JP2017012875A - Muscle area estimation system, apparatus and muscle area estimation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、筋肉面積推定システム、機器、及び筋肉面積推定方法に関する。 The present invention relates to a muscle area estimation system, a device, and a muscle area estimation method.
従来から、コンピュータ断層撮影（以下、単に「ＣＴ」という）で得た断面画像から筋肉面積を求める方法が知られている。また、生体インピーダンス法を用いた筋肉量の推定方法が知られている。例えば特許文献１には、生体インピーダンスから下肢部の筋肉量を推定し表示する体組成測定装置が示されている。
Conventionally, a method for obtaining a muscle area from a cross-sectional image obtained by computed tomography (hereinafter simply referred to as “CT”) is known. Also, a muscle mass estimation method using a bioimpedance method is known. For example,
しかしながら、ＣＴ及び生体インピーダンス法を用いた測定は、測定できる施設が限られている。 However, the facilities using CT and bioimpedance methods are limited.
上記のような課題に鑑みてなされた本発明の目的は、簡易的な手法により筋肉面積を推定できる筋肉面積推定システム、機器、及び筋肉面積推定方法を提供することにある。 The objective of this invention made | formed in view of the above subjects is to provide the muscle area estimation system, apparatus, and muscle area estimation method which can estimate a muscle area with a simple method.
上述した諸課題を解決すべく、本発明に係る筋肉面積推定システムは、自機の向き情報を得る第１のセンサ部及び自機の移動情報を得るためのデバイス部を備える測定子と、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて演算された人体の輪郭の少なくとも一部から算出された形状特徴に基づいて、前記人体の断面における筋肉面積を推定する制御部とを備える。 In order to solve the above-mentioned problems, a muscle area estimation system according to the present invention includes a first sensor unit that obtains orientation information of the own device and a measuring element that includes a device unit that obtains movement information of the own device, And a controller that estimates a muscle area in a cross section of the human body based on a shape feature calculated from at least a part of the contour of the human body calculated based on the orientation information and the movement information.
好適には、前記制御部は、前記推定された筋肉面積に対応した画像を表示部に表示してもよい。 Preferably, the control unit may display an image corresponding to the estimated muscle area on the display unit.
好適には、複数のＣＴサンプル画像を記憶する記憶部を備え、前記制御部は、前記複数のＣＴサンプル画像から、少なくとも前記推定された筋肉面積に対応する１枚のＣＴサンプル画像を表示部に表示してもよい。 Preferably, a storage unit that stores a plurality of CT sample images is provided, and the control unit displays at least one CT sample image corresponding to the estimated muscle area from the plurality of CT sample images on the display unit. It may be displayed.
また、上述した諸課題を解決すべく、本発明に係る機器は、自機の向き情報を得る第１のセンサ部と、自機の移動情報を得るためのデバイス部と、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて演算された人体の輪郭の少なくとも一部から算出された形状特徴に基づいて、前記人体の断面における筋肉面積を推定する制御部とを備える。 Further, in order to solve the above-described problems, the device according to the present invention includes a first sensor unit that obtains direction information of the own device, a device unit that obtains movement information of the own device, the direction information, and the A controller that estimates a muscle area in a cross section of the human body based on a shape feature calculated from at least a part of a contour of the human body calculated based on movement information.
好適には、前記推定された筋肉面積に対応した画像が表示される表示部を備えてもよい。 Preferably, a display unit that displays an image corresponding to the estimated muscle area may be provided.
好適には、複数のＣＴサンプル画像を記憶する記憶部を備え、前記制御部は、前記複数のＣＴサンプル画像から、少なくとも前記推定された筋肉面積に対応する１枚のＣＴサンプル画像を表示部に表示させてもよい。 Preferably, a storage unit that stores a plurality of CT sample images is provided, and the control unit displays at least one CT sample image corresponding to the estimated muscle area from the plurality of CT sample images on the display unit. It may be displayed.
好適には、前記第１のセンサ部は方位センサ、角速度センサまたは傾きセンサを含んでもよい。 Preferably, the first sensor unit may include an azimuth sensor, an angular velocity sensor, or a tilt sensor.
好適には、前記デバイス部は、自機の移動情報を得る第２のセンサ部を含んでもよい。 Preferably, the device unit may include a second sensor unit that obtains movement information of the device itself.
好適には、前記第２のセンサ部は、加速度センサまたは電子巻尺を含んでもよい。 Preferably, the second sensor unit may include an acceleration sensor or an electronic tape measure.
好適には、前記デバイス部は、タイマーを含んでもよい。 Preferably, the device unit may include a timer.
また、上述した諸課題を解決すべく、本発明に係る筋肉面積推定方法は、自機の向き情報及び自機の移動情報を得るステップと、制御部により、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて人体の輪郭の少なくとも一部を演算するステップと、当該演算された人体の輪郭の少なくとも一部から形状特徴を算出するステップと、当該形状特徴に基づいて前記人体の断面における筋肉面積を推定するステップとを含む。 In order to solve the above-described problems, the muscle area estimation method according to the present invention is based on the orientation information and the movement information by the step of obtaining the orientation information of the own device and the movement information of the own device, and the control unit. Calculating at least a part of the contour of the human body, calculating a shape feature from at least a part of the calculated contour of the human body, and estimating a muscle area in a cross section of the human body based on the shape feature Steps.
本発明によれば、簡易的な手法により、人体の輪郭に基づいて断面の筋肉面積を推定できる。 According to the present invention, the muscle area of the cross section can be estimated based on the outline of the human body by a simple method.
本発明を実施するための実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。 Embodiments for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
本実施形態では、機器の実施形態の一例としてスマートフォン１を採用し、人の腹部及び大腿部の筋肉面積を推定する場合について説明する。
This embodiment demonstrates the case where the
（第１の実施形態）
自機であるスマートフォン１は、向き情報を得る第１のセンサ部と、移動情報を得るためのデバイス部と、対象部の断面の輪郭を演算するコントローラ１０とを少なくとも備える。本実施形態では移動情報を得るためのデバイス部は第２のセンサ部を含んでいる。
(First embodiment)
The
図１から図３を参照しながら、第１の実施形態に係るスマートフォン１の外観について説明する。
The appearance of the
ハウジング２０は、フロントフェイス１Ａと、バックフェイス１Ｂと、サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４とを有する。フロントフェイス１Ａは、ハウジング２０の正面である。バックフェイス１Ｂは、ハウジング２０の背面である。サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４は、フロントフェイス１Ａとバックフェイス１Ｂとを接続する側面である。以下では、サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４を、どの面であるかを特定することなく、サイドフェイス１Ｃと総称することがある。
The
スマートフォン１は、タッチスクリーンディスプレイ２と、ボタン３Ａ〜３Ｃと、照度センサ４と、近接センサ５と、レシーバ７と、マイク８と、カメラ１２とをフロントフェイス１Ａに有する。スマートフォン１は、カメラ１３をバックフェイス１Ｂに有する。スマートフォン１は、ボタン３Ｄ〜３Ｆと、コネクタ１４とをサイドフェイス１Ｃに有する。以下では、ボタン３Ａ〜３Ｆを、どのボタンであるかを特定することなく、ボタン３と総称することがある。
The
タッチスクリーンディスプレイ２は、ディスプレイ２Ａと、タッチスクリーン２Ｂとを有する。ディスプレイ２Ａは、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬパネル（Organic Electro-Luminescence panel）、または無機ＥＬパネル（Inorganic Electro-Luminescence panel）等の表示デバイスを備える。ディスプレイ２Ａは、文字、画像、記号または図形等を表示する。
The
タッチスクリーン２Ｂは、タッチスクリーン２Ｂに対する指、またはスタイラスペン等の接触を検出する。タッチスクリーン２Ｂは、複数の指、またはスタイラスペン等がタッチスクリーン２Ｂに接触した位置を検出することができる。
The
タッチスクリーン２Ｂの検出方式は、静電容量方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式（または超音波方式）、赤外線方式、電磁誘導方式、及び荷重検出方式等の任意の方式でよい。静電容量方式では、指、またはスタイラスペン等の接触及び接近を検出することができる。
The detection method of the
図４は、スマートフォン１の構成を示すブロック図である。スマートフォン１は、タッチスクリーンディスプレイ２と、ボタン３と、照度センサ４と、近接センサ５と、通信ユニット６と、レシーバ７と、マイク８と、ストレージ９と、コントローラ１０と、カメラ１２及び１３と、コネクタ１４と、モーションセンサ１５と、を有する。
FIG. 4 is a block diagram illustrating the configuration of the
タッチスクリーンディスプレイ２は、上述したように、ディスプレイ２Ａと、タッチスクリーン２Ｂとを有する。ディスプレイ２Ａは、文字、画像、記号、または図形等を表示する。タッチスクリーン２Ｂは、受付領域に対する接触を入力として受け付ける。つまり、タッチスクリーン２Ｂは、接触を検出する。コントローラ１０は、スマートフォン１に対するジェスチャを検出する。コントローラ１０は、タッチスクリーン２Ｂと協働することによって、タッチスクリーン２Ｂ（タッチスクリーンディスプレイ２）における操作（ジェスチャ）を検出する。コントローラ１０は、タッチスクリーン２Ｂと協働することによって、ディスプレイ２Ａ（タッチスクリーンディスプレイ２）における操作（ジェスチャ）を検出する。
As described above, the
ボタン３は、使用者によって操作される。ボタン３は、ボタン３Ａ〜ボタン３Ｆを有する。コントローラ１０はボタン３と協働することによってボタンに対する操作を検出する。ボタンに対する操作は、例えば、クリック、ダブルクリック、プッシュ、ロングプッシュ、及びマルチプッシュである。
The
例えば、ボタン３Ａ〜３Ｃは、ホームボタン、バックボタンまたはメニューボタンである。本実施形態では、ボタン３Ａ〜３Ｃとしてタッチセンサ型のボタンを採用している。例えば、ボタン３Ｄは、スマートフォン１のパワーオン／オフボタンである。ボタン３Ｄは、スリープ／スリープ解除ボタンを兼ねてもよい。例えば、ボタン３Ｅ及び３Ｆは、音量ボタンである。
For example, the
照度センサ４は、照度を検出する。例えば、照度とは、光の強さ、明るさ、輝度等である。照度センサ４は、例えば、ディスプレイ２Ａの輝度の調整に用いられる。
The
近接センサ５は、近隣の物体の存在を非接触で検出する。近接センサ５は、例えば、タッチスクリーンディスプレイ２が顔に近付けられたことを検出する。
The
通信ユニット６は、無線により通信する。通信ユニット６によって行われる通信方式は、無線通信規格である。例えば、無線通信規格として、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ等のセルラーフォンの通信規格がある。例えば、セルラーフォンの通信規格として、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｗ−ＣＤＭＡ、ＣＤＭＡ２０００、ＰＤＣ、ＧＳＭ（登録商標）、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）等がある。例えば、無線通信規格として、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＩＥＥＥ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ、ＮＦＣ等がある。通信ユニット６は、上述した通信規格の１つまたは複数をサポートしていてもよい。
The
レシーバ７は、コントローラ１０から送信される音声信号を音声として出力する。マイク８は、使用者等の音声を音声信号へ変換してコントローラ１０へ送信する。スマートフォン１は、レシーバ７に代えて、スピーカをさらに有してもよい。
The
ストレージ９は、プログラム及びデータを記憶する。また、ストレージ９は、コントローラ１０の処理結果を一時的に記憶する作業領域としても利用される。ストレージ９は、半導体記憶デバイス、及び磁気記憶デバイス等の任意の記憶デバイスを含んでよい。また、ストレージ９は、複数の種類の記憶デバイスを含んでよい。また、ストレージ９は、メモリカード等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。
The
ストレージ９に記憶されるプログラムには、フォアグランドまたはバックグランドで実行されるアプリケーションと、アプリケーションの動作を支援する制御プログラムとが含まれる。アプリケーションは、例えば、ディスプレイ２Ａに所定の画面を表示させ、タッチスクリーン２Ｂを介して検出されるジェスチャに応じた処理をコントローラ１０に実行させる。制御プログラムは、例えば、ＯＳである。アプリケーション及び制御プログラムは、通信ユニット６による無線通信または記憶媒体を介してストレージ９にインストールされてもよい。
The programs stored in the
ストレージ９は、例えば、制御プログラム９Ａ、メールアプリケーション９Ｂ、ブラウザアプリケーション９Ｃ、及び測定アプリケーション９Ｚを記憶する。メールアプリケーション９Ｂは、電子メールの作成、送信、受信、及び表示等のための電子メール機能を提供する。ブラウザアプリケーション９Ｃは、ＷＥＢページを表示するためのＷＥＢブラウジング機能を提供する。測定アプリケーション９Ｚは、利用者がスマートフォン１で対象部の断面の輪郭を測定する機能を提供する。
The
制御プログラム９Ａは、スマートフォン１を稼働させるための各種制御に関する機能を提供する。制御プログラム９Ａは、例えば、通信ユニット６、レシーバ７、及びマイク８等を制御することによって、通話を実現させる。なお、制御プログラム９Ａが提供する機能は、メールアプリケーション９Ｂ等の他のプログラムが提供する機能と組み合わせて利用されることがある。
The
コントローラ１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。コントローラ１０は、通信ユニット６等の他の構成要素が統合されたＳｏＣ（System-on-a-Chip）等の集積回路であってもよい。コントローラ１０は、複数の集積回路を組み合わせて構成されていてもよい。コントローラ１０は、スマートフォン１の動作を統括的に制御して各種の機能を実現する。
The
具体的には、コントローラ１０は、ストレージ９に記憶されているデータを必要に応じて参照しつつ、ストレージ９に記憶されているプログラムに含まれる命令を実行して、ディスプレイ２Ａ、通信ユニット６、及びモーションセンサ１５などを制御することによって各種機能を実現する。コントローラ１０は、ストレージ９に記憶されている測定アプリケーション９Ｚに含まれる命令を実行して各種機能を実現する。コントローラ１０は、タッチスクリーン２Ｂ、ボタン３、モーションセンサ１５などの各種検出部の検出結果に応じて、制御を変更することができる。本実施形態では、コントローラ１０全体が制御部として機能する。コントローラ１０は、第１のセンサ部により取得された向き情報と、第２のセンサ部により取得された移動情報とに基づいて、対象部の断面の輪郭を演算する。
Specifically, the
タイマー１１はあらかじめ設定された周波数のクロック信号を出力する。タイマー１１はコントローラ１０からタイマー動作の指示を受け、クロック信号をコントローラ１０に出力する。第１のセンサ部及び第２のセンサ部は、コントローラ１０を介して入力されるクロック信号に従って、向き情報及び移動情報を複数回取得する。なお、タイマー１１はコントローラ１０の外部に備えられていてもよいし、後述する図１４で示すように、コントローラ１０に含まれていてもよい。
The
カメラ１２は、フロントフェイス１Ａに面している物体を撮影するインカメラである。カメラ１３は、バックフェイス１Ｂに面している物体を撮影するアウトカメラである。
The
コネクタ１４は、他の装置が接続される端子である。本実施形態のコネクタ１４は、当該端子に接続される接続物を介してスマートフォン１と他の装置とが通信する通信部としても機能する。コネクタ１４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＨＤＭＩ(登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）、ＭＨＬ（Mobile High-definition Link）、ライトピーク（Light Peak）、サンダーボルト（Thunderbolt）、ＬＡＮコネクタ（Local Area Network connector）、イヤホンマイクコネクタのような汎用的な端子であってもよい。コネクタ１４は、Ｄｏｃｋコネクタのような専用に設計された端子でもよい。コネクタ１４に接続される装置には、例えば、充電器、外部ストレージ、スピーカ、通信装置、情報処理装置が含まれる。
The
モーションセンサ１５は、モーションファクタを検出する。このモーションファクタは、自機であるスマートフォン１のコントロールファクタとして主に処理される。コントロールファクタは自機のおかれた状況を示す因子であり、コントローラ１０で処理される。本実施形態のモーションセンサ１５には、加速度センサ１６と、方位センサ１７と、角速度センサ１８と、傾きセンサ１９とが含まれている。加速度センサ１６、方位センサ１７、角速度センサ１８、及び傾きセンサ１９の出力は、組み合わせて利用することが可能である。モーションセンサ１５の出力を組み合わせて処理することによって、自機であるスマートフォン１の動きを高度に反映させた処理を、コントローラ１０によって実行することが可能となる。
The
本実施形態では、第１のセンサ部は自機であるスマートフォン１の向き情報を得る。スマートフォンの向き情報とは、第１のセンサ部から出力される情報である。スマートフォン１の向き情報とは、スマートフォン１の向いている方向に関する情報である。スマートフォン１の向き情報には、例えば地磁気の方向、地磁気に対する傾き、回転角の方向、回転角の変化、重力方向、重力方向に対する傾きが含まれる。
In the present embodiment, the first sensor unit obtains orientation information of the
スマートフォン１の向きとは、対象部の断面の輪郭を測定する際に、対象部に対向しているハウジング２０の面の法線方向を示す。対象部に対向させるハウジング２０の面は、第１のセンサ部でその向きを検出できる面であればよく、フロントフェイス１Ａ、バックフェイス１Ｂ、サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４、のいずれを対向させてもよい。
The orientation of the
本実施形態では、第１のセンサ部に方位センサ１７を用いる。方位センサ１７は地磁気の向きを検出するセンサである。本実施形態では、スマートフォン１の向きを地面に平行な面上に投影した成分が、方位センサ１７で取得される向き情報である。方位センサ１７で取得される向き情報は、スマートフォン１の方位である。スマートフォン１の方位は、０〜３６０度の向き情報として取得することができる。例えば、スマートフォン１の向きが北を向いていれば０度、東を向いていれば９０度、南を向いていれば１８０度、西を向いていれば２７０度、として向き情報が取得される。本実施形態では、測定対象部の断面を地面に平行にすることによって、方位センサ１７は向き情報をより正確に取得することができる。本実施形態の場合、対象部は腹部であるので、起立状態で測定することが好ましい。
In the present embodiment, the
方位センサ１７は、検出した地磁気の向きを出力する。例えば地磁気の向きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の向いている方位を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば地磁気の向きの変化がモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の向きの変化を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
The
また、第１のセンサ部に角速度センサ１８を用いてもよい。角速度センサ１８は、スマートフォン１の角速度を検出する。角速度センサ１８は、スマートフォン１の角速度を、向き情報として取得することができる。コントローラ１０は、取得された角速度を１回時間積分することにより、スマートフォン１の向きを演算する。演算されたスマートフォン１の向きは、測定開始の初期値を基準とした相対角度である。
Moreover, you may use the
角速度センサ１８は、検出した角速度を出力する。例えば角速度の向きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の回転方向を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば角速度の大きさが出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の回転量を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
The
また、第１のセンサ部に傾きセンサ１９を用いてもよい。傾きセンサ１９は、スマートフォン１に働く重力加速度を検出する。傾きセンサ１９は、スマートフォン１の重力加速度を、向き情報として取得することができる。例えば、スマートフォン１は傾きセンサ１９によって、−９．８〜９．８［ｍ／秒２］の向き情報として取得することができる。例えば、図１に示すスマートフォン１のｙ軸方向が重力方向と同じ場合は９．８［ｍ／秒２］、逆の場合は−９．８［ｍ／秒２］、ｙ軸方向が重力方向と垂直の場合は０［ｍ／秒２］、として向き情報が取得される。本実施形態では、測定対象物の断面を地面に垂直にすることによって、傾きセンサ１９は向き情報をより正確に取得することができる。対象部が腹部の場合、横たわった状態で測定することが好ましい。
Moreover, you may use the
傾きセンサ１９は、検出した傾きを出力する。例えば重力方向に対する傾きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の傾きを反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
The
コントローラ１０は、スマートフォン１の向き情報から向きを演算する場合がある。例えば、上述した角速度センサ１８は向き情報として角速度を取得する。取得された角速度に基づいて、コントローラ１０はスマートフォン１の向きを演算する。例えば、上述した傾きセンサ１９は向き情報として重力加速度を取得する。取得された重力加速度に基づいて、コントローラ１０はスマートフォン１の重力方向に対する向きを演算する。
The
第１のセンサ部は、上述したモーションセンサを組み合わせて利用することが可能である。複数のモーションセンサからの向き情報を組み合わせて処理することによって、自機であるスマートフォン１の向きを、コントローラ１０はより正確に演算することが可能となる。
The first sensor unit can be used in combination with the motion sensor described above. By processing the direction information from a plurality of motion sensors in combination, the
本実施形態では、自機の移動情報を得るためのデバイス部は第２のセンサ部である。第２のセンサ部は自機であるスマートフォン１の移動情報を得る。スマートフォン１の移動情報とは、第２のセンサ部から出力される情報である。スマートフォン１の移動情報とは、スマートフォン１の移動量に関する情報である。スマートフォン１の移動情報には、例えば加速度、速度、移動量が含まれる。
In the present embodiment, the device unit for obtaining the movement information of the own device is the second sensor unit. A 2nd sensor part acquires the movement information of the
スマートフォン１の移動量とは、本実施形態では、スマートフォン１のハウジング２０の基準位置の移動量である。ハウジング２０の基準位置は、第２のセンサ部で検出できる位置であればどこでもよく、例えばサイドフェイス１Ｃ１の面を基準位置とする。
In this embodiment, the movement amount of the
本実施形態では、第２のセンサ部に加速度センサ１６を用いる。加速度センサ１６はスマートフォン１に働く加速度を検出するセンサである。加速度センサ１６は、スマートフォン１の加速度を移動情報として取得することができる。コントローラ１０は、取得された加速度を２回時間積分することにより、スマートフォン１の移動量を演算する。
In the present embodiment, the
加速度センサ１６は、検出した加速度を出力する。例えば加速度の方向が出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の動いている方向を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば加速度の大きさが出力されると、コントローラ１０は、スマートフォン１の動いている速度、移動量を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
The
コントローラ１０は、対象部の断面の輪郭を演算する。対象部の断面の輪郭は、第１のセンサ部、第２のセンサ部で取得された向き情報、移動情報に基づいて演算される。コントローラ１０は演算の過程で向き、移動量を演算する場合がある。
The
上述した各モーションセンサ１５は、それぞれ３つの軸方向におけるモーションファクタの検出が可能なセンサを採用している。本実施形態のモーションセンサ１５が検出する３つの軸方向は、互いに略直交している。図１〜３に示したｘ方向、ｙ方向、ｚ方向は、モーションセンサ１５の３つの軸方向と対応している。３つの軸の方向は互いに直交していなくてもよい。３方向が互いに直交していないモーションセンサ１５では、演算によって直交する３方向におけるモーションファクタを算出可能である。各モーションセンサ１５は、基準とする方向が異なっていてもよい。本実施形態においては、各モーションセンサは必ずしも３軸でなくてもよい。コントローラ１０は、１軸方向における向き情報及び１軸方向における移動情報で、断面の輪郭の演算が可能である。
Each
第１のセンサ部、第２のセンサ部は、上述したモーションセンサ１５のいずれかを用いるか、あるいは他のモーションセンサを用いてもよい。
The first sensor unit and the second sensor unit may use any of the
図４においてストレージ９が記憶することとしたプログラムの一部または全部は、通信ユニット６による無線通信で他の装置からダウンロードされてもよい。また、図４においてストレージ９が記憶することとしたプログラムの一部または全部は、ストレージ９に含まれる読み取り装置が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。また、図４においてストレージ９が記憶することとしたプログラムの一部または全部は、コネクタ１４に接続される読み取り装置が読み取り可能なフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、またはＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）などの記憶媒体に記憶されていてもよい。
4 may be downloaded from another device through wireless communication by the
図１〜図４に示したスマートフォン１の構成は一例であり、本発明の要旨を損なわない範囲において適宜変更してよい。例えば、ボタン３の数と種類は図１の例に限定されない。例えば、スマートフォン１は、画面に関する操作のためのボタンとして、ボタン３Ａ〜３Ｃに代えて、テンキー配列またはＱＷＥＲＴＹ配列等のボタンを備えていてもよい。スマートフォン１は、画面に関する操作のために、ボタンを１つだけ備えてもよいし、ボタンを備えなくてもよい。図４に示した例では、スマートフォン１が２つのカメラを備えることとしたが、スマートフォン１は、１つのカメラのみを備えてもよいし、カメラを備えなくてもよい。照度センサ４と近接センサ５とは、１つのセンサから構成されていてもよい。図４に示した例では、自機であるスマートフォン１の向き情報及び移動情報を取得するために、４種類のセンサを備えることとしたが、スマートフォン１は、このうちいくつかのセンサを備えなくてもよいし、他の種類のセンサを備えてもよい。
The configuration of the
次に、図５、図６を用いて、実施形態に係るスマートフォン１による腹部断面の輪郭の測定について説明する。
Next, measurement of the contour of the abdominal cross section by the
図５は実施形態に係る腹部断面の輪郭の測定の様子を示す模式図である。 FIG. 5 is a schematic diagram showing a state of measurement of the contour of the abdominal section according to the embodiment.
図６は実施形態に係る腹部断面の輪郭の測定フロー図である。 FIG. 6 is a measurement flowchart of the contour of the abdominal section according to the embodiment.
ステップＳ１０１で、利用者は断面の輪郭測定の測定アプリケーション９Ｚを起動させる。次に、ステップＳ１０２で測定を開始する。測定開始時、スマートフォン１は、断面の輪郭を測定する腹部のいずれかの位置に、腹部６０の表面に対して当てられる。本実施形態では、利用者のへその高さ（図５のＡ−Ａで図示した位置）における断面の輪郭の測定を示す。断面の輪郭の測定に支障がない範囲で、スマートフォン１は、腹部６０の表面へ接触させてもよいし、腹部６０の表面へ着衣を介して当ててもよい。測定開始位置は腹部Ａ−Ａ位置のどこから開始してもよく、スマートフォン１にあらかじめ設定された開始アクションを行い、測定を開始する。あらかじめ設定された開始アクションは、スマートフォン１のいずれかのボタン３を押すことでもよいし、タッチスクリーン２Ｂ上の特定の位置をタップするなどでもよい。スマートフォン１の腹部の表面へ当てられる対向面は、フロントフェイス１Ａ、バックフェイス１Ｂ、サイドフェイス１Ｃ１〜１Ｃ４のどの面でもよいが、操作性を考慮し、本実施形態ではバックフェイス１Ｂを対向面とした。
In step S101, the user activates the
ステップＳ１０３で、利用者は腹部６０のＡ−Ａ位置の表面に沿ってスマートフォン１を移動させ、腹部６０を一周させる。ここで、スマートフォン１の移動は、腹部６０の表面に対して当てたままで、一定速度で移動させると、各情報の取得間隔が一定となり、輪郭測定の精度を高めることができる。
In step S <b> 103, the user moves the
ステップＳ１０３では、あらかじめプログラムされた条件で、方位センサ１７により向き情報を取得し、加速度センサ１６により移動情報を取得する。向き情報と移動情報とは複数回取得される。向き情報と移動情報は、タイマー１１から出力されたクロック信号に従って取得される。各情報の取得周期は測定対象部の断面の大きさや複雑さによって、適宜選択される。情報の取得周期は、例えばサンプリング周波数５〜６０Ｈｚ（ヘルツ）の中から適宜選択される。取得された向き情報と移動情報の情報は、スマートフォン１の内部に一時的に記憶される。この測定はステップＳ１０２の開始から、ステップＳ１０４の終了まで連続して実行される。
In step S103, direction information is acquired by the
利用者は、スマートフォン１を腹部６０の表面に対して当てたまま一周させたところで、スマートフォン１にあらかじめ設定された終了アクションを行い、測定を終了する（ステップＳ１０４）。あらかじめ設定された終了アクションは、スマートフォン１のいずれかのボタン３を押すことでもよいし、タッチスクリーン２Ｂ上の特定の位置をタップすることでもよい。あるいは、スマートフォン１の方位センサ１７で取得された向き情報が、測定開始時の向き情報と一致した場合、または測定開始時の向き情報から３６０度変化した場合を一周と自動認識し、スマートフォン１が測定を終了させてもよい。自動認識の場合、利用者は終了アクションを行う必要がなく、測定はより簡略化される。
When the user makes a round while putting the
スマートフォン１は、ステップＳ１０３にて得られた向き情報と移動情報とを、ステップＳ１０５において演算する。この演算はコントローラ１０によって行われる。コントローラ１０は、利用者の腹部の断面の輪郭及び腹囲を演算する。ステップＳ１０５における演算については後に詳述する。
The
スマートフォン１は、ステップＳ１０５にて演算した結果を、ステップＳ１０６において出力する。演算した結果の出力は、例えばディスプレイ２Ｂへの表示、サーバへの送信など種々の方法が挙げられる。スマートフォン１は、腹部の断面の輪郭及び腹囲の演算結果の出力が終了すると、フローを終了する。
The
本実施形態では、スマートフォン１はバックフェイス１Ｂを腹部に当て、ｙ軸方向に移動する。このような場合、方位センサ１７は、スマートフォン１のｙ軸方向の向きを測定できる１軸のセンサであればよい。加速度センサ１６は、ｙ軸方向の移動量が測定できる１軸のセンサであればよい。
In the present embodiment, the
次に図７〜図９を用いて断面の輪郭の演算方法について、スマートフォン１を例に挙げて説明する。
Next, the calculation method of the outline of a cross section will be described using the
図７は実施形態に係る向きと移動量との一例を示す。 FIG. 7 shows an example of the direction and the movement amount according to the embodiment.
図７（ａ）（ｂ）の横軸は時間で、測定開始から測定終了までの時間を示す。時間はタイマー１１が出力するクロック信号によりカウントされる。腹部の１周をＴｎ秒で測定した場合、測定開始は０秒、測定終了はＴｎ秒である。スマートフォン１は、０〜Ｔｎ秒の間に、あらかじめ決められた取得周期で向き情報、移動情報を取得する。ｎはレコード番号を表す整数である。
The horizontal axes in FIGS. 7A and 7B are time, and indicate the time from the start of measurement to the end of measurement. The time is counted by a clock signal output from the
図７（ａ）は、横軸に時間、縦軸にスマートフォン１の方位を示す。横軸のスマートフォン１の方位は、方位センサ１７で取得された向き情報である。第１のセンサ部として方位センサ１７を採用する本実施形態では、向き情報をスマートフォン１の方位とする。スマートフォン１の方位は、０〜３６０度の角度で表わされる。スマートフォン１の方位は、測定の最初の向きから３６０度の変化した状態で、１周と判定される。本実施形態では、わかりやすくするために、測定の最初の向きを０度と設定したので、１周後の向きは３６０度となる。
FIG. 7A shows time on the horizontal axis and the orientation of the
図７（ｂ）は、横軸に時間、縦軸にスマートフォン１の移動量を示す。縦軸のスマートフォン１の移動量は、加速度センサ１６で取得された移動情報に基づいて演算されたものである。本実施形態のスマートフォン１の移動情報は、加速度センサ１６で取得された加速度データである。移動量はコントローラ１０によって演算されたものであり、加速度データを２回時間積分して演算される。加速度データのノイズが大きい場合は、デジタルフィルタ処理を行ってもよい。デジタルフィルタは、例えばローパスフィルタ、バンドパスフィルタ等がある。測定終了時のスマートフォン１の移動量は、測定対象部の周りの長さに相当し、本実施形態では腹囲である。腹囲は、スマートフォン１内での加速度センサ１６の配置を考慮して演算されることが好ましい。すなわち、本実施形態では、腹部６０の表面へ当てられる対向面であるバックフェイス１Ｂと、加速度センサ１６との間隔を、あらかじめ考慮し移動量を補正し、正しい腹囲を演算する。
FIG. 7B shows time on the horizontal axis and the amount of movement of the
本実施形態では、方位と移動量が同一時間Ｔｎで測定された場合を示したが、方位と移動量はそれぞれ異なる時間Ｔａ、Ｔｂで測定されてもよい。その場合、図７（ａ）の横軸はＴａで規格化した規格化時間０〜１を用い、図７（ｂ）の横軸はＴｂで規格化した規格化時間０〜１を用い、互いの横軸の数値をそろえておくことが好ましい。
In the present embodiment, the case where the azimuth and the movement amount are measured at the same time Tn is shown, but the azimuth and the movement amount may be measured at different times Ta and Tb, respectively. In this case, the horizontal axis in FIG. 7A uses the normalized
図８は取得された情報から構成されたレコードの一例である。 FIG. 8 is an example of a record composed of acquired information.
測定開始時をレコード番号Ｒ０、測定終了時をレコード番号Ｒｎとした。各レコードは、時間に対応する向き情報と移動情報とが１対で格納されている。さらに各レコードは、移動情報に基づいて演算された移動量が格納されている。方位センサを用いた本実施形態では、向き情報はスマートフォン１の向いている方位である。１対で構成された向き情報及び移動情報に基づいて演算された方位及び移動量は、図７（ａ）（ｂ）の同一時間に取得された情報である。または同一規格化時間に取得された情報である。各レコードの時間間隔は等間隔でなくてもよい。また、１対のレコードは同一時間に取得された情報であることが断面の輪郭の測定の正確性から好ましいが、多少の時間のずれがあってもよい。時間のずれがある場合、コントローラ１０は、時間のずれを無視してもよいし、一方のレコードから他方の時間に対応する情報を演算してもよい。
The record start time was designated as record number R0, and the measurement finish time was designated as record number Rn. Each record stores a pair of direction information and movement information corresponding to time. Further, each record stores a movement amount calculated based on the movement information. In this embodiment using an orientation sensor, the orientation information is the orientation that the
図９は演算された断面の輪郭を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing the contour of the calculated cross section.
取得されたレコードＲ０からレコードＲｎを、向きと移動量に従って、順にプロットしていくことにより、対象部の断面の輪郭を演算することができる。図中のＲ０からＲｎは、レコード番号である。また実線上の点は、各レコードの位置を示す。実際はより多数の点で構成されるが、図を見やすくするために点の一部を省略して図示した。 By plotting the acquired records R0 to Rn in order according to the direction and the moving amount, the contour of the cross section of the target portion can be calculated. In the figure, R0 to Rn are record numbers. A point on the solid line indicates the position of each record. Although it is actually composed of a larger number of points, some of the points are omitted in order to make the figure easier to see.
断面の輪郭の演算は次のように行っていく。まず、Ｒ０を任意の点に設定する。次に、Ｒ１の位置は、レコードＲ０とレコードＲ１の移動量の変化量と、レコードＲ１の向き情報とから演算される。次に、Ｒ２の位置は、レコードＲ１とレコードＲ２の移動量の変化量と、レコードＲ２の向き情報の変化量とから演算される。この演算をＲｎまで行い、Ｒ０の位置から、順にＲｎの位置までをつなげることで、対象部の断面の輪郭を演算し、表示をする。 The calculation of the profile of the cross section is performed as follows. First, R0 is set to an arbitrary point. Next, the position of R1 is calculated from the change amount of the movement amount of the record R0 and the record R1 and the direction information of the record R1. Next, the position of R2 is calculated from the change amount of the movement amount of the records R1 and R2 and the change amount of the direction information of the record R2. This calculation is performed up to Rn, and from the position of R0 to the position of Rn in order, the contour of the cross section of the target part is calculated and displayed.
図１０は演算された断面の輪郭の補正を説明する図である。 FIG. 10 is a diagram for explaining the correction of the calculated cross-sectional contour.
方位センサ及び加速度センサには測定誤差がある。その結果、スマートフォン１の移動がＡ−Ａ位置からずれてしまうことがあり、図１０の点線で示すような断面の輪郭が演算される。この演算結果は、測定開始点Ｒ０と測定終了点Ｒｎがずれていて、正確な断面の輪郭が演算できていない。このような場合に、図１０の実線で示すように、測定開始点Ｒ０と測定終了点Ｒｎとが一致するようにオフセットし、誤差を補正する。さらに、測定開始点Ｒ０と測定終了点Ｒｎとの間の各レコードにも、微小なオフセットを加えて補正する。
There are measurement errors in the azimuth sensor and the acceleration sensor. As a result, the movement of the
図１１は実施形態に係る実測値による補正を説明する図である。 FIG. 11 is a diagram for explaining correction by actually measured values according to the embodiment.
上述の実施形態では、断面の輪郭を演算するときに、加速度センサ１６により取得された移動情報を用いたが、あらかじめ他の手段で測定された対象部の周りの長さの実測値があれば、より正確な断面の輪郭の演算が可能である。図１１は横軸に時間、縦軸に移動量を示す。図中点線は、加速度センサ１６により取得された移動情報に基づいて演算された移動量である。測定終了時の移動量は、測定対象部の周りの長さに相当し、本実施形態では腹囲となる。この測定終了時の移動量を、あらかじめ巻尺等で測定された腹囲の実測値を等しくなるように補正する。具体的には、図１１に示す補正量ΔＷをオフセットし、その後オフセットしたΔＷにあわせてグラフの傾きを補正する。補正後のデータを実線で示す。この補正後の実線データから構成されたレコードを用いて、コントローラ１０は対象部の断面の輪郭を演算する。
In the above-described embodiment, the movement information acquired by the
次に、演算された断面の輪郭の傾き及び位置の補正について説明する。測定開始時のスマートフォン１の向きを０度と設定すると、演算された断面の輪郭の対称軸は傾いている場合がある。例えば腹部断面の輪郭の場合、傾きを補正して、図９のＹ軸方向に腹部もしくは背中を正対させて表示したい場合がある。図９の座標軸において、傾きの補正は、断面の輪郭のＸ軸方向の幅、もしくは断面の輪郭のＹ軸方向の幅が最小もしくは最大になるように、断面の輪郭を回転させればよい。
Next, correction of the calculated inclination and position of the cross-sectional contour will be described. If the orientation of the
また、測定開始時のスマートフォン１の位置座標を図９のＸＹ原点とすると、演算された断面の輪郭は中央からずれて表示される。腹部断面の輪郭の場合、この位置ずれ補正して、図９のＸＹ原点と腹部断面の輪郭の中心を一致させて表示したい場合がある。この位置の補正は、断面の輪郭のＸ軸方向の幅の中心線と、断面の輪郭のＹ軸方向の幅の中心線とが交わる点を、ＸＹ原点に移動させればよい。
Further, if the position coordinates of the
以上説明した通り、本実施形態に係る機器においては、スマートフォン１に内蔵されたセンサにより対象部の断面の輪郭の測定ができる。スマートフォン１は、ＣＴなどの測定装置に比べて小型である。スマートフォン１は、短時間に断面の輪郭を測定できる。スマートフォン１は、利用者自身でデータの測定ができるので、測定が簡便である。スマートフォン１は、ＣＴなどでは困難な機器の持ち運びが容易である。スマートフォン１は、利用者自身でデータの蓄積ができるので、日々の変化が容易に確認できる。スマートフォン１は、測定時に放射線被爆の恐れが少ない。
As described above, in the device according to the present embodiment, the cross-sectional contour of the target portion can be measured by the sensor built in the
図１２は実施形態に係る電子巻尺を説明する概略図である。 FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an electronic tape measure according to the embodiment.
電子巻尺とは、引き出した分の巻尺の長さを測定し、データを取得する機能を持つもので、加速度センサと同様に、移動情報を取得することができる。スマートフォン１に内蔵させることもできる。
The electronic tape measure has a function of measuring the length of the tape measure that is pulled out and acquiring data, and can acquire movement information in the same manner as the acceleration sensor. It can also be built into the
電子巻尺７１は、ハウジング７０を備える。ハウジング７０のフロントフェイス７１Ａにはタッチスクリーンディスプレイ７２を備えている。ハウジング７０のサイドフェイス７１Ｃ２には、巻尺７３が備えられている。巻尺７３には寸法目盛が刻まれている。巻尺７３は、通常はハウジング７０の内部に巻き込まれている。巻尺７３の先端には、ストッパ７４が備えられている。測定前、ストッパ７４はハウジング７０の外部に配置され、ストッパ７４のＢ面とサイドフェイス７１Ｃ２とは接触している状態である。対象部の寸法を測る場合は、図１２の矢印方向にストッパ７４を引っ張り、巻尺７３をハウジング７０から引き出す。その時、サイドフェイス７１Ｃ２を基準とした巻尺７３の引き出し量Ｘが、タッチスクリーンディスプレイ７２にデジタル表示されている。図１２に示す実施形態は、Ｘ＝５．００ｃｍの場合である。
The
本実施形態におけるスマートフォン１の第２のセンサ部に電子巻尺７１を用いる場合、測定手順、断面の輪郭の演算は図５〜図９で説明した内容と同様である。電子巻尺を用いた場合、ステップＳ１０２の測定開始で、ハウジング７０を腹部の表面に当てる。ステップ１０３で、利用者はストッパ７４を測定開始位置に保持したまま、ハウジング７０を腹部６０のＡ−Ａ位置の表面に沿って移動させ、腹部６０を一周させる。サイドフェイス７１Ｃ２とストッパ７４のＢ面が一致したとき、測定は終了となる（ステップＳ１０４）。
When the
第２のセンサ部に加速度センサを用いた場合は、移動情報として加速度が取得される。第２のセンサ部に電子巻尺を用いた場合は、移動情報として直接移動量を取得することができるため、より精度の高い腹囲の測定が可能となる。 When an acceleration sensor is used for the second sensor unit, acceleration is acquired as movement information. When an electronic tape measure is used for the second sensor unit, the amount of movement can be directly acquired as the movement information, so that measurement of the waist circumference can be performed with higher accuracy.
図１３は実施形態に係る演算された腹部断面の輪郭の例である。 FIG. 13 is an example of the calculated contour of the abdominal section according to the embodiment.
図１３（ａ）、図１３（ｂ）はほぼ同じ腹囲の被験者のものであるが、図１３（ａ）は筋肉面積が小さい、図１３（ｂ）は筋肉面積が大きい被験者のものである。図１３（ａ）は、筋肉面積が小さいことから、滑らかな円形に近い輪郭形状となっている。図１３（ｂ）は、筋肉面積が大きいことから、筋肉の発達部が数か所飛び出ているいびつな形となっている。このように、断面の輪郭は、筋肉面積によってその形状に特徴が表れる。 13 (a) and 13 (b) are for a subject with substantially the same abdominal circumference, FIG. 13 (a) is for a subject with a small muscle area, and FIG. 13 (b) is for a subject with a large muscle area. FIG. 13A has a contour shape close to a smooth circle because the muscle area is small. FIG. 13 (b) has an irregular shape with several muscles protruding out of the muscle because the muscle area is large. In this way, the cross-sectional contour is characterized by its shape depending on the muscle area.
演算された腹部断面の輪郭の形状特徴の算出、及び形状特徴に基づいて筋肉面積を推定する方法については、第３の実施形態にて詳述する。 The calculation of the shape feature of the calculated abdominal section contour and the method of estimating the muscle area based on the shape feature will be described in detail in the third embodiment.
（第２の実施形態）
図１４は、第２の実施形態に係るスマートフォン１の構成を示すブロック図である。
(Second Embodiment)
FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of the
本実施形態では、タイマー１１及び制御部１０Ａはコントローラ１０に含まれている。タイマー１１は、スマートフォン１の移動情報を得るためのデバイス部である。タイマー１１は制御部１０Ａからタイマー動作の指示を受け、クロック信号を出力する。方位センサ１７は、タイマー１１から出力されるクロック信号に従って、向き情報を複数回取得する。クロック信号に従って取得された向き情報は、クロック情報とともに、スマートフォン１の内部に一時的に記憶される。ここでクロック情報とは、向き情報が取得された時間を示す情報である。一定周期のクロック信号を用いた場合、クロック情報は取得順を示すレコード番号でもよい。クロック情報は向き情報を取得した時間でもよい。本実施形態ではタイマー１１はコントローラ１０に含まれており、コントローラ１０の機能部であるタイマー回路をタイマー１１として用いることができる。また、本発明はこれに限ることなく、前述した図４に記載した通り、タイマー１１はコントローラ１０の外部に備えられていてもよい。
In the present embodiment, the
制御部１０Ａはクロック情報からスマートフォン１の移動情報を推定する。スマートフォン１の移動情報とは、スマートフォン１の移動量に関する情報であり、本実施形態では移動量である。制御部１０Ａは向き情報と、移動情報とに基づいて対象部の断面の輪郭を演算する。以下、第１実施形態と同じ点については説明を省略し、異なる点について説明を行う。
The
図１５は第２の実施形態に係る腹部断面の輪郭の測定フロー図である。 FIG. 15 is a measurement flowchart of the contour of the abdominal section according to the second embodiment.
ステップＳ１０１で、利用者は断面の輪郭測定の測定アプリケーション９Ｚを起動させる。測定アプリケーション９Ｚの起動後、利用者はあらかじめ巻尺等で測定された腹囲の実測値をスマートフォン１に入力する（ステップＳ１１１）。あるいは、スマートフォン１のストレージ９にあらかじめ記憶された利用者情報から、腹囲の実測値を読み込んできてもよい。また、腹囲の実測値の入力は必ずしも測定開始（ステップＳ１０２）前に行う必要はなく、測定終了（ステップＳ１０４）後に行ってもよい。
In step S101, the user activates the
次に、ステップＳ１０２で測定を開始する。測定開始時、スマートフォン１は、断面の輪郭を測定する腹部のいずれかの位置に、腹部６０の表面に対して当てられる。本実施形態では、利用者のへその高さ（図５のＡ−Ａで図示した位置）における断面の輪郭の測定を示す。測定開始位置は腹部Ａ−Ａ位置のどこから開始してもよく、スマートフォン１にあらかじめ設定された開始アクションを行い、測定を開始する。ステップＳ１０３で、利用者は腹部６０のＡ−Ａ位置の表面に沿ってスマートフォン１を移動させる。スマートフォン１の移動は、腹部６０の表面に対して当てたままで、一定速度で移動させる。利用者が一定速度でスマートフォンを移動することができるように、スマートフォンの移動を補助する補助具を用いてもよい。また、スマートフォン１から一定速度の補助音を出力して動作のガイダンスとしてもよい。
Next, measurement starts in step S102. At the start of measurement, the
ステップＳ１０３では、スマートフォン１はあらかじめプログラムされた条件で、方位センサ１７により向き情報を取得する。向き情報は、タイマー１１から出力されたクロック信号に従って複数回取得される。クロック信号に従って取得された向き情報は、クロック情報とともに、スマートフォン１に記憶される。この測定はステップＳ１０２の開始から、ステップＳ１０４の終了まで連続して実行される。
In step S <b> 103, the
利用者は、スマートフォン１を腹部６０の表面に対して当てたまま一定速度で一周以上移動させる。その後利用者は、スマートフォン１にあらかじめ設定された終了アクションを行い、測定を終了させる（ステップＳ１０４）。あるいは、スマートフォン１の方位センサ１７で取得された向き情報が、測定開始時の向き情報と一致した場合を一周と認識し、利用者が操作することなく、スマートフォン１は自動で測定を終了させてもよい。スマートフォン１の方位センサ１７で取得された向き情報が、測定開始時の向き情報から３６０度変化した場合を一周と認識し、利用者が操作することなく、スマートフォン１は自動で測定を終了させてもよい。自動認識の場合、利用者は終了アクションを行う必要がなく、測定はより簡略化される。
The user moves the
ステップＳ１０５において、制御部１０Ａは、利用者の腹囲の実測値とステップＳ１０３にて得られたクロック情報により、スマートフォン１の移動情報である移動量を推定する。利用者の腹囲を１周するスマートフォン１の一周移動量は、ステップＳ１１１で入力された腹囲の実測値と等しく、かつ、スマートフォン１は一定速度で移動しているとみなされていることから、スマートフォン１の移動情報である移動量を演算することができる。制御部１０Ａは取得された向き情報と、演算された移動情報に基づいて対象部の断面の輪郭を演算する。
In step S <b> 105, the
スマートフォン１は、ステップＳ１０５にて演算した結果を、ステップＳ１０６において出力する。スマートフォン１は、腹部の断面の輪郭及び腹囲の演算結果の出力が終了すると、フローを終了する。なお、本実施形態のフローにおいて、詳細を記載していない他の動作は図６の記載内容に準じる。
The
図１６は第２の実施形態に係る取得された情報から構成されたレコードの一例である。 FIG. 16 is an example of a record composed of acquired information according to the second embodiment.
測定開始時をレコード番号Ｒ０、測定終了時をレコード番号Ｒｎとした。各レコードは、時間に対応する向き情報と移動情報とが１対で格納されている。移動情報はクロック情報であるレコード番号もしくは時間から推定された移動量である。レコード番号Ｒｎの移動情報は、利用者の腹囲の実測値が格納される。各レコードの時間間隔は等間隔であり、スマートフォン１は一定速度で移動しているとみなされているので、移動情報である各移動量の間隔も等間隔である。このように取得されたレコードは、断面の輪郭を示す図として表される。
The record start time was designated as record number R0, and the measurement finish time was designated as record number Rn. Each record stores a pair of direction information and movement information corresponding to time. The movement information is a movement amount estimated from a record number or time as clock information. The movement information of the record number Rn stores the actual measurement value of the user's abdominal circumference. Since the time interval of each record is equal and the
取得されたレコードＲ０からレコードＲｎを、向きと移動量に従って、順にＸＹ座標にプロットしていくことにより、対象部の断面の輪郭を演算することができる。本実施形態では、図９に示す演算された断面の輪郭において、各プロット点が等間隔となる。測定時、スマートフォン１の移動が一定速度の場合、演算された断面の輪郭はＹ軸にほぼ対称の形状となる。測定時、スマートフォン１の移動が一定速度ではなかった場合、演算された断面の輪郭はＹ軸に非対称でいびつな形状となる。演算された断面の輪郭の形状の非対称性が大きい場合、一定速度での再測定を促すメッセージをスマートフォン１に表示させてもよい。非対称性の大きさの判定は、図９のＹ軸で分離された各領域におけるプロット点数の差により判断することができる。例えば、このプロット点数の差が±１０％以外の場合は、断面の輪郭の非対称性が大きいと判断する。非対称性の大きさの判定方法は、これに限ることなく、例えば断面の輪郭で囲まれた面積を演算しその面積の大きさを比較する判定方法でもよい。また、判定基準も適宜設定できる。
By plotting the acquired records R0 to Rn sequentially in the XY coordinates according to the direction and the moving amount, the contour of the cross section of the target portion can be calculated. In the present embodiment, the plotted points are equally spaced in the calculated cross-sectional contour shown in FIG. At the time of measurement, when the movement of the
以上本実施形態では、自機の移動情報を得るためのデバイス部としてタイマーを用いることにより、第２のセンサ部を用いることなく移動情報を得ることができる。そのため、本実施形態のスマートフォン１は部品点数がさらに削減できる。さらに本実施形態のスマートフォン１は、第２のセンサ部の精度に起因する測定誤差の低減を図ることができる。
As described above, in the present embodiment, the movement information can be obtained without using the second sensor unit by using the timer as the device unit for obtaining the movement information of the own device. Therefore, the
演算された腹部断面の輪郭の形状特徴の算出、及び形状特徴に基づいて筋肉面積を推定する方法については、第３の実施形態にて詳述する。 The calculation of the shape feature of the calculated abdominal section contour and the method of estimating the muscle area based on the shape feature will be described in detail in the third embodiment.
（第３の実施形態）
第３の実施形態においては、演算された断面の輪郭の一部から筋肉面積を推定する。さらに推定された筋肉面積に基づいて腹部断面画像をスマートフォン１に表示する。本実施形態のスマートフォン１は、第１の実施形態と同じく図４のブロック図の構成でもよいし、第２の実施形態と同じ図１４のブロック図の構成でもよい。以下、第１の実施形態、及び第２の実施形態と同じ部分については説明を省略し、異なる点について説明を行う。
(Third embodiment)
In the third embodiment, the muscle area is estimated from a part of the calculated contour of the cross section. Furthermore, an abdominal cross-sectional image is displayed on the
ストレージ９はあらかじめ作成された筋肉面積の推定式を記憶している。ストレージ９は複数の腹部断面画像を記憶している。これらの腹部断面画像は、筋肉面積と腹囲との組み合わせによって分類されている。制御部１０Ａは対象部の断面の輪郭の少なくとも一部を演算し、その輪郭の特徴係数を抽出する。制御部１０Ａはストレージ９に記憶された筋肉面積の推定式を読み出し、抽出された輪郭の特徴係数から筋肉面積を推定する。さらに、制御部１０Ａは、ストレージ９に記憶されている複数の腹部断面画像の中から１つの画像を抽出し、ディスプレイ２Ａに表示させる。
The
なお、本実施形態では、スマートフォン１のストレージ９及び制御部１０Ａを用いて動作する例を示したが、本発明はこれに限らない。ネットワークに接続されたサーバに搭載されたストレージ及び制御部を用いて、上述した動作の一部または全部を行わせてもよい。
In addition, in this embodiment, although the example which operate | moves using the
本実施形態では、角速度センサ１８はスマートフォン１の向き情報を得る。タイマー１１はスマートフォン１の移動情報を得るために動作する。本発明はこれに限ることなく、向き情報を得るために方位センサまたは傾きセンサ等を用いてもよい。また移動情報を得るために加速度センサまたは電子巻尺等を用いてもよい。
In the present embodiment, the
図１７は第３の実施形態に係る腹部断面画像が表示されるまでの処理の流れの一例を示すフロー図である。本実施形態では腹部断面の輪郭の少なくとも一部を演算する一例として、へその位置からほぼ半周部分の輪郭を演算する場合について説明する。 FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a processing flow until an abdominal cross-sectional image according to the third embodiment is displayed. In the present embodiment, as an example of calculating at least a part of the contour of the abdominal section, a case where the contour of a substantially half-circumferential portion is calculated from the position of the navel will be described.
ステップＳ１０１で、利用者は断面の輪郭測定の測定アプリケーション９Ｚを起動させる。測定アプリケーション９Ｚの起動後、利用者はあらかじめ巻尺等で測定された腹囲の実測値をスマートフォン１に入力する（ステップＳ１１１）。あるいは、スマートフォン１のストレージ９にあらかじめ記憶された利用者情報から、腹囲の実測値を読み込んできてもよい。ステップＳ１１１は必ずしも測定開始前に行う必要はなく、ステップＳ１０４の測定終了後に行ってもよい。この後のステップＳ１０３において、加速度センサ１６を用いて移動情報を取得する場合は、ステップＳ１１１は必ずしも行う必要はない。
In step S101, the user activates the
次に、ステップＳ１０２で測定を開始する。測定開始時、スマートフォン１は、へその位置で、腹部６０の表面に対して当てられる。測定開始位置は腹部断面のどの部分の輪郭を演算するかによって適宜選択される。測定開始位置をあらかじめ定めておくと、演算される輪郭の範囲が利用者毎に変わらなくなり、後述する輪郭の特徴係数の誤差を低減できる。本実施形態では、へその位置を測定開始位置とする。例えば、スマートフォン１のサイドフェイス１Ｃ１をへその位置に一致させて測定を開始する。利用者は、スマートフォン１にあらかじめ設定された開始アクションを行い、測定を開始する。
Next, measurement starts in step S102. At the start of measurement, the
ステップＳ１０３で、利用者は腹部６０のＡ−Ａ位置の表面に沿ってスマートフォン１を移動させる。スマートフォン１の移動は、腹部６０の表面に対して当てたままで、一定速度で移動させる。
In step S <b> 103, the user moves the
ステップＳ１０３で、スマートフォン１はあらかじめプログラムされた条件で、角速度センサ１８により、向き情報である角速度（度／秒）を取得する。向き情報は、タイマー１１から出力されたクロック信号に従って複数回取得される。クロック信号に従って取得された向き情報は、取得の時間情報とともに、スマートフォン１に記憶される。この測定はステップＳ１０２の開始から、ステップＳ１０４の終了まで連続して実行される。移動情報として、加速度センサ１６によって移動量を測定してもよい。加速度センサ１６によって取得される移動情報は、第１の実施形態において説明した内容と同様であるので、ここでは省略する。
In step S <b> 103, the
利用者は、スマートフォン１を腹部６０の表面に対して当てたまま一定速度で半周以上移動させる。本実施形態で半周とは、へそから背中の中心までである。移動が半周に足りないと輪郭の演算が不十分となり、後述する輪郭の特徴係数に誤差が生じる場合がある。従って、スマートフォン１は利用者に半周を報知する手段を有することが好ましい。
The user moves the
スマートフォン１を半周以上移動させたら、利用者はスマートフォン１にあらかじめ設定された終了アクションを行い、測定を終了させる（ステップＳ１０４）。あるいは、後述するステップＳ１１５が同時に実行されている場合は、スマートフォン１の向きが、測定開始から１８０度変化した場合をほぼ半周と認識し、自動で測定を終了させてもよい。このような自動認識の場合、利用者は終了アクションを行う必要がなく、測定はより簡略化される。
When the
測定終了後または測定中に、制御部１０Ａは腹部断面の輪郭の半周部分を演算する（ステップＳ１１５）。制御部１０Ａは、ステップＳ１０３にて取得された角速度を１回積分することにより、スマートフォン１の向きを演算する。
After the measurement is completed or during the measurement, the
図１８は第３の実施形態に係るスマートフォン１の向きの一例を示す。図を用いて、取得された向き情報から、半周部分の情報を抽出する方法について説明する。横軸は時間を示し、測定開始時間は０秒、測定終了時間はＴ(ｎ’)秒である。ｎ’は取得された最後のレコード番号を表す整数である。ここでｎ／２は半周分のレコード番号を示す整数である。縦軸はスマートフォン１の向きを示す。図中の実線は取得された情報であり、点線は取得されていない１周分の情報の仮想線である。図中曲線における向きが１８０度近傍の平坦部は、背中部分の情報と推定され、この平坦部の中点で背中の中心を通過したと判定し、半周を検出する。つまり、図中の０秒からＴ（ｎ／２）秒を半周部分の情報として抽出する。この半周部分の情報の抽出方法は一例である。例えば、平坦部が１８０度からずれた位置にある場合は、平坦部を１８０度とする正規化を行ってもよい。また、平坦部から向きが−１８０度ずれた位置の情報を開始点とする正規化を行ってもよい。また、平坦部の中点ではなく、向きが１８０度の近傍で最も曲線の傾きが小さい位置の情報を背中の中心と判定してもよい。
FIG. 18 shows an example of the orientation of the
図１９は第３の実施形態に係る取得及び正規化された情報から構成されたレコードの一例である。抽出された輪郭の半周部分の開始点（本実施形態ではへその位置）をレコード番号Ｒ０、半周部分（本実施形態では背中の中央部で、向きが１８０度のレコード）をレコードＲ（ｎ／２）、取得された最後の情報をレコードＲ（ｎ’）とした。各レコードは向き情報と移動情報とが一対で格納されている。移動情報は、クロック情報であるレコード番号（あるいは時間）から推定された移動量である。本実施形態では向き０〜１８０度のレコードを半周部分の情報として抽出する。レコード番号Ｒ（ｎ／２）の移動情報は、利用者の腹囲の実測値の半分の値が格納される。各レコードの時間間隔は等間隔であり、スマートフォン１は一定速度で移動しているとみなされているので、移動情報である各移動量の間隔も等間隔である。このように取得されたレコードは、断面の輪郭の半周部分を示す図として表される。取得されたレコードＲ０からレコードＲ（ｎ／２）を、向きと移動量に従って、順にＸＹ座標にプロットしていくことにより、対象部の断面の輪郭の半周部分を演算することができる。なお、ステップＳ１１５はステップＳ１０３と並行して実行してもよい。
FIG. 19 is an example of a record composed of acquired and normalized information according to the third embodiment. The starting point (the position of the navel in the present embodiment) of the extracted half-circumferential portion is the record number R0, and the half-circular portion (the central record of the back in the present embodiment, the orientation is 180 degrees) 2) The last information acquired is defined as a record R (n ′). Each record stores a pair of orientation information and movement information. The movement information is a movement amount estimated from a record number (or time) that is clock information. In the present embodiment, a record having a direction of 0 to 180 degrees is extracted as information on a half circumference portion. As the movement information of the record number R (n / 2), a value half of the actual measurement value of the user's abdominal circumference is stored. Since the time interval of each record is equal and the
スマートフォン１は、ステップＳ１１５で演算した結果を、ステップＳ１１６において補正する。この補正は、次のステップＳ１１７で実行される輪郭の特徴係数抽出の前処理である。輪郭の特徴係数は、任意のＸＹ座標系上での輪郭の向き及び輪郭の位置等によって値が変化する。本実施形態では、輪郭の向きとは後述する対称軸の向きであり、輪郭の位置とは後述する中心点の位置である。輪郭の向き補正、輪郭の位置補正等を行うことにより、測定条件によって発生する輪郭の特徴係数のばらつきを小さくすることができる。輪郭の向き補正と輪郭の位置補正は、演算された断面の輪郭の半周部分を、開始点（本実施形態ではへその位置）と終了点（本実施形態では背中の中心）を結ぶ線を対称軸として折り返した反転閉曲線に基づいて行うと補正が容易である。輪郭の向き補正は、反転閉曲線の対称軸（へそと背中の中心を結んだ線）が所定の方向を向くように反転閉曲線を回転させる。輪郭の位置補正は、反転閉曲線の中心点が座標系の原点に来るように反転閉曲線を移動させる。向き及び位置の補正は、従来周知の手法により行うことができる。
The
図２０は第３の実施形態に係る演算及び補正された断面の輪郭を示す図である。図中実線は演算された断面の輪郭の半周部分であり、図中点線は演算された断面の輪郭の半周部分を対称軸で反転させた仮想曲線である。黒点は取得されたレコードをＸＹ座標にプロットした点である。 FIG. 20 is a diagram showing a contour of a cross section calculated and corrected according to the third embodiment. The solid line in the figure is a half-circular portion of the calculated cross-sectional contour, and the dotted line in the figure is a virtual curve obtained by inverting the half-circular portion of the calculated cross-sectional contour with a symmetry axis. A black point is a point obtained by plotting the acquired record on the XY coordinates.
スマートフォン１はステップＳ１１６の補正の後に、断面の輪郭の特徴係数を抽出する（ステップＳ１１７）。本実施形態では、輪郭の特徴を抽出する方法は、フーリエ解析を用いる。断面の輪郭の半周部分の曲線、または反転閉曲線をフーリエ解析することで、フーリエ係数を求めることができる。周知のように、曲線をフーリエ解析したときに求められる各次数のフーリエ係数は曲線の特徴を示す係数として用いられる。何次のフーリエ係数を特徴係数とするかは、後に詳述する各推定式の作成の際に決められており、本実施形態では筋肉面積に影響するフーリエ係数Ｓａ１、Ｓａ２、Ｓａ３、Ｓａ４を輪郭の特徴係数として抽出する。各推定式を作成の際に、推定式の独立変数を主成分とした場合は、主成分を特徴係数として抽出してもよい。
The
スマートフォン１はあらかじめ求められた筋肉面積推定式に、ステップＳ１１７で抽出した特徴係数Ｓａ１〜Ｓａ４を代入して、利用者の筋肉面積Ａを推定する（ステップＳ１１８）。筋肉面積推定式の一例を数式１に示す。
The
筋肉面積推定式の作成方法については後に詳述する。 The method for creating the muscle area estimation formula will be described in detail later.
次にスマートフォン１はステップＳ１１８で推定された筋肉面積Ａに基づいて、利用者の腹部断面に最も近い画像を選択する（ステップＳ１１９）。
Next, the
図２１は第３の実施形態に係る腹部断面画像の分類表の一例を示す。分類表は男性用であり、スマートフォン１はあらかじめ図２１に示す分類表を記憶している。本実施形態では、スマートフォン１には、筋肉面積と腹囲とが異なる２５種類の画像（Ｐ１１〜Ｐ５５）が記憶されている。２５種類の画像は、ＣＴの画像でもよいし、これらの画像を模式化した絵でもよいし、マークでもよい。この２５種類の画像から、利用者の推定された筋肉面積Ａと腹囲に対応する１枚の画像が選択される。
FIG. 21 shows an example of an abdominal cross-sectional image classification table according to the third embodiment. The classification table is for men, and the
選択された画像は、スマートフォン１のディスプレイ２Ａに表示される（ステップＳ１１０）。
The selected image is displayed on the
本発明の第３の実施形態によれば、すべてのステップをスマートフォン１で実行する形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ネットワークで接続されたサーバ等で各ステップの少なくとも一部を実行してもよい。例えば、測定ステップＳ１０２〜Ｓ１０４と表示ステップＳ１１０はスマートフォン１で実行し、その他のステップはネットワークで接続されたサーバで実行してもよい。複雑な演算をサーバで実行させることにより、スタートからエンドまでの処理スピードを向上させることができる。
According to the third embodiment of the present invention, the form in which all the steps are executed by the
また、本発明の第３の実施形態によれば、画像を表示するので、腹部ＣＴを測定することなく利用者の筋肉の蓄積状態をわかりやすく伝えることができる。腹部ＣＴの画像を表示した場合は、推定される利用者の腹部断面形状がよりリアルに視覚化でき、例えばトレーニングの指導に有効である。また、画像の表示と共に筋肉面積の数字を表示すれば、具体的に筋肉の蓄積状態を利用者に知らせることができる。また、利用者本人が日常的に測定することができるので、トレーニングの効果の認識に有効である。 Further, according to the third embodiment of the present invention, since an image is displayed, it is possible to easily convey the accumulation state of the user's muscle without measuring the abdominal CT. When an image of the abdominal CT is displayed, the estimated abdominal cross-sectional shape of the user can be visualized more realistically, which is effective for training training, for example. Further, if the number of muscle area is displayed together with the display of the image, the user can be specifically informed of the muscle accumulation state. In addition, since the user himself / herself can make daily measurements, it is effective for recognizing the effect of training.
図２２は、第３の実施形態に係る筋肉面積推定式の作成フロー図である。図２２を用いて、筋肉面積推定式を作成する手順について説明する。なお、これら推定式の作成は、スマートフォン１で行う必要はなく、事前に別のコンピュータ等を用いて計算してもよい。作成された推定式は、あらかじめアプリケーションに組み込まれているため、利用者は直接推定式を作成、変更しなくてもよい。
FIG. 22 is a flowchart for creating a muscle area estimation formula according to the third embodiment. The procedure for creating the muscle area estimation formula will be described with reference to FIG. The estimation formulas need not be created by the
ステップＳ１２１で、作成者は推定式の作成を実行する。ステップＳ１２２で、推定式の作成者は事前に取得された所定の人数分のサンプルデータをコンピュータに入力する。サンプルデータは所定の人数のサンプル被験者から取得されたデータである。一人の被験者のサンプルデータは、ＣＴで得た筋肉面積、巻尺等で測定された腹囲、スマートフォン１で取得された向き情報、移動情報から少なくとも構成される。所定の人数とは、統計的に十分な人数であればよい。被験者は、例えば性別、人種、年齢層等の条件を一定にすると、より推定の精度が向上する。
In step S121, the creator creates an estimation formula. In step S122, the creator of the estimation formula inputs sample data for a predetermined number of people acquired in advance to the computer. Sample data is data obtained from a predetermined number of sample subjects. Sample data of one subject includes at least a muscle area obtained by CT, an abdominal circumference measured with a tape measure, orientation information obtained with the
次に、コンピュータは入力された腹囲、向き情報、移動情報から断面の輪郭の半周部分を演算する（ステップＳ１２３）。さらに演算された断面の輪郭の半周部分の補正を行う（ステップＳ１２４）。ステップＳ１２３及びステップＳ１２４は、前述のステップＳ１１５及びステップＳ１１６と同じ処理であるので、詳細の説明は省略する。 Next, the computer calculates a half circumference portion of the contour of the cross section from the inputted waist circumference, orientation information, and movement information (step S123). Further, the half-round portion of the calculated cross-sectional contour is corrected (step S124). Since step S123 and step S124 are the same processes as the above-mentioned step S115 and step S116, detailed description is abbreviate | omitted.
次に、演算、補正された断面の輪郭の半周部分曲線、または反転閉曲線のフーリエ解析を行う（ステップＳ１２５）。断面の輪郭をフーリエ解析することで、複数のフーリエ係数を求めることができる。周知のように、曲線をフーリエ解析して得られる各次数のフーリエ係数は、曲線の特徴を表す係数として用いられる。本実施形態では、所定の人数分のサンプルデータのフーリエ解析を行い、Ｘ軸、Ｙ軸、及びそれらの１〜ｋ次（ｋは任意の整数）のフーリエ係数を求める。さらに、フーリエ係数は、周知の主成分分析を行い、その次元数を削減しておいてもよい。なお、主成分分析とは、多変量データ（本実施形態では複数のフーリエ係数）に共通な成分を探って、一種の合成変数（主成分）を作り出す分析手法であり、さらに少ない変数で曲線の特徴を表現することができる。 Next, Fourier analysis is performed on the half-circular partial curve of the contour of the calculated and corrected cross section or the inverted closed curve (step S125). A plurality of Fourier coefficients can be obtained by performing Fourier analysis on the contour of the cross section. As is well known, the Fourier coefficient of each order obtained by Fourier analysis of a curve is used as a coefficient representing the characteristic of the curve. In the present embodiment, Fourier analysis is performed on sample data for a predetermined number of people, and the X-axis, Y-axis, and 1st to kth order (k is an arbitrary integer) Fourier coefficient are obtained. Furthermore, the Fourier coefficient may be reduced by performing well-known principal component analysis. Principal component analysis is an analysis method that creates a kind of composite variable (principal component) by searching for common components in multivariate data (a plurality of Fourier coefficients in the present embodiment). Features can be expressed.
次に、ステップＳ１２５で求められた複数のフーリエ係数（または主成分）とＣＴで得た筋肉面積とで回帰分析を行う（ステップＳ１２６）。回帰分析とは、結果となる数値と要因となる数値の関係を調べて、それぞれの関係を明らかにする統計的手法の一つである。フーリエ係数（または主成分）を独立変数として、ＣＴで得た筋肉面積を従属変数として、所定の人数のサンプル被験者のデータを用いて回帰分析を行い、筋肉面積推定式を作成する。 Next, regression analysis is performed using the plurality of Fourier coefficients (or principal components) obtained in step S125 and the muscle area obtained by CT (step S126). Regression analysis is one of the statistical methods that examines the relationship between numerical values that are the result and numerical values that are factors, and clarifies each relationship. Using a Fourier coefficient (or principal component) as an independent variable and a muscle area obtained by CT as a dependent variable, regression analysis is performed using data of a predetermined number of sample subjects, and a muscle area estimation formula is created.
作成された推定式の一例は、前述の数式１である。数式１の独立変数Ｓａ１、Ｓａ２、Ｓａ３、Ｓａ４は、利用者の筋肉面積を推定する特徴係数である。このように、筋肉面積の推定式は、上述の統計的手段（主成分分析、回帰分析等）により作成することができる。
An example of the created estimation formula is
なお、ステップＳ１２２で、作成者はＣＴで得た内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を筋肉面積と共に入力してもよい。その際、入力された内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積は、ステップＳ１２５で求められた形状の特徴を表す係数と共に独立変数として用いられる。作成者は、これらの独立変数と、ＣＴで得た筋肉面積を従属変数とで回帰分析を行い、筋肉面積推定式を作成してもよい。ＣＴで得た内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を独立変数として加えることにより、筋肉面積の推定精度は向上することがある。 In step S122, the creator may input the visceral fat area and the subcutaneous fat area obtained by CT together with the muscle area. At this time, the input visceral fat area and subcutaneous fat area are used as independent variables together with a coefficient representing the feature of the shape obtained in step S125. The creator may perform a regression analysis using these independent variables and the muscle area obtained by CT with the dependent variable to create a muscle area estimation formula. By adding the visceral fat area and subcutaneous fat area obtained by CT as independent variables, the estimation accuracy of the muscle area may be improved.
以上説明した通り、本実施形態に係るスマートフォン１によると、腹部の断面の輪郭の半周部分を簡便に精度よく測定することができるから、筋肉面積を短時間で精度よく推定することができる。
As described above, according to the
また、本実施形態に係るスマートフォン１によると、人の腹部断面の輪郭はほぼ左右対称なので、断面の輪郭の少なくとも半周部分を演算するだけで、腹部断面の筋肉面積を推定することができる。そのため利用者は、スマートフォン１を少なくとも腹部周りに半周移動させればよく、より測定時間が短くなる。あわせて、スマートフォン１を測定途中で左右の手でもちかえる動作がなくなるので、スマートフォン１を一定速度での移動させやすくなり、より測定精度を高めることができる。
In addition, according to the
なお、本発明は半周より少ない特定の部分の輪郭を演算してもよい。例えば、体を支える重要な筋肉である脊柱起立筋の後ろの部分の輪郭を演算して、特徴係数を抽出して、脊柱起立筋の筋肉面積を推定することができる。 Note that the present invention may calculate the contour of a specific part that is less than a half circumference. For example, the muscle area of the spine standing muscle can be estimated by calculating the contour of the portion behind the spine standing muscle, which is an important muscle that supports the body, and extracting the feature coefficient.
図２３は、成人の腹部断面図を示している。図２３には、筋肉１００、脊柱の背側に位置する筋肉である脊柱起立筋１００ａ、背骨１０１、皮下脂肪１０２、内臓脂肪１０３、及び臓器１０４を示している。
FIG. 23 shows a cross-sectional view of an adult abdomen. FIG. 23 shows a
図２３から分かるように、脊柱起立筋１００ａは、背中の中央両側にほぼ対象に存在している。脊柱起立筋１００ａは、本願発明の、腹部の輪郭形状の特徴から筋肉面積を推定することができる。脊柱起立筋１００ａは、脊柱起立筋が存在する部分の輪郭、例えばスマートフォン１の向きが９０度から１８０度までの１／４周部分の輪郭を演算して、輪郭の特徴係数を抽出し、筋肉面積を推定することができる。
As can be seen from FIG. 23, the spinal
例えば、脊柱起立筋１００ａの後ろの１／４周部分を演算する場合について説明する。処理の流れは、前述の図１７に示すフロー図のステップＳ１１５において、断面の輪郭の１／４周部分を演算すればよい。例えばスマートフォン１の向きが、９０度から１８０度変化したところまでをほぼ１／４周と判定して、１／４周部分の輪郭の演算は行われる。具体的には、前述の図１８に示すスマートフォン１の向きのグラフにおいて、図中の向き９０度から１８０度を１／４周部分の情報を抽出する。すなわち、前述の図１９において、向き９０度から１８０度のレコードを１／４周部分の情報として抽出する。
For example, the case where the quarter circumference part behind the
図２４は抽出された１／４周部分の向き情報及び移動情報に基づいて演算された断面の輪郭を示す図である。図中太線の実線は演算された１／４周部分の断面の輪郭であり、図中点線は、演算された１／４周部分の断面の輪郭を、閉曲線となるように補正した部分である。例えば補正は、座標系のＹ軸及びＸ軸を対称軸として折り返した反転閉曲線に基づいて行ってもよいし、Ｙ軸を対称軸として折り返した反転曲線を所定の曲線でつないだ閉曲線に基づいて行ってもよい。 FIG. 24 is a diagram showing the contour of the cross section calculated based on the extracted direction information and movement information of the quarter circumference. The solid line in the figure is the contour of the cross section of the calculated ¼ circumference portion, and the dotted line in the figure is the portion obtained by correcting the contour of the cross section of the ¼ circumference portion so that it becomes a closed curve. . For example, the correction may be performed based on an inverted closed curve that is folded with the Y axis and X axis of the coordinate system as symmetric axes, or based on a closed curve that is formed by connecting an inverted curve that is folded with the Y axis as the symmetric axis. You may go.
本実施形態に係るスマートフォン１によると、断面の輪郭の少なくとも一部を演算するだけで、腹部断面の筋肉面積を推定することができる。そのためより測定時間は短くなる。さらに、スマートフォン１を背中より先に回す動作がなくなるので、スマートフォン１を一定速度での移動させやすくなり、より測定精度を高めることができる。
According to the
なお、本実施形態では半周部分及び１／４周部分の演算例を示したが、本発明はこれに限ることなく、任意の部分の断面輪郭の演算を行い、筋肉面積を推定することができる。 In this embodiment, the calculation example of the half-circumference portion and the quarter-circumference portion is shown. However, the present invention is not limited to this, and the cross-sectional contour of an arbitrary portion can be calculated to estimate the muscle area. .
次に本実施形態について確認実験を行い、本発明の効果を確認した。測定は京セラ製スマートフォン（型番ＷＸ１０Ｋ）を用いた。筋肉面積の推定は、断面の輪郭の半周部分を演算し、反転閉曲線で補正した輪郭の特徴係数を用いて行った。筋肉面積の推定式は、輪郭の形状特徴を表す係数を独立変数として求めた。第１集団（２０歳〜６０歳代、男性、２５名）について、推定された筋肉面積とＣＴで得た筋肉面積との相関を、相関係数により評価した。その結果、相関係数は０．９６であり、高い相関が確認され、本願発明の効果が確認された。さらに、第２集団（２０歳代〜６０歳代、男性、４１名）について、同様の評価を行った。その結果、相関係数は０．７０であり、相関は認められたが、第１集団より低い結果となった。第２集団は、皮下脂肪面積のばらつきが第１集団より大きく、その点が相関係数の低下の要因であると考えた。そこで、輪郭の形状特徴を表す係数と共に皮下脂肪面積を独立変数として求めた推定式により、筋肉面積の推定を行った。その結果、相関係数は０．８８となり、より高い相関が確認され、本願発明の効果が確認された。 Next, a confirmation experiment was performed on this embodiment, and the effect of the present invention was confirmed. The measurement used the Kyocera smart phone (model number WX10K). The estimation of the muscular area was performed by calculating the half-circle portion of the contour of the cross section and using the contour feature coefficient corrected by the inverted closed curve. The muscle area estimation formula was obtained by using a coefficient representing the shape feature of the contour as an independent variable. The correlation between the estimated muscle area and the muscle area obtained by CT was evaluated by the correlation coefficient for the first group (20 to 60 years old, male, 25 persons). As a result, the correlation coefficient was 0.96, a high correlation was confirmed, and the effect of the present invention was confirmed. Furthermore, the same evaluation was performed on the second group (20 to 60 years old, male, 41 people). As a result, the correlation coefficient was 0.70, and a correlation was recognized, but the result was lower than that of the first group. In the second group, the variation in the subcutaneous fat area was larger than that in the first group, and this point was considered to be a cause of the decrease in the correlation coefficient. Therefore, the muscle area was estimated by an estimation formula that determined the subcutaneous fat area as an independent variable together with a coefficient representing the shape feature of the contour. As a result, the correlation coefficient was 0.88, higher correlation was confirmed, and the effect of the present invention was confirmed.
図２５は、スマートフォン１に表示される腹部断面画像の例を示す。図２５（ａ）は、腹囲１０１ｃｍ以上、筋肉面積１０１〜１５０ｃｍ２で分類された画像（図２１のＰ３５）である。図２５（ｂ）は、腹囲８１〜９０ｃｍ、筋肉面積２０１ｃｍ２以上で分類された画像（図２１のＰ５３）である。スマートフォン１は推定された筋肉面積及び腹囲に基づいて、これらのＣＴ画像もしくはＣＴ画像の模式図を表示する。ＣＴ画像もしくはＣＴ画像の模式図を表示することにより、利用者の腹部断面形状がよりリアルに視覚化でき、筋肉トレーニングの指導に有効である。
FIG. 25 shows an example of an abdominal cross-sectional image displayed on the
本実施形態では、推定された筋肉面積及び腹囲に基づいて１枚の画像が選択される例を示したが、本発明はこれに限らない。例えば、筋肉面積の推定と同様の手法を用いて、腹部輪郭の特徴係数から内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定し、推定された筋肉面積、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積に基づいて１枚の画像が選択されてもよい。図２５（ｃ）の画像は、図２５（ｂ）の画像と比べて、腹囲、筋肉面積、皮下脂肪面積はとほぼ同じであるが、内臓肪面積が大きいものである。推定された筋肉面積、内臓脂肪面積、及び皮下脂肪面積に基づいて、ＣＴ画像もしくはＣＴ画像の模式図を表示することにより、利用者の腹部断面形状がさらにリアルに視覚化でき、利用者の健康意識の向上に有効である。 In the present embodiment, an example is shown in which one image is selected based on the estimated muscle area and abdominal circumference, but the present invention is not limited to this. For example, the visceral fat area and the subcutaneous fat area are estimated from the characteristic coefficient of the abdominal contour using a method similar to the estimation of the muscle area, and one piece of paper is calculated based on the estimated muscle area, visceral fat area and subcutaneous fat area. An image may be selected. The image of FIG. 25C has substantially the same abdominal circumference, muscle area, and subcutaneous fat area as the image of FIG. 25B, but has a larger visceral fat area. Based on the estimated muscle area, visceral fat area, and subcutaneous fat area, a CT image or a schematic diagram of a CT image can be displayed, so that the user's abdominal cross-sectional shape can be visualized more realistically and the user's health It is effective for raising awareness.
（第４の実施形態）
第４の実施形態においては、大腿部断面における筋肉面積を推定する。本実施形態のスマートフォン１は、第１の実施形態と同じく図４のブロック図構成でもよいし、第２の実施形態と同じ図１４のブロック図の構成でもよい。以下、第１〜第３の実施形態と同じ部分については説明を省略し、異なる点について説明を行う。
(Fourth embodiment)
In the fourth embodiment, the muscle area in the thigh cross section is estimated. The
図１４のストレージ９は、あらかじめ作成された大腿部筋肉面積の推定式を記憶している。ストレージ９は複数の大腿部断面画像を記憶している。これらの大腿部断面画像は、筋肉面積によって分類されている。制御部１０Ａは大腿部の輪郭を演算し、その輪郭の特徴係数を抽出する。制御部１０Ａはストレージ９に記憶された大腿部筋肉面積の推定式を読み出し、抽出された輪郭の特徴係数から大腿部筋肉面積を推定する。さらに、制御部１０Ａは、ストレージ９に記憶されている複数の大腿部断面画像の中から１つの画像を抽出し、ディスプレイ２Ａに表示させる。
The
図２３は第４の実施形態に係る大腿部断面画像が表示されるまでの処理の流れの一例を示すフロー図である。本実施形態では一例として、股下約１５ｃｍの位置の大腿部輪郭を演算する。但し、本願発明者の検討によると、大腿部に力が入った状態での測定は、大腿部に力が入っていない状態での測定と比べて、より高い精度で筋肉面積が推定できることが分かった。そこで本実施形態では、大腿部に力を入れた状態で大腿部の輪郭情報を取得した。 FIG. 23 is a flowchart illustrating an example of a processing flow until a thigh cross-sectional image according to the fourth embodiment is displayed. In this embodiment, as an example, a thigh contour at a position of about 15 cm in the crotch is calculated. However, according to the study of the present inventor, the measurement with the force applied to the thigh can estimate the muscle area with higher accuracy than the measurement with the force not applied to the thigh. I understood. Thus, in the present embodiment, the thigh contour information is acquired in a state where force is applied to the thigh.
ステップＳ１０１で、利用者は断面の輪郭測定の測定アプリケーション９Ｚを起動させる。測定アプリケーション９Ｚの起動後、利用者はあらかじめ巻尺等で測定された大腿部の周りの長さの実測値をスマートフォン１に入力する（ステップＳ１１１）。あるいは、スマートフォン１のストレージ９にあらかじめ記憶された利用者情報から、大腿部の周りの長さの実測値を読み込んできてもよい。ステップＳ１１１は必ずしも測定開始前に行う必要はなく、ステップＳ１０４の測定終了後に行ってもよい。ステップＳ１１１は、ステップＳ１０３において加速度センサ１６により移動情報を取得する場合は、必ずしも行う必要はない。
In step S101, the user activates the
次に、ステップＳ１０２で測定を開始する。本実施形態では、大腿部前面を測定開始位置とする。利用者は、スマートフォン１にあらかじめ設定された開始アクションを行い、測定を開始する。
Next, measurement starts in step S102. In the present embodiment, the front surface of the thigh is set as the measurement start position. The user performs a start action set in advance on the
ステップＳ１０３で、利用者は大腿部表面に沿ってスマートフォン１を移動させる。スマートフォン１の移動は、大腿部の表面に対して当てたままで、一定速度で移動させる。
In step S103, the user moves the
ステップＳ１０３で、スマートフォン１はあらかじめプログラムされた条件で、角速度センサ１８により、向き情報である角速度（度／秒）を取得する。向き情報は、タイマー１１から出力されたクロック信号に従って複数回取得される。クロック信号に従って取得された向き情報は、取得の時間情報とともに、スマートフォン１に記憶される。この測定はステップＳ１０２の開始から、ステップＳ１０４の終了まで連続して実行される。移動情報として、加速度センサ１６によって移動量を測定してもよい。加速度センサ１６によって取得される移動情報は、第１の実施形態において説明した内容と同様であるので、ここでは省略する。
In step S <b> 103, the
なお、制御部１０Ａは、ステップ１０３の実行過程において、スマートフォン１のレシーバ７等から一定時間間隔で音を発生させてもよい。利用者は、この一定時間間隔の音を聞きながらスマートフォン１を移動させることにより、一定速度で大腿部周りに移動させることが容易になる。
Note that the
利用者は、スマートフォン１を大腿部の表面に対して当てたまま一定速度で１周以上移動させる。スマートフォン１は、１周分のデータを取得した旨を利用者に通知することが好ましい。
The user moves the
スマートフォン１を１周以上移動させたら、利用者はスマートフォン１にあらかじめ設定された終了アクションを行い、測定を終了させる（ステップＳ１０４）。また、制御部１０Ａは、スマートフォン１の向きが、測定開始から３６０度変化した場合をほぼ１周と認識し、自動で測定を終了させてもよい。このような自動認識の場合、利用者は終了アクションを行う必要がなく、測定がより簡略化される。
If the
また、利用者は、スマートフォン１からの通知により３６０度分（１周分）のデータ取得があったと認識した場合には、終了アクション等を行って測定を終了させてもよい。
In addition, when the user recognizes that there has been 360 degrees (one round) of data acquisition from the notification from the
なお、制御部１０Ａは、スマートフォン１の移動が１周未満の場合でも、向き情報が一定時間変化しない場合や、向きの増減が反転した場合など、異常を検知した場合には自動で測定を終了させてもよい。
Note that the
測定が終了すると（ステップＳ１０４）、制御部１０Ａは、１周以上の情報が取得されたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。この判定は、例えば図７において、測定終了時の向き情報が３６０度以上であるか否かによって行うことができる。また、制御部１０Ａは、ステップＳ１０４で測定が終了した時間によって、１周以上のデータが取得されたか否かの判定を行ってもよい。
When the measurement ends (step S104), the
ステップＳ２０１において１周以上の情報が取得されたと判定すると、制御部１０Ａは、第２の実施形態と同様に、大腿部断面の輪郭の１周部分を演算する（ステップＳ１１５）。制御部１０Ａは、ステップＳ１０３にて取得された角速度を１回積分することにより、スマートフォン１の向きを演算する。
If it is determined in step S201 that one or more rounds of information have been acquired, the
ステップＳ１０３において１周分以上の情報を取得した場合のスマートフォン１の向き情報の一例は、先に図７に示したとおりである。制御部１０Ａは、ステップＳ１１５において大腿部断面の輪郭の１周部分を演算した後、輪郭の特徴係数の抽出（ステップＳ２１７）を行う。
An example of the orientation information of the
なお、制御部１０Ａは、図７において、利用者が開始ボタンの押下等あらかじめ設定された開始アクションを行ったときの向き情報及び移動情報を測定開始時（時間０秒）における情報とすることができる。また、スマートフォン１が所定の姿勢になったときの向き情報及び移動情報を測定開始時（時間０秒）における情報としてもよい。すなわち、スマートフォン１のバックフェイス１Ｂが大腿部に押し当てられている姿勢を傾きセンサが検出したときを時間０として、それ以降の取得データを用いて大腿部の輪郭を演算するように構成してもよい。
In FIG. 7, the
一方、ステップＳ２０１において、取得された情報が１周未満であると判定すると、制御部１０Ａは、大腿部断面画像を非表示として（ステップＳ２０４）、処理を終了する。精度が十分ではないデータを表示して利用者を混乱させることがないようにするためである。
On the other hand, if it is determined in step S201 that the acquired information is less than one round, the
スマートフォン１はステップＳ１１５の輪郭の演算の後に、演算された輪郭から特徴係数を抽出する（ステップＳ２１７）。本実施形態では、第３の実施形態と同様の手法で、筋肉面積に影響するフーリエ係数Ｓａ１、Ｓａ２、Ｓａ３、Ｓａ４を輪郭の特徴係数として抽出する。
The
スマートフォン１はあらかじめ求められた筋肉面積推定式に、ステップＳ２１７で抽出した特徴係数を代入して、利用者の大腿部断面における筋肉面積を推定する（ステップＳ２１８）。なお、筋肉面積推定式は先に図２２で示したものと同様の手法によりに求めることができる。
The
次にスマートフォン１はステップＳ２１８で推定された筋肉面積に基づいて、ストレージ９に記憶されている複数の大腿部断面画像の中から利用者の大腿部断面に最も近い画像を選択する（ステップＳ１１９）。選択された画像は、第３の実施形態と同様にスマートフォン１のディスプレイ２Ａに表示される（ステップＳ１１０）。このように、本実施形態によれば、大腿部の筋肉面積について推定することができる。
Next, the
なお、本実施形態では、タイマー１１から移動情報を得るように構成したが、この態様には限定されない。例えば、第１実施形態と同様に第２のセンサ部に加速度センサ１６を用い、取得された加速度情報を２回時間積分することによりスマートフォン１の移動量を演算するように構成してもよい。
In addition, in this embodiment, although it comprised so that movement information might be acquired from the
また、本実施形態によれば、向き情報及び移動情報を取得する際に、スマートフォンから一定時間間隔で音を発生させるように構成した。これにより利用者は、スマートフォンを一定速度で大腿部周りに移動させることが容易になる。 Moreover, according to this embodiment, when acquiring direction information and movement information, it comprised so that a sound might be generated from a smart phone at fixed time intervals. This makes it easy for the user to move the smartphone around the thigh at a constant speed.
また、本実施形態によれば、大腿部の輪郭の測定が１周未満である場合に大腿部断面画像を非表示とするように構成した。これにより、精度が十分ではないデータを表示して利用者を混乱させることがないようにすることができる。 Further, according to the present embodiment, the thigh cross-sectional image is hidden when the measurement of the thigh contour is less than one round. As a result, it is possible to prevent the user from being confused by displaying data with insufficient accuracy.
また、本実施形態によれば、スマートフォン１が所定の姿勢になったとき以降の向き情報及び移動情報を用いて大腿部の輪郭の一部を演算するように構成した。これによりスマートフォン１は常に一定の正しい姿勢から測定を開始することができる。
Moreover, according to this embodiment, it comprised so that a part of thigh outline might be calculated using direction information and movement information after the
なお、本実施形態では、被験者が大腿部に力を入れたときの輪郭から形状特徴を算出したが、本発明はこれに限らない。例えば、同一被験者で大腿部に力を入れていないとき、及び力を入れているときの両者の輪郭を用いて形状特徴を算出してもよい。その際、両者の輪郭の特徴を表す係数を独立変数として、ＣＴで得た筋肉面積を従属変数として回帰分析を行い、筋肉面積推定式を作成してもよい。 In the present embodiment, the shape feature is calculated from the contour when the subject puts force on the thigh, but the present invention is not limited to this. For example, the shape feature may be calculated using the contours of the same subject when no force is applied to the thigh and when the force is applied. At that time, a regression analysis may be performed using a coefficient representing the feature of the contour of both as an independent variable and a muscle area obtained by CT as a dependent variable to create a muscle area estimation formula.
図２７は、スマートフォン１により演算された同一被験者の右足大腿部の輪郭の一例を示す図である。図２７（ａ）は大腿部に力を入れていない状態、図２７（ｂ）は大腿部に力を入れている状態での輪郭の例である。
FIG. 27 is a diagram illustrating an example of the contour of the right foot thigh of the same subject calculated by the
被験者は椅子に座り、足が地面に水平になるように足先を台にのせた状態で、大腿部の輪郭を測定された。図の輪郭は、右足を足先から観察したものである。図の上側は大腿部前側、下側は大腿部後側、右側は大腿部内側、左側は大腿部外側を示す。例えば、大腿部に力を入れていない状態（図２７ａ）では、大腿部の輪郭は後外側が直線に近い楕円形である。例えば、大腿部に力を入れている状態（図２７ｂ）では、大腿部の輪郭は円形に近い形である。このような、力の入れ方で異なる２つの輪郭から形状特徴を算出し、筋肉面積を推定することにより、筋肉面積の推定精度は向上することがある。 The subject was seated on a chair and the thigh contour was measured with the feet on the base so that the feet were level with the ground. The contour in the figure is the right foot observed from the foot tip. The upper side of the figure shows the front side of the thigh, the lower side shows the rear side of the thigh, the right side shows the inner side of the thigh, and the left side shows the outer side of the thigh. For example, in a state where no force is applied to the thigh (FIG. 27a), the thigh contour is an ellipse whose rear outer side is close to a straight line. For example, in a state where a force is applied to the thigh (FIG. 27b), the thigh outline has a nearly circular shape. By calculating the shape feature from two contours that differ depending on how the force is applied and estimating the muscle area, the estimation accuracy of the muscle area may be improved.
なお、本発明は上記実施形態のみに限定されるものではなく、幾多の変形または変更が可能である。例えば、力を入れている状態もしくは力を入れていない状態のいずれか一方を用いて演算及び推定してもよい。 In addition, this invention is not limited only to the said embodiment, Many deformation | transformation or a change is possible. For example, the calculation and estimation may be performed using either one of a state where force is applied or a state where force is not applied.
次に本発明の実施形態に係るシステムを、図面を参照しつつ詳細に説明する。 Next, a system according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図２８に示した実施形態のシステムは、サーバ８０と、スマートフォン１と、通信ネットワークを含んで構成される。図２８に示したように、スマートフォン１で測定された断面の輪郭の演算結果を、通信ネットワークを通じてサーバ８０に送信し、サーバ８０では、断面の輪郭の分類、判定を行い、画像及びアドバイスを利用者に返信する。そして、スマートフォン１は、サーバ８０から送信された画像等をディスプレイ２Ａに表示することができる。スマートフォン１の通信手段を利用することで、サーバ８０には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに分類、判定の精度が上がる。また、取得された向き情報、移動情報及び周囲長を当該サーバ８０に送信する形態を採用してもよい。この場合、断面の輪郭の演算をサーバ８０で行うため、利用者が使うスマートフォン１のコントローラ１０への演算の負担を軽減することができ、スマートフォン１の小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度も向上する。
The system of the embodiment shown in FIG. 28 includes a
本実施形態に係るシステムはスマートフォン１とサーバ８０を通信ネットワークで接続した構成を示したが、本発明のシステムはこれに限定されるものではない。人体に沿って移動させる測定子と、測定子の向き情報を得る第１のセンサ部と、測定子の移動情報を得るためのデバイス部と、人体の断面の輪郭を演算する制御部と、を備えていればよい。また、それぞれが通信手段で接続されていてもよい。
Although the system according to the present embodiment shows a configuration in which the
本発明を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施例に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。 The exemplary embodiments have been described in order to fully and clearly disclose the present invention. However, the appended claims should not be limited to the above-described embodiments, but all modifications and alternatives that can be created by those skilled in the art within the scope of the basic matters shown in this specification. Should be configured to embody such a configuration.
例えば、上述の実施形態においては、機器としてスマートフォン１の場合について説明したが、本発明の機器はこれに限ることなく、第１のセンサ部と、デバイス部と、制御部を備えていればよい。さらには、自機の内部に、第１のセンサ部とデバイス部と制御部を備えている必要もなく、それぞれが個別に分かれていてもよい。
For example, in the above-described embodiment, the case of the
また、上述の実施形態においては、腹部及び大腿部の筋肉面積を推定する場合について説明したが、他の断面の輪郭の測定にも適用できる。 In the above-described embodiment, the case of estimating the muscle area of the abdomen and thigh has been described, but the present invention can also be applied to the measurement of the contours of other cross sections.
また、上述の実施形態においては、第１のセンサ部として方位センサ及び角速度センサを用いる場合について説明したが、第１のセンサ部は自機の向き情報を取得できるものであれば他のものでもよく、例えば、傾きセンサ等を用いてもよい。 Moreover, in the above-mentioned embodiment, although the case where an azimuth | direction sensor and an angular velocity sensor were used as a 1st sensor part was demonstrated, as long as the 1st sensor part can acquire direction information of an own machine, another thing may be used. For example, an inclination sensor or the like may be used.
また、第２のセンサ部として加速度センサまたは電子巻尺を用いる場合について説明したが、第２のセンサ部は自機の移動情報を取得できるものであれば他のものでもよく、車輪の回転数を検出することによって移動情報を取得する電子ローラー距離計等、を用いてもよい。 Moreover, although the case where an acceleration sensor or an electronic tape measure is used as the second sensor unit has been described, the second sensor unit may be any other unit as long as it can acquire movement information of the own device, and the number of rotations of the wheel can be determined. You may use the electronic roller distance meter etc. which acquire movement information by detecting.
また、上述の実施形態においては、対象物を１周、半周、１／４周して断面の輪郭を測定する例を示したが、本発明はこれに限らない。例えば２周の断面の輪郭を測定してそのデータを平均化することで、よりばらつきの少ない高精度な測定が可能となる。 Moreover, in the above-mentioned embodiment, although the example which measures the outline of a cross section by making 1 turn, a half turn, and 1/4 turn of the target object was shown, this invention is not limited to this. For example, by measuring the contour of the cross section of two rounds and averaging the data, it is possible to perform highly accurate measurement with less variation.
本開示内容の多くの側面は、プログラム命令を実行可能なコンピュータシステムその他のハードウェアにより実行される、一連の動作として示される。コンピュータシステムその他のハードウェアには、たとえば、汎用コンピュータ、PC(パーソナルコンピュータ)、専用コンピュータ、ワークステーション、PCS(Personal Communications System、パーソナル移動通信システム)、移動(セルラー)電話機、データ処理機能を備えた移動電話機、RFID受信機、ゲーム機、電子ノートパッド、ラップトップコンピュータ、GPS(Global Positioning System)受信機またはその他のプログラム可能なデータ処理装置が含まれる。各実施形態では、種々の動作は、プログラム命令(ソフトウェア)で実装された専用回路(たとえば、特定機能を実行するために相互接続された個別の論理ゲート)や、一以上のプロセッサにより実行される論理ブロックやプログラムモジュール等により実行されることに留意されたい。論理ブロックやプログラムモジュール等を実行する一以上のプロセッサには、たとえば、一以上のマイクロプロセッサ、CPU(中央演算処理ユニット)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、DSP(Digital Signal Processor)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子機器、ここに記載する機能を実行可能に設計されたその他の装置及び/またはこれらいずれかの組合せが含まれる。ここに示す実施形態は、たとえば、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコードまたはこれらいずれかの組合せにより実装される。命令は、必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメントであってもよい。そして、命令は、機械読取り可能な非一時的記憶媒体その他の媒体に格納することができる。コードセグメントは、手順、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラスまたは命令、データ構造もしくはプログラムステートメントのいずれかの任意の組合せを示すものであってもよい。コードセグメントは、他のコードセグメントまたはハードウェア回路と、情報、データ引数、変数または記憶内容の送信及び/または受信を行い、これにより、コードセグメントが他のコードセグメントまたはハードウェア回路と接続される。 Many aspects of the present disclosure are presented as a series of operations performed by a computer system or other hardware capable of executing program instructions. Computer systems and other hardware include, for example, general-purpose computers, PCs (personal computers), dedicated computers, workstations, PCS (Personal Communications System), mobile (cellular) telephones, data processing functions Mobile phones, RFID receivers, game consoles, electronic notepads, laptop computers, GPS (Global Positioning System) receivers or other programmable data processing devices are included. In each embodiment, the various operations are performed by dedicated circuitry implemented with program instructions (software) (eg, individual logic gates interconnected to perform a specific function) or one or more processors. Note that it is executed by a logic block, a program module, or the like. One or more processors that execute logic blocks, program modules, etc. include, for example, one or more microprocessors, CPU (Central Processing Unit), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), DSP (Digital Signal Processor), PLD (Programmable Includes Logic Devices), FPGAs (Field Programmable Gate Array), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, electronics, other devices designed to perform the functions described here, and / or any combination of these It is. The embodiments shown here are implemented, for example, by hardware, software, firmware, middleware, microcode, or any combination thereof. The instructions may be program code or code segments for performing the necessary tasks. The instructions can then be stored on a machine-readable non-transitory storage medium or other medium. A code segment may represent any combination of procedures, functions, subprograms, programs, routines, subroutines, modules, software packages, classes or instructions, data structures or program statements. A code segment transmits and / or receives information, data arguments, variables or stored contents with other code segments or hardware circuits, thereby connecting the code segments with other code segments or hardware circuits .
ここで用いられるネットワークには、他に特段の断りがない限りは、インターネット、アドホックネットワーク、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、MAN(Metropolitan Area Network)、セルラーネットワーク、WWAN(Wireless Wide Area Network)、WPAN(Wireless Personal Area Network )、PSTN(Public Switched Telephone Network)、地上波無線ネットワーク(Terrestrial Wireless Network)もしくは他のネットワークまたはこれらいずれかの組合せが含まれる。無線ネットワークの構成要素には、たとえば、アクセスポイント(たとえば、Wi-Fiアクセスポイント)やフェムトセル等が含まれる。さらに、無線通信器機は、Wi-Fi、Bluetooth（登録商標）、セルラー通信技術(たとえばCDMA(Code Division Multiple Access)、TDMA(Time Division Multiple Access)、FDMA(Frequency Division Multiple Access)、OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)、SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access)またはその他の無線技術及び/または技術標準を用いた無線ネットワークに接続することができる。ネットワークには、一つ以上の技術を採用することができ、かかる技術には、たとえば、UTMS(Universal Mobile Telecommunications System)、LTE(Long Term Evolution)、EV-DO(Evolution-Data Optimized or Evolution-Data Only)、GSM（登録商標）(Global System for Mobile communications)、WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)、CDMA-2000(Code Division Multiple Access-2000)またはTD-SCDMA(Time Division Synchronous Code Division Multiple Access)が含まれる。 Unless otherwise specified, the network used here is the Internet, ad hoc network, LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), MAN (Metropolitan Area Network), cellular network, WWAN (Wireless A wide area network (WPAN), a wireless personal area network (WPAN), a public switched telephone network (PSTN), a terrestrial wireless network (Terrestrial Wireless Network) or other network, or any combination thereof. Examples of the components of the wireless network include an access point (for example, a Wi-Fi access point), a femto cell, and the like. Furthermore, wireless communication devices include Wi-Fi, Bluetooth (registered trademark), cellular communication technology (for example, CDMA (Code Division Multiple Access), TDMA (Time Division Multiple Access), FDMA (Frequency Division Multiple Access), OFDMA (Orthogonal Frequency). Division Multiple Access), SC-FDMA (Single-Carrier Frequency Division Multiple Access), or other wireless technologies and / or technology standards can be connected to the network using one or more technologies Such technologies include, for example, UTMS (Universal Mobile Telecommunications System), LTE (Long Term Evolution), EV-DO (Evolution-Data Optimized or Evolution-Data Only), GSM (registered trademark) (Global System) for mobile communications), WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access), CDMA-2000 (Code Division Multiple Access-2000) or TD-SCDMA (Time Division Synchronous Code Division Multiple Access).
通信ユニット等の回路構成は、たとえば、WWAN、WLAN、WPAN、等の種々の無線通信ネットワークを用いることで、機能性を提供する。WWANは、CDMAネットワーク、TDMAネットワーク、FDMAネットワーク、OFDMAネットワーク、SC-FDMAネットワーク等とすることができる。CDMAネットワークは、CDMA2000、Wideband-CDMA(W-CDMA)等、一つ以上のRAT(Radio Access Technology)を実装することができる。CDMA2000は、IS-95、IS-2000及びIS-856標準を含む。TDMAネットワークは、GSM（登録商標）、D-AMPS(Digital Advanced Phone System)またはその他のRATを実装することができる。GSM（登録商標）及びW-CDMAは、3rd Generation Partnership Project(3GPP)と称するコンソーシアムから発行される文書に記載されている。CDMA2000は、3rd Generation Partnership Project 2(3GPP2)と称するコンソーシアムから発行される文書に記載されている。WLANは、IEEE802.11xネットワークとすることができる。WPANは、Bluetooth（登録商標）ネットワーク、IEEE802.15xまたはその他のタイプのネットワークとすることができる。CDMAは、UTRA(Universal Terrestrial Radio Access)もしくはCDMA2000といった無線技術として実装することができる。TDMAは、GSM（登録商標）/GPRS(General Packet Radio Service)/EDGE(Enhanced Data Rates for GSM（登録商標） Evolution)といった無線技術により実装することができる。OFDMAは、IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)802.11(Wi-Fi)、IEEE802.16(WiMAX)、IEEE802.20、E-UTRA(Evolved UTRA)等の無線技術により実装することができる。こうした技術は、WWAN、WLAN及び/またはWPANのいずれかの組合せに用いることができる。また、こうした技術は、UMB(Ultra Mobile Broadband)ネットワーク、HRPD(High Rate Packet Data)ネットワーク、CDMA20001Xネットワーク、GSM（登録商標）、LTE(Long-Term Evolution)等を使用するために実装することができる。 The circuit configuration of the communication unit or the like provides functionality by using various wireless communication networks such as WWAN, WLAN, WPAN, and the like. The WWAN can be a CDMA network, a TDMA network, an FDMA network, an OFDMA network, an SC-FDMA network, or the like. A CDMA network can implement one or more RATs (Radio Access Technology) such as CDMA2000, Wideband-CDMA (W-CDMA). CDMA2000 includes IS-95, IS-2000 and IS-856 standards. The TDMA network can implement GSM (registered trademark), D-AMPS (Digital Advanced Phone System) or other RAT. GSM (registered trademark) and W-CDMA are described in documents issued by a consortium called 3rd Generation Partnership Project (3GPP). CDMA2000 is described in documents issued by a consortium called 3rd Generation Partnership Project 2 (3GPP2). The WLAN can be an IEEE 802.11x network. The WPAN can be a Bluetooth® network, IEEE 802.15x or other type of network. CDMA can be implemented as a radio technology such as UTRA (Universal Terrestrial Radio Access) or CDMA2000. TDMA can be implemented by a radio technology such as GSM (registered trademark) / GPRS (General Packet Radio Service) / EDGE (Enhanced Data Rates for GSM (registered trademark) Evolution). OFDMA can be implemented by a wireless technology such as IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11 (Wi-Fi), IEEE 802.16 (WiMAX), IEEE802.20, E-UTRA (Evolved UTRA). Such techniques can be used for any combination of WWAN, WLAN and / or WPAN. These technologies can also be implemented to use UMB (Ultra Mobile Broadband) network, HRPD (High Rate Packet Data) network, CDMA20001X network, GSM (registered trademark), LTE (Long-Term Evolution), etc. .
ここで用いられるストレージは、さらに、ソリッドステートメモリ、磁気ディスク及び光学ディスクの範疇で構成されるコンピュータ読取り可能な有形のキャリア（媒体）として構成することができ、かかる媒体には、ここに開示する技術をプロセッサに実行させるためのプログラムモジュールなどのコンピュータ命令の適宜なセットや、データ構造が格納される。コンピュータ読取り可能な媒体には、一つ以上の配線を備えた電気的接続、磁気ディスク記憶媒体、磁気カセット、磁気テープ、その他の磁気及び光学記憶装置(たとえば、CD(Compact Disk)、レーザーディスク（登録商標）、DVD（登録商標）(Digital Versatile Disc)、フロッピー（登録商標）ディスク及びブルーレイディスク（登録商標))、可搬型コンピュータディスク、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read-Only Memory)、EPROM、EEPROMもしくはフラッシュメモリ等の書換え可能でプログラム可能なROMもしくは情報を格納可能な他の有形の記憶媒体またはこれらいずれかの組合せが含まれる。メモリは、プロセッサ/プロセッシングユニットの内部及び/または外部に設けることができる。ここで用いられるように、「メモリ」という語は、あらゆる種類の長期記憶用、短期記憶用、揮発性、不揮発性その他のメモリを意味し、特定の種類やメモリの数または記憶が格納される媒体の種類は限定されない。 The storage used herein can be further configured as a computer readable tangible carrier (medium) comprised of solid state memory, magnetic disks and optical disks, such media being disclosed herein. An appropriate set of computer instructions, such as program modules, that cause the processor to execute the technique, and data structures are stored. Computer readable media include electrical connections with one or more wires, magnetic disk storage media, magnetic cassettes, magnetic tapes, and other magnetic and optical storage devices (eg, CD (Compact Disk), laser disks ( Registered trademark), DVD (registered trademark) (Digital Versatile Disc), floppy (registered trademark) disk and Blu-ray Disc (registered trademark)), portable computer disk, RAM (Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory), It includes a rewritable and programmable ROM such as EPROM, EEPROM or flash memory or other tangible storage medium capable of storing information or any combination thereof. The memory can be provided inside and / or outside the processor / processing unit. As used herein, the term “memory” means any type of long-term storage, short-term storage, volatile, non-volatile, or other memory in which a particular type or number of memories or storage is stored. The type of medium is not limited.
なお、ここでは、特定の機能を実行する種々のモジュール及び/またはユニットを有するものとしてのシステムを開示しており、これらのモジュール及びユニットは、その機能性を簡略に説明するために模式的に示されたものであって、必ずしも、特定のハードウェア及び/またはソフトウェアを示すものではないことに留意されたい。その意味において、これらのモジュール、ユニット、その他の構成要素は、ここで説明された特定の機能を実質的に実行するように実装されたハードウェア及び/またはソフトウェアであればよい。異なる構成要素の種々の機能は、ハードウェア及び/もしくはソフトウェアのいかなる組合せまたは分離したものであってもよく、それぞれ別々に、またはいずれかの組合せにより用いることができる。また、キーボード、ディスプレイ、タッチスクリーン、ポインティングデバイス等を含むがこれらに限られない入力/出力もしくはI/Oデバイスまたはユーザインターフェースは、システムに直接にまたは介在するI/Oコントローラを介して接続することができる。このように、本開示内容の種々の側面は、多くの異なる態様で実施することができ、それらの態様はすべて本開示内容の範囲に含まれる。 It should be noted that here, a system having various modules and / or units that perform a specific function is disclosed, and these modules and units are schematically illustrated in order to briefly explain the functionality. It should be noted that the descriptions are not necessarily indicative of specific hardware and / or software. In that sense, these modules, units, and other components may be hardware and / or software implemented to substantially perform the specific functions described herein. The various functions of the different components may be any combination or separation of hardware and / or software, each used separately or in any combination. Also, input / output or I / O devices or user interfaces, including but not limited to keyboards, displays, touch screens, pointing devices, etc., must be connected directly to the system or via an intervening I / O controller. Can do. Thus, the various aspects of the present disclosure can be implemented in many different ways, all of which are within the scope of the present disclosure.
１ スマートフォン
１Ａ フロントフェイス
１Ｂ バックフェイス
１Ｃ１〜４，７１Ｃ２ サイドフェイス
２，７２ タッチスクリーンディスプレイ
２Ａ ディスプレイ
２Ｂ タッチスクリーン
３ ボタン
４ 照度センサ
５ 近接センサ
６ 通信ユニット
７ レシーバ
８ マイク
９ ストレージ
９Ａ 制御プログラム
９Ｂ メールアプリケーション
９Ｃ ブラウザアプリケーション
９Ｚ 測定アプリケーション
１０ コントローラ
１０Ａ 制御部
１１ タイマー
１２，１３ カメラ
１４ コネクタ
１５ モーションセンサ
１６ 加速度センサ
１７ 方位センサ
１８ 角速度センサ
１９ 傾きセンサ
２０，７０ ハウジング
６０ 腹部
７１ 電子巻尺
７３ 巻尺
７４ ストッパ
８０ サーバ
１００ 筋肉
１００ａ 脊柱起立筋
１０１ 背骨
１０２ 皮下脂肪
１０３ 内臓脂肪
１０４ 臓器
DESCRIPTION OF
Claims (8)
測定された前記人体の輪郭の少なくとも一部から算出された形状特徴に基づいて、前記人体の断面における筋肉面積を推定する制御部と
を備える筋肉面積推定システム。 A measuring element for measuring the contour of the human body;
A muscle area estimation system comprising: a control unit that estimates a muscle area in a cross section of the human body based on a shape feature calculated from at least a part of the measured contour of the human body.
前記制御部は、前記複数のＣＴサンプル画像から、少なくとも前記推定された筋肉面積に対応する１枚のＣＴサンプル画像を表示部に表示する、請求項２に記載の筋肉面積推定システム。 A storage unit for storing a plurality of CT sample images;
The muscle area estimation system according to claim 2, wherein the control unit displays at least one CT sample image corresponding to the estimated muscle area from the plurality of CT sample images on a display unit.
測定された前記人体の輪郭の少なくとも一部から算出された形状特徴に基づいて、前記人体の断面における筋肉面積を推定する制御部と
を備える機器。 A sensor unit for measuring the contour of the human body;
An apparatus comprising: a control unit that estimates a muscle area in a cross section of the human body based on a shape feature calculated from at least a part of the measured contour of the human body.
前記制御部は、前記複数のＣＴサンプル画像から、少なくとも前記推定された筋肉面積に対応する１枚のＣＴサンプル画像を表示部に表示する、請求項５に記載の機器。 A storage unit for storing a plurality of CT sample images;
The device according to claim 5, wherein the control unit displays at least one CT sample image corresponding to the estimated muscle area on the display unit from the plurality of CT sample images.
制御部により、測定された前記人体の輪郭の少なくとも一部を演算するステップと、
当該演算された人体の輪郭の少なくとも一部から形状特徴を算出するステップと、
当該形状特徴に基づいて前記人体の断面における筋肉面積を推定するステップと
を含む筋肉面積推定方法。 Measuring the contour of the human body;
Calculating at least a part of the contour of the human body measured by the control unit;
Calculating a shape feature from at least a part of the calculated contour of the human body;
Estimating a muscle area in a cross section of the human body based on the shape feature.
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