JP4359292B2 - 身体組成推計装置 - Google Patents

Description

この発明は、生体電気インピーダンス法に基づいて、主として、被験者の体脂肪の状態等を推計するための身体組成推計装置に関する。

人間の除脂肪重量ＬＢＭ、脂肪重量ＦＡＴ等の精密な測定は、主として、二重エネルギＸ線吸収法（Dual energy X-ray Absorptiometry、以下、簡単に、ＤＸＡという）等に代表されるＸ線を使用する測定装置を用いたり、あるいは水中体重法により行われるが、Ｘ線による測定では、装置が大がかりになる上、被爆の虞れがある。また、水中体重法では、浴槽内に被験者が入らねばならず、大変煩雑である。

そこで、無被爆下で取り扱える簡易な装置として、生体電気インピーダンス（Bioelectric Impedance）法を利用する身体組成推計装置が普及してきている。この生体電気インピーダンス法では、生体の電気特性が、組織又は臓器の種類によって著しく異なっており、例えば、ヒトの場合、血液の電気抵抗率は１５０Ω・ｃｍ前後であるのに対して、骨や脂肪の電気抵抗率は１〜５ｋΩ・ｃｍもあることが、利用される。

生体電気インピーダンスは、生体中のイオンによって搬送される電流に対する生体の抵抗（レジスタンス）と、細胞膜、組織界面、あるいは非イオン化組織によって作り出される様々な種類の分極プロセスと関連したリアクタンスとから構成される。
細胞１，１，…は、図１２に示すように、細胞膜２，２，…によって取り囲まれて成り立っており、この細胞膜２，２，…は、電気的には容量（キャパシタンス）の大きなコンデンサと見ることができる。したがって、生体電気インピーダンスは、図１３に示すように、細胞外液抵抗１／Ｙeのみからなる細胞外液インピーダンスと、細胞内液抵抗１／Ｙiと細胞膜容量Ｃmとの直列接続からなる細胞内液インピーダンスとの並列合成インピーダンスと考えることができる。

ところで、従来の身体組成推計装置では、手足の表面電極間に流すべき正弦波交流電流の周波数を、電気位相角φが最大になる時の周波数（特性周波数）である略５０ｋＨｚに固定した状態で、被験者の生体電気インピーダンスを測定する構成となっているため、細胞外液抵抗１／Ｙeと、細胞内液抵抗１／Ｙiとを分離して求めることができず、細胞外液インピーダンスと細胞内液インピーダンスとの並列合成インピーダンスに基づいて、しかも、細胞膜の容量成分を含んだ生体電気インピーダンスに基づいて、被験者の体脂肪の状態を推計していたため、除脂肪重量ＬＢＭ、脂肪重量ＦＡＴ等の推計精度が余り良くない、という欠点があった。

この欠点を解消する手段として、マルチ周波のプローブ電流を生成し、生成しマルチ周波のプローブ電流を被験者の体に投入し、その際の電流及び被験者の被電圧測定表面部位間の電圧を測定し、該被験者の生体電気インピーダンスを測定することにより、細胞外液抵抗１／Ｙe と、細胞内液抵抗１／Ｙi とを（細胞膜容量Ｃｍを含まない）純粋な抵抗値として求め、求められた細胞外液抵抗１／Ｙeと細胞内液抵抗１／Ｙiとに基づいて、被験者の体脂肪の状態を推計する身体組成推計装置が提供されている（この出願人の出願に係る特開平１０−１４８９９号公報等参照）。

しかしながら、上記出願に係るマルチ周数インピーダンス法によれば、単一周波数（５０ｋＨｚ）を用いたインピーダンス法に較べて明らかに推計精度の向上が認められ、マルチ周数インピーダンス法により推計された脂肪重量とＤＸＡで測定した脂肪重量との相関係数が０．９１８と高いものの、体重と除脂肪重量との差をとる体脂肪量等の算出には、これで、充分であるとはいえない。

特開平１０−１４８９９号公報

この発明は、上述の事情に鑑みてなされたもので、被験者の体脂肪の状態を、さらに、一段と正確に推計できる身体組成推計装置を提供することを目的としている。

請求項１記載の発明は、１以上の周波数のプローブ電流を各周波数毎に生成し、生成された前記プローブ電流を被験者の体に投入して、その際に生体に印加される電圧及び生体に流れる電流を測定する生体電気量測定手段と、
該生体電気量測定手段からの測定結果に基づいて、前記被験者の体の周波数無限大時及び周波数０時の電気アドミッタンス又は電気インピーダンスを算出する電気アドミッタンス／電気インピーダンス算出手段と、
式（２）を用いて、前記被験者の細胞外液量ＥＣＦ、細胞内液量ＩＣＦ、又は、体水分量ＴＢＷのうち少なくとも１つを推計する細胞外液量、細胞内液量、又は、体水分量推計手段とを備えてなることを特徴としている。
Ｆ＝Ｒｍ／｛Ｒｉｎｆ ^−１−Ｒｏ^−１ ｝
Ｒｉｃｆ＝｛−Ｒｍ＋（Ｒｍ^２＋４Ｆ）^０．５｝／２
Ｒｅｃｆ＝１／｛Ｒｉｎｆ ^−１−Ｒｉｃｆ ^−１｝
Ｒｏ＝１／Ｙｏ
Ｒｉｎｆ＝１／Ｙ（∞）
ＬＥＡＮ＝Ａ・Ｈ^２／Ｒｅｃｆ＋Ｂ・Ｈ^２／Ｒｉｃｆ＋Ｃ・Ｈ^Ｅ
ＥＣＦ＝Ａ・Ｈ^２／Ｒｅｃｆ＋Ｄ・ＬＥＡＮ
ＩＣＦ＝Ｂ・Ｈ^２／Ｒｉｃｆ＋２Ｄ・ＬＥＡＮ
ＴＢＷ＝ＥＣＦ＋ＩＣＦ …（２）
Ｒｉｃｆ ：細胞内液の抵抗
Ｒｅｃｆ ：細胞外液の抵抗
Ｒｉｎｆ ：周波数無限大時の電気インピーダンス
Ｒｏ ：周波数０時の電気インピーダンス
Ｙ（∞） ：周波数無限大時の電気アドミッタンス
Ｙｏ ：周波数０時の電気アドミッタンス
ＬＥＡＮ：被験者の体の除骨重量・脂肪重量
Ｈ ：被験者の身長
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｒｍ：定数（Ｒｍは細胞膜の抵抗に相当する）
Ｆ ：中間変数
請求項２記載の発明は、請求項１記載の身体組成推計装置に係り、前記定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｒｍは、男女別に定め、電極を被験者の同じ側の手首及び足首に付けた場合、表４に示した値の０．５倍乃至２倍であることを特徴としている。

請求項１記載の構成によれば、細胞膜抵抗が有限であることを考慮して、被験者の細胞外液量ＥＣＦ、細胞内液量ＩＣＦ、又は、体水分量ＴＢＷが求められるので、被験者の体脂肪の状態を、さらに、一段と正確に推計できる。

以下、図面を参照して、この発明の実施の形態について説明する。説明は、実施例を用いて具体的に行う。
図１は、この発明の一実施例である身体組成推計装置の電気的構成を示すブロック図、図２は、同身体組成推計装置の使用状態を模式的に示す模式図、図３は、人体のインピーダンス軌跡を示す図、図４は、人体組織の電気的等価回路図、図５は、周波数無限大時の人体組織の電気的等価回路図、図６は、同身体組成推計装置の動作手順を示すフローチャート、図７は、同身体組成推計装置における表示器の表示例を示す図、図８は、ＤＸＡにより求められた除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮと、同身体組成推計装置を用いて求められた除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮとの相関図、図９は、ＤＸＡにより求められた骨重量ＢＭＣと、同身体組成推計装置を用いて求められた骨重量ＢＭＣとの相関図、図１０は、ＤＸＡにより求められた脂肪重量ＦＡＴと、同身体組成推計装置を用いて求められた脂肪重量ＦＡＴとの相関図、また、図１１は、ＤＸＡにより求められた脂肪重量ＦＡＴと従来の身体組成推計装置を用いて求められた脂肪重量ＦＡＴとの相関図である。

この例の身体組成推計装置４は、除骨重量・脂肪重量、脂肪重量、体脂肪率等、被験者の体脂肪の状態等を推計する装置に係り、図１及び図２に示すように、被験者の体Ｅに測定信号としてマルチ周波のプローブ電流Ｉｂを周波数毎に流すための信号出力回路５と、被験者の体Ｅを流れるマルチ周波のプローブ電流Ｉｂを検出するための電流検出回路６と、被験者の手足間の電圧Ｖｐを検出するための電圧検出回路７と、入力装置としてのキーボード８と、出力装置としての表示器９と、装置各部を制御すると共に、各種演算処理を行うＣＰＵ（中央処理装置）１０と、ＣＰＵ１０の処理プログラムを記憶するＲＯＭ１１と、各種データを一時記憶するデータ領域及びＣＰＵ１０の作業領域が設定されるＲＡＭ１２と、測定時に被験者の手甲部Ｈａや足甲部Ｌｅの皮膚表面に導電可能に貼り付けられる４個の表面電極Ｈｐ,Ｈｃ,Ｌｐ,Ｌｃとから概略構成されている。

上記キーボード８は、被験者の身長、年齢、体重等を入力するためのテンキーや機能キー、及び操作者（又は被験者）が測定開始／測定終了を指示するための開始／終了スイッチ等を有して構成されている。キーボード８から供給される身長データ、年齢データ、体重データは、図示せぬキーコード発生回路でキーコードに変換されてＣＰＵ１０に供給される。ＣＰＵ１０は、コード入力された各種操作信号及び身長データ等をＲＡＭ１２のデータ領域に一時記憶する。

上記信号出力回路５は、ＰＩＯ（パラレル・インタフェース）５１、測定信号発生器５２及び出力バッファ５３から構成されている。測定信号発生器５２は、所定の掃引周期で、ＰＩＯ５１を介してＣＰＵ１０から信号発生指示信号ＳＧが供給されると、周波数が、例えば１ｋＨｚ〜４００ｋＨｚの範囲で、かつ、１５ｋＨｚの周波数間隔で段階変化する測定信号（電流）Ｉａを、所定の掃引回数Ｎに亘って、繰り返し生成して、出力バッファ５３に入力する。出力バッファ５３は、入力される測定信号Ｉａを定電流状態に保ちながら、マルチ周波のプローブ電流Ｉｂとして表面電極Ｈｃに送出する。この表面電極Ｈｃは、測定時、被験者の手甲部Ｈａに導電可能に貼り付けられ、これにより、１００〜８００μＡの範囲にある電流Ｉｂが被験者の体Ｅ（図２）を流れることになる。

上記電流検出回路６は、Ｉ／Ｖ変換器（電流／電圧変換器）６１、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）６２、Ａ／Ｄ変換器６３及びサンプリングメモリ６４から概略構成されている。Ｉ／Ｖ変換器６１は、被験者の体Ｅ、すなわち被験者の手甲部Ｈａ（図２）に貼り付けられた表面電極Ｈｃと足甲部Ｌｅに貼り付けられた表面電極Ｌｃとの間を流れるマルチ周波のプローブ電流Ｉｂを検出して電圧Ｖｂに変換し、変換により得られた電圧ＶｂをＢＰＦ６２に供給する。ＢＰＦ６２は、入力された電圧Ｖｂのうち、略１ｋＨｚ〜８００ｋＨｚの帯域の電圧信号のみを通して、Ａ／Ｄ変換器６３に供給する。

Ａ／Ｄ変換器６３は、ＣＰＵ１０が発行するデジタル変換指示に従って、アナログの入力電圧Ｖｂをデジタルの電圧信号Ｖｂに変換した後、デジタル化された電圧信号Ｖｂを電流データＶｂとして、サンプリング周期毎、測定信号Ｉａの周波数毎にサンプリングメモリ６４に格納する。また、サンプリングメモリ６４は、ＳＲＡＭから構成され、測定信号Ｉａの周波数毎に一時格納されたデジタルの電流データＶｂを、ＣＰＵ１０の求めに応じて、ＣＰＵ１０に送出する。

電圧検出回路７は、差動増幅器７１、ＢＰＦ（バンドパスフィルタ）７２、Ａ／Ｄ変換器７３及びサンプリングメモリ７４から構成されている。差動増幅器７１は、被験者の体Ｅ、すなわち被験者の手甲部Ｈａに貼り付けられた表面電極Ｈｐと足甲部Ｌｅに貼り付けられた表面電極Ｌｐとの間の電圧（電位差）を検出する。ＢＰＦ７２は、入力された電圧Ｖｐのうち、略１ｋＨｚ〜８００ｋＨｚの帯域の電圧信号のみを通して、Ａ／Ｄ変換器７３に供給する。
Ａ／Ｄ変換器７３は、ＣＰＵ１０が発行するデジタル変換指示に従って、アナログの入力電圧Ｖｐをデジタルの電圧信号Ｖｐに変換した後、デジタル化された電圧信号Ｖｐを電圧データＶｐとして、サンプリング周期毎、測定信号Ｉａの周波数毎にサンプリングメモリ７４に格納する。また、サンプリングメモリ７４は、ＳＲＡＭから構成され、測定信号Ｉａの周波数毎に一時格納されたデジタルの電圧データＶｐを、ＣＰＵ１０の求めに応じて、ＣＰＵ１０に送出する。
なお、ＣＰＵ１０は、２つのＡ／Ｄ変換器６３，７３に対して同一のタイミングでデジタル変換指示を行う。

ＲＯＭ１１は、ＣＰＵ１０の処理プログラムとして、主プログラムの他、例えば、インピーダンス算出サブプログラム、インピーダンス軌跡算出サブプログラム、周波数０時・周波数無限大時アドミッタンス決定サブプログラム（以下、単に、アドミッタンス決定サブプログラムという）、除骨重量・脂肪重量推計サブプログラム、骨重量推計サブプログラム、脂肪重量推計サブプログラム、及び体脂肪率推計サブプログラム等を格納する。
各種プログラムは、ＲＯＭ１１からＣＰＵ１０に読み込まれ、ＣＰＵ１０の動作を制御する。なお、これらのサブプログラムを記録する記録媒体は、ＲＯＭ１１等の半導体メモリに限らず、磁気ディスク、磁気テープ等の磁気的メモリ、ＲＯＭやＲＡＭ等の半導体メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の光磁気メモリ、光学的メモリその他の記録媒体であっても良い。

ここで、インピーダンス算出サブプログラムは、該サブプログラム記述されたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１０に、サンプリングメモリ６４，７４に記憶された周波数毎の電流データ及び電圧データを順次読み出して、各周波数についての被験者の生体電気インピーダンスを算出する処理を実行させる。
「従来の技術」欄で説明したように、細胞膜２，２，…は、容量の大きなコンデンサとみることができるため、外部から印加された電流は、周波数の低いときには、図１２に実線Ａ，Ａ，…で示すように、細胞外液３のみを流れる。しかし、周波数が高くなるにつれて、細胞膜２，２，…を通って流れる電流が増え、周波数が非常に高くなると、同図に破線Ｂ，Ｂ，…で示すように、細胞１，１，…内を通って流れるようになる。

インピーダンス軌跡算出サブプログラムは、記述されたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１０に、インピーダンス算出サブプログラムの制御の下で得られた各周波数についての被験者の生体電気インピーダンスに基づいて、最小二乗法の演算手法に従って、周波数０時及び周波数無限大時にまで外挿して周波数０から周波数無限大までのインピーダンス軌跡を算出する処理を実行させる。
「従来の技術」欄では、人体の組織を単純な電気的等価回路（図１３）で表したが、実際の人体の組織では、いろいろな大きさの細胞が不規則に配置されているので、実際の人体のインピーダンス軌跡は、図３に実線Ｄで示すように、中心が実軸より上がった円弧となり、電気的等価回路は、図４に示すように、時定数τ＝Ｃmk／Ｙikが分布している分布定数回路で表される。なお、同図において、１／Ｙeは細胞外液抵抗、１／Ｙikは各細胞の細胞内液抵抗、Ｃmkは各細胞の細胞膜容量を示す。

アドミッタンス決定サブプログラムは、記述されたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１０に、インピーダンス軌跡算出サブプログラムの制御の下で得られたインピーダンス軌跡に基づいて、周波数０時の生体電気アドミッタンス（以下、周波数０時アドミッタンスともいう）Ｙ（０）と周波数無限大時の被験者の生体電気アドミッタンス（以下、周波数無限大時アドミッタンスともいう）Ｙ（∞）とを決定する処理を実行させる。

ここで、周波数０における生体電気インピーダンスは、細胞外液抵抗と等価となるので、求められた周波数０時アドミッタンスＹ（０）は、細胞外液抵抗の逆数なのである。また、周波数無限大では、図５に示すように、細胞膜が容量を失い、生体電気インピーダンスは、細胞内液抵抗と細胞外液抵抗との合成抵抗と等価（図５）になる。したがって、周波数無限大時アドミッタンスＹ（∞）は、細胞内液抵抗と細胞外液抵抗との合成抵抗の逆数なのである。

除骨重量・脂肪重量推計サブプログラムは、該サブプログラムに記述されたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１０に、アドミッタンス決定サブプログラムの制御の下で求められた周波数０時アドミッタンスＹ（０）と、周波数無限大時アドミッタンスＹ（∞）と、キーボード８を介して入力された被験者の身長Ｈとに基づいて、具体的には、式（３）を用いて、「被験者の体重から骨重量及び脂肪重量を除いた重量」であると定義される除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮを推計する処理を実行させる。

ＬＥＡＮ＝ａＹ（０）Ｈ² ＋ｂＹ（∞）Ｈ² ＋ｃＨ³ ＋ｄ …（３）
Ｙ（０）：外挿して得られた周波数０時アドミッタンス［１／Ω］
Ｙ（∞）：外挿して得られた周波数無限大時アドミッタンス
Ｈ：被験者の身長［ｃｍ］
ａ，ｂ，ｃ，ｄ：定数

式（３）は、多数の被験者について予め標本調査を実施した結果得られた除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮの重回帰式であり、男女別に、定数ａ，ｂ，ｃは、ＤＸＡで測定した除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮをＹ（０）Ｈ²，Ｙ（∞）Ｈ²，Ｈ³の３つの説明変数で重回帰分析して求められたものであり、この例においては、男性に対しては、ａ＝９８．２６±２０％、ｂ＝３０６．０７±２０％、ｃ＝０．００２９±２０％が与えられ、女性に対しては、ａ＝１８５．６９±２０％、ｂ＝１６９．４１±２０％、ｃ＝０．００３０±２０％が与えられる。
一方、定数ｄは、式（３）の左辺の平均値と、右辺の第１項〜第３項の和の平均値との差から求められたものである。

また、骨重量推計サブプログラムは、該サブプログラムに記述されたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１０に、キーボード８を介して入力された被験者の年齢ＡＧＥ、身長Ｈ、及び体重Ｗに基づいて、具体的には、式（４）を用いて、被験者の骨重量ＢＭＣを推計する処理を実行させる。

ＢＭＣ＝ｅＡＧＥ＋ｆＨ＋ｇＷ＋ｈ …（４）
ＡＧＥ：被験者の年齢
Ｈ：被験者の身長［ｃｍ］
Ｗ：被験者の体重［ｋｇ］
ｅ，ｆ，ｇ，ｈ：定数
式（４）は、多数の被験者について予め標本調査を実施した結果得られた骨重量ＢＭＣの重回帰式であり、定数ｅ，ｆ，ｇは、ＤＸＡで測定した骨重量ＢＭＣをＡＧＥ，Ｈ，Ｗの３つの説明変数で重回帰分析して求められたものであり、男性に対しては、ｅ＝２．１３±２０％、ｆ＝２２．６５±２０％、ｇ＝４６．１１±２０％が与えられ、女性に対しては、ｅ＝−１１．３７±２０％、ｆ＝２１．０３±２０％、ｇ＝２０．９８±２０％が与えられる。一方、定数ｈは、式（４）の左辺の平均値と、右辺の第１項〜第３項の和の平均値との差から求めたものである。

また、脂肪重量推計サブプログラムは、該サブプログラムに記述されたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１０に、キーボード８を介し入力された被験者の体重Ｗと、除骨重量・脂肪重量推計サブプログラムの制御の下で得られた除骨重量・脂肪重量重量ＬＥＡＮと、骨重量推計サブプログラムの制御の下で骨重量ＢＭＣとに基づいて、具体的には、式（５）を用いて、被験者の脂肪重量ＦＡＴを推計する処理を実行させる。

ＦＡＴ＝Ｗ−（ＬＥＡＮ＋ＢＭＣ） …（５）
Ｗ：被験者の体重［ｋｇ］
ＬＥＡＮ：被験者の体の除骨重量・脂肪重量［ｋｇ］
ＢＭＣ：被験者の骨重量［ｋｇ］

また、体脂肪率推計サブプログラムは、該サブプログラムに記述されたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１０に、脂肪重量推計サブプログラムの制御の下で推計された脂肪重量ＦＡＴと、キーボード８を介して入力された体重Ｗとに基づいて、具体的には、式（６）を用いて、被験者の体脂肪率％ＦＡＴを算出する処理を実行させる。

％ＦＡＴ＝１００ＦＡＴ／Ｗ …（６）

ＲＡＭ１２のデータ領域には、さらに、インピーダンス算出サブプログラム等により得られた被験者の生体電気インピーダンスを周波数毎に格納する生体電気インピーダンス記憶領域と、周波数０時アドミッタンスＹ（０）及び周波数無限大時アドミッタンスＹ（∞）を記憶するアドミッタンス記憶領域と、キーボード８を介して入力された被験者の身長データを格納する身長データ記憶領域と、キーボード８を介して入力された被験者の年齢を格納する年齢データ記憶領域と、キーボード８を介して入力された被験者の体重を格納する体重データ記憶領域と、除骨重量・脂肪重量記憶領域と、ＢＭＣ記憶領域と、脂肪重量推計サブプログラムにより得られた脂肪重量を記憶する脂肪重量記憶域と、体脂肪率推計サブプログラムにより得られた体脂肪率を記憶する体脂肪率記憶領域が設定される。

表示器９は、例えば、カラー表示が可能な液晶表示パネルからなり、キーボード８からの入力データ、例えば、被験者の身長等やＣＰＵ１０の演算結果、例えば、除骨重量・脂肪重量、脂肪重量、体脂肪率、インピーダンス軌跡等を表示する。

次に、この例の動作について説明する。
まず、測定に先だって、図２に示すように、操作者（又は被験者）が、２個の表面電極Ｈｃ,Ｈｐを被験者の手甲部Ｈａに、２個の表面電極Ｌｐ,Ｌｃを被験者の同じ側の足甲部Ｌｅにそれぞれ当着する、例えば、導電クリームを介して貼り付ける。以下、表面電極について説明する。この貼り付ける表面電極のうち、表面電極Ｈｃ,Ｌｃは、それぞれマルチ周波のプローブ電流において、その周期毎に電流流入表面電極及び電流流出表面電極が入れ替わる電極として用いられるものであり、また、表面電極Ｈｐ,Ｌｐは、表面電極Ｈｃ,Ｌｃから生体へのマルチ周波のプローブ電流の投入により電圧検出部位に発生している電圧を取り出す電極である。表面電極Ｈｐ,Ｌｐは、２個の表面電極Ｈｃ,Ｌｃのうちの一方が流入表面電極になるときに該流入表面電極よりも上流側であって人体の中心に近い生体表面部位に当着される電極であり、該投入状態において他方は、電流流出表面電極よりも下流側であって人体の中心に近い生体表面部位に当着される電極である。操作者（又は被験者自身）が身体組成推計装置４のキーボード８を操作して、被験者の身長、年齢、体重を入力してＲＡＭ１２の身長データ記憶領域、年齢データ記憶領域、体重データ記憶領域に記憶させる。

次に、操作者（又は被験者自身）が、キーボード８の開始／終了スイッチをオンにすると、これより、ＣＰＵ１０は、図６に示す処理の流れに従って、動作を開始する。まず、ステップＳＰ１０において、ＣＰＵ１０は、信号出力回路５の測定信号発生器５２に、信号発生指示信号ＳＧを供給する。測定信号発生器５２は、ＣＰＵ１０から信号発生指示信号ＳＧを受け取ると、駆動を開始して、全測定時間の間、所定の掃引周期で、周波数が、１ｋＨｚ〜４００ｋＨｚの範囲で、かつ、１５ｋＨｚの周波数間隔で段階変化する測定信号Ｉａを順次に生成して、出力バッファ５３に入力する。出力バッファ５３は、入力される測定信号Ｉａを定電流状態（１００〜８００μＡに範囲の一定値）に保ちながら、順次に周波数を異にして生成されるマルチ周波のプローブ電流Ｉｂとして表面電極Ｈｃに送出する。これにより、定電流Ｉｂが、表面電極Ｈｃから被験者の体Ｅを流れ、測定が開始される。

電流Ｉｂが被験者の体Ｅに供給されると、電流検出回路６のＩ／Ｖ変換器６１において、表面電極Ｈｃ,Ｌｃが貼り付けられた手足間を流れるマルチ周波のプローブ電流Ｉｂが検出され、アナログの電圧信号Ｖｂに変換された後、ＢＰＦ６２に供給される。ＢＰＦ６２では、入力された電圧信号Ｖｂの中から１ｋＨｚ〜８００ｋＨｚの帯域の電圧信号成分のみが通過を許されて、Ａ／Ｄ変換器６３へ供給される。Ａ／Ｄ変換器６３では、供給されたアナログの電圧信号Ｖｂが、デジタルの電圧信号Ｖｂに変換され、電流データＶｂとして、所定のサンプリング周期毎、測定信号Ｉａの周波数毎にサンプリングメモリ６４に格納される。サンプリングメモリ６４では、格納されたデジタルの電流データＶｂがＣＰＵ１０の求めに応じて、ＣＰＵ１０に送出される。

一方、電圧検出回路７の差動増幅器７１において、表面電極Ｈｐ,Ｌｐが貼り付けられた手足間で生じた電圧Ｖｐが検出され、ＢＰＦ７２に供給される。ＢＰＦ７２では、入力された電圧信号Ｖｐの中から１ｋＨｚ〜８００ｋＨｚの帯域の電圧信号成分のみが通過を許されて、Ａ／Ｄ変換器７３へ供給される。Ａ／Ｄ変換器７３では、供給されたアナログの電圧信号Ｖｐが、デジタルの電圧信号Ｖｐに変換され、電圧データＶｐとして、所定のサンプリング周期毎、測定信号Ｉａの周波数毎にサンプリングメモリ７４に格納される。サンプリングメモリ７４では、格納されたデジタルの電圧データＶｐがＣＰＵ１０の求めに応じて、ＣＰＵ１０に送出される。ＣＰＵ１０は、プローブ電流Ｉａの掃引回数が、指定された掃引回数Ｎ繰り返す。

そして、掃引回数が指定の回数になると、ＣＰＵ１０は、測定を停止する制御を行った後、図６に示すステップＳＰ１１へ進み、これより、まず、インピーダンス算出サブプログラムを起動して、両サンプリングメモリ６４，７４に格納された周波数毎の電流データ及び電圧データを順次読み出して、各周波数についての被験者の生体電気インピーダンス（掃引回数Ｎ回の平均値）を算出する。算出した生体電気インピーダンスをＲＡＭ１２の生体電気インピーダンス記憶領域に格納する。なお、生体電気インピーダンスの算出には、その成分（抵抗及びリアクタンス）の算出も含まれる。次に、ＣＰＵ１０は、インピーダンス軌跡算出サブプログラムを起動して、インピーダンス算出サブプログラムにより得られた各周波数についての被験者の生体電気インピーダンス及びその成分（抵抗及びリアクタンス）に基づいて、最小二乗法を用いるカーブフィッティングの手法に従って、周波数０から周波数無限大までのインピーダンス軌跡を算出する。このようにして算出されたインピーダンス軌跡は、図７（ａ）,（ｂ）に示すように、中心が実軸より上がった円弧となる。

次に、ＣＰＵ１０は、アドミッタンス決定サブプログラムに従って、インピーダンス軌跡算出サブプログラムの制御の下で得られたインピーダンス軌跡に基づいて、周波数０時アドミッタンスＹ（０）と周波数無限大時アドミッタンスＹ（∞）とを求める。ＣＰＵ１０は、求められた周波数０時アドミッタンスＹ（０）及び周波数無限大時アドミッタンスＹ（∞）をＲＡＭ１２のアドミッタンス記憶領域に格納する。

次いで、ＣＰＵ１０は、除骨重量・脂肪重量推計サブプログラムの制御の下で、アドミッタンス決定サブプログラムの制御の下で算出された周波数０時アドミッタンスＹ（０）と、周波数無限大時アドミッタンスＹ（∞）と、キーボード８を介して入力された被験者の身長Ｈとを、式（３）に代入して、被験者の除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮを推計し、推計した被験者の除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮをＲＡＭ１２の除骨重量・脂肪重量記憶領域に格納する（ステップＳＰ１２）。
このように推計された除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮと、ＤＸＡにより測定された除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮとの相関を図示したのが、図８である。その相関係数ｒは、０．８０２であった。

また、ＣＰＵ１０は、骨重量推計サブプログラムの制御の下で、キーボード８を介して入力された年齢ＡＧＥ、身長Ｈ、及び体重Ｗを、式（４）に代入して、被験者の骨重量ＢＭＣを推計し、推計した骨重量ＢＭＣをＲＡＭ１２のＢＭＣ記憶領域に格納する。このように推計された骨重量ＢＭＣと、ＤＸＡにより測定された骨重量ＢＭＣとの相関を図示したのが、図９である。その相関係数ｒは、０．９１であった。

次に、ＣＰＵ１０は、脂肪重量推計サブプログラムの制御の下で、除骨重量・脂肪重量推計サブプログラムを起動して得られた被験者の除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮと、骨重量推計サブプログラムを起動して得られた骨重量ＢＭＣと、キーボード８を介して入力された被験者の体重Ｗとを、式（５）に代入して、被験者の脂肪重量を推計し、推計された脂肪重量をＲＡＭ１２の脂肪重量記憶領域に格納する（ステップＳＰ１３）。

このように推計された脂肪重量ＦＡＴと、ＤＸＡにより測定された脂肪重量ＦＡＴとの相関（相関係数ｒ＝０．９３７）を、図１０に示す。また、比較のために、上記従来の身体組成推計装置を用いて推計された脂肪重量ＦＡＴと、ＤＸＡにより測定された脂肪重量ＦＡＴとの相関（相関係数ｒ＝０．９３７）を、図１１に示す。図１０と図１１とを比較すれば判るように、従来装置では脂肪重量ＦＡＴについての相関係数ｒが０．９１８であるのに対して、この例の装置によれば、相関係数ｒが０．９３７と向上する。
また、ＣＰＵ１０は、体脂肪率推計サブプログラムの制御の下で、脂肪重量推計サブプログラムにより得られた脂肪重量と、キーボード８を介して入力された被験者の体重Ｗとを、式（６）に代入して、被験者の体脂肪率を推計し、推計された体脂肪率をＲＡＭ１２の体脂肪率記憶領域に格納する。

次に、ＣＰＵ１０は、ステップＳＰ１４に進んで、上述の各処理で得られた推計値、すなわち、被験者の除骨重量・脂肪重量、骨重量、脂肪重量、体脂肪率等を表示器９に表示させる。そして、一連の処理を終了する。
このように、この例の構成によれば、除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮを推計する際、被験者の身長Ｈの３乗の項までが考慮されるので、被験者の体脂肪の状態を一段と正確に推計できる。
加えて、個人差が認められる骨重量ＢＭＣを考慮して、被験者の脂肪重量が求められるので、被験者の体脂肪の状態を、さらに、一段と正確に推計できる。
以上の実施例のモデルは細胞膜の抵抗を無限大と仮定している。これは細胞膜の抵抗率は十分に大きいということを根拠にしている。

確かに、細胞形状が球形に近い細胞ではこの仮定は正しいとできるが、筋肉繊維細胞のように細長い細胞では、必ずしもこの仮定が通用しないと思われる。なぜなら、繊維細胞の側面は大きな表面積を有するため、例えば細胞膜の抵抗率が大きくても側面の細胞膜の抵抗自体は低下するものと考えられる（抵抗＝抵抗率×膜厚／面積）。すなわち、電流は周波数０においても細胞膜を通過するのである。この様子を図１４に示す。太線は周波数０での電流パスを示し、点線は周波数無限大での電流パスを示す。図１４(a) は普通の細胞の場合であって、周波数が０では細胞内を電流が通過しないので抵抗はもっぱら細胞外液のものである。これに対し、図１４(b) は繊維細胞の場合であって、周波数が０であっても細胞膜の抵抗が有限値をとって、細胞の中を電流が流れ、抵抗は細胞内液と細胞外液との合成になる。図１５は生体電気インピーダンスの等価回路を示す。図１３に示した等価回路に対して容量Ｃmを細胞膜抵抗Ｒmでバイパスした形になっている。手足に電極を装着するタイプのインピーダンス計では、インピーダンスに対する寄与は胴体よりも手足（手足の筋肉）の方が圧倒的に大きい。だから前述したモデルでは周波数０において、細胞内を流れている電流も細胞外を流れている電流と見なされ、ＥＣＦが過大評価されることが考えられる。
そこで、統計的にＥＣＦとＩＣＦが１：２になるような有限の細胞膜抵抗Ｒmを考える。ここでは、細胞膜抵抗Ｒmは簡単のため男女差のみが存在し、固定値をとるものとする。

細胞膜抵抗Ｒm及び周波数無限大時の電気インピーダンスＲinf及び周波数０時の電気インピーダンスＲo によって、細胞内抵抗Ｒicf及び細胞外抵抗Ｒecfは、式（７）に従って導き出せる。
Ｆ ＝１/｛Ｒinf ^-1−Ｒo ^-1｝
Ｒicf＝｛−Ｒm＋（Ｒm²＋４Ｆ）^0.5｝/２
Ｒecf＝１/｛Ｒinf^-1−Ｒicf ^-1｝ …（７）
Ｆ：中間変数
除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮの推定式は式（８）のようになる。
ＬＥＡＮ＝Ａ・Ｈ²/Ｒecf＋Ｂ・Ｈ²/Ｒicf＋Ｃ・Ｈ^E …（８）
Ｈ：被験者の身長［ｃｍ］
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ：定数

ここで、ＥはＬＥＡＮの推定式に定数項が含まれないように決定する。このようにＥを決定すれば小児のような比較的体格の小さいものへの適応性がでる。
式（８）において、第１項を細胞外液量ＥＣＦ、第２項を細胞内液量ＩＣＦとすると、体水分量ＴＢＷは第１項＋第２項となるが、細胞外液量ＥＣＦの中に第１項と独立である成分がある場合は細胞外液量ＥＣＦが過少評価されてしまう。細胞内液量ＩＣＦについても同様である。
そこで、これらの抵抗と独立な水分がＬＥＡＮの中に一定割合で存在し、それらが、１：２の割合でＥＣＦとＩＣＦとに分割されて存在すると仮定する。その割合はＴＢＷ（＝ＥＣＦ＋ＩＣＦ）／ＦＦＭ（Ｆat Ｆree Ｍass：除脂肪体重＝体重−脂肪重量）の平均が０．７３になるように決定する。すわなち、

ＥＣＦ[g]＝Ａ・Ｈ²/Ｒecf＋Ｄ・ＬＥＡＮ
ＩＣＦ[g]＝Ｂ・Ｈ²/Ｒicf＋２Ｄ・ＬＥＡＮ …（９）
前記定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｒmは、男女別に定め、電極を被験者の同じ側の手首及び足首に付けた場合、表５に示した値の０．５倍乃至２倍が適当である。

以上、この発明の実施例を図面により詳述してきたが、具体的な構成はこの実施例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があってもこの発明に含まれる。
例えば、各種身体組成推計式の回帰係数等の数値は、上述の実施例のものに限らず、必要に応じて、変更可能である。

また、上述の実施例では、４個の表面電極Ｈｃ，Ｈｐ，Ｌｃ，Ｌｐのうち、２個の表面電極Ｈｃ，Ｈｐを被験者Ｅの手甲部Ｈａに、残り２個の表面電極Ｌｃ，Ｌｐを被験者Ｅの足甲部Ｌｅに、貼り付けるようにしたが、これに限らず、例えば、各２個ずつ、左右の脚又は手に取り付けるようにしても良い。
また、測定信号（電流）Ｉａの周波数範囲は、１ｋＨｚ〜４００ｋＨｚに限定されない。同様に、第１の実施例の場合は周波数の数も複数である限り任意である。また、生体電気インピーダンスを算出した後に、生体電気アドミッタンスを算出する例を示したが、生体電気アドミッタンスを直接算出するようにしても良く、これには、インピーダンス軌跡を算出する代わりに、アドミッタンス軌跡の算出が用いられる。

また、上述の第１の実施例では、最小二乗法によるカーブフィッティングの手法を用いて、周波数０時及び無限大時の生体電気インピーダンスを求めるようにしたが、これに限らず、浮遊容量や外来ノイズの影響を他の手段により回避できる場合には、例えば、２周波数（５ｋＨｚ以下の低周波と、２００ｋＨｚ以上の高周波）のプローブ電流を生成して被験者に投入し、被験者の体の低周波時の生体電気インピーダンス／アドミッタンスを周波数０時の生体電気インピーダンス／アドミッタンスとみなすと共に、被験者の体の高周波時の生体電気インピーダンス／アドミッタンスを周波数無限大時の生体電気インピーダンス／アドミッタンスとみなすようにしても良い。

また、出力装置は、表示器に限らず、プリンタを用いても良い。
また、上述の実施例における生体電気インピーダンスの測定に、定電流方式でプローブ電流を生体に投入する例を説明したが、定電圧方式でプローブ電流を生体に投入するようにしても良い。
また、複数の周波数は順次に生成するだけでなく、同時に生成してフィルタ等で周波数分離して測定してもよい。

この発明の一実施例である身体組成推計装置の電気的構成を示すブロック図である。 同身体組成推計装置の使用状態を模式的に示す模式図である。 人体のインピーダンス軌跡を示す図である。 人体組織の電気的等価回路図である。 周波数無限大時の人体組織の電気的等価回路図である。 同身体組成推計装置の動作処理手順を示すフローチャートである。 同身体組成推計装置における表示器のインピーダンス軌跡の表示例を示す図である。 ＤＸＡにより求められた除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮと、同身体組成推計装置を用いて求められた除骨重量・脂肪重量ＬＥＡＮとの相関図である。 ＤＸＡにより求められた骨重量ＢＭＣと、同身体組成推計装置を用いて求められた骨重量ＢＭＣとの相関図である。 ＤＸＡにより求められた脂肪重量ＦＡＴと、同身体組成推計装置を用いて求められた脂肪重量ＦＡＴとの相関図である。 従来の身体組成推計装置を用いて求められた脂肪重量ＦＡＴとＤＸＡにより求められた脂肪重量ＦＡＴとの相関図である。 生体の組織を模式的に示す模式図（その１）である。 生体組織の電気的等価回路図（その１）である。 生体の組織を模式的に示す模式図（その２）である。 生体組織の電気的等価回路図（その２）である。

符号の説明

４ 身体組成推計装置
５ 信号出力回路（生体電気量測定手段の一部）
５２ 測定信号発生器
５３ 出力バッファ
６ 電圧検出回路（生体電気量測定手段の一部）
６１ Ｉ／Ｖ変換器
６２ ＢＰＦ
６３ Ａ／Ｄ変換器
６４ サンプリングメモリ
７ 電圧検出回路（生体電気量測定手段の一部）
１０ ＣＰＵ（生体電気量測定手段の一部、電気アドミッタンス／電気インピーダンス算出手段、除骨重量・脂肪重量推計手段、脂肪重量／体脂肪率推計手段）
１１ ＲＯＭ
１２ ＲＡＭ
Ｈｃ，Ｈｐ，Ｌｃ，Ｌｐ 表面電極
Ｅ 被験者の体
Ｈａ 被験者の手甲部
Ｌｅ 被験者の足甲部
Ｉａ 測定信号
Ｉｂ マルチ周波のプローブ電流
Ｖｐ 被験者の手足間の電圧

Claims (2)

1. １以上の周波数のプローブ電流を各周波数毎に生成し、生成された前記プローブ電流を被験者の体に投入して、その際に生体に印加される電圧及び生体に流れる電流を測定する生体電気量測定手段と、
   該生体電気量測定手段からの測定結果に基づいて、前記被験者の体の周波数無限大時及び周波数０時の電気アドミッタンス又は電気インピーダンスを算出する電気アドミッタンス／電気インピーダンス算出手段と、
   式（１）を用いて、前記被験者の細胞外液量ＥＣＦ、細胞内液量ＩＣＦ、又は、体水分量ＴＢＷのうち少なくとも１つを推計する細胞外液量、細胞内液量、又は、体水分量推計手段とを備えてなることを特徴とする身体組成推計装置。
   Ｆ＝Ｒｍ／｛Ｒｉｎｆ ^−１−Ｒｏ^−１｝
   Ｒｉｃｆ＝｛−Ｒｍ＋（Ｒｍ^２＋４Ｆ）^０．５｝／２
   Ｒｅｃｆ＝１／｛Ｒｉｎｆ ^−１−Ｒｉｃｆ ^−１｝
   Ｒｏ＝１／Ｙｏ
   Ｒｉｎｆ＝１／Ｙ（∞）
   ＬＥＡＮ＝Ａ・Ｈ^２／Ｒｅｃｆ＋Ｂ・Ｈ^２／Ｒｉｃｆ＋Ｃ・Ｈ^Ｅ
   ＥＣＦ＝Ａ・Ｈ^２／Ｒｅｃｆ＋Ｄ・ＬＥＡＮ
   ＩＣＦ＝Ｂ・Ｈ^２／Ｒｉｃｆ＋２Ｄ・ＬＥＡＮ
   ＴＢＷ＝ＥＣＦ＋ＩＣＦ …（１）
   Ｒｉｃｆ ：細胞内液の抵抗
   Ｒｅｃｆ ：細胞外液の抵抗
   Ｒｉｎｆ ：周波数無限大時の電気インピーダンス
   Ｒｏ ：周波数０時の電気インピーダンス
   Ｙ（∞） ：周波数無限大時の電気アドミッタンス
   Ｙｏ ：周波数０時の電気アドミッタンス
   ＬＥＡＮ：被験者の体の除骨重量・脂肪重量
   Ｈ ：被験者の身長
   Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｒｍ：定数（Ｒｍは細胞膜の抵抗に相当する）
   Ｆ ：中間変数
2. 前記定数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｒｍは、男女別に定め、電極を被験者の同じ側の手首及び足首に付けた場合、表２に示した値の０．５倍乃至２倍であることを特徴とする請求項１記載の身体組成推計装置。
   

   

Images