JP2010057953A - 健康指標推定装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 推定式の基になるデータに起因する誤差を低減することが可能な健康指標推定装置、方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】 健康指標が人体組成データの関数として表された健康指標推定式を記憶手段が記憶し、演算手段が入力手段から入力される人体組成データと記憶手段に記憶された健康指標推定式とを用いて、推定値としての健康指標を算出し（Ｓ２〜Ｓ８）、かつ、入力手段から健康指標が人体組成データとともに入力された場合に、該入力された健康指標及び人体組成データを用いて記憶手段に記憶された健康指標推定式を補正し（Ｓ１１，１２）かつ該補正した健康指標推定式を記憶手段に記憶し（Ｓ１３）、その後入力手段から人体組成データが入力された場合に、補正した健康指標推定式を用いて前記健康指標の算出を遂行する（Ｓ２〜Ｓ８）。
【選択図】 図３

Description

本発明は、健康指標推定装置、方法、及びプログラムに関する。

人体の健康度を表す健康指標には、体脂肪率、内蔵脂肪断面積等がある。この健康指標を推定する健康指標健康指標推定装置としては、体脂肪計、内蔵脂肪計等がある。

このような従来の健康指標推定装置は、参照基準法による測定値を基に算出した推定式により健康指標を推定している（例えば特許文献１参照）。この推定式は、推定しようとする健康指標と相関の高いパラメータを選択し、所定の母集団に属する被検者について、その健康指標及びパラメータを測定し、その測定データを回帰分析することにより算出している。すなわち、推定式は、推定しようとする健康指標の選択されたパラメータに対する回帰式からなっている。この場合、一般に、健康指標は参照基準法によって測定される。参照基準法としては、コンピュータ断層撮影法（CT Scan）、二重エネルギＸ線吸収法（ＤＥＸＡ法）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、水中体重秤量法等が挙げられる。また、パラメータとしては、身長、体重、ウエスト周囲径、生体インピーダンス、皮下脂肪断面積などが用いられる。これらの測定方法として、例えば、生体インピーダンスについて生体電気インピーダンス法（ＢＩＡ法）、皮下脂肪断面積について皮下脂肪厚測定法（キャリパー法）等がある。

このような健康指標推定装置では、推定式のパラメータに対応する個人のデータを入力すると、そのパラメータが推定式に代入され、個人の推定健康指標が算出される。

ところで、健康指標を求めるには、当然のことながら、参照基準法によって測定するのが一番精度が高い。それにも関わらず、健康指標推定装置によって健康指標を推定する理由は、参照基準法は、費用が高く、しかも人体に侵襲的であるため、簡単に測定することができないからである。従って、これら健康指標推定装置は、健康指標を求める簡易な手段として健康管理に不可欠な存在であり、広く用いられている。

ＷＯ０１／９１６３８ Ａ１（ＰＣＴ／ＪＰ０１／０４４４０）

しかしながら、健康指標推定装置の推定式は、「ｙ＝ａｘ＋ｂ」もしくは「ｙ＝ａ₁ｘ₁＋ａ₂ｘ₂＋・・・ｂ」という回帰式で構成されているため、回帰係数ａ，ａ_nや回帰定数
ｂがズレている場合には誤差が生じる。

具体的に説明すると、推定式は、母集団から抽出した標本サンプルに基づいて算出しているため、各パラメータについて、個人のデータがその母集団の平均値からズレている場合には誤差が生じる。また、推定式が回帰式であることから推定健康指標は平均的な傾向を示すため、特異な身体組成を有する人においては誤差が生じる。その他、参照基準法においても、例えば、ＤＥＸＡ法と水中体重法とでは、体脂肪率の測定値において１〜２％程度の差異が生じるように、異なる参照基準法間では必ずしも同じ測定結果が得られるとは限らない。つまり、推定式算出に用いた参照基準法と、治療時等において個人に対して用いられた参照基準法との違いによっても誤差が生じる。

本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、推定式の基になるデータに起因する誤差を低減することが可能な健康指標推定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明に係る健康指標推定装置、方法、又はプログラムは、人体の健康度を表す健康指標及び人体組成データを含む人体組成データを入力するための入力手段と記憶手段と演算手段とを備えた装置、前記入力手段と記憶手段と演算手段とを備えたコンピュータを用いて構築された健康指標推定方法、又は前記入力手段と記憶手段と演算手段としてコンピュータを機能させるための健康指標推定プログラムであって、前記健康指標が前記人体組成データの関数として表された健康指標推定式を前記記憶手段が記憶し、前記演算手段が前記入力手段から入力される人体組成データと前記記憶手段に記憶された健康指標推定式とを用いて、推定値としての前記健康指標を算出し、前記演算手段が、前記入力手段から前記健康指標が前記人体組成データとともに入力された場合に、該入力された健康指標及び人体組成データを用いて前記記憶手段に記憶された健康指標推定式を補正しかつ該補正した健康指標推定式を前記記憶手段に記憶し、その後前記入力手段から前記人体組成データが入力された場合に、前記補正した健康指標推定式を用いて前記健康指標の算出を遂行する（請求項１，１８，３５）。かかる構成とすると、入力する健康指標及び人体組成データに基づいて健康指標推定式が補正されるので、健康指標推定式の基になるデータに起因する誤差を低減することができる。

前記健康指標推定式は、所定の母集団の被検者についての健康指標及び人体組成データに基づいて得られたものであってもよい（請求項２，１９，３６）。

前記所定の母集団の被検者についての健康指標が参照基準法により実測されたものであってもよい（請求項３，２０，３７）。かかる構成とすると、精度の高い参照基準法により得られ健康指標に基づく健康指標推定式が用いられるので、その分、健康指標の推定精度を向上することができる。

前記所定の母集団の被検者についての健康指標が推定により得られたものであってもよい（請求項４，２１，３８）。かかる構成としても、精度の高い推定値健康指標を入力することにより、健康指標の推定精度を向上することができる。

前記健康指標推定式が、前記所定の母集団の被検者についての健康指標と人体組成データとに基づく回帰分析により得られたものであってもよい（請求項５，２２，３９）。かかる構成とすると、回帰分析により得られた健康指標に基づく健康指標推定式が用いられるので、その分、健康指標の推定精度を向上することができる。

前記健康指標推定式は、回帰係数と推定に必要なパラメータとの積からなる項と回帰定数とを含む前記健康指標の前記人体組成データに対する回帰式からなり、前記演算手段は、前記入力された人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしてのユーザパラメータを前記健康指標推定式に代入することにより、推定値としての前記健康指標を算出してもよい（請求項６，２３，４０）。ここで、この回帰定数は０を含む概念である。

前記記憶手段は、前記所定の母集団の人体組成データを記憶しており、前記演算手段は、前記ユーザパラメータと前記所定の母集団の人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしての母集団パラメータの平均値とを比較し、その比較結果に基づいて前記健康指標推定式を補正してもよい（請求項７，２４，４１）。

前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正してもよい（請求項８，２５，４２）。ユーザパラメータは短期間に大きく変化するものではないので、このように回帰定数を補正するだけでも、健康指標の推定精度を向上することができる。

前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正してもよい（請求項９，２６，４３）。かかる構成とすると、母集団との差異の大きいパラメータの回帰係数を補正するので、さらに健康指標の推定精度を向上することができる。

前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正してもよい（請求項１０，２７，４４）。かかる構成とすると、母集団との差異の大きいユーザパラメータが複数存在している場合にも回帰係数を補正して、健康指標の推定精度を向上することができる。

前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正してもよい（請求項１２，２９，４６）。かかる構成とすると、体型や年齢等が似た人の間における差異を考慮して回帰定数が補正されるので、健康指標の推定精度をより向上することができる。

前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正してもよい（請求項１３，３０，４７）。かかる構成とすると、体型や年齢等が似た人の間における差異を考慮して回帰係数が補正されるので、健康指標の推定精度をより向上することができる。

前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正してもよい（請求項１４，３１，４８）。かかる構成とすると、母集団との差異の大きいユーザパラメータが複数存在している場合にも、体型や年齢等が似た人の間における差異を考慮して回帰係数を補正することにより健康指標の推定精度を向上することができる。

前記所定の割合は、前記複数のパラメータの重要度に応じたものであってもよい（請求項１１，１５，２８，３２，４５，４９）。かかる構成とすると、母集団との差異の大きい人体組成データが複数存在している場合に、好適に健康指標の推定精度を向上することができる。

前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、前記健康指標推定式の回帰係数と回帰定数とを補正してもよい（請求項１６，３３，５０）。かかる構成とすると、回帰定数と回帰係数の双方を補正するので、その分、健康指標の推定精度を向上することができる。

前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、該複数の組の前記健康指標と前記人体組成データとに基づく回帰式を算出し、該回帰式を前記健康指標推定式として前記記憶手段に記憶してもよい（請求項１７，３４，５１）。かかる構成とすると、健康指標推定の手段を完全にユーザ専用にすることができる。

本発明は、以上に説明したような構成を有し、健康指標推定装置、方法、及びプログラムにおいて、推定式の基になるデータに起因する誤差を低減することができるという効果を奏する。

本発明の実施の形態１に係る健康指標推定装置としての体脂肪計の機械的構成を示す外観図であって、(a)は正面図、(b)は平面図である。 図１の体脂肪計の電気的構成を示すブロック図である。 図１の体脂肪計の動作の一例を示すフローチャートである。 図３における体脂肪率推定式の補正プロセスを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１における補正の変形例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る健康指標推定装置としての体脂肪率推定装置の電気的構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
実施の形態
図１は本発明の実施の形態１に係る健康指標推定装置としての体脂肪計の機械的構成を示す外観図であって、(a)は正面図、(b)は平面図、図２は図１の体脂肪計の電気的構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施の形態に係る体脂肪計１は、いわゆるカード型の本体２を有している。本体２の正面中央部には表示部３が配設され、表示部３の下方に操作部１５が配設されている。そして、本体２の上面及び下面に生体インピーダンス測定用の２対の電極(５a,４b),(５a,５b)が配設されている。各対の電極(４a,４b),(５a,５b)は、本体２の上面及び下面の上下方向において対応する箇所にそれぞれ配設され、電極４aと電極５aとの間、電極４bと電極５bとの間のインピーダンスがそれぞれ測定可能なように構成されている。

表示部３には、体脂肪率表示領域１０，１１と、入力データ表示領域１２と、肥満度ランク表示領域１３と、肥満症判定表示領域１４とが設けられている。

体脂肪率表示領域は、前回測定／目標値表示領域１０と今回測定表示領域１１とで構成されている。

操作部１５は、電源スイッチ６と、測定スイッチ７と、データ入力設定モードスイッチ８と、インクリメントキー９aと、デクリメントキー９bと、補正スイッチ１０１とを備えている。

図２に示すように、体脂肪計１は、ＣＰＵ等の演算処理装置からなる中央処理部１９を有している。中央処理部１９は、バスを介してメモリ等からなる記憶部２０に接続されている。記憶部２０には、後述する体脂肪計１の動作を遂行するためのプログラムが記憶されかつ体脂肪率推定式が記憶されている。この体脂肪率推定式については後で説明する。生体インピーダンス測定用の２対の電極(４a,４b),(５a,５b)はインピーダンス測定回路
１６に接続され、該インピーダンス測定回路１６の出力がＩ／Ｏ１７を介して中央処部１９に入力される。操作部１５の操作入力はＩ／Ｏ１７を介して中央処理部１９に入力される。表示部３は、中央処理部１９によってＩ／Ｏ１７を介して表示を制御される。そして、中央処理部１９には計時手段１８からＩ／Ｏ１７を介して時刻が入力される。

以上の構成により、体脂肪計１では、２対の電極(４a,４b),(５a,５b)をユーザが左右
の手の２本の指（例えば人差し指及び親指）でそれぞれつまむと、左右の手の指間の生体インピーダンスがインピーダンス測定回路１６によって測定され、その測定値が中央処理部１９に入力される。従って、電極(４a,４b),(５a,５b)及びインピーダンス測定回路１
６が生体インピーダンスの入力手段を構成している。

また、ユーザが、操作部１５を適宜操作して、ユーザの身長、体重、年齢、性別等の人体組成データ及び健康指標としての体脂肪率を入力することができ、この操作入力は中央処理部１９に入力される。ここで、人体組成データとは、人体の組成を表す情報をいい、身長、体重、ウエスト周囲径、生体インピーダンス、性別、血液データ等の人体の組成を直接的に表す情報と、年齢、体型等の人体の組成を間接的に表す情報とを含む。なお、この定義上は、健康指標も人体組成データには含まれるが、本実施の形態では、推定しようとする健康指標は、人体組成データとは区別して取り扱われる。本実施の形態では、推定しようとする健康指標は体脂肪率である。また、年齢は人体の各部に種々の態様で反映されるので人体組成データに含まれる。中央処理部１９に入力された生体インピーダンス、人体組成データ、及び健康指標たる体脂肪率（以下、ユーザ体脂肪率という）は、適宜、記憶部２０に記憶される。ユーザ体脂肪率は、ここでは、参照基準法によって測定されたものであるが、参照基準法に準じる高精度な測定方法による測定データであっても構わない。

また、体脂肪計１は、補正スイッチ１０１を操作することにより、補正モードと体脂肪率推定モードとに切り替わる。体脂肪率推定モードにおいては、中央処理部１９は、操作部１５から入力され記憶部２０に記憶された人体組成データと生体インピーダンスとに基づいてＢＭＩ（Body Mass Index：体重／身長²）及び（身長²／生体インピーダンス／体
重）を算出し、かつこの算出した（身長²／生体インピーダンス／体重）とＢＭＩと年齢
とに基づいてユーザの推定体脂肪率を算出し、これを表示部３に表示する。また、中央処理部１９はＢＭＩに基づいて肥満度をランク付けしかつ肥満症を判定するとともに、肥満度のランクと肥満症の判定結果とを表示部３に表示する。

一方、補正モードにおいては、中央処理部１９は、操作部１５から入力され記憶部２０に記憶されたユーザ体脂肪率と人体組成データとを用いて、記憶部２０に記憶された体脂肪率推定式を補正し、その補正した体脂肪率推定式を補正前の体脂肪率推定式に代えて記憶部２０に記憶する。

次に、以上のように構成された体脂肪計１の動作（体脂肪率推定方法及びプログラムの内容）を説明する。図３は体脂肪計１の動作の一例を示すフローチャート、図４は図３における体脂肪率推定式の補正プロセスを示すフローチャートである。

図１〜図３において、電源スイッチ６を押すと体脂肪計１の電源がＯＮする（ステップＳ１）。

すると、中央処理部１９は、補正指令が入力されたか否かを判定する（ステップＳ１０）。ここでは、電源のＯＮ又は補正指令解除の後、補正スイッチ１０１が押されると補正指令が中央処理部１９に入力され、その次に補正スイッチ１０１が押されると補正指令が解除される。

まず、補正指令が入力されない場合を説明する。この場合、ユーザは補正スイッチ１０１を押さない。すると、体脂肪計１は体脂肪率推定モードに移行する。

この体脂肪率推定モードでは、まず、推定体脂肪率の算出に必要なデータの入力設定を行う。具体的には、データ入力設定モードスイッチ８、インクリメントキー９a、及びデ
ィクリメントキー９bを操作してユーザの人体組成データを順次入力する（ステップＳ２
）。具体的には、例えば、デー夕入力設定モードスイッチ８を押すと、その度に、表示部３の入力データ表示領域１２に、人体組成データの各項目（身長、体重、年齢、性別等）が順次表示されるので、この操作によって入力項目として「身長」を表示させる。すると、この「身長」の文字とともにこの「身長」を表す数値が入力データ表示領域１２に表示される。一方、インクリメントキー９aを押すと、その度に、入力データ表示領域１２に
表示されている数値が増大し、ディクリメントキー９bを押すと、その度に、この数値が
減少する。そこで、この操作により、入力データ表示領域１２に表示されている数値を所望の数値に設定する。次いで、デー夕入力設定モードスイッチ８を押すと、この「身長」の項目と数値とが中央処理部１９に入力されるとともに記憶部２０に記憶される。そして、入力データ表示領域１２に次の項目「体重」とその数値が表示されるので、前記の場合と同様の操作によりこの項目とその数値を入力する。次いで、これらの操作を人体組成データの各項目について行うことにより、それらが中央処理部１９に入力されるとともに記憶部２０に記憶される。さらに、本実施の形態では、人体組成データの全項目の入力が終了すると、体脂肪率の前回測定／目標値表示領域１０に表示されている数値（初期値として前回測定値が表示される）が変更可能になるので、インクリメントキー９a及びディク
リメントキー９bを操作して体脂肪率の目標値を設定する。

次いで、測定スイッチ７を押すと、体脂肪率の測定が開始される（ステップＳ３）。

次いで、ユーザが左右の手の指を２対の電極(４a,４b),(５a,５b)にそれぞれ接触させ
ると、左右の手の指間の生体インピーダンスが測定され、中央処理部１９に入力されるとともに記憶部２０に記憶される（ステップＳ４）。

次いで、中央処理部１９が、先に記憶された人体組成データ（身長、体重、年齢、性別等）と前記入力された生体インピーダンスとを用いて、（身長²／生体インピーダンス／
体重）とＢＭＩ（体重／身長²）とを算出し、この算出した（身長²／生体インピーダンス／体重）とＢＭＩを記憶部２０に記憶する。

次いで、前記算出した（身長²／生体インピーダンス／体重）とＢＭＩ（体重／身長²）と記憶部２０に記憶された年齢とを、記憶部２０に予め記憶された体脂肪率推定式に代入することにより、推定体脂肪率を算出する。この体脂肪率推定式は、例えば、下記(1)式
である。

ｙ＝ａ₁ｘ₁＋ａ₂ｘ₂＋ａ₃ｘ₃＋ｂ・・・(1)
(1)式において、ｙは推定体脂肪率である。ｘ₁，ｘ₂，ｘ₃ は、推定に必要なパラメー
タであって、ｘ₁は（身長²／生体インピーダンス／体重）であり、ｘ₂はＢＭＩであり、
ｘ₃は年齢である。ａ₁，ａ₂，ａ₃は回帰係数であり、ｂは回帰定数である。また、入力された人体組成データから得られた（身長²／生体インピーダンス／体重）、ＢＭＩ、及び
年齢は、この体脂肪率推定式(1)のパラメータに対応するデータであり、以下、ユーザパ
ラメータと呼ぶ。

この体脂肪率推定式(1)の回帰係数ａ₁，ａ₂，ａ₃及び回帰定数bを算出するために用い
る、体脂肪率及び人体組成データは任意の母集団（それに近い集団でも構わない）から得ることができる。ここでは、所定の母集団から得ている。また、体脂肪率はここでは参照基準法による測定データであるが、高精度の推定方法によって推定された値でも構わない。

この算出された推定体脂肪率は、記憶部２０に記憶される。この際、推定体脂肪率は、計時手段１８から入力される時刻に基づく測定日と共に記憶される。ここでは、この記憶された推定体脂肪率が、今回測定値として表示部３の体脂肪率表示領域の今回測定表示領域１１に表示される。なお、前回測定値は、ステップＳ２の説明で述べたように、電源ＯＮと同時に、表示部３の体脂肪率表示領域の前回測定／目標値表示領域１０に表示される（ステップＳ５）。

次いで、上記算出され記憶された推定体脂肪率に基づいて推定内臓脂肪断面積が算出される。この推定内臓脂肪断面積の算出方法には種々あるが、本発明とは無関係であるので、その説明を省略する。この推定内臓脂肪断面積が、肥満症を判定するための基準値と比較され、肥満症であるか否か判定されるとともにランク分けされる。この肥満症の判定結果及びランクは記憶部２０に記憶され、表示部３の肥満症判定表示領域１４に表示される。なお、肥満症を判定するための基準値及び比較演算式は予め記憶部２０に記憶されており、この比較演算の実行時に中央処理部１９に読み出されて使用される。また、肥満症を判定するための基準値としては、腹部内臓脂肪横断面積面ＡＶ（男女：１００ｃｍ²
）が用いられる。この腹部内臓脂肪横断面積ＡＶは内臓脂肪の分布量を表し、肥満症の判定の指標として臨床の場で用いられている。ここでは、推定内臓脂肪断面積が１００ｃｍ²を超える場合に肥満症と判定される。また、前記肥満症の指標については肥満度のラン
ク分けを行うこともできるようになっており、このランク分けの基準値は、内臓脂肪横断面積では１００ｃｍ²〜１２５ｃｍ²の範囲がランク（II）、１２５ｃｍ²〜１５０ｃｍ
²の範囲がランク（I）、１５０ｃｍ²以上がランク（III）とそれぞれ分類されている。
そこで、ここでも、これと同様に、推定内臓脂肪断面積をランク分けしている（ステップＳ６〜Ｓ８）。

次に、補正指令が入力される場合を説明する。この場合、ユーザは補正スイッチ１０１を押す。すると、体脂肪計１は補正モードに移行する。

この補正モードでは、まず、健康指標たるユーザ体脂肪率と人体組成データとを入力するともに生体インピーダンスが測定される（ステップＳ１１）。この場合の体脂肪計１の操作手順及び動作は、入力データ表示領域１２に、人体組成データに加えて健康指標である「体脂肪率」が表示され入力可能である他は、ステップ２〜４と同様である。

次いで、中央処理部１９が、操作部１５から入力され記憶部２０に記憶されたユーザ体脂肪率及び人体組成データを用いて体脂肪率推定式(1)を補正する（ステップＳ１２）。
この補正の内容については、後で詳しく説明する。次いで、中央処理部１９は、この補正した体脂肪率推定式(1)を補正前の体脂肪率推定式(1)に代えて記憶部２０に記憶する（ステップＳ１３）。

次いで、中央処理部１９は、補正指令が解除された否か判断する（ステップＳ１４）る。そして、補正指令が解除されない場合はステップＳ１１に戻り、補正指令が解除された場合はステップＳ１０に戻る。ここでは、ユーザが補正スイッチ１０１を押したものとする。すると、補正指令が解除され、ステップＳ１０に戻る。これにより、補正モードが終了する。

そして、中央処理部１９は、次回に、体脂肪率推定モードにおいて、推定体脂肪率を算出する際には、この補正した体脂肪率推定式(1)を用いる。

次に、ステップＳ１２の体脂肪率推定式の補正を詳しく説明する。

図１〜図４において、記憶部２０には体脂肪率推定式(1)の基になった所定の母集団の各被検者について、身長、体重、生体インピーダンス、年齢を含む人体組成データが記憶されている。

ステップＳ１２では、まず、中央処理部１９は、先に操作部１５から入力され記憶部２０に記憶された人体組成データ（身長、体重、年齢、性別等）とその後入力された生体インピーダンスとを用いて、（身長²／生体インピーダンス／体重）とＢＭＩ（体重／身長²）とを算出し、この算出した（身長²／生体インピーダンス／体重）とＢＭＩを記憶部２
０に記憶する。次いで、所定の母集団の各被検者について、予め記憶部２０に記憶された身長、体重、生体インピーダンスを用いて、（身長²／生体インピーダンス／体重）とＢ
ＭＩ（体重／身長²）とを算出する。その後、体脂肪率推定式(1)のパラメータ（以下、推定パラメータという）について、ユーザパラメータと所定の母集団の被検者の人体組成データから得られたデータ（以下、母集団パラメータという）の平均値とを比較して、その差異が所定範囲内にあるか否か判定する（ステップＳ２１）。具体的には、（身長²／生
体インピーダンス／体重）とＢＭＩと年齢とについて、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値とを比較する。

その結果、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値との差異が全ての推定パラメータにおいて所定範囲内にある場合は、体脂肪率推定式(1)の回帰定数を補正する（ステ
ップＳ２２）。

一方、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値との差異がいずれかの推定パラメータにおいて所定範囲内にない場合は、その所定範囲内にない推定パラメータが１つか否か判定する（ステップＳ２３）。

その結果、所定範囲内にない推定パラメータが１つである場合は、その推定パラメータの回帰係数を補正する（ステップＳ２４）。

一方、所定範囲内にない推定パラメータが複数である場合は、その複数の推定パラメータの回帰係数を各々の推定パラメータの重要度に応じて補正する（ステップＳ２５）。この推定パラメータの重要度は、体脂肪率推定式(1)を算出する際に計算される標準化係数
や医学的見地から決定される。

なお、変形例として、図５に示すような補正を行ってもよい。図５は本実施の形態における補正の変形例を示すフローチャートである。

図５において、中央処理部１９は、ステップ２１で、（身長²／生体インピーダンス／
体重）とＢＭＩと年齢について、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値とを比較した結果、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値との差異が全ての推定パラメータにおいての所定範囲内にある場合は、さらに、所定の母集団の人体組成データ群のうち、操作部１５から入力された人体組成データと年齢及び体型が互い類似する（所定範囲内にある）ものについて、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値とを比較する。ここで、体型としては例えばＢＭＩが挙げられる。

その結果、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値との差異が全ての推定パラメータにおいての所定範囲内にある場合は、ステップＳ２２に進み、体脂肪率推定式(1)の
回帰定数を補正し、一方、ユーザパラメータと母集団パラメータの平均値との差異がいずれかの推定パラメータにおいて所定範囲内にない場合は、ステップＳ２３に進み、その所定範囲内にない推定パラメータが１つか否か判定する。以降の動作は、図４の場合と同様である。このような構成とすると、体脂肪率推定式(1)をより好適に補正することができ
、体脂肪率の推定精度をさらに向上することができる。

次に、回帰定数及び回帰係数の補正方法を説明する。
1)回帰定数の補正方法
中央処理部１９は、体脂肪率推定式(1)において回帰定数を未知数ｂと置いた方程式：
ｂ＝ｙ−ａ₁ｘ₁−ａ₂ｘ₂−ａ₃ｘ₃を立て、ユーザが入力した健康指標たる体脂肪率をｙ
に代入し、ユーザパラメータである、（身長²／生体インピーダンス／体重）、ＢＭＩ、
年齢を、ｘ₁，ｘ₂，ｘ₃にそれぞれ代入する。そして、体脂肪率推定式(1)の回帰定数を、この方程式を解いて得られた解ｂに置き換える。

本実施の形態とは異なるが、説明を判り易くするため、体脂肪率推定式がｙ＝ａｘ＋ｂで表される場合について具体例を示す。この場合、ｙ＝-85.04ｘ＋79.02であった。また
、病院にてＤＥＸＡ法より測定したユーザ体脂肪率が16.0％であり、パラメータｘが（身長²／生体インピーダンス／体重）であり、人体組成データが、身長170ｃｍ、体重60ｋｇであった。そして、生体インピーダンスとして４電極生体インピーダンス測定器による実測値を用いた。その結果、推定体脂肪率ｙ＝20.5％であった。この場合、誤差は+4.5％となるので、ｂ＝79.02−4.5＝74.52となる。上記体脂肪率推定式の回帰定数をこの74.52に置き換えて、ｙ＝-85.04ｘ＋74.52とする。
2)回帰係数の補正方法
ａ．１つの回帰係数を補正する場合
中央処理部１９は、体脂肪率推定式(1)において補正すべき回帰係数（例えばｘ₁の回帰係数であるとする）を未知数ａと置いた方程式：ａ＝(ｙ−ａ₂ｘ₂−ａ₃ｘ₃−ｂ)／ｘ₁を
立て、ユーザ体脂肪率をｙに、ｘ₁，ｘ₂，ｘ₃にそれぞれ、ユーザパラメータである、（
身長²／生体インピーダンス／体重）、ＢＭＩ、年齢を代入する。そして、体脂肪率推定
式(1)のｘ₁の回帰係数を、この方程式を解いて得られた解ａに置き換える。

次に、具体例として体脂肪率推定式がｙ＝-50.35ｘ₁+0.8831ｘ₂+0.1483ｘ₃ +29.39である場合を示す。この場合、病院にてＤＥＸＡ法より測定したユーザ健康指標たる体脂肪率が16.0％であり、パラメータｘが（身長²／生体インピーダンス／体重）であり、人体組
成データが、身長170ｃｍ、体重60ｋｇであった。そして、生体インピーダンスとして４
電極生体インピーダンス測定器による実測値を用いた。その結果、推定体脂肪率ｙ＝17.5％であった。この場合、誤差は+0.5％となる。そして、以前の参照基準法による測定結果等から、ｘ₁の回帰係数を補正する必要があると判断された。この場合、ａ＝(ｙ−0.8831ｘ₂-0.1483ｘ₃ -29.39)／ｘ₁を計算した結果、ａ＝-51.12の解が得られた。そして、上記体脂肪率推定式のｘ₁の回帰係数をこの解-51.12に置き換えて、ｙ＝-51.12ｘ₁+0.8831ｘ₂+0.1483ｘ₃ +29.39とする。
ｂ．複数の回帰係数を補正する場合
この場合は、補正する各回帰係数を未知数とした各方程式からなる連立方程式を立て、これを解いて得られた各解に、体脂肪率推定式の対応する回帰係数を置き換える。そして、推定パラメータの重要度を考慮する場合には、補正する推定パラメータに標準化係数を掛ける。

以上のように、本実施の形態によれば、健康指標たる体脂肪率を人体組成データとともに入力し、その入力された体脂肪率及び人体組成データに基づいて体脂肪率推定式を補正するので、体脂肪率推定式の基になる測定データに起因する誤差を低減することができる。

次に、本実施形態のさらなる変形例として２以上のユーザ体脂肪率及び人体組成データの組が入力される場合を考慮した構成例を説明する。

［第１の変形例］
1)２以上の体脂肪率及び人体組成データの組が同時に入力される場合を考慮した構成例 本構成例においては、中央処理部１９は、ステップＳ１２で、体脂肪率推定式(1)にお
いて、入力されるユーザ体脂肪率及び人体組成データの組の数に応じた数の回帰定数又は回帰係数を未知数とする連立方程式を立て、これを解く。そして得られた解に、体脂肪率推定式(1)の対応する回帰定数又は回帰係数を置き換える。なお、補正する回帰定数又は
回帰係数の選択方法は上述の場合と同様である。また、未知数の数以上の数の回帰定数又は回帰係数を補正する場合は、上述の場合と同様に、推定パラメータの重要度を考慮し、補正する推定パラメータに標準化係数を掛ける。その他は、上述の場合と同様である。この構成によれば、よりユーザに適合するよう体脂肪率推定式を補正することができ、その分、体脂肪率の推定精度を向上することができる。
2)２以上の体脂肪率及び人体組成データの組が異なる時期に入力される場合を考慮した構成例
本構成例においては、中央処理部１９は、ステップＳ１２で、補正に用いたユーザ体脂肪率とユーザパラメータとを記憶する。そして、補正する場合には、それ以前に記憶したユーザ体脂肪率及びユーザパラメータを今回入力又は算出されたユーザ体脂肪率及びユーザパラメータとともに用いる。補正の仕方は上記2)の構成例と同様である。この構成によっても、よりユーザに適合するよう体脂肪率推定式を補正することができ、その分、体脂肪率の推定精度を向上することができる。

［第２の変形例］
この場合、２以上の体脂肪率及び人体組成データの組に基づく回帰式を算出する。この回帰式は、体脂肪率推定式(1)と同様に一般的な方法によって算出することができる。そ
して、体脂肪率推定式(1)をこの回帰式に置き換える。この構成によれば、体脂肪計１を
完全にユーザ専用にすることができる。
実施の形態２
図６は本発明の実施の形態２に係る健康指標推定装置としての体脂肪率推定装置の電気的構成を示すブロック図である。

図６に示すように、本実施の形態に係る体脂肪率推定装置２１は、パソコン等のコンピュータで構成されている。つまり、ＣＰＵ等の演算処理装置からなる中央処理部２６と、中央処理部２６に接続された記憶部２７と、中央処理部２６にＩ／Ｏ２４を介してそれぞれ接続された入力部２２、表示部２３、出力部２８、及び計時手段２５とを備えている。入力部２２はキーボード、マウス等で構成され、表示部２３はディスプレイ装置で構成され、出力部２８はプリンタ、及びフレキシブルディスクドライブ等の外部記憶装置で構成されている。

記憶部２７には、実施の形態１の体脂肪計の動作と同様の動作を遂行するためのプログラムが格納されている。その他の構成は実施の形態１と同様である。

このような構成とすると、パソコンを用いて推定体脂肪率を高精度で算出することができる。
実施の形態１及び２の補足
なお、実施の形態１及び２では、健康指標として体脂肪率を用い、健康指標推定装置として体脂肪計を例示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その他の健康指標を用いることができ、かつその他の健康指標推定装置に、実施の形態１及び２と同様に本発明を適用することができる。健康指標としては、体脂肪率の他、例えば、内臓脂肪断面積、体水分等がある。また、人体組成データには、身長、体重、生体インピーダンスの他、例えば、ウエストサイズ、大腿部周囲径、上腕部周囲径、ＷＨＲ（腹囲／腰囲）、ＷＴＲ（腹囲／大腿部周囲径）、ＡＴＲ（上腕部周囲径／大腿部周囲径）等がある。また、ユーザの体重と標準体重との偏差（Ｗ−Ｗｓ）、ユーザの体重とユーザの理想体重との偏差（Ｗ−Ｗｉ）、及びユーザのＢＭＩと標準ＢＭＩとの偏差（ＢＭＩ−ＢＭＩｓ）も人体組成データとして用いることができる。ここで、標準体重とは、ユーザの標準的な体重をいうが、このような標準体重としては、例えば、ユーザの身長から下記の桂の式を用いて求めるものが知られている。

Ｗｓ＝（身長−１００）×０．９
また、理想体重とは、ユーザの、体重に関してベストの年齢（成長が終了した時点の年齢）における体重をいう。また、標準ＢＭＩとは、ユーザの標準体重をＷｓとし、身長をＴとしたとき、Ｗｓ／Ｔ²で表される指標をいう。これら（Ｗ−Ｗｓ）、（Ｗ−Ｗｉ）、
及び（ＢＭＩ−ＢＭＩｓ）は、ユーザの実際の身体データとユーザの仮想の身体データとの偏差であるという点で、他の人体組成データとは異質である。しかし、本発明の本質は、人体組成データをパラメータとする健康指標の回帰式（健康指標推定式）を補正する点にあるので、ある母集団から統計的なデータが得られるものであれば、本発明において人体組成データとして用いることができる。一方、これらのデータにおける仮想の身体データも身体データである点に変わりはないので、これらのデータも適宜な母集団から統計的なデータを得ることができる。従って、他の人体組成データと全く同様に本発明に用いることができる。

また、実施の形態１及び２では、ユーザ体脂肪率として参照基準法による測定データを用いたが、高精度の推定方法による推定値であっても構わない。このような高精度の推定方法として、例えば、８電極による生体インピーダンス測定方法等の手足末端間の生体インピーダンス測定方法を用いて、全身及び部位毎のインピーダンスを測定し、この測定値を用いて体脂肪率を推定する方法が挙げられる。このようにしても、体脂肪計１をユーザに適合させることができる。また、より精度の高いユーザ体脂肪率を入力する程、体脂肪率推定式(1)のユーザへの適合度が高くなり、それに連れて体脂肪率の推定精度がより高
くなる。

また、実施の形態２において、体脂肪率推定装置２１を通信ネットワークに接続し、体脂肪率推定装置２１への入力及び体脂肪率推定装置２１からの出力を通信ネットワークに接続されたコンピュータとの間で行うようにしてもよい。

本発明に係る健康指標推定装置は、体脂肪計、内臓脂肪断面積計、体水分計等として有用である。

本発明に係る健康指標推方法は、体脂肪、内臓脂肪断面積、体水分等を推定する方法として有用である。

本発明に係る健康指標推プログラムは、体脂肪、内臓脂肪断面積、体水分等を推定するプログラムとして有用である。

１ 体脂肪計
２ 本体
３ 表示部
４a,４b,５a,５b 電極
６ 電源スイッチ
７ 測定スイッチ５
８ データ入力設定モードスイッチ
９a インクリメントキー
９b デクリメントキー
１０ 前回測定／目標値表示領域
１１ 今回測定表示領域
１２ 入力データ表示領域
１３ 肥満度ランク表示領域
１４ 肥満症判定表示領域
１５ 操作部
１６ インピーダンス測定回路
１７ Ｉ／Ｏ
１８ 計時手段
１９ 中央処理部
２０ 記憶部
２１ 体脂肪率推定装置
２２ 入力部
２３ 表示部
２４ Ｉ／Ｏ
２５ 計時手段
２６ 中央処理部
２７ 記憶部
２８ 出力部
１０１ 補正スイッチ

Claims (51)

1. 人体の健康度を表す健康指標及び人体組成データを入力するための入力手段と、
   前記健康指標が前記人体組成データの関数として表された健康指標推定式を記憶する記憶手段と、
   前記入力手段から入力される人体組成データと前記記憶手段に記憶された健康指標推定式とを用いて、推定値としての前記健康指標を算出する演算手段とを備え、
   前記演算手段が、前記入力手段から前記健康指標が前記人体組成データとともに入力された場合に、該入力された健康指標及び人体組成データを用いて前記記憶手段に記憶された健康指標推定式を補正しかつ該補正した健康指標推定式を前記記憶手段に記憶し、その後前記入力手段から前記人体組成データが入力された場合に、前記補正した健康指標推定式を用いて前記健康指標の算出を遂行するよう構成された、健康指標推定装置。
2. 前記健康指標推定式が、所定の母集団の被検者についての健康指標及び人体組成データに基づいて得られたものである、請求項１記載の健康指標推定装置。
3. 前記所定の母集団の被検者についての健康指標が参照基準法により実測されたものである、請求項２記載の健康指標推定装置。
4. 前記所定の母集団の被検者についての健康指標が推定により得られたものである、請求項２記載の健康指標推定装置。
5. 前記健康指標推定式が、前記所定の母集団の被検者についての健康指標と人体組成データとに基づく回帰分析により得られたものである、請求項２記載の健康指標推定装置。
6. 前記健康指標推定式は、回帰係数と推定に必要なパラメータとの積からなる項と回帰定数とを含む前記健康指標の前記人体組成データに対する回帰式からなり、
   前記演算手段は、前記入力された人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしてのユーザパラメータを前記健康指標推定式に代入することにより、推定値としての前記健康指標を算出する、請求項５記載の健康指標推定装置。
7. 前記記憶手段は、前記所定の母集団の人体組成データを記憶しており、
   前記演算手段は、前記ユーザパラメータと前記所定の母集団の人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしての母集団パラメータの平均値とを比較し、その比較結果に基づいて前記健康指標推定式を補正する、請求項６記載の健康指標推定装置。
8. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正する、請求項７記載の健康指標推定装置。
9. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正する、請求項７記載の健康指標推定装置。
10. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正する、請求項７記載の健康指標推定装置。
11. 前記所定の割合は、前記パラメータの重要度に応じたものである、請求項１０記載の健康指標推定装置。
12. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正する、請求項７記載の健康指標推定装置。
13. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正する、請求項７記載の健康指標推定装置。
14. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正する、請求項７記載の健康指標推定装置。
15. 前記所定の割合は、前記パラメータの重要度に応じたものである、請求項１４記載の健康指標推定装置。
16. 前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、前記健康指標推定式の回帰係数と回帰定数とを補正する、請求項７記載の健康指標推定装置。
17. 前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、該複数の組の前記健康指標と前記人体組成データとに基づく回帰式を算出し、該回帰式を前記健康指標推定式として前記記憶手段に記憶する、請求項７記載の健康指標推定装置。
18. 人体の健康度を表す健康指標及び人体組成データを入力するための入力手段と記憶手段と演算手段とを備えたコンピュータを用いて構築された健康指標推定方法であって、
    前記健康指標が前記人体組成データの関数として表された健康指標推定式を前記記憶手段が記憶するステップと、
    前記演算手段が前記入力手段から入力される人体組成データと前記記憶手段に記憶された健康指標推定式とを用いて、推定値としての前記健康指標を算出するステップと、
    前記演算手段が、前記入力手段から前記健康指標が前記人体組成データとともに入力された場合に、該入力された健康指標及び人体組成データを用いて前記記憶手段に記憶された健康指標推定式を補正しかつ該補正した健康指標推定式を前記記憶手段に記憶し、その後前記入力手段から前記人体組成データが入力された場合に、前記補正した健康指標推定式を用いて前記健康指標の算出を遂行するステップとを実行するコンピュータソフトウエアによる健康指標推定方法。
19. 前記健康指標推定式が、所定の母集団の被検者についての健康指標及び人体組成データに基づいて得られたものである、請求項１８記載の健康指標推定方法。
20. 前記所定の母集団の被検者についての健康指標が参照基準法により実測されたものである、請求項１９記載の健康指標推定方法。
21. 前記所定の母集団の被検者についての健康指標が推定により得られたものである、請求項１９記載の健康指標推定方法。
22. 前記健康指標推定式が、前記所定の母集団の被検者についての健康指標と人体組成データとに基づく回帰分析により得られたものである、請求項１９記載の健康指標推定方法。
23. 前記健康指標推定式は、回帰係数と推定に必要なパラメータとの積からなる項と回帰定数とを含む前記健康指標の前記人体組成データに対する回帰式からなり、
    前記演算手段は、前記入力された人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしてのユーザパラメータを前記健康指標推定式に代入することにより、推定値としての前記健康指標を算出する、請求項２２記載の健康指標推定方法。
24. 前記記憶手段は、前記所定の母集団の人体組成データを記憶しており、
    前記演算手段は、前記ユーザパラメータと前記所定の母集団の人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしての母集団パラメータの平均値とを比較し、その比較結果に基づいて前記健康指標推定式を補正する、請求項２３記載の健康指標推定方法。
25. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
26. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
27. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
28. 前記所定の割合は、前記パラメータの重要度に応じたものである、請求項２７記載の健康指標推定方法。
29. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
30. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
31. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
32. 前記所定の割合は、前記パラメータの重要度に応じたものである、請求項３１記載の健康指標推定方法。
33. 前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、前記健康指標推定式の回帰係数と回帰定数とを補正する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
34. 前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、該複数の組の前記健康指標と前記人体組成データとに基づく回帰式を算出し、該回帰式を前記健康指標推定式として前記記憶手段に記憶する、請求項２４記載の健康指標推定方法。
35. 人体の健康度を表す健康指標及び人体組成データを含む人体組成データを入力するための入力手段と記憶手段と演算手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
    前記健康指標が前記人体組成データの関数として表された健康指標推定式を前記記憶手段が記憶し、
    前記演算手段が前記入力手段から入力される人体組成データと前記記憶手段に記憶された健康指標推定式とを用いて、推定値としての前記健康指標を算出し、
    前記演算手段が、前記入力手段から前記健康指標が前記人体組成データとともに入力された場合に、該入力された健康指標及び人体組成データを用いて前記記憶手段に記憶された健康指標推定式を補正しかつ該補正した健康指標推定式を前記記憶手段に記憶し、その後前記入力手段から前記人体組成データが入力された場合に、前記補正した健康指標推定式を用いて前記健康指標の算出を遂行する、健康指標推定プログラム。
36. 前記健康指標推定式が、所定の母集団の被検者についての健康指標及び人体組成データに基づいて得られたものである、請求項３５記載の健康指標推定プログラム。
37. 前記所定の母集団の被検者についての健康指標が参照基準法により実測されたものである、請求項３６記載の健康指標推定プログラム。
38. 前記所定の母集団の被検者についての健康指標が推定により得られたものである、請求項３６記載の健康指標推定プログラム。
39. 前記健康指標推定式が、前記所定の母集団の被検者についての健康指標と人体組成データとに基づく回帰分析により得られたものである、請求項３６記載の健康指標推定プログラム。
40. 前記健康指標推定式は、回帰係数と推定に必要なパラメータとの積からなる項と回帰定数とを含む前記健康指標の前記人体組成データに対する回帰式からなり、
    前記演算手段は、前記入力された人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしてのユーザパラメータを前記健康指標推定式に代入することにより、推定値としての前記健康指標を算出する、請求項３９記載の健康指標推定プログラム。
41. 前記記憶手段は、前記所定の母集団の人体組成データを記憶しており、
    前記演算手段は、前記ユーザパラメータと前記所定の母集団の人体組成データ又はこれから算出したデータからなる前記パラメータとしての母集団パラメータの平均値とを比較し、その比較結果に基づいて前記健康指標推定式を補正する、請求項３９記載の健康指標推定プログラム。
42. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。
43. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。
44. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。
45. 前記所定の割合は、前記パラメータの重要度に応じたものである、請求項４４記載の健康指標推定プログラム。
46. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であると、前記健康指標推定式の回帰定数を補正する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。
47. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの１つとこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記１つのユーザパラメータに対応する回帰係数を補正する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。
48. 前記演算手段は、前記比較の結果、前記ユーザパラメータの各々とこれに対応する前記母集団パラメータの各々の平均値との差異がいずれも所定範囲内であり、かつ前記入力された人体組成データの少なくとも体型及び年齢における差異が所定範囲内にある前記所定の母集団の被検者について、前記ユーザパラメータの複数とこれに対応する前記母集団パラメータの平均値との差異のみが前記所定範囲内にないと、前記健康指標推定式の前記複数のユーザパラメータに対応する回帰係数を所定の割合で補正する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。
49. 前記所定の割合は、前記パラメータの重要度に応じたものである、請求項４８記載の健康指標推定プログラム。
50. 前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、前記健康指標推定式の回帰係数と回帰定数とを補正する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。
51. 前記演算手段は、前記入力手段から前記健康指標と前記人体組成データとの組が複数入力された場合には、該複数の組の前記健康指標と前記人体組成データとに基づく回帰式を算出し、該回帰式を前記健康指標推定式として前記記憶手段に記憶する、請求項４１記載の健康指標推定プログラム。

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