JP2016087073A - Muscle change determination device, muscle change determination method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、筋変化判定装置、筋変化判定方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a muscle change determination device, a muscle change determination method, and a program.
筋力など筋(筋肉)の状態を評価する技術が提案されている。
例えば、特許文献1に記載の下肢判定装置は、被験者の体重あたりの下肢筋力を示す測定体重比を含む入力情報を取得する情報取得部と、体重比と歩行を困難にする危険度を示す第1の評価値とを備え、体重比と第1の評価値の関係を示す体重比−第1の評価値関係が記憶されている記憶部と、体重比−第1の評価値関係に基づき、入力情報に対応する対応評価値を出力する判定部と、を備える。
特許文献1では、これにより、体重比等の下肢体力に関する測定値を被験者にとってより認識し易くする、とされている。
Techniques for evaluating the state of muscles (muscles) such as muscle strength have been proposed.
For example, the lower limb determination apparatus described in
According to
筋肉を形成する筋線維は、収縮特性および組織科学的特性から、例えば速筋線維および遅筋線維など、幾つかのタイプに分類される。速筋に問題がある場合と遅筋に問題がある場合とでは効果的な対策が異なることが考えられる。
遅筋と速筋との組成を調べる方法として、筋生検(バイオプシー;Biopsy)、MRI(Magnetic Resonance Imaging)、および、フィールドテストが知られている。筋生検では、筋組織を採取して調べる。MRIでは、核磁気共鳴現象を利用して生体内の情報を画像化する。フィールドテストでは、50m走、12分走の記録から筋線維割合をみる。
The muscle fibers that make up the muscle are classified into several types, for example fast and slow muscle fibers, based on contractile and histological characteristics. It is conceivable that effective measures differ between when there is a problem with the fast muscle and when there is a problem with the slow muscle.
As a method for examining the composition of the slow muscle and the fast muscle, a muscle biopsy (Biopsy), MRI (Magnetic Resonance Imaging), and a field test are known. In a muscle biopsy, muscle tissue is collected and examined. In MRI, in vivo information is imaged using a nuclear magnetic resonance phenomenon. In the field test, the muscle fiber ratio is observed from the 50m run and 12 minute run records.
しかしながら、筋生検は、皮膚の切開や、筋損傷を伴い、被験者への負担が大きい。また、MRIは、高価な機器を必要とし、簡便に測定することはできない。また、フィールドテストは、運動が被験者にとって負担となる場合や困難な場合がある。 However, muscle biopsy involves skin incision and muscle damage, and places a heavy burden on the subject. Also, MRI requires expensive equipment and cannot be measured easily. Also, the field test may be difficult or difficult for the subject to exercise.
本発明は、筋の変化の判定対象者に運動の負担をかけず非侵襲かつ簡便に、タイプ毎の筋の量の変化に関する情報(例えば、速筋、遅筋それぞれの量の変化に関する情報)を得られる筋変化判定装置、筋変化判定方法およびプログラムを提供する。 The present invention provides information relating to changes in the amount of muscle for each type (for example, information relating to changes in the amount of each of fast muscles and slow muscles) in a non-invasive and simple manner without imposing an exercise burden on the person to be determined for muscle changes. A muscle change determination device, a muscle change determination method, and a program are provided.
本発明の第1の態様によれば、筋変化判定装置は、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得部と、前記変化情報に基づいて、筋のタイプ毎に筋の変化を判定する筋変化判定部と、を備える。 According to the first aspect of the present invention, the muscle change determination device includes a change information acquisition unit that acquires change information indicating changes in a plurality of muscle indexes, and a muscle information for each muscle type based on the change information. A muscle change determination unit for determining a change.
前記筋のタイプ毎の当該筋の増減に基づいて、筋の変化の判定対象者の行動に対するアドバイスを決定するアドバイス決定部を備えるようにしてもよい。 You may make it provide the advice determination part which determines the advice with respect to the action of the determination subject of a change of a muscle based on the increase / decrease of the said muscle for every said muscle type.
前記アドバイス決定部は、さらに前記判定対象者の体脂肪の増減に基づいて、前記判定対象者の行動に対するアドバイスを決定するようにしてもよい。 The advice determination unit may further determine advice for the behavior of the determination target person based on an increase or decrease in the body fat of the determination target person.
前記アドバイス決定部は、さらに前記判定対象者がアスリートか否かに基づいて、前記判定対象者の行動に対するアドバイスを決定するようにしてもよい。 The advice determination unit may further determine advice on the behavior of the determination target person based on whether or not the determination target person is an athlete.
本発明の第2の態様によれば、筋変化判定方法は、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得ステップと、前記変化情報に基づいて、筋のタイプ毎に筋の変化を判定する筋変化判定ステップと、を備える。 According to the second aspect of the present invention, the muscle change determination method includes a change information acquisition step for acquiring change information indicating changes in a plurality of muscle indexes, and a muscle change for each muscle type based on the change information. And a muscle change determination step for determining a change.
本発明の第3の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得ステップと、前記変化情報に基づいて、筋のタイプ毎に筋の変化を判定する筋変化判定ステップと、を実行させるためのプログラムである。 According to the third aspect of the present invention, the program acquires, in a computer, a change information acquisition step for acquiring change information indicating changes in a plurality of muscle indexes, and the muscle information for each muscle type based on the change information. And a muscle change determining step for determining a change.
本発明によれば、筋の変化の判定対象者に運動の負担をかけず非侵襲かつ簡便に、タイプ毎の筋の量の変化に関する情報を得られる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the information regarding the change of the quantity of the muscle for every type can be obtained non-invasively and simply, without putting the burden of exercise | movement on the determination subject of a change of a muscle.
以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図1は、本発明の一実施形態における、筋変化判定装置の一例である処理装置を含む筋変化判定システムの装置構成を示す概略構成図である。同図において、筋変化判定システム1は、測定装置10と、処理装置20とを備える。また、図1において、測定装置10が備える測定台11、通電用電極12aおよび測定用電極12bと、処理装置20が備える表示デバイス21の表示画面とが示されている。また、処理装置20にはパソコン(Personal Computer;PC)30が接続されている。なお、通電用電極12aと測定用電極12bとを総称して電極12と称する。
Hereinafter, although embodiment of this invention is described, the following embodiment does not limit the invention concerning a claim. In addition, not all the combinations of features described in the embodiments are essential for the solving means of the invention.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram illustrating a device configuration of a muscle change determination system including a processing device which is an example of a muscle change determination device according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, the muscle
筋変化判定システム1は、筋変化判定システム1の使用者(以下、「ユーザ」と称する)の速筋、遅筋それぞれの減少の有無を判定し、判定結果に基づいてユーザに対するアドバイスを決定する。なお、筋肉のことを「筋」とも称する。
測定装置10は、ユーザの生体インピーダンスと体重とを測定するための装置である。
測定台11は、測定装置10の上面に設けられており、測定台11に電極12が配置されている。測定装置10は、測定台11に加わる荷重を測定する。また、測定装置10は、電極12を用いてユーザの生体インピーダンスを測定する。
The muscle
The
The measurement table 11 is provided on the upper surface of the
処理装置20は、測定装置10の測定値に基づいてユーザの速筋、遅筋それぞれの減少の有無を判定する。そして、処理装置20は、判定結果に基づいてユーザに対するアドバイスを決定し、表示デバイス21の表示画面に表示する。
The
処理装置20は、専用の機器として構成されていてもよいし、パソコンなど汎用の情報処理装置がプログラムを実行することで構成されていてもよい。
また、図1のように、処理装置20が、例えばパソコンなど他の機器と接続可能になっていてもよい。特に、処理装置20が、速筋、遅筋それぞれの減少の有無の判定結果、または、決定したアドバイス、あるいはその両方を他の機器に送信するなど、他の機器に情報を送信可能であってもよい。
なお、測定装置10と処理装置20とが一体化されて、1つの装置となっていてもよい。また、測定装置10または処理装置20、あるいはその両方がさらに細分化されて、複数の装置として構成されていてもよい。
The
In addition, as illustrated in FIG. 1, the
Note that the measuring
図2は、筋変化判定システム1のハードウェア構成を示す概略ブロック図である。同図において、筋変化判定システム1は、測定装置10と、処理装置20とを備える。測定装置10は、通電用電極12aと、測定用電極12bと、生体インピーダンス測定回路13と、荷重センサ14と、インタフェース回路15とを備える。処理装置20は、表示デバイス21と、入力デバイス22と、通信回路23と、インタフェース回路24と、記憶デバイス28と、CPU29とを備える。
また、図1の場合と同様、処理装置20にはパソコン30が接続されている。
FIG. 2 is a schematic block diagram illustrating a hardware configuration of the muscle
As in the case of FIG. 1, a
測定装置10において、左右の通電用電極12aは、ユーザの体内に微弱電流を流す。左右の測定用電極12bは、その間に生じる電位差(電圧)を検出する。
生体インピーダンス測定回路13は、ユーザが、通電用電極12aと測定用電極12bとの両方に接するように左右それぞれの素足を乗せて立っている状態における生体インピーダンスを測定する。具体的には、生体インピーダンス測定回路13は、左右の通電用電極12aに微弱な交流電流を印加し、左右の測定用電極12bを通じて電圧(電位差)を検出し、これらに基づいて、ユーザの生体インピーダンス(インピーダンスZ、インピーダンスZの抵抗成分Rおよびリアクタンス成分X)を求める。なお、インピーダンスZの抵抗成分R及びリアクタンス成分Xは、この際に印加した電流と検出した電圧とを用いて、DFT(Discrete Fourier Transform)処理等の波形処理を行うことにより求める。
その後、得られた生体インピーダンスに基づいて、処理装置20が、ユーザの体組成指標(例えば、体脂肪率など)を求める。
In the
The
Thereafter, based on the obtained bioelectrical impedance, the
荷重センサ14は、矩形の測定台11(図1)の四隅付近に配置されており、それぞれの位置における荷重を測定する。荷重センサ14の各々が荷重を測定することで、測定台11に加わる荷重およびバランス(測定台11における重心位置)を測定することができる。
但し、荷重センサ14の数および配置は、測定台11に加わる荷重およびバランスを測定可能なものであればよい。例えば、3つの荷重センサ14が、電極12を囲む位置に配置され、測定台11に加わる荷重を3つの荷重センサで支えるようになっていてもよい。
荷重センサ14の各々が測定した荷重に基づいて、処理装置20が、ユーザの体重および、測定台11における重心位置を算出する。
The
However, the number and arrangement of the
Based on the load measured by each of the
インタフェース回路15は、信号線の接続端子を備え、処理装置20のインタフェース回路24と信号線を介してデータのやり取りを行う。特に、インタフェース回路15は、生体インピーダンス測定回路13が測定した生体インピーダンス、および、荷重センサ14の各々が測定した荷重を、インタフェース回路24へ送信する。
但し、測定装置10と処理装置20とがデータをやり取りする方式は有線の方式に限らない。インタフェース回路15がインタフェース回路24と無線通信を行うようにしてもよい。
The
However, the method of exchanging data between the measuring
処理装置20において、表示デバイス21は表示画面を有し、各種画像を表示する。特に、処理装置20は、速筋、遅筋それぞれの減少の有無の判定結果と、ユーザに対するアドバイスとを表示する。表示デバイス21として、液晶パネル、有機EL(Organic Electro-Luminescence)パネル、またはLEDパネルなど、様々な表示デバイスを用いることができる。
In the
入力デバイス22は、ユーザの身長や年齢や性別といったユーザの生体情報の入力操作など、各種ユーザ操作を受け付ける。入力デバイス22として、表示デバイス21の表示画面に設置されてタッチパネルを構成するタッチセンサを用いるようにしてもよい。あるいは、入力デバイス22として、タッチセンサに加えて、あるいは代えて、キーボードまたはマウスまたはこれらの組み合わせなど、他の入力デバイスを用いるようにしてもよい。
The
通信回路23は、信号線の接続端子を備え、信号線を介して接続される他の機器とデータのやり取りを行う。特に、通信回路23は、速筋、遅筋それぞれの減少の有無の判定結果、または、ユーザに対するアドバイス、あるいはその両方を他の機器に送信する。
但し、通信回路23が他の機器とデータをやり取りする方式は有線の方式に限らない。通信回路23が他の機器と無線通信を行うようにしてもよい。
The
However, the method in which the
インタフェース回路24は、信号線の接続端子を備え、測定装置10のインタフェース回路15と信号線を介してデータのやり取りを行う。特に、インタフェース回路24は、生体インピーダンス測定回路13が測定した生体インピーダンス、および、荷重センサ14の各々が測定した荷重を、インタフェース回路15から受信する。
The
記憶デバイス28は、各種データを記憶する。特に、記憶デバイス28は、CPU29が算出する、筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標それぞれの履歴を記憶する。記憶デバイス28が記憶するこれらの履歴は、CPU29が、筋力の指標の変化率、筋パワーの指標の変化率、および、筋質の指標の変化率を算出するために用いられる。
筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標は、いずれも、筋指標の例に該当する。ここでいう筋指標とは、筋状態を示す値である。筋力の指標、筋パワーの指標、および、筋質の指標の組み合わせは、複数の筋指標の例に該当する。筋力の指標の変化率、筋パワーの指標の変化率、および、筋質の指標の変化率の組み合わせは、複数の筋指標の変化を示す変化情報の例に該当する。
The
The muscle strength index, the muscle power index, and the muscle quality index all correspond to examples of the muscle index. The muscle index here is a value indicating a muscle state. A combination of the muscle strength index, the muscle power index, and the muscle quality index corresponds to an example of a plurality of muscle indices. The combination of the muscle force index change rate, the muscle power index change rate, and the muscle quality index change rate corresponds to an example of change information indicating changes in a plurality of muscle indexes.
なお、筋力の指標および筋パワーの指標は、筋の機能的観点から示される指標であり、また、筋質の指標は、筋の構造的観点から示される指標である。
なお、運動機能判定システム1が、筋のタイプ毎の筋の変化の判定に用いる筋指標は、筋力の指標、筋パワーの指標、および、筋質の指標に限らず別の筋指標とすることができる。また、運動機能判定システム1が、筋のタイプ毎の筋の変化の判定に用いる筋指標の数も、3つに限らず2つ以上であればよい。
The muscle strength index and the muscle power index are indices that are shown from the functional viewpoint of the muscle, and the muscle quality index is an index that is shown from the structural viewpoint of the muscle.
Note that the muscle index used by the motor
なお、記憶デバイス28は、測定装置10の内部記憶デバイスであってもよいし、測定装置10に外付けされる外部記憶デバイスであってもよいし、これら両方を含んで構成されていてもよい。
CPU29は、記憶デバイス28からプログラムを読み出して実行することで、各種処理を行う。
Note that the
The
図3は、処理装置20の機能構成を示す概略ブロック図である。同図において、処理装置20は、表示部210と、操作入力部220と、通信部230と、測定値取得部240と、記憶部280と、制御部290とを備える。制御部290は、荷重算出部291と変化情報取得部292と、筋変化判定部293と、体脂肪量算出部294と、アドバイス決定部295とを備える。
表示部210は、表示デバイス21を用いて構成され、各種画像を表示する。
操作入力部220は、入力デバイス22を用いて構成され、ユーザ操作を受ける。
通信部230は、通信回路23を用いて構成され、他の機器と通信を行う。
測定値取得部240は、インタフェース回路24を用いて構成され、生体インピーダンス測定回路13が測定した生体インピーダンス、および、荷重センサ14の各々が測定した荷重を、測定装置10から受信する。
記憶部280は、記憶デバイス28を用いて構成され、各種情報を記憶する。
FIG. 3 is a schematic block diagram illustrating a functional configuration of the
The
The
The
The measurement
The
制御部290は、処理装置20の各部を制御して各種処理を行う。制御部290は、CPU29が記憶デバイス28からプログラムを読み出して実行することで構成される。
荷重算出部291は、4つの荷重センサ14が測定した荷重の合計から測定台11の重量を減算して、測定台11にかかる荷重を算出する。すなわち、ユーザが測定台に乗っている時の4つの荷重センサの合計とユーザが測定台に乗っていない時の4つの荷重センサの合計との差をユーザの体重として示す。
変化情報取得部292は、筋力の指標の変化率、筋パワーの指標の変化率、および、筋質の指標の変化率を取得する。上記のように、これらの値は変化情報の例に該当する。
The
The
The change
変化情報取得部292は、入力デバイス22が入力操作を受け付けたユーザの生体情報を取得して記憶部280に記憶させる。そして、変化情報取得部292は、測定値取得部240が取得した生体インピーダンス、および、荷重算出部291が算出した荷重に基づいて、さらには、必要に応じてユーザの生体情報に基づいて、筋力の指標、筋パワーの指標、筋質の指標のそれぞれを算出し、算出した値を記憶部280に記憶させる。
また、変化情報取得部292は、筋力の指標の過去値(例えば、前回の値)を記憶部280から読み出して、計算した今回の値からそれぞれ減算し、減算結果を過去値で除算し、100を乗じることで、筋力の指標の変化率を算出する。同様に、変化情報取得部292は、筋パワーの指標、筋質の指標のそれぞれについて変化率を算出する。
なお、変化情報取得部292が用いる過去値(筋力の指標の過去値、筋パワーの指標の過去値、および、筋質の指標の過去値)として、例えば3か月前、6か月前、あるいは、1年前など、様々な時期の過去値を用いることができる。
The change
Further, the change
Note that the past values used by the change information acquisition unit 292 (the past value of the muscle strength index, the past value of the muscle power index, and the past value of the muscle quality index) are, for example, three months ago, six months ago, Alternatively, past values at various times such as one year ago can be used.
筋変化判定部293は、変化情報取得部292が取得する、筋力の指標の変化率、筋パワーの指標の変化率、および、筋質の指標の変化率に基づいて、速筋の減少の有無、および、遅筋の減少の有無を判定する。
体脂肪量算出部294は、測定値取得部240が取得した生体インピーダンスの測定値に基づいて体脂肪量を算出し、算出した体脂肪量を記憶部280に記憶させる。また、体脂肪量算出部294は、体脂肪量の過去値を記憶部280から読み出し、今回の体脂肪量から減算し、減算結果を過去値で除算して体脂肪量の変化率を算出する。
アドバイス決定部295は、筋変化判定部293の判定結果に基づいて、ユーザに対するアドバイスを決定する。
The muscle
The body fat
The
次に、筋変化判定システム1が行う処理について説明する。
図4は、筋変化判定システム1が行う処理手順の例を示す説明図である。
同図の処理において、操作入力部220は、ユーザの身長、年齢、性別、および、ユーザの活動量に関するアンケートの回答など、ユーザに関する生体情報の入力を受ける(ステップS101)。そして、変化情報取得部292が当該生体情報を取得して、記憶部280に記憶させる。なお、記憶部280が既に当該生体情報を記憶している場合、ステップS101で、操作入力部220への生体情報の入力に代えて、変化情報取得部292が記憶部280から生体情報を読み出すようにしてもよい。これにより、ユーザは生体情報の入力操作を行う必要がなく、この点においてユーザの負担を軽減することができる。
Next, processing performed by the muscle
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of a processing procedure performed by the muscle
In the process shown in the figure, the
次に、生体インピーダンス測定回路13が、ユーザの生体インピーダンスを測定し、荷重算出部291が、ユーザの体重等の荷重を算出する(ステップS102)。
図5は、生体インピーダンスの測定および荷重の算出の際のユーザの動きを示す説明図である。
ユーザは、同図の(1)に示すように、測定装置10の測定台11に足を乗せた状態で、測定装置10の近くに置かれた椅子に座る。その際、ユーザは素足になり、左足、右足のいずれも、通電用電極12aと測定用電極12bとの両方に接するように足を置く。
Next, the
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a user's movement when measuring bioimpedance and calculating a load.
As shown in (1) of the figure, the user sits on a chair placed near the measuring
次に、ユーザは、同図の(2)に示すように、椅子に座った状態から立ち上がる。その際、ユーザは、左足、右足のいずれも、通電用電極12aと測定用電極12bとの両方に接したままになるようにする。
さらに、ユーザは、同図の(3)に示すように、測定台11の上に立ち、体のふらつきがなくなり安定するまで待つ。その際、ユーザは、左足、右足のいずれも、通電用電極12aと測定用電極12bとの両方に接したままになるようにする。
Next, the user stands up from the state of sitting on the chair as shown in (2) of FIG. At that time, the user keeps both the left foot and the right foot in contact with both the
Further, as shown in (3) of the figure, the user stands on the measuring table 11 and waits until the body does not wobble and stabilizes. At that time, the user keeps both the left foot and the right foot in contact with both the
このように、ユーザが立ち上がり動作を行う間、荷重算出部291は、荷重センサ14が測定した荷重に基づいて、測定台11にかかる荷重、および、測定台11における重心位置を求める。また、生体インピーダンス測定回路13は、左右の通電用電極12aの間の電流と左右の測定電極12bの間の電位差(電圧)とに基づいて生体インピーダンス(インピーダンスZ、インピーダンスZの抵抗成分Rおよびリアクタンス成分X)を求める。
As described above, while the user performs the rising motion, the
図6は、荷重算出部291が算出する荷重の例を示すグラフである。同図の横軸は時刻を示し、縦軸は荷重を示している。また、同図のFは、一連の動作において、荷重算出部291が算出する荷重の最大値を示し、wは、ユーザの体重を示し、0は、測定台に何も乗っていないときの値を示している。
時刻T11の区間では、図5の(1)のように、ユーザが椅子に座っている状態から立ち上がろうとすると、まず、臀部に荷重が移行し、椅子が当該荷重を支えるため、荷重算出部291が算出する荷重が一旦減少する。その後、臀部にて椅子にかかる荷重が減少し、荷重算出部291が算出する荷重が増加する。荷重算出部291が算出する荷重は、臀部が椅子から離れる時刻の付近で最大になる。
FIG. 6 is a graph illustrating an example of a load calculated by the
In the section at time T11, as shown in (1) of FIG. 5, when the user tries to stand up from the state of sitting on the chair, first, the load is transferred to the buttocks, and the chair supports the load. The load calculated by decreases temporarily. Thereafter, the load applied to the chair at the buttocks decreases, and the load calculated by the
時刻T12の区間では、図5の(2)のように、ユーザが椅子から立ち上がる途中の状態を示し、時刻T11における荷重の増加後、荷重算出部291が算出する荷重が減少する。
時刻T13の区間では、図5の(3)のように、ユーザが立ち上がった状態となると、荷重算出部291が算出する荷重は、ユーザの体重wに収束していく。
The section at time T12 shows a state where the user is standing up from the chair as shown in (2) of FIG. 5, and after the load is increased at time T11, the load calculated by the
In the section at time T13, as shown in (3) of FIG. 5, when the user stands up, the load calculated by the
図4のステップS102の後、変化情報取得部292は、ステップS102で得られた荷重の測定値および生体インピーダンスの測定値に基づいて、筋力の指標、筋パワーの指標、および、筋質の指標を取得する(ステップS111)。
After step S102 in FIG. 4, the change
(筋力の指標の取得)
変化情報取得部292は、図4のステップS102で荷重算出部291が算出した荷重の最大値Fを、ユーザの体重wで除算した最大値体重比F/wを、筋力の指標として算出する。但し、変化情報取得部292が取得する筋力の指標は、最大値体重比F/wに限らない。例えば、変化情報取得部292が、荷重の最大値と荷重の最小値との差をユーザの体重で除算した値を、筋力の指標として算出するようにしてもよい。あるいは、変化情報取得部292が、握力計を用いての握力の測定値を、筋力の指標として取得するようにしてもよいし、ハンドヘルドダイナモメーターでの筋力の測定値を、筋力の指標として取得するようにしてもよい。
(Acquisition of muscle strength index)
The change
なお、変化情報取得部292が、筋力の指標として最大値体重比F/wを用いる場合、荷重の最大値と荷重の最小値との差をユーザの体重で除算した値を用いる場合よりも精度が高いと考えられる。荷重が最小となるタイミングを正確に特定できない可能性があるからである。
なお、荷重の最大値の特定が困難な場合、変化情報取得部292が、荷重が所定の荷重小閾値(例えば体重の20%)以下に減少した後、最初に所定の荷重大閾値(例えば体重の105%)以上に増加した領域の中での荷重の最大値を検出するようにしてもよい。
Note that when the change
When it is difficult to specify the maximum load value, the change
(筋パワーの指標の取得)
変化情報取得部292は、図4のステップS102で荷重算出部291が算出した荷重の変化率の最大値RFDを、ユーザの体重wで除算した最大変化率体重比RFD/wを、筋パワーの指標として算出する。
図7は、荷重の変化率の例を示すグラフである。同図の横軸は時刻を示し、縦軸は荷重の変化率を示している。変化率が0より大きい場合、荷重が増加している。一方、変化率が0より小さい場合、荷重が減少している。また、同図のRFDは、荷重の変化率の最大値を示している。
但し、変化情報取得部292が取得する筋パワーの指標は、最大変化率体重比RFD/wに限らない。例えば、変化情報取得部292が、等速性筋力測定を運動速度を変えて行って得られた測定値を、筋パワーの指標として取得するようにしてもよい。あるいは、変化情報取得部292が、垂直跳びの結果の測定値または立ち幅跳びの結果の測定値を、筋パワーの指標として取得するようにしてもよい。
(Acquisition of muscle power index)
The change
FIG. 7 is a graph showing an example of the load change rate. In the figure, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the load change rate. When the rate of change is greater than 0, the load is increasing. On the other hand, when the rate of change is smaller than 0, the load is reduced. Moreover, RFD of the figure has shown the maximum value of the change rate of a load.
However, the muscle power index acquired by the change
(筋質の指標の取得)
変化情報取得部292は、図4のステップS102で生体インピーダンス測定回路13が測定した生体インピーダンスに基づいて、筋質の指標を算出する。例えば、変化情報取得部292は、筋質の指標として、生体インピーダンスにおける抵抗成分Rをリアクタンス成分Xで除算したR/Xを算出する。
但し、変化情報取得部292が取得する筋質の指標は、R/Xに限らない。例えば、変化情報取得部292が、高周波でのインピーダンスZhighと低周波でのインピーダンスZlowとの比率を、筋質の指標として算出するようにしてもよい。さらに例えば、変化情報取得部292が、5キロヘルツでのインピーダンスZlowを250キロヘルツでのインピーダンスZhighで除算した値を、筋質の指標として算出するようにしてもよい。
(Acquisition of muscle quality index)
The change
However, the muscle index acquired by the change
ステップS111の後、筋変化判定部293が、速筋、遅筋それぞれの減少の有無を判定する(ステップS112)。
図8は、筋変化判定部293が、速筋、遅筋それぞれの減少の有無を判定する処理手順の例を示す説明図である。筋変化判定部293は、図4のステップS112において図8の処理を行う。
図8の処理において、筋変化判定部293は、筋質の指標の変化率Δ%R/Xが0より小さいか否か、すなわち、筋質が低下しているか否かを判定する(ステップS201)。上記のように、R/Xは、生体インピーダンスにおける抵抗成分Rをリアクタンス成分Xで除算した値を示す。また、「Δ%」は、変化率を示す。例えば、Δ%R/Xは、R/Xの変化率を示す。
After step S111, the muscle
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a processing procedure in which the muscle
In the process of FIG. 8, the muscle
ステップS201において、Δ%R/Xが0以上であると判定した場合(ステップS201:NO)、筋変化判定部293は、筋の萎縮は生じていないと判定する(ステップS211)。ステップS211の後、図8の処理を終了する。
一方、ステップS201において、Δ%R/Xが0より小さいと判定した場合(ステップS201:YES)、筋変化判定部293は、筋パワーの指標RFD/wの変化率Δ%RFD/wが0より小さいか否か、すなわち、筋パワーが低下しているか否かを判定する(ステップS221)。
If it is determined in step S201 that Δ% R / X is equal to or greater than 0 (step S201: NO), the muscle
On the other hand, when it is determined in step S201 that Δ% R / X is smaller than 0 (step S201: YES), the muscle
ステップS221において、Δ%RFD/wが0より小さいと判定した場合(ステップS221:YES)、筋変化判定部293は、速筋線維が有意に萎縮している(速筋が減少している)と判定する(ステップS231)。ステップS231の後、図8の処理を終了する。
一方、ステップS221において、Δ%RFD/wが0以上であると判定した場合(ステップS221:NO)、筋変化判定部293は、筋力の指標F/wの変化率Δ%F/wが0より小さいか否か、すなわち、筋力が低下しているか否かを判定する(ステップS241)。
When it is determined in step S221 that Δ% RFD / w is smaller than 0 (step S221: YES), the muscle
On the other hand, when it is determined in step S221 that Δ% RFD / w is equal to or greater than 0 (step S221: NO), the muscle
ステップS241において、Δ%F/wが0より小さいと判定した場合(ステップS241:Yes)、筋変化判定部293は、遅筋線維が有意に萎縮している(遅筋が減少している)と判定する(ステップS251)。ステップS251の後、図8の処理を終了する。
一方、ステップS241において、Δ%F/wが0以上であると判定した場合(ステップS241:NO)、筋変化判定部293は、筋の萎縮は生じていないと判定する(ステップS261)。但し、今後、筋萎縮が起こる可能性が大きく、筋変化判定部293が表示部210に注意喚起メッセージを表示させるようにしてもよい。ステップS261の後、図8の処理を終了する。
When it is determined in step S241 that Δ% F / w is smaller than 0 (step S241: Yes), the muscle
On the other hand, when it is determined in step S241 that Δ% F / w is equal to or greater than 0 (step S241: NO), the muscle
また、図4のステップS102の後、体脂肪量算出部294は、体脂肪量の変化率を算出する(ステップS121)。
図9は、体脂肪量算出部294が、体脂肪量の変化率を算出する処理手順を示す説明図である。体脂肪量算出部294は、図4のステップS121において、図9の処理を行う。
図9の処理において、体脂肪量算出部294は、ステップS102で得られた生体インピーダンスの測定値に基づいて体脂肪量を算出し、算出した体脂肪量を記憶部280に記憶させる(ステップS301)。
そして、体脂肪量算出部294は、体脂肪量の過去値を記憶部280から読み出し、今回の体脂肪量から減算し、減算結果を過去値で除算し、100を乗じることで体脂肪量の変化率を算出する(ステップS302)。
ステップS302の後、図9の処理を終了する。
Further, after step S102 of FIG. 4, the body fat
FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating a processing procedure in which the body fat
In the process of FIG. 9, the body fat
Then, the body fat
After step S302, the process of FIG. 9 ends.
図4のステップS112およびS121の後、アドバイス決定部295は、ステップS112での速筋、遅筋それぞれの減少の有無の判定結果、および、ステップS121で得られた体脂肪量の変化率に基づいて、ユーザに対するアドバイスを決定する(ステップS131)。
図10は、アドバイス決定部295が決定するアドバイスの指針を示す説明図である。同図では、遅筋萎縮、変化なし、速筋萎縮の区分と、体脂肪量変化率増、変化なし、減の区分との組み合わせの各々について、アドバイスの指針が示されている。
なお、図10では、さらに肥満体型、標準体型、やせ体型といった体型に応じたアドバイスの指針が示されている。この体型の区別は、例えば、図4のステップS101において、ユーザによって入力される。
After steps S112 and S121 in FIG. 4, the
FIG. 10 is an explanatory diagram showing a guideline for advice determined by the
In FIG. 10, guidelines for advice according to body types such as an obese body type, a standard body type, and a lean body type are shown. This distinction of body type is input by the user in step S101 of FIG. 4, for example.
さらに、アドバイス決定部295が、ユーザがアスリートか否かの情報に基づいてアドバイスを決定するようにしてもよい。ユーザがアスリートか否かの情報は、例えば、図4のステップS101において、ユーザによって入力される。
あるいは、ユーザがアスリートか否かを制御部290が自動的に判定するようにしてもよい。例えば、制御部290は、図4のステップS102で得られる生体インピーダンスのレジスタンスRとリアクタンスXとの比率を算出し、得られた比率と所定の閾値とを比較することで、ユーザがアスリートか否かを判定する。
Further, the
Alternatively, the
あるいは、制御部290が、高周波、低周波それぞれによる生体インピーダンスの組み合わせなど、レジスタンスおよびリアクタンス以外のデータに基づいて、ユーザがアスリートか否かを判定するようにしてもよい。例えば、制御部290が、周波数250キロヘルツ(kHz)の交流電流をユーザに印加した場合のインピーダンスと、周波数5キロヘルツの交流電流をユーザに印加した場合のインピーダンスとの比と、所定の閾値とを比較することで、ユーザがアスリートか否かを判定するようにしてもよい。
あるいは、制御部290が、周波数0ヘルツにおける生体インピーダンスRoと、周波数無限大における生体インピーダンスRinfとを求め、これらの値に基づいて、ユーザがアスリートか否かを判定するようにしてもよい。
Alternatively, the
Alternatively, the
図11は、表示部210によるアドバイス表示の第1の例を示す説明図である。同図は、体脂肪量増、速筋線維萎縮、標準体型、かつ、非アスリートに対するアドバイスの表示例を示している。また、速筋線維が萎縮していることから、ユーザは高齢者であると考えられる。なお、ユーザの年齢に関する情報についても、例えば図4のステップS101においてユーザ入力を受けるようにしてもよい。
表示部210が表示するアドバイスの内容は、例えば、記憶部280が予め記憶しておく。さらに例えば、記憶部280は、図10に示されるアドバイスの指針毎に(体脂肪量増、変化なし、減と、遅筋萎縮、変化なし、速筋萎縮との組み合わせの各々について、さらに、肥満体型、標準体型、やせ体型の体型毎に)、表示部210が表示するアドバイスの内容を予め記憶しておく。
FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating a first example of advice display by the
The contents of advice displayed by the
図12は、表示部210によるアドバイス表示の第2の例を示す説明図である。同図は、体脂肪量増、遅筋線維萎縮、標準体型、かつ、非アスリートに対するアドバイスの表示例を示している。
FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating a second example of advice display by the
図13は、表示部210によるアドバイス表示の第3の例を示す説明図である。同図は、体脂肪量変化なし、速筋線維萎縮、かつ、アスリートに対するアドバイスの表示例を示している。
ユーザがアスリートである場合、運動を行っているにもかかわらず筋が減少すると、病気ではないかなど心配することが考えられる。この場合、表示部210が、加齢による筋の減少であることを通知することで、ユーザを安心させることができる。
また、図13の例において表示部210は、普段のトレーニングに加えて速筋線維を維持、増加させるためのトレーニングを行うよう勧めるアドバイスを表示している。
FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating a third example of advice display by the
When the user is an athlete, if the muscles decrease even though he / she is exercising, he / she may be worried that he / she is ill. In this case, the user can be relieved by the
In the example of FIG. 13, the
以上のように、変化情報取得部292は、複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する。そして、筋変化判定部は、変化情報に基づいて、筋のタイプ毎に筋の変化を判定する。
これにより、筋変化判定システム1では、例えば、ユーザが椅子に座った状態から立ち上がる際の荷重および生体インピーダンスを測定し、筋力の指標、筋パワーの指標、および、筋質の指標を算出するなど、MRIなどの高価な機器を必要とせず、かつ、非侵襲で、タイプ毎の筋の量の変化に関する情報を得られる。
このように、筋変化判定システム1では、筋の変化の判定対象者に運動の負担をかけず非侵襲かつ簡便に、タイプ毎の筋の量の変化に関する情報を得られる。
As described above, the change
Thereby, in the muscle
As described above, the muscle
また、アドバイス決定部295は、速筋、遅筋それぞれの減少の有無など、筋のタイプ毎の当該筋の増減に基づいて、ユーザの行動に対するアドバイスを決定する。
ここで、速筋は加齢によって萎縮し易く、遅筋は運動不足によって萎縮し易いなど、速筋の減少と遅筋の減少とでは原因や有効な対策が異なる。アドバイス決定部295が、速筋、遅筋それぞれの減少の有無に基づいてアドバイスを決定することで、ユーザに対して有効なアドバイスを行い得る。
なお、筋変化判定部293が、上述した速筋、遅筋それぞれの減少の有無の判定のみならず、速筋、遅筋それぞれの増加の有無、あるいは、増加の度合いについても判定を行うようにしてもよい。
Further, the
Here, the cause and effective measures differ between the decrease of the fast muscle and the decrease of the slow muscle, such as the fast muscle is likely to atrophy with aging and the slow muscle is likely to atrophy due to lack of exercise. The
It should be noted that the muscle
また、アドバイス決定部295は、さらにユーザの体脂肪の増減に基づいて、ユーザの行動に対するアドバイスを決定する。
ここで、体脂肪の増減は、ユーザの食生活や運動量などユーザの生活状況と密接な関連を有している。アドバイス決定部295が、速筋、遅筋それぞれの減少の有無に加えて、ユーザの体脂肪の増減に基づいてアドバイスを決定することで、より詳細なアドバイスをユーザに対して行い得る。
Moreover, the
Here, the increase / decrease in body fat has a close relationship with the user's life situation such as the user's diet and exercise. The
また、アドバイス決定部295は、さらにユーザがアスリートか否かに基づいて、ユーザの行動に対するアドバイスを決定する。
ここで、ユーザがアスリートか否かにより、筋の萎縮に対して有効な対策やユーザの関心が異なり得る。アドバイス決定部295が、速筋、遅筋それぞれの減少の有無に加えて、ユーザがアスリートか否かに基づいてアドバイスを決定することで、より詳細なアドバイスをユーザに対して行い得る。
Further, the
Here, depending on whether or not the user is an athlete, effective measures for muscle atrophy and the user's interest may differ. The
なお、以上では、筋の萎縮など筋が減少する場合を例に、筋変化判定システム1が行う処理について説明したが、筋の発達など筋が増加する場合に筋変化判定システム1を適用するようにしてもよい。具体的には、筋変化判定部293が、筋のタイプ毎に筋の減少の有無を判定する処理に加えて、或いは代えて、筋のタイプ毎に筋の増加の有無を判定するようにしてもよい。また、アドバイス決定部295が、筋が減少する場合に加えて、或いは代えて、筋が増加する場合に、筋の変化に対するアドバイスを決定するようにしてもよい。
In the above, the processing performed by the muscle
また、筋変化判定部293が、筋の変化(例えば、増加、変化なし、減少のいずれか)を判定する筋のタイプは、速筋および遅筋に限らない。例えば、筋変化判定部293が、速筋(白筋)、中間筋(ピンク筋)、および、遅筋(赤筋)のいずれか1つ以上について、筋の変化を判定するようにしてもよい。これに伴い、アドバイス決定部295が、速筋(白筋)、中間筋(ピンク筋)、および、遅筋(赤筋)のいずれか1つ以上の変化に対するアドバイスを決定するようにしてもよい。
Further, the type of muscle for which the muscle
なお、制御部290の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
It should be noted that a program for realizing all or part of the functions of the
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.
The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Furthermore, the “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory in a computer system serving as a server or a client in that case, and a program that holds a program for a certain period of time are also included. The program may be a program for realizing a part of the functions described above, and may be a program capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in a computer system.
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。 The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design changes and the like without departing from the gist of the present invention.
1 筋変化判定システム
10 測定装置
12 電極
12a 通電用電極
12b 測定用電極
13 生体インピーダンス測定回路
14 荷重センサ
15 インタフェース回路
20 処理装置
21 表示デバイス
22 入力デバイス
23 通信回路
24 インタフェース回路
28 記憶デバイス
29 CPU
210 表示部
220 操作入力部
230 通信部
240 測定値取得部
280 記憶部
290 制御部
291 荷重算出部
292 変化情報取得部
293 筋変化判定部
294 体脂肪量算出部
295 アドバイス決定部
DESCRIPTION OF
210
Claims (6)
前記変化情報に基づいて、筋のタイプ毎に筋の変化を判定する筋変化判定部と、
を備える筋変化判定装置。 A change information acquisition unit that acquires change information indicating changes in a plurality of muscle indices;
Based on the change information, a muscle change determination unit that determines a muscle change for each muscle type;
A muscle change determination device comprising:
前記変化情報に基づいて、筋のタイプ毎に筋の変化を判定する筋変化判定ステップと、
を備える筋変化判定方法。 A change information acquisition step for acquiring change information indicating changes in a plurality of muscle indexes;
A muscle change determination step for determining a change in muscle for each muscle type based on the change information;
A method for determining muscle change.
複数の筋指標の変化を示す変化情報を取得する変化情報取得ステップと、
前記変化情報に基づいて、筋のタイプ毎に筋の変化を判定する筋変化判定ステップと、
を実行させるためのプログラム。 On the computer,
A change information acquisition step for acquiring change information indicating changes in a plurality of muscle indexes;
A muscle change determination step for determining a change in muscle for each muscle type based on the change information;
A program for running
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014224643A JP2016087073A (en) | 2014-11-04 | 2014-11-04 | Muscle change determination device, muscle change determination method, and program |
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Publications (1)
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Cited By (1)
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2014
- 2014-11-04 JP JP2014224643A patent/JP2016087073A/en active Pending
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JPWO2021192495A1 (en) * | 2020-03-27 | 2021-09-30 | ||
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