KR20180074597A - Apparatus and method for diagnosing sarcopenia based fat free mass index - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 제지방지수에 기초하여 근감소증을 진단하는 기술로서, 연령대, 인종, 성별을 고려하여 산출된 근감소증 기준치와 측정 대상자의 제지방지수를 비교하여 근감소증 여부를 판단하는 기술적 사상에 관한 것이다.The present invention relates to a technique for diagnosing myopenia based on a lipid index and comparing a myopenia reference value calculated based on age, race and sex with a lipid index of a subject to determine whether or not a myopenia has been diagnosed. will be.
인체를 이루는 성분은 대표적으로 지방과 체수분, 단백질, 무기질의 4가지 성분으로 나눌 수 있다. 이러한 4가지 성분의 조합에 따라 인체 구성의 이분화모형인 지방과 체지방, 삼분화 모형인 지방, 체수분 및 잔기량 등으로 구분한다. 인체의 성분은 일정한 비율로 유지하여 상호 조화로운 상태가 되었을 때, 항상성(homeostasis)을 유지하며, 인체 기능이 원활하게 된다. The constituent of the human body can be divided into fat, body water, protein, and mineral. According to the combination of these four components, the differentiation models of the human body are divided into fat and body fat, and fat, body water, and residual amount, which is a three-dimensional model. When the components of the human body are maintained at a constant ratio and are in harmony with each other, the homeostasis is maintained and the human body functions smoothly.
인체의 성분을 분석하기 위한 지표로서 신체질량지수(body mass index, BMI)가 널리 사용되고 있다. 체질량 지수는 단순성과 용이성 때문에 대부분의 역학 연구에서 일상적으로 사용되며, 체지방 비율에 근거하여 비만을 측정할 수도 있다.The body mass index (BMI) is widely used as an index for analyzing the components of the human body. Body mass index is used routinely in most epidemiological studies because of simplicity and ease, and obesity can be measured based on body fat ratio.
특히, 체질량 지수는 제지방지수와 지방지수의 합으로 도출될 수 있다. 이 중에서 제지방지수는 신체를 구성하는 지방을 제외한 몸무게와 측정 대상자의 신장을 이용하여 측정하는 지수로서, 비만뿐만 아니라 근감소증에도 관련이 있다.In particular, body mass index can be derived from the sum of fat and fat index. Among these, lipid index is an index that measures the body weight excluding the fat constituting the body and the height of the person to be measured, and is related to obesity as well as myopenia.
본 발명은 객관적인 통계 자료에 근거하여 측정 대상자의 근감소증 여부를 정확하고 손쉽게 진단하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims at accurately and easily diagnosing whether or not a subject has a muscle weakening based on objective statistical data.
본 발명은 측정 대상자의 연령, 인종, 성별을 고려하여 측정 대상자의 근감소증 여부를 진단함으로써, 진단 결과의 신뢰도를 높이는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to improve the reliability of diagnosis results by diagnosing whether or not the measurement subject has myopenia in consideration of the age, race and sex of the measurement subject.
일실시예에 따른 근감소증 진단 장치는 측정된 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출하는 산출부, 및 상기 산출된 제지방지수와 근감소증 기준치를 대비하여 근감소증 여부를 판단하는 진단부를 포함하고, 상기 근감소증 기준치는 통계 모집단으로부터 추출된 제지방지수 분포에 대한 데이터로부터 결정될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the apparatus for diagnosing myopenia includes a calculator for calculating a lipid index from measured body composition information, and a diagnosis unit for determining whether or not a myopenia is caused by comparing the calculated lipid index with a myopenia reference value, The myopenia reference value can be determined from data on the lipid profile distribution extracted from the statistical population.
일실시예에 따른 상기 산출부는, 상기 측정된 신체 구성 정보 중에서 제지방 정보 및 체지방 정보를 이용하여 상기 제지방지수를 산출할 수 있다.The calculating unit may calculate the local index using the local information and the body fat information among the measured body configuration information.
일실시예에 따른 상기 근감소증 기준치는 상기 데이터 중에서 준거 집단의 제지방지수에 대한 백분위수에 해당하고, 상기 진단부는, 상기 백분위수가 상기 근감소증 기준치 미만인 경우에 근감소증으로 판단할 수 있다.The hypothetical reference value according to one embodiment corresponds to the percentile of the reference index of the reference group in the data, and the diagnosis unit may determine that the percentile is less than the hypothetical reference value.
일실시예에 따른 상기 진단부는, 상기 산출된 제지방지수가 상기 준거 집단의 제지방 지수 분포의 5백분위수 보다 작거나 같은 경우에 근감소증으로 판단할 수 있다.The diagnosis unit according to an embodiment may determine that the myelopathy index is less than or equal to the fifth percentile of the lipid profile distribution of the reference group.
일실시예에 따른 상기 진단부는, 연령대별, 성별, 및 인종별로 서로 다른 근감소증 기준치를 적용하여 근감소증 여부를 판단할 수 있다.The diagnosis unit according to an exemplary embodiment may determine whether or not a muscle weakening is caused by applying a different muscle acuity threshold value for each age group, sex, and race.
일실시예에 따른 근감소증 진단 장치는 측정 대상자들에 대한 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보를 수집하는 수집부, 상기 수집된 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출하는 산출부, 상기 산출된 제지방지수의 정규 분포로부터 근감소증 기준치를 설정하는 설정부를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the diagnosis apparatus for diagnosing a myopenia includes a collection unit for collecting height information, weight information, and body composition information for the measurement subjects, calculation for calculating a lipid index from the collected height information, weight information, and body composition information And a setting unit for setting a muscle reduction reference value from the normal distribution of the calculated fat lip index.
일실시예에 따른 상기 수집부는, 미리 지정된 기준 이상의 수를 초과하는 측정 대상자들로부터 상기 신장 정보, 상기 체중 정보 및 상기 신체 구성 정보를 수집하고, 상기 신체 구성 정보는 제지방 정보 및 체지방 정보를 포함할 수 있다.The collecting unit collects the height information, the weight information, and the body composition information from the measurement subjects whose number exceeds a predetermined reference number, and the body composition information includes local information and body fat information can do.
일실시예에 따른 상기 수집부는, 측정 대상자들에 대한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보를 더 수집하고, 상기 산출부는 상기 수집한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나를 기준으로 상기 산출한 제지방지수를 그룹핑하며, 상기 설정부는 상기 근감소증 기준치를 그룹별로 각각 설정할 수 있다.The collecting unit further collects age information, sex information, and race information about the subjects to be measured, and the calculating unit calculates the age information, the sex information, and the race information based on at least one of the collected age information, sex information, And the setting unit may set the group of the myopenia reference values for each group.
일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 산출부에서, 측정된 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출하는 단계, 및 진단부에서, 상기 산출된 제지방지수와 근감소증 기준치를 대비하여 근감소증 여부를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 근감소증 기준치는 통계 모집단으로부터 추출된 제지방지수의 백분위수 및 표준 점수(T-Score)에 대한 데이터로부터 결정될 수 있다.According to one embodiment, the method for diagnosing myopenia includes the steps of calculating a lipid index from measured body composition information in a calculation unit, and comparing the calculated lipid index with a myopenia reference value to determine whether or not a myopenia is present Wherein the myopenia reference value can be determined from data on percentile and standard score (T-Score) of the fat Lipid Index extracted from the statistical population.
일실시예에 따른 상기 제지방지수를 산출하는 단계는, 상기 측정된 신체 구성 정보 중에서 제지방 정보 및 체지방 정보를 이용하여 상기 제지방지수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The step of calculating the lipid index according to an embodiment may include calculating the lipid index using the lipid information and the body fat information from the measured body composition information.
일실시예에 따른 상기 근감소증 기준치는 상기 데이터 중에서 상기 제지방지수의 백분위수 및 표준 점수(T-Score)에 해당하고, 상기 근감소증 여부를 판단하는 단계는, 상기 제지방지수의 백분위수 및 표준 점수(T-Score)가 상기 근감소증 기준치 미만인 경우에 근감소증으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The method according to one embodiment of the present invention corresponds to a percentile and a standard score (T-Score) of the dietary fat index among the data, and the step of determining whether the diarrhea reduction is feasible includes the steps of: And judging it as a myopenic condition when the standard score (T-score) is less than the reference value of the myopenia syndrome.
일실시예에 따른 상기 근감소증 여부를 판단하는 단계는, 상기 산출된 제지방지수가 근감소 진단을 위한 준거 집단의 제지방분포에 5백분위수보다 작거나 같은 경우 또는 상기 표준 점수(T-Score)가 1.96보다 작거나 같은 경우에 근감소증으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the step of determining whether or not the myopenia is diagnosed may comprise the steps of: if the calculated myelopathy index is less than or equal to the fifth percentile of the reference locus of the reference group for diagnosis of muscle weakness, ) Is less than or equal to 1.96.
일실시예에 따른 상기 근감소증 여부를 판단하는 단계는, 연령대별, 성별, 및 인종별로 서로 다른 근감소증 기준치를 적용하여 근감소증 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The step of determining whether or not the myopenia is caused according to one embodiment may include a step of determining whether or not the myopenia is caused by applying different amounts of myopenia reference values for each age group, sex, and race.
일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 수집부에서, 측정 대상자들에 대한 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보를 수집하는 단계, 산출부에서, 상기 수집된 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출하는 단계, 및 설정부에서, 상기 산출된 제지방지수의 정규 분포로부터 근감소증 기준치를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the method for diagnosing myopenia includes collecting height information, body weight information, and body composition information for a measurement subject in a collecting unit, and calculating the height information, weight information, and body composition information from the collected height information, Calculating a lipid index, and setting a setting of a myopenia reference value from a normal distribution of the calculated lipid index in the setting section.
일실시예에 따른 상기 수집하는 단계는, 측정 대상자들에 대한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보를 더 수집하는 단계를 포함하고, 상기 산출하는 단계는, 상기 수집한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나를 기준으로 상기 산출한 제지방지수를 그룹핑하는 단계를 더 포함하며, 상기 설정하는 단계는, 상기 근감소증 기준치를 그룹별로 각각 설정하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the collecting step further includes collecting age information, sex information, and race information for the subjects to be measured, and the calculating step may include collecting the collected age information, sex information, And grouping the calculated locale indices based on at least one of the race information and the race information, and the setting step may include setting each of the muscle deceleration reference values for each group.
일실시예에 따르면, 객관적인 통계 자료에 근거하여 측정 대상자의 제지방지수를 검사함으로써, 기존 근감소증 진단 기준을 대비하여 근감소증 진단 여부를 정확하고 손쉽게 진단할 수 있다.According to one embodiment, by examining the lipid index of the subject to be measured based on objective statistical data, it is possible to accurately and easily diagnose the diagnosis of myopenia in comparison with the existing diagnosis of myopenia.
일실시예에 따르면, 측정 대상자의 연령, 인종, 성별을 고려하여 측정 대상자의 근감소증 여부를 진단함으로써, 진단 결과의 신뢰도를 높일 수 있다.According to one embodiment, the reliability of the diagnosis result can be improved by diagnosing whether or not the measurement subject has myopenia in consideration of the age, race, and sex of the measurement subject.
도 1은 일실시예에 따른 근감소증 진단 장치를 설명하는 도면이다.
도 2a는 제지방지수에 대비한 체지방지수의 분포를 나타내는 도면이다.
도 2b는 연령별 제지방지수의 정규 분포를 나타내는 도면이다.
도 3은 다른 일실시예에 따른 근감소증 진단 장치를 설명하는 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 근감소증 진단 방법을 설명하는 도면이다.
도 5는 다른 일실시예에 따른 근감소증 진단 방법을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining an apparatus for diagnosing a myopenia syndrome according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2A shows the distribution of the body fat index in comparison with the fat index. FIG.
FIG. 2B is a diagram showing a normal distribution of the lipid index by age.
3 is a view for explaining an apparatus for diagnosing an acute episode according to another embodiment.
4 is a view for explaining a method for diagnosing myopenia according to one embodiment.
5 is a diagram for explaining a method for diagnosing myopenia according to another embodiment.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.It is to be understood that the specific structural or functional descriptions of embodiments of the present invention disclosed herein are presented for the purpose of describing embodiments only in accordance with the concepts of the present invention, May be embodied in various forms and are not limited to the embodiments described herein.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Embodiments in accordance with the concepts of the present invention are capable of various modifications and may take various forms, so that the embodiments are illustrated in the drawings and described in detail herein. However, it is not intended to limit the embodiments according to the concepts of the present invention to the specific disclosure forms, but includes changes, equivalents, or alternatives falling within the spirit and scope of the present invention.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.The terms first, second, or the like may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms may be named for the purpose of distinguishing one element from another, for example without departing from the scope of the right according to the concept of the present invention, the first element being referred to as the second element, Similarly, the second component may also be referred to as the first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between. Expressions that describe the relationship between components, for example, "between" and "immediately" or "directly adjacent to" should be interpreted as well.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises ", or" having ", and the like, are used to specify one or more of the features, numbers, steps, operations, elements, But do not preclude the presence or addition of steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning of the context in the relevant art and, unless explicitly defined herein, are to be interpreted as ideal or overly formal Do not.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. Like reference symbols in the drawings denote like elements.
도 1은 일실시예에 따른 근감소증 진단 장치(100)를 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining an
본 발명은 제지방지수에 기초하여 근감소증을 진단하는 기술로서, 연령대, 인종, 성별을 고려하여 산출된 근감소증 기준치와 측정 대상자의 제지방지수를 비교하여 근감소증 여부를 판단하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a technique for diagnosing myopenia based on a lipid index, and a technique for determining whether or not a myopenia is caused by comparing a myopenum reference value calculated in consideration of ages, races, and gender with a lipid index of a subject to be measured .
본 발명을 이용하면 객관적인 통계 자료에 근거하여 측정 대상자의 제지방지수를 검사할 때, 기 근감소증 진단 기준에 대비하여 근감소증 진단 여부를 정확하고 손쉽게 진단할 수 있고, 측정 대상자의 연령, 인종, 성별을 고려하여 근감소증 여부를 진단함으로써, 진단 결과의 신뢰도를 높일 수 있다.When the present invention is used, it is possible to accurately and easily diagnose the diagnosis of myopenia in preparation for the diagnosis of myopenia when measuring the myelin index of the subject based on objective statistical data. In addition, the age, Diagnosis of myopenia can be made by considering the gender.
이를 위해, 일실시예에 따른 근감소증 진단 장치(100)는 산출부(110) 및 진단부(120)를 포함할 수 있다.To this end, the
일실시예에 따른 산출부(110)는 측정된 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출할 수 있다. 일례로, 신체 구성 정보는 측정 대상자에 대한 제지방 정보 및 체지방 정보를 포함한다.The
산출부(110)는 신체 구성 정보로부터 신체질량지수(body mass index, BMI)나, 생체전기 임피던스(Bioelectrical Impedance Analysis, BIA) 및 체성분분석기를 측정하여 제지방지수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 체성분분석기를 측정하는 것은 체성분분석기를 통하여 산출되는 데이터를 측정하는 것을 포함한다.The calculating
신체질량지수(BMI)란 신장과 체중의 비율을 사용한 체중의 객관적인 지수로 일반적인 사람의 체지방량과 상관관계가 크다고 증명되었다. 체지방은 인체에 있는 지방을 지칭하는데, 측정 대상자의 전체 체중에서 체지방을 제외한 나머지가 제지방으로 산출될 수 있다. 참고로, 신체질량지수(BMI)는 측정 대상자에 대한 체중을 신장의 제곱으로 나눈 값으로서, 제지방지수와 지방지수의 합으로 산출될 수 있다.Body mass index (BMI) is an objective index of body weight using a ratio between height and weight, and has been shown to be highly correlated with general body fat mass. Body fat refers to the fat in the human body. The body fat can be calculated from the whole body weight excluding the body fat. For reference, the body mass index (BMI) is the body weight divided by the height of the kidney, and can be calculated as the sum of the fat index and the fat index.
한편, 생체전기 임피던스(Bioelectrical Impedance Analysis, BIA) 및 체성분분석기를 이용하여 제지방지수를 산출할 수 있다. 이를 위해, 인체에 미세한 교류 전류를 흘려 보내 인체에서 생겨나는 임피던스 인덱스(Impedance index: Z index = 신장2/Z)를 얻어 체수분을 우선 측정할 수 있다. 체수분은 제지방의 일정 비율로 존재한다. 예를 들면 제지방은 체수분의 0.73의 비율로 존재할 수 있다. 그러나, 이 일정 비율은 연령대, 인종, 성별로 조금씩 달라질 수는 있다. 산출부(110)는 체수분량에 대한 일정 비율을 적용하여, 예를 들면 체수분에 '0.73'을 곱해 제지방을 산출할 수 있다.On the other hand, the lipid index can be calculated using bioelectrical impedance (BIA) and body composition analyzer. For this purpose, a fine AC current is flowed through the human body to obtain the impedance index (Z index = height 2 / Z) generated in the human body, and the body water can be measured first. The body water is present in a certain proportion of the fat. For example, fats can be present at a ratio of 0.73 of body water. However, this percentage may vary slightly with age, race, and gender. The calculating
일실시예에 따른 진단부(120)는 산출된 제지방지수와 근감소증 기준치를 대비하여 근감소증 여부를 판단할 수 있다. 이때의 근감소증 기준치는 통계 모집단으로부터 추출된 제지방지수의 백분위수 및 표준 점수(T-Score)에 대한 데이터로부터 결정될 수 있다.The
일례로, 진단부(120)는 표준 점수(T-Score)가 1.96보다 작거나 같은 경우에 근감소증으로 판단할 수 있다.For example, the
예를 들어, 표준 점수(T-Score)에 대비되는 기준값은 근감소증 표준화 연구의 실험값 또는 경험치에 기초하여 1.96으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 1.96은 사용자의 설정에 기초하여 다르게 설정될 수 있으며, 해당 수치에 한정되지 않는다.For example, a reference value relative to a standard score (T-Score) may be set to 1.96 based on the experimental value or experience of a study of the myopenia standardization study. For example, 1.96 can be set differently based on the user's setting, and is not limited to the numerical value.
예를 들어, 표준 점수(T-Score)는 원점수의 평균과 표준 편차를 계산하고, 각 점수의 편차를 계산하며, 계산된 각 편차를 표준편차로 나누어서 Z 점수를 산출하고, Z 점수에 10을 곱하고 50을 더하여 산출될 수 있다.For example, a standard score (T-Score) calculates the mean and standard deviation of the origin, calculates the deviation of each score, calculates the Z score by dividing the calculated deviation by the standard deviation, Multiplied by 50 and added up.
예를 들어, 제지방지수의 백분위수는 통계 모집단의 전체 제지방지수 중 해당 제지방지수의 위치를 나타낼 수 있다.For example, the percentile of the lean index can indicate the position of the lean index among the total lean index of the statistical population.
일례로, 통계 모집단은 수집부(미도시)에 의하여 수집된 분석 모집단 중 통계에 이용되는 표본을 포함한다.For example, the statistical population includes a sample used in the statistics among the analyzed populations collected by the collection unit (not shown).
충분한 분석 모집단을 위해, 대략 2,500명으로부터 수집된 제지방지수로부터 근감소증 기준치가 설정될 수 있다. 근감소증 기준치를 설정하는 구체적인 방법은 이하 도 2a 및 도 2b를 통해서 상세히 설명한다.For a sufficient analysis population, the myopenia threshold can be set from the fat index collected from approximately 2,500 individuals. A specific method of setting the myopenia reference value will be described in detail below with reference to FIGS. 2A and 2B.
도 2a는 제지방지수(Fat-Free Mass Index, FFMI)에 대비한 체지방지수(Fat Mass Index, FMI)의 분포를 나타내는 그래프(210)이다.FIG. 2A is a
그래프(210)의 가로축은 제지방지수에 해당하고, 세로축은 체지방 지수에 해당한다.The horizontal axis of the
그래프(210)에서 보는 바와 같이, 제지방지수가 대략 14.0(kg/ht2)에서 16.0(kg/ht2)의 영역에서는 근감소증으로 예측되는 분석 모집단이 분포할 수 있다. 한편, 제지방지수가 대략 16.0(kg/ht2)에서 22.0(kg/ht2)의 영역에서는 정상으로 예측되는 분석 모집단이 분포할 수 있고, 제지방지수가 대략 22.0(kg/ht2) 이상의 영역에서는 근비대로 예측되는 분석 모집단이 분포할 수 있다.As can be seen from the
도 2b는 연령별 제지방지수의 정규 분포를 나타내는 도면이다.FIG. 2B is a diagram showing a normal distribution of the lipid index by age.
그래프(220)는 그래프(210)에 분포하는 전체 분석 모집단을 연령대별로 그룹핑하여 정규 분포를 나타낸 것이다.The graph 220 shows a normal distribution by grouping the entire analysis population distributed in the
그래프(220)의 가로축은 제지방지수에 해당하고, 세로축은 빈도수에 해당한다.The horizontal axis of the graph 220 corresponds to the lipid index, and the vertical axis corresponds to the frequency.
다수의 분석 모집단으로부터 수집되었던 제지방지수들은 그래프(220)에서 보는 바와 같이 정규 분포로 나타낼 수 있다. 다만, 정규 분포들은 분석 모집단의 연령대, 성별, 인종 등에 따라서 조금씩 다른 분포로 나타날 수 있다. 도면부호 220에서는 분석 모집단에 대한 연령대별 분포의 일례를 나타내며, 도면부호 221은 10대의 제지방지수의 정규 분포, 도면부호 222는 20대의 제지방지수의 정규 분포, 도면부호 223은 30대의 제지방지수의 정규 분포, 도면부호 224는 40대의 제지방지수의 정규 분포, 도면부호 225는 50대의 제지방지수의 정규 분포로 해석될 수 있다. The lipid indices collected from a number of analysis populations can be represented as normal distributions as shown in graph 220. However, normal distributions may appear slightly differently depending on the age group, sex, race, etc. of the analysis population. Reference numeral 220 denotes an example of a distribution according to age groups for the analysis population. Reference numeral 221 denotes a normal distribution of the ten fat indexes, reference numeral 222 denotes a normal distribution of the fat indexes of 20, reference numeral 223 denotes a
한편, 각 그래프에서 세로축에 평행한 점선은 각 정규 분포에서의 준거 집단(reference group)의 제지방지수에 대한 백분위수에 해당한다. 기준 비율은 전체 분석 모집단 중에서 특정 비율의 분석 모집단을 의미하는 것으로서, 예를 들면 정규 분포 중에서 준거 집단의 제지방 지수 분포의 5백분위수 보다 하위 그룹을 구분 지을 수 있다. 이러한 제지방지수를 근감소증 기준치로 설정될 수 있다.On the other hand, the dotted line parallel to the vertical axis in each graph corresponds to the percentile of the local index of the reference group in each normal distribution. The criterion ratio means an analysis population of a certain percentage of the total analysis population. For example, in the normal distribution, the lower frequency group can be divided into five subgroups of the geographical index distribution of the reference population. Such lipid index can be set as a muscle laxity reference value.
예를 들어, 준거 집단은 근감소증을 판단하기 위한 기준 집단을 포함한다.For example, the reference group includes a reference group for judging myopenia.
도 2b에서는 정규 분포를 연령대로 구분하여 각 연령대별로 근감소증 기준치를 설정 하였으나, 연령대뿐만 아니라, 성별, 인종 등을 이용하거나, 연령대, 성별, 인종 등을 조합하여 근감소증 기준치를 설정할 수도 있다.In FIG. 2B, the normal distribution is divided into ages and the myopenia reference value is set for each age group. However, it is also possible to set the reference value for the myopenia using not only the age group but also sex, race or the like, or a combination of age, sex and race.
도 3은 다른 일실시예에 따른 근감소증 진단 장치(300)를 설명하는 도면이다.FIG. 3 is a diagram for explaining an
일실시예에 따른 근감소증 진단 장치(300)는 근감소증 기준치를 설정할 수 있다.The
이를 위해, 일실시예에 따른 근감소증 진단 장치(300)는 수집부(310), 산출부(320), 및 설정부(330)를 포함할 수 있다.For this purpose, the acupuncture
일실시예에 따른 수집부(310)는 측정 대상자들에 대한 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 수집부(310)는 충분한 수의 측정 대상자들에 대한 분석 모집단을 추출할 수 있다. 즉, 수집부(310)는 미리 지정된 기준 이상의 수를 초과하는 측정 대상자들로부터 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보를 수집할 수 있다.The collecting
일실시예에 따른 산출부(320)는 수집된 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출할 수 있다.The
일례로, 산출부(320)는 신체질량지수(body mass index, BMI)나, 생체전기 임피던스(Bioelectrical Impedance Analysis, BIA) 및 체성분분석기를 측정하여 제지방지수를 산출할 수 있다.For example, the
일실시예에 따른 설정부(330)는 산출된 제지방지수의 정규 분포로부터 근감소증 기준치를 설정할 수 있다.The
설정부(330)는 기준 비율을 고려해서 근감소증 기준치를 설정할 수 있다.The
기준 비율은 전체 분석 모집단 중에서 특정 비율의 분석 모집단을 의미하는 것으로서, 예를 들면 정규 분포 중에서 준거 집단의 제지방 지수 분포의 5백분위수 보다 하위 그룹을 구분 지을 수 있다. 설정부(330)는 이러한 제지방지수를 근감소증 기준치로 설정할 수 있다. 또한, 설정부(330)는 측정 대상자들에 대한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나를 고려하여 기준 비율을 다르게 설정하고, 결과적으로 근감소증 기준치를 서로 다르게 적용할 수 있다. 예를 들면, 설정부(330)는 연령대에 따라 기준 비율을 4.5%~5.5%로 다양하게 설정할 수 있다. 근감소증 기준치 역시 기준 비율에 상응하도록 다르게 설정될 수 있다.The criterion ratio means an analysis population of a certain percentage of the total analysis population. For example, in the normal distribution, the lower frequency group can be divided into five subgroups of the geographical index distribution of the reference population. The
일실시예에 따른 수집부(310)는 측정 대상자들에 대한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보를 더 수집할 수 있다. 이에, 산출부(320)는 수집한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나를 기준으로 산출한 제지방지수를 그룹핑할 수 있고, 설정부(330)는 그룹별로 근감소증 기준치를 각각 설정할 수 있다.The collecting
일실시예에 따른 산출부(320)는 측정 대상자들로부터 산출한 제지방지수, 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나가 데이터베이스에 업데이트 되도록 데이터베이스 매니징 시스템에 요청할 수 있다.The calculating
즉, 측정을 위해 측정 대상자로부터 수집한 위 정보들을 이용해서 근감소증 기준치를 설정하기 위해 사용한 빅데이터를 갱신할 수 있다. 이로써, 근감소증에 대한 측정 빈도수가 높아질수록 데이터 학습을 통해 근감소증 진단의 신뢰도 역시 향상될 수 있다.That is, by using the above information collected from the measurement subject for measurement, it is possible to update the big data used for setting the muscle reduction reference value. Thus, as the frequency of measurements for myopenia increases, the reliability of diagnosis of myopenia can also be improved through data learning.
도 4는 일실시예에 따른 근감소증 진단 방법을 설명하는 도면이다.4 is a view for explaining a method for diagnosing myopenia according to one embodiment.
일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 우선 신체 구성 정보를 측정할 수 있다(단계 401). 이를 위해, 근감소증 진단 방법은 측정된 신체 구성 정보, 예를 들면 체중 정보, 신장 정보 및 신체 구성 정보를 이용하여 제지방지수를 산출할 수 있다.The method for diagnosing a myopenia diagnosis according to an exemplary embodiment of the present invention may first measure body composition information (step 401). For this, the diagnosis of myopenia can be made using the measured body composition information, for example, body weight information, kidney information, and body composition information.
다음으로, 근감소증 진단 방법은 측정된 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출할 수 있다(단계 402).Next, the myopenia diagnostic method may calculate the lipid index from the measured body composition information (step 402).
근감소증 진단 방법은 산출된 제지방지수와 근감소증 기준치를 대비하여 근감소증 여부를 판단할 수 있다(단계 403).The diagnosis of myopenia can be made by comparing the calculated myelopathy index with the myopenia reference value (Step 403).
근감소증 기준치는 데이터 중에서 준거 집단의의 제지방지수에 대한 백분위수에 해당하고, 백분위수가 근감소증 기준치 미만인 경우에 근감소증으로 판단될 수 있다.The amount of myopenia is based on the percentile of the regional index of the reference group in the data, and the percentile may be judged to be myopenia when the percentage is less than the reference value of the myopenia.
예를 들어, 근감소증 진단 방법은 산출된 제지방지수가 준거 집단의 제지방지수 분포의 5백분위수 보다 작거나 같은 경우에 근감소증으로 판단할 수 있다.For example, the method for diagnosing myopenia can be judged as myopenia when the calculated myeloid index is less than or equal to the 5th percentile of the lipid profile of the reference group.
또한, 근감소증 진단 방법은 표준 점수(T-Score)가 1.96보다 작거나 같은 경우에 근감소증으로 판단할 수 있다.In addition, the diagnosis of myopenia can be judged to be myopenia when the standard score (T-Score) is less than or equal to 1.96.
예를 들어, 표준 점수(T-Score)에 대비되는 기준값은 근감소증 표준화 연구의 실험값 또는 경험치에 기초하여 1.96으로 설정될 수 있다.For example, a reference value relative to a standard score (T-Score) may be set to 1.96 based on the experimental value or experience of a study of the myopenia standardization study.
근감소증 진단 방법은 연령대별, 성별, 및 인종별로 서로 다른 근감소증 기준치를 적용하여 근감소증 여부를 판단할 수 있다.The diagnosis of myopenia can be based on different age groups, sexes, and races.
도 5는 다른 일실시예에 따른 근감소증 진단 방법을 설명하는 도면이다.5 is a diagram for explaining a method for diagnosing myopenia according to another embodiment.
일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 근감소증 기준치를 설정할 수 있다.The method of diagnosing myopenia according to one embodiment can set a myopenia reference value.
구체적으로, 일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 측정 대상자들에 대한 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보를 수집할 수 있다(단계 501).Specifically, the method for diagnosing myopenia includes collecting height information, weight information, and body composition information of the measurement subjects (step 501).
한편, 일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 측정 대상자들에 대한 연령대 정보, 성 정보, 인종 정보들 더 수집할 수 있다(단계 502). 또한, 일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 수집한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나를 기준으로 제지방지수들을 그룹으로 구분함으로써, 그룹핑할 수 있다(단계 503).Meanwhile, the method for diagnosing myopenia according to one embodiment may further collect age information, sex information, and race information for the measurement subjects (Step 502). In addition, the method for diagnosing myopenia according to one embodiment may group the local indices by grouping them based on at least one of the collected age information, sex information, and race information (step 503).
일실시예에 따른 근감소증 진단 방법은 수집된 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출하고(단계 504), 산출된 제지방지수의 정규 분포로부터 근감소증 기준치를 설정할 수 있다(단계 505).The method for diagnosing myopenia according to one embodiment may comprise calculating a lipid index from the collected kidney information, body weight information, and body composition information (step 504) and setting a myopenia reference value from a normal distribution of the calculated lipid index ( Step 505).
결국, 본 발명을 이용하면 객관적인 통계 자료에 근거하여 측정 대상자의 근감소증 여부를 정확하고 손쉽게 진단할 수 있고, 측정 대상자의 연령, 인종, 성별을 고려하여 측정 대상자의 근감소증 여부를 진단함으로써, 진단 결과의 신뢰도를 높일 수 있다.As a result, according to the present invention, it is possible to accurately and easily diagnose whether or not a subject has a myopenia, based on objective statistical data, and to diagnose the subject's myopenia in consideration of the age, The reliability of the result can be increased.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
100: 근감소증 진단 장치
110: 산출부
120: 진단부100: Myopenia diagnosis apparatus 110:
120:
Claims (18)
상기 산출된 제지방지수와 근감소증 기준치를 대비하여 근감소증 여부를 판단하는 진단부를 포함하고,
상기 근감소증 기준치는 통계 모집단으로부터 추출된 제지방지수 분포에 대한 데이터로부터 결정되는 근감소증 진단 장치.
A calculator for calculating a lipid index from the measured body composition information; And
And a diagnosis unit for determining whether or not the myositis index is compared with the calculated myelopathy index and the myopenia reference value,
Wherein the myopenia reference value is determined from data on a lipid profile distribution extracted from a statistical population.
상기 산출부는,
상기 측정된 신체 구성 정보 중에서 제지방 정보 및 체지방 정보를 이용하여 상기 제지방지수를 산출하는 근감소증 진단 장치.
The method according to claim 1,
The calculating unit calculates,
Wherein the lipid index is calculated using the local information and the body fat information among the measured body composition information.
상기 근감소증 기준치는 상기 데이터 중에서 준거 집단의 제지방지수에 대한 백분위수에 해당하고,
상기 진단부는,
상기 백분위수가 상기 근감소증 기준치 미만인 경우에 근감소증으로 판단하는 근감소증 진단 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the myopenia reference value corresponds to a percentile of the regional index of the reference group in the data,
Wherein the diagnosis unit comprises:
Wherein the percentile is determined to be myopenia when the percentile is less than the reference value for myopenia.
상기 진단부는,
상기 산출된 제지방지수가 상기 준거 집단의 제지방 지수 분포의 5백분위수 보다 작거나 같은 경우에 근감소증으로 판단하는 근감소증 진단 장치.
The method of claim 3,
Wherein the diagnosis unit comprises:
Wherein the myelopathy diagnosis device judges that the calculated myelopathy index is less than or equal to the fifth percentile of the lipoprotein distribution of the reference group.
상기 진단부는,
연령대별, 성별, 및 인종별로 서로 다른 근감소증 기준치를 적용하여 근감소증 여부를 판단하는 근감소증 진단 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the diagnosis unit comprises:
A device for diagnosing myopenia by measuring the degree of myopenia according to age, gender, and race.
상기 수집된 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출하는 산출부; 및
상기 산출된 제지방지수의 정규 분포로부터 근감소증 기준치를 설정하는 설정부
를 포함하는 근감소증 진단 장치.
A collection unit for collecting height information, weight information, and body composition information of the subjects to be measured;
A calculating unit for calculating a lipid index from the collected height information, body weight information, and body composition information; And
A setting unit for setting a muscle-reduction reference value from a normal distribution of the calculated fat-
/ RTI >
상기 수집부는,
미리 지정된 기준 이상의 수를 초과하는 측정 대상자들로부터 상기 신장 정보, 상기 체중 정보 및 상기 신체 구성 정보를 수집하고,
상기 신체 구성 정보는 제지방 정보 및 체지방 정보를 포함하는 근감소증 진단 장치.
The method according to claim 6,
Wherein,
Collecting the height information, the weight information, and the body composition information from the measurement subjects whose number exceeds a predetermined reference number,
Wherein the body composition information includes local information and body fat information.
상기 수집부는,
상기 측정 대상자들에 대한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보를 더 수집하고,
상기 산출부는, 상기 수집한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나를 기준으로 상기 산출한 제지방지수를 그룹핑하고,
상기 설정부는, 상기 근감소증 기준치를 그룹별로 각각 설정하는 근감소증 진단 장치.
The method according to claim 6,
Wherein,
Sex information, sex information, and race information for the subjects to be measured,
Wherein the calculating unit groups the calculated fat index based on at least one of the collected age range information, sex information, and race information,
Wherein the setting unit sets each of the reference values of the myopenia symptom by group.
상기 산출부는,
상기 측정 대상자들로부터 산출한 제지방지수, 상기 연령대 정보, 상기 성 정보, 및 상기 인종 정보 중에서 적어도 하나가 데이터베이스에 업데이트 되도록 데이터베이스 매니징 시스템에 요청하는 근감소증 진단 장치.
9. The method of claim 8,
The calculating unit calculates,
And requests the database management system to update at least one of the lipid index, the age range information, the sex information, and the race information calculated from the subjects to be measured in the database.
진단부에서, 상기 산출된 제지방지수와 근감소증 기준치를 대비하여 근감소증 여부를 판단하는 단계를 포함하고,
상기 근감소증 기준치는 통계 모집단으로부터 추출된 제지방지수의 백분위수 및 표준 점수(T-Score)에 대한 데이터로부터 결정되는 근감소증 진단 방법.
Calculating, in the calculating unit, the lipid index from the measured body composition information; And
Wherein the diagnosing unit includes a step of comparing the calculated fat lip index and the myopenia reference value to determine whether or not the myopenia is present,
Wherein said myopenia reference value is determined from data on percentile and standard score (T-Score) of myelin index extracted from the statistical population.
상기 제지방지수를 산출하는 단계는,
상기 측정된 신체 구성 정보 중에서 제지방 정보 및 체지방 정보를 이용하여 상기 제지방지수를 산출하는 단계
를 포함하는 근감소증 진단 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the calculating the lipid index comprises:
Calculating the lipid index using the local information and the body fat information among the measured body composition information
/ RTI >
상기 근감소증 기준치는, 상기 데이터 중에서 상기 제지방지수의 백분위수 및 표준 점수(T-Score)에 해당하고,
상기 근감소증 여부를 판단하는 단계는,
상기 제지방지수의 백분위수 및 표준 점수(T-Score)가 상기 근감소증 기준치 미만인 경우에 근감소증으로 판단하는 단계
를 포함하는 근감소증 진단 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the myopenia reference value corresponds to a percentile and a standard score (T-Score) of the myelopathy index in the data,
The method of claim 1,
Determining the degree of myopenia when the percentile and the standard score (T-Score) of the dietary fat index are less than the reference value of the myopenia index
/ RTI >
상기 근감소증 여부를 판단하는 단계는,
상기 산출된 제지방지수가 근감소 진단을 위한 준거 집단의 제지방분포에 5백분위수보다 작거나 같은 경우 또는 상기 표준 점수(T-Score)가 1.96보다 작거나 같은 경우에 근감소증으로 판단하는 단계
를 포함하는 근감소증 진단 방법.
13. The method of claim 12,
The method of claim 1,
Determining whether the calculated fat index is less than or equal to the fifth percentile of the fat distribution of the reference group for the diagnosis of muscle weakness or the degree of myopenia when the standard score (T-score) is less than or equal to 1.96
/ RTI >
상기 근감소증 여부를 판단하는 단계는,
연령대별, 성별, 및 인종별로 서로 다른 근감소증 기준치를 적용하여 근감소증 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 근감소증 진단 방법.
11. The method of claim 10,
The method of claim 1,
Determining whether or not a myopenic condition is present by applying different baseline values for myopenia according to age, sex, and race
/ RTI >
산출부에서, 상기 수집된 신장 정보, 체중 정보 및 신체 구성 정보로부터 제지방지수를 산출하는 단계; 및
설정부에서, 상기 산출된 제지방지수의 정규 분포로부터 근감소증 기준치를 설정하는 단계
를 포함하는 근감소증 진단 방법.
Collecting, in the collecting unit, height information, weight information and body composition information of the measurement subjects;
Calculating a lipid index from the collected height information, body weight information, and body composition information; And
In the setting unit, setting a muscle reduction reference value from the normal distribution of the calculated fat lip index
/ RTI >
상기 수집하는 단계는,
상기 측정 대상자들에 대한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보를 더 수집하는 단계
를 포함하는 근감소증 진단 방법.
16. The method of claim 15,
Wherein the collecting comprises:
Further collecting age information, sex information, and race information for the measurement subjects
/ RTI >
상기 산출하는 단계는,
상기 수집한 연령대 정보, 성 정보, 및 인종 정보 중에서 적어도 하나를 기준으로 상기 산출한 제지방지수를 그룹핑하는 단계
를 더 포함하는 근감소증 진단 방법.
17. The method of claim 16,
Wherein the calculating step comprises:
Grouping the calculated locality index based on at least one of the collected age range information, sex information, and race information;
≪ / RTI >
상기 설정하는 단계는,
상기 근감소증 기준치를 그룹별로 각각 설정하는 단계
를 포함하는 근감소증 진단 방법.18. The method of claim 17,
Wherein the setting step comprises:
Setting each of the reference values of the myopenia symptom by groups
/ RTI >
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