JP2017185053A - 腹部断面画像の生成装置及び腹部断面画像の生成システム - Google Patents

Abstract

【課題】改善された腹部断面画像の生成装置及び腹部断面画像の生成システムを提供する。【解決手段】スマートフォン１を用いた腹部断面画像の生成装置は、Ｘ線ＣＴ装置で撮影された腹部断面の画像を記憶する記憶部９と、利用者の腹部の輪郭を、へその位置から背中側までの腹部のほぼ半周部分についてスマートフォン１を移動させて計測する計測部１５と、腹部断面の画像を、計測部により計測された腹部の輪郭に基づいて補正する制御部１０と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、腹部断面画像の生成装置及び腹部断面画像の生成システムに関する。

従来、腹部断面における脂肪面積を測定する方法として、コンピュータ断層撮影（以下、「ＣＴ」ともいう）が知られている。また、測定した脂肪面積を視覚的に把握しやすく表示する方法が知られている。例えば、特許文献１には、脂肪面積を円形に表示する装置が開示されている。

特開２００２−１９１５６３号公報

しかし、特許文献１に開示された装置における表示は、実際の腹部断面との乖離が大きい。そのため、表示方法に改善の余地がある。

上記のような課題に鑑みてなされた本発明の目的は、改善された腹部断面画像の生成装置及び腹部断面画像の生成システムを提供することにある。

上述した諸課題を解決すべく、本発明の一実施形態に係る腹部断面画像の生成装置は、腹部断面の画像を記憶する記憶部と、腹部の輪郭を計測する計測部と、前記腹部断面の画像を、前記計測部により計測された前記腹部の輪郭に基づいて補正する制御部と、を備える。

また、上述した諸課題を解決すべく、本発明に係る腹部断面画像の生成システムは、腹部断面の画像を記憶する記憶部と、腹部の輪郭を計測する計測部と、前記腹部断面の画像を前記腹部の輪郭に基づいて補正する制御部と、を備える。

本発明によれば、改善された腹部断面画像の生成装置及び腹部断面画像の生成システムを提供できる。

図１は、本発明の一実施形態に係るスマートフォンの外観を示す斜視概略図である。 図２は、本発明の一実施形態に係るスマートフォンの外観を示す正面概略図である。 図３は、本発明の一実施形態に係るスマートフォンの外観を示す背面概略図である。 図４は、本発明の一実施形態に係るスマートフォンの機能を示すブロック概略図である。 図５は、本発明の一実施形態に係る腹部の輪郭の測定の様子を示す模式図である。 図６は、本発明の一実施形態に係る腹部断面の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。 図７は、本発明の一実施形態に係るスマートフォンの向きの一例を示す図である。 図８は、本発明の一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を示す図である。 図９は、本発明の一実施形態に係る演算及び補正された腹部の輪郭を示す図である。 図１０は、本発明の一実施形態に係る腹部断面画像の分類表の一例を示す図である。 図１１は、本発明の一実施形態に係る、選択された腹部断面画像の一例を示す図である。 図１２は、本発明の一実施形態に係る、算出された腹部の輪郭の一例を示す図である。 図１３は、本発明の一実施形態に係る、腹部断面画像の補正の一例を示す図である。 図１４は、本発明の一実施形態に係る内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の作成フロー図である。 図１５は、本発明の一実施形態に係る通信手段を備える機器、及びシステムを示す概念図である。

本発明の一実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。

本実施形態の説明は、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、対象物の一例として人の腹部を採用した場合について行う。

自機であるスマートフォン１は、利用者の腹部の輪郭を計測（演算）し、腹部断面の画像の輪郭を、計測した腹部の輪郭に基づいて補正を行って、表示する。また、スマートフォン１は、計測された腹部の輪郭の一部から内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定する。スマートフォン１は、その推定値に基づいて、腹部断面の画像を表示する。

スマートフォン１は、後述する向き情報を得る第１のセンサ部と、移動情報を得るためのデバイス部と、対象物の腹部の輪郭を演算するコントローラ（制御部）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。

図１から図３を参照しながら、本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。

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。

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。

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）、又は無機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、記号又は図形等を表示する。

タッチスクリーン２Ｂは、タッチスクリーン２Ｂに対する指、又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、又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。

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（又は超音波方式）、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、又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。

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（記憶部）９と、コントローラ１０と、タイマー１１と、カメラ１２及び１３と、コネクタ１４と、モーションセンサ（計測部）１５と、を有する。

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、又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。

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。

例えば、ボタン３Ａ〜３Ｃは、ホームボタン、バックボタン又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。

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。

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。

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（Wideband Code Division Multiple Access）、ＣＤＭＡ２０００、ＰＤＣ（Personal Digital Cellular）、ＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile communications）、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（Infrared Data Association）、ＮＦＣ（Near Field Communication）等がある。通信ユニット６は、上述した通信規格の１つ又は複数をサポートしていてもよい。

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。

ストレージ９は、記憶部として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記憶部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。

ストレージ９に記憶されるプログラムには、フォアグランド又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（Operating System）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による無線通信又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。

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で対象物の断面（腹部）の輪郭を測定する機能を提供する。

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。

また、ストレージ９はあらかじめ作成された内臓脂肪面積及び皮下脂肪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、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積との組み合わせによって分類されている。

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。

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する。コントローラ１０は、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等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等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、対象物の断面の輪郭を演算する。

また、コントローラ１０は、対象物の断面の輪郭の一部を演算し、その輪郭の特徴係数を抽出する。コントローラ１０は、ストレージ９に記憶された内臓脂肪面積及び皮下脂肪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内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定する。さらに、コントローラ１０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つの画像を選択し、選択した腹部断面画像を、演算した輪郭に基づいて補正し、補正した画像をディスプレイ２Ａに表示させる。

なお、本実施形態では、スマートフォン１のストレージ９及びコントローラ１０を用いて動作する例について説明するが、本発明はこれに限らない。例えば、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コントローラを用いて、本実施形態において説明する動作の一部又は全部を行わせてもよい。

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、コントローラ１０に含まれていてもよい。

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。

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。

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。

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。

スマートフォン１の向きとは、対象物の断面の輪郭を測定する際に、対象物に対向しているハウジング２０の面の法線方向を示す。対象物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。

本実施形態では、第１のセンサ部として方位センサ１７が用いられる。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、測定対象物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、対象物は腹部であるので、起立状態で測定することが好ましい。

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。

また、第１のセンサ部として角速度センサ１８が用いられてもよい。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。

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。

また、第１のセンサ部として傾きセンサ１９が用いられてもよい。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。

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。

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。

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。

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、速度及び移動量が含まれる。

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。

本実施形態では、第２のセンサ部として加速度センサ１６が用いられる。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。

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。

コントローラ１０は、対象物の断面の輪郭を演算する。対象物の断面の輪郭は、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。

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。

第１のセンサ部及び第２のセンサ部は、断面の輪郭を計測する計測部に含まれる。第１のセンサ部及び第２のセンサ部として、上述したモーションセンサ１５のいずれかが用いられてもよく、あるいは他のモーションセンサが用いられてもよい。

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又は全部は、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又は全部は、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又は全部は、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記憶媒体に記憶されていてもよい。記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（登録商標）（Hard Disc Drive）、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（登録商標）（Digital Versatile Disc）、又はＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）等を用いることができる。

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、テンキー配列又は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。

次に、図５及び図６を用いて、一実施形態に係るスマートフォン１による腹部の輪郭の測定について説明する。図５は一実施形態に係る腹部の輪郭の測定の様子を示す模式図である。また、図６は一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、一例として、利用者が、へその位置から背中側までの腹部のほぼ半周部分について、スマートフォン１を移動させる場合について説明する。

図６に示すように、ステップＳ１０１で、利用者は腹部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Ｓ１０２）。あるいは、スマートフォン１は、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Ｓ１０２は必ずしも測定開始前に行う必要はなく、ステップＳ１０５の測定終了後に行ってもよい。

次に、ステップＳ１０３で、利用者は、スマートフォン１を用いて測定を開始する。利用者は、立位状態で測定を行う。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。なお、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。本実施形態では、図５のＡ−Ａで示すように、利用者のへその高さにおける腹部の輪郭の測定を行う場合について説明する。なお、利用者のへそ等のように、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。利用者は、例えば、スマートフォン１をへその位置に当てて測定を開始する。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。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等でもよい。また、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、図５に示す図ではバックフェイス１Ｂを対向面とした。

ステップＳ１０４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。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。

ステップＳ１０４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）を取得し、加速度センサ１６により移動情報を取得する。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。各情報の取得周期は、測定対象物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。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Ｓ１０３の開始から、ステップＳ１０５の終了まで連続して実行される。

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。移動は半周あれば輪郭の演算には十分であり、後述する輪郭の特徴係数算出できる。スマートフォン１は利用者に半周を報知する手段を有していてもよい。

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Ｓ１０５）。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、後述するステップＳ１０６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。

測定終了後又は測定中に、コントローラ１０は腹部の輪郭の半周部分を演算する（ステップＳ１０６）。コントローラ１０は、ステップＳ１０４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。

図７は本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７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。図７において、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／２＋ａ)秒である。ここでｎは１周の３６０度を示し、ａは測定終了時の向きから半周の１８０度を引いた角度を示す。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。向き１８０度近傍の図中曲線の平坦部は、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。

図８は本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、半周部分の終了点（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）、取得された最終の情報をレコードＲ（ｎ／２＋ａ）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、腹部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、対象物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Ｓ１０６はステップＳ１０４と並行して実行されてもよい。

スマートフォン１は、ステップＳ１０６で演算した結果を、ステップＳ１０７において補正する。スマートフォン１は、ステップＳ１０７における演算結果の補正により、利用者の腹部の輪郭を演算する。この補正は、次のステップＳ１０８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、演算された腹部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、周知の手法により行うことができる。

図９は本実施形態に係る演算及び補正された腹部の輪郭を示す図である。図中実線は演算された腹部の輪郭の半周部分であり、図中点線は演算された腹部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。

スマートフォン１はステップＳ１０７における演算結果の補正の後に、腹部の輪郭の半周部分の特徴係数を抽出する（ステップＳ１０８）。曲線の形状の特徴を抽出する方法は、曲率関数を求める方法等があるが、本実施形態ではフーリエ解析を用いる方法について説明する。腹部の輪郭の半周部分の曲線、又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形状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、本実施形態では内臓脂肪面積に影響するフーリエ係数Ｓａ₁、Ｓａ₂、Ｓａ₃、Ｓａ₄を内臓脂肪の特徴係数として抽出する。また、皮下脂肪面積に影響するフーリエ係数Ｓｂ₁、Ｓｂ₂、Ｓｂ₃、Ｓｂ₄を皮下脂肪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。

スマートフォン１はあらかじめ求められた内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式に、ステップＳ１０８で抽出した特徴係数Ｓａ₁〜Ｓａ₄、Ｓｂ₁〜Ｓｂ₄を代入して、利用者の内臓脂肪面積Ａ及び皮下脂肪面積Ｂを推定する（ステップＳ１０９）。内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の一例を数式１及び数式２に示す。

数式１及び数式２は、立位状態で測定した腹部の輪郭（形状）と、臥位状態で取得したＣＴ画像との相関に基づいて算出されたものである。そのため、ステップＳ１０９で推定される内臓脂肪面積Ａ及び皮下脂肪面積Ｂは、利用者の臥位状態の内臓脂肪面積Ａ及び皮下脂肪面積Ｂである。内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の作成方法については後に詳述する。

次にスマートフォン１はステップＳ１０９で推定された内臓脂肪面積Ａ及び皮下脂肪面積Ｂ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Ｓ１１０）。

図１０は本実施形態に係る腹部断面画像の分類表の一例を示す。スマートフォン１はあらかじめ図１０に示す分類表を、ストレージ９に記憶している。本実施形態では、スマートフォン１には、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積とが異なる２５種類の画像（Ｐ１１〜Ｐ５５）が記憶されている。２５種類の画像は、腹部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内臓脂肪面積Ａ及び皮下脂肪面積Ｂに対応する１枚の画像が選択される。このとき、スマートフォン１は、例えばあらかじめ利用者により入力された年齢等の各種情報を画像の選択のために利用してもよい。

次に、スマートフォン１は、ステップＳ１１０で選択した画像を、ステップＳ１０７で演算した利用者の腹部の輪郭に基づいて補正する（ステップＳ１１１）。スマートフォン１は、例えば選択した腹部断面画像を、演算した腹部の輪郭の縦横比に基づいて補正する。すなわち、スマートフォン１は、腹部断面画像の縦横比が、演算した腹部の輪郭の縦横比と一致するように補正する。また、スマートフォン１は、例えば腹部断面画像の輪郭の形状が、演算した腹部の輪郭の形状と一致するように、腹部断面画像を補正してもよい。

ステップＳ１１１で補正された画像は、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Ｓ１１２）。

ここで、図１１から図１３を参照して、スマートフォン１による腹部断面画像の補正について、さらに説明する。図１１は、ステップＳ１１０において選択された腹部断面画像の一例を示す図である。図１１に示す腹部断面画像は、臥位状態における腹部断面画像である。図１２は、ステップＳ１０８において算出された腹部の輪郭の一例を示す図である。図１２に示す腹部の輪郭は、立位状態で測定されたものである。

スマートフォン１は、ステップＳ１１１において、図１１に示す腹部断面画像を、図１２に示す腹部の輪郭に基づいて補正する。図１３は、ステップＳ１１１における補正の一例を示す図である。補正により、図１３に示すように、腹部断面画像の輪郭が、図１２の腹部の輪郭の形状に近づいている。スマートフォン１は、輪郭を補正した腹部断面画像の外側であって、腹部の輪郭Ｌの内側の領域については、皮下脂肪であるとして表示する。また、スマートフォン１は、輪郭を補正した腹部断面画像に含まれる領域であって、腹部の輪郭Ｌの外側については、表示を削除する。つまりこの領域はスマートフォン１に表示されない。このようにして、スマートフォン１は、腹部断面画像の輪郭を、腹部の輪郭に合わせるように補正する。ただし、腹部断面画像において、利用者のへそに相当する部分（図１３の腹部断面画像の上方の窪み）と、背中の中央の部分（図１３の腹部断面画像の下方の窪み）は、スマートフォン１により測定が困難であるため、スマートフォン１は、腹部の輪郭を腹部断面画像に合わせるように補正する。

なお、本実施形態では、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Ｓ１０３〜Ｓ１０５と表示ステップＳ１１２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。

図１４は、本実施形態に係る内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の作成フロー図である。図１４を用いて、上述の数式１及び数式２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。

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、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、少なくとも、ＣＴで得た内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、巻尺等で測定された腹囲長、並びにスマートフォン１で取得された向き情報及び移動情報により構成される。サンプルデータのうち、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積は、被検者が臥位状態において検出されたデータ（ＣＴ画像）から算出されたものである。また、サンプルデータのうち、腹囲長、向き情報及び移動情報は、被検者が立位状態において検出されたデータである。所定の人数のサンプル被験者は、推定式の精度向上のため、統計的に十分な人数であり、かつ、メタボリックシンドローム（以下、単に「ＭＳ」という）診断を行う対象者の内臓脂肪分布と同様の分布を有する集団であってもよい。

次に、コンピュータは、入力された腹囲長、向き情報及び移動情報から腹部の輪郭の半周部分を演算する（ステップＳ１２３）。さらに、コンピュータは、演算された腹部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における処理は、前述の図６におけるステップＳ１０６及びステップＳ１０７と同じ処理であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

次に、コンピュータは、補正された腹部の輪郭の半周部分の曲線、又は反転閉曲線のフーリエ解析を行う（ステップＳ１２５）。コンピュータは、腹部の輪郭の曲線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、形状の特徴を表す係数として用いられる。本実施形態では、コンピュータは、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、主成分分析によって、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。

次に、コンピュータは、ステップＳ１２５で求められた複数のフーリエ係数（又は主成分）とあらかじめ入力された内臓脂肪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（又は主成分）を独立変数とし、ＣＴで得た内臓脂肪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、内臓脂肪面積推定式を作成する。また、皮下脂肪面積についても、同様の計算を行い、皮下脂肪面積推定式を作成する。

このように作成された推定式の一例が、前述の数式１及び数式２である。数式１及び数式２の独立変数Ｓａ₁、Ｓａ₂、Ｓａ₃、Ｓａ₄及びＳｂ₁、Ｓｂ₂、Ｓｂ₃、Ｓｂ₄は、利用者の内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定する特徴係数である。内臓脂肪面積推定式の特徴係数Ｓａ₁〜Ｓａ₄と皮下脂肪面積の特徴係数Ｓｂ₁〜Ｓｂ₄とは、一部又は全部が同じフーリエ係数の場合がある。このように、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の推定式は、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。

なお、ステップＳ１２６では、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積について回帰分析をおこなうことによりそれぞれの推定式を作成したが、同様の手法により、腹部断面における周りの長さについても推定式を作成することができる。すなわち、コンピュータは、ステップＳ１２５で求められた複数のフーリエ係数（又は主成分）とあらかじめ入力された腹囲長とで回帰分析を行うことができる。コンピュータは、フーリエ係数（又は主成分）を独立変数とし、巻尺等で測定された腹囲長を従属変数として、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、腹部断面における周りの長さ推定式を作成することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、スマートフォン１は、演算した利用者の腹部の輪郭に基づいて補正した画像を表示する。そのため、利用者は、表示される画像が自分の腹部の画像であると認識しやすくなり、腹部断面の状態を視覚的に把握しやすくなる。スマートフォン１において、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、ＭＳの指導に有効である。また、画像の表示と共に内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の数字を表示すれば、より具体的に内臓脂肪と皮下脂肪の蓄積状態を利用者に知らせることができる。

また、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、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を短時間で精度よく推定することができる。

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、腹部断面の内臓脂肪面積及び皮下脂肪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。

また、内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式は、立位状態で測定した腹部の輪郭と、臥位状態で取得したＣＴ画像との相関に基づいて算出されたものである。そのため、利用者は、臥位状態となることなく、立位状態で腹部の輪郭を測定することにより、推定されるＣＴ画像を見ることができる。

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。

図１５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１５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、移動情報及び腹囲を当該サーバ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。

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。対象物の表面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、対象物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。

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。

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を含む計測部及び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。

また、上述の実施形態においては、腹部の断面の輪郭測定の場合について説明したが、腹部だけでなく、他の構造体の断面の輪郭の測定にも適用できる。

また、第２のセンサ部として加速度センサ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、例えば電子巻尺または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。

また、上述の実施形態においては、腹部を半周させて腹部の輪郭を測定する例を示したが、それ以外でも良く、例えば半周以上の腹部の輪郭を測定することで、より高精度な測定が可能となる。例えば、スマートフォン１は、半周未満の腹部の輪郭を計測し、脂肪面積を推定してもよい。スマートフォン１は、計測された半周未満の腹部の輪郭に基づいて、一周の腹部の輪郭を推定してもよい。スマートフォン１は、半周未満の腹部の輪郭から推定された一周の腹部の輪郭に基づいて、腹部断面の画像を補正してもよい。腹部の皮下脂肪及び内臓脂肪は背中ではなく腹及び腹中により多くつくため、本実施形態に係るスマートフォン１は、へそから脇腹までの腹部を含む輪郭を計測すれば、腹部断面の内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定することができる。または、へそから脇腹までの腹部を含む輪郭を計測すれば、本実施形態に係るスマートフォン１は、一周の腹部の輪郭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を少なくともへそから脇腹までの腹部を含む半周未満で移動させればよく、これにより、より測定時間が短くなる。

また、上述の実施形態においては、ストレージ９に記憶されている他人の腹部断面画像の輪郭を、利用者自身の腹部の輪郭に基づいて補正する例を示したが、本発明はこれに限らない。例えば、スマートフォン１は、ストレージ９に記憶されている臥位状態において取得された利用者自身のＣＴ画像を、立位状態において計測された利用者自身の腹部輪郭に基づいて補正してもよい。

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。

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（登録商標）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。

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。

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等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。

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。

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 サイドフェイス
２ 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（記憶部）
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（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（計測部）
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 ハウジング
６０ 腹部
８０ サーバ

Claims (8)

1. 腹部断面の画像を記憶する記憶部と、
   腹部の輪郭を計測する計測部と、
   前記腹部断面の画像を、前記計測部により計測された前記腹部の輪郭に基づいて補正する制御部と、
   を備える、腹部断面画像の生成装置。
2. 前記記憶部は、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の少なくとも一方が異なる複数の腹部断面の画像を記憶し、
   前記制御部は、前記腹部の輪郭から形状特徴を算出し、前記形状特徴に基づいて前記腹部における内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の少なくとも一方を推定し、前記記憶部が記憶する複数の腹部断面の画像から前記推定された内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の少なくとも一方に対応する腹部断面の画像を選択して、補正する、
   請求項１に記載の腹部断面画像の生成装置。
3. 前記腹部断面の画像は、臥位状態において取得されたＣＴ画像である、請求項１または請求項２に記載の腹部断面画像の生成装置。
4. 前記腹部の輪郭は、立位状態において計測された輪郭である、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の腹部断面画像の生成装置。
5. 前記制御部は、前記腹部断面の画像を、前記腹部の輪郭の縦横比に基づいて補正する、請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の腹部断面画像の生成装置。
6. 前記制御部は、前記腹部断面の画像の輪郭が前記腹部の輪郭と一致するように補正する、請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の腹部断面画像の生成装置。
7. 前記制御部は、前記補正された腹部断面の画像をディスプレイに表示する、請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の腹部断面画像の生成装置。
8. 腹部断面の画像を記憶する記憶部と、
   腹部の輪郭を計測する計測部と、
   前記腹部断面の画像を前記腹部の輪郭に基づいて補正する制御部と、
   を備える、腹部断面画像の生成システム。

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