WO2010095709A1 - 生体情報測定装置、生体情報測定方法、および体組成測定装置 - Google Patents

Abstract

　他の装置によって取得したデータを利用して精度よく体組成情報を取得する。　このため、ＭＲＩ１０などの他の装置で測定された生体の生体構成成分情報（断面積、部位長さ、皮下脂肪率、内蔵脂肪率など）を入力許容する通信部１１１を備え、前記生体構成成分情報と、インピーダンス検知部１２０で検知したインピーダンスと、荷重検知部１３３で測定した体重とに基づいて前記生体の体組成を演算するステップＳ１０を実行する体重体組成計１００を提供する。

Description

生体情報測定装置、生体情報測定方法、および体組成測定装置

　この発明は、例えば生体の生体情報を取得するような生体情報測定装置、生体情報測定方法、および体組成測定装置に関する。

　従来、様々な生体情報を測定する装置が提案されている。この生体情報を測定する装置として、例えば体組成測定装置では、体脂肪率や皮下脂肪率などの推定方法として、身体のインピーダンスを計測することで脂肪や筋肉の電気的特性の違いから体組成値を算出する方法がある。体組成の推定式は、多人数の被験者の方のＭＲＩやＣＴスキャン、ＤＥＸＡなどの計測データとインピーダンス値との相関関係から算出されている。

　このようなものとして、例えば、ＭＲＩで予め収集されたデータに基づいた回帰分析により作成された推定式を用いて、インピーダンスの測定値等から筋肉量等の身体塑性を推定することが提案されている（特許文献１参照）
　しかし、上述した電気的特性は多少人によって異なるため、推定誤差が生じ得るという問題点がある。特に子供や運動選手などにおいては、推定誤差が大きくなる傾向があるという問題点がある。

国際公開第２００２／４３５８６号

　この発明は、上述の問題に鑑み、他の装置によって取得したデータを利用して精度よく生体情報を取得する生体情報測定装置、生体情報測定方法、および体組成測定装置を提供し、利用者の満足度を向上させることを目的とする。

　この発明は、生体の測定値情報を取得する測定手段と、前記測定手段で得られた測定値情報に基づいて生体情報を算出する演算手段とを備えた生体情報測定装置であって、他の装置で測定された生体の構成成分に関する生体構成成分情報を入力する入力手段を備え、前記演算手段は、前記生体構成成分情報と前記測定値情報に基づいて前記生体情報を演算する生体構成成分反映演算処理を実行する構成である生体情報測定装置であることを特徴とする。

　前記他の装置は、ＭＲＩ（magnetic resonance imaging）やＣＴ（Computed Tomography）やＤＥＸＡ（Dual Energy X-Ray Absorptiometry）など、体組成構成成分情報を取得する適宜の装置とすることができる。

　前記生体構成成分情報は、断面積、部位長さ、皮下脂肪率、内臓脂肪率、皮膚の接触インピーダンス、またはこれらの複数など、生体構成成分に関する適宜の情報とすることができる。

　この発明により、他の装置によって取得したデータを利用して精度よく生体情報を取得することができる。

　またこの発明は、前記生体情報測定装置として用いられる体組成測定装置であって、前記測定値情報を、生体のインピーダンスもしくは体重とし、前記生体情報を、体組成とした体組成測定装置とすることができる。

　これにより、病院などでＭＲＩ（magnetic resonance imaging）やＣＴ（Computed Tomography）やＤＥＸＡ（Dual Energy X-Ray Absorptiometry）等によって測定した体脂肪率や内蔵脂肪と、体組成計で測定したインピーダンス値との相関関係を見て、体組成推定アルゴリズムを個々人に合わせて最適化することができる。これにより、インピーダンス値を用いた体組成推定において、人によって電気特性が多少異なることに起因する誤差を小さくすることができる。

　また、皮膚の接触インピーダンスを利用する場合は、病院などで測定された皮膚の接触インピーダンスを利用して、体組成計で測定する体組成を補正することができる。従って、体組成計により測定する体組成の精度を向上させることができる。

　この発明の態様として、前記演算手段は、前記生体構成成分情報と、該生体構成成分情報の測定日時から所定期間内に測定された前記生体のインピーダンスとに基づいて当該生体専用の補正演算方式を求める補正演算方式決定処理を実行する構成であり、前記生体構成成分反映演算処理は、前記補正演算方式を用いて演算する構成とすることができる。

　これにより、古い生体構成成分情報を用いて体組成を算出することを防止できる。

　またこの発明の態様として、生体の身長、年齢、または性別の少なくとも１つ以上の条件により分類した生体分類別体組成演算方式を記憶する記憶手段を備え、前記演算手段は、前記生体構成成分情報を取得できれば、前記生体構成成分反映演算処理を実行し、前記生体構成成分反映演算処理を取得できなければ、前記生体の身長、年齢、または性別の少なくとも１つ以上を取得して該取得した情報に対応する前記生体分類別体組成演算方式を用いて体組成を演算する一般体組成演算処理を実行する構成とすることができる。

　前記生体分類別体組成演算方式は、身長や性別や年齢等による生体分類によって体組成推定に用いる定数を異ならせ、適切な定数を用いてインピーダンスから体組成を演算する方式とすることができる。

　これにより、生体の生体構成成分情報を用いた精度のよい体組成測定と、生体分類別体組成演算方式を用いた一般用の体組成測定とを自動的に切り替えて実行することができる。

　またこの発明の態様として、前記体組成情報に基づいて体組成に関する目標情報を作成する目標情報作成手段を備え、前記目標情報作成手段は、前記生体構成成分情報に基づいて前記目標情報を補正する構成とすることができる。　
　これにより、生体構成成分情報が存在する場合により適切な目標情報を作成することができる。

　またこの発明の態様として、前記演算手段は、前記生体構成成分情報の測定日時と該測定日時から現在までの体組成変化に基づいて前記補正演算方式を採用するか否か変化させる構成とすることができる。

　これにより、例えば体組成変化がなければ古い生体構成成分情報でも問題なく使用でき、逆に体組成変化が急激であれば比較的新しい生体構成成分情報でも使用しないといった処理ができ、より適切な体組成の測定を実行することができる。

　またこの発明は、生体の測定値情報を取得する測定手段と、前記測定手段で得られた測定値情報に基づいて生体情報を算出する演算手段とを備えて生体情報を測定する生体情報測定方法であって、他の装置で測定された前記生体の構成成分に関する生体構成成分情報を入力手段により入力許容し、前記演算手段により、前記生体構成成分情報と前記測定値情報とに基づいて前記生体情報を演算する生体構成成分反映演算処理を実行する生体情報測定方法とすることができる。

　これにより、他の装置によって取得したデータを利用して精度よく生体情報を取得することができる。

　またこの発明は、他の装置により測定した生体構成成分情報を入力するか否か選択させる選択画面を表示する選択ステップと、生体情報を測定する測定ステップと、測定した生体情報とともに前記生体構成成分情報を用いたか否かを表示する表示ステップとを備えた生体情報表示方法とすることができる。

　これにより、生体構成成分情報が反映された測定結果か反映されなかった測定結果かを利用者が容易に確認することができる。

　またこの発明は、他の装置により測定した生体構成成分情報を入力するか否か選択させる選択画面を表示する選択手段と、生体情報を測定する測定手段と、測定した生体情報とともに前記生体構成成分情報を用いたか否かを表示する表示手段とを備えた生体情報表示装置とすることができる。

　これにより、生体構成成分情報が反映された測定結果か反映されなかった測定結果かを利用者が容易に確認することができる。

　この発明により、他の装置によって取得したデータを利用して精度よく生体情報を取得し、利用者の満足度を向上させることができる。

実施例１の体重体組成計の外観を示す斜視図。 実施例１の体重管理システムのブロック図。 実施例１の記憶部に記憶する各種データの構成を説明する説明図。 実施例１の表示部に表示する画面の構成を示す説明図。 実施例１の表示部に表示する画面の構成を示す説明図。 実施例１の体組成を算出する動作を示すフローチャート。 実施例１の目標を求める動作を示すフローチャート。 実施例２の体組成測定処理の動作を示すフローチャート。 実施例２のダイエットの健康サポートを行う動作のフローチャート。 実施例２の妊婦の健康サポートを行う動作のフローチャート。 実施例３の体組成計の動作を示すフローチャート。 実施例４の電子体温計の外観と熱伝導モデルの説明図。 実施例４の生体情報取得システムのシステム構成を示すブロック図。 実施例４の電子体温計の動作を示すフローチャート。

　この発明は、生体のインピーダンスを測定して該生体の体組成を算出する体組成計であって、該生体についてＭＲＩ装置などの外部装置による実測データがある場合に、この実測データを用いて当該生体用に個別の演算式を作成し、以降にこの個別の演算式を使用することで測定したインピーダンスから精度よく体組成を算出できるようにするものである。　
　以下、この発明の一実施形態を図面と共に説明する。

　図１は、体重体組成計１００の外観を示す斜視図であり、図２は、体重体組成計１００と、該体重体組成計１００と通信可能なサーバ１５０とで構成する生体情報取得システム１０１の構成を示すブロック図である。

　体重体組成計１００は、図１に示すように、利用者が手で持つ第１の筐体である表示操作部１１０、利用者が乗る第２の筐体である体重測定部１３０とで主に構成されており、体組成計として機能すると共に体重計としても機能する。

　表示操作部１１０は、図２に示すように通信部１１１、記憶部１１２、計時部１１３、操作部１１４、表示部１１５、定電流回路部１１６、電源部１１７、制御部１１８、二重積分ＡＤ部１１９、インピーダンス検知部１２０、および電極部１２１が設けられている。

　通信部１１１は、制御部１１８に接続されており、該制御部１１８の制御信号に従ってサーバ１５０と通信を行う。なお、この通信部１１１は、サーバ１５０に限らず、歩数計などの他の生体情報取得装置と通信する、あるいはパーソナルコンピュータや携帯情報端末（ＰＤＡあるいは携帯電話機等）と通信するなど、適宜の装置と通信する構成にしてもよい。

　記憶部１１２は、不揮発性のメモリやハードディスクなどの情報を記憶できる装置で構成されており、接続された制御部１１８の制御信号に従って情報の読み出しや書き込みを行う。この記憶部１１２には、利用者についての利用者情報が記憶されている。この利用者情報は、例えば利用者１、利用者２といったように番号によって記憶されており、例えば、利用者の性別、年齢、および身長、あるいはこれらと体重が記憶されている。

　計時部１１３（計時手段）は、現在日時などの時刻を計時する装置であり、必要に応じて時刻を制御部１１８へ送る。　
　操作部１１４は、押下操作される複数のボタン（図１参照）により構成されており、性別、年齢、身長、体重といった利用者の身体情報の入力など、利用者に押下操作された入力情報を制御部１１８へ送る。

　表示部１１５は、液晶画面（図１参照）などの表示装置によって構成され、制御部１１８から送られる画像信号に従って文字や図形といった画像を表示する。　
　定電流回路部１１６は、制御部１１８の制御に基づいて、電源部１１７から供給される高周波（交流）電流を電流印加用の電極部１２１に一方向に流す。

　電源部１１７は、制御部１１８を含め各部に動作電力を供給する。　
　制御部１１８は、ＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭあるいはマイコン（マイクロコンピュータ）により構成されており、ＲＯＭ等に記憶されているプログラムに従って各部の制御動作や演算動作を実行する。このプログラムとしては、体組成測定プログラムが記憶されている。

　二重積分ＡＤ部１１９は、二重積分型のＡＤ（アナログ／デジタル）変換部であり、インピーダンス検知部１２０から供給されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。

　インピーダンス検知部１２０は、体重測定部１３０に設けられている電極部１３６と表示操作部１１０に設けられている電極部１２１との電位差に基づいて利用者のインピーダンスを検出する。

　電極部１２１は、利用者が手で持つ表示操作部１１０のグリップ部分（図１参照）の表面に設けられており、グリップ部分を握っている利用者の手のひらへ電源部１１７から供給される高周波（交流）電流を印加する。

　体重測定部１３０は、操作部１３１、電池１３２、荷重検知部１３３、および電極部１３６により構成されている。　
　操作部１３１は、電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替えるための入力スイッチとして機能し、入力された入力信号を制御部１１８へ送る。

　電池１３２は、電源部１１７を中心に各部へ電力供給を行う。　
　荷重検知部１３３は、ロードセル１３４を内蔵しており、筐体の上面カバーを兼ね備える上面カバー部１３５（図１参照）の上に乗った利用者の体重を測定する。このとき測定した体重は、二重積分ＡＤ部１１９へ送られる。

　電極部１３６は、利用者が上に乗る体重測定部１３０の上面部分（図１参照）の表面に設けられており、利用者の足裏から流れてくる電流を受け取る電流測定用の電極である。この電極部１３６は、利用者の左足指側、左足踵側、右足指側、右足踵側の４つの電極により構成されている。

　サーバ１５０は、通信部１５１、制御部１５２、操作部１５３、表示部１５４、および記憶部１５５により構成されている。　
　通信部１５１は、制御部１５２の制御に従って体重体組成計１００とデータの送受信を行う。　
　制御部１５２は、ＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭにより構成されており、ＲＯＭ等に記憶されているプログラムに従って各部の制御動作や演算動作を実行する。

　操作部１５３は、キーボードやマウスといった操作入力装置で構成されており、操作入力された入力信号を制御部１５２へ送る。　
　表示部１５４は、液晶ディスプレイやＣＲＴディスプレイといった表示装置で構成されており、制御部１５２の制御信号に従って表示を行う。

　記憶部１５５は、ハードディスクなどの記憶装置により構成され、体重体組成計１００で測定した体組成データ（体脂肪データや体重データ）、および利用者の氏名や住所といった個人情報など、利用者に関する種々のデータが記憶されている。　
　このように構成された体重体組成計１００とサーバ１５０とによって生体情報取得システム１０１が構成されている。

　図３は、記憶部１１２に記憶する各種データの構成を説明する説明図である。　
　図３（Ａ）は、一般算出用変数データ１１のデータ構成を示す。　
　この一般算出用変数データ１１は、身長、性別、年齢、体重、およびインピーダンスの５項目で構成されている。

　身長、性別、および年齢は、操作部１１４によって手入力されて事前登録しておく変数である。　
　体重およびインピーダンスは、荷重検知部１３３およびインピーダンス検知部１２０でそれぞれその都度測定される変数である。

　図３（Ｂ）は、特定個人専用変数データ１２のデータ構成を示す。　
　この特定個人専用変数データ１２は、断面積、部位長さ、体重、およびインピーダンスの４項目で構成されている。

　断面積および部位長さは、ＭＲＩやＤＥＸＡなどで測定された実測値が事前登録されている。この事前登録は、通信部１１１を介してサーバ１５０やＭＲＩ１０等の外部装置から受信して登録する、あるいは、操作部１１４によって手入力するなど、適宜の方法によって登録するとよい。

　体重およびインピーダンスは、荷重検知部１３３およびインピーダンス検知部１２０でそれぞれその都度測定される変数である。

　図３（Ｃ）は、一般目標算出用データ１３のデータ構成を示す。　
　この一般目標算出用データ１３は、体脂肪率および体重により構成されている。　
　この体脂肪率および体重は、測定・演算等によってその都度求められる変数である。

　図３（Ｄ）は、特定個人目標算出用データ１４のデータ構成を示す。　
　この特定個人目標算出用データ１４は、皮下脂肪率、内蔵脂肪率、体脂肪率および体重により構成されている。

　皮下脂肪率、内蔵脂肪率は、ＭＲＩやＤＥＸＡなどで測定された実測値が事前登録されている。この事前登録は、通信部１１１を介してサーバ１５０やＭＲＩ１０等の外部装置から受信して登録する、あるいは、操作部１１４によって手入力するなど、適宜の方法によって登録するとよい。　
　体脂肪率および体重は、測定・演算等によってその都度求められる変数である。

　次に、体組成の演算について、特定個人の体組成の演算と、一般の体組成の演算とを説明する。
＜特定個人専用演算式＞　
　特定個人の体組成は、例えば次の特定個人専用演算式によって算出することができる。この演算式は、除脂肪量を算出するものである。

　　（式Ａ）
　　ｆ（ρ）＝ａ_２・１／ρ＋ｂ_２・Ｗ＋ｃ_２・Ｓ＋ｄ_２・Ｌ＋ｅ_２
　ただし、ａ_２～ｅ_２は所定の定数であり、ρは各身体部位の実測値を用いて計算された抵抗率、Ｗは体重、Ｓは身体部位の断面積、Ｌは身体部位の部位長である。断面積Ｓおよび部位長Ｌは、特定個人専用変数データ１２から取得でき、抵抗率ρはインピーダンス検知部１２０で検知したインピーダンスから測定でき、体重Ｗは荷重検知部１３３で測定できる。

　この体組成を求める関数ｆ（ρ）は、抵抗率ρと体重Ｗと断面積Ｓと身体部位Ｌとの多項式を、ＭＲＩやＤＥＸＡなどの実測データにフィッティングした計算式である。

　なお、関数ｆ（ρ）は、たとえば、２次以上の関数であってもよい。　
　また、上記除脂肪量と体重とから、体脂肪率を算出することができる。　
　また、この除脂肪量と同様の計算式で、身体部位ごとの筋肉量、体脂肪量、および骨量なども計算することができる。

　また、特定個人の体組成は、適宜の計算式により算出でき、例えば、除脂肪量を、次の計算式で算出することもできる。

　　（式Ｂ）
　　ｆ（ρ）＝ａ_１・１／ρ＋ｂ_１・Ｗ＋ｃ_１
　なお、上記式においてａ_１～ｃ_１は、身体部位ごとに予め定められた所定の定数、ρは各身体部位の実測値を用いて計算された抵抗率、Ｗは体重である。

　この計算式における定数ａ_１～ｃ_１を、ＭＲＩやＤＥＸＡなどの実測データに基づいて個人用に補正することで、精度のよい演算を行うことができる。

　また、上記式Ａと、定数ａ_１～ｃ_１の補正後の式Ｂとの両方を用いて、さらに精度よく体組成を求めても良い。
＜一般用演算式＞　
　一般の体組成は、一般用演算式によって算出することができる。この一般用演算式は、上述した式Ｂを用いて、所定の定数ａ_１～ｃ_１に、身長、年齢、および性別によって定められる値を代入したものとすることができる。

　図４および図５は、表示部１１５に表示する画面の構成を示す説明図である。　
　図４（Ａ）は、実測データの有無を問い合わせる実測データ有無問い合わせ画面２１の画面構成図を示す。　
　実測データ有無問い合わせ画面２１は、ユーザ表示部３１、メッセージ表示部３２、及び選択ボタン３３を備えている。

　ユーザ表示部３１は、操作している利用者（ユーザ）を表示する。この利用者は、例えば予め定まった人数のユーザ登録を可能として自分の識別情報（番号やアルファベットなど）を選択させる、あるいは個別にユーザ名を入力させるなど、適宜の方法で指定されたものを表示する。

　メッセージ表示部３２は、メッセージを表示する。この画面では、「実測データはありますか？」と表示する。　
　選択ボタン３３は、利用者に選択操作させる選択肢を表示する。この画面では「はい」と「いいえ」の２つの選択肢を表示する。

　図４（Ｂ）は、実測データ受信中であることを示す実測データ受信中画面２２の画面構成図を示す。　
　実測データ受信中画面２２は、上述したユーザ表示部３１およびメッセージ表示部３２に加え、データ受信量表示部３４を備えている。

　この画面のメッセージ表示部３２には、「実測データ受信中」と表示する。　
　データ受信量表示部３４は、データ受信が進むに従ってバーが左から右へ伸びるように表示し、データ受信の進行度合いを表示する。

　図４（Ｃ）は、身長を入力させる身長入力画面２３の画面構成図を示す。　
　身長入力画面２３は、上述したユーザ表示部３１およびメッセージ表示部３２に加え、生体基本情報入力部３５を備えている。

　この画面のメッセージ表示部３２には、「身長を入力してください。」と表示する。　
　生体基本情報入力部３５は、表示操作部１１０で入力された生体基本情報（身長、年齢、性別）の入力値を表示する。この画面では、生体基本情報として入力された身長を表示する。

　図４（Ｄ）は、年齢を入力させる年齢入力画面２４の画面構成図を示す。　
　年齢入力画面２４は、上述したユーザ表示部３１、メッセージ表示部３２、および生体基本情報入力部３５を備えている。

　この画面のメッセージ表示部３２には、「年齢を入力してください。」と表示する。　
　また、この画面の生体基本情報入力部３５には、生体基本情報として入力された年齢を表示する。

　図４（Ｅ）は、性別を入力させる性別入力画面２５の画面構成図を示す。　
　性別入力画面２５は、上述したユーザ表示部３１、メッセージ表示部３２、および選択ボタン３３を備えている。

　この画面のメッセージ表示部３２には、「性別を入力してください。」と表示する。　
　また、この画面の選択ボタン３３には、「男性」と「女性」の２つの選択肢を表示する。

　図５（Ａ）は、測定結果を表示する測定結果表示画面４０（４０Ａ，４０Ｂ）のうち、特定個人測定結果表示画面４０Ａの画面構成図を示す。　
　特定個人測定結果表示画面４０Ａは、演算種別表示部４１（４１Ａ，４１Ｂ）、ユーザ表示部４２、体重表示部４３、除脂肪量表示部４４、および体脂肪率表示部４５を備えている。

　演算種別表示部４１は、特定個人の測定結果であることを示す特定個人演算方式採用マーク４１Ａを表示する。

　ユーザ表示部４２は、測定した利用者（ユーザ）を表示する。この利用者は、実測データ有無問い合わせ画面２１等で表示した利用者と同一である。

　体重表示部４３は、測定した体重を表示する。

　除脂肪量表示部４４は、測定した除脂肪量を表示する。ここで表示する除脂肪量は、特定個人専用変数データ１２を用いて特定個人専用演算式によって算出された値である。

　体脂肪率表示部４５は、測定した体脂肪率を表示する。ここで表示する体脂肪率は、上記除脂肪量と体重とに基づいて算出された値である。

　図５（Ｂ）は、測定結果を表示する測定結果表示画面４０（４０Ａ，４０Ｂ）のうち、一般測定結果表示画面４０Ｂの画面構成図を示す。　
　一般測定結果表示画面４０Ｂは、演算種別表示部４１（４１Ａ，４１Ｂ）、ユーザ表示部４２、体重表示部４３、除脂肪量表示部４４、および体脂肪率表示部４５を備えている。

　演算種別表示部４１は、一般の演算式による測定結果であることを示す一般演算方式採用マーク４１Ｂを表示する。

　ユーザ表示部４２および体重表示部４３は、上述したとおりである。　
　除脂肪量表示部４４には、除脂肪量として、一般算出用変数データ１１を用いて一般用演算式によって算出された値を表示する。

　体脂肪率表示部４５には、体脂肪率として、上記除脂肪量と体重とに基づいて算出された値を表示する。

　図５（Ｃ）は、ダイエット目標などの目標を表示する目標表示画面５０（５０Ａ，５０Ｂ）のうち、特定個人目標表示画面５０Ａの画面構成図を示す。　
　特定個人目標表示画面５０Ａは、種別表示部５１（５１Ａ，５１Ｂ）、ユーザ表示部５２、目標表示部５３、およびメッセージ表示部５４を備えている。

　種別表示部５１は、特定個人の演算式を用いて算出した目標であることを示す特定個人演算方式採用マーク５１Ａを表示する。

　ユーザ表示部５２は、目標を算出した利用者（ユーザ）を表示する。この利用者は、実測データ有無問い合わせ画面２１等で表示した利用者と同一である。

　目標表示部５３は、目標とする数値を具体的に表示する。図示の例では、体脂肪率を何パーセント低下させるのが良いかを表示している。この数値は、特定個人目標算出用データ１４を用いて特定個人専用に算出されている。

　メッセージ表示部５４は、目標を達成するためのメッセージを表示する。ここで表示するメッセージは、特定個人専用演算式によって算出された値に基づいて作成され、一般の演算式で作成する場合よりも詳しい情報を表示する。例えば、図示の例では、ＭＲＩの情報から皮下脂肪率が高いことを認識して、「皮下脂肪率を下げるため、走るなどの激しい運動を２時間行いましょう。」と表示している。

　図５（Ｄ）は、ダイエット目標などの目標を表示する目標表示画面５０（５０Ａ，５０Ｂ）のうち、一般目標表示画面５０Ｂの画面構成図を示す。　
　一般目標表示画面５０Ｂは、種別表示部５１（５１Ａ，５１Ｂ）、ユーザ表示部５２、目標表示部５３、およびメッセージ表示部５４を備えている。

　種別表示部５１は、一般の演算式を用いて算出した目標であることを示す一般演算方式採用マーク５１Ｂを表示する。

　ユーザ表示部５２は、上述したとおりである。

　目標表示部５３は、目標とする数値を具体的に表示する。図示の例では、体脂肪率を何パーセント低下させるのが良いかを表示している。この数値は、一般目標算出用データ１３を用いて一般用に算出されている。

　メッセージ表示部５４は、目標を達成するためのメッセージを表示する。ここで表示するメッセージは、一般用演算式によって算出された値に基づいて作成される。例えば、図示の例では、「２時間程度の有酸素運動を行いましょう。」と表示している。

　図６は、体重体組成計１００の制御部１１８が体組成を算出する動作を示すフローチャートである。この動作は、例えば上面カバー部１３５に利用者が乗ったことを荷重検知部１３３で検出したことをトリガーとして開始する、あるいは利用者による操作部１１４の操作によって開始するなど、適宜のタイミングで開始するとよい。

　制御部１１８は、ユーザ選択を実行する（ステップＳ１）。このユーザ選択では、表示部１１５に図示省略するユーザ選択画面を表示し、操作部１１４によってユーザ番号を選択させる。なお、このユーザ選択方式に限らず、ユーザ名を手入力させる、あるいは手入力されて登録されているユーザ名を選択させるなど、適宜の方法によってユーザを指定させるとよい。

　制御部１１８は、新規ユーザであれば（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、実測データ有無問い合わせ画面２１を表示し、実測値の有無を確認する（ステップＳ３）。ここで選択ボタン３３の「はい」が選択されれば実測値ありと判定し（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、実測データ受信中画面２２を表示して実測データを受信する（ステップＳ４）。この実測データの受信は、通信部１１１を介してサーバ１５０やＭＲＩ１０等の外部装置から受信するとよい。

　制御部１１８は、受信した実測データが使用可能か判定する（ステップＳ５）。使用可能か否かは、受信した実測データの測定日が現在日時から所定期間内か否かによって判定するとよい。

　使用可能であれば（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、実測データを特定個人専用変数データ１２および特定個人目標算出用データ１４に登録する（ステップＳ６）。ここで登録する実測データは、断面積や部位長、皮下脂肪率や内臓脂肪率さなど、ＭＲＩやＤＥＸＡ等の装置で測定した実測値とする。

　実測値が無かった場合（ステップＳ３：Ｎｏ）や、実測値が使用不可であった場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、制御部１１８は、生体基本情報入力画面（２３，２４，２５）を順次表示して生体基本情報の手入力による登録を利用者に求める（ステップＳ７）。ここで、利用者の身長、年齢、性別といった生体基本情報が操作部１１４で入力され、制御部１１８は、これらの情報を一般算出用変数データ１１に登録する。

　実測データの登録が完了するか（ステップＳ６）、生体基本情報の登録が完了するか（ステップＳ７）、新規ユーザでない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、制御部１１８は、体重とインピーダンスの測定を実行する（ステップＳ８）。この測定は、利用者が上面カバー部１３５の上に正しく乗っている状態で行われる。

　制御部１１８は、有効な実測データが特定個人専用変数データ１２に登録されているか否か判定する（ステップＳ９）。この判定は、特定個人専用変数データ１２に断面積や部位長さが登録された日時と現在日時と体組成の変化とから判定する。例えば、登録された日時が所定期間より近ければ、有効な実測データと判定する。また、登録された日時が所定期間よりも前であっても、継続して測定している体組成の変化が所定量以下であれば、特に変化がないために有効な実測データと判定する。

　有効と判定した場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、特定個人専用演算式Ａを用いて体組成を算出し（ステップＳ１０）、算出した体組成を特定個人測定結果表示画面４０Ａに表示し（ステップＳ１１）、処理を終了する。特定個人測定結果表示画面４０Ａには、特定個人の演算式を用いたことを示す特定個人演算方式採用マーク５１Ａも表示する。

　有効でないと判定した場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、制御部１１８は、一般用演算式Ｂを用いて体組成を算出し（ステップＳ１２）、算出した体組成を一般目標表示画面５０Ｂに表示し（ステップＳ１３）、処理を終了する。一般目標表示画面５０Ｂには、一般の演算式を用いたことを示す一般演算方式採用マーク５１Ｂも表示する。

　図７は、体重体組成計１００の制御部１１８が目標を求める動作を示すフローチャートである。　
　制御部１１８は、操作している利用者（若しくは測定している利用者）の実測値があるか否かを、特定個人目標算出用データ１４が登録されているか否かによって判定する（ステップＳ２１）。

　登録されていれば（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、使用可能か否かを判定する（ステップＳ２２）。この使用可能か否かは、登録されている実測データの測定日が現在日時から所定期間内か否かによって判定するとよい。

　使用可能であれば（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、特定個人用計算式を用いて目標を算出する（ステップＳ２３）。この目標を算出する特定個人用計算式は、特定個人目標算出用データ１４に規定されている変数として事前登録されている皮下脂肪率および内臓脂肪率や測定された体脂肪率や体重を用いて目標値を算出する適宜の計算式とるすことができる。

　制御部１１８は、算出した目標を特定個人目標表示画面５０Ａに表示し（ステップＳ２３）、処理を終了する。

　実測データが使用不可であるか（ステップＳ２２：Ｎｏ）、実測データが登録されていなかった場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、制御部１１８は、一般用計算式を用いて目標を算出する（ステップＳ２５）。この目標を算出する一般用計算式は、一般目標算出用データ１３に規定されている変数として測定した体脂肪率や体重を用いて目標値を算出する適宜の計算式とるすことができる。

　制御部１１８は、算出した目標を一般目標表示画面５０Ｂに表示し（ステップＳ２６）、処理を終了する。

　以上の構成および動作により、他の装置（ＭＲＩ１０など）によって取得したデータを利用して精度よく体組成を算出することができ、利用者の満足度を向上させることができる。

　除脂肪量などの体組成をもとめるにあたって、ＭＲＩ１０等で算出した実測データを用いて特定個人専用演算式Ａにより算出することで、一般用演算式Ｂを用いた推定の演算よりも高い精度で算出することができる。

　また、測定結果表示画面４０に特定個人演算方式採用マーク４１Ａまたは一般演算方式採用マーク４１Ｂを表示するため、現在の測定結果が推定によるものか他の装置での実測データを用いた精度の高いものかを利用者が視認することができる。

　また、実測データ有無問い合わせ画面２１により実測データの有無を問い合わせるため、実測データがあれば該実測データを登録して精度よく体組成を算出することができ、実測データがなければ一般の推定演算によって体組成を算出することができる。したがって、利用者は精度のよい演算と推定演算とを適宜選択することができる。

　また、登録されている実測データが使用可能か否かを判定し、使用可能な場合にのみ実測データを用いて演算するため、実測データを用いているにも関わらず精度の悪い演算結果となることを防止できる。これにより、実測データを用いた演算と推定演算のうちベストな方式で自動的に演算することができ、特定個人演算方式採用マーク４１Ａを表示しながらも測定結果のデータの誤差が大きいといったことを防止できる。

　また、実測データがあるときは、ＭＲＩ１０等の他の装置で測定された実測データを受信して精度の高い演算を実行できるため、利用者は、身長や年齢や性別といった生体基本情報を手作業で登録せずとも精度よく体組成を測定することができる。このため、実測データを有する利用者は、体重体組成計１００の上面カバー部１３５に載ってユーザ選択をし、実測データ有りを選択するだけで精度のよい測定結果を得ることができる。すなわち、煩わしい手入力作業を排除することができ、高い利便性を実現することができる。

　また、実測データがある場合、目標の算出も高い精度で行うことができる。すなわち、皮下脂肪が多いか内蔵脂肪が多いかといった体組成の状態によってダイエットが容易か否かなどに個人差がでる。このような個人差が出てくる体組成の状態を、ＭＲＩ１０等の他の装置の実測データを用いることで把握し、その利用者の体組成の状態に応じた適切な目標設定を行って利用者に知らせることができる。

　なお、実測データを用いる際に使用可能か否かを判定する構成としたが、使用可能と判定した場合に、その実測データの古さによって反映度合いを異ならせるように構成してもよい。この場合、主に式Ｂを用いて補正する定数ａ_１～ｃ_１の補正割合を、実測データが古くなるほど少なくし、所定範囲以上に古ければ生体基本情報で定まる一般用の定数とすればよい。これにより、他の装置による実測データが古くなっていけば、少しずつ一般用の演算式に近づけていき、スムーズに一般用の演算式へ移行していくことができる。

　またこの場合、補正割合を画面に表示することで、実測データが古くなってきていることを利用者に知らせてもよい。これにより、利用者は再度ＭＲＩ１０等で測定して実測データを更新するといったことができる。

　次に、実施例２として、医療施設等に設置されたＭＲＩ（magnetic resonance imaging）やＣＴ（Computed Tomography）やＤＥＸＡ（Dual Energy X-Ray Absorptiometry）といった装置によって測定されたデータを用いて、体組成の推定式、体組成値、ダイエット傾向の判定などを個人に合わせて最適化する体重体組成計について説明する。

　この実施例２では、上述した実施例１と同一の体重体組成計１００、サーバ１５０、および生体情報取得システム１０１を用いる。　
　記憶部１１２には、実施例１で説明した情報の代わりに、詳細測定データが記憶されている。この詳細測定データは、ＣＴ、ＭＲＩ、またはＤＥＸＡ等により測定した体脂肪率や内蔵脂肪量など、体重体組成計１００とは異なる装置にて測定した体組成に関する高精度情報により構成することができる。

　制御部１１８のＲＯＭ等に記憶されているプログラムとしては、体組成測定プログラムが記憶されている。　
　その他の構成については、実施例１と同一であるため、その詳細な説明を省略する。

　図８は、制御部１１８が体組成測定プログラムに従って実行する体組成測定処理の動作を示すフローチャートである。

　制御部１１８は、荷重検知部１３３により利用者の体重を測定すると共に、インピーダンス検知部１２０により利用者のインピーダンスを測定する（ステップＳ２０１）。

　制御部１１８は、サーバ１５０にアクセスし、病院などでＭＲＩやＣＴやＤＥＸＡ等による詳細測定データがあるか否か確認する（ステップＳ２０２）。このとき、詳細測定データがあれば取得し、記憶部１１２に記憶する。

　詳細測定データがあった場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、その詳細測定データの測定日が現在から所定日数以内か否かを判定する（ステップＳ２０３）。

　所定日数以内であれば（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、取得した詳細測定データを利用してステップＳ２０１で測定したインピーダンスに基づく体組成の算出（推定）を補正し、補正した体組成値を算出する（ステップＳ２０４）。

　このとき求める体組成値は、例えば体脂肪率、内蔵脂肪レベル、筋肉率、基礎代謝、またはこれらの複数とすることができ、公知の計算方法によって算出することができる。また、このときの補正後の体組成値は、例えば次の式で求めることができる。

（式２）　
　補正後体組成値＝α×詳細測定データ＋β×インピーダンス体組成推定データ
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　※α，β：重み係数　
　ここで、αは、詳細測定データの測定日が現在日に近いほど大きくなる係数としておくことが好ましい。

　なお、上記式２を用いるに限らず、実施例１にて説明した式Ａや式Ｂを用いて算出してもよい。　
　詳細測定データが存在しなかった場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、あるいは詳細測定データが現在から所定日数以上過去であった場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、制御部１１８は、ステップＳ２０１で取得したインピーダンス値によって体組成を算出（推定）する（ステップＳ２０６）。

　制御部１１８は、ステップＳ２０４またはステップＳ２０６で測定した結果を表示部１１５に表示し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。

　これにより、最近の詳細測定データがあれば、これを用いて補正した精度の高い体組成値を算出して表示することができ、最近の詳細測定データがなければ補正しないで算出した体組成値を表示することができる。

　図９は、サーバ１５０の制御部１５２が個々人に合ったダイエットの健康サポートを行う動作のフローチャートである。このダイエットの健康サポートは、無理なダイエット等による病気リスクがあると注意などを表示するものである。

　制御部１５２は、記憶部１５５に記憶されている過去のデータを取得する（ステップＳ２２１）。この過去のデータは、例えば過去の入院履歴、ＭＲＩやＣＴのデータ、病気遍歴、体重、体組成変動などに基づくものであり、ＢＭＩ（Body Mass Index）やＦＡＴ（体脂肪率率データ）やｉｎＦＡＴ（内臓脂肪データ）や骨格筋率等で構成されている。ここで取得するデータは、例えば利用者と同じ体型や年齢、病気履歴などを有する他の利用者とすることが好ましい。これにより、利用者と条件が近い人の多数のデータを集めることができ、判別に利用することができる。

　制御部１５２は、体重体組成計１００から体重やインピーダンスの測定結果を取得する（ステップＳ２２２）。　
　制御部１５２は、変数ｉに値“０”を代入し、ステップＳ２２１で取得したデータの最初から最後（ＤＡＴＡＥＮＤ）まで繰り返す照合を開始する（ステップＳ２２３）。

　制御部１５２は、利用者のＢＭＩ値（ユーザＢＭＩ）が、ｉ番目のデータ（他人のデータ）におけるＢＭＩ（Ｄａｔａ［ｉ］．ＢＭＩと表記）を中心とする所定範囲（－ＡからＢの範囲）に入っているか否か判定する（ステップＳ２２４）。この判定は、例えば次式によって実行することができる。

（式３）
Ｄａｔａ［ｉ］．ＢＭＩ－Ａ＜ユーザＢＭＩ＜Ｄａｔａ［ｉ］．ＢＭＩ＋Ｂ
　　　　　　　　※Ｄａｔａ［ｉ］．ＢＭＩ：ｉ番目のデータのＢＭＩ，
　　　　　　　　　Ａ，Ｂ：係数
　この場合、ユーザＢＭＩが、Ｄａｔａ［ｉ］．ＢＭＩの－Ａから＋Ｂまでの間に入っていれば所定範囲に入っていると判定できる。

　次に制御部１５２は、利用者のＦＡＴ値（ユーザＦＡＴ）が、ｉ番目のデータ（他人のデータ）におけるＦＡＴ（Ｄａｔａ［ｉ］．ＦＡＴと表記）を中心とする所定範囲（－ＣからＤの範囲）に入っているか否か判定する（ステップＳ２２５）。この判定は、例えば次式によって実行することができる。

（式４）
Ｄａｔａ［ｉ］．ＦＡＴ－Ｃ＜ユーザＦＡＴ＜Ｄａｔａ［ｉ］．ＦＡＴ＋Ｄ
　　　　　　　　　※Ｄａｔａ［ｉ］．ＦＡＴ：ｉ番目のデータのＦＡＴ，
　　　　　　　　　　Ｃ，Ｄ：係数
　この場合、ユーザＦＡＴが、Ｄａｔａ［ｉ］．ＦＡＴの－Ｃから＋Ｄまでの間に入っていれば所定範囲に入っていると判定できる。

　次に制御部１５２は、利用者の病気履歴度が、ｉ番目のデータ（他人のデータ）における病気履歴度（Ｄａｔａ［ｉ］．病気履歴度）が所定の閾値（Ｘ）以上か否か判定する（ステップＳ２２６）。この病気履歴度は、重い病気や回数が多いほど高い値となるように設定されている。この判定は、例えば次式によって実行することができる。

（式５)
Ｄａｔａ［ｉ］．病気履歴度　＞　Ｘ
　　　　　　　　　※Ｄａｔａ［ｉ］．病気履歴度：ｉ番目の病気履歴，
　　　　　　　　　　Ｘ：閾値

　上記ステップＳ２２４～Ｓ１３６で全てＹＥＳだった場合、制御部１５２は、次の式により病気リスクを算出する。
（式６）
　病気リスク＝病気リスク＋α×Ｄａｔａ［ｉ］．病気履歴度＋βデータ自身の病気履歴度

　ステップＳ２２４～ステップＳ２２６のいずれか１つで所定範囲外と判定した場合（ステップＳ２２４：Ｎｏ，Ｓ２２５：Ｎｏ，Ｓ２２６：Ｎｏ）、病気リスクの判別をせずに次のステップに処理を進める。

　制御部１５２は、変数ｉに１加算してステップＳ２２４に処理を戻し（ステップＳ２２８）、上述したステップＳ２２４～Ｓ２２７の処理を繰り返し実行する（ステップＳ２２９）。

　制御部１５２は、病気リスクを確認し、必要に応じて“注意”などの表示を体重体組成計１００の表示部１１５に表示させ（ステップＳ２３０）、処理を終了する。

　この動作により、利用者は、病気リスクがある場合にこれを知ることができる。利用者と似た体組成値の人たちの中に病気履歴度が高い人が多ければ、それだけ病気リスクも高くなる計算であるため、利用者は自分と似ている体組成値の人たちに病気履歴が多いか否かを知ることができ、病気に注意することができる。

　なお、この実施例では、ＢＭＩとＦＡＴについて判定しているが、これに限らず内蔵脂肪の判定や骨格筋率の判定を追加しても良い。こうすることで、より近い体組成の人たちと比較して病気リスクを判定することができる。

　図１０は、体重体組成計１００の制御部１１８が妊婦の健康サポートを行うための動作のフローチャートである。　
　制御部１１８は、まず病院などで測定された検診データや妊娠日数等をサーバ１５０から受信する（ステップＳ２４１）。

　制御部１１８は、取得した検診データと妊娠日数から、現在の適正体重を算出する（ステップＳ２４２）。なお、この適正体重はサーバ１５０で算出し、体重体組成計１００に送信する構成にしてもよい。

　制御部１１８は、荷重検知部１３３により体重測定を行い、測定した現体重が適正体重に近いか否か判定する（ステップＳ２４３）。この判定は、適正体重と現体重の差分値が所定値以内であるか否かにより判定するとよい。

　現体重が適正体重に近かった場合（ステップＳ２４３：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、表示部１１５に順調マークを表示し（ステップＳ２４４）、ステップＳ２４５に処理を進める。

　現体重が適正体重に近くなかった場合（ステップＳ２４３：Ｎｏ）、制御部１１８は、適正体重と現体重が所定の閾値Ｘよりも大きいか否か判定する（ステップＳ２４６）。この閾値Ｘは、母体または胎児が危険とみなせる閾値であり、医師のアドバイスを受けて利用者が設定する、あるいは主治医が母体の状態を見ながら定期的に変更しつつ設定するなど、適宜設定することができる。

　閾値Ｘ以下であった場合（ステップＳ２４６：Ｎｏ）、制御部１１８は、表示部１１５にやや注意マークを表示し（ステップＳ２４７）、ステップＳ２４５に処理を進める。

　閾値Ｘより大きかった場合（ステップＳ２４６：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、表示部１１５に注意マークを表示し（ステップＳ２４８）、病院へ即連絡を行った上で（ステップＳ２４９）、ステップＳ２４５に処理を進める。この病院への連絡は、利用者情報と注意情報を予め設定されている病院の端末あるいはメールアドレスなどにデータ送信することで実行するとよい。

　制御部１１８は、測定体重をサーバ１５０に送信して体重変動履歴として記憶させる（ステップＳ２４５）。これにより、病院の医師や看護師などは、適宜の端末によってサーバ１５０にアクセスすることで、順調か否かをいつでも確認することができる。

　以上に説明したように、生体情報取得手段としてインピーダンス測定手段（インピーダンス検知部１２０）を備えた体組成計（体重体組成計１００）は、生体構成成分情報（関連生体情報）がインピーダンス測定とは異なる方法によって測定された生体の体組成を示す関連体組成情報（ＭＲＩやＣＴやＤＥＸＡ等によって測定した体脂肪率や内蔵脂肪）で構成され、補正手段（ステップＳ２０４を実行する制御部１１８）が、前記インピーダンスから生体の体組成を求める際に前記関連体組成情報に基づいて補正を行う構成であり、前記出力手段（表示部１１５）が、補正後情報として前記補正された体組成情報（体脂肪率、内蔵脂肪レベル、筋肉率、基礎代謝、またはこれらの複数）を出力する構成である。

　これにより、病院などでＭＲＩやＣＴやＤＥＸＡ等によって測定した体脂肪率や内蔵脂肪と、体組成計で測定したインピーダンス値との相関関係を見ることで、体組成推定アルゴリズムを個々人に合わせて最適化することができる。これにより、インピーダンス値を用いた体組成推定において、人によって電気特性が多少異なることに起因する誤差を小さくすることができる。

　特に、体組成の推定誤差が大きくなる傾向にある子供や運動選手などにおいても、インピーダンス値を用いてより精度良く体組成を推定することができる。

　また、ダイエットの健康サポートにより、利用者と体組成の値が近い人に病気履歴が多い場合に、病気の危険性の度合いが高いことを利用者に通知することができる。これにより、利用者は自分の体組成が病気になりやすい状態であることを知ることができ、体質改善の契機とすることができる。また、体質改善中にも、病気になりやすい状態から体組成の値が改善していることを知ることができる。

　特に、家庭に設置した体重体組成計１００であっても、サーバ１５０にアクセスして病気の可能性を知ることができ、自宅で体質チェックを行うことができる。

　また、妊婦の健康サポートにより、利用者である妊婦の体重変動を確認して母体や胎児に危険がある場合に利用者や病院に知らせることができる。これにより、利用者は妊娠中毒などを早期に発見することが可能となり、出産の安全性を高めることができる。

　特に、家庭に設置した体重体組成計１００であっても、サーバ１５０にアクセスして妊娠中毒などの可能性を知ることができ、自宅で出産安定性の確認を行うことができる。

　次に、生体情報取得装置の一種である体重体組成計について、医療施設等に設置された装置によって皮膚の接触インピーダンスを測定しておき、この皮膚の接触インピーダンスによって体組成計で測定する体組成を補正する実施例３について説明する。

　従来、利用者のインピーダンスを測定して内臓脂肪や皮下脂肪といった体組成を測定（推定）する方法が知られている。しかし、利用者の皮膚の乾燥状態によって皮膚の接触インピーダンスが異なるため、微小な誤差が生じることがある。

　これに対し、実施例３の体重体組成計は、他の装置で測定する実測データとしての皮膚の接触インピーダンスに応じて補正をすることで、測定精度を向上させることを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。

　この実施例３では、上述した実施例１と同一の体重体組成計１００、サーバ１５０、および生体情報取得システム１０１を用いる。　
　記憶部１１２には、実施例１で説明した利用者情報に加えて、別途の装置で測定された皮膚の接触インピーダンスが記憶されている。

　その他の構成については、実施例１と同一であるため、その詳細な説明を省略する。

　図１１は、体重体組成計１００の制御部１１８が体組成測定プログラムに従って実行する動作を示すフローチャートである。　
　体重体組成計１００を用いる前に、利用者は、病院などの施設に別途備えられた接触インピーダンス測定装置によって皮膚の接触インピーダンスデータを測定しておく。すなわち、病院などに設けられた接触インピーダンス測定装置は、利用者の接触インピーダンスを測定し（ステップＳ１１０）、測定データをサーバ１５０に登録する（ステップＳ１１１）。このとき、利用者を特定する利用者情報も取得してサーバ１５０に登録することが好ましい。このように皮膚の接触インピーダンスを測定しておいた上で、利用者は体重体組成計１００による体組成の測定を行う。

　体重体組成計１００の制御部１１８は、操作部１１４で個人番号を利用者に選択させる（ステップＳ１０１）。

　制御部１１８は、記憶部１１２にアクセスして皮膚の接触インピーダンスデータの有無を確認する（ステップＳ１０２）。　
　皮膚の接触インピーダンスがなければ（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、制御部１１８は、サーバ１５０から接触インピーダンスデータを抽出し（ステップＳ１０３）、この接触インピーダンスデータを記憶部１１２に記憶する。

　皮膚の接触インピーダンスがあれば（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、制御部１１８は、体重測定部１３０による体重測定を実行し（ステップＳ１０５）、インピーダンス検知部１２０による体組成インピーダンス測定を実行する（ステップＳ１０６）。

　制御部１１８は、皮膚の接触インピーダンスによって体組成インピーダンスの測定データを補正する（ステップＳ１０７）。このときの補正は、次の式１によって実行する。これにより、体組成インピーダンス真値を得て皮下脂肪や内臓脂肪などの体組成を精度よく推定することができる。

（式１）
　体組成インピーダンス値－接触インピーダンス値＝体組成インピーダンス真値（インピーダンス補正値）

　制御部１１８は、補正後の体組成の測定結果を表示部１１５に表示し（ステップＳ１０８）、データを記憶部１１２に記憶する（ステップＳ１０９）。

　以上に説明したように、生体情報取得手段としてインピーダンス測定手段（インピーダンス検知部１２０）を備えた体組成計（体重体組成計１００）は、生体構成成分情報（関連生体情報）が皮膚の接触インピーダンスで構成され、補正手段（ステップＳ１０７を実行する制御部１１８）が、皮膚の接触インピーダンスに基づいて生体の体組成情報を補正する構成である。

　これにより、病院などで測定された皮膚の接触インピーダンスを利用して、体重体組成計１００で測定する体組成を補正することができる。従って、体重体組成計１００により測定する体組成の精度を向上させることができる。

　すなわち、体組成が全く同じであっても、電極部１２１，１３６を用いてインピーダンスにより体組成を測定する方法では、皮膚の接触インピーダンスの違いによって測定結果に誤差が現れる。この誤差を、皮膚の接触インピーダンスを用いて補正することで、より精度のよい体組成を測定することができる。

　また、皮膚の接触インピーダンスを病院等にて別途測定しておけばよいため、その後の日常的な体組成の測定の際に、体重体組成計１００にて容易に精度のよい体組成の測定結果を得ることができる。

　また、皮膚の接触インピーダンスは、体重体組成計１００の記憶部１１２に記憶しておけるため、一度記憶しておけばサーバ１５０にアクセスしなくても利用することができる。従って、体重体組成計１００の取扱が容易になる。

　なお、以上の実施例では、体重体組成計１００の体組成測定部を両手両足式のもので説明したが、これに限らず両手式や両足式の体組成計を用いる構成としてもよい。この場合でも接触インピーダンスによる補正を行って精度よく体組成を測定することができる。

　次に、実施例４として、体組成計による皮下脂肪計測データにより体温算出アルゴリズム中のパラメータを補正する電子体温計について説明する。

　従来、生体の深部温度を測定する方法として、表面温度と深部温度が平衡になるまで水銀式の体温計を腋に挟んでおく方法が提供されている。この方法は時間がかかることから、現在では、表面温度と深部温度が平衡になるまでの温度変化の態様を式に当てはめることで平衡点を予測し、この平衡点を体温と予測するものも提案されている。しかし、この温度変化の態様は、生体の体組成等によって異なるため、生体によって精度が異なってしまうという問題点や、推定までにある程度の時間がかかるという問題点がある。

　これに対し、実施例４の電子体温計は、別途測定した体組成のデータを用いることで、短時間で精度よく深部体温を測定することを目的としている。以下、図面と共に具体的に説明する。

　図１２（Ａ）は、電子体温計５２０の外観を示す斜視図であり、図１２（Ｂ）は、電子体温計５２０の熱伝導モデルを示す説明図であり、図１３は、生体情報取得システム５００のシステム構成を示すブロック図である。

　図１２（Ａ）に示すように、電子体温計５２０は、本体部分に表示部５２３と操作部５２６とが設けられており、先端に温度測定部５２２が設けられている。この電子体温計５２０は、温度測定部５２２をわきの下に挟む、あるいは舌下に置く等して利用者の体温を測定するものである。

　図１３に示すように、生体情報取得システム５００は、インターネット５１５に有線または無線により接続されたサーバ１５０とユーザ端末５１０、および、ユーザ端末５１０に有線または無線により接続される電子体温計５２０によって構成されている。

　サーバ１５０は、実施例１で説明したため、同一の構成要素に同一符号を付してその詳細な説明を省略する。このサーバ１５０は、ユーザ端末５１０を介して電子体温計５２０からデータを受信し、このデータを記憶部１５５に記憶する処理、このデータと記憶部１５５に記憶しているデータに基づく演算処理、およびパラメータなどを電子体温計５２０へ送信する処理など、適宜の処理を実行する。

　また、サーバ１５０は、実施例１，２で説明した体重体組成計１００にもインターネット５１５を解して接続されており、体重体組成計１００から受信した体組成データを利用者情報と共に記憶部１５５に記憶しておく。サーバ１５０は、この記憶している体組成データから皮下脂肪厚等の必要データを取得し、電子体温計５２０へ送信する処理も行う。

　ユーザ端末５１０は、例えばパーソナルコンピュータで構成され、通信部５０１、制御部５０２、表示部５０３、操作部５０４、および通信部５０５を有している。通信部５０１は、有線接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など、適宜の通信インターフェースで構成することができる。通信部５０５は、有線接続するＬＡＮボードや無線通信する無線ＬＡＮボードなど、適宜の通信機器で構成することができる。

　このユーザ端末５１０は、通信部５０１を介して電子体温計５２０からデータを取得し、このデータをサーバ１５０に送信する機能、およびサーバ１５０から受信したデータを電子体温計５２０へ送信する機能を有している。

　なお、このユーザ端末５１０は、パーソナルコンピュータに限らず、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）や携帯電話といった携帯型情報処理装置で構成するなど、適宜の装置で構成することができる。

　電子体温計５２０は、通信部５２１、温度測定部５２２、表示部５２３、制御部５２４、電源接続部５２５、記憶部５２７、および電源部５２８を有している。　
　通信部５２１は、有線接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）や無線通信するＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など、適宜の通信インターフェースで構成することができる。

　温度測定部５２２は、先端のプローブ（図示省略）と温度センサ（図示省略）とによって構成され、温度を測定する。この温度測定部５２２は、測定した温度を検知信号として制御部５２４へ送る。

　表示部５２３は、液晶などの表示器機で構成されており、制御部５２４からの表示制御信号に従って情報を表示する。この表示する情報は、深部体温など測定体温に関する情報とすることができる。

　制御部５２４は、電源部５２８から電源接続部５２５を介して受け取る電力によって駆動し、温度測定部５２２からの検知信号の受信（検出）、通信部５２１、表示部５２３、および記憶部５２７に対する電力供給（電源）と動作制御（表示制御）を実行する。また、温度測定部５２２から受信する検知信号と記憶部５２７に記憶しているパラメータ等を参照して測定温度を補正して深部温度を算出する処理も実行する。

　記憶部５２７は、ユーザ端末５１０を介しサーバ１５０にアクセスして皮下脂肪厚等の必要なデータを取得するプログラムや、パラメータによって測定した温度を補正し深部温度を算出する体温測定プログラムや、パラメータ等を記憶している。また、温度測定部５２２のプローブ熱容量や、ユーザ端末５１０を介して受信する利用者の皮下脂肪厚も記憶している。

　次に、この実施例４で用いる熱伝導モデルに関する考え方を説明する。　
　まず、電子体温計５２０を人体の測定部位（わきの下など）に固定した場合、検出される温度をT（ｔ）とすると次の式７の通り時間の関数として簡素化表現できる。

（式７）
　　Ｔ（ｔ）＝（Ｔ_０－Ｔ_１）ｅｘｐ^{（－ｔ／τ）}
　　　　　　※Ｔ_０：熱源温度，Ｔ_１：プローブ初期温度，
　　　　　　　τ：プローブ熱容量／測定部位の熱時定数

　上記の式７をＴ_０について解くと、次の式８が得られる
（式８）
　　Ｔ_０＝Ｔ_１＋Ｔ（ｔ）／ｅｘｐ^{（－ｔ／τ）}

　この式８のうち、Ｔ_１およびＴ（ｔ）は電子体温計５２０で測定可能であり、プローブ熱容量は製品特性上既知として扱うことができる。このため、測定部位の熱時定数さえわかれば、理論的に熱源温度（即ち深部体温）を計算上算出することができる。　
　ただし、測定部位の熱時定数は、個人の生理情報（例えば測定部位の脂肪や筋肉のつき方等）により個体差がでるパラメータである。

　ここで、人体の深部から電子体温計５２０までの熱伝導のモデルを図１２（Ｂ）の熱伝導モデルに示すように簡略化して考える。すなわち、熱源温度Ｔ_０から下流へ向けて、まず筋肉部分の熱伝導率をｋ_１としてその厚みをｔ_１とし、次に脂肪部分の熱伝導率をｋ_２としてその厚みをｔ_２とし、次にプローブの熱容量をＣ_１とすると、次の式９が成り立つ。

（式９）
　　τ＝１／（Ｃ_１・（ｋ_１・ｔ_１＋ｋ_２・ｔ_２））

　脂肪部分の熱伝導率が筋肉部分の熱伝導率に比べ非常に大きいことから、τは、（ｋ_２・ｔ_２）との強い相関があると考えられる。

　ここでｋ_２（脂肪部分の熱伝導率）を固定値と考えると、ｔ_２（脂肪部分の厚み）がわかれば、実験的にτを推定し、熱源温度（深部温度）を短時間で精度良く算出することが可能となる。

　従って、この実施例では、体重体組成計１００等の機器により例えば腋下の皮下脂肪の厚みを計測し、その測定結果を電子体温計５２０の記憶部５２７に記憶しておく。そして、その利用者が体温測定する際に体温測定プログラムが体温算出パラメータとして活用する。

　図１４は、電子体温計５２０の制御部５２４が体温測定プログラムに従って動作する体温測定の動作を示すフローチャートである。この動作を行う前に、利用者は、電子体温計５２０に自分の皮下脂肪厚を適宜の方法で記憶しておく。この記憶は、例えば電子体温計５２０とユーザ端末５１０を接続し、ユーザ端末５１０の画面操作によってサーバ１５０から利用者の皮下脂肪厚を取得して電子体温計５２０の記憶部５２７に書き込む、あるいは電子体温計５２０の操作部５２６の操作によって手入力する等、適宜の方法により行うとよい。

　操作部５２６の操作等によって体温測定が開始されると、制御部５２４は、温度測定部５２２の初期温度を検出し（ステップＳ５０１）、記憶部５２７内に皮下脂肪厚データが記憶されているか否か判定する（ステップＳ５０２）。ここで参照する皮下脂肪厚データは、例えば１つを記憶しておいて固定利用者専用とする、あるいは利用者を操作部５２６にて選択させて選択された利用者の皮下脂肪厚データを使用するなど、適宜の設定にしておくことができる。

　皮下脂肪厚データがあった場合（ステップＳ５０２：Ｙｅｓ）、制御部５２４は、記憶部５２７から皮下脂肪厚データを取得し(ステップＳ５０３）、この皮下脂肪厚に対応するパラメータを適用する（ステップＳ５０４）。このパラメータは、皮下脂肪厚データから事前に算出しておく、あるいは皮下脂肪厚データからその都度算出するなど、適宜求めることができる。

　皮下脂肪厚データがなかった場合（ステップＳ５０２：Ｎｏ）、制御部５２４は、通常のパラメータを適用する（ステップＳ５０５）。

　制御部５２４は、温度測定部５２２により温度測定を実行し（ステップＳ５０６）、測定温度とパラメータにより深部温度を算出する（ステップＳ５０７）。このとき、皮下脂肪厚データがあれば採用されているため、個人に適したパラメータで深部温度を算出することができる。

　制御部５２４は、算出した深部温度を表示部５２３に表示し（ステップＳ５０８）、処理を終了する。

　以上に説明したように、生体情報取得手段として生体の温度を測定する温度測定手段（温度測定部５２２）を備えた電子体温計（電子体温計５２０）は、生体構成成分情報の入力手段としての関連生体情報取得手段（ステップＳ５０３を実行する制御部５２４）が、利用者の皮下脂肪に関する皮下脂肪情報（皮下脂肪厚）を取得する構成であり、補正手段（ステップＳ５０４を実行する制御部５２４）が、前記皮下脂肪情報を取得し、パラメータを該皮下脂肪情報に対応するものに補正する構成であり、前記出力手段（表示部５２３）が、該補正後のパラメータによって算出した体温を出力する構成である。

　これにより、電子体温計５２０は、利用者個人の特性に応じたパラメータを用いて深部体温を算出することができる。すなわち、皮下脂肪が厚い利用者と皮下脂肪が薄い利用者とでは、表面温度と深部温度が平衡になるまでの温度変化の態様が異なるため、同じパラメータで算出すると測定誤差が現れることがある。しかし、利用者本人の皮下脂肪厚に応じたパラメータを用いることで、この測定誤差を回避してより精度よく深部体温を測定することができる。

　また、筋肉部分よりも熱伝導率が非常に大きい脂肪部分に対応するパラメータを用いるため、測定精度の向上に大きく役立てることができる。

　この発明の構成と、上述の実施形態との対応において、
この発明の他の装置は、実施形態のＭＲＩ１０に対応し、
以下同様に、
選択画面は、実測データ有無問い合わせ画面２１に対応し、
選択手段は、実測データ有無問い合わせ画面２１の選択ボタン３３に対応し、
表示手段は、特定個人測定結果表示画面４０Ａに対応し、
体組成測定装置および生体情報表示装置は、体重体組成計１００に対応し、
生体情報測定装置は、体重体組成計１００または電子体温計５２０に対応し、
入力手段は、通信部１１１に対応し、
記憶手段は、記憶部１１２に対応し、
演算手段は、制御部１１８または制御部５２４に対応し、
測定手段は、ステップＳ８～Ｓ１１を実行する制御部１１８またはステップＳ５０６を実行する制御部５２４に対応し、
目標情報作成手段は、ステップＳ２３を実行する制御部１１８に対応し、
インピーダンス測定手段は、インピーダンス検知部１２０に対応し、
体重測定手段は、荷重検知部１３３に対応し、
生体専用の補正演算方式は、特定個人専用演算式Ａに対応し、
生体分類別体組成演算方式は、一般用演算式Ｂに対応し、
選択ステップは、ステップＳ３に対応し、
測定ステップは、ステップＳ８に対応し、
補正演算方式決定処理は、ステップＳ９に対応し、
生体構成成分反映演算処理は、ステップＳ１０に対応し、
表示ステップは、ステップＳ１１に対応し、
一般体組成演算処理は、ステップＳ１２に対応し、
生体構成成分情報は、断面積、部位長さ、皮下脂肪率、内蔵脂肪率、および皮膚の接触インピーダンスに対応するが、
　この発明は、上述の実施形態の構成のみに限定されるものではなく、多くの実施の形態を得ることができる。

　この発明は、体組成計、およぶ体重体組成計など、体組成を取得する装置を用いる分野で用いることができる。例えば、家庭での健康管理、病院などの医療施設での健康管理、スポーツジムなどの健康施設での健康管理、リハビリテーション施設での健康管理、あるいは保育園や老人ホームなどの施設での健康管理など、様々な分野で用いることができる。

１０…ＭＲＩ、２１…実測データ有無問い合わせ画面、３３…選択ボタン、４０Ａ…特定個人測定結果表示画面、１００…体重体組成計、１１１…通信部、１１２…記憶部、１１８…制御部、１２０…インピーダンス検知部、１３３…荷重検知部、Ａ…特定個人専用演算式、Ｂ…一般用演算式

Claims (9)

1. 　生体の測定値情報を取得する測定手段と、
   前記測定手段で得られた測定値情報に基づいて生体情報を算出する演算手段とを備えた生体情報測定装置であって、
   他の装置で測定された生体の構成成分に関する生体構成成分情報を入力する入力手段を備え、
   前記演算手段は、
   前記生体構成成分情報と前記測定値情報に基づいて前記生体情報を演算する生体構成成分反映演算処理を実行する構成である
   生体情報測定装置。
2. 　請求項１記載の生体情報測定装置として用いられる体組成測定装置であって、
   前記測定値情報を、生体のインピーダンスもしくは体重とし、
   前記生体情報を、体組成とした
   体組成測定装置。
3. 　前記演算手段は、
   前記生体構成成分情報と、該生体構成成分情報の測定日時から所定期間内に測定された前記生体のインピーダンスとに基づいて当該生体専用の補正演算方式を求める補正演算方式決定処理を実行する構成であり、
   前記生体構成成分反映演算処理は、
   前記補正演算方式を用いて演算する構成である
   請求項２記載の体組成測定装置。
4. 　生体の身長、年齢、または性別の少なくとも１つ以上の条件により分類した生体分類別体組成演算方式を記憶する記憶手段を備え、
   前記演算手段は、
   前記生体構成成分情報を取得できれば、前記生体構成成分反映演算処理を実行し、
   前記生体構成成分反映演算処理を取得できなければ、前記生体の身長、年齢、または性別の少なくとも１つ以上を取得して該取得した情報に対応する前記生体分類別体組成演算方式を用いて体組成を演算する一般体組成演算処理を実行する構成である
   請求項３記載の体組成測定装置。
5. 　前記体組成情報に基づいて体組成に関する目標情報を作成する目標情報作成手段を備え、
   前記目標情報作成手段は、
   前記生体構成成分情報に基づいて前記目標情報を補正する構成である
   請求項４記載の体組成測定装置。
6. 　前記演算手段は、前記生体構成成分情報の測定日時と該測定日時から現在までの体組成変化に基づいて前記補正演算方式を採用するか否か変化させる構成である
   請求項５記載の体組成測定装置。
7. 　生体の測定値情報を取得する測定手段と、前記測定手段で得られた測定値情報に基づいて生体情報を算出する演算手段とを備えて生体情報を測定する生体情報測定方法であって、
   他の装置で測定された前記生体の構成成分に関する生体構成成分情報を入力手段により入力許容し、
   前記演算手段により、
   前記生体構成成分情報と前記測定値情報とに基づいて前記生体情報を演算する生体構成成分反映演算処理を実行する
   生体情報測定方法。
8. 　他の装置により測定した生体構成成分情報を入力するか否か選択させる選択画面を表示する選択ステップと、
   生体情報を測定する測定ステップと、
   測定した生体情報とともに前記生体構成成分情報を用いたか否かを表示する表示ステップとを備えた
   生体情報表示方法。
9. 　他の装置により測定した生体構成成分情報を入力するか否か選択させる選択画面を表示する選択手段と、
   生体情報を測定する測定手段と、
   測定した生体情報とともに前記生体構成成分情報を用いたか否かを表示する表示手段とを備えた
   生体情報表示装置。

Images