JP7330480B2 - 体形データ取得システム、及び体形データ取得プログラム - Google Patents
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Description
(1)全身の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161L及び通電用電極111Lを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極162Lと左足に接触している測定用電極112Lとの間の電位差を測定する。
(2)右脚の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161R及び通電用電極111Rを用いて電流を供給し、右手、右腕、胸部、腹部、右脚部、右足を流れる電流経路において、その左足に接触している測定用電極112Lと右足に接触している測定用電極112Rとの間の電位差を測定する。
(3)左脚の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161L及び通電用電極111Lを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左足に接触している測定用電極112Lと右足に接触している測定用電極112Rとの間の電位差を測定する。
(4)右腕の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161R及び通電用電極111Rを用いて電流を供給し、右手、右腕、胸部、腹部、右脚部、右足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極162Lと右手に接触している測定用電極162Rとの間の電位差を測定する。
(5)左腕の生体インピーダンスの測定は、通電用電極161L及び通電用電極111Lを用いて電流を供給し、左手、左腕、胸部、腹部、左脚部、左足を流れる電流経路において、その左手に接触している測定用電極162Lと右手に接触している測定用電極162Rとの間の電位差を測定する。
基準体形データの選択及び体形データの取得の第1の方法では、選択部53は、1つの基準体形データを選択して、取得部55は、この基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。選択部53は、記憶部54に記憶されている生体情報(以下、「記憶情報」ともいう。)のうちの入力部51及び測定部52にて取得された生体情報(以下、「取得情報」ともいう。)に類似するものを探索し、取得情報に最も類似する記憶情報に対応付けられた基準体形データを選択する。この選択の方法として、以下に3つの例を説明する。
第1の選択方法では、選択部53は、取得情報との類似度が高い記憶情報を探索する。類似度は、取得情報と記憶情報との差によって算出される。具体的には、類似度は、性別、年齢、身長、体重、BMI、脂肪率を変数とする多次元座標空間における取得情報と記憶情報とのユークリッド距離に基づいて計算される。
第2の選択方法でも、選択部53は、取得情報との類似度が高い記憶情報を探索する。ただし、第2の探索方法では、取得情報及び記憶情報を主成分分析によって加工し、取得情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量から類似度を算出する。
第3の選択方法では、記憶部54は、生体情報を入力として、生体情報に対応する基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶している。この予測アルゴリズムとして、生体情報を入力とし、基準体形データ又はその特徴量を出力として構築された、少なくとも3層以上の階層型ニューラルネットワークで学習された予測アルゴリズムを採用することができる。なお、予測アルゴリズムとしては、ニューラルネットワークのほか、k-means、SVM(サポートベクターマシン)、ランダムフォレスト等の他の機械学習モデルを採用できる。
基準体形データの選択及び体形データの取得の第2の方法では、選択部53は、複数の基準体形データを選択して、取得部55は、選択された複数の基準体形データを用いてユーザの体形データを取得する。具体的には、選択部53は、上記の第1~第3の選択方法のいずれかによって取得情報に最も近い所定数の記憶情報を探索し、それらの記憶情報に対応付けられた複数の基準体形データを選択する。取得部55は、選択部53が選択した複数の基準体形データに対して合成処理を行うことで、合成体形データを生成する。
11 本体部
111R、111L 通電用電極
112R、112L 測定用電極
12 ハンドルユニット
13 接続コード
14 収容部
15 ハンドル本体
16R、16L グリップ
161R、161L 通電用電極
162R、162L 測定用電極
17 表示パネル
18A~18D 操作ボタン
20 情報処理端末(ユーザ端末)
50 体形データ取得システム
51 入力部
52 測定部
53 選択部
54 記憶部
55 取得部
56 修正指示受付部
57 表示部
571 修正用画面
Claims (13)
- ユーザの手足間生体インピーダンス、両手間生体インピーダンス、両足間生体インピーダンス、脂肪量、除脂肪量、脂肪厚、筋肉量の少なくとも1つの情報である生体情報を取得する生体情報取得手段と、
生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段と、
前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段と、
を備えた、体形データ取得システム。 - 前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する複数の前記基準体形データを選択し、
前記体形データ取得手段は、前記選択手段が選択した複数の前記基準体形データを合成した合成体形データを生成し、前記合成体形データを用いて前記体形データを取得する、請求項1に記載の体形データ取得システム。 - 前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する1つの前記基準体形データを選択し、
前記体形データ取得手段は、前記選択手段で選択された前記1つの基準体形データを修正して前記体形データを取得する、請求項1に記載の体形データ取得システム。 - 前記体形データ取得手段は、前記合成体形データを修正して前記体形データを取得する、請求項2に記載の体形データ取得システム。
- 前記体形データ取得手段は、修正指示に従って修正を行い、
前記記憶手段は、前記修正の内容を記憶する、請求項3又は4に記載の体形データ取得システム。 - 前記体形データ取得手段は、操作入力、前記ユーザの体形を表す情報、又は前記記憶手段に記憶された前記修正の内容を前記修正指示として修正を行う、請求項5に記載の体形データ取得システム。
- 前記体形データ取得手段は、骨格のサイズ及び/又は姿勢を修正する、請求項3~6のいずれかに記載の体形データ取得システム。
- 前記体形データに基づく人体モデルを表示する表示手段をさらに備え、
前記体形データ取得手段は、操作入力による修正指示に従って修正を行い、
前記表示手段は、前記操作入力を受け付けるとともに前記修正を反映した前記人体モデルを含む画面を表示する、請求項5に記載の体形データ取得システム。 - 前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであり、
前記選択手段は、前記データベースに記憶された前記生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報とのユークリッド距離が近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択する、請求項1~8のいずれかに記載の体形データ取得システム。 - 前記記憶手段は、前記生体情報と前記基準体形データとを対応付けて記憶したデータベースであり、
前記選択手段は、前記生体情報を主成分分析によって加工した、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報を原点とする新たな固有ベクトルの合成ベクトル量を用いて、前記記憶手段に記憶された生体情報のなかから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に近い前記生体情報を特定し、前記データベースにおいて特定された前記生体情報に対応付けられた前記基準体形データを選択する、請求項1~8のいずれかに記載の体形データ取得システム。 - 前記記憶手段は、前記生体情報を入力として、前記生体情報に対応する前記基準体形データを出力として学習された予測アルゴリズムを記憶しており、
前記選択手段は、前記生体情報取得手段で取得した生体情報を前記予測アルゴリズムに入力したときの出力を、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データとして選択する、請求項1~8のいずれかに記載の体形データ取得システム。 - 前記選択手段は、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報、及び前記ユーザの性別、年齢、身長、体重、BMIの少なくとも1つに基づいて、前記基準体形データを選択する、請求項1~11のいずれかに記載の体形データ取得システム。
- 手足間生体インピーダンス、両手間生体インピーダンス、両足間生体インピーダンス、脂肪量、除脂肪量、脂肪厚、筋肉量の少なくとも1つの情報である生体情報に対応付けられた複数の基準体形データを記憶する記憶手段を備えたコンピュータを、
ユーザの前記生体情報を取得する生体情報取得手段、
前記記憶手段に記憶された前記基準体形データから、前記生体情報取得手段が取得した前記生体情報に対応する前記基準体形データを選択する選択手段、及び
前記選択手段で選択した前記基準体形データを用いて前記ユーザの体形データを取得する体形データ取得手段、
として機能させる、体形データ取得プログラム。
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