JP2020074860A - 内部構造推定装置、方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 生体の内部構造を推定する技術を提供することにある。【解決手段】 無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標に関する三次元モデルを格納するデータベースと、台座と生体との間に配置され、複数のセルを有する接触圧センサから、前記複数のセルの平面座標及び圧力データを備える圧力分布データの入力を受付ける受付部と、前記圧力分布データの平面座標と、前記三次元モデルの空間座標のうち、前記圧力分布データの平面座標に相当する座標を位置合わせするマッピング部と、前記骨及び前記皮膚表面と力学特性が異なる、前記皮膚表面から前記骨の表面までの距離情報を、前記生体の軟部組織の厚みとして推定する推定部と、前記皮膚表面の形状、前記生体の軟部組織の厚み、及び、前記骨の形状を前記生体の内部構造として出力する出力部を、備える。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、生体の内部構造を推定する技術に関する。

複数の圧力検出器をマトリックス上に配設した多点型接触圧センサ（以下単に「接触圧センサ」という）を用いて、人体の状態を推定する技術が開発されている。例えば、接触圧センサの上に人間を寝かせ、この接触圧センサの出力値から人体の状態を推定している。

特許文献１は、寝具の表面に置いた接触圧センサの上に人間を寝かせ、接触圧センサの出力値に基づいて寝具使用者の姿勢（仰臥位、背臥位、側臥位、座位等）を判定する技術を開示している。

また、特許文献２は、台座の上に置いた接触圧センサの上に人間を寝かせ、接触圧センサからの圧力分布、及び、人体の弾性組織のばね定数を用い、対象部位の変形量を算出することで接触表面の三次元形状を作成する技術を開示している。

特許第５６５５１７６号公報 特開２０１５−２１７２０２号公報

しかしながら、特許文献１は皮膚表面から骨表面までの生体の軟部組織の厚み等を推定することができない。また、特許文献２は、台座側接触表面の外部状態を推定することはできるが、やはり軟部組織の厚み等を推定することができない。すなわち、特許文献１及び２では、生体の内部構造を推定することができない。

本発明は、このような課題に着目して鋭意研究され完成されたものであり、その目的は、生体の内部構造を推定する技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標に関する三次元モデルを格納するデータベースと、台座と生体との間に配置され、複数のセルを有する接触圧センサから、前記複数のセルの平面座標及び圧力データを備える圧力分布データの入力を受付ける受付部と、前記圧力分布データの平面座標と、前記三次元モデルの空間座標のうち、前記圧力分布データの平面座標に相当する座標を位置合わせするマッピング部と、前記骨及び前記皮膚表面と力学特性が異なる、前記皮膚表面から前記骨の表面までの距離情報を、前記生体の軟部組織の厚みとして推定する推定部と、前記皮膚表面の形状、前記生体の軟部組織の厚み、及び、前記骨の形状を前記生体の内部構造として出力する出力部を、備える内部構造推定装置である。

他の本発明は、無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標に関する三次元モデルを格納するデータベースから、前記三次元モデルを取得し、台座と生体との間に配置され、複数のセルを有する接触圧センサから、前記複数のセルの平面座標及び圧力データを備える圧力分布データの入力を受付け、前記圧力分布データの平面座標と、前記三次元モデルの空間座標のうち、前記圧力分布データの平面座標に相当する座標を位置合わせし、前記骨及び前記皮膚表面と力学特性が異なる、前記皮膚表面から前記骨の表面までの距離情報を、前記生体の軟部組織の厚みとして推定し、前記皮膚表面の形状、前記生体の軟部組織の厚み、及び、前記骨の形状を前記生体の内部構造として出力する内部構造推定方法である。

他の本発明は、無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標に関する三次元モデルを格納するデータベースから、前記三次元モデルを取得するステップと、台座と生体との間に配置され、複数のセルを有する接触圧センサから、前記複数のセルの平面座標及び圧力データを備える圧力分布データの入力を受付けるステップと、前記圧力分布データの平面座標と、前記三次元モデルの空間座標のうち、前記圧力分布データの平面座標に相当する座標を位置合わせするステップと、前記骨及び前記皮膚表面と力学特性が異なる、前記皮膚表面から前記骨の表面までの距離情報を、前記生体の軟部組織の厚みとして推定するステップと、前記皮膚表面の形状、前記生体の軟部組織の厚み、及び、前記骨の形状を前記生体の内部構造として出力するステップと、を備える内部構造推定プログラムである。

本発明によれば、生体の内部構造を推定する技術を提供する技術を提供することができる。

本発明の実施形態に係る生体の内部構造推定装置の全体概略図である。 本発明の実施形態に係るマッピング処理のフローチャートである。 本発明の実施形態に係る座標定義及び特徴点を説明するための図である。 本発明の実施形態に係る座位時の三次元モデル及び圧力分布の概略図である。 本発明の実施形態に係る骨盤周辺の骨形状の三次元モデルの斜視図である。 本発明の実施形態に係る座位時の皮膚表面形状のモデル図である。 本発明の実施形態に係る軟部組織のモデルを説明するための図である。 本発明の実施形態に係る内部構造推定結果を説明するための図である。 実施例２に係る組織厚み推定処理のフローチャートである。 実施例３に係る軟部組織のモデルを説明するための図である。

図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明は省略する。

（生体の内部構造推定装置）
図１は、本発明の実施形態に係る生体の内部構造推定装置の全体概略図である。生体の内部構造推定装置（以下単に「内部構造推定装置」という）１００は、接触圧センサ２００が測定した生体の圧力分布から生体の内部構造を推定する装置である。ここで、生体とは、被験者のことであり、生体の内部構造を推定される人である。内部構造とは、力学特性（例えば、縦弾性率）が異なる層間の距離情報をいい、例えば、接触圧センサ２００に接触している（あるいは面している）皮膚表面（あるいは衣服表面）から骨表面までの距離をいう。

内部構造推定装置１００は、接触圧センサ２００の出力データを解析するソフトウェア（内部構造推定プログラム）として構成することが可能である。内部構造推定プログラムをパーソナルコンピュータにインストールすることにより、内部構造推定装置１００は実行可能な状態になる。

接触圧センサ２００は、複数の圧力検出器（セル）をマトリックス（ｘｙ平面）上に配設した多点型接触圧センサである。接触圧センサ２００は台座の上に配置されている。被験者が接触圧センサ２００の上に座る、又は、寝ることによって、接触圧センサ２００は二次元座標上での被験者の圧力分布データを取得することが可能になる。圧力分布データは、各セルの二次元座標（ｘｙ平面座標）及び圧力データを備える。なお、圧力分布の測定において、衣服はしわ等が発生しない種類が好ましい。

圧力分布データは、接触圧センサ２００に接続されたＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ケーブルなどの通信インターフェースを介して、内部構造推定プログラムがインストールされているパーソナルコンピュータのＵＳＢ端子などに入力される。このＵＳＢ端子などが内部構造推定装置１００の受付部３１０に相当する。

入力部３００は、パーソナルコンピュータのキーボード等の入力装置である。内部構造推定装置１００の利用者は、被験者の姿勢条件を入力部３００から入力することが可能である。例えば、被験者が座っている場合、座位と入力し、被験者が寝ている場合、単に臥位、又は仰臥位、背臥位、側臥位など詳細に入力することが可能である。

接触圧センサ２００の大きさは、座位の状態の圧力を測る場合、台座は椅子であり、その椅子の座面程度の大きさであればよい。臥位の状態の圧力を測る場合、台座は寝具であり、接触圧センサ２００は、寝具ほどの大きさであればよい。

内部構造推定装置１００は、接触圧センサ２００からの圧力分布データの平面座標情報と、人体の三次元座標データの平面座標情報を位置合わせするマッピング処理部１１０と、人体の内部組織厚みを推定する組織厚み推定部１２０と、推定した組織厚みをパーソナルコンピュータのディスプレイに表示するための出力処理部１３０と、座位、臥位などの様々な姿勢における人体の三次元モデルを格納するデータベース１４０を備える。

人体の三次元モデルは、無負荷状態での人体の形状を性別に分けて、三次元座標（ｘｙｚ空間座標）で表される三次元データとして構成されている。また、三次元モデルは、骨形状の三次元データと、皮膚表面形状の三次元データに分かれている。なお、皮膚表面形状は衣服表面形状であってもよい。

三次元モデルは、ＳＴＬ（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｅｄ Ｌａｎｇｕａｇｅ）データ等の三次元データ処理において汎用的な形式を取る。組織厚み推定部１２０では、三次元モデルを点群データとして取り扱う。

三次元モデルは、男性及び女性それぞれの標準的な体型データから、男性用及び女性用の三次元モデルを構築してもよい。また、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）スキャンなどによる測定データから三次元モデルを構築してもよい。

内部構造推定装置１００は、データベース１４０に格納されている人体の三次元モデルを修正するためのモデル修正部１５０を備えていてもよい。モデル修正部１５０は、入力部３００から入力された身長や体重などのデータに基づいて、人体の三次元モデルを修正することが可能になる。ただし、被験者の身長や体重などが人体の三次元モデルに近い場合は修正しなくてもよい。モデル修正部１５０は、本実施形態に必須の構成要素ではない。

内部構造推定装置１００を構成するマッピング処理部１１０、組織厚み推定部１２０、出力処理部１３０、データベース１４０、及び、モデル修正部１５０は、プログラムとして構成されており、パーソナルコンピュータにインストールすることにより、内部構造推定装置１００は実行可能な状態になる。

また、内部構造推定装置１００は、パーソナルコンピュータと有線又は無線の通信回線（インターネット回線など）に接続された専用サーバに、本実施形態に係る内部構造推定プログラムとして実装されていても良いし、いわゆるクラウドサービスを利用して実装されていてもよい。あるいは、データベース１４０などの一部が専用サーバやクラウドサービスに実装されていてもよい。

具体的には、内部構造推定装置１００は、ウェブブラウザを起動しているパーソナルコンピュータであって、本実施形態に係る内部構造推定システムに関するウェブサイト画面を表示し、姿勢条件等に関する情報を入力し、推定された組織厚み等をウェブサイト画面に表示することによって実現可能である。また、本発明の実施形態に係る内部構造推定システム専用のコンピュータであってもよい。

（マッピング処理部）
図２はマッピング処理部１１０のフローチャートである。入力部３００は、内部構造推定装置１００の利用者が入力した被験者の姿勢条件をマッピング処理部１１０及びデータベース１４０へ送る（Ｓ１００）。また、マッピング処理部１１０は、接触圧センサ２００から受付部３１０を介して被験者の圧力分布データを受取る（Ｓ１１０）。Ｓ１００とＳ１１０の処理は同時に行ってもよいし、前後してもよい。

マッピング処理部Ｓ１１０は、被験者の姿勢条件及び圧力分布データを受取った後に、特徴点を抽出する（Ｓ１２０）。図３は、本実施形態に係る座標定義及び特徴点を説明するための図である。

接触圧センサ２００を構成するセルはマトリックス（ｘｙ平面）上に配設されている。被験者の圧力分布データは、各セルの二次元座標（ｘｙ平面座標）と、各座標点での圧力データで表されている。

一般的に、人体の圧力分布における高圧力値を持つセルは、三次元モデルにおける骨突出部に相当する傾向がある。そこで、高圧力値を持つセルをマッピングの手がかり（又は基準）となるセルとして圧力分布データから抽出し、抽出されたセルの二次元座標を特徴点に設定する（Ｓ１２０）。被験者の姿勢条件が座位の場合、左右の坐骨（２つ）と、１つの尾骨の計３つに相当するセルを抽出し、３つのセルの二次元座標を特徴点として設定する。

軟部組織の硬さによっては特徴点の抽出が困難な場合があり、閾値以上の圧力値を持つセルを領域として取り出し、重心計算等の手法で特徴点を抽出する。特徴点抽出方法は圧力分布の重心計算法やクラスタ分析法等を用いてよい。

次に、被験者が男性であり、姿勢条件が座位の場合、データベース１４０から男性かつ座位の三次元モデルが選択され、マッピング処理部１１０へ送られる（Ｓ１３０）。被験者の姿勢条件が座位の場合、三次元モデルにおける骨突出部は、左右の坐骨（２つ）と、１つの尾骨になる。

マッピング処理部１１０は、Ｓ１２０で特徴点に設定された３つのセルを、姿勢条件が座位である三次元モデルの骨突出部（２つの坐骨及び１つの尾骨）のｘｙ座標に位置合わせする（Ｓ１６０）。すなわち、マッピング処理部１１０では、入力された姿勢条件に対応した三次元モデルの骨突出部と、抽出された特徴点が、内部構造推定プログラムによって自動的に位置合わせされる。また、内部構造推定プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータのディスプレイ上に位置合わせ結果が表示される。この位置合わせ（座位においては２つの坐骨及び１つの尾骨）によって、図３に示す通り、圧力分布の他の任意点が三次元モデルの他の推定点と位置合わせすることができる。

また、複数の特徴点の相対的な位置とその圧力値から皮膚表面の接触平面を定義し、この平面と平行関係を保つように三次元モデルの骨突出部の位置を決定するようにしてもよい。

図４は、本実施形態に係る座位時の三次元モデル及び圧力分布の概略図である。座位時の圧力分布には濃淡があるため、利用者は、圧力分布の最も高い２つのセルと左右の坐骨を位置合わせし、次に高い１つのセルと尾骨（仙骨の下部）を位置合わせすることができる。

実際の三次元モデルは、骨形状の三次元モデルと、皮膚表面形状の三次元モデルに分かれている。図５は、本実施形態に係る骨盤周辺の骨形状の三次元モデルの斜視図である。三次元モデルは点群データとして取り扱うことができ、骨形状を三次元座標で表すことが可能である。ここで、全ての点群が組織厚み推定部１２０で利用されるわけではない。

組織厚みを推定する際には、三次元モデルの点群データに対し、接触圧センサ２００のセンサ間隔に応じてダウンサンプリングを行う。ダウンサンプリングは、位置合わせの前後どちらに行っても良いが、位置合わせの前にダウンサンプリングを行う方が三次元モデルを扱いやすくなり好ましい。そして、点群データのうち、接触圧センサ２００を構成するセルの中から特徴点として抽出された複数のセルにより位置合わせが行われる。

図６は、本実施形態に係る座位時の臀部から太もも裏面にかけての皮膚表面形状のモデル図である。このモデルは、皮膚表面形状を三次元モデル化したものである。人体内部から見た図であり、皮膚表面の厚さ方向（皮膚表面の法線方向）は一層でモデル化しているため、皮膚表面の厚さは省略して図示している。

図５の骨形状の三次元モデル及び図６の皮膚表面形状の三次元モデルは実際にディスプレイに表示する際にはカラーで表示されるため、利用者は、Ｓ１６０で位置合わせされた三次元モデルの特徴点（座位においては２つの坐骨及び１つの尾骨）をディスプレイ上で見ることができる。

（体型が変わる場合）
三次元モデルは、骨形状の三次元データと、皮膚表面形状の三次元データに分けて構成されている。このため、被験者の体格データに応じて三次元モデルを修正することが可能である。

利用者は被験者の性別、身長、体重及びＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）などの情報を体格データとして入力部３００に入力する（Ｓ１４０）。モデル修正部１５０は被験者の体格データを入力部３００から受け取り、また、男性かつ座位の三次元モデルをデータベース１３０から受け取る。モデル修正部１５０は、被験者の体格データに基づいて、三次元モデルの骨形状の三次元データ及び骨形状の三次元データを修正する（Ｓ１５０）。

例えば、被験者が３次元モデルよりも太っている場合、モデル修正部１５０は骨形状と皮膚表面形状の間の軟部組織の厚みが厚いと判断する。そして、皮膚表面形状の三次元データの座標点を骨形状の三次元データから離れるように動かすことによって、三次元モデルを修正することが可能になる。なお、モデル修正部１５０は、他の三次元データ処理ソフトウェアを用いて修正してもよい。

（組織厚み推定部）
次に、組織厚み推定部１２０が、皮膚表面から骨表面までの軟部組織の厚みを推定する方法について説明する。人体の内部構造は、骨形状と、皮膚表面と、軟部組織でモデル化することが可能である。図７は、本実施形態に係る軟部組織のモデルを説明するための図である。同図（ａ）は軟部組織を一層と仮定した場合のモデルである。同図（ｂ）は皮膚表面が変形する前後をモデル化している。

同図（ａ）は、圧力分布の１セルの大きさの皮膚表面から骨表面までの間に、セルの法線方向に軟部組織が一層含まれていると仮定した場合のモデルである。同図（ｂ）圧力分布の１セルに圧力Ｐが加わった場合の皮膚表面の変形を表している。変形前の皮膚表面から骨表面までの厚さをＬ０とし、変形後の皮膚表面から骨表面までの厚さをＬとし、変形分の厚み（変形量）をΔＬで表す。

変形量ΔＬをセル毎に求めることによって、変形後の軟部組織の厚みＬを推定することが可能になる。例えば、姿勢条件が座位の場合、変形後の臀部の軟部組織の厚みＬを推定することが可能になる。以下では、変形後の軟部組織の厚みＬを推定する２つの実施例を説明する。

（実施例１：数式モデルｆを使用し、各セルの圧力Ｐから変形後の組織厚みＬを推定）
セル法線方向における縦弾性率Ｅは式（１）から求めることができる。ここで、Ｆは力、Ａは１つのセルの断面積、εは軟部組織のひずみを表す。Ｆ／Ａは圧力であり、Ｐで表せる。

人体におけるひずみεは解剖学的に求めることが可能である。また、ひずみεは、変形前の距離Ｌ０と変形量ΔＬによって定義される物理量であり、変形量ΔＬは変形後の距離Ｌによって式（２）のように定義される。

式（１）に式（２）を適用すると、式（３）が得られる。

それゆえ、補正項θを用いた数式モデルｆを用いると、変形量ΔＬの推定値は式（４）で求められる。ここで、ハットの記号は推定値であることを意味している。すなわち、各セルの変形量ΔＬの推定値は、各セルの圧力Ｐ及び変形前の距離Ｌ０の関数として求めることができる。

そして、全てのセルの変形後の組織厚みＬの推定値は式（５）により求められる。

出力処理部１３０は全てのセルの変形後の組織厚みＬの推定値を組織厚み推定部１２０から受け取る。出力処理部１３０は、各セルの推定値を、数値データや、より可視的な三次元情報として、内部構造推定プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータのディスプレイ上に出力表示する。

図８は、本実施形態に係る内部構造推定結果を説明するための図である。ここでは、接触センサ２００上に皮膚表面の形状及び骨の形状を表示し、さらに、変形後の組織厚みＬのセル毎の推定値を表示している。このような表示を利用者が見ることによって、姿勢条件が座位の場合、尾骨は坐骨の次に圧力が高いが、三次元モデルを使って変形後の組織厚みＬを推定すると、尾骨下部の内部組織は坐骨下部の内部組織より厚いことが分かる。

（効果）
実施例１によれば、人体の三次元モデルを用いることによって、被験者の姿勢状態に応じた二次元座標上での圧力分布データから、被験者の姿勢状態における内部構造を推定できる。すなわち、各セルの変形後の組織厚みＬを推定し、推定した内部構造を三次元モデルによって可視的な三次元情報として表示することができる。

内部構造推定装置の利用者は、椅子の上の接触圧センサと被験者との間に置く補助クッションの位置に応じて、被験者の内部構造が変わることを視覚的に確認できる。また、姿勢条件が臥位であれば、ベッドの上の接触圧センサと被験者との間に置く補助枕や補助クッションの配置に応じて、被験者の内部構造の変化を視覚的に確認することができる。

また、軟部組織を一層と仮定することによって、変形量ΔＬの推定値の計算負荷や計算時間が小さくなり、加えて、数式モデルを一つしか用いない、いわゆる一段推定であるため、推定誤差を小さくすることが可能である。

（実施例２：縦弾性率Ｅを媒介変数として、複数の数式モデルから各セルの圧力Ｐから変形後の組織厚みＬを推定）
図９は、実施例２に係る組織厚み推定処理のフローチャートである。実施例２では、全てのセルについて、縦弾性率Ｅの推定（Ｓ２１０）と変形後の組織厚みＬの推定（Ｓ２２０）の二段推定を行う。

縦弾性率Ｅの推定（Ｓ２１０）では、圧力値Ｐを用いてセルの法線方向における縦弾性率Ｅを推定する。次に、変形後の組織厚みＬの推定（Ｓ２２０）では、圧力値Ｐ、三次元モデルの位置情報、及び、推定された縦弾性率Ｅから、組織厚みの変形量ΔＬを推定し、変形前の皮膚表面から骨表面までの厚さＬ０と組織厚みの変形量ΔＬの差分である変形後の組織厚みＬを推定する。

まず、１セル毎に圧力値Ｐを読み込む（Ｓ２００）。次に、セル面積Ｓと圧力値Ｐに対するセル法線方向の縦弾性率Ｅを式（６）より推定する。ここで、Ｐは任意セルの圧力値であり、θＥは縦弾性率Ｅと圧力値Ｐを結び付ける関数（数式モデル）ｆＥのパラメータである。

関数ｆＥの構造とパラメータθＥは事前に設定され、これらを解く手法に限定はない。ただし、人間の縦弾性率Ｅは非線形性を持つことが一般的に知られているため、非線形モデル関数を選択することが好ましい。

変形後の組織厚みＬの推定（Ｓ２２０）では、まず、座位、臥位などの体位により身体へ力がかかり組織が変形する前の状態（データベース１４０に格納されている三次元モデルの状態）からの変形量ΔＬを推定する。変形量ΔＬは、Ｓ２１０で推定された縦弾性率Ｅを媒介変数として、式（７）から推定される。ここで、Ｐは同様に任意セルの圧力値であり、Ｌ０は、体位により身体へ力がかかり組織が変形する前の状態におけるセル法線方向の組織厚みであり、三次元モデルの座標値（骨形状の三次元座標値及び皮膚表面形状の三次元座標値）から算出される値である。θＬは変形量ΔＬとこれらの変数を結びつける関数（数式モデル）ｆLのパラメータである。

関数ｆLの構造とパラメータθＬは事前に設定される。さらに、式（５）の差分を取ることで、組織の厚みＬの推定値を算出できる。Ｌの推定値は座位、臥位などの体位により身体へ力がかかり組織が変形した後の状態におけるセル法線方向の組織厚みの推定値である。

（効果）
実施例２によれば、実施例１と同様、各セルの変形後の組織厚みＬを推定することができる。また、軟部組織を二層以上（例えば、脂肪層や筋層）でモデル化する場合、実施例１のひずみεと同様に解剖学的には、脂肪層のひずみ、筋層のひずみを求めることができるが、非侵襲的には取得することができない。そこで、縦弾性率ＥをＥ＝（Ｅ脂肪層、Ｅ筋層）等のようにベクトル化し、軟部組織の多層化への拡張が可能である。

（実施例３：軟部組織を二層以上でモデル化する場合）
図１０は、本実施形態に係る軟部組織を三層でモデル化した場合を説明するための図である。圧力分布の１セルの大きさの皮膚表面から骨表面までの間に、セルの法線方向に軟部組織が三層含まれていると仮定した場合のモデルである。皮膚表面から骨表面に向けて、皮膚表層、脂肪層、筋層を設け、各層の縦弾性率をＥ皮膚表層、Ｅ脂肪層、Ｅ筋層と設定する。

これらの縦弾性率の値は反復計算等で求めてもよい。この場合、実験値や文献値を信頼性の指標として利用することが可能である。あるいは、代入してもよい。

（効果）
実施例３によれば、実施例２と同様、各セルの変形後の組織厚みＬを推定することができる。さらに、変形後の各層の厚み、すなわち、Ｌ皮膚表層、Ｌ脂肪層、Ｌ筋層を独立して推定することができる。

以上、本発明の実施例（変形例を含む）について説明してきたが、これらのうち、２つ以上の実施例を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらのうち、１つの実施例を部分的に実施しても構わない。さらには、これらのうち、２つ以上の実施例を部分的に組み合わせて実施しても構わない。

また、本発明は、上記発明の実施例の説明に何ら限定されるものではない。特許請求の範囲の記載を逸脱せず、当業者が容易に想到できる範囲で種々の変形態様もこの発明に含まれる。

生体の内部構造を推定する技術は、被験体は人間だけでなく、犬や猫などの他の生体にも適用することが可能である。

１００ 生体の内部構造推定装置
２００ 接触圧センサ
３００ 入力部

Claims (9)

1. 無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標に関する三次元モデルを格納するデータベースと、
   台座と生体との間に配置され、複数のセルを有する接触圧センサから、前記複数のセルの平面座標及び圧力データを備える圧力分布データの入力を受付ける受付部と、
   前記圧力分布データの平面座標と、前記三次元モデルの空間座標のうち、前記圧力分布データの平面座標に相当する座標を位置合わせするマッピング部と、
   前記骨及び前記皮膚表面と力学特性が異なる、前記皮膚表面から前記骨の表面までの距離情報を、前記生体の軟部組織の厚みとして推定する推定部と、
   前記皮膚表面の形状、前記生体の軟部組織の厚み、及び、前記骨の形状を前記生体の内部構造として出力する出力部を、
   備える内部構造推定装置。
2. 前記マッピング部は、前記圧力分布データの平面座標のうち、圧力の高い前記セルを特徴点として抽出し、前記三次元モデルの空間座標のうち、骨突出部の平面座標と、前記特徴点の平面座標を位置合わせする請求項１に記載の内部構造推定装置。
3. 前記推定部は、前記複数のセルの圧力データから、前記生体の軟部組織が変形した後の厚みを推定する請求項１に記載の内部構造推定装置。
4. 前記推定部は、前記力学特性として、縦弾性率を用いる請求項１に記載の内部構造推定装置。
5. 前記推定部は、前記軟部組織を複層に分け、各層の力学特性を設定する請求項１に記載の内部構造推定装置。
6. 前記データベースは、少なくとも座位及び臥位の姿勢条件での前記三次元モデルを格納する請求項１に記載の内部構造推定装置。
7. 被験者の体格データに応じて、前記無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標の座標点を動かすことによって、前記三次元モデルを修正するモデル修正部をさらに備える請求項１に記載の内部構造推定装置。
8. 無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標に関する三次元モデルを格納するデータベースから、前記三次元モデルを取得し、
   台座と生体との間に配置され、複数のセルを有する接触圧センサから、前記複数のセルの平面座標及び圧力データを備える圧力分布データの入力を受付け、
   前記圧力分布データの平面座標と、前記三次元モデルの空間座標のうち、前記圧力分布データの平面座標に相当する座標を位置合わせし、
   前記骨及び前記皮膚表面と力学特性が異なる、前記皮膚表面から前記骨の表面までの距離情報を、前記生体の軟部組織の厚みとして推定し、
   前記皮膚表面の形状、前記生体の軟部組織の厚み、及び、前記骨の形状を前記生体の内部構造として出力する内部構造推定方法。
9. 無負荷状態での生体の骨の形状及び皮膚表面の形状の空間座標に関する三次元モデルを格納するデータベースから、前記三次元モデルを取得するステップと、
   台座と生体との間に配置され、複数のセルを有する接触圧センサから、前記複数のセルの平面座標及び圧力データを備える圧力分布データの入力を受付けるステップと、
   前記圧力分布データの平面座標と、前記三次元モデルの空間座標のうち、前記圧力分布データの平面座標に相当する座標を位置合わせするステップと、
   前記骨及び前記皮膚表面と力学特性が異なる、前記皮膚表面から前記骨の表面までの距離情報を、前記生体の軟部組織の厚みとして推定するステップと、
   前記皮膚表面の形状、前記生体の軟部組織の厚み、及び、前記骨の形状を前記生体の内部構造として出力するステップと、
   を備える内部構造推定プログラム。
   
   

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