JP2013202051A - 内臓脂肪シミュレーション装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの身体情報から内臓、皮下脂肪形状などの腹部断面形状を高精度に作成・表示できるようにする。
【解決手段】内臓脂肪形状を作成する内臓脂肪シミュレーション装置として、腹囲を入力する入力部と、内臓脂肪面積推定式と、内臓脂肪モデルとその特徴点座標、内臓脂肪面積、特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積との関係式が格納されたデータベースと、腹囲を内臓脂肪面積推定式に代入し、内臓脂肪面積推定値を算出する内臓脂肪面積推定値算出部と、特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積との関係式を内臓脂肪モデルの内臓脂肪面積から内臓脂肪面積推定値まで積分して特徴点の移動距離を算出し、特徴点の移動位置を算出する内臓脂肪特徴点移動距離算出部と、特徴点の移動位置を元に内臓脂肪モデルを変形させ内臓脂肪形状を作成する内臓脂肪形状作成部を有するものを提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザの身体情報から内臓脂肪、皮下脂肪形状などの腹部断面形状を推定・表示する内臓脂肪シミュレーション装置及び同装置を実現するプログラムに関する。

内臓脂肪面積は、X線CT等で臍部位の断層画像を撮って測定されるが、装置が高価で大きく、簡便に測定することが難しい。そのため、ユーザが容易に測定可能な腹囲などの身体情報から内臓脂肪面積を推定し、その大きさを円で表示する装置がある。（例えば、特許文献１を参照）。

特許第３９１０７９５号

ところが、実際の内臓脂肪の形状は円ではなく、複雑な形状をしている。ユーザに内臓脂肪蓄積状態を把握させ、健康意識を向上させるためには、内臓脂肪形状を精度よく表示して視覚に訴えることが重要と考えられる。しかし、従来技術では、内臓脂肪形状を精度よく推定・表示する方法について考慮されていなかった。

本発明は、ユーザの身体情報から内臓脂肪形状、皮下脂肪形状などの腹部断面形状を精度よく推定し、必要に応じて表示可能な内臓脂肪シミュレーション装置及びプログラムを提供する。

本発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、ユーザの内臓脂肪形状、皮下脂肪形状などの腹部断面形状を作成する内臓脂肪シミュレーション装置であって、(a) 少なくともユーザの腹囲を入力する入力部と、(b) ユーザの腹囲から内臓脂肪面積推定値を算出するための内臓脂肪面積推定式と、内臓脂肪モデル画像と、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積と、前記内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積との関係式が格納されたデータベースと、(c) 入力された前記ユーザの腹囲を前記内臓脂肪面積推定式に代入し、前記内臓脂肪面積推定値を算出する内臓脂肪面積推定値算出部と、(d) 前記内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積の関係式を前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積から前記内臓脂肪面積推定値まで積分して前記内臓脂肪特徴点の移動距離を算出し、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と前記内臓脂肪特徴点の移動距離から前記内臓脂肪特徴点の移動位置を算出する内臓脂肪特徴点移動距離算出部と、(e) 前記内臓脂肪特徴点の移動位置に基づいて、前記内臓脂肪モデル画像を変形させ、前記内臓脂肪形状を作成する内臓脂肪形状作成部とを有する。

本発明によれば、ユーザの身体情報である腹囲を入力するだけで、ユーザの内臓脂肪形状を精度よく推定することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。

実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置の機能ブロック構成を示す図。 腹部CT画像の一例を示す説明図。 ユーザの腹囲入力から腹部断面形状表示までの処理の流れを示すフローチャート。 実施例１に係る推定式情報管理部により管理される推定式情報の一例を示す図。 腹部断面モデル管理部により管理される内臓脂肪モデル画像と背骨周辺組織モデル画像の一例を示す図。 モデル形状データ管理部により管理される内臓脂肪モデルの形状データの一例を示す図。 移動係数管理部により管理される内臓脂肪特徴点の移動係数の一例を示す図。 実施例１の出力部に表示されるユーザ情報入力画面の一例を示す図。 内臓脂肪モデル画像から内臓脂肪形状を作成する方法の一例を示す図。 腹部断面モデル管理部により管理される腹筋モデル画像の一例を示す図。 モデル形状データ管理部により管理される腹筋モデルの形状データの一例を示す図。 腹筋モデル画像から腹筋形状を作成する方法の一例を示す図。 腹部断面モデル管理部により管理される皮下脂肪モデル画像の一例を示す図。 モデル形状データ管理部により管理される皮下脂肪モデルの形状データの一例を示す図。 移動係数管理部により管理される皮下脂肪特徴点の移動係数の一例を示す図。 皮下脂肪モデル画像から皮下脂肪形状を作成する方法の一例を示す図。 腸、腎臓等の内臓画像の一例を示す図。 内臓可視化指標の一例と当該指標に基づいた内臓画像の作成方法の一例を示す図。 内臓画像の表示位置を算出する方法の一例を示す図。 実施例１に係る出力部に表示される腹部断面形状表示画面の一例を示す図。 実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置の機能ブロック構成を示す図。 実施例２に係る脂肪形状データ管理部により管理される内臓脂肪形状データの一例を示す図。 実施例２に係る脂肪形状データ管理部により管理される皮下脂肪形状データの一例を示す図。 腹部CT画像の入力から内臓脂肪・皮下脂肪特徴点の移動係数作成までの処理の流れを示すフローチャート。 実施例２に係る内臓脂肪・皮下脂肪特徴点の移動係数の一例を示す図。 実施例２に係る人の腹部の正中断面の一例を示す図。 実施例２に係る内臓脂肪モデル、皮下脂肪モデル画像等の腹部断面モデル画像の作成処理の流れの一例を示すフローチャート。 実施例２に係る腹部CT画像の入力から内臓可視化指標の算出までの処理の流れの一例を示すフローチャート。 実施例２に係る腹部CT画像から内臓可視化指標が算出されるまでの処理の一例を示す図。 実施例３に係る内臓脂肪シミュレーション装置の機能ブロック構成を示す図。 実施例３に係るユーザの腹囲・体重変化量の入力から体重変化前後の腹部断面形状表示までの処理の流れの一例を示すフローチャート。 実施例３に係る推定式情報管理部により管理される推定式情報の一例を示す図。 実施例３に係る出力部に表示されるユーザ情報入力画面の一例を示す図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と体重変化量入力前の状態を示す図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と体重変化量入力後の状態を示す図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と体重変化量入力前の状態を人体模型図と共に示す図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と体重変化量入力後の状態を人体模型図と共に示す図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と体重変化前後の状態を腹部体型と共に示す図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と内臓脂肪量・皮下脂肪量を表示する前の状態を示す図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と体重変化前後の内臓脂肪量を表示する図。 実施例３に係る出力部に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例と体重変化前後の皮下脂肪量を表示する図。 実施例４に係る出力部に表示される体重記録画面の一例を示す図。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施の態様は、後述する実施例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。

［実施例１］
本実施例においては、ユーザの腹囲を入力値として、内臓脂肪面積・全脂肪（内臓脂肪＋皮下脂肪）面積を推定し、その推定値に基づいてユーザの内臓脂肪形状、皮下脂肪形状などの腹部断面形状を作成・表示する内臓脂肪シミュレーション装置について説明する。

実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、ＣＰＵと、メモリと、記憶媒体とから構成される。記憶媒体は、例えば不揮発性記憶媒体等である。不揮発性記憶媒体には、磁気ディスク、不揮発性メモリ等が含まれる。記憶媒体は、内臓脂肪シミュレーション装置の機能を実現するプログラム、その算出結果などを格納する。メモリには、記憶媒体に格納されているプログラムが展開される。ＣＰＵは、メモリに展開されたプログラムを実行する。以下で説明する処理及び演算は、ＣＰＵが実行する。

図１に、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置のブロック構成例を示す。内臓脂肪シミュレーション装置は、内臓脂肪シミュレーション端末１０１とデータベース１０６とから構成される。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、入力部１０２、腹部断面形状作成部１０５、出力部１０４を備える。入力部１０２には、マウス、キーボードなどが用いられる。出力部１０４には、内臓脂肪シミュレーション端末１０１の算出結果を表示するディスプレイや算出結果を印刷するプリンタなどが用いられる。

腹部断面形状作成部１０５は、内臓脂肪形状作成部１０３、腹筋形状作成部１０９、皮下脂肪形状作成部１１５、内臓画像作成部１１６を備える。

内臓脂肪形状作成部１０３は、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８、内臓脂肪面積推定値算出部１１４を備える。

内臓脂肪面積推定値算出部１１４は、入力部１０２で入力されたユーザの腹囲などの身体情報から内臓脂肪面積推定値を算出する。内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８は、内臓脂肪面積推定値算出部１１４で算出された内臓脂肪面積推定値と、データベース１０６に格納されている内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積と、内臓脂肪移動係数から内臓脂肪特徴点の移動距離を算出し、内臓脂肪特徴点の移動位置を算出する。

内臓脂肪形状作成部１０３は、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点の移動位置に基づいて、データベース１０６に格納されている内臓脂肪モデル画像を変形し、内臓脂肪形状を作成する。

ここで、内臓脂肪特徴点は、内臓脂肪モデル画像の最も前面側の点、内臓脂肪モデル画像の最も左側もしくは右側面側の点、内臓脂肪モデル画像と後述する背骨周辺組織モデル画像の接点、後述する腹筋モデル画像の腹直筋と外腹斜筋の中間点を少なくとも内臓脂肪特徴点として設定され、座標と共に管理されている。内臓脂肪特徴点の設定例はこれに限らず、前述した特徴点の設定に加え、内臓脂肪外周部の任意の点を特徴点に設定してもよい。

腹筋形状作成部１０９は、腹筋特徴点移動位置算出部１１０を備える。腹筋特徴点移動位置算出部１１０は、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点の移動位置と、データベース１０６に格納されている腹筋特徴点の座標から腹筋特徴点の移動位置を算出する。腹筋形状作成部１０９は、腹筋特徴点移動位置算出部１１０で算出された腹筋特徴点移動位置に基づいて、データベース１０６に格納されている腹筋モデル画像を変形し、腹筋形状を作成する。

この実施例の場合、腹筋特徴点は、腹筋モデル画像のうち、(a) 最も左側面側の点、(b) 背骨周辺組織と接する点（背面側）、(c) これら２点で腹筋形状に接する２直線の交点、(d) 前記左側面側の点で腹筋形状に接する直線と、前記左側面側の点と腹筋形状上で隣接する内臓脂肪特徴点における腹筋形状での接線との交点、(e) 腹筋形状において隣接関係にある２つの内臓脂肪特徴点で腹筋形状に接する２つの直線の交点（前面側）として与える。本明細書では、腹筋特徴点に限らず、ユーザの臍側を前面側と呼ぶ。また、ユーザの左手側を左側、右手側を右側と呼ぶ。各腹筋特徴点は、それらの座標と共に管理される。なお、本実施例では、腹筋モデル画像の左半身側に腹筋特徴点を設定しているが、右半身側に腹筋特徴点を設定してもよい。

皮下脂肪形状作成部１１５は、全脂肪面積推定値算出部１１３、皮下脂肪特徴点移動距離算出部１１２を備える。全脂肪面積推定値算出部１１３は、入力部１０２を通じて入力されたユーザの腹囲などの身体情報から内臓脂肪面積と皮下脂肪面積の和である全脂肪面積推定値を算出する。皮下脂肪特徴点移動距離算出部１１２は、全脂肪面積推定値算出部１１３で算出された全脂肪面積推定値と、データベース１０６に格納されている皮下脂肪モデル画像の全脂肪面積と、皮下脂肪移動係数とを基に皮下脂肪特徴点の移動距離を算出し、皮下脂肪特徴点の移動位置を算出する。皮下脂肪形状作成部１１５は、皮下脂肪特徴点移動距離算出部１１２で算出された皮下脂肪特徴点の移動位置に基づいて、データベース１０６に格納されている皮下脂肪モデル画像を変形させて皮下脂肪形状を作成する。

ここで、皮下脂肪特徴点は、少なくとも(a) 皮下脂肪モデル画像の最も前面側の点、(b) 皮下脂肪モデル画像の最も左側もしくは右側面側の点、(c) 皮下脂肪モデル画像の最も背面側の点、(d) 皮下脂肪モデル画像の背骨後ろ側の点として与える。各皮下脂肪特徴点は、座標と共に管理される。なお、皮下脂肪特徴点は、これらの４点に加え、皮下脂肪外周部に位置する任意の点を追加的に設定してもよい。

内臓画像作成部１１６は、内臓画像表示位置算出部１１７を備える。内臓画像作成部１１６は、内臓脂肪面積推定値算出部１１４で算出された内臓脂肪面積推定値と、データベース１０６に格納されている内臓可視化指標から内臓画像を作成する。内臓画像表示位置算出部１１７は、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点の移動距離に基づいて、内臓画像作成部１１６で作成された内臓画像の表示位置を算出する。

腹部断面形状作成部１０５は、(a) 皮下脂肪形状作成部１１５で作成された皮下脂肪形状、(b) 腹筋形状作成部１０９で作成された腹筋形状、(c) 内臓脂肪形状作成部１０３で内臓脂肪形状、(d) 内臓画像作成部１１６で作成された内臓画像、(e) データベース１０６に格納されている背骨周辺組織モデルを順に重ね合わせて腹部断面形状を作成し、出力部１０４に表示する。

データベース１０６は、モデル形状データ管理部１２０、移動係数管理部１２２、推定式情報管理部１２３、腹部断面モデル管理部１２５、及び内臓可視化指標管理部１２６を備える。

モデル形状データ管理部１２０は、(a) 内臓脂肪モデル画像の特徴点のXY座標、(b) 内臓脂肪面積値、(c) 腹筋モデル画像の特徴点のXY座標、(d) 皮下脂肪モデル画像の特徴点のXY座標、(e) 全脂肪面積値を管理する。

移動係数管理部１２２は、(a) 内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積の関係を示す式、(b) 皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当りの移動距離と全脂肪面積の関係を示す式を管理する。

推定式情報管理部１２３は、(a) 内臓脂肪面積推定式、(b) 全脂肪面積推定式を管理する。
腹部断面モデル管理部１２５は、(a) 内臓脂肪モデル画像、(b) 皮下脂肪モデル画像、(c) 腹筋モデル画像、(d) 背骨周辺組織モデル画像を管理する。

内臓可視化指標管理部１２６は、内臓の可視化度合いを示す内臓可視化指標を管理する。なお、データベース１０６は、前述した情報以外のデータを管理してもよい。

図２に、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が画像間で異なる２つの腹部CT画像（同一ユーザについて異なる時点に取得した画像）の一例を示す。１つ目の腹部CT画像（上図）は、皮下脂肪２０１、腹筋（腹直筋２０２、外腹斜筋２０３）、内臓脂肪２０４、背骨周辺組織（背骨２０６、大腰筋・脊柱起立筋２０５、大静脈・大動脈２０７）、腸・腎臓等の内臓２０８を示している。２つ目の腹部CT画像（下図）は、皮下脂肪２１１、腹筋（腹直筋２１２、外腹斜筋２１３）、内臓脂肪２１４、背骨周辺組織（背骨２１６、大腰筋・脊柱起立筋２１５、大静脈・大動脈２１７）、腸・腎臓等の内臓２１８を示している。

本実施例では、同一ユーザについて異なる時点に取得した内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が異なる２つの腹部CT画像を複数人分用意し、それらから作成した腹部断面モデル（内臓脂肪、腹筋、皮下脂肪、背骨周辺組織モデル画像）、特徴点移動係数、内臓可視化指標に基づいて、腹部断面形状を生成・表示する方法について説明する。なお、腹部断面モデル、特徴点移動係数、内臓可視化指標の作成方法については実施例２で説明する。

図３に、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置で実行される処理動作の概要を示す。図３は、入力部１０２を通じ、ユーザの腹囲が入力されてから、腹部断面形状が表示されるまでの処理の流れの一例を示している。図３に示すフローチャートでは、まず、内臓脂肪形状を作成し、次に、腹筋形状、皮下脂肪形状を作成し、最後に内臓画像を作成する。

まず、内臓脂肪形状生成の流れを、図４、５、６、７、８を用いて説明する。
図４は、推定式情報管理部１２３によって管理される推定式情報の一例を示す図である。推定式情報管理部１２３は、ユーザの腹囲の入力により内臓脂肪面積推定値と全脂肪面積推定値を算出する内臓脂肪面積推定式１４０１と、全脂肪面積推定式１４０２を管理している。これらの推定式は、大量の腹囲と内臓脂肪面積の関係、大量の腹囲と全脂肪面積（内臓脂肪面積＋皮下脂肪面積）の関係を回帰分析することにより作成できる。これらの推定式を用いることにより、ユーザの腹囲から内臓脂肪面積推定値と全脂肪面積推定値を算出することができる。

図５は、腹部断面モデル管理部１２５により管理される内臓脂肪モデル画像（図５上図）と背骨周辺組織モデル画像３２０（図５下図）の一例を示している。背骨周辺組織モデル画像３２０は、背骨、大腰筋・脊柱起立筋、大静脈・大動脈で構成される。図５は、背中（腹）に平行な方向をX軸とし、背骨から臍方向をY軸とする。

内臓脂肪モデル画像（図５上図）は、内臓脂肪形状３０１と、内臓脂肪特徴点３０３〜３０９と、背骨中心点３０２とで構成される。内臓脂肪は、ほぼ左右対称である。従って、この実施例では、体の左側面のみに内臓脂肪特徴点を設定する場合について表している。勿論、体の右側面のみに内臓脂肪特徴点を設定してもよい。なお、内臓脂肪特徴点３０９は、背骨周辺組織モデル画像（図５下図）との接点である。

図６は、モデル形状データ管理部１２０により管理される内臓脂肪モデル画像の形状データの一例を示す図である。モデル形状データ管理部１２０は、特徴点４０１である背骨中心点３０２、内臓脂肪特徴点３０３〜３０９のそれぞれについて、X座標４０２（Xv0〜Xv7）、Y座標４０３（Yv0〜Yv7）、内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積値４０４（VFA1）を管理している。

図７は、移動係数管理部１２２により管理される内臓脂肪特徴点の移動係数情報の一例を示す図である。移動係数管理部１２２は、特徴点４０１である背骨中心点３０２、内臓脂肪特徴点３０３〜３０９の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離（移動係数）を管理している。内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離は、内臓脂肪面積により変わる特徴がある。このため、移動係数は内臓脂肪面積の関数として与えられ、X成分５０２（dXv0〜dXv7）、Y成分５０３（dYv0〜dYv7）に分けて管理される。なお、背骨中心点３０２と、背骨周辺組織モデル画像との接点である内臓脂肪特徴点３０９の両位置は、内臓脂肪・皮下脂肪が変化しても不変である。従って、dXv0、dXv7、dYv0、dYv7はいずれも“0”となる。内臓脂肪特徴点３０３〜３０８の移動係数（内臓脂肪面積の関数）は複数人分の腹部CT画像に基づいて作成する。その具体的な方法については実施例２で説明する。

図５に示す内臓脂肪モデル画像、図６に示す内臓脂肪モデル画像の形状データ、図７に示す内臓脂肪特徴点の移動係数は、いずれも同一人について異なる時点に取得した２つの腹部CT画像（画像間で内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が異なる）の複数人分から算出されるため（算出方法は実施例２で説明する）、これらの情報により、内臓脂肪の形状変化の特徴を反映した内臓脂肪形状を精度よく生成することができる。

図３のフローチャートの説明に戻る。内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、処理を開始する（１３０１）と、ユーザ情報入力ステップ１３０２を実行する。このステップにおいて、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、出力部１０４にユーザ情報の入力画面（図８）を表示する。図８に示すユーザ情報入力画面１６０１は、腹囲入力欄１６０２、ユーザ情報の入力を決定する実行ボタン１６０３を表示する。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、メジャー等で測定された腹囲を腹囲入力欄１６０２に入力し、入力が終わったら実行ボタン１６０３を操作するようにユーザに指示する。これらの操作には、入力部１０２のマウス又はキーボード等を用いる。

次に、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、内臓脂肪面積推定値算出ステップ１３０３を実行する。まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、推定式情報管理部１２３により管理される推定式情報（図４）から内臓脂肪面積推定式１４０１を取得する。次に、内臓脂肪面積推定値算出部１１４が、ユーザ情報入力ステップ１３０２で入力されたユーザの腹囲を内臓脂肪面積推定式１４０１に代入し、内臓脂肪面積推定値を算出する。腹囲は内臓脂肪面積と相関が高いため、ユーザの腹囲から精度良い内臓脂肪面積推定値を算出できる。

次に、内臓脂肪特徴点移動距離算出ステップ１３０４を実行する。まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、移動係数管理部１２２が管理する内臓脂肪特徴点の移動係数（X成分：dXv0〜7、Y成分：dYv0〜7）と、モデル形状データ管理部１２０が管理する内臓脂肪モデル画像の特徴点座標（X座標：Xv0〜7、Y座標：Yv0〜7）と、内臓脂肪面積値４０４（VFA1）を取得する。

次に、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８が、取得した内臓脂肪特徴点の移動係数のX成分（dXv0〜7）、Y成分（dYv0〜7）を、それぞれ、内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積値４０４から内臓脂肪面積推定値算出部１１４で算出された内臓脂肪面積推定値まで積分し、内臓脂肪特徴点の移動距離（X’成分、Y’成分）を特徴点別に算出する。さらに、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８は、取得した内臓脂肪モデル画像の特徴点座標（X座標：Xv0〜7、Y座標：Yv0〜7）に、算出された内臓脂肪特徴点の移動距離のX’成分、Y’成分を加算し、内臓脂肪特徴点の移動位置（X’座標：X’v0〜7、Y’座標：Y’v0〜7）を算出する。

ここで、内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積値４０４をａ、内臓脂肪面積推定値算出部１１４で算出された内臓脂肪面積推定値をｂとすると、内臓脂肪特徴点の移動位置のX’座標は（式１）により、Y’座標は（式２）により算出される。

（ただし、VFAは内臓脂肪面積。N＝0〜7）

（ただし、VFAは内臓脂肪面積。N＝0〜7）

これらの式により、内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離が、ユーザの内臓脂肪面積推定値によって変化するという特徴が反映された、精度のよい内臓脂肪特徴点の移動位置の算出が実現される。

次に、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、内臓脂肪形状生成ステップ１３０５を実行する。まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、腹部断面モデル管理部１２５が管理する内臓脂肪モデル画像と、モデル形状データ管理部１２０が管理する内臓脂肪モデル画像の特徴点座標を取得する。

次に、内臓脂肪形状作成部１０３が、内臓脂肪モデル画像の特徴点座標（X座標：Xv0〜7、Y座標：Yv0〜7）と、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点の移動位置（X’v0〜7、Y’座標：Y’v0〜7）とに基づいて、取得した内臓脂肪モデル画像の左側をワーピング（warping）により変形する。これにより、左側の内臓脂肪形状が作成される。その後、内臓脂肪形状作成部１０３は、作成した左側の内臓脂肪形状を複製して反転し、右側の形状を作成し、特徴点移動後の内臓脂肪形状６１１（図９）を作成する。

内臓脂肪形状６１１の具体的な作成方法を、図９の例を用いて説明する。図９は、内臓脂肪モデル画像から内臓脂肪形状を作成する方法を説明する図の一例である。図９には、特徴点を移動する前の内臓脂肪モデルを上図に示し、特徴点を移動した後の内臓脂肪モデル画像を下図に示す。

上図は、内臓脂肪モデル画像の形状３０１、その特徴点３０３〜３０９、特徴点３０３〜３０９から構成される三角形要素６２３（特徴点３０３、３０４、３０５を頂点とする三角形）、６２４（特徴点３０５、３０６、３０７を頂点とする三角形）、６２５（特徴点３０７、３０８、３０９を頂点とする三角形）を示している。

下図は、特徴点移動後の内臓脂肪形状６１１、その特徴点６１３〜６１９（特徴点３０３〜３０９を移動した点）、特徴点６１３〜６１９から構成される三角形要素６３３（特徴点６１３、６１４、６１５を頂点とする三角形）、６３４（特徴点６１５、６１６、６１７を頂点とする三角形）、６３５（特徴点６１７、６１８、６１９を頂点とする三角形）を示している。

内臓脂肪形状作成部１０３は、内臓脂肪モデル画像の三角形要素６２３〜６２５と特徴点移動後の三角形要素６３３〜６３５を対応させて（具体的には、三角形要素６２３と６３３、６２４と６３４、６２５と６３５を対応させる）ワーピングを実行する。この際、内臓脂肪モデル画像の三角形要素内の色情報を、対応する特徴点移動後の三角形要素内に写像して、内臓脂肪形状を作成する。これにより、内臓脂肪の形状変化の特徴を反映した内臓脂肪形状を精度よく作成することができる。

次に、腹筋形状生成の流れを、図１０、１１、１２を用いて説明する。図１０は、腹部断面モデル管理部１２５により管理される腹筋モデル画像の一例を示す図である。腹筋モデル画像は、腹筋形状７００と腹筋特徴点７０１〜７０５で構成される。腹筋もほぼ左右対称であるため、この実施例では、体の左側面のみに腹筋特徴点を設定している。勿論、体の右側面のみに腹筋特徴点を設定してもよい。

図１１は、モデル形状データ管理部１２０により管理される腹筋モデル画像の形状データの一例を示す図である。特徴点８０１に対応する腹筋特徴点７０１〜７０５のX座標８０２（Xf0〜Xf4）、Y座標８０３（Yf0〜Yf4）を管理している。

図３のフローチャートの説明に戻る。腹筋特徴点移動位置算出ステップ１３０６では、まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、モデル形状データ管理部１２０が管理する腹筋モデル画像の特徴点座標（X座標：Xf0〜4、Y座標：Yf0〜4）と内臓脂肪モデル画像の特徴点座標（X座標：Xv0〜7、Y座標：Yv0〜7）を取得する。

次に、腹筋特徴点移動位置算出部１１０が、取得した腹筋特徴点座標と、内臓脂肪特徴点座標と、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点の移動位置とに基づいて、腹筋特徴点の移動位置を算出する。

具体的な算出方法を図１２の例を用いて説明する。図１２は、腹筋モデル画像の特徴点移動位置を算出する方法を説明する図の一例である。上図は特徴点を移動する前の腹筋モデルを示し、下図は特徴点を移動した後の腹筋モデル画像を示す。

上図は、腹筋モデル画像の形状７００と、その特徴点７０１〜７０５と、内臓脂肪特徴点３０３〜３０９を示している。また、上図は、これらの腹筋特徴点と内臓脂肪特徴点で構成される長方形７１１（特徴点３０３、３０５を結ぶ線を底辺とし、特徴点７０１を通る長方形）、長方形７１２（特徴点３０５、７０３を結ぶ線を底辺とし、特徴点７０２を通る長方形）、長方形７１３（特徴点３０６、３０８を結ぶ線を底辺とし、特徴点７０３を通る長方形）、長方形７１４（特徴点７０３、７０５を結ぶ線を底辺とし、特徴点７０４を通る長方形）を示している。

下図は、特徴点移動後の腹筋形状９００と、その特徴点９０１〜９０５と、内臓脂肪特徴点６１３〜６１９を示している。また、下図は、これらの腹筋特徴点と内臓脂肪特徴点で構成される長方形９１１（特徴点６１３、６１５を結ぶ線を底辺とし、特徴点９０１を通る長方形）、長方形９１２（特徴点６１５、９０３を結ぶ線を底辺とし、特徴点９０２を通る長方形）、長方形９１３（特徴点６１６、６１８を結ぶ線を底辺とし、特徴点９０３を通る長方形）、長方形９１４（特徴点９０３、９０５を結ぶ線を底辺とし、特徴点９０４を通る長方形）を示している。

腹筋は面積がほぼ一定で変化する特徴がある。このため、腹筋特徴点移動位置算出部１１０は、特徴点移動前の長方形７１１〜７１４と、特徴点移動後の長方形９１１〜９１４の面積が等しくなるように、腹筋特徴点の移動位置を算出する。以下、腹筋特徴点７０１を例に用い、具体的に説明する。

まず、腹筋特徴点移動位置算出部１１０は、長方形７１１の底辺ｂ（特徴点３０３と３０５の距離）と高さｈ（底辺ｂと特徴点７０１の距離）、長方形９１１の底辺ｂ’（特徴点６１３と６１５の距離）を算出する。その後、腹筋特徴点移動位置算出部１１０は、底辺ｂ’から高さｈ’（＝ｂ×ｈ/ｂ’）であり、かつ、移動前の内臓脂肪特徴点３０３と３０５との相対位置関係が等しくなる位置を算出し、算出された位置を腹筋特徴点７０１の移動後の点９０１とする。

他の腹筋特徴点についても、同様の手順で移動後の位置を算出する。まず、腹筋特徴点移動位置算出部１１０は、腹筋特徴点７０３の移動後の点９０３の位置を算出し、次に、特徴点７０２の移動後の点９０２の位置と、特徴点７０４の移動後の点９０４の位置を算出する。なお、特徴点７０５の位置は変化しない特徴がある。このため、腹筋特徴点移動位置算出部１１０は、特徴点９０５は特徴点７０５と同じ位置とする。このように腹筋特徴点の移動位置を算出することにより、腹筋の形状変化の特徴を反映した腹筋特徴点の移動位置を算出することができる。

図３の説明に戻る。次の腹筋形状生成ステップ１３０７では、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、腹部断面モデル管理部１２５が管理する腹筋モデル画像と、モデル形状データ管理部１２０が管理する腹筋モデルの特徴点座標と、内臓脂肪モデルの特徴点座標を取得する。

次に、腹筋形状作成部１０９が、腹筋モデルの特徴点座標、内臓脂肪モデルの特徴点座標、腹筋特徴点移動位置算出部１１０で算出された腹筋特徴点の移動位置、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点の移動位置に基づいて、取得した腹筋モデル画像の左側をワーピングにより変形し、左側の腹筋形状を作成する。その後、腹筋形状作成部１０９は、作成した左側の腹筋形状を複製して反転し、右側の形状を作成する。これにより、腹筋形状作成部１０９は、特徴点移動後の腹筋形状９００を作成する。

具体的な作成方法を図１２の例を用いて説明する。腹筋特徴点の移動前に対応する上図は、内臓脂肪モデルの特徴点３０３、３０５、腹筋モデルの特徴点７０１〜７０５から構成される三角形要素７２１（特徴点３０３、３０５、７０１を頂点とする三角形）、三角形要素７２２（特徴点３０５、７０２、７０３を頂点とする三角形）、三角形要素７２３（特徴点７０３、７０４、７０５を頂点とする三角形）を示している。また、腹筋特徴点の移動後に対応する下図は、移動後の内臓脂肪特徴点６１３、６１５、腹筋特徴点９０１〜９０５から構成される三角形要素９２１（特徴点６１３、６１５、９０１を頂点とする三角形）、三角形要素９２２（特徴点６１５、９０２、９０３を頂点とする三角形）、三角形要素９２３（特徴点９０３、９０４、９０５を頂点とする三角形）を示している。

腹筋形状作成部１０９は、腹筋モデル画像の三角形要素７２１〜７２３と特徴点移動後の三角形要素９２１〜９２３とを対応させて（具体的には、三角形要素７２１と９２１、７２２と９２２、７２３と９２３を対応させる）ワーピングを実行する。この際、腹筋モデル画像の三角形要素内の色情報を対応する特徴点移動後の三角形要素内に写像し、腹筋形状を作成する。これにより、腹筋の形状変化の特徴を反映した腹筋形状を精度よく作成することができる。

次に、皮下脂肪形状生成の流れを、図４、１３、１４、１５、１６を用いて説明する。図１３は、腹部断面モデル管理部１２５により管理される皮下脂肪モデル画像の一例を示す図である。皮下脂肪モデル画像は、皮下脂肪形状１０００と、皮下脂肪特徴点１００１〜１００７で構成される。皮下脂肪もほぼ左右対称であるため、本実施例では、体の左側面のみに皮下脂肪特徴点を設定する。勿論、体の右側面のみに皮下脂肪特徴点を設定してもよい。

図１４は、モデル形状データ管理部１２０により管理される皮下脂肪モデル画像の形状データの一例を示す図である。特徴点１１０１を構成する各皮下脂肪特徴点１００１〜１００７のX座標１１０２（Xs0〜Xs6）と、Y座標１１０３（Ys0〜Ys6）と、皮下脂肪モデル画像の全脂肪面積値１１０４（TFA1）を管理している。

図１５は、移動係数管理部１２２により管理される皮下脂肪特徴点の移動係数情報の一例を示す図である。移動係数管理部１２２は、皮下脂肪特徴点１００１〜１００７の単位全脂肪面積差当りの移動距離（移動係数）を管理する。特徴点１１０１を構成する各皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当りの移動距離は、全脂肪面積により変わる特徴がある。このため、移動係数は全脂肪面積の関数で与えられ、X成分１２０２（dXs0〜dXs6）、Y成分１２０３（dYs0〜dYs6）に分けて管理される。

図１３に示す皮下脂肪モデル画像、図１４に示す皮下脂肪モデル画像の形状データ、図１５に示す皮下脂肪特徴点の移動係数は、同一人について異なる時間に取得した２つの腹部CT画像（画像間で内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が異なる）の複数人分の画像情報に基づいて算出される。算出方法については実施例２で説明する。このため、これらの情報を用いれば、皮下脂肪の形状変化の特徴を反映した皮下脂肪形状を精度よく生成することができる。

図３の説明に戻る。全脂肪面積推定値算出ステップ１３０８では、まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、推定式情報管理部１２３により管理される推定式情報（図４）から全脂肪面積推定式１４０２を取得する。次に、全脂肪面積推定値算出部１１３が、ユーザ情報入力ステップ１３０２で入力されたユーザの腹囲を全脂肪面積推定式１４０２に代入し、全脂肪面積推定値を算出する。腹囲は全脂肪面積と相関が高いため、ユーザの腹囲から全脂肪面積推定値を精度よく算出できる。

次の皮下脂肪特徴点移動距離算出ステップ１３０９では、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、移動係数管理部１２２が管理する皮下脂肪特徴点の移動係数（X成分：dXs0〜6、Y成分：dYs0〜6）と、モデル形状データ管理部１２０が管理する皮下脂肪モデル画像の特徴点座標（X座標：Xs0〜6、Y座標：Ys0〜6）と、全脂肪面積値１１０４（TFA1）とを取得する。

次に、皮下脂肪特徴点移動距離算出部１１２が、取得した皮下脂肪特徴点の移動係数のX成分（dXs0〜6）、Y成分（dYs0〜6）を、各々、皮下脂肪モデル画像の全脂肪面積値１１０４から全脂肪面積推定値算出部１１３で算出された全脂肪面積推定値まで積分し、皮下脂肪特徴点の移動距離（X’成分、Y’成分）を特徴点別に算出する。

その後、皮下脂肪特徴点移動距離算出部１１２が、取得した皮下脂肪モデル画像の特徴点座標（X座標：Xs0〜6、Y座標：Ys0〜6）に、算出された皮下脂肪特徴点の移動距離のX’成分、Y’成分を加算し、皮下脂肪特徴点の移動位置（X’座標：X’s0〜6、Y’座標：Y’s0〜6）を算出する。

ここで、皮下脂肪モデル画像の全脂肪面積値１１０４をｃ、全脂肪面積推定値算出部１１３で算出された全脂肪面積推定値をｄとすると、皮下脂肪特徴点の移動位置を与えるX’座標は（式３）により、Y’座標は（式４）により算出される。

（ただし、TFAは全脂肪面積。N＝0〜6）

（ただし、TFAは全脂肪面積。N＝0〜6）

これらの式により、皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当りの移動距離が、ユーザの全脂肪面積推定値によって変化するという特徴が反映された、精度のよい皮下脂肪特徴点の移動位置の算出が実現される。

次の皮下脂肪形状生成ステップ１３１０では、まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、腹部断面モデル管理部１２５が管理する皮下脂肪モデル画像と、モデル形状データ管理部１２０が管理する皮下脂肪モデル画像の特徴点座標を取得する。

次に、皮下脂肪形状作成部１１５が、皮下脂肪モデル画像の特徴点座標（X座標：Xs0〜6、Y座標：Ys0〜6）と、皮下脂肪特徴点移動距離算出部１１２で算出された皮下脂肪特徴点の移動位置（X’s0〜6、Y’座標：Y’s0〜6）とに基づいて、取得した皮下脂肪モデル画像の左側をワーピングにより変形し、左側の皮下脂肪形状を作成する。その後、皮下脂肪形状作成部１１５は、作成した左側の皮下脂肪形状を複製して反転することにより右側の形状を作成し、特徴点移動後の皮下脂肪形状１５００を作成する。

具体的な作成方法を図１６の例を用いて説明する。図１６は、皮下脂肪モデル画像から皮下脂肪形状を作成する方法を説明する図の一例である。上図は特徴点移動前の皮下脂肪モデルを示し、下図は特徴点移動後の皮下脂肪モデル画像を示す。

上図は、皮下脂肪モデル画像の形状１０００、その特徴点１００１〜１００７、内臓脂肪モデルの特徴点３０３を示している。また、上図は、特徴点１００１〜１００７、内臓脂肪モデルの特徴点３０３から構成される三角形要素１０１１（特徴点３０３、１００１、１００２を頂点とする三角形）、三角形要素１０１２（特徴点１００２、１００３、１００４を頂点とする三角形)、三角形要素１０１３（特徴点１００４、１００５、１００６を頂点とする三角形）、四角形要素１０１４（特徴点１００６と１００７を対角線の頂点とする四角形）を示している。

下図は、特徴点移動後の皮下脂肪形状１５００、その特徴点１５０１〜１５０７、移動後の内臓脂肪特徴点６１３を示している。また、下図は、特徴点１５０１〜１５０７、移動後の内臓脂肪特徴点６１３から構成される三角形要素１５１１（特徴点６１３、１５０１、１５０２を頂点とする三角形）、三角形要素１５１２（特徴点１５０２、１５０３、１５０４を頂点とする三角形）、三角形要素１５１３（特徴点１５０４、１５０５、１５０６を頂点とする三角形）、四角形要素１５１４（特徴点１５０６と１５０７を対角線の頂点とする四角形）を示している。

皮下脂肪形状作成部１１５は、皮下脂肪モデルの三角・四角形要素１０１１〜１０１４と、特徴点移動後の三角・四角形要素１５１１〜１５１４を対応させて（具体的には、三角形要素１０１１と１５１１、１０１２と１５１２、１０１３と１５１３、四角形要素１０１４と１５１４を対応させる）ワーピングを実行する。この際、皮下脂肪モデル画像の三角・四角形要素内の色情報を、対応する特徴点移動後の三角・四角形要素内に写像して、皮下脂肪形状を作成する。これにより、皮下脂肪の形状変化の特徴を反映した皮下脂肪形状を精度よく作成することができる。

次に、内臓画像生成の流れを、図１７、１８、１９を用いて説明する。図１７は、内臓画像の一例を示す図である。内臓画像４０００は、小腸、大腸、腹膜、腎臓等の内臓画像を示している。内臓画像４０００は、内臓脂肪が減少すると可視化され、逆に内臓脂肪が多いと内臓脂肪に覆われ見えなくなる特徴がある。

図１８は、内臓可視化指標管理部１２６によって管理される内臓可視化指標４００１と、指標に基づいて内臓画像を生成する方法の一例を示す図である。

上段図は、内臓可視化指標４００１の一例を示している。内臓可視化指標４００１は、ユーザの内臓脂肪面積推定値に基づいて、X座標とY座標の位置にある画素を内臓画像として表示するか否かを決定する指標である。具体的には、XとYの位置にある棒グラフの値が内臓脂肪面積推定値以上の画素を内臓画像として表示することにより、内臓画像を作成する。中段図は、内臓脂肪面積変化前（内臓脂肪面積多い）の内臓画像４０００の一例を示している。下段図は、内臓脂肪面積変化後（内臓脂肪面積減少）の内臓画像４１００の一例を示している。

図１８に示すように、内臓脂肪が減少すると内臓が可視化され、逆に内臓脂肪が多いと内臓が内臓脂肪に覆われて見えなくなる特徴を反映することができる。内臓脂肪可視化指標の作成方法の具体例については実施例２で説明する。

図１９は、内臓画像の表示位置を算出する方法の一例を示す図である。内臓画像作成部１１６は、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点３０３の移動距離のY成分と、内臓脂肪特徴点３０７の移動距離のX成分に基づいて内臓画像の表示位置を算出する。

図３の説明に戻る。内臓画像生成ステップ１３１１では、まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、内臓可視化指標管理部１２６によって管理される内臓可視化指標（図１８）を取得する。

次に、内臓画像作成部１１６が、内臓脂肪面積推定値算出部１１４で算出された内臓脂肪面積推定値と、取得した内臓可視化指標から内臓画像を作成する。具体的には、図１８の説明で示したように、内臓可視化指標のX、Yに位置する棒グラフの値が内臓脂肪面積推定値以上の画素を表示して内臓画像を作成する。

例えば、内臓脂肪面積推定値が100cm²（平方センチメートル）の場合は、棒グラフの値が100cm²（平方センチメートル）以上になるX、Y座標の画素を見つけ、その画素を表示することで内臓画像を作成する。これにより、内臓が、内臓脂肪が減少すると可視化され、逆に内臓脂肪が多いと内臓脂肪に覆われ見えなくなる特徴を反映でき、ユーザの内臓脂肪面積に対応したリアルな内臓画像を作成することができる。

次に、内臓画像表示位置算出ステップ１３１２では、内臓画像表示位置算出部１１７が、内臓画像作成部１１６で作成された内臓画像を、内臓脂肪特徴点移動距離算出部１０８で算出された内臓脂肪特徴点３０３の移動距離のY成分と、内臓脂肪特徴点３０７の移動距離のX成分に基づいてX軸方向、Y軸方向に平行移動して内臓画像の表示位置を決定する。

具体的には、内臓画像の背骨中心点３０２又は６１２より左側の画像は、内臓脂肪特徴点３０７の移動距離のX成分だけX軸方向に平行移動し、内臓画像の背骨中心点３０２又は６１２より右側の画像は、内臓脂肪特徴点３０７の移動距離の−X成分だけ内臓画像の左側と逆方向に平行移動する。また、内臓画像のＹ軸方向の移動は左右関係なく、内臓脂肪特徴点３０３の移動距離のY成分だけ平行移動する。これにより、内臓脂肪形状の変化に合わせて、作成した内臓画像を表示することができる。

次の腹部断面形状生成・表示ステップ１３１３では、まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、腹部断面モデル管理部１２５が管理する背骨周辺組織モデル画像３２０を取得する。

次に、腹部断面形状作成部１０５は、皮下脂肪形状作成部１１５で作成された皮下脂肪形状１５００を最下層とし、その上層に、腹筋形状作成部１０９で作成された腹筋形状９００、内臓脂肪形状作成部１０３で作成された内臓脂肪形状６１１、内臓画像作成部１１６で作成された内臓画像４１００、取得した背骨周辺組織モデル画像を順番に重ね合わせることにより腹部断面形状を作成し、腹部断面形状表示画面として出力部１０４に表示する。

ここで、背骨周辺組織の形状は、内臓脂肪や皮下脂肪が変化しても、ほぼ変わらない。このため、背骨周辺組織モデル画像を変形せずにそのまま重ね合わせる。また、ユーザ情報入力ステップ１３０２で入力されたユーザの腹囲と、内臓脂肪面積推定値算出部１１４で算出された内臓脂肪面積推定値と、全脂肪面積推定値算出部１１３で算出された全脂肪面積推定値とから算出した皮下脂肪面積推定値（＝全脂肪面積推定値−内臓脂肪面積推定値）を出力部１０４に表示する。

図２０は、本実施例１に係る出力部１０４に表示される腹部断面形状表示画面１７０１の一例を示す説明図である。腹部断面形状表示画面１７０１は、皮下脂肪形状１５００、腹筋形状９００、内臓脂肪形状６１１、内臓画像４１００、背骨周辺組織モデル画像３２０で構成される腹部断面形状、ユーザの腹囲１７０２、内臓脂肪面積推定値１７０３、皮下脂肪面積推定値１７０４を表示する。以上で処理が終了する（ステップ１３１４）。

以上に示したように、本実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、内臓脂肪面積推定値算出部１１４がユーザの内臓脂肪面積推定値を算出し、内臓脂肪形状作成部１０３がユーザの内臓脂肪面積推定値に基づき内臓脂肪特徴点の移動距離を決定して内臓脂肪形状を作成する。これにより、内臓脂肪面積によって内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離が異なる特徴を反映でき、ユーザの内臓脂肪面積推定値に基づく内臓脂肪形状を精度よく作成することができる効果がある。

また、本実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、全脂肪面積推定値算出部１１３がユーザの全脂肪面積推定値を算出し、皮下脂肪形状作成部１１５が、ユーザの全脂肪面積推定値に基づき皮下脂肪特徴点の移動距離を決定して皮下脂肪形状を作成する。これにより、全脂肪面積によって皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当たりの移動距離が異なる特徴を反映でき、ユーザの全脂肪面積推定値に基づく皮下脂肪形状を精度よく作成することができる。

また、本実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、腹筋形状作成部１０９が、腹筋モデル画像を面積一定で変形させて腹筋形状を作成するので、腹筋の形状変化の特徴を反映したリアルな腹筋形状を作成することができる。

また、本実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、内臓画像作成部１１６が、ユーザの内臓脂肪面積推定値と、内臓脂肪面積と内臓の可視化度合いの関係を指標化した内臓可視化指標から内臓脂肪面積に対応した内臓画像を作成する。これにより、内臓脂肪面積によって内臓の可視化度合いが異なる特徴を反映でき、リアルな内臓を表示することができる。

なお、本実施例１に係る内臓画像表示位置算出ステップ１３１２においては、図１９に示すように、内臓画像表示位置算出部１１７が、内臓画像作成部１１６で作成された内臓画像を、内臓脂肪特徴点３０３の移動距離のY成分と、内臓脂肪特徴点３０７の移動距離のX成分に基づいてX軸方向、Y軸方向に平行移動して内臓画像の表示位置を決定する。しかし、内臓画像の表示位置の移動は、別の方法によってもよい。例えば、内臓画像の各画素と背骨中心点３０２との距離情報を考慮し、内臓画像を構成する各画素の移動距離を算出し、表示位置を決定してもよい。

具体的な処理方法を説明する。まず、内臓画像表示位置算出部１１７が、背骨中心点３０２のY座標と内臓脂肪特徴点３０３のY座標の差である距離α、背骨中心点３０２のX座標と内臓脂肪特徴点３０７のX座標の差である距離βを算出する。次に、内臓画像を構成する各画素n別に、背骨中心点３０２のY座標と内臓画像を構成する各画素のY座標との差である距離γn（n＝1〜内臓画像の画素数）と、背骨中心点３０２のX座標と内臓画像を構成する各画素のX座標との差である距離δn（n＝1〜内臓画像の画素数）を算出する。

次に、内臓画像表示位置算出部１１７は、内臓脂肪特徴点３０３の移動距離のY成分Yv1に対してγnを乗じた後、その乗算結果をαで除算し、内臓画像を構成する各画素のY方向の移動距離（＝Yv1×γn/α。ただし、n＝1〜内臓画像の画素数。）を算出する。同様に、内臓画像表示位置算出部１１７は、内臓脂肪特徴点３０７の移動距離のX成分Xv5に対してδnを乗じた後、その乗算値をβで除算し、内臓画像を構成する各画素のX方向の移動距離（＝Xv5×δn/β。ただし、n＝1〜内臓画像の画素数。）を算出する。

以上の処理の後、算出した内臓画像の各画素のX方向、Y方向の移動距離に基づいて、各画素を平行移動して表示位置を決定する。このように内臓画像の表示位置を決定することにより、背骨中心点３０２との距離が近い内臓はあまり移動せず、距離が遠い内臓は大きく移動するという特徴を反映でき、よりリアルな内臓を表示することができる。

また、本実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、腹部断面形状作成部１０５が、作成されたリアルな内臓脂肪形状、皮下脂肪形状、腹筋形状、内臓画像と背骨周辺組織モデル画像を重ね合わせて腹部断面形状を作成する。これにより、各組織の形状変化の特徴を反映した腹部断面形状を精度よく作成することができる。

また、本実施例１に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、ユーザの内臓脂肪面積推定値とこれに基づくリアルな内臓脂肪形状を表示するので、ユーザの内臓脂肪蓄積状態をより正確に伝えることができる。

本実施例１においては、内臓脂肪面積推定値と全脂肪面積推定値を腹囲のみから算出する場合について説明したが、内臓・皮下脂肪面積と関連する複数の検査値からこれらの値を推定してもよい。内臓・皮下脂肪面積を目的変数、腹囲を含む複数の検査値を説明変数として重回帰分析を行うことにより、腹囲を含む複数の検査値から内臓・皮下脂肪面積を推定できる式を作成することができる。これにより、内臓脂肪面積推定値と全脂肪面積推定値を精度良く算出することができる。

また、本実施例１においては、ユーザの腹囲から算出した内臓脂肪面積推定値に基づいて、内臓脂肪形状を作成・表示したが、実際の内臓脂肪面積の値を持つ（腹部CT画像はない）ユーザについては、内臓脂肪面積の値を入力部１０２で入力させ、この値に基づいて、内臓脂肪形状を作成・表示してもよい。これにより、より精度の高い内臓脂肪形状を作成・表示することができる。

また、本実施例１においては、ユーザの腹囲から算出した全脂肪面積推定値に基づいて、皮下脂肪形状を作成・表示したが、実際の内臓脂肪面積、皮下脂肪面積の値や全脂肪面積の値を持つ（腹部CT画像はない）ユーザについては、全脂肪面積（内臓脂肪面積＋皮下脂肪面積）の値を入力部１０２で入力させ、この値に基づいて、皮下脂肪形状を作成・表示してもよい。これにより、より精度の高い皮下脂肪形状を作成・表示することができる。

また、本実施例１においては、ユーザに自分の腹囲を入力させ、この腹囲から腹部断面形状を作成・表示する場合について説明したが、病院、健診施設などの医療機関の電子カルテや健診システムのデータベースに、ユーザの腹囲が格納されている場合には、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、データベースから腹囲を取り出して自動入力し、腹部断面形状を作成・表示してもよい。これにより、ユーザが自分で腹囲を入力する手間を省くことが出来る。

また、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、医療機関の医師、保健師などの医療従事者が指導する対象者（受診者）の腹囲を、電子カルテや健診システムのデータベースから取り出して自動入力しても良い。この場合には、指導対象者の腹部断面形状をリアルに視覚化でき、指導対象者の内臓脂肪蓄積状態を分かりやすく指導できる効果が期待される。

また、本実施例１においては、１台のPCが全ての処理を実行する場合について説明したが、入力部１０２・出力部１０４と、腹部断面形状作成部１０５・データベース１０６を別々の端末とし、前述した処理内容をWEBアプリケーションを通じて実現してもよい。入出力をクライアント端末で分担し、腹部断面形状作成部１０５・データベース１０６をサーバ端末で分担することにすれば、腹部断面形状作成という負荷がかかる処理をサーバ端末に集約することができる。この場合、クライアント側の負荷を低減することができる。また、サーバ側で作成した腹部断面形状をWEB経由でクライアント端末に表示することで、前述した機能を実現する専用のプログラムをクライアント端末にインストールする必要性を無くすことができる。

また、本実施例においては、前述した内臓脂肪シミュレーション装置の機能を１台のPCで実現する場合について説明したが、ここでのPCは、いわゆるゲーム機、スマートフォーン、タブレット端末等でもよい。後述する他の実施例の場合も同様である。

［実施例２］
続いて、実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置について説明する。実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、複数人分の腹部CT画像が入力されると、内臓脂肪モデル、皮下脂肪モデル等の腹部断面モデル画像とその特徴点の移動係数、内臓可視化指標を作成する機能を有している。

本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置も、ＣＰＵとメモリと不揮発性記憶媒体とから構成される。不揮発性記憶媒体には、例えば磁気ディスク、不揮発性メモリ等が含まれる。不揮発性記憶媒体には、内臓脂肪シミュレーション装置の機能を実現するプログラム、その算出結果などが格納される。メモリには、不揮発性記憶媒体に格納されているプログラムが展開される。ＣＰＵは、メモリに展開されたプログラムを実行する。以下で説明する処理及び演算は、ＣＰＵが実行する。

図２１に、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置のブロック構成例を示す。内臓脂肪シミュレーション装置は、内臓脂肪シミュレーション端末１０１とデータベース１０６とから構成される。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、入力部１０２、腹部断面形状作成部１０５、モデル情報作成部１８０１、出力部１０４を備える。入力部１０２には、マウス、キーボードなどが用いられる。出力部１０４には、内臓脂肪シミュレーション端末１０１の算出結果を表示するディスプレイや算出結果を印刷するプリンタなどが用いられる。

モデル情報作成部１８０１は、腹部断面モデル作成部１８０２、腹部断面形状データ算出部１８０３、移動係数作成部１８０４、内臓可視化指標作成部１８４０を備える。

腹部断面形状データ算出部１８０３は、皮下脂肪形状データ算出部１８２１、内臓脂肪形状データ算出部１８２３を備える。

内臓脂肪形状データ算出部１８２３は、入力部１０２で入力された複数人分の腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を行って内臓脂肪形状を抽出する処理と、抽出された内臓脂肪形状に対して内臓脂肪特徴点を設定し、その座標と内臓脂肪面積値を算出する処理とを実行する。

皮下脂肪形状データ算出部１８２１は、入力部１０２で入力された複数人分の腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を行って皮下脂肪形状を抽出する処理と、抽出された皮下脂肪形状に対して皮下脂肪特徴点を設定し、その座標と全脂肪面積値を算出する処理とを実行する。

移動係数作成部１８０４は、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２を備える。

内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２は、内臓脂肪形状データ算出部１８２３で算出された複数人分の内臓脂肪の特徴点座標と内臓脂肪面積に基づいて、内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離と内臓脂肪面積の関係式である内臓脂肪特徴点の移動係数を作成する。

皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１は、皮下脂肪形状データ算出部１８２１で算出された複数人分の皮下脂肪の特徴点座標と全脂肪面積に基づいて、皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当たりの移動距離と全脂肪面積の関係式である皮下脂肪特徴点の移動係数を作成する。

腹部断面モデル作成部１８０２は、皮下脂肪モデル作成部１８１１、腹筋モデル作成部１８１２、内臓脂肪モデル作成部１８１３、背骨周辺組織モデル作成部１８１４を備える。

内臓脂肪モデル作成部１８１３は、内臓脂肪形状データ算出部１８２３で算出された複数人分の内臓脂肪面積値の平均値を求め、複数人分の内臓脂肪形状の中から内臓脂肪面積が平均値である人の内臓脂肪形状を選定し、図５の上図に示すような内臓脂肪モデル画像を作成する。さらに、内臓脂肪モデル作成部１８１３は、作成した内臓脂肪モデル画像の特徴点座標と内臓脂肪面積値を抽出する。

皮下脂肪モデル作成部１８１１は、皮下脂肪形状データ算出部１８２１で抽出された皮下脂肪形状の中から、内臓脂肪モデル作成部１８１３で内臓脂肪モデル画像として選定した内臓脂肪形状を持つ人の皮下脂肪形状を抽出し、図１３に示すような皮下脂肪モデル画像を作成する。さらに、皮下脂肪モデル作成部１８１１は、作成した皮下脂肪モデル画像の特徴点座標と全脂肪面積値を抽出する。

腹筋モデル作成部１８１２は、内臓脂肪モデル画像、皮下脂肪モデル画像の作成に使用した腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を行って腹筋形状を抽出する処理と、図１０に示すような腹筋モデル画像を作成して腹筋特徴点を設定する処理と、設定された腹筋特徴点の座標を算出する処理とを実行する。

背骨周辺組織モデル作成部１８１４は、内臓脂肪、皮下脂肪、腹筋モデル画像の作成に使用した腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を行って、図５の下図に示すような背骨周辺組織モデル画像を作成する。

内臓可視化指標作成部１８４０は、内臓領域抽出部１８４１、平均画像作成部１８４２、位置合わせ部１８４３、重ね合わせ部１８４４を備える。

内臓領域抽出部１８４１は、入力部１０２に入力された複数人分の腹部CT画像に対して内臓脂肪形状データ算出部１８２３と同様の画像処理を行って内臓脂肪含む内臓領域を抽出する処理と、内臓を“1”、内臓脂肪を“0”とする内臓領域の２値化処理とを実行する。

平均画像作成部１８４２は、内臓脂肪形状データ算出部１８２３で算出された内臓脂肪面積値別に各内臓画像の平均画像を作成し、内臓脂肪面積値に基づいて各内臓平均画像の２値化処理を実行する。

位置合わせ部１８４３は、平均画像作成部１８４２で作成され２値化された各内臓平均画像を、内臓脂肪モデル画像内に収まるように位置合わせする。具体的には、位置合わせ部１８４３は、内臓脂肪モデル作成部１８１３で作成された内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積（複数人分の内臓脂肪面積の平均値）と、各内臓平均画像の内臓脂肪面積と、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２で作成された内臓脂肪特徴点の移動係数とに基づいて、各内臓平均画像の移動位置を算出し、位置合わせを行う。

重ね合わせ部１８４４は、位置合わせ部１８４３で位置合わせをした各内臓平均画像を重ね合わせて、内臓脂肪面積と内臓可視化度合いの関係を示す内臓可視化指標を作成する。

腹部断面形状作成部１０５は、実施例１で説明した処理と同じ処理を行い、入力部１０２で入力されたユーザの腹囲から腹部断面形状を作成・表示する。

データベース１０６は、脂肪形状データ管理部１２７、モデル形状データ管理部１２０、移動係数管理部１２２、推定式情報管理部１２３、腹部断面モデル管理部１２５、内臓可視化指標管理部１２６を備える。

脂肪形状データ管理部１２７は、皮下脂肪形状データ算出部１８２１で算出された複数人分の皮下脂肪特徴点座標と全脂肪面積、内臓脂肪形状データ算出部１８２３で算出された複数人分の内臓脂肪特徴点座標と内臓脂肪面積を管理する。

移動係数管理部１２２は、移動係数作成部１８０４で作成された内臓脂肪特徴点の移動係数、皮下脂肪特徴点の移動係数を管理する。

腹部断面モデル管理部１２５は、腹部断面モデル作成部１８０２で作成された内臓脂肪モデル画像、皮下脂肪モデル画像、腹筋モデル画像、背骨周辺組織モデル画像を管理する。

モデル形状データ管理部１２０は、内臓脂肪モデル作成部１８１３で抽出された内臓脂肪モデル画像の特徴点座標と内臓脂肪面積値、皮下脂肪モデル作成部１８１１で抽出された皮下脂肪モデル画像の特徴点座標と全脂肪面積値、腹筋モデル作成部１８１２で算出された腹筋モデル画像の特徴点座標を管理する。

推定式情報管理部１２３は、内臓脂肪面積推定式、全脂肪面積推定式を管理する。
内臓可視化指標管理部１２６は、内臓可視化指標作成部１８４０で作成された内臓可視化指標を管理する。なお、データベース１０６は、前述した情報以外のデータを管理してもよい。

図２２は、脂肪形状データ管理部１２７で管理される内臓脂肪形状データの一例を示す図である。個人を特定する健診ID４１０１、腹部CT検査日４１０２、内臓脂肪面積４１０７、内臓脂肪特徴点のX座標４１０３〜４１０４、内臓脂肪特徴点のY座標４１０５〜４１０６を管理する。

図２２の例では、図９の上図に示す内臓脂肪特徴点３０３のX座標４１０３、内臓脂肪特徴点３０４のX座標４１０４、内臓脂肪特徴点３０３のY座標４１０５、内臓脂肪特徴点３０４のY座標４１０６を例示している。

図２３は、脂肪形状データ管理部１２７で管理される皮下脂肪形状データの一例を示す図である。個人を特定する健診ID４１０１、腹部CT検査日４１０２、全脂肪面積４２０２、皮下脂肪特徴点のX座標４２０３〜４２０４、皮下脂肪特徴点のY座標４２０５〜４２０６を管理する。

図２３の例では、図１３に示す皮下脂肪特徴点１００１のX座標４２０３、皮下脂肪特徴点１００２のX座標４２０４、皮下脂肪特徴点１００１のY座標４２０５、皮下脂肪特徴点１００２のY座標４２０６を例示している。

以下では、図２４、図２５、図２６を用い、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置で実行される処理手順を説明する。具体的には、腹部CT画像が入力されてから内臓脂肪特徴点の移動係数と皮下脂肪特徴点の移動係数を作成する処理の詳細について説明する。

図２４は、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が画像間で異なる同一人物の２つの腹部CT画像を複数人分入力することで、各腹部CT画像の内臓脂肪特徴点座標、内臓脂肪面積、皮下脂肪特徴点座標、全脂肪面積をそれぞれ求め、内臓脂肪特徴点の移動係数と皮下脂肪特徴点の移動係数を作成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図２５は、その上図が内臓脂肪特徴点の移動係数の一例を示す図であり、内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離と内臓脂肪面積との関係を示している。この図では、図５で示した内臓脂肪特徴点３０３（体前面）のY成分の移動係数４５０１と、内臓脂肪特徴点３０７（体側面）のX成分の移動係数４５０２を例示している。また、下図は皮下脂肪特徴点の移動係数の一例を示す図であり、皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当たりの移動距離と全脂肪面積との関係を示している。この図では、図１３で示した皮下脂肪特徴点１００２（体前面）のY成分の移動係数４５０３と、皮下脂肪特徴点１００４（体側面）のX成分の移動係数４５０４を例示している。

図２６は、人の腹部の正中断面の一例を示す図であり、臍３９０３、大網３９０１、腸間膜３９０２、小腸３９０４等を示している。腹部CT画像は、臍３９０３の断面をCTで撮影した画像である。また、脂肪は、大網３９０１、腸間膜３９０２と、この図には示されていないが、左右の腎臓の下部にある脂肪細胞に蓄積されることが知られている。

図２４の説明に戻る。内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、処理を開始する（ステップ４３０１）と、次に、腹部CT画像入力ステップ４３０２を実行する。この際、図２の上図及び下図に示すように、同一人物について異なる時点に取得した、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が異なる２つの腹部CT画像が、複数人分、入力部１０２を通じて入力される。

次の内臓脂肪形状データ算出ステップ４３０３では、内臓脂肪形状データ作成部１８２３が、入力部１０２で入力された複数人分の腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を実行し、各内臓脂肪形状を抽出する。その後、内臓脂肪形状データ作成部１８２３は、各内臓脂肪形状に対して内臓脂肪の特徴点を設定してその座標を算出し、更に、内臓脂肪面積値を算出する。各腹部CT画像について算出された内臓脂肪特徴点の座標と内臓脂肪面積値は、個人を特定する健診IDと腹部CT検査日と共に、データベース１０６に内臓脂肪形状データ（図２２）として登録される。これらの値は、脂肪形状データ管理部１２７が管理する。

内臓脂肪特徴点の具体的な設定方法については、図９の上図を用いて説明する。前述したように、内臓脂肪はほぼ左右対称である。このため、本実施例では、左側のみ内臓脂肪特徴点を設定する。また、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が画像間で異なる２つの腹部CT画像（同一人物の画像）を分析すると、内臓脂肪形状は、体の前面の変化が体の側面より大きく、体の背面側では変化しない特徴があり、さらに、腹直筋と外腹斜筋を境に形状が変わる特徴がある。

この実施例では、背骨周辺組織と接する点（背面側）３０９、最も左側面側の点３０７、最も前面側（臍後ろ側）の点３０３、腹直筋２０２と外腹斜筋２０３の中間点３０５の４点を少なくとも内臓脂肪特徴点として設定する。

次に、内臓脂肪形状をより滑らかに変形させるため、内臓脂肪特徴点３０３及び３０５のそれぞれについて内臓脂肪形状３０１との接線を求め、その交点３０４を内臓脂肪特徴点として設定する。同様に、内臓脂肪特徴点３０５及び３０７のそれぞれについて内臓脂肪形状３０１との接線を求め、その交点３０６を内臓脂肪特徴点として設定する。また、内臓脂肪特徴点３０７及び３０９のそれぞれについて内臓脂肪形状３０１との接線を求め、その交点３０８を内臓脂肪特徴点として設定する。

この設定により、ユーザの内臓脂肪形状の特徴を反映した内臓脂肪特徴点を設定することが出来る。前述した特徴点の設定例においては、内臓脂肪がほぼ左右対称であるため、左側についてのみ内臓脂肪特徴点を設定する例を示したが、左側に限らず、右側についてのみ内臓脂肪特徴点を設定してもよいし、体全体（左右両側）に内臓脂肪特徴点を設定しても良い。

図２４の説明に戻る。次の内臓脂肪特徴点移動距離算出ステップ４３０４では、まず、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２が、脂肪形状データ管理部１２７が管理する内臓脂肪形状データ（図２２）を取得する。次に、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２は、健診ID（個人）別に、検査日が異なる２つの内臓脂肪形状データから、内臓脂肪特徴点のX座標とY座標の差を特徴点別に求め、各内臓脂肪特徴点の移動距離のX成分、Y成分を算出する。図２２の健診ID４１０１が“0001”の人では、例えば内臓脂肪特徴点３０３の移動距離は、X成分＝X31−X32、Y成分＝Y31−Y32となり、内臓脂肪特徴点３０４の移動距離は、X成分＝X41−X42、Y成分＝Y41−Y42となる。

次の内臓脂肪面積差算出ステップ４３０５では、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２が、脂肪形状データ管理部１２７が管理する内臓脂肪形状データ（図２２）を取得する。次に、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２は、健診ID（個人）別に、検査日が異なる２つの内臓脂肪形状データから、内臓脂肪面積の差を算出する。図２２の健診ID４１０１が“0001”の人の例では、内臓脂肪面積差はVFA1−VFA2となる。

次の内臓脂肪特徴点移動係数作成ステップ４３０６では、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２が、内臓脂肪特徴点移動距離算出ステップ４３０４で算出された各内臓脂肪特徴点移動距離を、内臓脂肪面積差算出ステップ４３０５で算出された内臓脂肪面積差で除算し、各内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離を個人別に算出する。

次に、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２は、脂肪形状データ管理部１２７が管理する内臓脂肪形状データ（図２２）から内臓脂肪面積差の算出に使用した内臓脂肪面積のうち、検査日が最小の内臓脂肪面積を個人別に取得する。

更に、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２は、複数人分の内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離と取得した内臓脂肪面積との関係を特徴点別に分析し、各内臓脂肪特徴点の移動係数を作成する。内臓脂肪特徴点について作成された移動係数は、対応する特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離と内臓脂肪面積の関係式で与えられ、X成分（dXv0〜7）、Y成分（dYv0〜7）別に、データベース１０６の移動係数管理部１２２に格納され、図７に示すように管理される。

例えば図５の内臓脂肪特徴点３０３（体前面）のY成分の移動係数４５０１（図７ではdYv1）と、内臓脂肪特徴点３０７（体側面）のX成分の移動係数４５０２（図７ではdXv5）は、図２５の上図に示す関係式で与えられる。

このうち、内臓脂肪特徴点３０３（体前面）のY成分の移動係数４５０１は、複数人分の内臓脂肪特徴点３０３（体前面）のY成分の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離と内臓脂肪面積を分析して作成した関係式であり、内臓脂肪面積が大きくなると、単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離が増大し、ある内臓脂肪面積を超えると減少する関係を示している。

この関係は、図２６に示す人の腹部の正中断面図を用いても説明できる。前述した通り、脂肪は大網３９０１と腸管膜３９０２の脂肪細胞に蓄積されるが、内臓脂肪が少ない場合は脂肪細胞のサイズが小さいため、内臓脂肪特徴点３０３の移動距離が小さくても脂肪を蓄積することができる。しかし、脂肪が多くなり脂肪細胞が肥大してくると、脂肪の蓄積に伴い、内臓脂肪特徴点３０３の移動距離が増大する。さらに、内臓脂肪が蓄積され、内臓領域が内臓脂肪で一杯になると、内臓脂肪特徴点３０３の移動距離は小さくなる。これは、同じ内臓脂肪面積分だけ増やすために必要な内臓脂肪特徴点３０３の移動距離は、元々の内臓脂肪面積が大きい程小さくなることから説明できる。

このように、内臓脂肪特徴点移動係数作成部１８３２が、内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離と内臓脂肪面積の関係式である移動係数を作成するので、ユーザの内臓脂肪面積推定値に対応した内臓脂肪特徴点の移動位置を精度よく算出する移動係数を作成することができる。

図２４の説明に戻る。次の皮下脂肪形状データ算出ステップ４３０７では、皮下脂肪形状データ作成部１８２１が、入力部１０２で入力された複数人分の腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を行い、各皮下脂肪形状を抽出する。続いて、皮下脂肪形状データ作成部１８２１は、各皮下脂肪形状に対して皮下脂肪の特徴点を設定してその座標を算出し、さらに全脂肪面積値を算出する。

各腹部CT画像について算出された皮下脂肪特徴点座標と全脂肪面積値は、個人を特定する健診IDと腹部CT検査日と共に、データベース１０６に皮下脂肪形状データ（図２３）として登録される。これらの値は、脂肪形状データ管理部１２７が管理する。

以下では、皮下脂肪特徴点の具体的な設定方法を、図１６の上図を用いて説明する。前述したように、皮下脂肪はほぼ左右対称である。このため、以下の説明では、体の左側にのみ皮下脂肪特徴点を設定する。また、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が画像間で異なる２つの腹部CT画像（同一人物の画像）を分析すると、皮下脂肪形状は、体の前後の変化が体の側面より大きい特徴があり、さらに、背骨の後ろ側が体の内側に向かって凹んでいる特徴がある。そこで、最も前面側の点１００２、最も背面側の点１００６、最も左側面側の点１００４、背骨後ろ側の点１００７の４点を少なくとも皮下脂肪特徴点として設定する。

次に、皮下脂肪形状をより滑らかに変形させるため、内臓脂肪形状データ算出部１８２３で算出された内臓脂肪特徴点３０３と皮下脂肪特徴点１００２のそれぞれについて皮下脂肪形状１０００との接線を求め、その交点１００１を皮下脂肪特徴点として設定する。同様に、皮下脂肪特徴点１００２と１００４のそれぞれについて皮下脂肪形状１０００との接線を求め、その交点１００３を皮下脂肪特徴点として設定する。また、皮下脂肪特徴点１００４と１００６のそれぞれについて皮下脂肪形状１０００との接線を求め、その交点１００５を皮下脂肪特徴点として設定する。

この設定により、ユーザの皮下脂肪形状の特徴、形状変化の特徴を反映した皮下脂肪特徴点を設定できる。ここでの特徴点の設定においては、皮下脂肪がほぼ左右対称であることに着目し、体の左側についてのみ皮下脂肪特徴点を設定する例を示したが、これに限らず、体の右側についてのみ、又は、体の全体（左右両側）について設定しても良い。

次の皮下脂肪特徴点移動距離算出ステップ４３０８では、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１が、脂肪形状データ管理部１２７が管理する皮下脂肪形状データ（図２３）を取得する。次に、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１は、健診ID（個人）別に、検査日が異なる２つの皮下脂肪形状データから、皮下脂肪特徴点のX座標とY座標の差を特徴点別に求め、各皮下脂肪特徴点の移動距離のX成分、Y成分を算出する。図２３の例の場合、健診ID４１０１が“0001”の人における、例えば皮下脂肪特徴点１００１の移動距離は、X成分＝X011−X012、Y成分＝Y011−Y012となり、皮下脂肪特徴点１００２の移動距離は、X成分＝X021−X022、Y成分＝Y021−Y022となる。

次の全脂肪面積差算出ステップ４３０９では、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１が、脂肪形状データ管理部１２７が管理する皮下脂肪形状データ（図２３）を取得する。次に、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１は、健診ID（個人）別に、検査日が異なる２つの皮下脂肪形状データから全脂肪面積の差を算出する。図２３の健診ID４１０１が“0001”の人の例では、全脂肪面積差はTFA1−TFA2となる。

次の皮下脂肪特徴点移動係数作成ステップ４３１０では、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１が、皮下脂肪特徴点移動距離算出ステップ４３０８で算出された各皮下脂肪特徴点移動距離を、全脂肪面積差算出ステップ４３０９で算出された全脂肪面積差で除算し、各皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当たりの移動距離を個人別に算出する。

次に、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１は、脂肪形状データ管理部１２７が管理する皮下脂肪形状データ（図２３）から全脂肪面積差の算出に使用した全脂肪面積のうち、検査日が最小の全脂肪面積を個人別に取得する。そして、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１は、複数人分の皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当たりの移動距離と取得した全脂肪面積との関係を特徴点別に分析し、各皮下脂肪特徴点の移動係数を作成する。作成した皮下脂肪特徴点の移動係数は、その特徴点の単位全脂肪面積差当たりの移動距離と全脂肪面積の関係式で与えられ、X成分（dXv0〜7）、Y成分（dYv0〜7）別にデータベース１０６の移動係数管理部１２２に格納され、図１５の例に示すように管理される。

例えば図１３に示す皮下脂肪特徴点１００２（体前面）のY成分の移動係数４５０３（図１５ではdYs1）と、皮下脂肪特徴点１００４（体側面）のX成分の移動係数４５０４（図１５ではdXs3）は、図２５の下図に示す関係式で与えられる。このうち、皮下脂肪特徴点１００２（体前面）のY成分の移動係数４５０３は、複数人分の皮下脂肪特徴点１００２（体前面）のY成分の単位全脂肪面積差当たりの移動距離と全脂肪面積を分析して作成した関係式であり、全脂肪面積が大きくなると、単位全脂肪面積差当たりの移動距離が増大し、ある全脂肪面積を超えると減少する関係を示している。この関係は、皮下脂肪が内臓脂肪の外側にあるため、前述した内臓脂肪特徴点３０３のY成分の移動係数４５０１の動きに連動して移動することを示している。

このように、皮下脂肪特徴点移動係数作成部１８３１が、皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当たりの移動距離と全脂肪面積の関係式である移動係数を作成するので、ユーザの全脂肪面積推定値に対応した皮下脂肪特徴点の移動位置を精度よく算出する移動係数を作成できる。

以上により、内臓脂肪特徴点の移動係数、皮下脂肪特徴点の移動係数を作成する処理を終了する（ステップ４３１１）。

次に、図２７のフローチャートを用い、本実施例による内臓脂肪モデル画像、皮下脂肪モデル画像、腹筋モデル画像、背骨周辺組織モデル画像等の腹部断面モデルの作成処理の詳細を説明する。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１が処理を開始する（ステップ４６０１）と、内臓脂肪モデル作成ステップ４６０２を行う。ここでは、内臓脂肪モデル作成部１８１３が、脂肪形状データ管理部１２７で管理される内臓脂肪形状データ（図２２）の複数人分の内臓脂肪面積値を取得する。

次に、内臓脂肪モデル作成部１８１３は、取得した内臓脂肪面積値の平均値を求め、内臓脂肪形状データ作成部１８２３で抽出された複数人分の内臓脂肪形状の中から内臓脂肪面積が平均値である人の内臓脂肪形状を選定し、図５の上図に示すような内臓脂肪モデル画像を作成する。さらに、内臓脂肪モデル作成部１８１３は、図２２に示す内臓脂肪形状データから、内臓脂肪モデル画像について作成された特徴点座標と内臓脂肪面積値を抽出し、内臓脂肪モデル画像の形状データとする。作成された内臓脂肪モデル画像と、抽出された内臓脂肪モデル画像の形状データは、それぞれ、データベース１０６の腹部断面モデル管理部１２５とモデル形状データ管理部１２０に格納される。内臓脂肪モデル画像の形状データは、図６のように管理される。

次の皮下脂肪モデル作成ステップ４６０３では、皮下脂肪モデル作成部１８１１が、皮下脂肪形状データ算出部１８２１で抽出された皮下脂肪形状の中から、内臓脂肪モデル作成部１８１３で内臓脂肪モデル画像として選定した内臓脂肪形状を持つ人の皮下脂肪形状を抽出し、図１３に示すような皮下脂肪モデル画像を作成する。

さらに、皮下脂肪モデル作成部１８１１は、脂肪形状データ管理部１２７で管理される皮下脂肪形状データ（図２３）から、皮下脂肪モデル画像について作成された特徴点座標と全脂肪面積値を抽出し、皮下脂肪モデル画像の形状データとする。作成された皮下脂肪モデル画像と、抽出された皮下脂肪モデル画像の形状データは、それぞれ、データベース１０６の腹部断面モデル管理部１２５とモデル形状データ管理部１２０に格納される。皮下脂肪モデル画像の形状データは、図１４のように管理される。

次の腹筋モデル作成ステップ４６０４では、腹筋モデル作成部１８１２が、内臓脂肪モデル画像、皮下脂肪モデル画像の作成に使用した腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を行って腹筋形状を抽出し、図１０に示すような腹筋モデル画像を作成する。

次に、腹筋モデル作成部１８１２は、抽出された腹筋形状に対して腹筋特徴点の設定と、その座標の算出を行い、腹筋モデル画像の形状データを作成する。作成された腹筋モデル画像と、その形状データは、それぞれ、データベース１０６の腹部断面モデル管理部１２５とモデル形状データ管理部１２０に格納される。腹筋モデル画像の形状データは、図１１のように管理される。

以下では、腹筋特徴点の具体的な設定方法を、図１２の上図を用いて説明する。前述したように、腹筋もほぼ左右対称である。このため、以下の説明では、体の左側についてのみ腹筋特徴点を設定する。

内臓脂肪面積と皮下脂肪面積が画像間で異なる２つの腹部CT画像（同一人物の画像）を分析すると、腹筋は、ほぼ面積一定で形状が変化し、その形状は体の前面の変化が体の側面より大きく、体の背面側では変化しない特徴がある。そこで、腹筋モデル作成部１８１２は、腹筋モデル画像の最も左側面側の点７０３、背骨周辺組織と接する点（背面側）７０５を、腹筋特徴点として設定する。

次に、腹筋モデル作成部１８１２は、内臓脂肪形状データ算出部１８２３で算出された内臓脂肪特徴点３０３及び３０５のそれぞれについて腹筋形状７００に対する接線を求め、その交点７０１（前面側）を腹筋特徴点として設定する。腹筋モデル作成部１８１２は、前述した７０３、７０５、７０１の３点を少なくとも腹筋特徴点として設定する。

また、腹筋形状をより滑らかに変形させるために、腹筋モデル作成部１８１２は、内臓脂肪形状データ算出部１８２３で算出された内臓脂肪特徴点３０５と腹筋特徴点７０３のそれぞれについて腹筋形状７００に対する接線を求め、その交点７０２を腹筋特徴点に設定する。同様に、腹筋モデル作成部１８１２は、腹筋特徴点７０３及び７０５のそれぞれについて腹筋形状７００に対する接線を求め、その交点７０４を腹筋特徴点として設定する。以上により、ユーザの腹筋形状の特徴、形状変化の特徴を反映した腹筋特徴点を設定することができる。

以上説明した特徴点の設定では、腹筋がほぼ左右対称であることに着目し、体の左側についてのみ腹筋特徴点を設定する例を示したが、これに限らず、体の右側に特徴点を設定してもよいし、体の全体（左右両側）に特徴点を設定してもよい。

次の背骨周辺組織モデル作成ステップ４６０５では、背骨周辺組織モデル作成部１８１４が、内臓脂肪、皮下脂肪、腹筋モデル画像の作成に使用した腹部CT画像に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を行って、図５の下図に示すような背骨周辺組織モデル画像を作成する。作成された背骨周辺組織モデル画像は、データベース１０６の腹部断面モデル管理部１２５に格納される。
以上で、腹部断面モデル画像を作成する処理を終了する（ステップ４６０６）。

次に、図２８と図２９を用い、本実施例において実行される、腹部CT画像の入力から内臓可視化指標が作成されるまでの処理の詳細を説明する。

図２８は、腹部CT画像入力から内臓可視化指標を作成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。図２９は、腹部CT画像から内臓可視化指標を作成する処理の流れの一例を示す説明図である。図２９では、腹部CT画像４８０１、内臓領域抽出後の内臓画像４８０２、２値化した内臓画像４８０３、内臓を位置合わせした後の画像４８０４、位置合わせ後の内臓画像４８０４とその内臓脂肪面積から作成した内臓脂肪可視化指標４００１を示している。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１が処理を開始する（ステップ４７０１）と、腹部CT画像入力ステップ４３０２が実行される。ここでは、複数人分の腹部CT画像が入力部１０２を通じて入力される。

次の内臓領域抽出ステップ４７０３において、内臓領域抽出部１８４１は、入力部１０２を通じて入力された複数人分の腹部CT画像４８０１に対してエッジ検出、線検出、セグメンテーション等の画像処理を実行し、図２９に示すように、内臓脂肪形状より内側の内臓画像４８０２（斜線部が内臓を示し、空白部が内臓脂肪を示す）を抽出する。

次の内臓脂肪面積画像判定ステップ４７０５において、内臓可視化指標作成部１８４０は、脂肪形状データ管理部１２７が管理する内臓脂肪形状データ（図２２）の内臓脂肪面積を取得する。次に、内臓可視化指標作成部１８４０は、内臓領域抽出部１８４１で抽出された内臓画像４８０２と、取得した内臓脂肪面積から内臓画像４８０２の中に同じ内臓脂肪面積の画像が有るか無いかを判定する。

内臓脂肪面積が同じ画像がある場合、内臓可視化指標作成部１８４０は、その画像を選定して平均画像作成ステップ４７０６に進み、内臓脂肪面積が同じ画像が無い場合、内臓可視化指標作成部１８４０は、画像２値化ステップ４７０４に進む。

次の平均画像作成ステップ４７０６では、平均画像作成部１８４２が、内臓脂肪面積画像判定ステップ４７０５で選定された同じ内臓脂肪面積を持つ２枚以上の内臓画像４８０２の各画素値を平均化し、平均内臓画像を作成する。

次の平均画像２値化ステップ４７０７では、平均画像作成部１８４２が、平均画像作成ステップ４７０６で作成された平均内臓画像の各画素値を２値化する。ここで、平均画像作成部１８４２は、平均内臓画像の内臓脂肪面積が、平均前の内臓画像の内臓脂肪面積と等しくなるように閾値を設定し、内臓を“1”、内臓脂肪を“0”に２値化した内臓画像４８０３を作成する。内臓画像４８０３の作成が終了すると、平均画像作成部１８４２は、内臓脂肪面積画像判定ステップ４７０５に戻り、他の画像内に、同じ内臓脂肪面積の内臓画像が有るか無いかを判定する。判定した結果、同じ内臓脂肪面積の内臓画像が無い場合、平均画像作成部１８４２は、画像２値化ステップ４７０４に進む。

画像２値化ステップ４７０４では、内臓可視化指標作成部１８４０が、同じ内臓脂肪面積が無い内臓画像４８０２の各画素値を２値化する。具体的には、内臓可視化指標作成部１８４０が、内臓画像４８０２の内臓を“1”、内臓脂肪を“0”に２値化した内臓画像４８０３を作成する。

次の位置合わせステップ４７０８では、位置合わせ部１８４３が、平均画像２値化ステップ４７０７と画像２値化ステップ４７０４で作成された２値化済み内臓画像４８０３の内臓部分（画素値が“1”の部分）の位置合わせを、前述した内臓脂肪モデル作成部１８１３で作成された内臓脂肪モデル画像に合わせ込む形で行う。

まず、位置合わせ部１８４３が、移動係数管理部１２２で管理される図７の内臓脂肪特徴点３０３（体前面）のY成分と内臓脂肪特徴点３０７（体側面）のX成分の移動係数を取得する。

次に、位置合わせ部１８４３は、内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積（複数人分の内臓脂肪面積の平均値）と、各２値化済み内臓画像４８０３の内臓脂肪面積と、取得した内臓脂肪特徴点の移動係数とから、各２値化済み内臓画像４８０３の移動距離を算出し、画像別に位置合わせを行う。

具体的には、各２値化済み内臓画像４８０３の移動距離のX成分は、内臓脂肪特徴点３０３（体前面）のY成分の移動係数（dYv1)を、２値化済み内臓画像４８０３の内臓脂肪面積から、内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積まで積分することで算出する。

また、各２値化済み内臓画像４８０３の移動距離のY成分は、内臓脂肪特徴点３０７（体側面）のX成分の移動係数（dXv5）を、２値化済み内臓画像４８０３の内臓脂肪面積から、内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積まで積分することで算出する。

そして、図２９に矢印で示すように、２値化済み内臓画像４８０３の左側の内臓部分は、算出された移動距離のX成分だけX軸方向に平行移動し、右側の内臓部分は、算出した移動距離の−X成分だけ、左側と逆方向に平行移動する。また、内臓部分のY軸方向の移動は左右関係なく、算出された移動距離のY成分だけ平行移動する。

これにより、内臓脂肪面積が異なる各２値化済み内臓画像４８０３の内臓部分を、内臓モデル画像内の位置に合わせ込むことができる。

次の重ね合わせステップ４７０９では、重ね合わせ部１８４４が、位置合わせ部１８４３で位置合わせした各内臓画像４８０４の画素値（内臓は“1”、内臓脂肪は“0”）を内臓脂肪面積が小さい順に足し合わせ、内臓脂肪面積と内臓可視化度合いの関係を示す内臓可視化指標４００１を作成する。

具体的な内臓可視化指標の作成方法を説明する。まず、重ね合わせ部１８４４は、内臓脂肪面積が最小の内臓画像４８０４を選定し、画素値が“1”のX座標、Y座標を取得する。そして、取得したX座標、Y座標の高さの値を“1”とした棒グラフを作成する。例えば画素値が“1”のX座標、Y座標が（4、4）、（5、5）であったとすると、重ね合わせ部１８４４は、（4、4）、（5、5）の位置に、高さ“1”の棒グラフを作成する。

また、重ね合わせ部１８４４は、棒グラフの最大値と内臓脂肪面積との対応関係を求める。例えば内臓画像の内臓脂肪面積が50cm²（平方センチメートル）であった場合、重ね合わせ部１８４４は、棒グラフの最大値（ここでは“1”）に対応する内臓脂肪面積が“50”であることを保持する。

次に、重ね合わせ部１８４４は、２番目に内臓脂肪面積が小さい内臓画像４８０４を選定し、同様に画素値が“1”のX座標、Y座標を取得する。さらに、重ね合わせ部１８４４は、一つ前の処理で選定した内臓画像の内臓脂肪面積と、今回の処理で選定した内臓画像の内臓脂肪面積とに基づいて内臓脂肪面積差を求める。

そして、重ね合わせ部１８４４は、今回取得したX座標、Y座標の位置にある棒グラフに、内臓脂肪面積差を足し合わせる。例えば選定した内臓画像の内臓脂肪面積が51cm²（平方センチメートル）であれば、内臓脂肪面積差“1”を、53cm²（平方センチメートル）であれば、内臓脂肪面積差“3”を、重ね合わせ部１８４４は、取得したX座標、Y座標の位置にある棒グラフに足し合わせる。

画素値が“1”のX座標、Y座標が（4、4）、（5、5）、（6、6）であったとすると、内臓脂肪面積差“1”であれば、（4、4）、（5、5）、（6、6）の高さは、それぞれ“2”、“2”、“1”となり、内臓脂肪面積差“3”であれば、それぞれ、“4”、“4”、“3”となる。

また、重ね合わせ部１８４４は、棒グラフの最大値に対応する内臓脂肪面積を、今回の処理で選定した内臓画像の内臓脂肪面積で更新し、前の処理の対応関係（棒グラフの値“1”が“50”）とともに保持する。内臓脂肪面積が51cm²（平方センチメートル）であれば、棒グラフの最大値“2”は“51”に対応し、53cm²（平方センチメートル）であれば、棒グラフの最大値“4”が“53”に対応する。

ここで、後者のように、内臓脂肪面積差が1cm²（平方センチメートル）より大きい場合、重ね合わせ部１８４４は、今回の棒グラフの最大値と一つ前の処理の棒グラフの最大値との間を内臓脂肪面積差で等分割して、棒グラフの値と内臓脂肪面積の対応関係を1cm² （センチ平方メートル）刻みで保持する。

内臓脂肪面積差“3”の例では、棒グラフの値“1”と棒グラフの値“4”との間を“3”で等分割して、棒グラフの値“1”、“2”、“3”、“4”は、それぞれ内臓脂肪面積“50”、“51”、“52”、“53”に対応する。

以上の処理を内臓脂肪面積が小さい内臓画像から順番に実行することにより、内臓脂肪面積と内臓可視化度合いの関係を示す内臓可視化指標４００１を作成する。これにより、内臓が、内臓脂肪が減少すると可視化され、逆に内臓脂肪が多いと内臓脂肪に覆われ見えなくなる特徴を反映する内臓可視化指標を作成することができ、ユーザの内臓脂肪面積に対応したリアルな内臓画像を作成することができる。以上で内臓可視化指標を作成する処理を終了する（ステップ４７１０）。

前述の処理で算出・作成された内臓脂肪モデル、皮下脂肪モデル等の腹部断面モデル画像、その特徴点の移動係数、及び内臓可視化指標を用いて、ユーザの腹囲から内臓脂肪形状・皮下脂肪形状などの腹部断面形状を作成・表示するまでの処理の流れは、実施例１で説明した図３のフローチャートに示す通りである。

まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、図８に示すような入力画面を出力部１０４に表示し、入力部１０２を通じてユーザに自分の腹囲を入力させる。すると、腹部断面形状作成部１０５が、入力されたユーザの腹囲、モデル形状データ、特徴点移動係数、内臓可視化指標に基づいて、ユーザの腹部断面モデル画像を変形して腹部断面形状を作成し、図２０に示すような腹部断面形状表示画面を出力部１０４に表示する。

以上説明したように、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、入力された内臓脂肪面積、皮下脂肪面積が画像間で異なる同一人物の２つの腹部CT画像を複数人分集め、それら複数人分の画像対に基づいて内臓脂肪特徴点の移動係数と内臓脂肪モデル画像を作成する。これにより、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、内臓脂肪の形状変化の特徴を反映した精度の高い内臓脂肪形状を作成することが出来る。

また、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、入力された内臓脂肪面積、皮下脂肪面積が画像間で異なる同一人物の２つの腹部CT画像を複数人分集め、それら複数人分の画像対に基づいて、皮下脂肪特徴点の移動係数と皮下脂肪モデル画像を作成する。これにより、本実施例は、皮下脂肪の形状変化の特徴を反映した精度の高い皮下脂肪形状を作成することが出来る。

また、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、入力された複数人分の腹部CT画像中の平均的な画像に基づいて腹筋モデル画像を作成し、腹筋特徴点の座標を算出する。これにより、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、腹筋形状の特徴を反映したリアルな腹筋形状を作成することが出来る。

また、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、入力された複数人分の腹部CT画像中の平均的な画像に基づいて背骨周辺組織モデル画像を作成する。これにより、本実施例は、背骨周辺組織形状の特徴を反映したリアルな背骨周辺組織形状を作成することが出来る。

また、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、入力された複数人分の腹部CT画像に基づいて、内臓脂肪面積と内臓可視化度合いの関係を示す内臓可視化指標を作成する。これにより、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、ユーザの内臓脂肪面積に対応した精度の高い内臓画像を作成することが出来る。

また、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、入力された複数人分の腹部CT画像に基づいて、内臓脂肪モデル画像、皮下脂肪モデル画像などの腹部断面モデル画像、内臓脂肪、皮下脂肪の特徴点移動係数、内臓可視化指標を作成する。これにより、本実施例は、腹部断面の形状変化の特徴を反映した精度の高い腹部断面形状を作成することが出来る。

また、本実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、実際の内臓脂肪、皮下脂肪、腹筋がほぼ左右対称であることを利用して全体に特徴点を設定せず、左側にのみ特徴点を設定している。これにより、本実施例では、内臓脂肪モデル画像、皮下脂肪モデル画像、腹筋モデル画像を変形させる際に、少ない演算量で変形させることが出来る。

なお、本実施例２に係る位置合わせステップ４７０８においては、位置合わせ部１８４３が、内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積と、各２値化済み内臓画像４８０３の内臓脂肪面積と、内臓脂肪特徴点３０３のY成分及び内臓脂肪特徴点３０７のX成分の移動係数から各２値化済み内臓画像４８０３の移動距離のX成分、Y成分を算出し、図２９に示すように各２値化済み内臓画像４８０３の内臓部分（画素値が“1”の部分）をX軸方向、Y軸方向に平行移動して位置合わせを行う。しかし、２値化済み内臓画像４８０３の表示位置の移動は、別の方法によってもよい。例えば、２値化済み内臓画像４８０３の各画素と背骨中心点３０２との間の距離情報も考慮し、２値化済み内臓画像４８０３を構成する各画素の移動距離を算出し、位置合わせを行ってもよい。

具体的な処理方法を説明する。この処理は、２値化済み内臓画像４８０３毎に実行する。まず、位置合わせ部１８４３が、背骨中心点３０２のY座標と内臓脂肪特徴点３０３のY座標の差である距離α、背骨中心点３０２のX座標と内臓脂肪特徴点３０７のX座標の差である距離βを算出する。次に、内臓画像４８０３を構成する各画素n別に、背骨中心点３０２のY座標と内臓画像４８０３の画素のY座標との差である距離γn（n＝1〜内臓画像４８０３の画素数）と、背骨中心点３０２のX座標と内臓画像４８０３の画素のX座標との差である距離δn（n＝1〜内臓画像４８０３の画素数）を算出する。

次に、位置合わせ部１８４３は、内臓脂肪特徴点３０３の移動距離のY成分（Yv1）に対してγnを乗じた後、その乗算結果をαで除算し、内臓画像４８０３の各画素のY方向の移動距離（＝Yv1×γn/α。ただし、n＝1〜内臓画像４８０３の画素数。）を算出する。同様に、位置合わせ部１８４３は、内臓脂肪特徴点３０７の移動距離のX成分（Xv5）に対してδnを乗じた後、その乗算結果をβで除算し、内臓画像４８０３の各画素のX方向の移動距離（＝Xv5×δn/β。ただし、n＝1〜内臓画像４８０３の画素数）を算出する。

以上の処理の後、算出した内臓画像４８０３の各画素のX方向、Y方向の移動距離に基づいて各画素を平行移動し、２値化済み内臓画像４８０３の内臓部分（画素値が“1”の部分）の位置合わせを行う。このように各２値化済み内臓画像４８０３の内臓部分の位置合わせを行うことにより、背骨中心点３０２との距離が近い内臓はあまり移動せず、距離が遠い内臓は大きく移動するという特徴を反映でき、より精度良く位置合わせを行うことができる。また、精度の良い位置合わせにより、内臓脂肪面積と内臓可視化度合いとの関係を、より高い精度で表現する内臓可視化指標を作成することができる。

また、本実施例２においては、ユーザの腹囲の入力により内臓脂肪形状を作成・表示させる場合について説明した。しかし、実際の内臓脂肪面積の値を持つユーザについては、内臓脂肪面積の値を、入力部１０２を通じて入力させ、この値に基づいて、内臓脂肪形状を作成・表示してもよい。この場合には、より精度の高い内臓脂肪形状を作成・表示することができる。

また、本実施例２においては、ユーザの腹囲から皮下脂肪形状を作成・表示させる場合について説明した。しかし、実際の内臓脂肪面積の値、皮下脂肪面積の値、全脂肪面積の値を持つユーザについては、全脂肪面積（内臓脂肪面積＋皮下脂肪面積）の値を入力部１０２を通じて入力させ、これらの値に基づいて皮下脂肪形状を作成・表示してもよい。この場合、より精度の高い皮下脂肪形状を作成・表示させることができる。

また、本実施例２においては、ユーザに自分の腹囲を入力させ、この腹囲の値に基づいて腹部断面形状を作成・表示する場合について説明した。しかし、病院、健診施設などの医療機関の電子カルテや健診システムのデータベースに、ユーザの腹囲が格納されている場合には、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、この腹囲を取り出して自動入力し、腹部断面形状を作成・表示してもよい。この場合、ユーザが自分で腹囲を入力する手間を省くことが出来る。

また、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、医療機関の医師、保健師などの医療従事者が指導する対象者（受診者）の腹囲を、電子カルテや健診システムのデータベースから取り出して自動入力してもよい。この場合、指導対象者の腹部断面形状をリアルに視覚化でき、指導対象者の内臓脂肪蓄積状態を分かりやすく指導できる効果がある。

また、本実施例２においては、１台のPCで全ての処理を行う場合を説明したが、入力部１０２・出力部１０４と、腹部断面形状作成部１０５・モデル情報作成部１８０１・データベース１０６を別々の端末とし、前述した処理内容をWEBアプリケーションを通じて実現してもよい。

入出力をクライアント端末で分担し、腹部断面形状作成部１０５・モデル情報作成部１８０１・データベース１０６をサーバ端末で分担することにすれば、モデル情報作成や腹部断面形状作成という負荷がかかる処理をサーバ端末に集約することができる。この場合、クライアント側の負荷を低減することができる。また、サーバ側で作成した腹部断面形状をWEB経由でクライアント端末に表示することで、前述した機能を実現する専用のプログラムをクライアント端末にインストールする必要性を無くすことができる。

［実施例３］
続いて、実施例３に係る内臓脂肪シミュレーション装置について説明する。実施例３に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、ユーザの現在腹囲と体重変化量を入力すると、体重変化前後の内臓脂肪・皮下脂肪形状などの腹部断面形状を生成・表示する機能を有している。

本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置も、ＣＰＵとメモリと不揮発性記憶媒体とから構成される。不揮発性記憶媒体には、例えば磁気ディスク、不揮発性メモリ等が含まれる。不揮発性記憶媒体には、内臓脂肪シミュレーション装置の機能を実現するプログラム、その算出結果などが格納される。メモリには、不揮発性記憶媒体に格納されているプログラムが展開される。ＣＰＵは、メモリに展開されたプログラムを実行する。以下で説明する処理及び演算は、ＣＰＵが実行する。

図３０に、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置のブロック構成例を示す。内臓脂肪シミュレーション装置は、内臓脂肪シミュレーション端末１０１とデータベース１０６とから構成される。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、入力部１０２、腹囲推定値算出部２１０１、腹部断面形状作成部１０５、出力部１０４を備える。入力部１０２には、マウス、キーボードなどが用いられる。出力部１０４には、内臓脂肪シミュレーション端末１０１の算出結果を表示するディスプレイや算出結果を印刷するプリンタなどが用いられる。

腹囲推定値算出部２１０１は、入力部１０２を通じて入力されたユーザの腹囲と体重変化量に基づいて体重変化後の腹囲推定値を算出する。腹部断面形状作成部１０５は、実施例１で説明した処理と同じ処理を実行し、入力部１０２を通じて入力されたユーザの腹囲と、腹囲推定値算出部２１０１で算出された腹囲推定値とに基づいて体重変化前後の腹部断面形状を作成・表示する。

以下では、図３１と図３２を用い、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置で実行される処理内容の詳細を説明する。

図３１は、入力部１０２を通じてユーザの腹囲と体重変化量が装置に入力された後、体重変化前後の腹部断面形状が表示されるまでの処理の流れの一例を示すフローチャートである。図３２は、推定式情報管理部１２３により管理される実施例３の推定式情報の一例を示す図である。

本実施例に係る推定式情報管理部１２３は、ユーザの腹囲を入力することで内臓脂肪面積推定値と全脂肪面積推定値を算出する内臓脂肪面積推定式１４０１と、全脂肪面積推定式１４０２を管理する。また、推定式情報管理部１２３は、ユーザの現在腹囲と体重変化量を入力することにより、体重変化後の腹囲推定値を算出する腹囲推定式２３０１を管理する。腹囲推定式は、大量の腹囲の変化量と体重の変化量を回帰分析することにより作成することができる。これらの推定式により、ユーザの腹囲と体重変化量から体重変化後の腹囲推定値を算出することができ、さらに、体重変化後の腹囲推定値に基づいて、体重変化後の内臓脂肪面積推定値と全脂肪面積推定値を算出することができる。

実施例３に係る内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、処理の開始後（ステップ２２０１）、ユーザ情報入力ステップ２２０２を実行する。ここでは、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、出力部１０４に、図３３に示すようなユーザ情報を入力する画面を表示する。図３３は、本実施例に係る出力部１０４に表示される入力画面の一例を示す図である。ユーザ情報入力画面２４０１は、腹囲入力欄１６０２、体重入力欄２４０２、ユーザ情報の入力を決定する実行ボタン１６０３を表示する。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、ユーザにメジャー等で腹囲を測定させ、入力部１０２のマウス、キーボード等を用い、腹囲入力欄１６０２に入力させる。また、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、ユーザの体重を体重計で測定させ、入力部１０２のマウス、キーボード等を用い、体重入力欄２４０２に入力させる。入力が終わると、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、実行ボタン１６０３を操作するようにユーザに指示する。

次の現在腹部断面形状生成・表示ステップ２２０３においては、腹部断面形状作成部１０５が、実施例１で説明した処理と同じ処理を実行し、入力部１０２で入力されたユーザの腹囲から現在の腹部断面形状を作成し、図３４に示すように出力部１０４に表示する。

図３４は、本実施例に係る出力部１０４に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例であり、体重変化前の状態を示す説明図である。図３４に示す内臓脂肪シミュレーション画面２５０１では、現在の腹部断面形状２５０４、現在の内臓脂肪関連数値２５０２（体重、腹囲、内臓脂肪面積推定値、皮下脂肪面積推定値）を左側に、体重変化後の腹部断面形状２５０５、体重変化後の内臓脂肪関連数値２５０３（体重、腹囲推定値、内臓脂肪面積推定値、皮下脂肪面積推定値）を右側に表示する。また、図３４に示す内臓脂肪シミュレーション画面２５０１では、体重変化量入力バー２５０６を表示する。

体重変化量入力前（体重変化量0kg）であるため、体重変化後の内臓脂肪関連数値２５０３は、現在の内臓脂肪関連数値２５０２と同じ値になり、体重変化後の腹部断面形状２５０５も、現在の腹部断面形状２５０４と同じ形状になる。この画面の例では、入力画面２４０１で体重80kg、腹囲88cmを入力した場合の例を示している。

次の体重変化量入力ステップ２２０４では、出力部１０４に表示された内臓脂肪シミュレーション画面２５０１の体重変化入力バー２５０６を用いて、ユーザに体重変化量を入力させる。

次の腹囲推定値算出ステップ２２０５では、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、推定式情報管理部１２３によって管理される腹囲推定式２３０１を取得する。次に、腹囲推定値算出部２１０１が、ユーザ情報入力ステップで入力されたユーザの現在腹囲と体重変化量入力ステップ２２０４で入力された体重変化量を腹囲推定式２３０１に代入して、体重変化後の腹囲推定値を算出する。

次の体重変化後の腹部断面形状生成・表示ステップ２２０６では、腹部断面形状作成部１０５が、実施例１で説明した処理と同じ処理を実行し、腹囲推定値算出部２１０１で算出された体重変化後の腹囲推定値から体重変化後の腹部断面形状を作成し、図３５に示すようなシミュレーション画像を出力部１０４に表示する。

図３５は、本実施例に係る出力部１０４に表示される内臓脂肪シミュレーション画面の一例であり、体重変化後の状態を示す説明図である。図３５に示す内臓脂肪シミュレーション画面２６０１の例では、体重変化量を−10kgと入力した場合の体重変化後の腹部断面形状２５０５と、内臓脂肪関連数値２５０３（体重、腹囲推定値、内臓脂肪面積推定値、皮下脂肪面積推定値）を右側に表示している。また、図３５に示す内臓脂肪シミュレーション画面２６０１の例では、内臓脂肪特徴点（体前面）の移動距離の変化２６０２を示している。

図２５で示したように、内臓脂肪面積によって内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離は異なり、内臓脂肪特徴点（体前面）は内臓脂肪面積が大きくなると、単位内臓脂肪面積差当たりの移動距離が増大し、ある内臓脂肪面積を超えると減少する特徴が有る。

このため、図３５に示すように減量する場合は、内臓脂肪特徴点（体前面）の移動距離の変化２６０２は、内臓脂肪面積が小さくなるに従って、中、大、中、小のように移動距離が変化する。

以上に示したように、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、腹部断面形状作成部１０５が、体重変化前後の内臓脂肪形状、皮下脂肪形状などの腹部断面形状をリアルに表示するため、ユーザの減量に伴う内臓脂肪蓄積状態を分かり易く伝えることが出来る。

本実施例では、体重変化前後の腹部断面形状を表示する例について説明したが、図３６及び図３７に示すように、人体模型図２７０２と共に体重変化前後の腹部断面形状を表示し、腹部断面形状の変化に伴って、人体模型図の腹部の横幅や出具合などの３次元構造２７０３を変化させても良い。

図３６及び図３７は、人体模型図を表示する内臓脂肪シミュレーション画面の一例である。図３６は体重変化量入力前の状態を示しており、図３７は体重変化量入力後の状態を示している。図３６は体重減少前の太った人体模型図を示しており、図３７は体重減少後のやせた人体模型図を示している。このように、人体模型図を一緒に表示すれば、ユーザの脂肪蓄積状態をより分かり易く伝えることが出来る。

また、本実施例３においては、体重変化前後の腹部断面形状を表示する例を説明したが、図３８の内臓脂肪シミュレーション画面３８０１に示すように、体重変化前後の腹部断面形状２５０４及び２５０５と共に、体重変化前の腹部体型３８０２、体重変化後の腹部体型３８０４を３次元表示してもよい。この処理は、データベース１０６に、腹部体型の３次元データと、そのデータの変化と体重変化との関係を示す関係式が登録してあれば可能となる。

また、図３８に示すように、体重変化前の腹部体型３８０２の臍断面の画像として体重変化前の腹部断面形状２５０４を表示し、体重変化前の腹部体型３８０４の臍断面の画像として体重変化後の腹部断面形状２５０５を表示してもよい。この処理は、体重変化前後の腹部断面形状を腹部体型の臍断面にテクスチャマッピングすることで可能となる。この表示の採用により、ユーザの脂肪蓄積状態をより分かり易く伝えることが出来る。

また、本実施例３においては、体重変化前後の腹部断面形状を表示する例について説明したが、図３９、図４０、図４１に示すように、体重変化前後の腹部断面形状２５０４及び２５０５と共に、体重変化前の内臓脂肪量５０１０、体重変化前の皮下脂肪量５０２０、体重変化後の内臓脂肪量５０１１、体重変化後の皮下脂肪量５０２１を３次元表示してもよい。

図３９、図４０、図４１は、内臓脂肪量及び皮下脂肪量を表示する内臓脂肪シミュレーション画面の一例を示す図である。図３９は、内臓脂肪量及び皮下脂肪量を表示する前の画面であり、体重変化前後の脂肪関連数値５００２、５００３（体重、腹囲、内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、内臓脂肪体積、皮下脂肪体積）、体重変化前後の腹部体型３８０２、３８０４、体重変化前後の腹部断面形状３８０３、３８０５、内臓脂肪量表示ボタン５００４、皮下脂肪量表示ボタン５００５を表示する。

図４０は、図３９における内臓脂肪量表示ボタン５００４を押すと表示される内臓脂肪量を表示する画面であり、体重変化前後の内臓脂肪量５０１０、５０１１を３次元で表示する。また、図４１は、図３９における皮下脂肪量表示ボタン５００５を押すと表示される皮下脂肪量を表示する画面であり、体重変化前後の皮下脂肪量５０２０、５０２１を３次元で表示する。

以上の内臓脂肪量、皮下脂肪量の３次元表示は、図２６の両矢印で示した範囲の断面構造が臍断面とほぼ同様の構造をしていることから、臍断面以外のCT画像を複数人分用意し、実施例２で示した処理を切断位置毎に行うことで可能となる。

具体的な処理方法を説明する。まず、実施例２に係る内臓脂肪シミュレーション端末１０１に対し、複数人分の臍断面以外のCT画像を、入力部１０２を通じて入力する。その後、モデル情報作成部１８０１が、実施例２で説明した処理と同じ処理を実行し、臍断面以外の断面のモデル画像、モデル形状データ、内臓脂肪・皮下脂肪特徴点の移動係数、内臓可視化指標を、切断位置毎に作成し、データベース１０６に登録する。

また、モデル情報作成部１８０１が、複数人分の臍断面以外の断面の周囲径、内臓脂肪面積、全脂肪面積、及び体重との関係を切断位置毎に分析し、周囲径から内臓脂肪面積・全脂肪面積を推定する式、体重変化量から周囲径変化量を推定し体重変化後の周囲径を推定する式を切断位置毎に作成し、データベース１０６に登録する。

さらに、モデル情報作成部１８０１が、腹囲と臍断面以外の断面の周囲径との関係を分析し、腹囲から臍断面以外の断面の周囲径を推定する式を作成し、データベース１０６に登録する。

この状態で、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、入力部１０２を通じてユーザの腹囲と体重変化量の入力を受け付け、臍断面を含む断面の周囲径の推定値と、体重変化後の周囲径の推定値を切断位置毎に求める。

次に、腹部断面形状作成部１０５が、実施例１で説明した処理と同じ処理を行い、データベース１０６に登録された臍断面を含む断面のモデル画像、モデル形状データ、内臓脂肪・皮下脂肪特徴点の移動係数、内臓可視化指標と、算出した体重変化前後の臍断面を含む断面の周囲径の推定値に基づいて、臍断面を含む体重変化前後の断面形状を切断位置毎に作成する。

その後、腹部断面形状作成部１０５は、作成した臍断面を含む体重変化前後の断面形状を同時に出力部１０４に表示することにより、内臓脂肪量と皮下脂肪量を３次元表示する。なお、推定内臓脂肪体積と皮下脂肪体積は、周囲径から内臓脂肪面積・全脂肪面積を推定する式を用いて、切断位置別の内臓脂肪面積推定値と全脂肪面積推定値を求め、これらの値と切断位置の関係から算出する。以上示したように内臓脂肪量と皮下脂肪量を表示することにより、ユーザの脂肪蓄積状態をより分かり易く伝えることが出来る。

また、本実施例３では、図３３に示すユーザ情報入力画面２４０１に、ユーザの腹囲、体重を入力させ、図３５、図３７、図３８、図４０、図４１の内臓脂肪シミュレーション画面で体重変化量を入力させることにより、体重変化前後の腹部断面形状、腹部体型、内臓脂肪・皮下脂肪量を表示する方法を説明した。しかし、別の表示方法を用いてもよい。例えば、ユーザ情報入力画面２４０１に、腹囲、体重と共に体重変化量を入力させ、内臓脂肪シミュレーション画面で体重変化前後の腹部断面形状、腹部体型、内臓脂肪・皮下脂肪量の変化をアニメーションで表示してもよい。

この処理は、体重変化前から体重変化後までの腹部断面形状、腹部体型、内臓脂肪・皮下脂肪量の中間画像を複数画像作成し、中間画像１（体重変化前画像）、…、中間画像n（体重変化後画像）の順で切り替えて表示することで実現できる。

もっとも、中間画像n-1と中間画像nの間の内臓脂肪形状や内臓脂肪量の差分画像n-1個を作成し、差分画像１、…、差分画像n-1の順で重ねて表示することにより、内臓脂肪のどの部分が減少又は増加していくかをアニメーションにより表示してもよい。さらに、アニメーションと共に変化する内臓脂肪面積・体積の変化量を棒グラフの変化で表示してもよい。このようにアニメーションによる視覚的な表示を併用することにより、体重増減による内臓脂肪・皮下脂肪形状、腹部体型、内臓脂肪・皮下脂肪量の変化を、ユーザにより分かり易く伝えることができる。

また、本実施例３においては、まず、ユーザに自分の腹囲と体重を入力させ、次に体重変化量を入力させることにより、体重変化前後の腹部断面形状を作成・表示する方法を説明したが、病院、健診施設などの医療機関の電子カルテや健診システムのデータベースに、ユーザの腹囲、体重が格納されている場合には、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、この腹囲、体重を取り出して自動入力し、ユーザに体重変化量を入力させるだけで体重変化前後の腹部断面形状を作成・表示するようにしてもよい。この場合、ユーザが自分で腹囲、体重を入力する手間を省くことが出来る。

また、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、医療機関の医師、保健師などの医療従事者が指導する対象者（受診者）の腹囲、体重を、電子カルテや健診システムのデータベースから取り出して自動入力し、医療従事者に対して指導対象者の体重変化量（減量目標値）を入力するよう指示を与えても良い。この機能の搭載により、指導対象者の現在と減量後のリアルな腹部断面形状を視覚化でき、医療機関の医師、保健師などの医療従事者は、内臓脂肪型肥満（内臓脂肪面積100cm²（平方センチメートル）以上）を改善するために必要な体重減少量を示して指導を行うなど、内臓脂肪を減少させる効果的な減量指導を実現することができる。

また、本実施例３においては、１台のPCで全ての処理を行う場合を説明したが、入力部１０２・出力部１０４と、腹部断面形状作成部１０５・腹囲推定値算出部２１０１・データベース１０６を別々の端末とし、同処理内容をWEBアプリケーションを通じて実現してもよい。

入出力をクライアント端末で分担し、腹部断面形状作成部１０５・腹囲推定値算出部２１０１・データベース１０６をサーバ端末で分担することにすれば、腹囲推定値算出や腹部断面形状作成という負荷がかかる処理をサーバ端末に集約することができる。この場合、クライアント側の負荷を低減することができる。また、サーバ側で作成した腹部断面形状をWEB経由でクライアント端末に表示することで、クライアント端末への専用ソフトウェアのインストールを不要にすることができる。

［実施例４］
続いて、実施例４に係る内臓脂肪シミュレーション装置について説明する。実施例４に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、ユーザが減量をするために、日々体重をシステムで記録・管理している場合に利用して好適な機能を有している。具体的には、ユーザの減量開始時の体重、腹囲と現在の体重とに基づいて、減量開始時と現在の腹部断面形状を生成・表示する内臓脂肪シミュレーション装置について説明する。

本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、実施例３に係る内臓脂肪シミュレーション装置（図３０）の内臓脂肪シミュレーション端末１０１に体重変化量算出部を追加し、データベース１０６に日々の体重管理部と減量開始時腹囲管理部を追加することで実現できる。

本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置で実行される具体的な処理の流れを説明する。まず、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、図３３に示すようなユーザ情報入力画面２４０１を出力部１０４に表示し、ユーザに減量開始時点の体重、腹囲を入力部１０２で入力させる。入力された減量開始時点の体重は、日々の体重管理部に、入力された減量開始時点の腹囲は、減量開始時腹囲管理部に格納される。

次に、内臓脂肪シミュレーション端末１０１が、図４２に示すような体重記録画面２９０１を、毎日、出力部１０４に表示する。図４２は、ユーザの日々の体重を入力するために用いる体重記録画面２９０１の一例である。体重記録画面２９０１は、ユーザの減量開始時点から現在までの体重の推移グラフ２９０２、日付入力欄２９０３、体重入力欄２９０４、内臓脂肪シミュレーション画面に遷移するボタン２９０５、日々の体重の入力を確定するボタン２９０６を表示する。

内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、ユーザに対し、入力部１０２を通じて、日付を日付入力欄２９０３に、体重を体重入力欄２９０４に入力させ、入力が確定したら、入力確定ボタン２９０６を押すように指示を与える。入力確定ボタン２９０３が押されると、入力された体重が体重推移グラフ２９０２に反映され、日々の体重管理部に日付と共に格納される。

次に、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、内臓脂肪シミュレーション画面に遷移するボタン２９０５を押すようにユーザに指示を与える。

内臓脂肪シミュレーション画面に遷移するボタン２９０５が押されると、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、日々の体重管理部により管理される減量開始時の体重、現在の体重、減量開始時の腹囲管理部により管理される減量開始時の腹囲を取得する。

次に、内臓脂肪シミュレーション端末１０１は、体重変化量算出部が取得した減量開始時の体重と現在の体重との差である体重変化量を算出する。その後、腹囲推定値算出部２１０１が、実施例３で説明した処理と同じ処理を行い、体重変化量算出部で算出された体重変化量と取得した減量開始時の腹囲から現在の腹囲推定値を算出する。

次に、腹部断面形状作成部１０５が、実施例１で説明した処理と同じ処理を行い、取得した減量開始時の腹囲から減量開始時の腹部断面形状を作成し、さらに、腹囲推定値算出部２１０１で算出された現在の腹囲推定値から現在の腹部断面形状を作成する。そして、図３５に示す内臓脂肪シミュレーション画面のように、減量開始時と現在の腹部断面形状を並べて出力部１０４に表示する。

以上に示したように、本実施例に係る内臓脂肪シミュレーション装置は、減量開始時と現在の腹部断面形状を精度よく作成・表示することができる。このため、ユーザは、減量に伴う内臓脂肪蓄積状態を日々把握でき、内臓脂肪を減少させる効果的なダイエットを行うことが出来る。

本実施例４では、腹部断面形状作成部１０５が、腹囲推定値算出部２１０１で算出された現在の腹囲推定値から現在の腹部断面形状を作成したが、体重と共に腹囲が日々記録・管理されている場合には、ユーザの実際の現在腹囲から現在の腹部断面形状を作成してもよい。この場合、より精度の高い腹部断面形状を作成することができる。

また、本実施例４では、図３５に示す内臓脂肪シミュレーション画面のように減量開始時と現在の腹部断面形状を並べて出力部１０４に表示する場合を説明したが、前述した図３６、図３７、図３８、図３９、図４０、図４１の内臓脂肪シミュレーション画面のように、減量開始時と現在の腹部断面形状と共に、人体模型図、腹部体型、内臓脂肪量、皮下脂肪量を表示してもよい。このような画面表示を採用することにより、ユーザの脂肪蓄積状態をより分かり易く伝えることが出来る。

また、本実施例４では、１台のPCで全ての処理を行う場合を説明したが、入力部１０２・出力部１０４と、体重変化量算出部・腹部断面形状作成部１０５・腹囲推定値算出部２１０１・データベース１０６を別々の端末とし、前述した処理内容をWEBアプリケーションを通じて実現してもよい。

入出力をクライアント端末で分担し、腹部断面形状作成部１０５・モデル情報作成部１８０１・データベース１０６をサーバ端末で分担することにすれば、モデル情報作成や腹部断面形状作成という負荷がかかる処理をサーバ端末に集約することができる。この場合、クライアント側の負荷を低減することができる。また、サーバ側で作成した腹部断面形状をWEB経由でクライアント端末に表示することで、クライアント端末への専用ソフトウェアのインストールを不要にできる。

［他の実施例］
前述した各形態例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、本発明は、前述した実施例の全ての構成を備える必要はない。また、ある実施例の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成を追加、削除又は置換することも可能である。

また、前述の実施例では、内臓脂肪シミュレーション画像の作成機能をプログラム処理を通じて実現する場合について説明したが、当該処理機能の一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアを通じて実現しても良い。

また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。

１０１ 内臓脂肪シミュレーション端末
１０２ 入力部
１０３ 内臓脂肪形状作成部
１０４ 出力部
１０５ 腹部断面形状作成部
１０６ データベース
１０８ 内臓脂肪特徴点移動距離算出部
１０９ 腹筋形状作成部
１１０ 腹筋特徴点移動位置算出部
１１２ 皮下脂肪特徴点移動距離算出部
１１３ 全脂肪面積推定値算出部
１１４ 内臓脂肪面積推定値算出部
１１５ 皮下脂肪形状作成部
１１６ 内臓画像作成部
１１７ 内臓画像表示位置算出部
１２０ モデル形状データ管理部
１２２ 移動係数管理部
１２３ 推定式情報管理部
１２５ 腹部断面モデル管理部
１２６ 内臓可視化指標管理部
１２７ 脂肪形状データ管理部
２０１ 腹部CT画像の皮下脂肪
２０２ 腹部CT画像の腹直筋
２０３ 腹部CT画像の外腹斜筋
２０４ 腹部CT画像の内臓脂肪
２０５ 腹部CT画像の大腰筋・脊柱起立筋
２０６ 腹部CT画像の背骨
２０７ 腹部CT画像の大静脈・大動脈
２０８ 腹部CT画像の内臓
３０１ 内臓脂肪モデルの内臓脂肪形状
３０２ 背骨中心点
３０３〜３０９ 内臓脂肪の特徴点
３２０ 背骨周辺組織モデル画像
４０１ 内臓脂肪特徴点
４０２ 内臓脂肪特徴点のX座標
４０３ 内臓脂肪特徴点のY座標
４０４ 内臓脂肪モデルの内臓脂肪面積値
５０２ 内臓脂肪特徴点の移動係数（X成分）
５０３ 内臓脂肪特徴点の移動係数（Y成分）
６１１ 特徴点移動後の内臓脂肪形状
６１３〜６１９ 移動後の内臓脂肪特徴点
６２３〜６２５ 内臓脂肪モデルの三角形要素
６３３〜６３５ 内臓脂肪特徴点移動後の三角形要素
７００ 腹筋モデル画像の腹筋形状
７０１〜７０５ 腹筋特徴点
７１１〜７１４ 腹筋モデル画像の長方形要素
７２１〜７２３ 腹筋モデル画像の三角形要素
８０１ 腹筋の特徴点
８０２ 腹筋特徴点のX座標
８０３ 腹筋特徴点のY座標
９００ 特徴点移動後の腹筋形状
９０１〜９０５ 移動後の腹筋特徴点
９１１〜９１４ 腹筋特徴点移動後の長方形要素
９２１〜９２３ 腹筋特徴点移動後の三角形要素
１０００ 皮下脂肪モデル画像の皮下脂肪形状
１００１〜１００７ 皮下脂肪特徴点
１０１１〜１０１４ 皮下脂肪モデル画像の三角・四角形要素
１１０１ 皮下脂肪特徴点
１１０２ 皮下脂肪特徴点のX座標
１１０３ 皮下脂肪特徴点のY座標
１１０４ 皮下脂肪モデルの全脂肪面積値
１２０２ 皮下脂肪特徴点の移動係数（X成分）
１２０３ 皮下脂肪特徴点の移動係数（Y成分）
１３０２ ユーザ情報入力ステップ
１３０３ 内臓脂肪面積推定値算出ステップ
１３０４ 内臓脂肪特徴点移動距離算出ステップ
１３０５ 内臓脂肪形状生成ステップ
１３０６ 腹筋特徴点移動位置算出ステップ
１３０７ 腹筋形状生成ステップ
１３０８ 全脂肪面積推定値算出ステップ
１３０９ 皮下脂肪特徴点移動距離算出ステップ
１３１０ 皮下脂肪形状生成ステップ
１３１１ 内臓画像生成ステップ
１３１２ 内臓画像表示位置算出ステップ
１３１３ 腹部断面形状生成・表示ステップ
１４０１ 内臓脂肪面積推定式
１４０２ 全脂肪面積推定式
１５００ 特徴点移動後の皮下脂肪形状
１５１１〜１５１４ 皮下脂肪特徴点移動後の三角・四角形要素
１６０１ ユーザ情報入力画面
１６０２ 腹囲入力欄
１６０３ 実行ボタン
１７０１ 腹部断面形状表示画面
１７０２ 腹囲
１７０３ 内臓脂肪面積推定値
１７０４ 皮下脂肪面積推定値
１８０１ モデル情報作成部
１８０２ 腹部断面モデル作成部
１８０３ 腹部断面形状データ算出部
１８０４ 移動係数作成部
１８１１ 皮下脂肪モデル作成部
１８１２ 腹筋モデル作成部
１８１３ 内臓脂肪モデル作成部
１８１４ 背骨周辺組織モデル作成部
１８２１ 皮下脂肪形状データ算出部
１８２３ 内臓脂肪形状データ算出部
１８３１ 皮下脂肪特徴点移動係数作成部
１８３２ 内臓脂肪特徴点移動係数作成部
１８４０ 内臓脂肪可視化指標作成部
１８４１ 内臓領域抽出部
１８４２ 平均画像作成部
１８４３ 位置合わせ部
１８４４ 重ね合わせ部
２１０１ 腹囲推定値算出部
２２０２ ユーザ情報入力ステップ（実施例３）
２２０３ 現在腹部断面形状生成・表示ステップ
２２０４ 体重変化量入力ステップ
２２０５ 腹囲推定値算出ステップ
２２０６ 体重変化後の腹部断面形状生成・表示ステップ
２３０１ 腹囲推定式
２４０１ ユーザ情報入力画面（実施例３）
２４０２ 体重入力欄
２５０１ 内臓脂肪シミュレーション画面（体重変化量入力前）
２５０２ 現在の内臓脂肪関連数値
２５０３ 体重変化後の内臓脂肪関連数値
２５０４ 現在の腹部断面形状
２５０５ 体重変化後の腹部断面形状
２５０６ 体重変化量入力バー
２６０１ 内臓脂肪シミュレーション画面（体重変化量入力後）
２６０２ 体前面の内臓脂肪特徴点の移動距離の変化
２７０１ 人体模型図を表示した内臓脂肪シミュレーション画面（体重変化量入力前）
２７０２ 人体模型図
２７０３ 人体模型図の腹部の３次元構造
２８０１ 人体模型図を表示した内臓脂肪シミュレーション画面（体重変化量入力後）
２９０１ 体重記録画面
２９０２ 体重推移グラフ
２９０３ 日付入力欄
２９０４ 体重入力欄
２９０５ 内臓脂肪シミュレーション画面への遷移ボタン
２９０６ 入力確定ボタン
３８０２ 腹部体型の３次元表示
３８０３ 腹部断面形状のテクスチャマッピング
３９０１ 大網
３９０２ 腸間膜
３９０３ 臍
３９０４ 小腸
４０００ 内臓モデル画像
４００１ 内臓可視化指標
４１００ 内臓脂肪面積変化後の内臓モデル画像
４１０１ 健診ID
４１０２ 検査日
４１０３〜４１０６ 内臓脂肪特徴点の座標データ
４１０７ 内臓脂肪面積
４２０２ 全脂肪面積
４２０３〜４２０６ 皮下脂肪特徴点の座標データ
４３０２ 腹部CT画像入力ステップ
４３０３ 内臓脂肪形状データ算出ステップ
４３０４ 内臓脂肪特徴点移動量算出ステップ
４３０５ 内臓脂肪面積差算出ステップ
４３０６ 内臓脂肪特徴点移動係数作成ステップ
４３０７ 皮下脂肪形状データ算出ステップ
４３０８ 皮下脂肪特徴点移動量算出ステップ
４３０９ 全脂肪面積差算出ステップ
４３１０ 皮下脂肪特徴点移動係数作成ステップ
４５０１ 体前面の内臓脂肪特徴点の移動係数（Y成分）
４５０２ 体側面の内臓脂肪特徴点の移動係数（X成分）
４５０３ 体前面の皮下脂肪特徴点の移動係数（Y成分）
４５０４ 体側面の皮下脂肪特徴点の移動係数（X成分）
４６０２ 内臓脂肪モデル作成ステップ
４６０３ 皮下脂肪モデル作成ステップ
４６０４ 腹筋モデル作成ステップ
４６０５ 背骨周辺組織モデル作成ステップ
４７０３ 内臓領域抽出ステップ
４７０４ 画像２値化ステップ
４７０６ 平均画像作成ステップ
４７０７ 平均画像２値化ステップ
４７０８ 位置合わせステップ
４７０９ 重ね合わせステップ
５００４ 内臓脂肪量表示ボタン
５００５ 皮下脂肪量表示ボタン
５０１０〜５０１１ 内臓脂肪量の３次元表示
５０２０〜５０２１ 皮下脂肪量の３次元表示

Claims (20)

1. ユーザの内臓脂肪形状、皮下脂肪形状などの腹部断面形状を作成する内臓脂肪シミュレーション装置であって、
   少なくともユーザの腹囲を入力する入力部と、
   前記ユーザの腹囲から内臓脂肪面積推定値を算出するための内臓脂肪面積推定式と、内臓脂肪モデル画像と、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積と、前記内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積との関係式が格納された第１のデータベースと、
   入力された前記ユーザの腹囲を前記内臓脂肪面積推定式に代入し、前記内臓脂肪面積推定値を算出する内臓脂肪面積推定値算出部と、
   前記内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積の関係式を前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積から前記内臓脂肪面積推定値まで積分して前記内臓脂肪特徴点の移動距離を算出し、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と前記内臓脂肪特徴点の移動距離から前記内臓脂肪特徴点の移動位置を算出する内臓脂肪特徴点移動距離算出部と、
   前記内臓脂肪特徴点の移動位置に基づいて、前記内臓脂肪モデル画像を変形させ、前記内臓脂肪形状を作成する内臓脂肪形状作成部と
   を有する内臓脂肪シミュレーション装置。
2. 請求項１に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   背骨、大腰筋、脊柱起立筋、大静脈、大動脈を含む背骨周辺組織モデル画像を格納した第２のデータベースと、
   前記内臓脂肪形状作成部で作成された前記内臓脂肪形状と、前記背骨周辺組織モデル画像を重ね合わせて前記腹部断面形状を作成する腹部断面形状作成部と
   を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
3. 請求項１に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   前記内臓脂肪面積から腸等の内臓画像を作成するための内臓可視化指標が格納された第３のデータベースと、
   前記内臓脂肪面積推定値算出部で算出された前記内臓脂肪面積推定値と、前記内臓可視化指標とに基づいて内臓画像を作成する内臓画像作成部と、
   前記内臓脂肪特徴点移動距離算出部で算出された前記内臓脂肪特徴点の移動距離に基づいて前記内臓画像の表示位置を算出する内臓画像表示位置算出部と
   を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
4. 請求項３に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   背骨、大腰筋、脊柱起立筋、大静脈、大動脈を含む背骨周辺組織モデル画像を格納した第２のデータベースと、
   前記内臓脂肪形状作成部で作成された前記内臓脂肪形状と、前記内臓画像作成部で作成された前記内臓画像と、前記背骨周辺組織モデル画像とを重ね合わせて前記腹部断面形状を作成する腹部断面形状作成部と
   を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
5. 請求項３に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   腹筋モデル画像と、腹筋モデル画像の腹筋特徴点の座標とが格納された第４のデータベースと、
   前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と、前記腹筋モデル画像の腹筋特徴点の座標と、前記内臓脂肪特徴点の移動位置とに基づいて、前記腹筋モデル画像の腹筋特徴点の移動位置を算出する腹筋特徴点移動位置算出部と、
   前記腹筋特徴点の移動位置と前記内臓脂肪特徴点の移動位置とに基づいて、前記腹筋モデル画像を変形させ、腹筋形状を作成する腹筋形状作成部と
   を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
6. 請求項５に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   背骨、大腰筋、脊柱起立筋、大静脈、大動脈を含む背骨周辺組織モデル画像を格納した第２のデータベースと、
   前記腹筋形状作成部で作成された前記腹筋形状と、前記内臓脂肪形状作成部で作成された前記内臓脂肪形状と、前記内臓画像作成部で作成された前記内臓画像と、前記背骨周辺組織モデル画像とを重ね合わせて前記腹部断面形状を作成する腹部断面形状作成部と
   を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
7. 請求項５に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   前記ユーザの腹囲から全脂肪面積推定値を算出するための全脂肪面積推定式と、皮下脂肪モデル画像と、前記皮下脂肪モデル画像の皮下脂肪特徴点の座標と、前記皮下脂肪モデル画像の全脂肪面積と、前記皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当りの移動距離と、全脂肪面積の関係式とが格納された第５のデータベースと、
   入力された前記ユーザの腹囲を前記全脂肪面積推定式に代入し、前記全脂肪面積推定値を算出する全脂肪面積推定値算出部と、
   前記皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当りの移動距離と全脂肪面積の関係式を、前記皮下脂肪モデル画像の全脂肪面積から前記全脂肪面積推定値まで積分して前記皮下脂肪特徴点の移動距離を算出し、前記皮下脂肪モデル画像の皮下脂肪特徴点の座標と前記皮下脂肪モデル画像の皮下脂肪特徴点の移動距離とに基づいて、前記皮下脂肪特徴点の移動位置を算出する皮下脂肪特徴点移動距離算出部と、
   前記皮下脂肪特徴点の移動位置と前記内臓脂肪特徴点の移動位置とに基づいて、前記皮下脂肪モデル画像を変形させ、前記皮下脂肪形状を作成する皮下脂肪形状作成部と
   を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
8. 請求項７に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   背骨、大腰筋、脊柱起立筋、大静脈、大動脈を含む背骨周辺組織モデル画像を格納した第２のデータベースと、
   前記皮下脂肪形状作成部で作成された前記皮下脂肪形状と、前記腹筋形状作成部で作成された前記腹筋形状と、前記内臓脂肪形状作成部で作成された前記内臓脂肪形状と、前記内臓画像作成部で作成された前記内臓画像と、前記背骨周辺組織モデル画像とを重ね合わせて前記腹部断面形状を作成する腹部断面形状作成部と
   を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
9. 請求項２、４、６又は８に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
   前記内臓脂肪面積推定値算出部で算出された内臓脂肪面積推定値と、前記腹部断面形状作成部で作成された前記腹部断面形状とを少なくとも表示する表示部を有する
   ことを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
10. 請求項１に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標として、(a) 前記内臓脂肪モデル画像の最も前面側の点、(b) 前記内臓脂肪モデル画像の最も左又は右側面側の点、(c) 前記内臓脂肪モデル画像と前記背骨周辺組織モデル画像の接点、(d) 前記腹筋モデル画像の腹直筋と外腹斜筋の中間点とを少なくとも設定し、内臓脂肪モデル形状データを算出する内臓脂肪モデル形状データ算出部を有する
    ことを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
11. 請求項３に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    前記内臓可視化指標を、前記入力部に入力された複数人分の腹部CT画像から算出した内臓画像の画素値と、前記腹部CT画像から算出した内臓脂肪面積とに基づいて作成する内臓可視化指標作成部を有する
    ことを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
12. 請求項５に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    前記腹筋モデル画像の腹筋特徴点の座標として、(a) 前記腹筋モデル画像の最も左又は右側面側の点、(b) 前記腹筋モデル画像と前記背骨周辺組織モデル画像の接点を少なくとも前記腹筋特徴点として設定し、腹筋モデル形状データを算出する腹筋モデル形状データ算出部を有する
    ことを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
13. 請求項７に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    前記皮下脂肪モデル画像の皮下脂肪特徴点の座標として、(a) 前記皮下脂肪モデル画像の最も前面側の点、(b) 前記皮下脂肪モデル画像の最も左又は右側面側の点、(c) 前記皮下脂肪モデル画像の最も背面側の点、(d) 前記皮下脂肪モデル画像の背骨後ろ側の点とを少なくとも設定し、皮下脂肪モデル形状データを算出する皮下脂肪モデル形状データ算出部を有する
    ことを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
14. 請求項１に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    前記内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積との関係式を、前記入力部に入力された複数人分の腹部CT画像から算出した内臓脂肪特徴点の座標と、前記腹部CT画像から算出した内臓脂肪面積との関係を分析することにより作成する内臓脂肪特徴点移動係数作成部を有する
    ことを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
15. 請求項７に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    前記皮下脂肪特徴点の単位全脂肪面積差当りの移動距離と全脂肪面積との関係式を、前記入力部に入力された複数人分の腹部CT画像から算出した皮下脂肪特徴点の座標と、前記腹部CT画像から算出した全脂肪面積との関係を分析することにより作成する皮下脂肪特徴点移動係数作成部を有する
    ことを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
16. ユーザの内臓脂肪形状、皮下脂肪形状などの腹部断面形状を作成する内臓脂肪シミュレーション装置であって、
    少なくともユーザの現在腹囲と体重変化量を入力する入力部と、
    前記ユーザの現在腹囲と前記体重変化量から体重変化後の腹囲推定値を算出する腹囲推定式と、前記体重変化後の腹囲推定値から内臓脂肪面積推定値を算出するための内臓脂肪面積推定式と、内臓脂肪モデル画像と、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積と、前記内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積との関係式が格納された第６のデータベースと、
    入力された前記ユーザの現在腹囲と前記体重変化量を前記腹囲推定式に代入し、前記体重変化後の腹囲推定値を算出する腹囲推定値算出部と、
    前記体重変化後の腹囲推定値を前記内臓脂肪面積推定式に代入し、前記内臓脂肪面積推定値を算出する内臓脂肪面積推定値算出部と、
    前記内臓脂肪特徴点の単位内臓脂肪面積差当りの移動距離と内臓脂肪面積の関係式を前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪面積から前記内臓脂肪面積推定値まで積分して前記内臓脂肪特徴点の移動距離を算出し、前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と前記内臓脂肪特徴点の移動距離から前記内臓脂肪特徴点の移動位置を算出する内臓脂肪特徴点移動距離算出部と、
    前記内臓脂肪特徴点の移動位置に基づいて、前記内臓脂肪モデル画像を変形させ、体重変化後の前記内臓脂肪形状を作成する内臓脂肪形状作成部と
    を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
17. 請求項１６に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    背骨、大腰筋、脊柱起立筋、大静脈、大動脈を含む背骨周辺組織モデル画像を格納した第２のデータベースと、
    前記内臓脂肪形状作成部で作成された前記体重変化後の内臓脂肪形状と、前記背骨周辺組織モデル画像とを重ね合わせて体重変化後の前記腹部断面形状を作成する腹部断面形状作成部と
    を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
18. 請求項１６に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    前記内臓脂肪面積から腸等の内臓画像を作成するための内臓可視化指標が格納された第３のデータベースと、
    前記内臓脂肪面積推定値算出部で算出された前記内臓脂肪面積推定値と前記内臓可視化指標とに基づいて体重変化後の内臓画像を作成する内臓画像作成部と、
    前記内臓脂肪特徴点移動距離算出部で算出された前記内臓脂肪特徴点の移動距離に基づいて前記体重変化後の内臓画像の表示位置を算出する内臓画像表示位置算出部と
    を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
19. 請求項１８に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    背骨、大腰筋、脊柱起立筋、大静脈、大動脈を含む背骨周辺組織モデル画像を格納した第２のデータベースと、
    前記内臓脂肪形状作成部で作成された前記体重変化後の内臓脂肪形状と、前記内臓画像作成部で作成された前記体重変化後の内臓画像と、前記背骨周辺組織モデル画像とを重ね合わせて体重変化後の前記腹部断面形状を作成する腹部断面形状作成部と
    を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。
20. 請求項１８に記載の内臓脂肪シミュレーション装置において、
    腹筋モデル画像と、腹筋モデル画像の腹筋特徴点の座標が格納された第４のデータベースと、
    前記内臓脂肪モデル画像の内臓脂肪特徴点の座標と、前記腹筋モデル画像の腹筋特徴点の座標と、前記内臓脂肪特徴点の移動位置とに基づいて、前記腹筋モデル画像の腹筋特徴点の移動位置を算出する腹筋特徴点移動位置算出部と、
    前記腹筋特徴点の移動位置と前記内臓脂肪特徴点の移動位置とに基づいて、前記腹筋モデル画像を変形させ、体重変化後の腹筋形状を作成する腹筋形状作成部と
    を有することを特徴とする内臓脂肪シミュレーション装置。

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