JP4132768B2 - 健康情報表示装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検者の健康情報を表示する健康情報表示装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、健康管理は、個人の健康維持と各種疾病に対する予防等が重要な要素となる。従来、この健康管理のための手段として、各種トレーニング装置や、肥満度（ＢＭＩ）および体脂肪率等の各種健康指標を求める健康管理機器、さらには血圧、脈拍数等の簡易測定機器等が広く利用されている。また、各種疾病の診断には、定期的に行われる集団検診が最も一般的で確実な手段として利用されている。
【０００３】
この集団検診においては、血液検査、血圧測定のほか、尿検査や心電図の測定がなされ、血液検査については、その検査結果のデータに基づいて高脂血症、貧血症、糖尿病、高尿酸血症等の各種代謝異常、各種肝臓疾患および腎臓疾患の診断判定が行われている。この血液検査の項目の主なものとしては、血中に含まれる総コレステロール（ＴＣ）およびＨＤＬ，ＬＤＬ等の各種コレステロール（単位はｍｇ／ｄｌ）、中性脂肪（Ｔ−Ｇ）、ＧＯＴ、ＧＰＴ等の各種酵素（単位はＩＵ／ｌ）、糖分、クレアチニン、尿酸等（単位はｍｇ／ｄｌ）がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の健康管理機器としては、肥満度（ＢＭＩ）および体脂肪率等の各種健康指標を求める健康管理機器、および血圧、脈拍数等の簡易測定機器等が利用されているものの、血圧、脈拍数等の測定機器を除いては、各種疾病の診断判定のためにはいずれも不十分であり、信頼できるものではない。このため、前述のように定期的に行われる集団検診を利用して各種疾病の診断判定が行われている。この集団検診の検診項目中で、特に血液検査については、その検査結果のデータが高脂血症、貧血症、糖尿病、高尿酸血症等の各種疾病の診断判定に極めて有効な情報となる。しかし、この集団検診の検査項目のうち、血圧、脈拍数等の簡易測定機器の利用による場合を除いて、その測定、検査および診断等がいずれも、個人が日常的に手軽に行えないという問題点がある。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解消するためになされたもので、被検者が定期的な集団検診によらなくても、日常的に血圧や血液中の特定成分濃度を簡易的に求めることができ、得られたデータの傾向や推移に基づいて、生活習慣病の予防対策を行うことにより、より効果的に健康管理を行うことのできる健康情報表示装置を提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段および作用・効果】
近年、生活習慣に起因して発症する高血圧、高脂血症、心臓疾患、肝臓疾患、糖尿病、腎臓疾患および高尿酸血症等の所謂成人病と呼ばれている各種健康障害または各種疾病や、これらの疾患を合併する肥満の問題が重要視され、医学を始めとする関連分野での研究が進められている。また、このような疾病の発症の要因についても、集団による断面的検査および追跡調査等により、個人の生活習慣（ライフスタイル）、遺伝的要因および加齢等が主な要因であることが報告されている。いずれにしても、個人の生活習慣の良否が発症の主な要因であることが明らかにされている。
【０００７】
一方、前記各種健康障害または各種疾病と肥満度（ＢＭＩ）との関連性および腹部内臓脂肪横断面積との関連性についても調査研究されており、肝臓疾患、糖尿病、高脂血症が肥満度（ＢＭＩ）および腹部内臓脂肪横断面積との相関が強く、また痛風が肥満度（ＢＭＩ）との相関が強いとされている。
【０００８】
また、集団検診で得られた血圧および血液検査データに基づいて、各種健康障害または各種疾病についてその発症の危険因子の有無を調べることが可能である。すなわち、血圧については、その正常範囲を越えると高血圧症の可能性があると判定され、血液検査データについては、採血等により血液中の各種成分濃度を測定して、例えば各種コレステロールおよび中性脂肪がその正常範囲を越えると高脂血症の可能性があると判定され、ＧＯＴおよびＧＰＴ等の各種酵素がその正常範囲を越えると肝臓疾患の可能性があると判定される。また、血糖値がその正常範囲を越えると糖尿病の可能性があると判定され、尿酸がその正常範囲を越えると痛風等の腎臓疾患の可能性があると判定される。なお、これらの判定に用いられる基準値は、被検者の年齢、性別毎に決められたものであって、日常の集団検診等において用いられている。このように集団検診で得られた血圧および血液検査データと各種健康障害または各種疾病との関連は明らかにされている。
【０００９】
そこで、本発明では、不特定多数の集団による調査分析に基づいて、集団の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積と、集団検診で得られた血圧または血液検査データとの相関関係に基づいて、被検者の肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積から被検者の血圧および血液中の特定成分濃度を求める推定演算式を用いるようにしたものである。この場合、前記推定演算式においては、統計解析の重回帰分析の手法を用いてその係数および定数が求められる。
【００１０】
さらには、不特定多数の集団による調査分析に基づいて、個人特定データ、集団の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）および生活習慣（ライフスタイル）要因等と集団検診で得られた血圧および血液検査データとの相関関係に基づいて、または集団の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積および生活習慣（ライフスタイル）要因等と集団検診で得られた血圧または血液検査データとの相関関係に基づいて、被検者の個人特定データ、肥満度（ＢＭＩ）および生活習慣（ライフスタイル）要因等から、あるいは被検者の個人特定データ、腹部内臓脂肪横断面積および生活習慣（ライフスタイル）要因等から被検者の血圧および血液中の特定成分濃度を求める推定演算式を用いるようにしたものである。この場合、前記推定演算式は統計解析の数量解析の手法を用いて、前記個人特定データ、健康指標および生活習慣要因を各アイテム毎に分析し、それぞれのカテゴリー・ウエイトを決定し、数量化することで求められる。
【００１１】
要するに、前記目的を達成するために、第１発明による健康情報表示装置は、
身長、体重、年齢、性別の個人特定情報を入力する入力手段と、この入力手段より入力された個人特定情報を記憶する記憶手段と、被検者の身体の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、前記記憶手段に記憶された個人特定情報に基づいて被験者の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）を演算するとともに、前記個人特定情報と前記生体インピーダンス測定手段により測定された生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率を演算し、かつ前記個人特定情報と前記生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて被検者の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を演算する演算手段と、前記個人特定情報および前記健康指標を表示する表示手段とを備え、
前記演算手段は、さらに、前記個人特定情報と前記肥満度（ＢＭＩ）または前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）とから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報を演算し、この演算結果を前記表示手段に表示することを特徴とするものである。
【００１２】
本発明によれば、被検者の身長、体重、年齢、性別の個人特定情報に基づいて肥満度（ＢＭＩ）が演算されるとともに、前記個人特定情報と生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率が演算され、さらに前記個人特定情報と生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて腹部内臓脂肪横断面積が演算され、これら個人特定情報と肥満度（ＢＭＩ）または前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）とから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報が演算され、この演算結果が表示手段に表示される。したがって、被検者は、定期的な集団検診によらなくても、日常的に血圧や血液中の特定成分濃度を簡便に得ることができ、この得られたデータの傾向や推移に基づいて、生活習慣病の予防対策を行うことにより、より効果的な健康管理が行えることになる。
【００１３】
本発明において、前記最大血圧（ＢＰＣ）は、下記演算式 [ １ ] または演算式 [ ２ ] によって求められるのが好ましい（第２発明）。
ＢＰＣ＝ｅ １ ×ＢＭＩ＋ｆ １ ・・・・ [ １ ]
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ １ ：回帰係数、ｆ １ ：定数である。
ＢＰＣ＝ｇ １ ×ＶＦＡ＋ｆ ２ ・・・・ [ ２ ]
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ １ ：回帰係数、ｆ ２ ：定数である。
また、前記血液中の各種成分濃度に係る情報は血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）であり、この血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）は、下記演算式 [ ３ ] または演算式 [ ４ ] によって求められるのが好ましい（第３発明）。
ＴＣＤ＝ｅ ２ ×ＢＭＩ＋ｈ １ ・・・ [ ３ ]
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ ２ ：回帰係数、ｈ １ ：定数である。
ＴＣＤ＝ｇ ２ ×ＶＦＡ＋ｈ ２ ・・・ [ ４ ]
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ ２ ：回帰係数、ｈ ２ ：定数である。
【００１４】
次に、第４発明による健康情報表示装置は、
身長、体重、年齢、性別の個人特定情報を入力する入力手段と、この入力手段より入力された個人特定情報を記憶する記憶手段と、被検者の身体の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、前記記憶手段に記憶された個人特定情報に基づいて被験者の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）を演算するとともに、前記個人特定情報と前記生体インピーダンス測定手段により測定された生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率を演算し、かつ前記個人特定情報と前記生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて被検者の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を演算する演算手段と、前記個人特定情報および前記健康指標を表示する表示手段とを備え、
前記演算手段は、さらに、前記個人特定情報のうちの年齢に関する情報、前記健康指標としての肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）および被検者への問診に基づいて求められる生活習慣要因の各アイテムの最大血圧または血液中の各種成分濃度への影響度を示すカテゴリー・ウエイトとから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報を演算し、この演算結果を前記表示手段に表示することを特徴とするものである。
【００１５】
本発明によれば、被検者の身長、体重、年齢、性別の個人特定情報に基づいて肥満度（ＢＭＩ）が演算されるとともに、前記個人特定情報と生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率が演算され、さらに前記個人特定情報と生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて腹部内臓脂肪横断面積が演算され、前記個人特定情報のうちの年齢に関する情報、前記健康指標としての肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）および被検者への問診に基づいて求められる生活習慣要因の各アイテムの最大血圧または血液中の各種成分濃度への影響度を示すカテゴリー・ウエイトとから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報が演算され、この演算結果が表示手段に表示される。したがって、前記第１発明と同様、被検者は、定期的な集団検診によらなくても、日常的に血圧や血液中の特定成分濃度を簡便に得ることができ、この得られたデータの傾向や推移に基づいて、生活習慣病の予防対策を行うことにより、より効果的な健康管理が行えることになる。
【００１６】
前記各発明において、前記生活習慣要因のアイテムには飲酒、喫煙、運動および摂取栄養バランスに関する要因が含まれるのが好ましい（第５発明）。こうすることで、被検者により適切な健康情報を提供することができる。
【００１７】
前記第４発明または第５発明において、前記最大血圧（ＢＰＣ）は、下記演算式 [ ５ ] または演算式 [ ６ ] によって求められるのが好ましい（第６発明）。
ＢＰＣ＝Ａ １ ＋ａ １ｎ ＋ａ ２ｎ ＋ａ ３ｎ ＋ａ ４ｎ ＋ａ ５ｎ ＋ａ ６ｎ ・・・ [ ５ ]
ここで、Ａ １ ：定数、ａ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ２ｎ ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
ＢＰＣ＝Ａ ２ ＋ａ １ｎ ＋ａ ７ｎ ＋ａ ３ｎ ＋ａ ４ｎ ＋ａ ５ｎ ＋ａ ６ｎ ・・・ [ ６ ]
ここで、Ａ ２ ：定数、ａ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ７ｎ ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
また、前記血液中の各種成分濃度に係る情報は血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）であり、この血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）は、下記演算式 [ ７ ] または演算式 [ ８ ] によって求められるのが好ましい（第７発明）。
ＴＤＣ＝Ｂ １ ＋ｂ １ｎ ＋ｂ ２ｎ ＋ｂ ３ｎ ＋ｂ ４ｎ ＋ｂ ５ｎ ＋ｂ ６ｎ ・・・ [ ７ ]
ここで、Ｂ １ ：定数、ｂ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ２ｎ ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
ＴＤＣ＝Ｂ ２ ＋ｂ １ｎ ＋ｂ ７ｎ ＋ｂ ３ｎ ＋ｂ ４ｎ ＋ｂ ５ｎ ＋ｂ ６ｎ ・・・ [ ８ ]
ここで、Ｂ ２ ：定数、ｂ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ７ｎ ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
【００１８】
前記各発明において、前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）は、下記演算式 [ ９ ] または演算式 [ １０ ] によって求められるのが好ましい（第８発明）。
ＶＦＡ＝ａ １ ×Ｗ Ｌ ＋ｂ １ ×Ｚ＋ｄ １ ・・・ [ ９ ]
ここで、Ｗ Ｌ ：ウエストサイズ（腹囲）、Ｚ：生体インピーダンス、ａ １ ，ｂ １ ：回帰係数、ｄ １ ：定数である。
ＶＦＡ＝ａ ２ ×Ｗ Ｌ ＋ｃ １ ×ＦＡＴ＋ｄ ２ ・・・ [ １０ ]
ここで、Ｗ Ｌ ：ウエストサイズ（腹囲）、ＦＡＴ：体脂肪率、ａ ２ ，ｃ １ ：回帰係数、ｄ ２ ：定数である。
【００１９】
また、前記入力手段には、前記個人特定情報としてさらに腹部周囲長または腰部周囲長が入力され、前記演算手段は、少なくとも前記腹部周囲長または腰部周囲長に基づいて被検者の腹部内臓脂肪横断面積または腹部内臓脂肪横断面積を推定演算し、この演算結果が被検者の健康指標として前記表示手段に表示されるのが良い（第９発明）。
【００２０】
前記各発明において、当該健康情報表示装置は体重計に付設されるのが好ましい（第１０発明）。こうすることで、被検者は健康情報のほかに体重情報も合わせて得ることができ、より利便性が向上する。
【００２１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明による健康情報表示装置の具体的な実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００２２】
図１には、本発明の一実施形態に係る健康情報表示装置の正面図（ａ）および側面図（ｂ）が示されている。また、図２には、本実施形態の健康情報表示装置のシステム構成図が示されている。
【００２３】
本実施形態の健康情報表示装置１は、被検者の生体インピーダンスを測定できるようにされるとともに、被検者の身長、体重、年齢、性別等の個人特定データを入力して、これら入力データと前記生体インピーダンスの測定値とに基づいて体脂肪率を求め、表示することができるようにされている。また、記憶された個人データに基づいて被検者のＢＭＩ（体重÷身長２）が演算されるとともに、被検者の個人データにウエストサイズ（腹囲）を含めたデータと生体インピーダンス、または前記個人データと体脂肪率等に基づいて腹部内臓脂肪横断面積の推定演算が行われ、ＢＭＩとともに表示することができるようにされている。このように本健康情報表示装置１は、最近その普及が著しい、特に肥満に関連する健康指標を求めて表示し、健康管理機器として家庭において簡易的に使用されている体脂肪計および内臓脂肪計の機能を備えたものである。以下、この健康情報表示装置１の具体的構成について説明する。
【００２４】
本実施形態の健康情報表示装置１は卓上型の本体２を備え、この本体２の表面側の上部左右端部にそれぞれ電極３ａ，３ｃが設けられ、前記本体２の裏面側の前記電極３ａの略真裏位置に電極３ｂが配置され、前記電極３ｃの略真裏位置に電極３ｄが配置されて構成されている。これら電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは、人体の末端である両手を用いて人体内部の生体インピーダンスを測定するためのものであり、生体測定情報である生体インピーダンスを測定するための測定手段の一部を構成している。ここで、前記電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは、人体の内部に電流を導通させて電流路を形成するための一対の電流印加用電極として、またその電流路において二点間の電位差を測定するための一対の電圧測定用電極として用いることができるようになっている。
【００２５】
前記電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは健康情報表示装置１の内部に設けられる生体インピーダンス測定回路（生体インピーダンス測定手段）４に接続されており、これら電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄを介して人体の生体インピーダンスが測定できるようにされている。なお、この生体インピーダンス測定回路４は電流供給源や電位計等を有するインピーダンス計測手段を備えており、体脂肪の測定においてはそれ自体周知の構造である。この生体インピーダンス測定回路４を用いて人体の生体インピーダンスを測定するに際しては、左端の電極３ａ、３ｂに被検者の左手の二本の指を各々接触させ、右端の電極３ｃ、３ｄに被検者の右手の二本の指を各々接触させて、左手、右手間の生体インピーダンスが測定される。
【００２６】
前記本体２表面の中央部には演算結果等を表示する表示部（表示手段）５が設けられ、またその表示部５の下部には、電源スイッチ６、腹部内臓脂肪横断面積測定開始スイッチ７、個人データ設定モードスイッチ８およびインクリメント／ディクリメントキー９が設けられ、これら入力キー／スイッチ（入力手段）６〜９を用いて入力された被検者の個人特定データと前記測定された生体インピーダンスに基づいて体脂肪率および腹部内臓脂肪横断面積が演算され、その演算結果が表示部５に表示されるようになっている。
【００２７】
前記生体インピーダンス測定回路４、入力キー／スイッチ６〜９および表示部５はＩ／Ｏ回路１０を介して中央処理部（演算手段）１１および記憶部（記憶手段）１２に接続されるとともに、計時手段１３に接続されている。また、前記表示部５には、腹部内臓脂肪横断面積、ＢＭＩ、体脂肪率、ライフスタイル、カテゴリー、最大血圧の各項目が表示できるようにされている。
【００２８】
次に、以上のような構成よりなる健康情報表示装置１の作用を、図３に示されるフローチャートに基づいて説明する。なお、このフローにおいて、Ｓはステップを示している。
【００２９】
Ｓ１〜Ｓ２：腹部内臓脂肪横断面積を測定する場合には、測定の前にまず必要データの入力を行う。まず電源スイッチ６をＯＮし、次いで個人データ入力設定モードスイッチ８をＯＮして、さらにその個人データ入力設定モードスイッチ８を順次操作してゆくことにより被検者の個人データ項目（身長、体重、年齢、性別、ウエストサイズ等）を選択し、この状態にてインクリメント／ディクリメントキー９によりデータを選択入力する。このようにして入力されたデータはＩ／Ｏ回路１０を介して記憶部１２に記憶される。なお、インクリメント／ディクリメントキー９によって被検者のＢＭＩ、体脂肪率および腹部内臓脂肪横断面積に関する各目標値を設定入力することもできる。
【００３０】
Ｓ３〜Ｓ４：次に、腹部内臓脂肪横断面積測定開始スイッチ７をＯＮして、腹部内臓脂肪横断面積の測定開始状態にした後、両手の指を電極３ａ〜３ｄに接触させて、両手の指間の生体インピーダンスを測定し、この測定データを記憶させる。
【００３１】
Ｓ５：先に記憶された被検者の個人データ（身長、体重）に基づいて中央処理部１１においてＢＭＩが演算され、その結果を記憶させるとともに、必要に応じて読み出し、表示部５に表示する。また、先に記憶された個人データ（身長、体重、年齢、性別等）と前記測定された生体インピーダンスとに基づいて、中央処理部１１において公知の演算方法により体脂肪率を演算し、その結果を記憶させるとともに、必要に応じて読み出し、表示部５に表示する。さらに、前記被検者の個人データにウエストサイズ（腹囲）を含めたデータと生体インピーダンス、または前記個人データと体脂肪率等に基づいて、中央処理部１１において腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）の推定演算を行い、求められた腹部内臓脂肪横断面積も同様にデータとして記憶部１２に記憶させ、必要に応じて読み出して表示部５に表示する。このとき、前記各演算に使用される演算式は、予め記憶部１２に記憶されており、この演算を実行する際に中央処理部１１に呼び出されて演算処理に用いられる。この場合、ウエストサイズ（腹囲）等の個人特定データとＣＴ測定により測定した腹部内臓脂肪横断面積との間に高い相関があるという理論に基づき、被検者のウエストサイズ（腹囲）等から簡易的に被検者の腹部内臓脂肪横断面積が求められるようになっている。
【００３２】
ここで、前記演算式で腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を推定で求めるための式については、ウエストサイズの変数項にさらに生体インピーダンスまたは体脂肪率（ＦＡＴ）を補正項として加えたものとし、ＣＴ測定による腹部内臓脂肪横断面積のデータとの相関を高めて推定精度を向上させている。生体インピーダンスを補正項として加えたものとして、例えば式（１）に示される回帰式が用いられる。
ＶＦＡ（腹部内臓脂肪横断面積）＝ａ１×ＷＬ＋ｂ１×Ｚ＋ｄ１・・・（１）
ここで、ＷＬ：ウエストサイズ（腹囲）、Ｚ：生体インピーダンス、ａ１，ｂ１：回帰係数、ｄ１：定数
この場合、式（１）の各係数および定数は、不特定多数の集団のウエストサイズおよび生体インビーダンスと腹部横断面ＣＴデータとの相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００３３】
さらに、体脂肪率を変数項として加えたものとして、例えば式（２）に示される回帰式が用いられる。
ＶＦＡ（腹部内臓脂肪横断面積）＝ａ２×ＷＬ＋ｃ１×ＦＡＴ＋ｄ２・・・（２）
ここで、ＷＬ：ウエストサイズ（腹囲）、ＦＡＴ：体脂肪率、ａ２，ｃ１：回帰係数、ｄ２：定数
この式（２）においても、回帰係数および定数は、不特定多数の集団のウエストサイズおよび体脂肪率と腹部横断面ＣＴによる測定データとの相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００３４】
なお、本実施形態においては、被検者の腹部内臓脂肪横断面積を推定で求める方法として、被検者の個人データ（身長、体重、年齢、性別、ウエストサイズ等）を入力し、これらのデータに基づいて、予め記憶されている式により演算するものとしたが、ウエストサイズについては入力せずに個人データ（身長、体重、年齢、性別等）から推定で求めるようにしても良い。例えば、このウエストサイズの推定式としては、式（３）が考えられている。
ＷＬ＝ｍ１×Ｗ／ＨＬ ２＋ｎ１×Ａｇｅ＋ｌ１・・・・（３）
ここで、ＷＬ：ウエストサイズ（腹囲）、Ｗ：体重、ＨＬ：身長、Ａｇｅ：年齢、ｍ１，ｎ１：回帰係数、ｌ１：定数
【００３５】
また、前記式（３）による演算で求められたウエストサイズと被検者の個人データ（身長、体重、年齢、性別等）とに基づいて、本実施形態にて用いた演算式により被検者の腹部内臓脂肪横断面積を推定で求めることもできる。この場合、ウエストサイズの測定および入力の手間を省くことができ、より簡便に内臓脂肪量が得られることになる。
【００３６】
前記被検者のＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積の各データは、測定日とともに記憶され、前回測定値および今回測定値として複数のデータを同時に表示することができるようにされている。また、前回測定値の表示に替えて、設定入力され記憶された目標値を表示することもできる。
【００３７】
Ｓ６：本実施形態の健康情報表示装置１においては、前記機能に加えて、不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）等の各種健康指標と血圧または血液中の特定成分濃度との相関関係に基づいて、被検者の肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）等の各種健康指標から、被検者の血圧または血液中の特定成分濃度を推定演算できるようになっている。またその演算式は、良く知られた統計的解析方法（多変量解析方法）の一つである重回帰分析の手法を用いて求めることができる。即ち、最大血圧を求める演算式の例としては、式（４）および式（５）がある。
ＢＰＣ（最大血圧）＝ｅ１×ＢＭＩ＋ｆ１ ・・・・（４）
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ１：回帰係数、ｆ１：定数
この式（４）において、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）と血圧測定値との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
ＢＰＣ（最大血圧）＝ｇ１×ＶＦＡ＋ｆ２ ・・・・（５）
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ１：回帰係数、ｆ２：定数
この式（５）においても、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）と血圧測定値との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００３８】
Ｓ７：こうして求められたＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積および最大血圧は表示部５に表示される。
【００３９】
図４には、血液中の特定成分のうち、例えば総コレステロールの濃度を求める場合のフローが示されている。なお、このフローにおいて、ステップＳ１〜Ｓ５については図３に示されるフローと同様であるのでその詳細な説明を省略して、ステップＳ６'およびＳ７'のみについて説明する。
【００４０】
Ｓ６'：不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）と血液検査データ（血中総コレステロール濃度）との相関関係に基づいて、被検者の肥満度（ＢＭＩ）から被検者の血液中の総コレステロール濃度を推定演算する。この演算式としては、次の式（６）（７）に示されるように、良く知られた統計的解析方法（多変量解析方法）の一つである重回帰分析の手法が用いられる。
ＴＣＤ（血中総コレステロール濃度）＝ｅ２×ＢＭＩ＋ｈ１・・・（６）
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ２：回帰係数、ｈ１：定数
この式（６）において、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）と血液検査データ（血中総コレステロール濃度）との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
ＴＣＤ（血中総コレステロール濃度）＝ｇ２×ＶＦＡ＋ｈ２・・・（７）
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ２：回帰係数、ｈ２：定数
この式（７）において、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）と血液検査データ（血中総コレステロール濃度）との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００４１】
Ｓ７'：こうして求められたＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積および血中総コレステロール濃度は表示部５に表示される。
【００４２】
本実施形態における前記式（４）〜（７）の推定演算式に、さらに年齢、性別等の個人特定データを変数項として加えるようにしても良い。こうすることで、血圧や血液中の特定成分濃度をより正確に求めることができる。また、本実施形態では、最大血圧または血中総コレステロール濃度を求めるものとしたが、これ以外に、最小血圧、ＨＤＬ、ＬＤＬ等のコレステロールおよび中性脂肪や、ＧＯＴ、ＧＰＴ等の各種酵素、更には血糖値、クレアチニンおよび尿酸の血中濃度を求める演算式を用いることもできる。
【００４３】
さらに、本実施形態の健康情報表示装置１においては、被検者の年齢等の各種個人特定データと、肥満度（ＢＭＩ）腹部内臓脂肪横断面積等の各種健康指標および被検者の生活習慣（ライフスタイル）要因から、被検者の血圧または血液中の特定成分濃度を推定演算できるようになっている。その演算式は、良く知られた統計的解析手法（多変量解析方法）の一つである数量化理論のＩ類を用いて求められる。すなわち、この推定演算式は、不特定多数の母集団による調査分析に基づいて、個人特定データ、健康指標および生活習慣要因を各アイテム毎に分析し、さらにそれぞれのアイテムのカテゴリー・ウエイトを決定し、各カテゴリーを数量化することで求められる。
【００４４】
図５には、この手法によって被検者の血圧を求める場合のフローが示されている。なお、このフローにおいて、ステップＳ１〜Ｓ５については図３および図４に示されるフローと同様であるのでその詳細な説明を省略して、ステップＳ６１以下についてのみ説明する。
【００４５】
Ｓ６１：以下に示されるように、年齢およびＢＭＩのカテゴリーの分類を行い、それを記憶部１２に記憶させる。ここで、表１には、前記不特定多数の母集団による調査票の例が示されている。調査はＮ人を対象にして行われ、年齢、肥満度（ＢＭＩ）、飲酒状況、喫煙状況、運動状況および栄養バランスのアイテム毎にカテゴリーが設定され、いずれかのカテゴリーが選択された結果が記入されている。また同時に調査対象者の最大血圧も記入されている。さらに、前記アイテム毎のカテゴリーと最大血圧に基づいて、統計的解析手法を用いて、前記各カテゴリーの数量化を行い、カテゴリー・ウエイトとして記入されている。
【００４６】
【表１】
【００４７】
なお、前述および後述する不特定多数の集団による調査分析において、血圧測定値および血液中の各種成分濃度測定値として、肥満度（ＢＭＩ）および腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）との相関のある高血圧症、高脂血症、心臓疾患、肝臓疾患、糖尿病、腎臓疾患および高尿酸血症等の所謂成人病と呼ばれている健康障害または各種疾病の診断判定に用いられている検査項目が選択されて採取される。この場合、年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムの最大血圧への影響度はアイテム毎の前記カテゴリー・ウエイトで表現される。
例えば、表１の例では、この最大血圧（ＢＰＣ）の演算式として式（８）が知られている。
ＢＰＣ＝Ａ１＋ａ１ｎ＋ａ２ｎ＋ａ３ｎ＋ａ４ｎ＋ａ５ｎ＋ａ６ｎ・・・（８）
ここで、
Ａ１：定数、
ａ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ１１、ａ１２、ａ１３、ａ１４から選択）
ａ２ｎ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ２１、ａ２２、ａ２３から選択）
ａ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ３１、ａ３２、ａ３３から選択）
ａ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ４１、ａ４２、ａ４３から選択）
ａ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ５１、ａ５２、ａ５３から選択）
ａ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ａ６１、ａ６２から選択）
【００４８】
そこで、本実施形態の健康情報表示装置１においては、演算式としては、まず、前記式（８）を使用して被検者の最大血圧を求め、表示するようにしている。最大血圧を求めるに際しては、まず前述のように入力され、記憶された個人特定情報のうち、年齢に関して、そのアイテムに対応する複数のカテゴリー、例えば▲１▼〜２９歳、▲２▼３０〜３９歳、▲３▼４０〜４９歳、▲４▼５０歳〜のいずれかに分類され、記憶される。また、前記の演算によって求められた肥満に関する一つの指標であるＢＭＩに関しても、そのアイテムに対応する複数のカテゴリー、例えば▲１▼やせ（〜１９）、▲２▼標準（２０〜２４）、▲３▼肥満（２５〜）のいずれかに分類され、記憶される。これらの各カテゴリーの決定は、予め設定入力され記憶された複数の基準値と比較することで自動的に処理される。
【００４９】
Ｓ６２：続いて、飲酒、喫煙、運動、栄養バランスに関するアイテムに対応してそれぞれのカテゴリーから、例えば問診回答形式で被検者が該当するものを選択して入力する。ここで、前記ライフスタイルのアイテムおよびカテゴリーの選択、入力方法は、まず個人データ設定モードスイッチ８をＯＮして、各アイテムを選択する。続いてインクリメント／ディクリメントキー９によりアイテム毎のカテゴリーを選択入力する。この場合、例えば飲酒のアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼飲まない、▲２▼時々飲む、▲３▼ほぼ毎日飲むのいずれかとし、喫煙のアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼吸わない／やめた、▲２▼吸うのいずれかとし、運動のアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼週２回以上、▲２▼週１回以下のいずれかとし、栄養バランスのアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼考えている、▲２▼考えていないのいずれかとし、これらはいずれも予め記憶部１２に設定記憶されている。
【００５０】
Ｓ６３〜Ｓ６４：前述のようにして選択または決定して記憶された各アイテムに対応するカテゴリー・ウエイトを予め記憶したテーブルから読み出し、前記アイテムと関連させて記憶する。この場合、前記アイテム毎のカテゴリーの選択時に、相当するカテゴリー・ウエイトを記憶テーブルから読み出し、記憶するようにしても良い。続いて、前記カテゴリー・ウエイトに基づいて式（８）の演算を行い、結果を表示することができる。
【００５１】
Ｓ７：こうして求められたＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積および最大血圧は表示部５に表示される。
【００５２】
以上の例では、演算式として式（８）を用い、最大血圧を求める演算式のアイテムを年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムとしたが、さらに本実施形態の健康情報表示装置１では、肥満度（ＢＭＩ）に替えて、本装置により求められ健康指標としてより成人病との相関が高いと考えられている腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）をアイテムに含めるようにしても良い。これによって、被検者の健康状態をより正確に最大血圧に反映させることができる。以下にその演算式（９）を示す。
ＢＰＣ＝Ａ２＋ａ１ｎ＋ａ７ｎ＋ａ３ｎ＋ａ４ｎ＋ａ５ｎ＋ａ６ｎ・・・（９）
ここで、
Ａ２：定数、
ａ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ１１、ａ１２、ａ１３、ａ１４から選択）
ａ７ｎ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ７１、ａ７２、ａ７３から選択）
ａ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ３１、ａ３２、ａ３３から選択）
ａ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ４１、ａ４２、ａ４３から選択）
ａ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ５１、ａ５２、ａ５３から選択）
ａ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ａ６１、ａ６２から選択）
【００５３】
また、前記演算式（９）を使用する場合、本健康情報表示装置１の体脂肪計および内臓脂肪計の機能によって求められた腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）のアイテムについては、そのアイテムに対応する複数のカテゴリー、例えば腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）が、▲１▼少ない（〜４０ｃｍ２）、▲２▼標準（４０〜１００ｃｍ２）、▲３▼肥満（１００ｃｍ２〜）のいずれかに分類され記憶される。これらの各カテゴリーの決定は、予め設定入力され記憶された複数の基準値と比較することで自動的に処理される。
【００５４】
図６には、被検者の血中総コレステロール濃度を求める場合のフローが示されている。なお、このフローにおいても、前記図５に示されるフローと共通する部分についてはその詳細な説明を省略することとする。
【００５５】
血液中の特定成分のうち、例えば総コレステロール濃度を求める際の不特定多数の母集団による調査票の例が表２に示されている。この場合にも、前記表１と同様の調査によって、カテゴリーの選択結果と血中総コレステロール濃度が記入されている。また、年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムの血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）への影響度はアイテム毎の前記カテゴリー・ウエイトで表現される。
【００５６】
【表２】
【００５７】
この表２の例では、血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）の演算式として式（１０）が知られている。
ＴＤＣ＝Ｂ１＋ｂ１ｎ＋ｂ２ｎ＋ｂ３ｎ＋ｂ４ｎ＋ｂ５ｎ＋ｂ６ｎ・・・（１０）
ここで、
Ｂ１：定数、
ｂ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ１１、ｂ１２、ｂ１３、ｂ１４から選択）
ｂ２ｎ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ２１、ｂ２２、ｂ２３から選択）
ｂ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ３１、ｂ３２、ｂ３３から選択）
ｂ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ４１、ｂ４２、ｂ４３から選択）
ｂ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ５１、ｂ５２、ｂ５３から選択）
ｂ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ６１、ｂ６２から選択）
【００５８】
以上の例では、演算式として式（１０）を用い、血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）を求める演算式のアイテムを年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムとしたが、さらに本実施形態の健康情報表示装置１では、肥満度（ＢＭＩ）に替えて、本装置により求められ健康指標としてより成人病との相関が高いと考えられている腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）をアイテムに含めるようにしても良い。これによって、被検者の健康状態をより正確に血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）に反映させることができる。以下にその演算式（１１）を示す。
ＴＤＣ＝Ｂ２＋ｂ１ｎ＋ｂ７ｎ＋ｂ３ｎ＋ｂ４ｎ＋ｂ５ｎ＋ｂ６ｎ・・・（１１）
ここで、
Ｂ２：定数、
ｂ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ１１、ｂ１２、ｂ１３、ｂ１４から選択）
ｂ７ｎ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ７１、ｂ７２、ｂ７３から選択）
ｂ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ３１、ｂ３２、ｂ３３から選択）
ｂ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ４１、ｂ４２、ｂ４３から選択）
ｂ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ５１、ｂ５２、ｂ５３から選択）
ｂ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ６１、ｂ６２から選択）
【００５９】
なお、生活習慣（ライフスタイル）のアイテムについても、塩分摂取状況、緑黄色野菜・果物摂取状況、ストレス、睡眠時間等他のアイテムをさらに追加するようにしても良い。これによって、より多くのアイテムを反映させることができ、正確な血圧または血中特定成分濃度を求めることができる。
【００６０】
本実施形態においては、卓上型の健康情報表示装置について説明したが、この健康情報表示装置を体重計に付設して床置型とすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る健康情報表示装置の正面図（ａ）および側面図（ｂ）である。
【図２】図２は、本実施形態の健康情報表示装置のシステム構成図である。
【図３】図３は、本実施形態の健康情報表示装置の血圧値演算／表示フローを示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施形態の健康情報表示装置の血中総コレステロール濃度演算／表示フローを示すフローチャートである。
【図５】図５は、生活習慣要因のカテゴリー・ウエイトを加味した本実施形態の健康情報表示装置の血圧値演算／表示フローを示すフローチャートである。
【図６】図６は、生活習慣要因のカテゴリー・ウエイトを加味した本実施形態の健康情報表示装置の血中総コレステロール濃度演算／表示フローを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 健康情報表示装置
２ 本体
３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ 電極
４ 生体インピーダンス測定回路
５ 表示部（表示手段）
６ 電源スイッチ
７ 腹部内臓脂肪横断面積測定開始スイッチ
８ 個人データ設定モードスイッチ
９ インクリメント／ディクリメントキー
１０ Ｉ／Ｏ回路
１１ 中央処理部（演算手段）
１２ 記憶部（記憶手段）
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検者の健康情報を表示する健康情報表示装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、健康管理は、個人の健康維持と各種疾病に対する予防等が重要な要素となる。従来、この健康管理のための手段として、各種トレーニング装置や、肥満度（ＢＭＩ）および体脂肪率等の各種健康指標を求める健康管理機器、さらには血圧、脈拍数等の簡易測定機器等が広く利用されている。また、各種疾病の診断には、定期的に行われる集団検診が最も一般的で確実な手段として利用されている。
【０００３】
この集団検診においては、血液検査、血圧測定のほか、尿検査や心電図の測定がなされ、血液検査については、その検査結果のデータに基づいて高脂血症、貧血症、糖尿病、高尿酸血症等の各種代謝異常、各種肝臓疾患および腎臓疾患の診断判定が行われている。この血液検査の項目の主なものとしては、血中に含まれる総コレステロール（ＴＣ）およびＨＤＬ，ＬＤＬ等の各種コレステロール（単位はｍｇ／ｄｌ）、中性脂肪（Ｔ−Ｇ）、ＧＯＴ、ＧＰＴ等の各種酵素（単位はＩＵ／ｌ）、糖分、クレアチニン、尿酸等（単位はｍｇ／ｄｌ）がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の健康管理機器としては、肥満度（ＢＭＩ）および体脂肪率等の各種健康指標を求める健康管理機器、および血圧、脈拍数等の簡易測定機器等が利用されているものの、血圧、脈拍数等の測定機器を除いては、各種疾病の診断判定のためにはいずれも不十分であり、信頼できるものではない。このため、前述のように定期的に行われる集団検診を利用して各種疾病の診断判定が行われている。この集団検診の検診項目中で、特に血液検査については、その検査結果のデータが高脂血症、貧血症、糖尿病、高尿酸血症等の各種疾病の診断判定に極めて有効な情報となる。しかし、この集団検診の検査項目のうち、血圧、脈拍数等の簡易測定機器の利用による場合を除いて、その測定、検査および診断等がいずれも、個人が日常的に手軽に行えないという問題点がある。
【０００５】
本発明は、このような問題点を解消するためになされたもので、被検者が定期的な集団検診によらなくても、日常的に血圧や血液中の特定成分濃度を簡易的に求めることができ、得られたデータの傾向や推移に基づいて、生活習慣病の予防対策を行うことにより、より効果的に健康管理を行うことのできる健康情報表示装置を提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段および作用・効果】
近年、生活習慣に起因して発症する高血圧、高脂血症、心臓疾患、肝臓疾患、糖尿病、腎臓疾患および高尿酸血症等の所謂成人病と呼ばれている各種健康障害または各種疾病や、これらの疾患を合併する肥満の問題が重要視され、医学を始めとする関連分野での研究が進められている。また、このような疾病の発症の要因についても、集団による断面的検査および追跡調査等により、個人の生活習慣（ライフスタイル）、遺伝的要因および加齢等が主な要因であることが報告されている。いずれにしても、個人の生活習慣の良否が発症の主な要因であることが明らかにされている。
【０００７】
一方、前記各種健康障害または各種疾病と肥満度（ＢＭＩ）との関連性および腹部内臓脂肪横断面積との関連性についても調査研究されており、肝臓疾患、糖尿病、高脂血症が肥満度（ＢＭＩ）および腹部内臓脂肪横断面積との相関が強く、また痛風が肥満度（ＢＭＩ）との相関が強いとされている。
【０００８】
また、集団検診で得られた血圧および血液検査データに基づいて、各種健康障害または各種疾病についてその発症の危険因子の有無を調べることが可能である。すなわち、血圧については、その正常範囲を越えると高血圧症の可能性があると判定され、血液検査データについては、採血等により血液中の各種成分濃度を測定して、例えば各種コレステロールおよび中性脂肪がその正常範囲を越えると高脂血症の可能性があると判定され、ＧＯＴおよびＧＰＴ等の各種酵素がその正常範囲を越えると肝臓疾患の可能性があると判定される。また、血糖値がその正常範囲を越えると糖尿病の可能性があると判定され、尿酸がその正常範囲を越えると痛風等の腎臓疾患の可能性があると判定される。なお、これらの判定に用いられる基準値は、被検者の年齢、性別毎に決められたものであって、日常の集団検診等において用いられている。このように集団検診で得られた血圧および血液検査データと各種健康障害または各種疾病との関連は明らかにされている。
【０００９】
そこで、本発明では、不特定多数の集団による調査分析に基づいて、集団の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積と、集団検診で得られた血圧または血液検査データとの相関関係に基づいて、被検者の肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積から被検者の血圧および血液中の特定成分濃度を求める推定演算式を用いるようにしたものである。この場合、前記推定演算式においては、統計解析の重回帰分析の手法を用いてその係数および定数が求められる。
【００１０】
さらには、不特定多数の集団による調査分析に基づいて、個人特定データ、集団の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）および生活習慣（ライフスタイル）要因等と集団検診で得られた血圧および血液検査データとの相関関係に基づいて、または集団の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積および生活習慣（ライフスタイル）要因等と集団検診で得られた血圧または血液検査データとの相関関係に基づいて、被検者の個人特定データ、肥満度（ＢＭＩ）および生活習慣（ライフスタイル）要因等から、あるいは被検者の個人特定データ、腹部内臓脂肪横断面積および生活習慣（ライフスタイル）要因等から被検者の血圧および血液中の特定成分濃度を求める推定演算式を用いるようにしたものである。この場合、前記推定演算式は統計解析の数量解析の手法を用いて、前記個人特定データ、健康指標および生活習慣要因を各アイテム毎に分析し、それぞれのカテゴリー・ウエイトを決定し、数量化することで求められる。
【００１１】
要するに、前記目的を達成するために、第１発明による健康情報表示装置は、
身長、体重、年齢、性別の個人特定情報を入力する入力手段と、この入力手段より入力された個人特定情報を記憶する記憶手段と、被検者の身体の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、前記記憶手段に記憶された個人特定情報に基づいて被験者の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）を演算するとともに、前記個人特定情報と前記生体インピーダンス測定手段により測定された生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率を演算し、かつ前記個人特定情報と前記生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて被検者の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を演算する演算手段と、前記個人特定情報および前記健康指標を表示する表示手段とを備え、
前記演算手段は、さらに、前記個人特定情報と前記肥満度（ＢＭＩ）または前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）とから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報を演算し、この演算結果を前記表示手段に表示することを特徴とするものである。
【００１２】
本発明によれば、被検者の身長、体重、年齢、性別の個人特定情報に基づいて肥満度（ＢＭＩ）が演算されるとともに、前記個人特定情報と生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率が演算され、さらに前記個人特定情報と生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて腹部内臓脂肪横断面積が演算され、これら個人特定情報と肥満度（ＢＭＩ）または前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）とから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報が演算され、この演算結果が表示手段に表示される。したがって、被検者は、定期的な集団検診によらなくても、日常的に血圧や血液中の特定成分濃度を簡便に得ることができ、この得られたデータの傾向や推移に基づいて、生活習慣病の予防対策を行うことにより、より効果的な健康管理が行えることになる。
【００１３】
本発明において、前記最大血圧（ＢＰＣ）は、下記演算式 [ １ ] または演算式 [ ２ ] によって求められるのが好ましい（第２発明）。
ＢＰＣ＝ｅ １ ×ＢＭＩ＋ｆ １ ・・・・ [ １ ]
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ １ ：回帰係数、ｆ １ ：定数である。
ＢＰＣ＝ｇ １ ×ＶＦＡ＋ｆ ２ ・・・・ [ ２ ]
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ １ ：回帰係数、ｆ ２ ：定数である。
また、前記血液中の各種成分濃度に係る情報は血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）であり、この血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）は、下記演算式 [ ３ ] または演算式 [ ４ ] によって求められるのが好ましい（第３発明）。
ＴＣＤ＝ｅ ２ ×ＢＭＩ＋ｈ １ ・・・ [ ３ ]
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ ２ ：回帰係数、ｈ １ ：定数である。
ＴＣＤ＝ｇ ２ ×ＶＦＡ＋ｈ ２ ・・・ [ ４ ]
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ ２ ：回帰係数、ｈ ２ ：定数である。
【００１４】
次に、第４発明による健康情報表示装置は、
身長、体重、年齢、性別の個人特定情報を入力する入力手段と、この入力手段より入力された個人特定情報を記憶する記憶手段と、被検者の身体の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、前記記憶手段に記憶された個人特定情報に基づいて被験者の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）を演算するとともに、前記個人特定情報と前記生体インピーダンス測定手段により測定された生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率を演算し、かつ前記個人特定情報と前記生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて被検者の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を演算する演算手段と、前記個人特定情報および前記健康指標を表示する表示手段とを備え、
前記演算手段は、さらに、前記個人特定情報のうちの年齢に関する情報、前記健康指標としての肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）および被検者への問診に基づいて求められる生活習慣要因の各アイテムの最大血圧または血液中の各種成分濃度への影響度を示すカテゴリー・ウエイトとから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報を演算し、この演算結果を前記表示手段に表示することを特徴とするものである。
【００１５】
本発明によれば、被検者の身長、体重、年齢、性別の個人特定情報に基づいて肥満度（ＢＭＩ）が演算されるとともに、前記個人特定情報と生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率が演算され、さらに前記個人特定情報と生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて腹部内臓脂肪横断面積が演算され、前記個人特定情報のうちの年齢に関する情報、前記健康指標としての肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）および被検者への問診に基づいて求められる生活習慣要因の各アイテムの最大血圧または血液中の各種成分濃度への影響度を示すカテゴリー・ウエイトとから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報が演算され、この演算結果が表示手段に表示される。したがって、前記第１発明と同様、被検者は、定期的な集団検診によらなくても、日常的に血圧や血液中の特定成分濃度を簡便に得ることができ、この得られたデータの傾向や推移に基づいて、生活習慣病の予防対策を行うことにより、より効果的な健康管理が行えることになる。
【００１６】
前記各発明において、前記生活習慣要因のアイテムには飲酒、喫煙、運動および摂取栄養バランスに関する要因が含まれるのが好ましい（第５発明）。こうすることで、被検者により適切な健康情報を提供することができる。
【００１７】
前記第４発明または第５発明において、前記最大血圧（ＢＰＣ）は、下記演算式 [ ５ ] または演算式 [ ６ ] によって求められるのが好ましい（第６発明）。
ＢＰＣ＝Ａ １ ＋ａ １ｎ ＋ａ ２ｎ ＋ａ ３ｎ ＋ａ ４ｎ ＋ａ ５ｎ ＋ａ ６ｎ ・・・ [ ５ ]
ここで、Ａ １ ：定数、ａ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ２ｎ ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
ＢＰＣ＝Ａ ２ ＋ａ １ｎ ＋ａ ７ｎ ＋ａ ３ｎ ＋ａ ４ｎ ＋ａ ５ｎ ＋ａ ６ｎ ・・・ [ ６ ]
ここで、Ａ ２ ：定数、ａ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ７ｎ ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
また、前記血液中の各種成分濃度に係る情報は血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）であり、この血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）は、下記演算式 [ ７ ] または演算式 [ ８ ] によって求められるのが好ましい（第７発明）。
ＴＤＣ＝Ｂ １ ＋ｂ １ｎ ＋ｂ ２ｎ ＋ｂ ３ｎ ＋ｂ ４ｎ ＋ｂ ５ｎ ＋ｂ ６ｎ ・・・ [ ７ ]
ここで、Ｂ １ ：定数、ｂ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ２ｎ ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
ＴＤＣ＝Ｂ ２ ＋ｂ １ｎ ＋ｂ ７ｎ ＋ｂ ３ｎ ＋ｂ ４ｎ ＋ｂ ５ｎ ＋ｂ ６ｎ ・・・ [ ８ ]
ここで、Ｂ ２ ：定数、ｂ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ７ｎ ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
【００１８】
前記各発明において、前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）は、下記演算式 [ ９ ] または演算式 [ １０ ] によって求められるのが好ましい（第８発明）。
ＶＦＡ＝ａ １ ×Ｗ Ｌ ＋ｂ １ ×Ｚ＋ｄ １ ・・・ [ ９ ]
ここで、Ｗ Ｌ ：ウエストサイズ（腹囲）、Ｚ：生体インピーダンス、ａ １ ，ｂ １ ：回帰係数、ｄ １ ：定数である。
ＶＦＡ＝ａ ２ ×Ｗ Ｌ ＋ｃ １ ×ＦＡＴ＋ｄ ２ ・・・ [ １０ ]
ここで、Ｗ Ｌ ：ウエストサイズ（腹囲）、ＦＡＴ：体脂肪率、ａ ２ ，ｃ １ ：回帰係数、ｄ ２ ：定数である。
【００１９】
また、前記入力手段には、前記個人特定情報としてさらに腹部周囲長または腰部周囲長が入力され、前記演算手段は、少なくとも前記腹部周囲長または腰部周囲長に基づいて被検者の腹部内臓脂肪横断面積または腹部内臓脂肪横断面積を推定演算し、この演算結果が被検者の健康指標として前記表示手段に表示されるのが良い（第９発明）。
【００２０】
前記各発明において、当該健康情報表示装置は体重計に付設されるのが好ましい（第１０発明）。こうすることで、被検者は健康情報のほかに体重情報も合わせて得ることができ、より利便性が向上する。
【００２１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明による健康情報表示装置の具体的な実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００２２】
図１には、本発明の一実施形態に係る健康情報表示装置の正面図（ａ）および側面図（ｂ）が示されている。また、図２には、本実施形態の健康情報表示装置のシステム構成図が示されている。
【００２３】
本実施形態の健康情報表示装置１は、被検者の生体インピーダンスを測定できるようにされるとともに、被検者の身長、体重、年齢、性別等の個人特定データを入力して、これら入力データと前記生体インピーダンスの測定値とに基づいて体脂肪率を求め、表示することができるようにされている。また、記憶された個人データに基づいて被検者のＢＭＩ（体重÷身長２）が演算されるとともに、被検者の個人データにウエストサイズ（腹囲）を含めたデータと生体インピーダンス、または前記個人データと体脂肪率等に基づいて腹部内臓脂肪横断面積の推定演算が行われ、ＢＭＩとともに表示することができるようにされている。このように本健康情報表示装置１は、最近その普及が著しい、特に肥満に関連する健康指標を求めて表示し、健康管理機器として家庭において簡易的に使用されている体脂肪計および内臓脂肪計の機能を備えたものである。以下、この健康情報表示装置１の具体的構成について説明する。
【００２４】
本実施形態の健康情報表示装置１は卓上型の本体２を備え、この本体２の表面側の上部左右端部にそれぞれ電極３ａ，３ｃが設けられ、前記本体２の裏面側の前記電極３ａの略真裏位置に電極３ｂが配置され、前記電極３ｃの略真裏位置に電極３ｄが配置されて構成されている。これら電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは、人体の末端である両手を用いて人体内部の生体インピーダンスを測定するためのものであり、生体測定情報である生体インピーダンスを測定するための測定手段の一部を構成している。ここで、前記電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは、人体の内部に電流を導通させて電流路を形成するための一対の電流印加用電極として、またその電流路において二点間の電位差を測定するための一対の電圧測定用電極として用いることができるようになっている。
【００２５】
前記電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは健康情報表示装置１の内部に設けられる生体インピーダンス測定回路（生体インピーダンス測定手段）４に接続されており、これら電極３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄを介して人体の生体インピーダンスが測定できるようにされている。なお、この生体インピーダンス測定回路４は電流供給源や電位計等を有するインピーダンス計測手段を備えており、体脂肪の測定においてはそれ自体周知の構造である。この生体インピーダンス測定回路４を用いて人体の生体インピーダンスを測定するに際しては、左端の電極３ａ、３ｂに被検者の左手の二本の指を各々接触させ、右端の電極３ｃ、３ｄに被検者の右手の二本の指を各々接触させて、左手、右手間の生体インピーダンスが測定される。
【００２６】
前記本体２表面の中央部には演算結果等を表示する表示部（表示手段）５が設けられ、またその表示部５の下部には、電源スイッチ６、腹部内臓脂肪横断面積測定開始スイッチ７、個人データ設定モードスイッチ８およびインクリメント／ディクリメントキー９が設けられ、これら入力キー／スイッチ（入力手段）６〜９を用いて入力された被検者の個人特定データと前記測定された生体インピーダンスに基づいて体脂肪率および腹部内臓脂肪横断面積が演算され、その演算結果が表示部５に表示されるようになっている。
【００２７】
前記生体インピーダンス測定回路４、入力キー／スイッチ６〜９および表示部５はＩ／Ｏ回路１０を介して中央処理部（演算手段）１１および記憶部（記憶手段）１２に接続されるとともに、計時手段１３に接続されている。また、前記表示部５には、腹部内臓脂肪横断面積、ＢＭＩ、体脂肪率、ライフスタイル、カテゴリー、最大血圧の各項目が表示できるようにされている。
【００２８】
次に、以上のような構成よりなる健康情報表示装置１の作用を、図３に示されるフローチャートに基づいて説明する。なお、このフローにおいて、Ｓはステップを示している。
【００２９】
Ｓ１〜Ｓ２：腹部内臓脂肪横断面積を測定する場合には、測定の前にまず必要データの入力を行う。まず電源スイッチ６をＯＮし、次いで個人データ入力設定モードスイッチ８をＯＮして、さらにその個人データ入力設定モードスイッチ８を順次操作してゆくことにより被検者の個人データ項目（身長、体重、年齢、性別、ウエストサイズ等）を選択し、この状態にてインクリメント／ディクリメントキー９によりデータを選択入力する。このようにして入力されたデータはＩ／Ｏ回路１０を介して記憶部１２に記憶される。なお、インクリメント／ディクリメントキー９によって被検者のＢＭＩ、体脂肪率および腹部内臓脂肪横断面積に関する各目標値を設定入力することもできる。
【００３０】
Ｓ３〜Ｓ４：次に、腹部内臓脂肪横断面積測定開始スイッチ７をＯＮして、腹部内臓脂肪横断面積の測定開始状態にした後、両手の指を電極３ａ〜３ｄに接触させて、両手の指間の生体インピーダンスを測定し、この測定データを記憶させる。
【００３１】
Ｓ５：先に記憶された被検者の個人データ（身長、体重）に基づいて中央処理部１１においてＢＭＩが演算され、その結果を記憶させるとともに、必要に応じて読み出し、表示部５に表示する。また、先に記憶された個人データ（身長、体重、年齢、性別等）と前記測定された生体インピーダンスとに基づいて、中央処理部１１において公知の演算方法により体脂肪率を演算し、その結果を記憶させるとともに、必要に応じて読み出し、表示部５に表示する。さらに、前記被検者の個人データにウエストサイズ（腹囲）を含めたデータと生体インピーダンス、または前記個人データと体脂肪率等に基づいて、中央処理部１１において腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）の推定演算を行い、求められた腹部内臓脂肪横断面積も同様にデータとして記憶部１２に記憶させ、必要に応じて読み出して表示部５に表示する。このとき、前記各演算に使用される演算式は、予め記憶部１２に記憶されており、この演算を実行する際に中央処理部１１に呼び出されて演算処理に用いられる。この場合、ウエストサイズ（腹囲）等の個人特定データとＣＴ測定により測定した腹部内臓脂肪横断面積との間に高い相関があるという理論に基づき、被検者のウエストサイズ（腹囲）等から簡易的に被検者の腹部内臓脂肪横断面積が求められるようになっている。
【００３２】
ここで、前記演算式で腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を推定で求めるための式については、ウエストサイズの変数項にさらに生体インピーダンスまたは体脂肪率（ＦＡＴ）を補正項として加えたものとし、ＣＴ測定による腹部内臓脂肪横断面積のデータとの相関を高めて推定精度を向上させている。生体インピーダンスを補正項として加えたものとして、例えば式（１）に示される回帰式が用いられる。
ＶＦＡ（腹部内臓脂肪横断面積）＝ａ１×ＷＬ＋ｂ１×Ｚ＋ｄ１・・・（１）
ここで、ＷＬ：ウエストサイズ（腹囲）、Ｚ：生体インピーダンス、ａ１，ｂ１：回帰係数、ｄ１：定数
この場合、式（１）の各係数および定数は、不特定多数の集団のウエストサイズおよび生体インビーダンスと腹部横断面ＣＴデータとの相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００３３】
さらに、体脂肪率を変数項として加えたものとして、例えば式（２）に示される回帰式が用いられる。
ＶＦＡ（腹部内臓脂肪横断面積）＝ａ２×ＷＬ＋ｃ１×ＦＡＴ＋ｄ２・・・（２）
ここで、ＷＬ：ウエストサイズ（腹囲）、ＦＡＴ：体脂肪率、ａ２，ｃ１：回帰係数、ｄ２：定数
この式（２）においても、回帰係数および定数は、不特定多数の集団のウエストサイズおよび体脂肪率と腹部横断面ＣＴによる測定データとの相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００３４】
なお、本実施形態においては、被検者の腹部内臓脂肪横断面積を推定で求める方法として、被検者の個人データ（身長、体重、年齢、性別、ウエストサイズ等）を入力し、これらのデータに基づいて、予め記憶されている式により演算するものとしたが、ウエストサイズについては入力せずに個人データ（身長、体重、年齢、性別等）から推定で求めるようにしても良い。例えば、このウエストサイズの推定式としては、式（３）が考えられている。
ＷＬ＝ｍ１×Ｗ／ＨＬ ２＋ｎ１×Ａｇｅ＋ｌ１・・・・（３）
ここで、ＷＬ：ウエストサイズ（腹囲）、Ｗ：体重、ＨＬ：身長、Ａｇｅ：年齢、ｍ１，ｎ１：回帰係数、ｌ１：定数
【００３５】
また、前記式（３）による演算で求められたウエストサイズと被検者の個人データ（身長、体重、年齢、性別等）とに基づいて、本実施形態にて用いた演算式により被検者の腹部内臓脂肪横断面積を推定で求めることもできる。この場合、ウエストサイズの測定および入力の手間を省くことができ、より簡便に内臓脂肪量が得られることになる。
【００３６】
前記被検者のＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積の各データは、測定日とともに記憶され、前回測定値および今回測定値として複数のデータを同時に表示することができるようにされている。また、前回測定値の表示に替えて、設定入力され記憶された目標値を表示することもできる。
【００３７】
Ｓ６：本実施形態の健康情報表示装置１においては、前記機能に加えて、不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）等の各種健康指標と血圧または血液中の特定成分濃度との相関関係に基づいて、被検者の肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）等の各種健康指標から、被検者の血圧または血液中の特定成分濃度を推定演算できるようになっている。またその演算式は、良く知られた統計的解析方法（多変量解析方法）の一つである重回帰分析の手法を用いて求めることができる。即ち、最大血圧を求める演算式の例としては、式（４）および式（５）がある。
ＢＰＣ（最大血圧）＝ｅ１×ＢＭＩ＋ｆ１ ・・・・（４）
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ１：回帰係数、ｆ１：定数
この式（４）において、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）と血圧測定値との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
ＢＰＣ（最大血圧）＝ｇ１×ＶＦＡ＋ｆ２ ・・・・（５）
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ１：回帰係数、ｆ２：定数
この式（５）においても、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）と血圧測定値との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００３８】
Ｓ７：こうして求められたＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積および最大血圧は表示部５に表示される。
【００３９】
図４には、血液中の特定成分のうち、例えば総コレステロールの濃度を求める場合のフローが示されている。なお、このフローにおいて、ステップＳ１〜Ｓ５については図３に示されるフローと同様であるのでその詳細な説明を省略して、ステップＳ６'およびＳ７'のみについて説明する。
【００４０】
Ｓ６'：不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）と血液検査データ（血中総コレステロール濃度）との相関関係に基づいて、被検者の肥満度（ＢＭＩ）から被検者の血液中の総コレステロール濃度を推定演算する。この演算式としては、次の式（６）（７）に示されるように、良く知られた統計的解析方法（多変量解析方法）の一つである重回帰分析の手法が用いられる。
ＴＣＤ（血中総コレステロール濃度）＝ｅ２×ＢＭＩ＋ｈ１・・・（６）
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ２：回帰係数、ｈ１：定数
この式（６）において、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の肥満度（ＢＭＩ）と血液検査データ（血中総コレステロール濃度）との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
ＴＣＤ（血中総コレステロール濃度）＝ｇ２×ＶＦＡ＋ｈ２・・・（７）
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ２：回帰係数、ｈ２：定数
この式（７）において、回帰係数および定数は、不特定多数の集団の腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）と血液検査データ（血中総コレステロール濃度）との相関に基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される。
【００４１】
Ｓ７'：こうして求められたＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積および血中総コレステロール濃度は表示部５に表示される。
【００４２】
本実施形態における前記式（４）〜（７）の推定演算式に、さらに年齢、性別等の個人特定データを変数項として加えるようにしても良い。こうすることで、血圧や血液中の特定成分濃度をより正確に求めることができる。また、本実施形態では、最大血圧または血中総コレステロール濃度を求めるものとしたが、これ以外に、最小血圧、ＨＤＬ、ＬＤＬ等のコレステロールおよび中性脂肪や、ＧＯＴ、ＧＰＴ等の各種酵素、更には血糖値、クレアチニンおよび尿酸の血中濃度を求める演算式を用いることもできる。
【００４３】
さらに、本実施形態の健康情報表示装置１においては、被検者の年齢等の各種個人特定データと、肥満度（ＢＭＩ）腹部内臓脂肪横断面積等の各種健康指標および被検者の生活習慣（ライフスタイル）要因から、被検者の血圧または血液中の特定成分濃度を推定演算できるようになっている。その演算式は、良く知られた統計的解析手法（多変量解析方法）の一つである数量化理論のＩ類を用いて求められる。すなわち、この推定演算式は、不特定多数の母集団による調査分析に基づいて、個人特定データ、健康指標および生活習慣要因を各アイテム毎に分析し、さらにそれぞれのアイテムのカテゴリー・ウエイトを決定し、各カテゴリーを数量化することで求められる。
【００４４】
図５には、この手法によって被検者の血圧を求める場合のフローが示されている。なお、このフローにおいて、ステップＳ１〜Ｓ５については図３および図４に示されるフローと同様であるのでその詳細な説明を省略して、ステップＳ６１以下についてのみ説明する。
【００４５】
Ｓ６１：以下に示されるように、年齢およびＢＭＩのカテゴリーの分類を行い、それを記憶部１２に記憶させる。ここで、表１には、前記不特定多数の母集団による調査票の例が示されている。調査はＮ人を対象にして行われ、年齢、肥満度（ＢＭＩ）、飲酒状況、喫煙状況、運動状況および栄養バランスのアイテム毎にカテゴリーが設定され、いずれかのカテゴリーが選択された結果が記入されている。また同時に調査対象者の最大血圧も記入されている。さらに、前記アイテム毎のカテゴリーと最大血圧に基づいて、統計的解析手法を用いて、前記各カテゴリーの数量化を行い、カテゴリー・ウエイトとして記入されている。
【００４６】
【表１】
なお、前述および後述する不特定多数の集団による調査分析において、血圧測定値および血液中の各種成分濃度測定値として、肥満度（ＢＭＩ）および腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）との相関のある高血圧症、高脂血症、心臓疾患、肝臓疾患、糖尿病、腎臓疾患および高尿酸血症等の所謂成人病と呼ばれている健康障害または各種疾病の診断判定に用いられている検査項目が選択されて採取される。この場合、年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムの最大血圧への影響度はアイテム毎の前記カテゴリー・ウエイトで表現される。
例えば、表１の例では、この最大血圧（ＢＰＣ）の演算式として式（８）が知られている。
ＢＰＣ＝Ａ１＋ａ１ｎ＋ａ２ｎ＋ａ３ｎ＋ａ４ｎ＋ａ５ｎ＋ａ６ｎ・・・（８）
ここで、
Ａ１：定数、
ａ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ１１、ａ１２、ａ１３、ａ１４から選択）
ａ２ｎ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ２１、ａ２２、ａ２３から選択）
ａ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ３１、ａ３２、ａ３３から選択）
ａ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ４１、ａ４２、ａ４３から選択）
ａ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ５１、ａ５２、ａ５３から選択）
ａ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ａ６１、ａ６２から選択）
【００４８】
そこで、本実施形態の健康情報表示装置１においては、演算式としては、まず、前記式（８）を使用して被検者の最大血圧を求め、表示するようにしている。最大血圧を求めるに際しては、まず前述のように入力され、記憶された個人特定情報のうち、年齢に関して、そのアイテムに対応する複数のカテゴリー、例えば▲１▼〜２９歳、▲２▼３０〜３９歳、▲３▼４０〜４９歳、▲４▼５０歳〜のいずれかに分類され、記憶される。また、前記の演算によって求められた肥満に関する一つの指標であるＢＭＩに関しても、そのアイテムに対応する複数のカテゴリー、例えば▲１▼やせ（〜１９）、▲２▼標準（２０〜２４）、▲３▼肥満（２５〜）のいずれかに分類され、記憶される。これらの各カテゴリーの決定は、予め設定入力され記憶された複数の基準値と比較することで自動的に処理される。
【００４９】
Ｓ６２：続いて、飲酒、喫煙、運動、栄養バランスに関するアイテムに対応してそれぞれのカテゴリーから、例えば問診回答形式で被検者が該当するものを選択して入力する。ここで、前記ライフスタイルのアイテムおよびカテゴリーの選択、入力方法は、まず個人データ設定モードスイッチ８をＯＮして、各アイテムを選択する。続いてインクリメント／ディクリメントキー９によりアイテム毎のカテゴリーを選択入力する。この場合、例えば飲酒のアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼飲まない、▲２▼時々飲む、▲３▼ほぼ毎日飲むのいずれかとし、喫煙のアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼吸わない／やめた、▲２▼吸うのいずれかとし、運動のアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼週２回以上、▲２▼週１回以下のいずれかとし、栄養バランスのアイテムに対応するカテゴリーは、▲１▼考えている、▲２▼考えていないのいずれかとし、これらはいずれも予め記憶部１２に設定記憶されている。
【００５０】
Ｓ６３〜Ｓ６４：前述のようにして選択または決定して記憶された各アイテムに対応するカテゴリー・ウエイトを予め記憶したテーブルから読み出し、前記アイテムと関連させて記憶する。この場合、前記アイテム毎のカテゴリーの選択時に、相当するカテゴリー・ウエイトを記憶テーブルから読み出し、記憶するようにしても良い。続いて、前記カテゴリー・ウエイトに基づいて式（８）の演算を行い、結果を表示することができる。
【００５１】
Ｓ７：こうして求められたＢＭＩ、体脂肪率、腹部内臓脂肪横断面積および最大血圧は表示部５に表示される。
【００５２】
以上の例では、演算式として式（８）を用い、最大血圧を求める演算式のアイテムを年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムとしたが、さらに本実施形態の健康情報表示装置１では、肥満度（ＢＭＩ）に替えて、本装置により求められ健康指標としてより成人病との相関が高いと考えられている腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）をアイテムに含めるようにしても良い。これによって、被検者の健康状態をより正確に最大血圧に反映させることができる。以下にその演算式（９）を示す。
ＢＰＣ＝Ａ２＋ａ１ｎ＋ａ７ｎ＋ａ３ｎ＋ａ４ｎ＋ａ５ｎ＋ａ６ｎ・・・（９）
ここで、
Ａ２：定数、
ａ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ１１、ａ１２、ａ１３、ａ１４から選択）
ａ７ｎ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ７１、ａ７２、ａ７３から選択）
ａ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ３１、ａ３２、ａ３３から選択）
ａ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ４１、ａ４２、ａ４３から選択）
ａ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ａ５１、ａ５２、ａ５３から選択）
ａ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ａ６１、ａ６２から選択）
【００５３】
また、前記演算式（９）を使用する場合、本健康情報表示装置１の体脂肪計および内臓脂肪計の機能によって求められた腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）のアイテムについては、そのアイテムに対応する複数のカテゴリー、例えば腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）が、▲１▼少ない（〜４０ｃｍ２）、▲２▼標準（４０〜１００ｃｍ２）、▲３▼肥満（１００ｃｍ２〜）のいずれかに分類され記憶される。これらの各カテゴリーの決定は、予め設定入力され記憶された複数の基準値と比較することで自動的に処理される。
【００５４】
図６には、被検者の血中総コレステロール濃度を求める場合のフローが示されている。なお、このフローにおいても、前記図５に示されるフローと共通する部分についてはその詳細な説明を省略することとする。
【００５５】
血液中の特定成分のうち、例えば総コレステロール濃度を求める際の不特定多数の母集団による調査票の例が表２に示されている。この場合にも、前記表１と同様の調査によって、カテゴリーの選択結果と血中総コレステロール濃度が記入されている。また、年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムの血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）への影響度はアイテム毎の前記カテゴリー・ウエイトで表現される。
【００５６】
【表２】
この表２の例では、血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）の演算式として式（１０）が知られている。
ＴＤＣ＝Ｂ１＋ｂ１ｎ＋ｂ２ｎ＋ｂ３ｎ＋ｂ４ｎ＋ｂ５ｎ＋ｂ６ｎ・・・（１０）
ここで、
Ｂ１：定数、
ｂ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ１１、ｂ１２、ｂ１３、ｂ１４から選択）
ｂ２ｎ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ２１、ｂ２２、ｂ２３から選択）
ｂ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ３１、ｂ３２、ｂ３３から選択）
ｂ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ４１、ｂ４２、ｂ４３から選択）
ｂ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ５１、ｂ５２、ｂ５３から選択）
ｂ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ６１、ｂ６２から選択）
【００５８】
以上の例では、演算式として式（１０）を用い、血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）を求める演算式のアイテムを年齢、肥満度（ＢＭＩ）および各種生活習慣（ライフスタイル）の各アイテムとしたが、さらに本実施形態の健康情報表示装置１では、肥満度（ＢＭＩ）に替えて、本装置により求められ健康指標としてより成人病との相関が高いと考えられている腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）をアイテムに含めるようにしても良い。これによって、被検者の健康状態をより正確に血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）に反映させることができる。以下にその演算式（１１）を示す。
ＴＤＣ＝Ｂ２＋ｂ１ｎ＋ｂ７ｎ＋ｂ３ｎ＋ｂ４ｎ＋ｂ５ｎ＋ｂ６ｎ・・・（１１）
ここで、
Ｂ２：定数、
ｂ１ｎ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ１１、ｂ１２、ｂ１３、ｂ１４から選択）
ｂ７ｎ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ７１、ｂ７２、ｂ７３から選択）
ｂ３ｎ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ３１、ｂ３２、ｂ３３から選択）
ｂ４ｎ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ４１、ｂ４２、ｂ４３から選択）
ｂ５ｎ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ５１、ｂ５２、ｂ５３から選択）
ｂ６ｎ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイト（ｂ６１、ｂ６２から選択）
【００５９】
なお、生活習慣（ライフスタイル）のアイテムについても、塩分摂取状況、緑黄色野菜・果物摂取状況、ストレス、睡眠時間等他のアイテムをさらに追加するようにしても良い。これによって、より多くのアイテムを反映させることができ、正確な血圧または血中特定成分濃度を求めることができる。
【００６０】
本実施形態においては、卓上型の健康情報表示装置について説明したが、この健康情報表示装置を体重計に付設して床置型とすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る健康情報表示装置の正面図（ａ）および側面図（ｂ）である。
【図２】図２は、本実施形態の健康情報表示装置のシステム構成図である。
【図３】図３は、本実施形態の健康情報表示装置の血圧値演算／表示フローを示すフローチャートである。
【図４】図４は、本実施形態の健康情報表示装置の血中総コレステロール濃度演算／表示フローを示すフローチャートである。
【図５】図５は、生活習慣要因のカテゴリー・ウエイトを加味した本実施形態の健康情報表示装置の血圧値演算／表示フローを示すフローチャートである。
【図６】図６は、生活習慣要因のカテゴリー・ウエイトを加味した本実施形態の健康情報表示装置の血中総コレステロール濃度演算／表示フローを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ 健康情報表示装置
２ 本体
３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ 電極
４ 生体インピーダンス測定回路
５ 表示部（表示手段）
６ 電源スイッチ
７ 腹部内臓脂肪横断面積測定開始スイッチ
８ 個人データ設定モードスイッチ
９ インクリメント／ディクリメントキー
１０ Ｉ／Ｏ回路
１１ 中央処理部（演算手段）
１２ 記憶部（記憶手段）
Claims (10)
- 身長、体重、年齢、性別の個人特定情報を入力する入力手段と、この入力手段より入力された個人特定情報を記憶する記憶手段と、被検者の身体の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、前記記憶手段に記憶された個人特定情報に基づいて被験者の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）を演算するとともに、前記個人特定情報と前記生体インピーダンス測定手段により測定された生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率を演算し、かつ前記個人特定情報と前記生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて被検者の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を演算する演算手段と、前記個人特定情報および前記健康指標を表示する表示手段とを備え、
前記演算手段は、さらに、前記個人特定情報と前記肥満度（ＢＭＩ）または前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）とから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報を演算し、この演算結果を前記表示手段に表示することを特徴とする健康情報表示装置。 - 前記最大血圧（ＢＰＣ）は、下記演算式 [ １ ] または演算式 [ ２ ] によって求められる請求項１に記載の健康情報表示装置。
ＢＰＣ＝ｅ １ ×ＢＭＩ＋ｆ １ ・・・・ [ １ ]
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ １ ：回帰係数、ｆ １ ：定数である。
ＢＰＣ＝ｇ １ ×ＶＦＡ＋ｆ ２ ・・・・ [ ２ ]
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ １ ：回帰係数、ｆ ２ ：定数である。 - 前記血液中の各種成分濃度に係る情報は血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）であり、この血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）は、下記演算式 [ ３ ] または演算式 [ ４ ] によって求められる請求項１または２に記載の健康情報表示装置。
ＴＣＤ＝ｅ ２ ×ＢＭＩ＋ｈ １ ・・・ [ ３ ]
ここで、ＢＭＩ：肥満度、ｅ ２ ：回帰係数、ｈ １ ：定数である。
ＴＣＤ＝ｇ ２ ×ＶＦＡ＋ｈ ２ ・・・ [ ４ ]
ここで、ＶＦＡ：腹部内臓脂肪横断面積、ｇ ２ ：回帰係数、ｈ ２ ：定数である。 - 身長、体重、年齢、性別の個人特定情報を入力する入力手段と、この入力手段より入力された個人特定情報を記憶する記憶手段と、被検者の身体の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、前記記憶手段に記憶された個人特定情報に基づいて被験者の健康指標である肥満度（ＢＭＩ）を演算するとともに、前記個人特定情報と前記生体インピーダンス測定手段により測定された生体インピーダンスとに基づいて被験者の体脂肪率を演算し、かつ前記個人特定情報と前記生体インピーダンスまたは体脂肪率とに基づいて被検者の健康指標である腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）を演算する演算手段と、前記個人特定情報および前記健康指標を表示する表示手段とを備え、
前記演算手段は、さらに、前記個人特定情報のうちの年齢に関する情報、前記健康指標としての肥満度（ＢＭＩ）または腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）および被検者への問診に基づいて求められる生活習慣要因の各アイテムの最大血圧または血液中の各種成分濃度への影響度を示すカテゴリー・ウエイトとから被検者の最大血圧または血液中の各種成分濃度に係る情報を演算し、この演算結果を前記表示手段に表示することを特徴とする健康情報表示装置。 - 前記生活習慣要因のアイテムには飲酒、喫煙、運動および摂取栄養バランスに関する要因が含まれる請求項４に記載の健康情報表示装置。
- 前記最大血圧（ＢＰＣ）は、下記演算式 [ ５ ] または演算式 [ ６ ] によって求められる請求項４または５に記載の健康情報表示装置。
ＢＰＣ＝Ａ １ ＋ａ １ｎ ＋ａ ２ｎ ＋ａ ３ｎ ＋ａ ４ｎ ＋ａ ５ｎ ＋ａ ６ｎ ・・・ [ ５ ]
ここで、Ａ １ ：定数、ａ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ２ｎ ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
ＢＰＣ＝Ａ ２ ＋ａ １ｎ ＋ａ ７ｎ ＋ａ ３ｎ ＋ａ ４ｎ ＋ａ ５ｎ ＋ａ ６ｎ ・・・ [ ６ ]
ここで、Ａ ２ ：定数、ａ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ７ｎ ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ａ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。 - 前記血液中の各種成分濃度に係る情報は血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）であり、この血中総コレステロール濃度（ＴＣＤ）は、下記演算式 [ ７ ] または演算式 [ ８ ] によって求められる請求項４〜６のいずれかに記載の健康情報表示装置。
ＴＤＣ＝Ｂ １ ＋ｂ １ｎ ＋ｂ ２ｎ ＋ｂ ３ｎ ＋ｂ ４ｎ ＋ｂ ５ｎ ＋ｂ ６ｎ ・・・ [ ７ ]
ここで、Ｂ １ ：定数、ｂ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ２ｎ ：肥満度（ＢＭＩ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。
ＴＤＣ＝Ｂ ２ ＋ｂ １ｎ ＋ｂ ７ｎ ＋ｂ ３ｎ ＋ｂ ４ｎ ＋ｂ ５ｎ ＋ｂ ６ｎ ・・・ [ ８ ]
ここで、Ｂ ２ ：定数、ｂ １ｎ ：年齢に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ７ｎ ：腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ３ｎ ：飲酒に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ４ｎ ：喫煙に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ５ｎ ：運動に対応するカテゴリー・ウエイト、ｂ ６ｎ ：栄養バランスに対応するカテゴリー・ウエイトである。 - 前記腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ）は、下記演算式 [ ９ ] または演算式 [ １０ ] によって求められる請求項１〜７のいずれかに記載の健康情報表示装置。
ＶＦＡ＝ａ １ ×Ｗ Ｌ ＋ｂ １ ×Ｚ＋ｄ １ ・・・ [ ９ ]
ここで、Ｗ Ｌ ：ウエストサイズ（腹囲）、Ｚ：生体インピーダンス、ａ １ ，ｂ １ ：回帰係数、ｄ １ ：定数である。
ＶＦＡ＝ａ ２ ×Ｗ Ｌ ＋ｃ １ ×ＦＡＴ＋ｄ ２ ・・・ [ １０ ]
ここで、Ｗ Ｌ ：ウエストサイズ（腹囲）、ＦＡＴ：体脂肪率、ａ ２ ，ｃ １ ：回帰係数、ｄ ２ ：定数である。 - 前記入力手段には、前記個人特定情報としてさらに腹部周囲長または腰部周囲長が入力され、前記演算手段は、少なくとも前記腹部周囲長または腰部周囲長に基づいて被検者の腹部内臓脂肪横断面積または腹部内臓脂肪横断面積を推定演算し、この演算結果が被検者の健康指標として前記表示手段に表示される請求項１〜８のいずれかに記載の健康情報表示装置。
- 当該健康情報表示装置が体重計に付設される請求項１〜９のいずれかに記載の健康情報表示装置。
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