに詳細には、まず、体脂肪率については、式(A)に年齢を代入して、現在の年齢(30歳)の体脂肪率の変化量Y1(30)および35歳になったときの変化量Y1(35)を求める。式(A)によって求められる変化量Y1は、18歳以上25歳未満の平均値をゼロとした場合の変化量であるから、変化量Y1(35)から変化量Y1(30)を減算すると、30歳〜35歳までの平均的な変化量Y1(30〜35)が求められる。そして、現在の体脂肪率%FATに、変化量Y1(30〜35)を加算すると、5年後の体脂肪率が求められる。
体脂肪量FM=FFM・%Fat/(100−%Fat)……(3)
基礎代謝量BMR=p1・FFM2+p2・FFM+p3・(1/Age)+p4……(4)
内臓脂肪面積VFA=q1・H2/W+q2・FM+q3・Age+q4……(5)
体重W=FFM+FM……(6)
式(3)〜(6)から理解されるように、いずれの式においても、除脂肪量FFMは、いずれの式においても直接的または間接的にパラメータとして利用されており、体脂肪率%Fatは、式(4)を除く全ての式で直接的または間接的にパラメータとして利用されている。よって、第2未来予測指標を推定するためには、第1未来予測指標である体脂肪率%Fatおよび除脂肪量FFMの未来値(基礎代謝利用の場合には除脂肪量FFMの未来値のみ)を事前に予測しておくことが必要となる。
なお、上述したように、本実施形態では、説明の便宜上、体脂肪率、除脂肪量、体脂肪量、体重、基礎代謝量、内臓脂肪面積の順に、未来値の予測が実行されることとしている。すなわち、まず、第1未来予測指標の予測を行い、次に第2未来指標の予測を行う。よって、ステップSa1の判定がNOになると、ステップSa11の判定結果は常にYESとなる。
CPU110は、表データIMG1および画面データIMG2を生成すると、表データIMG1および画面データIMG2をRAM301に一旦記憶し、体組成予測処理を終了し、処理を図3のステップS13に進める。
本実施形態では、CPU110は、ステップS13において、表示部50に、「体組成の変化を評価しますか?」というメッセージを表示し、被験者に、「はい」または「いいえ」のいずれかを選択させる。「いいえ」が選択された場合、ステップS13の判定はNOに進み、CPU110は、体組成判定処理を実行することなく、次のステップS19に進む。すなわち、上述のステップ7において、体組成の予測が被験者によって指示されていると判定され、ステップS11における体組成予測処理を実行した場合には、ステップS19において、CPU110は、表データIMG1および画面データIMG2をRAM301から読み出して画面50に順に表示して処理を終了する。また、上述のステップ7において、体組成の予測が被験者によって指示されていると判定されなかった場合であり、且つ、ステップS13における判定結果がNOとなった場合には、ステップS19において、CPU110は、RAM301に記憶しておいた体組成の指標の各現在値を表示部50に表示して処理を終了する。
なお、被験者を示す識別情報に対応付けて書き換え可能メモリ303に記憶されている過去の値(例えば、5年前の年齢における測定値)は、1つだけであるとは限らない。その場合、その年齢に対応づけて記憶されている複数の測定値の平均値を上記過去の値としてもよい。
図9に示されるように、まず、CPU110は、ステップSc1において、評価すべき指標の過去の値(5年前の値)をRAM301から読み出すとともに、同指標について、ステップS5(図3)で測定した現在値を読み出す。続いて、ステップSc3において、現在値から過去の値を減算することにより実変化量を求める。具体的には、CPU110は、体脂肪率%FATについて、上記実変化量を求め、%FAT(f)としてRAM301に一旦記憶する。
体組成の指標には加齢により数値が増加する傾向にあるものと、減少する傾向にあるものとがある。例えば、図6から理解されるように、体脂肪率は、加齢により数値が増加する傾向にある。よって、ステップSc7における良否判定処理では、加齢により数値が増加する指標について行った体組成判定処理において実変化量がマイナスの値になった場合には、直ちに、変化の良否の程度が「優良」であると判定する。一方、加齢により数値が減少する指標について行った体組成判定処理において実変化量がプラスの値になった場合には、直ちに「優良」であると判定する。なお、「優良」であるとは、後述の「キープ」よりも変化の良否の程度が良いことを示す判定指標である。
一例として、現在(30歳)の体脂肪率が23.00%であり、25歳の時の体脂肪率が22.00%であった被験者A(女性)について説明する。過去−現在変化量演算処理において回帰式(A)に基づいて、25歳〜30歳女性の平均的な体脂肪率変化量が1.09%であると求められたとする。良否の程度の判定においては、まず、実変化量1.00%と平均的な変化量1.09%とが比較される。この比較は、平均的な変化量1.09%を基準として実変化量を点数化することにより行われる。すなわち、平均的な変化量1.09%を50点とし、0%(すなわち、変化なし)を100点として、実変化量を点数(以下「キープ点」という)に換算する。具体的には、(x,y)=(1.09,50)、(x,y)=(0,100)を満たす方程式y=−45.875x+100を見出す。次に、この方程式にx=1(実変化量)を代入してy=54.1(小数点以下を四捨五入して54点)を求める。CPU110は、算出したキープ点に基づいて、実変化の良否の程度を判定する。本実施形態では、キープ点が40点未満のときに、変化が「過大」であったと判定し、40点以上60点未満のときに「年齢相当」であったと判定し、60点以上80点未満のときに「ほぼキープ」、80点以上のときに「キープ」であると判定する。
上述の例の場合、キープ点は54点なので、「年齢相当」であると判定される。CPU110は、この判定結果とキープ点の点数とをRAM301に一旦記憶する。
本実施形態では、図3のステップS15の入力処理において被験者によって指定された体組成の指標は体脂肪率のみなので、ステップSc9の判定結果はNOとなる。続いて、CPU110は、ステップSc11において、RAM301から、ステップSc7における良否の程度の判定結果とキープ点の数値とを読み出し、表示部50に表示するための表示データを生成する。表示データとしては、例えば、図11に示すように、5年前の実測定値と現在の実測定値とを座標表示するとともに、キープ点「54点」および判定結果「年齢相当」を表示した画面データIMG3を生成する。CPU110は、生成した画面データIMG3をRAM301に一旦記憶し、表示データの生成処理を終了する。続いて、処理は図3のステップS19に戻る。
なお、本実施形態では、一つの時点(5年前)の過去の値と現在値との差を実変化として求め、その変化について判定を行ったが、複数の時点(例えば、5年前と10年前)の過去の値と現在値との差を各々実変化として求め、各々について判定を行ってもよい。
さらには、上記体組成計を用いて現在値を測定することのみで未来値の予測が可能なので、単なる現在値の測定結果に加えて予言的な表示を簡単に得ることが可能になる。よって、測定の楽しみ、面白みにつながる。
変形例1:
上述した実施形態においては、未来値を直接予測可能でない第2未来予測指標として、体脂肪量、体重、基礎代謝量、および内臓脂肪面積について説明したが、筋肉量についても同様に予測可能である。例えば、筋肉量MVは、以下の演算式にしたがって算出することが可能である。
BMC=r1・FFM・r2……(7)
MV=FFM−BMC……(8)
ただし、BMCは骨量、FFMは除脂肪量であり、r1およびr2は回帰分析によって見出された係数である。
さらに、上述した実施形態において、体脂肪率、除脂肪量、体脂肪量、体重、基礎代謝量、および内臓脂肪面積のうち、体脂肪量、体重、基礎代謝量、および内臓脂肪面積は、第2未来予測指標であるとして説明したが、体脂肪率や除脂肪量について図6および図7に示したように、観測値に基づいて回帰式を求め、その回帰式に基づいて、未来値を直接予測するようにしてもよい。すなわち、第2未来予測指標についても回帰式が利用可能とすれば、第1未来予測指標となり得る。筋肉量についても同様のことが云える。各体脂肪量、体重、基礎代謝量、内臓脂肪面積および筋肉量について回帰式が利用可能な場合、これらの指標についても回帰式に基づいた体組成判定処理を行うことが可能となる。
CPU110は、まず、回帰式(A)に基づいて過去の年齢における体脂肪率の平均的な変化量Y1(p−m)および現在の年齢における平均的な変化量Y1(p)を得る。同様に、回帰式(B)に基づいて過去の年齢における除脂肪量の平均的な変化量Y2(p−m)および現在の年齢における平均的な変化量Y2(p)を得る。体脂肪量は式(3)(FM=FFM・%Fat/(100−%Fat))によって求められるから、Y1(p−m)およびY2(p−m)を式(3)に代入して、過去の年齢における体脂肪量の平均的な変化量FM(p−m)を得る。同様にして、現在の年齢における体脂肪量の平均的な変化量FM(p)を得る。そして、両者の差(FM(p)−FM(p−m))を体脂肪量の平均的な変化量として取得する。CPU110は、この平均的な変化量と実変化量とを比較して、良否判定処理(ステップSc7)を実行する。
上記実施形態では、回帰式(A)または(B)に年齢を代入して、CPU110に演算させる態様について説明したが、予め回帰式から得られる年齢ごとの変化量をテーブルとして指標ごとに保持しておき、CPU110に、年齢に対応する変化量を取得させるようにしてもよい。この態様によれば、CPU110の処理負荷が軽減される。
また、上記回帰式(A)または(B)は、いずれも2次曲線(2次式)を表していたが、加齢の影響を加味した指標の変化を表すものとして適切である場合には、Y=ax+bによって表される直線(1次式)であってもよい。
上記実施形態においては、体組成判定処理の判定は、実変化量を、平均的な変化量に基づいて点数化した上で、点数が、「過大」、「年齢相当」、「ほぼキープ」あるいは「キープ」である等の判定を行っていたが、必ずしも指標値を点数化する必要はない。例えば、平均的な変化量(絶対値)を用いて、平均的な変化量を中心とした(または平均的な変化量を含む)所定の範囲を設定し、実変化量(絶対値)が当該所定の範囲内にある場合には年齢相当であると判定し、所定の範囲の上限よりも大きい場合には過大であると判定し、所定の範囲の上限よりも小さい場合には良好であると判定するようにしてもよい。良好であるとは、加齢の影響を抑制し、体型を維持している状態を示す。
また、上記実施形態においては、「年齢相当」よりも評価が良い判定指標として「ほぼキープ」および「キープ」を設けたが、両者をまとめて「キープ」または「良好」と判定してもよいし、「過大」、「年齢相当」、「ほぼキープ」あるいは「キープ」なる判定指標を、さらに細分化してもよい。体組成判定処理における判定の指標は、上記実施形態および当該変形例に記載した態様に限定されない。
上記実施形態では、体組成計で体組成の指標の現在値を計測し、計測した現在値に基づいて体組成予測処理および体組成判定処理を実行する態様について説明したが、この態様に限られない。例えば、体組成計の代わりに体脂肪計において、体脂肪率の未来値を予測する処理や体脂肪率の変化を評価する処理を行ってもよい。また、上記実施形態においては、体組成予測処理および体組成判定処理の両方を実行することが可能な体組成計について説明したが、いずれか一方の機能のみを有する態様としてもよい。よって、体組成予測装置と体組成判定装置とは別体の装置であってもよい。
Claims (8)
- 被験者の体組成の指標の未来値を予測する予測装置であって、
前記被験者の前記体組成の指標の現在値を取得する現在値取得手段と、
現在の年齢から未来の年齢に達するまでの前記指標の値の平均的な変化量を、年齢を独立変数とした回帰式に基づいて求める変化量取得手段と、
前記現在値取得手段が取得した前記現在値と、前記変化量取得手段が取得した前記変化量とに基づいて、前記被験者の未来の年齢における前記指標の値を前記未来値として求める第1未来値取得手段と、
を備えた体組成予測装置。 - 前記回帰式は、
Y=aX2+bX+c、
ただし、Yは所定の年齢における前記指標の値の平均値を基準とした変化量であり、Xは年齢であり、a、b、cは回帰分析によって求められた係数であり、
前記変化量取得手段は、前記現在の年齢を前記回帰式に代入することにより前記現在の年齢における変化量を現在年齢変化量として求めるとともに、前記未来の年齢を前記回帰式に代入して前記未来の年齢における変化量を未来年齢変化量として求め、前記未来年齢変化量と前記現在年齢変化量との差を前記平均的な変化量として取得する、
請求項1に記載の体組成予測装置。 - 前記体組成の指標は、体重、体脂肪率、体脂肪量、除脂肪量、筋肉量、基礎代謝量、および内臓脂肪面積の少なくとも1つである、
請求項1または2に記載の体組成予測装置。 - 前記第1未来値取得手段によって取得された前記体組成の指標の未来値に基づいて、当該体組成の指標とは異なる体組成の指標の未来値を予測する第2未来値取得手段をさらに備えた、
請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載の体組成予測装置。 - 過去から現在までの被験者の体組成の指標の変化の良否の程度を判定する判定装置であって、
前記被験者の前記体組成の指標の現在値と過去の値との差分を実変化量として取得する差分取得手段と、
過去の年齢から現在の年齢に達するまでの前記指標の平均的な変化量を、年齢を独立変数とした回帰式に基づいて求める変化量取得手段と、
前記差分取得手段が取得した前記実変化量と、前記変化量取得手段が取得した前記変化量とを比較して、体組成変化の程度の良否を判定する良否判定手段と、
を備えた体組成判定装置。 - 前記回帰式は、
Y=aX2+bX+c、
ただし、Yは所定の年齢における前記指標の値の平均値を基準とした変化量であり、Xは年齢であり、a、b、cは回帰分析によって求められた係数であり、
前記変化量取得手段は、前記過去の年齢を前記回帰式に代入することにより前記過去の年齢における変化量を過去年齢変化量として求めるとともに、前記現在の年齢を前記回帰式に代入して前記現在の年齢における変化量を現在年齢変化量として求め、前記現在年齢変化量と前記過去年齢変化量との差を前記平均的な変化量として取得する、
請求項5に記載の体組成判定装置。 - 前記良否判定手段は、
前記実変化量を、前記平均的な変化量を基準とした点数に換算する点数換算手段を有し、
前記点数換算手段によって得られた点数が、所定の範囲内にある場合には前記変化が現在の年齢相当であると判定し、前記所定の範囲の上限よりも大きい場合には良好であると判定し、前記所定の範囲の下限よりも小さい場合には前記体組成の変化が過大であると判定する、
請求項5または6に記載の体組成判定装置。 - 前記体組成の指標は、体重、体脂肪率、体脂肪量、除脂肪量、筋肉量、基礎代謝量、および内臓脂肪面積の少なくとも1つである、
請求項5乃至請求項7のいずれか一項に記載の体組成判定装置。
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