JP2011036344A - 骨状態判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】より高精度に使用者の骨の状態を判定することができる骨状態判定装置を提供する。
【解決手段】制御部２０にて使用者の生体電気インピーダンスに基づいて使用者の骨量が推定される。また制御部２０により、推定される骨量及び使用者の身体基本情報である体重と骨量データベース２２の判定基準と比較照合されるとともに使用者の骨量レベルが判定される。その判定された骨量レベルは、制御部２０により表示部１５ｂに表示される。
【選択図】図２

Description

本発明は、使用者の骨の健康状態を判定する骨状態判定装置に関するものである。

従来、使用者の骨の健康状態を判定する骨状態判定装置が広く知られている。
特許文献１の骨状態判定装置は、使用者の骨密度を推定し、その骨密度の推定値により骨粗鬆症の危険性があるか否かを判定するものである。具体的には、使用者の除脂肪量及び身長から使用者の骨密度を推定し、その骨密度の推定値と予め設定された骨密度の標準値とを比較し、標準値から離間する割合によって使用者の骨の状態（骨粗鬆症の危険度）が判定される。

特許第４０３３６１４号公報

ところで、上記の骨状態判定装置では、使用者の除脂肪量及び身長から骨密度を推測し、その推測値を骨の状態として判定しているが、より高精度に骨の状態を判定できる骨状態判定装置の開発が望まれている。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、より高精度に使用者の骨の状態を判定することができる骨状態判定装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、使用者の生体電気インピーダンスを測定するインピーダンス測定部と、前記生体電気インピーダンスに基づき前記使用者の骨量を推定する骨量推定手段と、身体基本情報に応じて予め記憶される骨量レベルの判定基準を有する骨量データベースと、前記使用者の身体基本情報及び前記骨量推定手段により推定される前記使用者の骨量を前記骨量データベースの前記判定基準と比較照合することで前記使用者の骨量レベルを判定する骨量レベル判定手段とを備えたことをその要旨とする。

この発明では、骨量推定手段にて使用者の生体電気インピーダンスに基づいて使用者の骨量が推定され、推定される骨量及び使用者の身体基本情報と骨量データベースの判定基準とが骨量レベル判定手段にて比較照合されるとともに使用者の骨量レベルが判定される。ここで、「身体基本情報」とは身長、体重、特定部位の長さ（部位長）、特定部位の重さ（部位重量）、年齢、性別の内の何れかのことを指し、これ以降同様の意味として使用する。このように、骨量を推定し、その推定した骨量と使用者の身体基本情報を基に使用者の骨量レベルを判定することで、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、より高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の骨状態判定装置において、前記骨量データベースには、前記使用者の推定した骨量を前記使用者の身長で除算した演算値によって前記骨量レベルを判定可能な前記判定基準が予め記憶され、前記骨量レベル判定手段は、前記使用者の推定した骨量を前記使用者の身長で除算した演算値を前記骨量データベースの判定基準と比較照合して前記骨量レベルを判定することをその要旨とする。

この発明では、骨量データベースには、推定した骨量を使用者の身長で除算した演算値によって前記骨量レベルを判定可能な判定基準が予め記憶される。骨量レベル判定手段により、推定した骨量を使用者の身長で除算した演算値を骨量データベースの判定基準と比較照合され、骨量レベルが判定される。このように、使用者の身長を用いて骨量レベルを判定することで、例えば使用者の身体基本情報である体重等で骨量レベルを判定する場合と比較して、経時変化が起きにくく、安定して骨量レベルの判定を行うことが可能となる。

請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の骨状態判定装置において、前記骨量レベル判定手段は、前記使用者の身長を含む身体基本情報を複数用いて前記骨量レベルを判定するように構成されるとともに、前記身体基本情報の内の前記使用者の身長の寄与率を他の身体基本情報よりも高く設定し、前記使用者の身体基本情報及び推定した前記骨量を前記判定基準と比較照合して前記骨量レベルを判定することをその要旨とする。

この発明では、骨量レベル判定手段は、使用者の身長を含む身体基本情報を複数用いて骨量レベルを判定するように構成される。骨量レベル判定手段では、身体基本情報の内の使用者の身長の寄与率を他の身体基本情報よりも高く設定され、骨量レベル判定手段により使用者の身体基本情報及び推定した骨量を判定基準と比較照合されて骨量レベルが判定される。このように、経時変化の起きにくい身長の寄与率を高くして身長を含む複数の身体基本情報にて骨量レベルを判定するため、安定した判定を行うことが可能となる。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の骨状態判定装置において、前記使用者の基本情報である体重を測定する体重検出手段を備え、前記骨量推定手段は、前記生体電気インピーダンスに基づき全身の脂肪量を推定するとともに、前記体重検出手段により測定した前記使用者の体重から脂肪量を減算することにより前記使用者の除脂肪量を算出し、該除脂肪量に基づき使用者の全身の骨量を推定し、前記骨量レベル判定手段は、前記使用者の身体基本情報及び推定した前記骨量を前記判定基準と比較照合して前記骨量レベルを判定することをその要旨とする。

この発明では、使用者の基本情報である体重を測定する体重検出手段を備え、骨量推定手段により、生体電気インピーダンスに基づき全身の脂肪量が推定されるとともに、体重検出手段により測定した使用者の体重から脂肪量を減算することにより使用者の除脂肪量が算出され、算出した除脂肪量に基づき使用者の全身の骨量を推定される。骨量レベル判定手段により、使用者の身体基本情報及び推定した骨量が判定基準と比較照合されて骨量レベルが判定される。このように、全身の除脂肪量から骨量を推定する場合であっても、骨密度を算出する必要が無いため、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の骨状態判定装置において、前記骨量推定手段は、前記生体電気インピーダンスに基づき前記使用者の身体の特定部位の骨量を推定し、該骨量及び前記使用者の身体基本情報を前記判定基準と比較照合することで前記特定部位の骨量レベルを判定することをその要旨とする。

この発明では、骨量推定手段により、生体電気インピーダンスに基づき前記使用者の身体の特定部位の骨量が推定され、推定した骨量及び使用者の身体基本情報を判定基準と比較照合することで特定部位の骨量レベルが判定される。全身の骨量レベルではなく、使用者の特定部位（例えば両腕など）の骨量レベルを判定する場合であっても、骨密度を算出する必要が無いため、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

本発明によれば、より高精度に使用者の骨の状態を判定することができる骨状態判定装置を提供することができる。

第１実施形態における骨状態判定装置の外観図。 骨状態判定装置の電気的構成を説明するためのブロック構成図。 （ａ）（ｂ）は、ＤＸＡ法による骨量と推定骨量との相関について説明するための散布図。 （ａ）（ｂ）（ｃ）は、骨量データベースについて説明するための説明図。 第２実施形態における骨量データベースについて説明するための説明図。 第３実施形態における除脂肪量と骨量との相関について説明するための散布図。 別例における除脂肪量と筋肉量との相関について説明するための散布図。 別例における筋肉量と骨量との相関について説明するための散布図。 第４実施形態における全身の除脂肪量と両腕の除脂肪量との相関について説明するための散布図。 同上における両腕の除脂肪量と両腕の骨量との相関について説明するための散布図。 別例における両腕の除脂肪量と両腕の筋肉量との相関について説明するための散布図。 別例における両腕の筋肉量と両腕の骨量との相関について説明するための散布図。

（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した第１実施形態を図面に従って説明する。
図１は、骨状態判定装置の外観図を示している。骨状態判定装置１０の踏み台１１は、その上面１１ａに足電極１２ａ〜１２ｄが設けられている。

また、踏み台１１には、体重検出手段としてのロードセル１３が内蔵されており、このロードセル１３により使用者の体重が検出されるようになっている。
また、踏み台１１の前部には、操作部１４がケーブルにて接続されている。

操作部１４は、略直方体状の操作本体部１５と、この操作本体部１５の両側面から延出する略円柱状の一対の把持部１６とで構成されている。操作本体部１５には、使用者の性別・身長・年齢等の身体基本情報が入力可能な入力部１５ａと、種々の情報を表示する表示部１５ｂとを備えている。把持部１６には、使用者が把持可能な大きさに形成され、その表面には手電極１６ａ〜１６ｄが設けられている。

次に、骨状態判定装置１０の電気的構成について説明する。
図１及び図２に示すように、骨状態判定装置１０は例えば前記踏み台１１内部に制御部２０を備え、制御部２０には、インピーダンス測定部２１と、前記ロードセル１３と、前記入力部１５ａと、前記表示部１５ｂと、骨量データベース２２とが電気的に接続されている。

インピーダンス測定部２１は、例えば足電極１２ａ，１２ｂ及び手電極１６ｄ間に例えば５０ｋＨｚ、８００μＡ程度の微弱な電流を印加する電流電源部２１ａと、足電極１２ｃ，１２ｄ及び手電極１６ｂ間の電圧を測定する電圧測定部２１ｂとを有する。そして、インピーダンス測定部２１は、電流及び測定した電圧からインピーダンスＺを算出し、そのインピーダンスＺを制御部２０に出力するように構成されている。

制御部２０は、インピーダンス測定部２１にて算出されたインピーダンスＺ、入力部１５ａにて入力された使用者の身長Ｈ及び年齢Ａ、ロードセル１３にて検出される体重Ｗを基に次の式１（Ｌｕｋａｓｋｉの式）にて使用者の骨量Ｂを推定する。尚、Ｕ１〜Ｕ４は、性別によって変わる定数である。

尚、本発明者らは、上式１にて骨量Ｂが推定できるか否か実験を行った。図３（ａ）には、６０人の女性被験者から上式１を用いて推定した骨量Ｂと、ＤＸＡ法による各自の真の骨量との比較を行った実験結果を散布図で示し、図３（ｂ）には６０人の男性被験者から上式１を用いて推定した骨量Ｂと、ＤＸＡ法による各自の真の骨量との比較を行った実験結果を散布図で示している。尚、図３（ａ）（ｂ）の各横軸はＤＸＡ法による算出した骨量を示し、図３（ａ）（ｂ）の各縦軸は上式１を用いて推定した骨量Ｂを示している。

図３（ａ）（ｂ）により、上式１にて推定した骨量と、ＤＸＡ法による真の骨量との間には、一定の相関（図３（ａ）では相関係数ｒ＝約０．８１、図３（ｂ）では相関係数ｒ＝約０．８４）があることが分かった。従って、上式１にて骨量を推定可能であるということがわかる。

制御部２０と接続される骨量データベース２２には、年齢、体重、身長、性別毎に予め実験等に基づいて設定された判定基準（図４（ａ）〜（ｃ）には、体重、身長、年齢の３つの判定基準のみを図示）が記憶されており、制御部２０にて適宜利用が可能となっている。尚、骨量レベルは１〜１０の１０段階に設定されており、身体基本情報が同範囲である場合、骨量が少ないほど骨量レベルが小さいと判定される。

上述のように構成された骨状態判定装置１０は、例えば電力が供給されて駆動可能状態である場合に、身体基本情報である使用者の身長Ｈ、年齢Ａ、性別が入力されると、制御部２０は図示しないメモリにその各情報を記憶する。そして、制御部２０にて使用者が把持部１６を手で把持するとともに踏み台１１に乗ったと判断されると、インピーダンス測定部２１は電流電源部２１ａを制御して足電極１２ａ，１２ｂ及び手電極１６ｄ間に５０ｋＨｚ、８００μＡ程度の微弱な電流を印加する。そして、インピーダンス測定部２１は電圧測定部２１ｂから足電極１２ｃ、１２ｄ及び手電極１６ｂ間の電圧を測定し、電流及び測定した電圧からインピーダンスＺを算出する。インピーダンス測定部２１は、算出したインピーダンスＺを制御部２０に出力する。また、例えばインピーダンスＺの算出及び出力と並行してロードセル１３は、使用者の体重Ｗを計測し、その体重Ｗを制御部２０に出力する。

制御部２０は、インピーダンスＺと、入力部１５ａにて入力された使用者の身長Ｈ及び年齢Ａと、ロードセル１３にて検出される体重Ｗとを基に上式１にて使用者の骨量Ｂを推定する。そして、制御部２０は、骨量Ｂと、例えば使用者の身体基本情報である体重Ｗとを基にし、骨量データベース２２の体重に基づいて設定される判定基準（図４（ａ）参照）と比較照合し、使用者の体重Ｗにおける骨量Ｂがどの骨量レベルであるか判定する。ここで、使用者の体重Ｗを６０ｋｇで推定した骨量Ｂがｄ３（ｋｇ）〜ｄ４（ｋｇ）の範囲にある場合、制御部２０は、使用者の骨量レベルを「４」と判定する。

制御部２０は、前記工程で判定した骨量レベルを表示部１５ｂに表示し、使用者に対して骨量レベルの報知を行われる。
上述したように、本実施形態の骨状態判定装置１０では、使用者の身体情報（本実施形態では体重Ｗ）に応じた骨量データベース２２の判定基準が参照され、その判定基準により使用者の身体基本情報に応じた骨量レベルを判定することができる。

次に、例えばＤＸＡ法によって骨量が３．３ｋｇと判定された身長１７８ｃｍ、体重６８ｋｇの使用者ＭＡと、骨量及び身長が同等で体重９９ｋｇの使用者ＭＢとにおいて、推定した骨密度について骨の状態を判定する場合と、推定した骨量について骨の状態を判定する場合とについて説明する。

従来のように推定した骨量から推定した骨密度を算出する場合、推定した骨量Ｂを身長Ｈの二乗で除算して骨密度を求める。この場合、使用者ＭＡの推定骨した密度と使用者ＭＢの推定した骨密度とは同量として判断され、骨の状態も同レベルと判定されることとなる。しかしながら、体重等その他の身体基本情報が異なる使用者ＭＡ，ＭＢでは、ＤＸＡ法により真の骨密度が異なる（使用者ＭＡは１．３２ｇ／ｃｍ^２、使用者ＭＢは１．２１ｇ／ｃｍ^２）と判定されることがあるため、従来のように、骨密度にて骨の状態を判定する骨状態判定装置では誤った判定がなされる虞がある。

一方、本実施形態の骨状態判定装置１０の制御部２０では、推定した骨量Ｂと、入力部１５ａに入力された各使用者ＭＡ，ＭＢの体重Ｗとに基づいて、骨量データベース２２の判定基準（図４（ａ）参照）と比較照合されるため、使用者ＭＡの骨量レベルが使用者ＭＢの骨量レベルよりも高いと判断される。つまり本装置１０では従来の骨状態判定装置よりも高精度に骨の状態を判定することができるようになっている。

また、骨の状態を検出する上で、制御部２０にて骨量Ｂを推定し、その推定した骨量Ｂを基に骨量レベルを判定しているため、従来構成のように骨密度を算出する必要がないため、その算出する工程を省略することができる。また、骨密度を算出する際に、推定した骨量を身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、より高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

次に、本実施形態の特徴的な作用効果を記載する。
（１）制御部２０にて使用者の生体電気インピーダンスＺに基づいて使用者の骨量Ｂが推定される。また制御部２０により、推定される骨量Ｂ及び使用者の身体基本情報である体重Ｗと骨量データベース２２の判定基準と比較照合されるとともに使用者の骨量レベルが判定される。その判定された骨量レベルは、制御部２０により表示部１５ｂに表示される。このように、骨量を推定し、その推定した骨量と使用者の身体基本情報を基に使用者の骨量レベルを判定することで、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、より高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

（２）使用者の身体情報（本実施形態では体重Ｗ）に応じた骨量データベース２２の判定基準が参照され、その判定基準により使用者の身体基本情報に応じた骨量レベルを判定することができる。

（３）また、骨量データベース２２の判定基準（図４（ａ）〜（ｃ）参照）を用いて、使用者の身体基本情報の違いに基づいた骨の状態を判定することができる。そのため、例えば身長及び骨量が同等で体重が異なる２人の使用者ＭＡ，ＭＢであっても体重の判定基準を用いることで、２人の骨の状態（骨量レベル）の違いを判定でき、これにより従来の骨状態判定装置よりも高精度に骨の状態を判定することができる。

（第２実施形態）
以下、本発明を具体化した第２実施形態を図面に従って説明する。尚、第１実施形態と同じ部材については同じ符号を付して図面及び説明の全て又は一部を割愛する。

本実施形態の骨量データベース２２（図２参照）には、図５に示すように骨量を身体基本情報である身長にて除算した演算値にて骨量レベルの判定基準が実験等を基に規定されている。尚、このデータベース２２の判定基準にて推定した使用者の骨量Ｂを使用者の身長Ｈで除算することで図５に示す判定基準にて骨量レベルの判定が可能となっている。尚、これらの判定基準は性別毎にデータベース２２に記憶されている。

骨量データベース２２が接続される制御部２０は、使用者の骨量Ｂを推定した後に、その骨量Ｂを使用者の身長Ｈにて除算し、その除算した演算値と図５に示す判定基準と比較照合し、使用者の除算した演算値がどの骨量レベルに該当するのか判定する。ここで、例えば前記演算値がｘ４〜ｘ５の範囲である場合、制御部２０は使用者の骨量レベルを「５」と判定する。

そして、上記第１実施形態同様に、制御部２０は、前記工程で判定した骨量レベルを表示部１５ｂに表示し、使用者に対して骨量レベルの報知を行う。また、制御部２０にて使用者の身長Ｈを用いて骨量レベルを判定することで、例えば使用者の身体基本情報である体重等で骨量レベルを判定する場合と比較して、経時変化が起きにくく、安定して骨量レベルの判定を行うことが可能となっている。

次に、本実施形態の特徴的な作用効果を記載する。
（４）骨量データベース２２には、推定した骨量Ｂを使用者の身長Ｈで除算した演算値によって骨量レベルを判定可能な判定基準が予め記憶される。制御部２０により、推定した骨量Ｂを使用者の身長Ｈで除算した演算値を骨量データベース２２の判定基準と比較照合され、骨量レベルが判定される。このように、使用者の身長Ｈを用いて骨量レベルを判定することで、例えば使用者の身体基本情報である体重Ｗ等で骨量レベルを判定する場合と比較して、経時変化が起き難く、安定して骨量レベルの判定を行うことが可能となる。

（第３実施形態）
以下、本発明を具体化した第３実施形態を図面に従って説明する。尚、第１及び第２実施形態と同じ部材については同じ符号を付して図面及び説明の全て又は一部を割愛する。

本実施形態では、使用者の除脂肪量から使用者の骨量を推定し、それを基に骨量レベルを判定している。
図６は、ＤＸＡ法で測定した全身の除脂肪量に対する全身の骨量の散布図を示している。図６により、除脂肪量と骨量との間には、一定の相関（図６では相関係数ｒ＝約０．７８）があることが分かった。従って、除脂肪量から骨量を推定できることがわかる。

以上を踏まえ、図２に示すインピーダンス測定部２１にてインピーダンスＺが算出されると、制御部２０は次の式２にて全身の体密度Ｔ１を算出する。尚、定数Ｕ５〜Ｕ７は性別によって変わる定数である。

次いで、制御部２０は全身の算出した体密度Ｔ１を基に次の式３（Ｂｒｏｚｅｋの式）にて全身の体脂肪率Ｔ２を算出する。尚、定数Ｕ８，Ｕ９は性別によって変わる定数である。

そして、制御部２０は、算出した全身の体脂肪率Ｔ２及びロードセル１３にて計測された体重Ｗを基に次の式４にて全身の除脂肪量Ｔ３を算出する。尚、式４では、体脂肪率Ｔ２×体重Ｗにて脂肪量を表している。

そして、制御部２０は、算出した除脂肪量Ｔ３を基に次の式５にて全身の骨量Ｂ１を算出する、尚、定数Ｕ１０，Ｕ１１は性別によって変わる定数である。

そして、制御部２０は、全身の骨量Ｂ１と、例えば使用者の身体基本情報である身長Ｈとを基にし、骨量データベース２２の身長に基づいて設定される判定基準（図４（ｂ）参照）と比較照合し、使用者の身長Ｈにおける骨量Ｂ１がどの骨量レベルであるか判定する。ここで、使用者の身長を１７０ｃｍ、推定した骨量Ｂ１がｊ６（ｋｇ）〜ｊ７（ｋｇ）の範囲にある場合、制御部２０は、使用者の骨量レベルを「７」と判定する。

制御部２０は、前記工程で判定した骨量レベルを表示部１５ｂに表示し、使用者に対して骨量レベルの報知を行う。また、骨の状態を検出する上で、制御部２０にて骨量Ｂ１を推定し、その推定した骨量Ｂ１を基に骨量レベルを判定しているため、従来構成のように骨密度を算出する必要がないため、その算出する工程を省略することができる。また、骨密度を算出する際に、推定した骨量を身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、より高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することが可能となっている。

次に、本実施形態の特徴的な作用効果を記載する。
（５）使用者の基本情報である体重Ｗを測定するロードセル１３を備え、制御部２０により、生体電気インピーダンスに基づき全身の脂肪量が推定されるとともに、ロードセル１３により測定した使用者の体重Ｗから脂肪量を減算することにより使用者の除脂肪量が算出され、算出した除脂肪量Ｔ３に基づき使用者の全身の骨量を推定される。制御部２０により、使用者の身体基本情報である身長Ｈ及び推定した骨量Ｂ１が判定基準と比較照合されて骨量レベルが判定される。このように、全身の除脂肪量から骨量を推定する場合であっても、骨密度を算出する必要が無いため、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

尚、上記第３実施形態は、以下のように変更してもよい。
・上記第３実施形態では、使用者の除脂肪量から骨量を推定する構成としたが、除脂肪量から筋肉量を推定し、その推定した筋肉量から使用者の骨量を推定し、それを基に骨量レベルを判定した構成を採用してもよい。

以下、その構成を図面に従って説明する。
図７は、ＤＸＡ法で測定した全身の除脂肪量に対する全身の筋肉量の散布図を示し、図８は、ＤＸＡ法で測定した全身の筋肉量に対する全身の骨量の散布図を示している。図７により、除脂肪量と筋肉量との間には、高い相関（図７では相関係数ｒ＝約１．０）があることが分かった。従って、除脂肪量から筋肉量を推定できることがわかる。また、図８により、筋肉量と骨量との間には、一定の相関（図８では相関係数ｒ＝約０．７６）があることが分かった。従って、筋肉量から骨量を推定できることがわかる。

以上を踏まえ、図２に示すインピーダンス測定部２１にてインピーダンスＺが算出されると、制御部２０上記式２〜式４を用いて使用者の全身の除脂肪量Ｔ３を算出する。
次いで制御部２０は、算出した除脂肪量Ｔ３を基に次の式６にて全身の筋肉量Ｔ４を算出する。尚、係数Ｕ１２，Ｕ１３は、図７の一次関数による線形回帰の場合の係数である。

そして、制御部２０は、算出した筋肉量Ｔ４を基に次の式７にて全身の骨量Ｂ２を算出する。尚、次の式７は、図８に示す筋肉量及び骨量の近似曲線に相当し、定数Ｕ１４，Ｕ１５が予め定義されている。

そして、制御部２０は、全身の骨量Ｂ２と、例えば使用者の身体基本情報である身長Ｈとを基にし、骨量データベース２２の身長に基づいて設定される判定基準（図４（ｂ）参照）と比較照合し、使用者の身長Ｈにおける骨量Ｂ１がどの骨量レベルであるか判定する。ここで、使用者の身長を１８０ｃｍ、推定した骨量Ｂ２がｋ３（ｋｇ）〜ｋ４（ｋｇ）の範囲にある場合、制御部２０は、使用者の骨量レベルを「４」と判定する。

制御部２０は、前記工程で判定した骨量レベルを表示部１５ｂに表示し、使用者に対して骨量レベルの報知を行う。
以上のような構成であっても、上記第３実施形態と同様に骨密度を算出する必要が無いため、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

（第４実施形態）
以下、本発明を具体化した第４実施形態を図面に従って説明する。尚、第１〜第３実施形態と同じ部材については同じ符号を付して図面及び説明の全て又は一部を割愛する。

上記第３実施形態では全身の骨量レベルを判定したが、本実施形態では、使用者の身体の特定部位（例えば両腕など）の骨量レベルを判定している。
本実施形態の骨量データベース２２には、使用者の特定部の身体基本情報である部位長、部位重量、年齢、性別毎に予め実験等に基づいて設定された判定基準が予め記憶されている。尚、部位長は身長と、部位重量は体重と相関があることが一般的に知られていることから、入力部１５ａに入力される身長若しくはロードセル１３にて計測される体重から部位長若しくは部位重量を例えば制御部２０にて推定することができる。

図９は、ＤＸＡ法で測定した全身の除脂肪量に対する両腕の除脂肪量の散布図を示し、図１０は、ＤＸＡ法で測定した両腕の除脂肪量に対する両腕の骨量の散布図を示している。図９により、全身の除脂肪量と両腕の除脂肪量との間には一定の相関（図９では相関係数ｒ＝約０．８４）があることが分かった。従って、全身の除脂肪量から両腕の除脂肪量を推定できることがわかる。また、図１０により、両腕の除脂肪量と両腕の骨量との間には一定の相関（図１０では相関係数ｒ＝０．８２）があることが分かった。従って、両腕の除脂肪量から両腕の骨量を推定できることがわかる。

以上を踏まえ、図２に示すインピーダンス測定部２１にてインピーダンスＺが算出されると、制御部２０上記式２〜式４を用いて使用者の全身の除脂肪量Ｔ３を算出する。
次いで制御部２０は、算出した除脂肪量Ｔ３を基に次の式８にて特定部位である両腕の除脂肪量Ｔ５を算出する。尚、定数Ｕ１６，Ｕ１７は、性別によって変わる定数である。

そして、制御部２０は、算出した特定部位の除脂肪量Ｔ５を基に次の式９にて特定部位の骨量Ｂ３を算出する。尚、定数Ｕ１８，１９は、性別によって変わる定数である。

そして、制御部２０は、特定部位の骨量Ｂ３と、例えば使用者の身体基本情報である身長Ｈから推定した使用者の腕の長さを基にし、骨量データベース２２の腕の長さに基づいて設定される判定基準（図示略）と比較照合する。制御部２０は、使用者の身長Ｈから推定される使用者の腕の長さに基づく骨量Ｂ３が、どの骨量レベルであるか判定し、その骨量レベルを表示部１５ｂに表示し、使用者に対して骨量レベルの報知を行うようになっている。また、骨の状態を検出する上で、制御部２０にて骨量Ｂ３を推定し、その推定した骨量Ｂ３を基に骨量レベルを判定しているため、従来構成のように骨密度を算出する必要がないため、その算出する工程を省略することができる。また、骨密度を算出する際に、推定した骨量を身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、より高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することが可能となっている。

次に、本実施形態の特徴的な作用効果を記載する。
（６）制御部２０により、生体電気インピーダンスに基づき使用者の身体の特定部位（腕）の骨量が推定され、推定した腕の骨量及び使用者の身体基本情報を判定基準と比較照合することで特定部位の骨量レベルが判定される。全身の骨量レベルではなく、使用者の特定部位（例えば両腕など）の骨量レベルを判定する場合であっても、骨密度を算出する必要が無いため、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

尚、上記第４実施形態は、以下のように変更してもよい。
・上記第３実施形態では、使用者の除脂肪量から骨量を推定する構成としたが、除脂肪量から筋肉量を推定し、その推定した筋肉量から使用者の骨量を推定し、それを基に骨量レベルを判定した構成を採用してもよい。

図１１は、ＤＸＡ法で測定した両腕の除脂肪量に対する両腕の筋肉量の散布図を示し、図１２は、ＤＸＡ法で測定した両腕の筋肉量に対する両腕の骨量の散布図を示している。図１１により、両腕の除脂肪量と両腕の筋肉量との間には、高い相関（図１１では相関係数ｒ＝約１．０）があることが分かった。従って、両腕の除脂肪量から両腕の筋肉量を推定できることがわかる。また、図１２により、両腕の筋肉量と両腕の骨量との間には、一定の相関（図１２では相関係数ｒ＝約０．８０）があることが分かった。従って、両腕の筋肉量から両腕の骨量を推定できることがわかる。

以上を踏まえ、図２に示すインピーダンス測定部２１にてインピーダンスＺが算出されると、制御部２０上記式２〜式４及び式８を用いて使用者の特定部位（例えば両腕など）の除脂肪量Ｔ５を算出する。

次いで制御部２０は、算出した部位除脂肪量Ｔ５を基に次の式１０にて特定部位の筋肉量Ｔ６を算出する。尚、定数Ｕ２０，Ｕ２１は、性別によって変わる定数である。

そして、制御部２０は、算出した部位筋肉量Ｔ６を基に次の式１１にて特定部位の骨量Ｂ４を算出する。尚、定数Ｕ２２，Ｕ２３は、性別によって変わる定数であり、式１１は、図１２の近似曲線に相当する。

そして、制御部２０は、特定部位の骨量Ｂ３と、例えば使用者の身体基本情報である身長Ｈから推定した使用者の腕の長さを基にし、骨量データベース２２の腕の長さに基づいて設定される判定基準（図示略）と比較照合する。制御部２０は、使用者の身長Ｈから推定される使用者の腕の長さに基づく骨量Ｂ３が、どの骨量レベルであるか判定し、その骨量レベルを表示部１５ｂに表示し、使用者に対して骨量レベルの報知を行うようになっている。

以上のような構成であっても、上記第３実施形態と同様に骨密度を算出する必要が無いため、従来のように骨量を求めた後に使用者の身長の二乗で除算して骨密度を算出するような過程を省略できる。また、身長の二乗で除算することによる計算不良等の精度低下を抑えることができるため、高精度に使用者の骨の状態（骨量レベル）を判定することができる。

尚、本発明の各実施形態は、以下のように変更してもよい。
・上記各実施形態では、骨量データベース２２に格納された身体基本情報の内の１つのみを選択する構成としたが、これに限らず、例えば身体基本情報の内の２つ以上を選択して骨量レベルを総合的に判定する構成としてもよい。尚、この場合、使用者の身長の情報を含み、その他の身体基本情報よりも身長の寄与率を高く（重み付け）することが望ましい。これは、使用者の身長がその他の身体基本情報である年齢や体重と比較して経時変化が少ない為であり、このような構成とすることで安定して骨量を推定し、骨量レベルを判定することが可能となる。

・上記各実施形態では、体重検出手段としてのロードセル１３にて使用者の体重Ｗを計測する構成としたが、これに限らず、体重Ｗを入力部１５ａにて入力する構成であってもよい。尚、この場合ロードセル１３を省略した構成を採用してもよい。

・上記各実施形態では、使用者の身体基本情報である身長Ｈを入力部１５ａにて入力する構成としたが、これに限らず、使用者の身長Ｈを計測する構成を採用してもよい。
・上記各実施形態における推定式として一次関数を用いたが、これに限らず、二次関数、対数関数、指数関数などの内、２変量の分布に応じた関数を用いて推定してもよい。

・上記各実施形態では、骨量レベルの判定基準を各身体基本情報において１０段階となるように構成したが、その段階数は適宜変更してもよい。

１０…骨状態判定装置、１３…ロードセル（体重検出手段）、２０…制御部（骨量推定手段及び骨量レベル判定手段）、２１…インピーダンス測定部、２２…骨量データベース、Ａ…年齢（身体基本情報）、Ｂ，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４…骨量、Ｈ…身長（身体基本情報）、ＭＡ，ＭＢ…使用者、Ｔ３，Ｔ５…除脂肪量、Ｗ…体重（身体基本情報）、Ｚ…生体電気インピーダンス。

Claims (5)

1. 使用者の生体電気インピーダンスを測定するインピーダンス測定部と、
   前記生体電気インピーダンスに基づき前記使用者の骨量を推定する骨量推定手段と、
   身体基本情報に応じて予め記憶される骨量レベルの判定基準を有する骨量データベースと、
   前記使用者の身体基本情報及び前記骨量推定手段により推定される前記使用者の骨量を前記骨量データベースの前記判定基準と比較照合することで前記使用者の骨量レベルを判定する骨量レベル判定手段と
   を備えたことを特徴とする骨状態判定装置。
2. 請求項１に記載の骨状態判定装置において、
   前記骨量データベースには、前記使用者の推定骨量を前記使用者の身長で除算した演算値によって前記骨量レベルを判定可能な前記判定基準が予め記憶され、
   前記骨量レベル判定手段は、前記使用者の推定した骨量を前記使用者の身長で除算した演算値を前記骨量データベースの判定基準と比較照合して前記骨量レベルを判定することを特徴とする骨状態判定装置。
3. 請求項１に記載の骨状態判定装置において、
   前記骨量レベル判定手段は、前記使用者の身長を含む身体基本情報を複数用いて前記骨量レベルを判定するように構成されるとともに、前記身体基本情報の内の前記使用者の身長の寄与率を他の身体基本情報よりも高く設定し、前記使用者の身体基本情報及び推定した前記骨量を前記判定基準と比較照合して前記骨量レベルを判定することを特徴とする骨状態判定装置。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の骨状態判定装置において、
   前記使用者の基本情報である体重を測定する体重検出手段を備え、
   前記骨量推定手段は、前記生体電気インピーダンスに基づき全身の脂肪量を推定するとともに、前記体重検出手段により測定した前記使用者の体重から脂肪量を減算することにより前記使用者の除脂肪量を算出し、該除脂肪量に基づき使用者の全身の骨量を推定し、
   前記骨量レベル判定手段は、前記使用者の身体基本情報及び推定した前記骨量を前記判定基準と比較照合して前記骨量レベルを判定することを特徴とする骨状態判定装置。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載の骨状態判定装置において、
   前記骨量推定手段は、前記生体電気インピーダンスに基づき前記使用者の身体の特定部位の骨量を推定し、該骨量及び前記使用者の身体基本情報を前記判定基準と比較照合することで前記特定部位の骨量レベルを判定することを特徴とする骨状態判定装置。

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