WO2014203433A1 - 機器、及びシステム - Google Patents

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WO2014203433A1
WO2014203433A1 PCT/JP2014/000460 JP2014000460W WO2014203433A1 WO 2014203433 A1 WO2014203433 A1 WO 2014203433A1 JP 2014000460 W JP2014000460 W JP 2014000460W WO 2014203433 A1 WO2014203433 A1 WO 2014203433A1
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cross
smartphone
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contour
section
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PCT/JP2014/000460
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English (en)
French (fr)
Inventor
安島 弘美
Original Assignee
京セラ株式会社
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Priority to EP14813597.3A priority patent/EP3012580B1/en
Priority to JP2014249206A priority patent/JP5992985B2/ja
Priority to JP2014249207A priority patent/JP2015126883A/ja
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    • G01B21/00Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G01B21/20Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring contours or curvatures, e.g. determining profile
    • GPHYSICS
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    • G01B3/10Measuring tapes
    • G01B3/1084Tapes combined with arrangements for functions other than measuring lengths
    • G01B3/1092Tapes combined with arrangements for functions other than measuring lengths for performing length measurements and at least one other measurement of a different nature, e.g. bubble-type level
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2250/00Details of telephonic subscriber devices
    • H04M2250/12Details of telephonic subscriber devices including a sensor for measuring a physical value, e.g. temperature or motion

Definitions

  • the present invention relates to a device and a system.
  • visceral fat obesity is an essential item as a criterion for MS (Non-patent Document 1).
  • CT computed tomography
  • Visceral fat type obesity is determined based on the circumference of the waist. Judgment of visceral fat type obesity based on the circumference of the waist has room for improvement in accuracy.
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and a system that can measure the contour of a cross section of an object.
  • the device of the present invention includes a first sensor unit for obtaining direction information of the own device, a device unit for obtaining movement information of the own device, and a contour of a cross section of the object based on the direction information and the movement information.
  • a control unit that calculates at least a part of
  • the first sensor unit obtains the orientation information, and the device unit operates to obtain the movement information. Also good.
  • control unit may calculate at least a part of a cross-sectional contour of the object based on the orientation information and the movement information corresponding to the orientation information.
  • control unit may calculate at least a part of a contour of a cross section of the object based on a record in which each piece of information of the orientation information and the movement information is composed of a pair.
  • the first sensor unit may include an azimuth sensor, an angular velocity sensor, or a tilt sensor.
  • the device unit may include a second sensor unit that obtains movement information of the device itself.
  • the second sensor unit may include an acceleration sensor or an electronic tape measure.
  • the device unit may include a timer.
  • control unit may have a function of calculating a length around the object from the movement information.
  • control unit may correct the cross-sectional contour of the target object to be a continuous closed curve.
  • control unit may correct the measured value of the length around the object measured in advance by other means. .
  • control unit may calculate at least a half-circle portion of a cross-sectional contour of the object based on the orientation information and the movement information.
  • control unit may calculate at least a quarter of the contour of the cross section of the object based on the orientation information and the movement information.
  • a means for classifying the cross-sectional contour of the object may be provided.
  • the object may be the abdomen.
  • control unit may estimate at least one of a visceral fat area and a subcutaneous fat area in the abdominal section based on the calculated cross-sectional contour.
  • a display unit may be provided, and the control unit may cause the display unit to display an abdominal cross-sectional image corresponding to at least one of the estimated visceral fat area or the estimated subcutaneous fat area.
  • a communication means for transmitting the acquired information to another device may be provided.
  • the system of the present invention is based on a measuring element, a first sensor unit for obtaining orientation information of the measuring element, a device unit for obtaining movement information of the measuring element, the orientation information and the movement information, A control unit that calculates at least a part of the contour of the cross section of the object.
  • At least a part of the cross-sectional contour of the object can be measured.
  • FIG. 1 is a schematic perspective view showing an appearance of a smartphone according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic front view showing the appearance of the smartphone according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a schematic rear view showing the appearance of the smartphone according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block schematic diagram illustrating functions of the smartphone according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing a state of measurement of the contour of the abdominal section according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a measurement flow chart of the contour of a cross section according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7A shows an example of an orientation according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7B shows an example of the movement amount according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is an example of a record of orientation information and movement information according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating the contour of the calculated cross section according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the correction of the calculated cross-sectional contour according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining correction by actually measured values according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an electronic tape measure according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13A is a schematic diagram illustrating an example of classification of the contours of the abdominal section according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 13B is a schematic diagram illustrating an example of classification of the contours of the abdominal section according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 13A is a schematic diagram illustrating an example of classification of the contours of the abdominal section according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 13B is a schematic diagram illustrating an example of classification of the contour
  • FIG. 13C is a schematic diagram illustrating an example of classification of the contours of the abdominal section according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a block schematic diagram illustrating functions of a smartphone according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 15 is a measurement flow diagram of the contour of a cross section according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 is an example of a record of orientation information and movement information according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a flowchart showing an example of a processing flow until an abdominal cross-sectional image according to the third embodiment of the present invention is displayed.
  • FIG. 18 shows an example of the orientation of the smartphone 1 according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 is an example of a record composed of acquired information according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a diagram showing a contour of a cross section that is calculated and corrected according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 21 shows an example of an abdominal cross-sectional image classification table according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 22 is a flowchart for creating a visceral fat area estimation formula and a subcutaneous fat area estimation formula according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is a conceptual diagram illustrating a device and a system including a communication unit according to an embodiment of the present invention.
  • the smartphone 1 is employed as an example of an embodiment of a device and a human abdomen is employed as an example of an object.
  • the smartphone 1 that is its own device includes at least a first sensor unit that obtains orientation information, a device unit that obtains movement information, and a controller 10 that calculates the cross-sectional contour of the object.
  • the device unit for obtaining movement information includes a second sensor unit.
  • the housing 20 has a front face 1A, a back face 1B, and side faces 1C1 to 1C4.
  • the front face 1 ⁇ / b> A is the front of the housing 20.
  • the back face 1 ⁇ / b> B is the back surface of the housing 20.
  • the side faces 1C1 to 1C4 are side faces that connect the front face 1A and the back face 1B.
  • the side faces 1C1 to 1C4 may be collectively referred to as the side face 1C without specifying which face.
  • the smartphone 1 has a touch screen display 2, buttons 3A to 3C, an illuminance sensor 4, a proximity sensor 5, a receiver 7, a microphone 8, and a camera 12 on the front face 1A.
  • the smartphone 1 has a camera 13 on the back face 1B.
  • the smartphone 1 has buttons 3D to 3F and a connector 14 on the side face 1C.
  • the buttons 3A to 3F may be collectively referred to as the button 3 without specifying which button.
  • the touch screen display 2 has a display 2A and a touch screen 2B.
  • the display 2A includes a display device such as a liquid crystal display (Liquid Crystal Display), an organic EL panel (Organic Electro-Luminescence panel), or an inorganic EL panel (Inorganic Electro-Luminescence panel).
  • the display 2A displays characters, images, symbols or figures.
  • the touch screen 2B detects contact of a finger or a stylus pen with the touch screen 2B.
  • the touch screen 2B can detect a position where a plurality of fingers, a stylus pen, or the like contacts the touch screen 2B.
  • the detection method of the touch screen 2B may be any method such as a capacitance method, a resistive film method, a surface acoustic wave method (or an ultrasonic method), an infrared method, an electromagnetic induction method, and a load detection method.
  • a capacitance method a resistive film method
  • a surface acoustic wave method or an ultrasonic method
  • an infrared method an electromagnetic induction method
  • an electromagnetic induction method an electromagnetic induction method
  • load detection method In the capacitive method, contact and approach of a finger or a stylus pen can be detected.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the smartphone 1.
  • the smartphone 1 includes a touch screen display 2, a button 3, an illuminance sensor 4, a proximity sensor 5, a communication unit 6, a receiver 7, a microphone 8, a storage 9, a controller 10, a timer 11, and a camera. 12 and 13, a connector 14, and a motion sensor 15.
  • the touch screen display 2 has the display 2A and the touch screen 2B as described above.
  • the display 2A displays characters, images, symbols, graphics, or the like.
  • the touch screen 2B receives a contact with the reception area as an input. That is, the touch screen 2B detects contact.
  • the controller 10 detects a gesture for the smartphone 1.
  • the controller 10 detects an operation (gesture) on the touch screen 2B (touch screen display 2) by cooperating with the touch screen 2B.
  • the controller 10 detects an operation (gesture) on the display 2A (touch screen display 2) by cooperating with the touch screen 2B.
  • the button 3 is operated by the user.
  • the button 3 has buttons 3A to 3F.
  • the controller 10 detects an operation on the button by cooperating with the button 3.
  • the operations on the buttons are, for example, click, double click, push, long push, and multi push.
  • buttons 3A to 3C are a home button, a back button, or a menu button.
  • touch sensor type buttons are employed as the buttons 3A to 3C.
  • the button 3D is a power on / off button of the smartphone 1.
  • the button 3D may also serve as a sleep / sleep release button.
  • the buttons 3E and 3F are volume buttons.
  • the illuminance sensor 4 detects illuminance.
  • the illuminance is light intensity, brightness, luminance, or the like.
  • the illuminance sensor 4 is used for adjusting the luminance of the display 2A, for example.
  • the proximity sensor 5 detects the presence of a nearby object without contact.
  • the proximity sensor 5 detects that the touch screen display 2 is brought close to the face, for example.
  • the communication unit 6 communicates wirelessly.
  • the communication method performed by the communication unit 6 is a wireless communication standard.
  • wireless communication standards include cellular phone communication standards such as 2G, 3G, and 4G.
  • Examples of cellular phone communication standards include LTE (Long Term Evolution), W-CDMA, CDMA2000, PDC, GSM (registered trademark), and PHS (Personal Handy-phone System).
  • wireless communication standards include WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access), IEEE 802.11, Bluetooth (registered trademark), IrDA, NFC, and the like.
  • the communication unit 6 may support one or more of the communication standards described above.
  • the receiver 7 outputs the audio signal transmitted from the controller 10 as audio.
  • the microphone 8 converts a user's voice into a voice signal and transmits the voice signal to the controller 10.
  • the smartphone 1 may further include a speaker instead of the receiver 7.
  • the storage 9 stores programs and data.
  • the storage 9 is also used as a work area for temporarily storing the processing result of the controller 10.
  • the storage 9 may include any storage device such as a semiconductor storage device and a magnetic storage device.
  • the storage 9 may include a plurality of types of storage devices.
  • the storage 9 may include a combination of a portable storage medium such as a memory card and a storage medium reading device.
  • the program stored in the storage 9 includes an application executed in the foreground or the background, and a control program that supports the operation of the application.
  • the application displays a predetermined screen on the display 2 ⁇ / b> A, and causes the controller 10 to execute processing corresponding to the gesture detected via the touch screen 2 ⁇ / b> B.
  • the control program is, for example, an OS.
  • the application and the control program may be installed in the storage 9 via wireless communication by the communication unit 6 or a storage medium.
  • the storage 9 stores, for example, a control program 9A, a mail application 9B, a browser application 9C, and a measurement application 9Z.
  • the mail application 9B provides an electronic mail function for creating, transmitting, receiving, and displaying an electronic mail.
  • the browser application 9C provides a WEB browsing function for displaying a WEB page.
  • the measurement application 9 ⁇ / b> Z provides a function for the user to measure the contour of the cross section of the object with the smartphone 1.
  • the control program 9A provides functions related to various controls for operating the smartphone 1.
  • the control program 9A realizes a call by controlling the communication unit 6, the receiver 7, the microphone 8, and the like, for example. Note that the functions provided by the control program 9A may be used in combination with functions provided by other programs such as the mail application 9B.
  • the controller 10 is, for example, a CPU (Central Processing Unit).
  • the controller 10 may be an integrated circuit such as a SoC (System-on-a-Chip) in which other components such as the communication unit 6 are integrated.
  • the controller 10 may be configured by combining a plurality of integrated circuits.
  • the controller 10 controls various operations of the smartphone 1 to realize various functions.
  • the controller 10 refers to the data stored in the storage 9 as necessary.
  • the controller 10 implements various functions by executing instructions included in the program stored in the storage 9 and controlling the display 2A, the communication unit 6, the motion sensor 15, and the like.
  • the controller 10 implements various functions by executing instructions included in the measurement application 9Z stored in the storage 9.
  • the controller 10 can change the control according to detection results of various detection units such as the touch screen 2B, the button 3, and the motion sensor 15.
  • the entire controller 10 functions as a control unit.
  • the controller 10 calculates the contour of the cross section of the object based on the orientation information acquired by the first sensor unit and the movement information acquired by the second sensor unit.
  • Timer 11 outputs a clock signal with a preset frequency.
  • the timer 11 receives a timer operation instruction from the controller 10 and outputs a clock signal to the controller 10.
  • the first sensor unit and the second sensor unit acquire the orientation information and the movement information a plurality of times according to the clock signal input via the controller 10.
  • the timer 11 may be provided outside the controller 10 or may be included in the controller 10 as shown in FIG.
  • the camera 12 is an in-camera that captures an object facing the front face 1A.
  • the camera 13 is an out camera that captures an object facing the back face 1B.
  • the connector 14 is a terminal to which other devices are connected.
  • the connector 14 of this embodiment also functions as a communication unit that communicates between the smartphone 1 and another device via a connection object connected to the terminal.
  • the connector 14 includes USB (Universal Serial Bus), HDMI (registered trademark) (High-Definition Multimedia Interface), MHL (Mobile High-definition Link), Light Peak (Light Peak), Thunderbolt, LAN connector (Local General-purpose terminals such as (Area Network Connector) and an earphone microphone connector may be used.
  • the connector 14 may be a dedicated terminal such as a dock connector.
  • the devices connected to the connector 14 include, for example, a charger, an external storage, a speaker, a communication device, and an information processing device.
  • Motion sensor 15 detects a motion factor.
  • This motion factor is mainly processed as a control factor of the smartphone 1 which is its own device.
  • the control factor is a factor indicating the situation of the device itself, and is processed by the controller 10.
  • the motion sensor 15 of the present embodiment includes an acceleration sensor 16, an orientation sensor 17, an angular velocity sensor 18, and a tilt sensor 19.
  • the outputs of the acceleration sensor 16, the azimuth sensor 17, the angular velocity sensor 18, and the tilt sensor 19 can be used in combination.
  • the controller 10 can execute processing that highly reflects the movement of the smartphone 1 that is the device itself.
  • the first sensor unit obtains the orientation information of the smartphone 1 that is its own device.
  • the smartphone orientation information is information output from the first sensor unit.
  • the orientation information of the smartphone 1 is information regarding the direction in which the smartphone 1 is facing.
  • the orientation information of the smartphone 1 includes, for example, the direction of geomagnetism, the inclination with respect to the geomagnetism, the direction of the rotation angle, the change of the rotation angle, the gravity direction, and the inclination with respect to the gravity direction.
  • the direction of the smartphone 1 indicates the normal direction of the surface of the housing 20 facing the object when measuring the contour of the cross section of the object.
  • the surface of the housing 20 that faces the object may be any surface that can be detected by the first sensor unit, and any of the front face 1A, the back face 1B, and the side faces 1C1 to 1C4 may face each other. .
  • the orientation sensor 17 is used for the first sensor unit.
  • the direction sensor 17 is a sensor that detects the direction of geomagnetism.
  • a component obtained by projecting the orientation of the smartphone 1 onto a plane parallel to the ground is orientation information acquired by the orientation sensor 17.
  • the orientation information acquired by the orientation sensor 17 is the orientation of the smartphone 1.
  • the orientation of the smartphone 1 can be acquired as orientation information of 0 to 360 degrees.
  • the orientation information is acquired as 0 degree when the smartphone 1 is facing north, 90 degrees when facing east, 180 degrees when facing south, and 270 degrees when facing west.
  • the orientation sensor 17 can acquire the orientation information more accurately by making the cross section of the measurement object parallel to the ground. In the case of this embodiment, since the object is the abdomen, it is preferable to measure in an upright state.
  • the direction sensor 17 outputs the detected direction of geomagnetism.
  • the controller 10 can be used for processing as a control factor that reflects the orientation of the smartphone 1.
  • the controller 10 can be used for processing as a control factor that reflects a change in the direction of the smartphone 1.
  • the angular velocity sensor 18 may be used for the first sensor unit.
  • the angular velocity sensor 18 detects the angular velocity of the smartphone 1.
  • the angular velocity sensor 18 can acquire the angular velocity of the smartphone 1 as orientation information.
  • the controller 10 calculates the orientation of the smartphone 1 by integrating the acquired angular velocity once over time.
  • the calculated orientation of the smartphone 1 is a relative angle based on the initial value at the start of measurement.
  • the angular velocity sensor 18 outputs the detected angular velocity.
  • the controller 10 can be used for processing as a control factor reflecting the rotation direction of the smartphone 1.
  • the controller 10 can be used for processing as a control factor reflecting the rotation amount of the smartphone 1.
  • the tilt sensor 19 detects gravitational acceleration acting on the smartphone 1.
  • the tilt sensor 19 can acquire the gravitational acceleration of the smartphone 1 as orientation information.
  • the smartphone 1 can be acquired by the tilt sensor 19 as direction information of ⁇ 9.8 to 9.8 [m / sec 2 ].
  • the y-axis direction is the direction of gravity
  • the direction information is acquired as 0 [m / sec 2 ] in the case of vertical.
  • the inclination sensor 19 can acquire the orientation information more accurately by making the cross section of the measurement object perpendicular to the ground. When the object is the abdomen, the measurement is preferably performed in a lying state.
  • the tilt sensor 19 outputs the detected tilt.
  • the controller 10 can be used for processing as a control factor that reflects the inclination of the smartphone 1.
  • the controller 10 may calculate the orientation from the orientation information of the smartphone 1. For example, the angular velocity sensor 18 described above acquires the angular velocity as the orientation information. Based on the acquired angular velocity, the controller 10 calculates the orientation of the smartphone 1. For example, the tilt sensor 19 described above acquires the gravitational acceleration as the orientation information. Based on the acquired gravitational acceleration, the controller 10 calculates the orientation of the smartphone 1 with respect to the gravitational direction.
  • the first sensor unit can be used in combination with the motion sensor described above. By processing the direction information from a plurality of motion sensors in combination, the controller 10 can more accurately calculate the direction of the smartphone 1 as its own device.
  • the device unit for obtaining the movement information of the own device is the second sensor unit.
  • a 2nd sensor part acquires the movement information of the smart phone 1 which is an own machine.
  • the movement information of the smartphone 1 is information output from the second sensor unit.
  • the movement information of the smartphone 1 is information regarding the movement amount of the smartphone 1.
  • the movement information of the smartphone 1 includes, for example, acceleration, speed, and movement amount.
  • the movement amount of the smartphone 1 is the movement amount of the reference position of the housing 20 of the smartphone 1 in this embodiment.
  • the reference position of the housing 20 may be any position that can be detected by the second sensor unit.
  • the surface of the side face 1C1 is set as the reference position.
  • the acceleration sensor 16 is used for the second sensor unit.
  • the acceleration sensor 16 is a sensor that detects acceleration acting on the smartphone 1.
  • the acceleration sensor 16 can acquire the acceleration of the smartphone 1 as movement information.
  • the controller 10 calculates the movement amount of the smartphone 1 by time-integrating the acquired acceleration twice.
  • the acceleration sensor 16 outputs the detected acceleration.
  • the controller 10 can be used for processing as a control factor that reflects the direction in which the smartphone 1 is moving.
  • the controller 10 can be used for processing as a control factor that reflects the speed and amount of movement of the smartphone 1.
  • Controller 10 calculates the contour of the cross section of the object.
  • the contour of the cross section of the object is calculated based on the orientation information and movement information acquired by the first sensor unit and the second sensor unit.
  • the controller 10 may calculate the amount of movement and direction in the course of calculation.
  • Each of the motion sensors 15 described above employs sensors capable of detecting motion factors in three axial directions.
  • the three axial directions detected by the motion sensor 15 of the present embodiment are substantially orthogonal to each other.
  • the x, y, and z directions shown in FIGS. 1 to 3 correspond to the three axial directions of the motion sensor 15.
  • the directions of the three axes do not have to be orthogonal to each other.
  • the motion factor in the three directions orthogonal to each other can be calculated by calculation.
  • Each motion sensor 15 may have a different reference direction.
  • each motion sensor does not necessarily have three axes.
  • the controller 10 can calculate the contour of the cross section with the orientation information in one axis direction and the movement information in one axis direction.
  • the first sensor unit and the second sensor unit may use any of the motion sensors 15 described above, or other motion sensors.
  • 4 may be downloaded from another device through wireless communication by the communication unit 6. 4 may be stored in a storage medium that can be read by a reading device included in the storage 9. 4 may be stored in a storage medium that can be read by a reading device connected to the connector 14. Examples of storage media include flash memory, HDD (registered trademark) (Hard Disc Drive), CD (Compact Disc), DVD (registered trademark) (Digital Versatile Disc), or BD (Blu-ray (registered trademark) Disc). Can be used.
  • HDD registered trademark
  • CD Compact Disc
  • DVD registered trademark
  • BD Blu-ray (registered trademark) Disc
  • buttons 3 are not limited to the example of FIG.
  • the smartphone 1 may include buttons such as a numeric keypad layout or a QWERTY layout instead of the buttons 3A to 3C as buttons for operations related to the screen.
  • the smartphone 1 may include only one button or may not include a button for operations related to the screen.
  • the smartphone 1 includes two cameras, but the smartphone 1 may include only one camera or may not include a camera.
  • the illuminance sensor 4 and the proximity sensor 5 may be composed of one sensor.
  • four types of sensors are provided in order to acquire orientation information and movement information of the smartphone 1 that is its own device, but the smartphone 1 does not include some of these sensors. Alternatively, other types of sensors may be provided.
  • FIG. 5 is a schematic diagram showing a state of measuring the contour of the abdominal section according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a measurement flowchart of the contour of the abdominal section according to the embodiment.
  • step S101 the user activates the measurement application 9Z for measuring the contour of the cross section.
  • step S102 measurement starts in step S102.
  • the smartphone 1 is placed against the surface of the abdomen 60 at any position on the abdomen where the profile of the cross section is measured.
  • the measurement of the profile of the cross section at the height of the user's navel (the position illustrated by AA in FIG. 5) is shown.
  • the smartphone 1 may be brought into contact with the surface of the abdomen 60 or may be applied to the surface of the abdomen 60 via clothing as long as the measurement of the cross-sectional contour is not hindered.
  • the measurement start position may start from any position in the abdominal AA position, and a start action set in advance on the smartphone 1 is performed to start measurement.
  • the preset start action may be by pressing any button 3 of the smartphone 1 or by tapping a specific position on the touch screen 2B.
  • the facing surface applied to the surface of the abdomen of the smartphone 1 may be any surface of the front face 1A, the back face 1B, and the side faces 1C1 to 1C4. did.
  • step S103 the user moves the smartphone 1 along the surface of the abdomen 60 along the AA position, and makes the abdomen 60 go around.
  • the movement of the smartphone 1 is applied to the surface of the abdomen 60 and is moved at a constant speed, the acquisition interval of each information becomes constant, and the accuracy of contour measurement can be improved.
  • step S103 direction information is acquired by the azimuth sensor 17 and movement information is acquired by the acceleration sensor 16 under preprogrammed conditions.
  • the direction information and the movement information are acquired a plurality of times.
  • the direction information and the movement information are acquired according to the clock signal output from the timer 11.
  • the acquisition period of each information is appropriately selected depending on the size and complexity of the cross section of the measurement object.
  • the information acquisition cycle is appropriately selected from, for example, a sampling frequency of 5 to 60 Hz (Hertz).
  • the acquired orientation information and movement information are temporarily stored in the smartphone 1. This measurement is continuously executed from the start of step S102 to the end of step S104.
  • the user When the user makes a round while holding the smartphone 1 against the surface of the abdomen 60, the user performs an end action set in advance on the smartphone 1 and ends the measurement (step S104).
  • the preset end action may be by pressing any button 3 of the smartphone 1 or by tapping a specific position on the touch screen 2B.
  • the smartphone 1 automatically recognizes as one round. The measurement may be terminated. In the case of automatic recognition, the user does not need to perform an end action, and the measurement is further simplified.
  • the smartphone 1 calculates the orientation information and movement information obtained in step S103 in step S105. This calculation is performed by the controller 10.
  • the controller 10 calculates the outline and abdominal circumference of the cross section of the user's abdomen. The calculation in step S105 will be described in detail later.
  • the smartphone 1 outputs the result calculated in step S105 in step S106.
  • As the output of the calculated result there are various methods such as display on the display 2A and transmission to the server.
  • the smartphone 1 ends the flow when the output of the calculation result of the contour of the abdominal section and the abdominal circumference is completed.
  • the smartphone 1 moves in the y-axis direction with the back face 1B placed on the abdomen.
  • the orientation sensor 17 may be a single-axis sensor that can measure the orientation of the smartphone 1 in the y-axis direction.
  • the acceleration sensor 16 may be a uniaxial sensor that can measure the amount of movement in the y-axis direction.
  • FIG. 7 shows an example of the direction and the movement amount according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time, indicating the time from the start of measurement to the end of measurement.
  • the time is counted by a clock signal output from the timer 11.
  • the measurement start is 0 seconds and the measurement end is Tn seconds.
  • the smartphone 1 acquires direction information and movement information at a predetermined acquisition cycle between 0 and Tn seconds.
  • FIG. 7A shows time on the horizontal axis and the orientation of the smartphone 1 on the vertical axis.
  • the orientation of the smartphone 1 on the horizontal axis is the orientation information acquired by the orientation sensor 17.
  • the orientation information is the orientation of the smartphone 1.
  • the orientation of the smartphone 1 is represented by an angle of 0 to 360 degrees.
  • the orientation of the smartphone 1 is determined as one turn in a state where the orientation has changed by 360 degrees from the initial measurement direction.
  • the initial direction of measurement is set to 0 degrees, so the direction after one round is 360 degrees.
  • FIG. 7B shows time on the horizontal axis and the amount of movement of the smartphone 1 on the vertical axis.
  • the movement amount of the smartphone 1 on the vertical axis is calculated based on the movement information acquired by the acceleration sensor 16.
  • the movement information of the smartphone 1 according to the present embodiment is acceleration data acquired by the acceleration sensor 16.
  • the amount of movement is calculated by the controller 10 and is calculated by integrating the acceleration data twice over time. If the acceleration data is noisy, digital filter processing may be performed. Examples of the digital filter include a low-pass filter and a band-pass filter.
  • the movement amount of the smartphone 1 at the end of the measurement corresponds to the length around the measurement object, and is the abdominal circumference in this embodiment.
  • the waist circumference is preferably calculated in consideration of the arrangement of the acceleration sensor 16 in the smartphone 1. That is, in the present embodiment, the distance between the back face 1B, which is the facing surface applied to the surface of the abdomen 60, and the acceleration sensor 16 is considered in advance, and the movement amount is corrected to calculate the correct abdominal circumference.
  • the horizontal axis in FIG. 7A uses the normalized time 0 to 1 normalized by Ta
  • the horizontal axis in FIG. 7B uses the normalized time 0 to 1 normalized by Tb. It is preferable to prepare the numerical values on the horizontal axis.
  • FIG. 8 shows an example of a record composed of acquired information.
  • the measurement start time is record number R0, and the measurement end time is record number Rn.
  • Each record stores a pair of direction information and movement information corresponding to time. Further, each record stores a movement amount calculated based on the movement information.
  • the orientation information is the orientation that the smartphone 1 is facing.
  • direction and the movement amount computed based on the direction information and movement information comprised by 1 pair are the information acquired at the same time of Fig.7 (a) (b). Or information acquired at the same standardization time.
  • the time interval of each record may not be equal.
  • it is preferable from the accuracy of the measurement of the outline of a cross section that a pair of records is information acquired at the same time, there may be some time lag. When there is a time lag, the controller 10 may ignore the time lag, or may calculate information corresponding to the other time from one record.
  • FIG. 9 is a diagram showing the contour of the calculated cross section.
  • the contour of the cross section of the object can be calculated by plotting the records R0 to Rn in order according to the direction and the amount of movement.
  • R0 to Rn in the figure represent corresponding record numbers.
  • a point on the solid line indicates the position of each record. Although it is actually composed of a larger number of points, some of the points are omitted in order to make the figure easier to see.
  • the calculation of the cross-sectional contour is performed as follows. First, R0 is set to an arbitrary point. Next, the position of R1 is calculated from the change amount of the movement amount of the record R0 and the record R1 and the direction information of the record R1. Next, the position of R2 is calculated from the change amount of the movement amount of the records R1 and R2 and the change amount of the direction information of the record R2. This calculation is performed up to Rn, and by connecting from the position of R0 to the position of Rn in order, the contour of the cross section of the object is calculated and displayed.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the correction of the calculated cross-sectional contour.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining correction by actually measured values according to the embodiment.
  • the movement information acquired by the acceleration sensor 16 is used when calculating the contour of the cross section.
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the movement amount.
  • a dotted line in the figure is a movement amount calculated based on movement information acquired by the acceleration sensor 16.
  • the amount of movement at the end of the measurement corresponds to the length around the measurement object, and in this embodiment is the waist circumference.
  • the amount of movement at the end of the measurement is corrected so that the actual measurement value of the abdominal circumference measured in advance with a tape measure or the like becomes equal.
  • the correction amount ⁇ W shown in FIG. 11 is offset, and then the inclination of the graph is corrected according to the offset ⁇ W.
  • the corrected data is indicated by a solid line. Using the record composed of the solid line data after correction, the controller 10 calculates the contour of the cross section of the object.
  • the correction of the calculated inclination and position of the profile of the cross section will be described.
  • the orientation of the smartphone 1 at the start of measurement is set to 0 degrees
  • the calculated symmetry axis of the cross-sectional contour may be inclined.
  • the inclination correction may be performed by rotating the cross-sectional contour so that the cross-sectional contour width in the X-axis direction or the cross-sectional contour width in the Y-axis direction is minimized or maximized.
  • the calculated cross-sectional contour is displayed shifted from the center.
  • the outline of the abdominal section there is a case where it is desired to correct the positional deviation and display the XY origin of FIG. 9 and the center of the outline of the abdominal section in alignment.
  • This position correction may be performed by moving the point where the center line of the width of the cross-sectional contour in the X-axis direction intersects the center line of the cross-sectional contour of the width in the Y-axis to the XY origin.
  • the profile of the cross section of the object can be measured by the sensor built in the smartphone 1.
  • the smartphone 1 is smaller than a measuring device such as a CT.
  • the smartphone 1 can measure the contour of the cross section in a short time. Since the smartphone 1 can measure data by the user himself / herself, the measurement is simple. The smartphone 1 can easily carry devices that are difficult in CT or the like. Since the smartphone 1 can store data by itself, the daily change can be easily confirmed. The smartphone 1 is less likely to be exposed to radiation during measurement.
  • FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an electronic tape measure according to the embodiment.
  • the electronic tape measure has a function of measuring the length of the drawn tape measure and acquiring data, and it can acquire movement information in the same manner as the acceleration sensor. It can also be built into the smartphone 1.
  • the electronic tape measure 71 includes a housing 70.
  • a touch screen display 72 is provided on the front face 71 ⁇ / b> A of the housing 70.
  • a tape measure 73 is provided on the side face 71 ⁇ / b> C ⁇ b> 2 of the housing 70.
  • a dimension scale is engraved on the tape measure 73.
  • the tape measure 73 is usually wound inside the housing 70.
  • a stopper 74 is provided at the tip of the tape measure 73. Before the measurement, the stopper 74 is disposed outside the housing 70, and the B surface of the stopper 74 and the side face 71C2 are in contact with each other. When measuring the dimensions of the object, the stopper 74 is pulled in the direction of the arrow in FIG. At that time, the drawing amount X of the tape measure 73 based on the side face 71C2 is digitally displayed on the touch screen display 72.
  • the measurement procedure and the calculation of the cross-sectional contour are in accordance with the contents described with reference to FIGS.
  • the measurement procedure when the electronic tape measure is used will be described.
  • the housing 70 is brought into contact with the surface of the abdomen.
  • the user moves the housing 70 along the surface of the abdomen 60 along the AA position while holding the stopper 74 at the measurement start position, and makes the abdomen 60 go around.
  • the measurement ends step S104.
  • acceleration is acquired as movement information.
  • an electronic tape measure is used for the second sensor unit, the amount of movement can be directly acquired as the movement information, so that a more accurate measurement of the abdominal circumference is possible.
  • FIG. 13 shows an example of classification of abdominal cross-sectional contours according to the embodiment.
  • the smartphone 1 stores a classification of the outline of the abdominal cross section in advance.
  • the classification of the abdominal cross-sectional contours shown in FIG. 13 is (a) visceral obesity type, (b) subcutaneous fat type, and (c) standard type.
  • the user is classified into the above (a) to (c) according to the aspect ratio (d2 / d1 in FIG. 13) of the measured outline of the abdominal section. For example, it is classified as (a) visceral obesity type with aspect ratio of 0.8 or more, (b) subcutaneous fat type with aspect ratio of 0.6 or more and less than 0.8, and (c) standard type with aspect ratio of less than 0.6.
  • step S107 of [Classification] is added after step S106 of the flowchart shown in FIG. Further, according to the classified contents, the user can obtain judgment and advice.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of the smartphone 1 according to the second embodiment.
  • the timer 11 and the control unit 10A are included in the controller 10.
  • the timer 11 is a device unit for obtaining movement information of the smartphone 1.
  • the timer 11 receives a timer operation instruction from the control unit 10A and outputs a clock signal.
  • the direction sensor 17 acquires the orientation information a plurality of times according to the clock signal output from the timer 11.
  • the orientation information acquired according to the clock signal is temporarily stored inside the smartphone 1 together with the clock information.
  • the clock information is information indicating the time when the direction information is acquired.
  • the clock information may be a record number indicating the acquisition order.
  • the clock information may be the time when the orientation information is acquired.
  • the timer 11 is included in the controller 10, and a timer circuit that is a functional unit of the controller 10 can be used as the timer 11.
  • the present invention is not limited to this, and the timer 11 may be provided outside the controller 10 as described in FIG. 4 described above.
  • Control unit 10A estimates movement information of smartphone 1 from the clock information.
  • the movement information of the smartphone 1 is information on the movement amount of the smartphone 1, and is the movement amount in the present embodiment.
  • 10 A of control parts compute the outline of the cross section of a target object based on direction information and movement information.
  • description of the same points as in the first embodiment will be omitted, and different points will be described.
  • FIG. 15 is a measurement flowchart of the contour of the abdominal section according to the second embodiment.
  • step S101 the user activates the measurement application 9Z for measuring the contour of the cross section.
  • the user inputs an actual measurement value of the abdominal circumference previously measured with a tape measure or the like into the smartphone 1 (step S111).
  • an actual measurement value of the abdominal circumference may be read from user information stored in advance in the storage 9 of the smartphone 1.
  • the input of the actual measurement value of the abdominal circumference is not necessarily performed before the start of measurement (step S102), and may be performed after the end of measurement (step S104).
  • step S102 measurement is started in step S102.
  • the smartphone 1 is placed against the surface of the abdomen 60 at any position on the abdomen where the profile of the cross section is measured.
  • the measurement of the profile of the cross section at the height of the user's navel (the position illustrated by AA in FIG. 5) is shown.
  • the measurement start position may start from any position in the abdominal AA position, and a start action set in advance on the smartphone 1 is performed to start measurement.
  • step S103 the user moves the smartphone 1 along the surface of the abdomen 60 at the position AA.
  • the smartphone 1 is moved at a constant speed while being applied to the surface of the abdomen 60.
  • auxiliary tool which assists the movement of a smart phone so that a user can move a smart phone at a fixed speed. Moreover, it is good also as operation
  • step S103 the smartphone 1 acquires orientation information by the orientation sensor 17 under pre-programmed conditions.
  • the direction information is acquired a plurality of times according to the clock signal output from the timer 11.
  • the orientation information acquired according to the clock signal is stored in the smartphone 1 together with the clock information. This measurement is continuously executed from the start of step S102 to the end of step S104.
  • the user moves the smartphone 1 one or more times at a constant speed while keeping the smartphone 1 against the surface of the abdomen 60. Thereafter, the user performs an end action set in advance on the smartphone 1 to end the measurement (step S104).
  • the smartphone 1 recognizes this as one round, and the smartphone 1 automatically ends the measurement without any user operation. Also good.
  • the smartphone 1 automatically terminates the measurement without any user operation. Also good. In the case of automatic recognition, the user does not need to perform an end action, and the measurement is further simplified.
  • step S105 the control unit 10A estimates a movement amount, which is movement information of the smartphone 1, from the actual measurement value of the user's waist and the clock information obtained in step S103.
  • the amount of movement of the smartphone 1 that makes one round of the user's abdominal circumference is equal to the actual measurement value of the abdominal circumference input in step S111, and the smartphone 1 is considered to be moving at a constant speed.
  • the amount of movement that is one piece of movement information can be calculated.
  • the control unit 10A calculates the contour of the cross section of the object based on the acquired orientation information and the calculated movement information.
  • the smartphone 1 outputs the result calculated in step S105 in step S106.
  • the smartphone 1 ends the flow when the output of the calculation result of the contour of the abdominal section and the abdominal circumference is completed. In the flow of the present embodiment, other operations not described in detail conform to the description in FIG.
  • FIG. 16 is an example of a record configured from acquired information according to the second embodiment.
  • the measurement start time is record number R0
  • the measurement end time is record number Rn.
  • Each record stores a pair of direction information and movement information corresponding to time.
  • the movement information is a movement amount estimated from a record number (or time) that is clock information.
  • the movement information of the record number Rn stores the actual measurement value of the user's abdominal circumference. Since the time interval of each record is equal and the smartphone 1 is regarded as moving at a constant speed, the interval of each movement amount as movement information is also equal.
  • the record acquired in this way is represented as a diagram showing the outline of the cross section.
  • the contour of the cross section of the object can be calculated by plotting the record Rn from the record R0 acquired in order to the XY coordinates in accordance with the direction and the moving amount.
  • the plotted points are equally spaced in the calculated cross-sectional contour shown in FIG.
  • the calculated cross-sectional contour is substantially symmetrical with respect to the Y axis.
  • the calculated cross-sectional profile is asymmetric and distorted with respect to the Y axis.
  • the magnitude of the asymmetry can be determined by the difference in the number of plot points in each region separated by the Y axis in FIG. For example, when the difference in the number of plot points is other than ⁇ 10%, it is determined that the asymmetry of the cross-sectional contour is large.
  • the determination method of the magnitude of asymmetry is not limited to this, and for example, a determination method of calculating the area surrounded by the outline of the cross section and comparing the sizes of the areas may be used.
  • the criterion can be set as appropriate.
  • the movement information can be obtained without using the second sensor unit by using the timer as the device unit for obtaining the movement information of the own device. Therefore, the smart phone 1 of this embodiment can further reduce the number of parts. Furthermore, the smartphone 1 according to the present embodiment can reduce measurement errors due to the accuracy of the second sensor unit.
  • the visceral fat area and the subcutaneous fat area are estimated from a part of the calculated contour of the cross section. Furthermore, the abdomen cross-sectional image is displayed on the smartphone 1 from the estimated value.
  • the smartphone 1 of the present embodiment may have the same configuration as the block diagram of FIG. 14 as in the second embodiment. Hereinafter, description of the same parts as those of the first embodiment and the second embodiment will be omitted, and different points will be described.
  • the storage 9 stores pre-established formulas for visceral fat area and subcutaneous fat area.
  • the storage 9 stores a plurality of abdominal section images. These abdominal cross-sectional images are classified by combinations of visceral fat area and subcutaneous fat area.
  • the control unit 10A calculates a part of the contour of the cross section of the object and extracts a feature coefficient of the contour.
  • the control unit 10A reads the estimation formulas for the visceral fat area and the subcutaneous fat area stored in the storage 9, and estimates the visceral fat area and the subcutaneous fat area from the extracted feature coefficients of the contour. Further, the control unit 10A extracts one image from a plurality of abdominal cross-sectional images stored in the storage 9, and displays the image on the display 2A.
  • the angular velocity sensor 18 obtains the orientation information of the smartphone 1.
  • the timer 11 operates to obtain movement information of the smartphone 1.
  • the present invention is not limited to this, and an orientation sensor, an inclination sensor, or the like may be used to obtain orientation information.
  • An acceleration sensor or an electronic tape measure may be used to obtain movement information.
  • FIG. 17 is a flowchart showing an example of a processing flow until an abdominal cross-sectional image according to the third embodiment is displayed.
  • the present embodiment as an example of calculating at least a part of the contour of the abdominal section, a case where the contour of a substantially half-circumferential portion is calculated from the position of the navel will be described.
  • step S101 the user activates the measurement application 9Z for measuring the contour of the cross section.
  • the user inputs an actual measurement value of the abdominal circumference previously measured with a tape measure or the like into the smartphone 1 (step S111).
  • an actual measurement value of the abdominal circumference may be read from user information stored in advance in the storage 9 of the smartphone 1.
  • Step S111 is not necessarily performed before the start of measurement, and may be performed after the end of the measurement in step S104.
  • step S102 measurement is started in step S102.
  • the smartphone 1 is placed against the surface of the abdomen 60 at the navel position.
  • the measurement start position is appropriately selected depending on which part of the abdominal cross section is to be calculated. If the measurement start position is determined in advance, the range of the contour to be calculated does not change for each user, and an error in the contour feature coefficient described later can be reduced.
  • the position of the navel is set as the measurement start position. For example, the measurement is started by matching the side face 1C1 of the smartphone 1 with the position of the navel. The user performs a start action set in advance on the smartphone 1 and starts measurement.
  • step S103 the user moves the smartphone 1 along the surface of the abdomen 60 at the position AA.
  • the smartphone 1 is moved at a constant speed while being applied to the surface of the abdomen 60.
  • step S103 the smartphone 1 acquires the angular velocity (degrees / second), which is orientation information, by the angular velocity sensor 18 under preprogrammed conditions.
  • the direction information is acquired a plurality of times according to the clock signal output from the timer 11.
  • the orientation information acquired according to the clock signal is stored in the smartphone 1 together with the acquisition time information. This measurement is continuously executed from the start of step S102 to the end of step S104.
  • the user moves the smartphone 1 more than half a circle at a constant speed while keeping the smartphone 1 against the surface of the abdomen 60.
  • the half circumference is from the navel to the center of the back. If the movement is less than half a circle, the contour calculation becomes insufficient, and an error may occur in the contour feature coefficient described later. Therefore, it is preferable that the smartphone 1 has a means for notifying the user of the half circumference.
  • step S104 the user performs a termination action set in advance on the smartphone 1 to terminate the measurement.
  • step S115 mentioned later the case where the direction of the smart phone 1 changed 180 degree
  • control unit 10A calculates a half circumference portion of the contour of the abdominal section (Step S115).
  • the controller 10A calculates the orientation of the smartphone 1 by integrating the angular velocity acquired in step S103 once.
  • FIG. 18 shows an example of the orientation of the smartphone 1 according to the third embodiment.
  • a method for extracting information of the half-circle portion from the acquired orientation information will be described with reference to the drawings.
  • the horizontal axis represents time, the measurement start time is 0 seconds, and the measurement end time is T (n / 2 + a) seconds.
  • n represents 360 degrees of one turn
  • a represents an angle obtained by subtracting 180 degrees of a half turn from the direction at the end of measurement.
  • the vertical axis indicates the orientation of the smartphone 1.
  • the solid line in the figure is acquired information
  • the dotted line is a virtual line of information for one round that is not acquired.
  • the flat part of the curved line in the drawing near the direction of 180 degrees is estimated as information of the back part, and it is determined that the center of the back has passed through the middle point of the flat part, and a half circumference is detected. That is, T (n / 2) seconds from 0 seconds in the figure are extracted as half-circle information.
  • This method of extracting information of the half-circle portion is an example. For example, when the flat portion is at a position deviated from 180 degrees, normalization may be performed so that the flat portion is 180 degrees. In addition, normalization may be performed using information on a position whose orientation is shifted by ⁇ 180 degrees from the flat portion as a starting point. Further, instead of the midpoint of the flat portion, information on a position where the inclination of the curve is the smallest in the vicinity of 180 degrees may be determined as the center of the back.
  • FIG. 19 is an example of a record composed of acquired and normalized information according to the third embodiment.
  • Record R0 is the start point (the position of the umbilicus in the present embodiment) of the half-circle portion of the extracted outline, and record R is the end point of the half-circle portion (the record in the center of the back and the orientation is 180 degrees in this embodiment).
  • N / 2 the acquired final information is record R (n / 2 + a).
  • Each record stores a pair of orientation information and movement information.
  • the movement information is a movement amount estimated from a record number (or time) that is clock information.
  • a record having a direction of 0 to 180 degrees is extracted as half-round information.
  • step S115 may be executed in parallel with step S103.
  • the smartphone 1 corrects the result calculated in step S115 in step S116.
  • This correction is a pre-processing for extracting the feature coefficient of the contour executed in the next step S117.
  • the value of the contour feature coefficient varies depending on the orientation of the contour and the position of the contour on an arbitrary XY coordinate system.
  • the direction of the contour is the direction of the symmetry axis described later
  • the position of the contour is the position of the center point described later.
  • the contour direction correction and the contour position correction are performed by symmetrically calculating a line that connects the start point (the position of the navel in the present embodiment) and the end point (the center of the back in the present embodiment) with respect to the half circumference of the calculated contour of the cross section. Correction is easy if it is performed based on an inverted closed curve that is turned back as an axis.
  • the contour direction correction the inverted closed curve is rotated so that the axis of symmetry of the inverted closed curve (line connecting the center of the navel and the back) faces a predetermined direction.
  • the contour position correction the reverse closed curve is moved so that the center point of the reverse closed curve comes to the origin of the coordinate system.
  • the direction and position can be corrected by a conventionally known method.
  • FIG. 20 is a diagram showing the contour of the cross section calculated and corrected according to the third embodiment.
  • the solid line in the figure is a half-circular portion of the calculated cross-sectional contour
  • the dotted line in the figure is a virtual curve obtained by inverting the half-circular portion of the calculated cross-sectional contour with a symmetry axis.
  • a black point is a point obtained by plotting the acquired record on the XY coordinates.
  • the smart phone 1 extracts the characteristic coefficient of the half circumference part of the cross-sectional outline after correction
  • a method for extracting the characteristics of the shape of the curve there is a method for obtaining a curvature function or the like.
  • a method using Fourier analysis will be described.
  • a Fourier coefficient can be obtained by performing a Fourier analysis on the curve of the semicircular portion of the contour of the cross section.
  • the Fourier coefficient of each order obtained when the curve is Fourier-analyzed is used as a coefficient indicating the feature of the shape.
  • the order of Fourier coefficients to be used as feature coefficients is determined at the time of creating each estimation formula described in detail later.
  • Fourier coefficients Sa 1 , Sa 2 , Sa 3 affecting the visceral fat area. , Sa 4 is extracted as a feature coefficient of visceral fat. Further, Fourier coefficients Sb 1 , Sb 2 , Sb 3 , and Sb 4 that affect the subcutaneous fat area are extracted as feature coefficients of the subcutaneous fat.
  • the main component may be extracted as a feature coefficient.
  • the smartphone 1 substitutes the feature coefficients Sa 1 to Sa 4 and Sb 1 to Sb 4 extracted in step S117 into the visceral fat area estimation formula and the subcutaneous fat area estimation formula obtained in advance, and the visceral fat area A of the user Then, the subcutaneous fat area B is estimated (step S118).
  • An example of the visceral fat area estimation formula and the subcutaneous fat area estimation formula is shown in Formula 1 and Formula 2.
  • the smartphone 1 selects an image closest to the user's abdominal section based on the visceral fat area A and the subcutaneous fat area B estimated in step S118 (step S119).
  • FIG. 21 shows an example of an abdominal cross-sectional image classification table according to the third embodiment.
  • the smartphone 1 stores a classification table shown in FIG. 21 in advance.
  • the smartphone 1 stores 25 types of images (P11 to P55) having different visceral fat areas and subcutaneous fat areas.
  • the 25 types of images may be images of the abdominal CT, pictures schematically representing these images, or marks. From the 25 types of images, one image corresponding to the visceral fat area A and the subcutaneous fat area B estimated by the user is selected.
  • the selected image is displayed on the display 2A of the smartphone 1 (step S110).
  • the present invention is not limited to this, and each step is performed by a server or the like connected via a network. At least a part may be executed.
  • the measurement steps S102 to S104 and the display step S110 may be executed by the smartphone 1, and the other steps may be executed by a server connected via a network.
  • the processing speed from the start to the end can be improved.
  • the third embodiment of the present invention since an image is displayed, it is possible to easily convey the visceral fat and subcutaneous fat accumulation states of the user without measuring the abdominal CT.
  • an abdominal CT image is displayed, the estimated abdominal cross-sectional shape of the user can be visualized more realistically, which is effective for MS instruction.
  • the numbers of the visceral fat area and the subcutaneous fat area are displayed together with the display of the image, the user can be informed of the accumulation status of the visceral fat and the subcutaneous fat more specifically.
  • FIG. 22 is a flowchart for creating a visceral fat area estimation formula and a subcutaneous fat area estimation formula according to the third embodiment.
  • the procedure for creating Formula 1 and Formula 2 will be described with reference to FIG.
  • the estimation formulas need not be created by the smartphone 1 and may be calculated in advance using another computer or the like. Since the created estimation formula is incorporated in the application in advance, the user need not directly create or change the estimation formula.
  • step S121 the creator creates an estimation formula.
  • step S122 the creator inputs sample data for a predetermined number of people acquired in advance to the computer.
  • Sample data is data obtained from a predetermined number of sample subjects.
  • Sample data of one subject includes at least visceral fat area obtained by CT, subcutaneous fat area, abdominal circumference measured by a tape measure, orientation information acquired by the smartphone 1, and movement information.
  • the predetermined number of sample subjects is preferably a group having a statistically sufficient number of persons for improving the accuracy of the estimation formula and a distribution similar to the visceral fat distribution of the subject who performs the MS diagnosis.
  • step S123 calculates a half circumference portion of the contour of the cross section from the inputted abdominal circumference length, orientation information, and movement information (step S123). Further, the half-round portion of the calculated cross-sectional contour is corrected (step S124). Since step S123 and step S124 are the same processes as the above-mentioned step S115 and step S116, detailed description is abbreviate
  • Fourier analysis is performed on the half-round portion of the calculated and corrected cross-sectional contour (step S125).
  • a plurality of Fourier coefficients can be obtained by performing a Fourier analysis on the curve of the semicircular portion of the contour of the cross section.
  • the Fourier coefficient of each order obtained by Fourier analysis of a curve is used as a coefficient representing the feature of the shape.
  • Fourier analysis is performed on sample data for a predetermined number of people, and X-axis, Y-axis, and 1st to kth order (k is an arbitrary integer) Fourier coefficients are obtained.
  • the Fourier coefficient may be reduced by performing well-known principal component analysis.
  • Principal component analysis is an analysis method that creates a kind of composite variable (principal component) by searching for common components in multivariate data (a plurality of Fourier coefficients in the present embodiment). Features can be expressed.
  • regression analysis is performed using the plurality of Fourier coefficients (or principal components) obtained in step S125 and the visceral fat area input in advance (step S126).
  • Regression analysis is one of the statistical methods that examines the relationship between numerical values that are the result and numerical values that are factors, and clarifies each relationship.
  • a Fourier coefficient (or principal component) as an independent variable and a visceral fat area obtained by CT as a dependent variable
  • regression analysis is performed using data of a predetermined number of sample subjects, and a visceral fat area estimation formula is created. The same calculation is performed for the subcutaneous fat area, and a subcutaneous fat area estimation formula is created.
  • Estimation formula created in this way is Formula 1 and Formula 2 described above.
  • Independent variables Sa 1 , Sa 2 , Sa 3 , Sa 4 and Sb 1 , Sb 2 , Sb 3 , and Sb 4 in Equations 1 and 2 are feature coefficients for estimating the visceral fat area and subcutaneous fat area of the user. .
  • Some or all of the characteristic coefficients Sa 1 to Sa 4 of the visceral fat area estimation formula and the characteristic coefficients Sb 1 to Sb 4 of the subcutaneous fat area may be the same Fourier coefficient.
  • the estimation formulas for the visceral fat area and the subcutaneous fat area can be created by the statistical means described above (principal component analysis, regression analysis, etc.).
  • the semicircular portion of the contour of the abdominal cross section can be easily and accurately measured, so that the visceral fat area and the subcutaneous fat area are accurately estimated in a short time. be able to.
  • the outline of the human abdominal cross section is almost symmetrical, so the visceral fat area and the subcutaneous fat area of the abdominal cross section are estimated only by calculating at least a half-circle portion of the outline of the cross section. be able to. Therefore, the user only has to move the smartphone 1 around the abdomen at least half a cycle, and the measurement time is further shortened. In addition, since the operation of changing the smartphone 1 between the left and right hands during measurement is eliminated, the smartphone 1 can be easily moved at a constant speed, and the measurement accuracy can be further improved.
  • the present invention may calculate not only the half circumference part but also the quarter circumference part.
  • the human internal organs are located on the navel side of the lumbar spine. Therefore, it is considered that the visceral fat area around the viscera is more correlated with the navel side contour of the abdominal cross section. Therefore, the visceral fat area can be estimated by calculating an approximately 1 ⁇ 4 circumference portion from the navel to the flank.
  • step S115 For example, a case where a quarter circumference from the navel to the flank is calculated will be described.
  • the flow of processing in the description of the flow diagram shown in FIG.
  • the calculation of the quarter-round portion in step S115 for example, when the orientation of the smartphone 1 changes by 90 degrees from the start of measurement, it is determined as almost 1/4 round, and information is extracted.
  • T (n / 4) seconds from 0 seconds in the figure are extracted as information of the 1/4 round portion.
  • a record with a direction of 0 to 90 degrees is extracted as information of a quarter circumference.
  • the end point of the quarter turn portion is the record R (n / 4).
  • the movement information of the record number R (n / 4) a value of 1/4 of the actual measurement value of the user's abdominal circumference is stored. Since the movement of the smartphone 1 is at a constant speed, the distance of the movement amount that is the movement information is equal.
  • the contour direction correction and the contour position correction in step S116 can be easily corrected if they are performed on the basis of an inverted closed curve obtained by turning the quarter circumference of the calculated contour around the Y axis and X axis of the coordinate system as symmetry axes. It is.
  • the above-described estimation formula shown in FIG. 22 is created by changing the half-round portion to the quarter-round portion. This method of extracting the quarter circumference is an example. For example, when the time at which the direction is 180 degrees is T (n / 2) seconds, a record of half that time is extracted as information of the quarter circumference. May be.
  • the visceral fat area of the abdominal cross section can be estimated only by calculating at least a quarter circumference of the contour of the cross section. Therefore, the user only has to move the smartphone 1 at least a quarter of the time around the abdomen, and the measurement time is further shortened. In addition, since the operation of turning the smartphone 1 to the back side during measurement is eliminated, the smartphone 1 can be easily moved at a constant speed, and the measurement accuracy can be further improved.
  • an example of the quarter circumference of the belly to the flank is shown.
  • the present invention is not limited to this, and the computation of the quarter circumference from the vicinity of the flank to the back is performed, and the subcutaneous fat The area can also be estimated.
  • the vicinity of the flank to the back is the part where the subcutaneous fat is attached, and its outline is less affected by the visceral fat area, so it is optimal for estimation of the subcutaneous fat.
  • the measurement used the Kyocera smart phone (model number WX10K).
  • the correlation between the visceral fat area and the subcutaneous fat area estimated from the acquired information and the visceral fat area and the subcutaneous fat area obtained by CT was evaluated by a correlation coefficient.
  • the correlation coefficient with each area obtained by CT was 0.8 or more, and it was confirmed that there was a high correlation.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and many variations or modifications are possible.
  • calculation and estimation may be performed using either the visceral fat area or the subcutaneous fat area.
  • the classification of the abdominal cross-sectional image is not necessarily a combination of the visceral fat area and the subcutaneous fat area, and only one of them may be used.
  • the system of the embodiment shown in FIG. 23 includes a server 80, a smartphone 1, and a communication network.
  • the calculation result of the cross-sectional contour measured by the smartphone 1 is transmitted to the server 80 through the communication network.
  • the server 80 classifies and determines the cross-sectional contour and uses the image and advice.
  • a system for replying to a person can be constructed.
  • information from a plurality of users can be collected in the server 80, thereby further improving the accuracy of classification and determination.
  • since the calculation of the contour of the cross section is performed by the server 80, the calculation burden on the controller 10 of the smartphone 1 used by the user can be reduced, and the smartphone 1 can be reduced in size and simplified. In addition, the processing speed of calculation is improved.
  • the system according to the present embodiment shows a configuration in which the smartphone 1 and the server 80 are connected via a communication network, but the system of the present invention is not limited to this.
  • a measuring element that moves along the surface of the object, a first sensor unit that obtains direction information of the measuring element, a device unit that obtains movement information of the measuring element, and a control that calculates the contour of the cross section of the object And a part.
  • each may be connected by a communication means.
  • the device of the present invention is not limited to this, and may include the first sensor unit, the device unit, and the control unit. . Furthermore, it is not necessary to include the first sensor unit, the device unit, and the control unit inside the device itself, and each of them may be individually separated.
  • the present invention can be applied to the measurement of the contour of the cross section of other structures as well as the abdomen.
  • the second sensor unit may be any other unit as long as it can acquire movement information of the own device, and the number of rotations of the wheel can be determined. You may use the electronic roller distance meter etc. which acquire movement information by detecting.

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Abstract

 対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を測定できる機器、及びシステムを提供する。 本実施形態に係る機器は、自機の向き情報を得る第1のセンサ部と、自機の移動情報を得る第2のセンサ部と、向き情報及び移動情報により、対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算する制御部と、を備える。第1のセンサ部及び第2のセンサ部は、自機が対象物の表面に沿って移動する間に、向き情報及び移動量情報を得る。

Description

機器、及びシステム
関連出願の相互参照
 本出願は、2013年6月19日に出願された日本国特許出願第2013-128266号、2013年8月30日に出願された日本国特許出願第2013-180320号及び2013年11月28日に出願された日本国特許出願第2013-246574号に基づく優先権を主張するものであり、これらの特許出願の明細書全体を参照によって本願明細書に引用する。
 本発明は、機器、及びシステムに関する。
 メタボリックシンドローム(以下、単に「MS」という)の増加が社会的問題となっている。日本では、MSの判定基準として「内臓脂肪型肥満」が必須項目となっている(非特許文献1)。コンピュータ断層撮影(以下、単に「CT」という)で得た内臓脂肪面積、またはウエストの周囲径を内臓脂肪型肥満の基準とする判断方法が提唱されている。CTは、測定できる施設が限られている。内臓脂肪型肥満の判断は、ウエストの周囲径を基準にして行われている。ウエストの周囲径による内臓脂肪型肥満の判断は、精度に改善の余地がある。
メタボリックシンドローム診断基準検討委員会、「メタボリックシンドロームの定義と診断基準」、日本内科学会雑誌、2005年4月、第94巻、第4号、p.794-809
 本発明の目的は、対象物の断面の輪郭を測定できる機器、及びシステムを提供することにある。
 本発明の機器は、自機の向き情報を得る第1のセンサ部と、自機の移動情報を得るためのデバイス部と、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて、対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算する制御部と、を備える。
 好適には、自機が前記対象物の表面に沿って移動する間に、前記第1のセンサ部は、前記向き情報を得て、前記デバイス部は、前記移動情報を得るために動作してもよい。
 好適には、前記制御部は、前記向き情報及び前記向き情報に対応する前記移動情報に基づいて、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算してもよい。
 好適には、前記制御部は、前記向き情報及び前記移動情報の個々の情報が1対で構成されるレコードに基づいて、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算してもよい。
 好適には、前記第1のセンサ部は方位センサ、角速度センサまたは傾きセンサを含んでもよい。
 好適には、前記デバイス部は、自機の移動情報を得る第2のセンサ部を含んでもよい。
 好適には、前記第2のセンサ部は加速度センサまたは電子巻尺を含んでもよい。
 好適には、前記デバイス部は、タイマーを含んでもよい。
 好適には、前記制御部は、前記移動情報から前記対象物の周りの長さを演算する機能を有してもよい。
 好適には、前記制御部は、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算するときに、前記対象物の断面の輪郭が連続した閉の曲線となるように補正してもよい。
 好適には、前記制御部は、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算するときに、あらかじめ他の手段で測定された対象物の周りの長さの実測値によって補正してもよい。
 好適には、前記制御部は、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて、対象物の断面の輪郭の少なくとも半周部分を演算してもよい。
 好適には、前記制御部は、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて、対象物の断面の輪郭の少なくとも1/4周部分を演算してもよい。
 好適には、前記対象物の断面の輪郭を分類する手段を備えていてもよい。
 好適には、前記対象物は腹部でもよい。
 好適には、前記制御部は、前記演算された断面の輪郭に基づいて、前記腹部の断面における内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の少なくとも一方を推定してもよい。
 好適には、表示部を備え、前記制御部は、前記推定された内臓脂肪面積または前記推定された皮下脂肪面積の少なくとも一方に対応した腹部断面画像を前記表示部に表示させてもよい。
 好適には、取得された情報を他の装置に送信するための通信手段を備えてもよい。
 本発明のシステムは、測定子と、前記測定子の向き情報を得る第1のセンサ部と、前記測定子の移動情報を得るためのデバイス部と、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて、対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算する制御部と、を備えてもよい。
 本発明によれば、対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を測定できる。
図1は、本発明の実施形態に係るスマートフォンの外観を示す斜視概略図である。 図2は、本発明の実施形態に係るスマートフォンの外観を示す正面概略図である。 図3は、本発明の実施形態に係るスマートフォンの外観を示す背面概略図である。 図4は、本発明の実施形態に係るスマートフォンの機能を示すブロック概略図である。 図5は、本発明の実施形態に係る腹部断面の輪郭の測定の様子を示す模式図である。 図6は、本発明の実施形態に係る断面の輪郭の測定フロー図である。 図7Aは、本発明の実施形態に係る向きの一例を示す。 図7Bは、本発明の実施形態に係る移動量の一例を示す。 図8は、本発明の実施形態に係る向き情報と移動情報のレコードの一例である。 図9は、本発明の実施形態に係る演算された断面の輪郭を示す図である。 図10は、本発明の実施形態に係る演算された断面の輪郭の補正を説明する図である。 図11は、本発明の実施形態に係る実測値による補正を説明する図である。 図12は、本発明の実施形態に係る電子巻尺を説明する概略図である。 図13Aは、本発明の実施形態に係る腹部断面の輪郭の分類例を示す概略図である。 図13Bは、本発明の実施形態に係る腹部断面の輪郭の分類例を示す概略図である。 図13Cは、本発明の実施形態に係る腹部断面の輪郭の分類例を示す概略図である。 図14は、本発明の第2の実施形態に係るスマートフォンの機能を示すブロック概略図である。 図15は、本発明の第2の実施形態に係る断面の輪郭の測定フロー図である。 図16は、本発明の第2の実施形態に係る向き情報と移動情報のレコードの一例である。 図17は、本発明の第3の実施形態に係る腹部断面画像が表示されるまでの処理の流れの一例を示すフロー図である。 図18は、本発明の第3の実施形態に係るスマートフォン1の向きの一例を示す。 図19は、本発明の第3の実施形態に係る取得された情報から構成されたレコードの一例である。 図20は、本発明の第3の実施形態に係る演算及び補正された断面の輪郭を示す図である。 図21は、本発明の第3の実施形態に係る腹部断面画像の分類表の一例を示す。 図22は、本発明の第3の実施形態に係る内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の作成フロー図である。 図23は、本発明の実施形態に係る通信手段を備える機器、及びシステムを示す概念図である。
 本発明を実施するための実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。
 本実施形態では、機器の実施形態の一例としてスマートフォン1を採用し、対象物の一例として人の腹部を採用した場合について説明する。
 (第1の実施形態)
 自機であるスマートフォン1は、向き情報を得る第1のセンサ部と、移動情報を得るためのデバイス部と、対象物の断面の輪郭を演算するコントローラ10とを少なくとも備える。本実施形態では移動情報を得るためのデバイス部は第2のセンサ部を含んでいる。
 図1から図3を参照しながら、第1の実施形態に係るスマートフォン1の外観について説明する。
 ハウジング20は、フロントフェイス1Aと、バックフェイス1Bと、サイドフェイス1C1~1C4とを有する。フロントフェイス1Aは、ハウジング20の正面である。バックフェイス1Bは、ハウジング20の背面である。サイドフェイス1C1~1C4は、フロントフェイス1Aとバックフェイス1Bとを接続する側面である。以下では、サイドフェイス1C1~1C4を、どの面であるかを特定することなく、サイドフェイス1Cと総称することがある。
 スマートフォン1は、タッチスクリーンディスプレイ2と、ボタン3A~3Cと、照度センサ4と、近接センサ5と、レシーバ7と、マイク8と、カメラ12とをフロントフェイス1Aに有する。スマートフォン1は、カメラ13をバックフェイス1Bに有する。スマートフォン1は、ボタン3D~3Fと、コネクタ14とをサイドフェイス1Cに有する。以下では、ボタン3A~3Fを、どのボタンであるかを特定することなく、ボタン3と総称することがある。
 タッチスクリーンディスプレイ2は、ディスプレイ2Aと、タッチスクリーン2Bとを有する。ディスプレイ2Aは、液晶ディスプレイ(Liquid Crystal Display)、有機ELパネル(Organic Electro-Luminescence panel)、または無機ELパネル(Inorganic Electro-Luminescence panel)等の表示デバイスを備える。ディスプレイ2Aは、文字、画像、記号または図形等を表示する。
 タッチスクリーン2Bは、タッチスクリーン2Bに対する指、またはスタイラスペン等の接触を検出する。タッチスクリーン2Bは、複数の指、またはスタイラスペン等がタッチスクリーン2Bに接触した位置を検出することができる。
 タッチスクリーン2Bの検出方式は、静電容量方式、抵抗膜方式、表面弾性波方式(または超音波方式)、赤外線方式、電磁誘導方式、及び荷重検出方式等の任意の方式でよい。静電容量方式では、指、またはスタイラスペン等の接触及び接近を検出することができる。
 図4は、スマートフォン1の構成を示すブロック図である。スマートフォン1は、タッチスクリーンディスプレイ2と、ボタン3と、照度センサ4と、近接センサ5と、通信ユニット6と、レシーバ7と、マイク8と、ストレージ9と、コントローラ10と、タイマー11と、カメラ12及び13と、コネクタ14と、モーションセンサ15と、を有する。
 タッチスクリーンディスプレイ2は、上述したように、ディスプレイ2Aと、タッチスクリーン2Bとを有する。ディスプレイ2Aは、文字、画像、記号、または図形等を表示する。タッチスクリーン2Bは、受付領域に対する接触を入力として受け付ける。つまり、タッチスクリーン2Bは、接触を検出する。コントローラ10は、スマートフォン1に対するジェスチャを検出する。コントローラ10は、タッチスクリーン2Bと協働することによって、タッチスクリーン2B(タッチスクリーンディスプレイ2)における操作(ジェスチャ)を検出する。コントローラ10は、タッチスクリーン2Bと協働することによって、ディスプレイ2A(タッチスクリーンディスプレイ2)における操作(ジェスチャ)を検出する。
 ボタン3は、使用者によって操作される。ボタン3は、ボタン3A~ボタン3Fを有する。コントローラ10はボタン3と協働することによってボタンに対する操作を検出する。ボタンに対する操作は、例えば、クリック、ダブルクリック、プッシュ、ロングプッシュ、及びマルチプッシュである。
 例えば、ボタン3A~3Cは、ホームボタン、バックボタンまたはメニューボタンである。本実施形態では、ボタン3A~3Cとしてタッチセンサ型のボタンを採用している。例えば、ボタン3Dは、スマートフォン1のパワーオン/オフボタンである。ボタン3Dは、スリープ/スリープ解除ボタンを兼ねてもよい。例えば、ボタン3E及び3Fは、音量ボタンである。
 照度センサ4は、照度を検出する。例えば、照度とは、光の強さ、明るさ、輝度等である。照度センサ4は、例えば、ディスプレイ2Aの輝度の調整に用いられる。
 近接センサ5は、近隣の物体の存在を非接触で検出する。近接センサ5は、例えば、タッチスクリーンディスプレイ2が顔に近付けられたことを検出する。
 通信ユニット6は、無線により通信する。通信ユニット6によって行われる通信方式は、無線通信規格である。例えば、無線通信規格として、2G、3G、4G等のセルラーフォンの通信規格がある。例えば、セルラーフォンの通信規格として、LTE(Long Term Evolution)、W-CDMA、CDMA2000、PDC、GSM(登録商標)、PHS(Personal Handy-phone System)等がある。例えば、無線通信規格として、WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)、IEEE802.11、Bluetooth(登録商標)、IrDA、NFC等がある。通信ユニット6は、上述した通信規格の1つまたは複数をサポートしていてもよい。
 レシーバ7は、コントローラ10から送信される音声信号を音声として出力する。マイク8は、使用者等の音声を音声信号へ変換してコントローラ10へ送信する。スマートフォン1は、レシーバ7に代えて、スピーカをさらに有してもよい。
 ストレージ9は、プログラム及びデータを記憶する。また、ストレージ9は、コントローラ10の処理結果を一時的に記憶する作業領域としても利用される。ストレージ9は、半導体記憶デバイス、及び磁気記憶デバイス等の任意の記憶デバイスを含んでよい。また、ストレージ9は、複数の種類の記憶デバイスを含んでよい。また、ストレージ9は、メモリカード等の可搬の記憶媒体と、記憶媒体の読み取り装置との組み合わせを含んでよい。
 ストレージ9に記憶されるプログラムには、フォアグランドまたはバックグランドで実行されるアプリケーションと、アプリケーションの動作を支援する制御プログラムとが含まれる。アプリケーションは、例えば、ディスプレイ2Aに所定の画面を表示させ、タッチスクリーン2Bを介して検出されるジェスチャに応じた処理をコントローラ10に実行させる。制御プログラムは、例えば、OSである。アプリケーション及び制御プログラムは、通信ユニット6による無線通信または記憶媒体を介してストレージ9にインストールされてもよい。
 ストレージ9は、例えば、制御プログラム9A、メールアプリケーション9B、ブラウザアプリケーション9C、及び測定アプリケーション9Zを記憶する。メールアプリケーション9Bは、電子メールの作成、送信、受信、及び表示等のための電子メール機能を提供する。ブラウザアプリケーション9Cは、WEBページを表示するためのWEBブラウジング機能を提供する。測定アプリケーション9Zは、利用者がスマートフォン1で対象物の断面の輪郭を測定する機能を提供する。
 制御プログラム9Aは、スマートフォン1を稼働させるための各種制御に関する機能を提供する。制御プログラム9Aは、例えば、通信ユニット6、レシーバ7、及びマイク8等を制御することによって、通話を実現させる。なお、制御プログラム9Aが提供する機能は、メールアプリケーション9B等の他のプログラムが提供する機能と組み合わせて利用されることがある。
 コントローラ10は、例えば、CPU(Central Processing Unit)である。コントローラ10は、通信ユニット6等の他の構成要素が統合されたSoC(System-on-a-Chip)等の集積回路であってもよい。コントローラ10は、複数の集積回路を組み合わせて構成されていてもよい。コントローラ10は、スマートフォン1の動作を統括的に制御して各種の機能を実現する。
 具体的には、コントローラ10は、ストレージ9に記憶されているデータを必要に応じて参照する。コントローラ10は、ストレージ9に記憶されているプログラムに含まれる命令を実行して、ディスプレイ2A、通信ユニット6、及びモーションセンサ15などを制御することによって各種機能を実現する。コントローラ10は、ストレージ9に記憶されている測定アプリケーション9Zに含まれる命令を実行して各種機能を実現する。コントローラ10は、タッチスクリーン2B、ボタン3、モーションセンサ15などの各種検出部の検出結果に応じて、制御を変更することができる。本実施形態では、コントローラ10全体が制御部として機能する。コントローラ10は、第1のセンサ部により取得された向き情報と、第2のセンサ部により取得された移動情報とに基づいて、対象物の断面の輪郭を演算する。
 タイマー11はあらかじめ設定された周波数のクロック信号を出力する。タイマー11はコントローラ10からタイマー動作の指示を受け、クロック信号をコントローラ10に出力する。第1のセンサ部及び第2のセンサ部は、コントローラ10を介して入力されるクロック信号に従って、向き情報及び移動情報を複数回取得する。なお、タイマー11はコントローラ10の外部に備えられていてもよいし、後述する図14で示すように、コントローラ10に含まれていてもよい。
 カメラ12は、フロントフェイス1Aに面している物体を撮影するインカメラである。カメラ13は、バックフェイス1Bに面している物体を撮影するアウトカメラである。
 コネクタ14は、他の装置が接続される端子である。本実施形態のコネクタ14は、当該端子に接続される接続物を介してスマートフォン1と他の装置とが通信する通信部としても機能する。コネクタ14は、USB(Universal Serial Bus)、HDMI(登録商標)(High-Definition Multimedia Interface)、MHL(Mobile High-definition Link)、ライトピーク(Light Peak)、サンダーボルト(Thunderbolt)、LANコネクタ(Local Area Network connector)、イヤホンマイクコネクタのような汎用的な端子であってもよい。コネクタ14は、Dockコネクタのような専用に設計された端子でもよい。コネクタ14に接続される装置には、例えば、充電器、外部ストレージ、スピーカ、通信装置、情報処理装置が含まれる。
 モーションセンサ15は、モーションファクタを検出する。このモーションファクタは、自機であるスマートフォン1のコントロールファクタとして主に処理される。コントロールファクタは自機のおかれた状況を示す因子であり、コントローラ10で処理される。本実施形態のモーションセンサ15には、加速度センサ16と、方位センサ17と、角速度センサ18と、傾きセンサ19とが含まれている。加速度センサ16、方位センサ17、角速度センサ18、及び傾きセンサ19の出力は、組み合わせて利用することが可能である。モーションセンサ15の出力を組み合わせて処理することによって、自機であるスマートフォン1の動きを高度に反映させた処理を、コントローラ10によって実行することが可能となる。
 本実施形態では、第1のセンサ部は自機であるスマートフォン1の向き情報を得る。スマートフォンの向き情報とは、第1のセンサ部から出力される情報である。スマートフォン1の向き情報とは、スマートフォン1の向いている方向に関する情報である。スマートフォン1の向き情報には、例えば地磁気の方向、地磁気に対する傾き、回転角の方向、回転角の変化、重力方向、重力方向に対する傾きが含まれる。
 スマートフォン1の向きとは、対象物の断面の輪郭を測定する際に、対象物に対向しているハウジング20の面の法線方向を示す。対象物に対向させるハウジング20の面は、第1のセンサ部でその向きを検出できる面であればよく、フロントフェイス1A、バックフェイス1B、サイドフェイス1C1~1C4、のいずれを対向させてもよい。
 本実施形態では、第1のセンサ部に方位センサ17を用いる。方位センサ17は地磁気の向きを検出するセンサである。本実施形態では、スマートフォン1の向きを地面に平行な面上に投影した成分が、方位センサ17で取得される向き情報である。方位センサ17で取得される向き情報は、スマートフォン1の方位である。スマートフォン1の方位は、0~360度の向き情報として取得することができる。例えば、スマートフォン1の向きが北を向いていれば0度、東を向いていれば90度、南を向いていれば180度、西を向いていれば270度、として向き情報が取得される。本実施形態では、測定対象物の断面を地面に平行にすることによって、方位センサ17は向き情報をより正確に取得することができる。本実施形態の場合、対象物は腹部であるので、起立状態で測定することが好ましい。
 方位センサ17は、検出した地磁気の向きを出力する。例えば地磁気の向きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ10は、スマートフォン1の向いている方位を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば地磁気の向きの変化がモーションファクタとして出力されると、コントローラ10は、スマートフォン1の向きの変化を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
 また、第1のセンサ部に角速度センサ18を用いてもよい。角速度センサ18は、スマートフォン1の角速度を検出する。角速度センサ18は、スマートフォン1の角速度を、向き情報として取得することができる。コントローラ10は、取得された角速度を1回時間積分することにより、スマートフォン1の向きを演算する。演算されたスマートフォン1の向きは、測定開始の初期値を基準とした相対角度である。
 角速度センサ18は、検出した角速度を出力する。例えば角速度の向きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ10は、スマートフォン1の回転方向を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば角速度の大きさが出力されると、コントローラ10は、スマートフォン1の回転量を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
 また、第1のセンサ部に傾きセンサ19を用いてもよい。傾きセンサ19は、スマートフォン1に働く重力加速度を検出する。傾きセンサ19は、スマートフォン1の重力加速度を、向き情報として取得することができる。例えば、スマートフォン1は傾きセンサ19によって、-9.8~9.8[m/秒2]の向き情報として取得することができる。例えば、図1に示すスマートフォン1のy軸方向が重力方向と同じ場合は9.8[m/秒2]、逆の場合は-9.8[m/秒2]、y軸方向が重力方向と垂直の場合は0[m/秒2]、として向き情報が取得される。本実施形態では、測定対象物の断面を地面に垂直にすることによって、傾きセンサ19は向き情報をより正確に取得することができる。対象物が腹部の場合、横たわった状態で測定することが好ましい。
 傾きセンサ19は、検出した傾きを出力する。例えば重力方向に対する傾きがモーションファクタとして出力されると、コントローラ10は、スマートフォン1の傾きを反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
 コントローラ10は、スマートフォン1の向き情報から向きを演算する場合がある。例えば、上述した角速度センサ18は向き情報として角速度を取得する。取得された角速度に基づいて、コントローラ10はスマートフォン1の向きを演算する。例えば、上述した傾きセンサ19は向き情報として重力加速度を取得する。取得された重力加速度に基づいて、コントローラ10はスマートフォン1の重力方向に対する向きを演算する。
 第1のセンサ部は、上述したモーションセンサを組み合わせて利用することが可能である。複数のモーションセンサからの向き情報を組み合わせて処理することによって、自機であるスマートフォン1の向きを、コントローラ10はより正確に演算することが可能となる。
 本実施形態では、自機の移動情報を得るためのデバイス部は第2のセンサ部である。第2のセンサ部は自機であるスマートフォン1の移動情報を得る。スマートフォン1の移動情報とは、第2のセンサ部から出力される情報である。スマートフォン1の移動情報とは、スマートフォン1の移動量に関する情報である。スマートフォン1の移動情報には、例えば加速度、速度、移動量が含まれる。
 スマートフォン1の移動量とは、本実施形態では、スマートフォン1のハウジング20の基準位置の移動量である。ハウジング20の基準位置は、第2のセンサ部で検出できる位置であればどこでもよく、例えばサイドフェイス1C1の面を基準位置とする。
 本実施形態では、第2のセンサ部に加速度センサ16を用いる。加速度センサ16はスマートフォン1に働く加速度を検出するセンサである。加速度センサ16は、スマートフォン1の加速度を移動情報として取得することができる。コントローラ10は、取得された加速度を2回時間積分することにより、スマートフォン1の移動量を演算する。
 加速度センサ16は、検出した加速度を出力する。例えば加速度の方向が出力されると、コントローラ10は、スマートフォン1の動いている方向を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。例えば加速度の大きさが出力されると、コントローラ10は、スマートフォン1の動いている速度、移動量を反映したコントロールファクタとして処理に利用することが可能となる。
 コントローラ10は、対象物の断面の輪郭を演算する。対象物の断面の輪郭は、第1のセンサ部、第2のセンサ部で取得された向き情報、移動情報に基づいて演算される。コントローラ10は演算の過程で向き、移動量を演算する場合がある。
 上述した各モーションセンサ15は、それぞれ3つの軸方向におけるモーションファクタの検出が可能なセンサを採用している。本実施形態のモーションセンサ15が検出する3つの軸方向は、互いに略直交している。図1~3に示したx方向、y方向、z方向は、モーションセンサ15の3つの軸方向と対応している。3つの軸の方向は互いに直交していなくてもよい。3方向が互いに直交していないモーションセンサ15では、演算によって直交する3方向におけるモーションファクタを算出可能である。各モーションセンサ15は、基準とする方向が異なっていてもよい。本実施形態においては、各モーションセンサは必ずしも3軸でなくてもよい。コントローラ10は、1軸方向における向き情報及び1軸方向における移動情報で、断面の輪郭の演算が可能である。
 第1のセンサ部、第2のセンサ部は、上述したモーションセンサ15のいずれかを用いるか、あるいは他のモーションセンサを用いてもよい。
 図4においてストレージ9が記憶することとしたプログラムの一部または全部は、通信ユニット6による無線通信で他の装置からダウンロードされてもよい。また、図4においてストレージ9が記憶することとしたプログラムの一部または全部は、ストレージ9に含まれる読み取り装置が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。また、図4においてストレージ9が記憶することとしたプログラムの一部または全部は、コネクタ14に接続される読み取り装置が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、HDD(登録商標)(Hard Disc Drive)、CD(Compact Disc)、DVD(登録商標)(Digital Versatile Disc)、またはBD(Blu-ray(登録商標) Disc)などを用いることができる。
 図1~図4に示したスマートフォン1の構成は一例であり、本発明の要旨を損なわない範囲において適宜変更してよい。例えば、ボタン3の数と種類は図1の例に限定されない。例えば、スマートフォン1は、画面に関する操作のためのボタンとして、ボタン3A~3Cに代えて、テンキー配列またはQWERTY配列等のボタンを備えていてもよい。スマートフォン1は、画面に関する操作のために、ボタンを1つだけ備えてもよいし、ボタンを備えなくてもよい。図4に示した例では、スマートフォン1が2つのカメラを備えることとしたが、スマートフォン1は、1つのカメラのみを備えてもよいし、カメラを備えなくてもよい。照度センサ4と近接センサ5とは、1つのセンサから構成されていてもよい。図4に示した例では、自機であるスマートフォン1の向き情報及び移動情報を取得するために、4種類のセンサを備えることとしたが、スマートフォン1は、このうちいくつかのセンサを備えなくてもよいし、他の種類のセンサを備えてもよい。
 次に、図5、図6を用いて、実施形態に係るスマートフォン1による腹部断面の輪郭の測定について説明する。
 図5は実施形態に係る腹部断面の輪郭の測定の様子を示す模式図である。
 図6は実施形態に係る腹部断面の輪郭の測定フロー図である。
 ステップS101で、利用者は断面の輪郭測定の測定アプリケーション9Zを起動させる。次に、ステップS102で測定を開始する。測定開始時、スマートフォン1は、断面の輪郭を測定する腹部のいずれかの位置に、腹部60の表面に対して当てられる。本実施形態では、利用者のへその高さ(図5のA-Aで図示した位置)における断面の輪郭の測定を示す。断面の輪郭の測定に支障がない範囲で、スマートフォン1は、腹部60の表面へ接触させてもよいし、腹部60の表面へ着衣を介して当ててもよい。測定開始位置は腹部A-A位置のどこから開始してもよく、スマートフォン1にあらかじめ設定された開始アクションを行い、測定を開始する。あらかじめ設定された開始アクションは、スマートフォン1のいずれかのボタン3を押すことでもよいし、タッチスクリーン2B上の特定の位置をタップするなどでもよい。スマートフォン1の腹部の表面へ当てられる対向面は、フロントフェイス1A、バックフェイス1B、サイドフェイス1C1~1C4のどの面でもよいが、操作性を考慮し、本実施形態ではバックフェイス1Bを対向面とした。
 ステップS103で、利用者は腹部60のA-A位置の表面に沿ってスマートフォン1を移動させ、腹部60を一周させる。ここで、スマートフォン1の移動は、腹部60の表面に対して当てたままで、一定速度で移動させると、各情報の取得間隔が一定となり、輪郭測定の精度を高めることができる。
 ステップS103では、あらかじめプログラムされた条件で、方位センサ17により向き情報を取得し、加速度センサ16により移動情報を取得する。向き情報と移動情報とは複数回取得される。向き情報と移動情報は、タイマー11から出力されたクロック信号に従って取得される。各情報の取得周期は測定対象物の断面の大きさや複雑さによって、適宜選択される。情報の取得周期は、例えばサンプリング周波数5~60Hz(ヘルツ)の中から適宜選択される。取得された向き情報と移動情報の情報は、スマートフォン1の内部に一時的に記憶される。この測定はステップS102の開始から、ステップS104の終了まで連続して実行される。
 利用者は、スマートフォン1を腹部60の表面に対して当てたまま一周させたところで、スマートフォン1にあらかじめ設定された終了アクションを行い、測定を終了する(ステップS104)。あらかじめ設定された終了アクションは、スマートフォン1のいずれかのボタン3を押すことでもよいし、タッチスクリーン2B上の特定の位置をタップすることでもよい。あるいは、スマートフォン1の方位センサ17で取得された向き情報が、測定開始時の向き情報と一致した場合、または測定開始時の向き情報から360度変化した場合を一周と自動認識し、スマートフォン1が測定を終了させてもよい。自動認識の場合、利用者は終了アクションを行う必要がなく、測定はより簡略化される。
 スマートフォン1は、ステップS103にて得られた向き情報と移動情報とを、ステップS105において演算する。この演算はコントローラ10によって行われる。コントローラ10は、利用者の腹部の断面の輪郭及び腹囲を演算する。ステップS105における演算については後に詳述する。
 スマートフォン1は、ステップS105にて演算した結果を、ステップS106において出力する。演算した結果の出力は、例えばディスプレイ2Aへの表示、サーバへの送信など種々の方法が挙げられる。スマートフォン1は、腹部の断面の輪郭及び腹囲の演算結果の出力が終了すると、フローを終了する。
 本実施形態では、スマートフォン1はバックフェイス1Bを腹部に当て、y軸方向に移動する。このような場合、方位センサ17は、スマートフォン1のy軸方向の向きを測定できる1軸のセンサであればよい。加速度センサ16は、y軸方向の移動量が測定できる1軸のセンサであればよい。
 次に図7~図9を用いて断面の輪郭の演算方法について、スマートフォン1を例に挙げて説明する。
 図7は実施形態に係る向きと移動量との一例を示す。
 図7(a)(b)の横軸は時間で、測定開始から測定終了までの時間を示す。時間はタイマー11が出力するクロック信号によりカウントされる。腹部の1周をTn秒で測定した場合、測定開始は0秒、測定終了はTn秒である。スマートフォン1は、0~Tn秒の間に、あらかじめ決められた取得周期で向き情報、移動情報を取得する。
 図7(a)は、横軸に時間、縦軸にスマートフォン1の方位を示す。横軸のスマートフォン1の方位は、方位センサ17で取得された向き情報である。第1のセンサ部として方位センサ17を採用する本実施形態では、向き情報をスマートフォン1の方位とする。スマートフォン1の方位は、0~360度の角度で表わされる。スマートフォン1の方位は、測定の最初の向きから360度の変化した状態で、1周と判定される。本実施形態では、わかりやすくするために、測定の最初の向きを0度と設定したので、1周後の向きは360度となる。
 図7(b)は、横軸に時間、縦軸にスマートフォン1の移動量を示す。縦軸のスマートフォン1の移動量は、加速度センサ16で取得された移動情報に基づいて演算されたものである。本実施形態のスマートフォン1の移動情報は、加速度センサ16で取得された加速度データである。移動量はコントローラ10によって演算されたものであり、加速度データを2回時間積分して演算される。加速度データのノイズが大きい場合は、デジタルフィルタ処理を行ってもよい。デジタルフィルタは、例えばローパスフィルタ、バンドパスフィルタ等がある。測定終了時のスマートフォン1の移動量は、測定対象物の周りの長さに相当し、本実施形態では腹囲である。腹囲は、スマートフォン1内での加速度センサ16の配置を考慮して演算されることが好ましい。すなわち、本実施形態では、腹部60の表面へ当てられる対向面であるバックフェイス1Bと、加速度センサ16との間隔を、あらかじめ考慮し移動量を補正し、正しい腹囲を演算する。
 本実施形態では、方位と移動量が同一時間Tnで測定された場合を示したが、方位と移動量はそれぞれ異なる時間Ta、Tbで測定されてもよい。その場合、図7(a)の横軸はTaで規格化した規格化時間0~1を用い、図7(b)の横軸はTbで規格化した規格化時間0~1を用い、互いの横軸の数値をそろえておくことが好ましい。
 図8は取得された情報から構成されたレコードの一例である。
 測定開始時をレコード番号R0、測定終了時をレコード番号Rnとした。各レコードは、時間に対応する向き情報と移動情報とが1対で格納されている。さらに各レコードは、移動情報に基づいて演算された移動量が格納されている。方位センサを用いた本実施形態では、向き情報はスマートフォン1の向いている方位である。1対で構成された向き情報及び移動情報に基づいて演算された方位及び移動量は、図7(a)(b)の同一時間に取得された情報である。または同一規格化時間に取得された情報である。各レコードの時間間隔は等間隔でなくてもよい。また、1対のレコードは同一時間に取得された情報であることが断面の輪郭の測定の正確性から好ましいが、多少の時間のずれがあってもよい。時間のずれがある場合、コントローラ10は、時間のずれを無視してもよいし、一方のレコードから他方の時間に対応する情報を演算してもよい。
 図9は演算された断面の輪郭を示す図である。
 取得されたレコードR0からレコードRnを、向きと移動量に従って、順にプロットしていくことにより、対象物の断面の輪郭を演算することができる。理解を助けるために、図中のR0からRnは、対応するレコード番号を表している。また実線上の点は、各レコードの位置を示す。実際はより多数の点で構成されるが、図を見やすくするために点の一部を省略して図示した。
 断面の輪郭の演算は次のように行っていく。まず、R0を任意の点に設定する。次に、R1の位置は、レコードR0とレコードR1の移動量の変化量と、レコードR1の向き情報とから演算される。次に、R2の位置は、レコードR1とレコードR2の移動量の変化量と、レコードR2の向き情報の変化量とから演算される。この演算をRnまで行い、R0の位置から、順にRnの位置までをつなげることで、対象物の断面の輪郭を演算し、表示をする。
 図10は演算された断面の輪郭の補正を説明する図である。
 方位センサ及び加速度センサには測定誤差がある。その結果、スマートフォン1の移動がA-A位置からずれてしまうことがあり、図10の点線で示すような断面の輪郭が演算される。この演算結果は、測定開始点R0と測定終了点Rnがずれていて、正確な断面の輪郭が演算できていない。このような場合に、図10の実線で示すように、測定開始点R0と測定終了点Rnとが一致するようにオフセットし、誤差を補正する。さらに、測定開始点R0と測定終了点Rnとの間の各レコードにも、微小なオフセットを加えて補正する。
 図11は実施形態に係る実測値による補正を説明する図である。
 上述の実施形態では、断面の輪郭を演算するときに、加速度センサ16により取得された移動情報を用いたが、あらかじめ他の手段で測定された対象物の周りの長さの実測値があれば、より正確な断面の輪郭の演算が可能である。図11は横軸に時間、縦軸に移動量を示す。図中点線は、加速度センサ16により取得された移動情報に基づいて演算された移動量である。測定終了時の移動量は、測定対象物の周りの長さに相当し、本実施形態では腹囲となる。この測定終了時の移動量を、あらかじめ巻尺等で測定された腹囲の実測値を等しくなるように補正する。具体的には、図11に示す補正量ΔWをオフセットし、その後オフセットしたΔWにあわせてグラフの傾きを補正する。補正後のデータを実線で示す。この補正後の実線データから構成されたレコードを用いて、コントローラ10は対象物の断面の輪郭を演算する。
 次に、演算された断面の輪郭の傾き及び位置の補正について説明する。測定開始時のスマートフォン1の向きを0度と設定すると、演算された断面の輪郭の対称軸は傾いている場合がある。例えば腹部断面の輪郭の場合、傾きを補正して、図9のY軸方向に腹部もしくは背中を正対させて表示したい場合がある。図9の座標軸において、傾きの補正は、断面の輪郭のX軸方向の幅、もしくは断面の輪郭のY軸方向の幅が最小もしくは最大になるように、断面の輪郭を回転させればよい。
 また、測定開始時のスマートフォン1の位置座標を図9のXY原点とすると、演算された断面の輪郭は中央からずれて表示される。腹部断面の輪郭の場合、この位置ずれを補正して、図9のXY原点と腹部断面の輪郭の中心を一致させて表示したい場合がある。この位置の補正は、断面の輪郭のX軸方向の幅の中心線と、断面の輪郭のY軸方向の幅の中心線とが交わる点を、XY原点に移動させればよい。
 以上説明した通り、本実施形態に係る機器においては、スマートフォン1に内蔵されたセンサにより対象物の断面の輪郭の測定ができる。スマートフォン1は、CTなどの測定装置に比べて小型である。スマートフォン1は、短時間に断面の輪郭を測定できる。スマートフォン1は、利用者自身でデータの測定ができるので、測定が簡便である。スマートフォン1は、CTなどでは困難な機器の持ち運びが容易である。スマートフォン1は、利用者自身でデータの蓄積ができるので、日々の変化が容易に確認できる。スマートフォン1は、測定時に放射線被爆の恐れが少ない。
 図12は実施形態に係る電子巻尺を説明する概略図である。
 電子巻尺とは、引き出した分の巻尺の長さを測定し、データを取得する機能を持つもので、加速度センサと同様に、移動情報を取得することができる。スマートフォン1に内蔵させることもできる。
 電子巻尺71は、ハウジング70を備える。ハウジング70のフロントフェイス71Aにはタッチスクリーンディスプレイ72を備えている。ハウジング70のサイドフェイス71C2には、巻尺73が備えられている。巻尺73には寸法目盛が刻まれている。巻尺73は、通常はハウジング70の内部に巻き込まれている。巻尺73の先端には、ストッパ74が備えられている。測定前、ストッパ74はハウジング70の外部に配置され、ストッパ74のB面とサイドフェイス71C2とは接触している状態である。対象物の寸法を測る場合は、図12の矢印方向にストッパ74を引っ張り、巻尺73をハウジング70から引き出す。その時、サイドフェイス71C2を基準とした巻尺73の引き出し量Xが、タッチスクリーンディスプレイ72にデジタル表示されている。図12に示す実施形態は、X=5.00cmの場合である。
 本実施形態におけるスマートフォン1の第2のセンサ部に電子巻尺71を用いる場合、測定手順、断面の輪郭の演算は図5~図9で説明した内容に準じる。以下、電子巻尺を用いた場合の測定手順について説明する。ステップS102の測定開始で、ハウジング70を腹部の表面に当てる。ステップ103で、利用者はストッパ74を測定開始位置に保持したまま、ハウジング70を腹部60のA-A位置の表面に沿って移動させ、腹部60を一周させる。サイドフェイス71C2とストッパ74のB面が一致したとき、測定は終了となる(ステップS104)。
 第2のセンサ部に加速度センサを用いた場合は、移動情報として加速度が取得される。これに対して、第2のセンサ部に電子巻尺を用いた場合は、移動情報として直接移動量を取得することができるため、より精度の高い腹囲の測定が可能となる。
 次に演算された腹部断面の輪郭の分類の一例について説明する。
 図13は実施形態に係る腹部断面の輪郭の分類例である。
 スマートフォン1にはあらかじめ腹部断面の輪郭の分類が記憶されている。図13に示す腹部断面の輪郭の分類は、(a)内臓肥満型、(b)皮下脂肪型、(c)標準型、である。利用者は、測定された腹部断面の輪郭の縦横比(図13のd2/d1)によって、上述の(a)~(c)に分類される。例えば、縦横比0.8以上で(a)内臓肥満型、縦横比0.6以上0.8未満で(b)皮下脂肪型、縦横比0.6未満で(c)標準型、と分類される。この場合、図6に示したフロー図のステップS106の後に、[分類]のステップS107が追加される。さらに分類された内容に従って、利用者は判定やアドバイスを入手することもできる。
 (第2の実施形態)
 図14は、第2の実施形態に係るスマートフォン1の構成を示すブロック図である。
 本実施形態では、タイマー11及び制御部10Aはコントローラ10に含まれている。タイマー11は、スマートフォン1の移動情報を得るためのデバイス部である。タイマー11は制御部10Aからタイマー動作の指示を受け、クロック信号を出力する。方位センサ17は、タイマー11から出力されるクロック信号に従って、向き情報を複数回取得する。クロック信号に従って取得された向き情報は、クロック情報とともに、スマートフォン1の内部に一時的に記憶される。ここでクロック情報とは、向き情報が取得された時間を示す情報である。例えば、一定周期のクロック信号を用いた場合、クロック情報は取得順を示すレコード番号でもよい。クロック情報は向き情報を取得した時間でもよい。本実施形態ではタイマー11はコントローラ10に含まれており、コントローラ10の機能部であるタイマー回路をタイマー11として用いることができる。また、本発明はこれに限ることなく、前述した図4に記載した通り、タイマー11はコントローラ10の外部に備えられていてもよい。
 制御部10Aはクロック情報からスマートフォン1の移動情報を推定する。スマートフォン1の移動情報とは、スマートフォン1の移動量に関する情報であり、本実施形態では移動量である。制御部10Aは向き情報と、移動情報とに基づいて対象物の断面の輪郭を演算する。以下、第1実施形態と同じ点については説明を省略し、異なる点について説明を行う。
 図15は第2の実施形態に係る腹部断面の輪郭の測定フロー図である。
 ステップS101で、利用者は断面の輪郭測定の測定アプリケーション9Zを起動させる。測定アプリケーション9Zの起動後、利用者はあらかじめ巻尺等で測定された腹囲の実測値をスマートフォン1に入力する(ステップS111)。あるいは、スマートフォン1のストレージ9にあらかじめ記憶された利用者情報から、腹囲の実測値を読み込んできてもよい。また、腹囲の実測値の入力は必ずしも測定開始(ステップS102)前に行う必要はなく、測定終了(ステップS104)後に行ってもよい。
 次に、ステップS102で測定を開始する。測定開始時、スマートフォン1は、断面の輪郭を測定する腹部のいずれかの位置に、腹部60の表面に対して当てられる。本実施形態では、利用者のへその高さ(図5のA-Aで図示した位置)における断面の輪郭の測定を示す。測定開始位置は腹部A-A位置のどこから開始してもよく、スマートフォン1にあらかじめ設定された開始アクションを行い、測定を開始する。ステップS103で、利用者は腹部60のA-A位置の表面に沿ってスマートフォン1を移動させる。スマートフォン1の移動は、腹部60の表面に対して当てたままで、一定速度で移動させる。利用者が一定速度でスマートフォンを移動することができるように、スマートフォンの移動を補助する補助具を用いてもよい。また、スマートフォン1から一定速度の補助音を出力して動作のガイダンスとしてもよい。
 ステップS103では、スマートフォン1はあらかじめプログラムされた条件で、方位センサ17により向き情報を取得する。向き情報は、タイマー11から出力されたクロック信号に従って複数回取得される。クロック信号に従って取得された向き情報は、クロック情報とともに、スマートフォン1に記憶される。この測定はステップS102の開始から、ステップS104の終了まで連続して実行される。
 利用者は、スマートフォン1を腹部60の表面に対して当てたまま一定速度で一周以上移動させる。その後利用者は、スマートフォン1にあらかじめ設定された終了アクションを行い、測定を終了させる(ステップS104)。あるいは、スマートフォン1の方位センサ17で取得された向き情報が、測定開始時の向き情報と一致した場合を一周と認識し、利用者が操作することなく、スマートフォン1は自動で測定を終了させてもよい。スマートフォン1の方位センサ17で取得された向き情報が、測定開始時の向き情報から360度変化した場合を一周と認識し、利用者が操作することなく、スマートフォン1は自動で測定を終了させてもよい。自動認識の場合、利用者は終了アクションを行う必要がなく、測定はより簡略化される。
 ステップS105において、制御部10Aは、利用者の腹囲の実測値とステップS103にて得られたクロック情報により、スマートフォン1の移動情報である移動量を推定する。利用者の腹囲を1周するスマートフォン1の一周移動量は、ステップS111で入力された腹囲の実測値と等しく、かつ、スマートフォン1は一定速度で移動しているとみなされていることから、スマートフォン1の移動情報である移動量を演算することができる。制御部10Aは取得された向き情報と、演算された移動情報に基づいて対象物の断面の輪郭を演算する。
 スマートフォン1は、ステップS105にて演算した結果を、ステップS106において出力する。スマートフォン1は、腹部の断面の輪郭及び腹囲の演算結果の出力が終了すると、フローを終了する。なお、本実施形態のフローにおいて、詳細を記載していない他の動作は図6の記載内容に準じる。
 図16は第2の実施形態に係る取得された情報から構成されたレコードの一例である。
 測定開始時をレコード番号R0、測定終了時をレコード番号Rnとした。各レコードは、時間に対応する向き情報と移動情報とが1対で格納されている。移動情報はクロック情報であるレコード番号(あるいは時間)から推定された移動量である。レコード番号Rnの移動情報は、利用者の腹囲の実測値が格納される。各レコードの時間間隔は等間隔であり、スマートフォン1は一定速度で移動しているとみなされているので、移動情報である各移動量の間隔も等間隔である。このように取得されたレコードは、断面の輪郭を示す図として表される。
 取得されたレコードR0からレコードRnを、向きと移動量に従って、順にXY座標にプロットしていくことにより、対象物の断面の輪郭を演算することができる。本実施形態では、図9に示す演算された断面の輪郭において、各プロット点が等間隔となる。測定時、スマートフォン1の移動が一定速度の場合、演算された断面の輪郭はY軸にほぼ対称の形状となる。測定時、スマートフォン1の移動が一定速度ではなかった場合、演算された断面の輪郭はY軸に非対称でいびつな形状となる。演算された断面の輪郭の形状の非対称性が大きい場合、一定速度での再測定を促すメッセージをスマートフォン1に表示させてもよい。非対称性の大きさの判定は、図9のY軸で分離された各領域におけるプロット点数の差により判断することができる。例えば、このプロット点数の差が±10%以外の場合は、断面の輪郭の非対称性が大きいと判断する。非対称性の大きさの判定方法は、これに限ることなく、例えば断面の輪郭で囲まれた面積を演算しその面積の大きさを比較する判定方法でもよい。また、判定基準も適宜設定できる。
 以上本実施形態では、自機の移動情報を得るためのデバイス部としてタイマーを用いることにより、第2のセンサ部を用いることなく移動情報を得ることができる。そのため、本実施形態のスマートフォン1は部品点数がさらに削減できる。さらに本実施形態のスマートフォン1は、第2のセンサ部の精度に起因する測定誤差の低減を図ることができる。
 (第3の実施形態)
 第3の実施形態においては、演算された断面の輪郭の一部から内臓脂肪面積、及び皮下脂肪面積を推定する。さらにその推定値から腹部断面画像をスマートフォン1に表示するものである。本実施形態のスマートフォン1は、第2の実施形態と同じ図14のブロック図の構成でもよい。以下、第1の実施形態、及び第2の実施形態と同じ部分については説明を省略し、異なる点について説明を行う。
 ストレージ9はあらかじめ作成された内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の推定式を記憶している。ストレージ9は複数の腹部断面画像を記憶している。これらの腹部断面画像は、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積との組み合わせによって分類されている。制御部10Aは対象物の断面の輪郭の一部を演算し、その輪郭の特徴係数を抽出する。制御部10Aはストレージ9に記憶された内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の推定式を読み出し、抽出された輪郭の特徴係数から内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定する。さらに、制御部10Aは、ストレージ9に記憶されている複数の腹部断面画像の中から1つの画像を抽出し、ディスプレイ2Aに表示させる。
 なお、本実施形態では、スマートフォン1のストレージ9及び制御部10Aを用いて動作する例を示したが、本発明はこれに限らない。ネットワークに接続されたサーバに搭載されたストレージ及び制御部を用いて、上述した動作の一部または全部を行わせてもよい。
 本実施形態では、角速度センサ18はスマートフォン1の向き情報を得る。タイマー11はスマートフォン1の移動情報を得るために動作する。本発明はこれに限ることなく、向き情報を得るために方位センサまたは傾きセンサ等を用いてもよい。また移動情報を得るために加速度センサまたは電子巻尺等を用いてもよい。
 図17は第3の実施形態に係る腹部断面画像が表示されるまでの処理の流れの一例を示すフロー図である。本実施形態では腹部断面の輪郭の少なくとも一部を演算する一例として、へその位置からほぼ半周部分の輪郭を演算する場合について説明する。
 ステップS101で、利用者は断面の輪郭測定の測定アプリケーション9Zを起動させる。測定アプリケーション9Zの起動後、利用者はあらかじめ巻尺等で測定された腹囲の実測値をスマートフォン1に入力する(ステップS111)。あるいは、スマートフォン1のストレージ9にあらかじめ記憶された利用者情報から、腹囲の実測値を読み込んできてもよい。ステップS111は必ずしも測定開始前に行う必要はなく、ステップS104の測定終了後に行ってもよい。
 次に、ステップS102で測定を開始する。測定開始時、スマートフォン1は、へその位置で、腹部60の表面に対して当てられる。測定開始位置は腹部断面のどの部分の輪郭を演算するかによって適宜選択される。測定開始位置をあらかじめ定めておくと、演算される輪郭の範囲が利用者毎に変わらなくなり、後述する輪郭の特徴係数の誤差を低減できる。本実施形態では、へその位置を測定開始位置とする。例えば、スマートフォン1のサイドフェイス1C1をへその位置に一致させて測定を開始する。利用者は、スマートフォン1にあらかじめ設定された開始アクションを行い、測定を開始する。
 ステップS103で、利用者は腹部60のA-A位置の表面に沿ってスマートフォン1を移動させる。スマートフォン1の移動は、腹部60の表面に対して当てたままで、一定速度で移動させる。
 ステップS103で、スマートフォン1はあらかじめプログラムされた条件で、角速度センサ18により、向き情報である角速度(度/秒)を取得する。向き情報は、タイマー11から出力されたクロック信号に従って複数回取得される。クロック信号に従って取得された向き情報は、取得の時間情報とともに、スマートフォン1に記憶される。この測定はステップS102の開始から、ステップS104の終了まで連続して実行される。
 利用者は、スマートフォン1を腹部60の表面に対して当てたまま一定速度で半周以上移動させる。本実施形態で半周とは、へそから背中の中心までである。移動が半周に足りないと輪郭の演算が不十分となり、後述する輪郭の特徴係数に誤差が生じる場合がある。従って、スマートフォン1は利用者に半周を報知する手段を有することが好ましい。
 スマートフォン1を半周以上移動させたら、利用者はスマートフォン1にあらかじめ設定された終了アクションを行い、測定を終了させる(ステップS104)。あるいは、後述するステップS115が同時に実行されている場合は、スマートフォン1の向きが、測定開始から180度変化した場合をほぼ半周と認識し、自動で測定を終了させてもよい。このような自動認識の場合、利用者は終了アクションを行う必要がなく、測定はより簡略化される。
 測定終了後または測定中に、制御部10Aは腹部断面の輪郭の半周部分を演算する(ステップS115)。制御部10Aは、ステップS103にて取得された角速度を1回積分することにより、スマートフォン1の向きを演算する。
 図18は第3の実施形態に係るスマートフォン1の向きの一例を示す。図を用いて、取得された向き情報から、半周部分の情報を抽出する方法について説明する。横軸は時間を示し、測定開始時間は0秒、測定終了時間はT(n/2+a)秒である。ここでnは1周の360度を示し、aは測定終了時の向きから半周の180度を引いた角度を示す。縦軸はスマートフォン1の向きを示す。図中の実線は取得された情報であり、点線は取得されていない1周分の情報の仮想線である。向き180度近傍の図中曲線の平坦部は、背中部分の情報と推定され、この平坦部の中点で背中の中心を通過したと判定し、半周を検出する。つまり、図中の0秒からT(n/2)秒を半周部分の情報として抽出する。この半周部分の情報の抽出方法は一例である。例えば、平坦部が180度からずれた位置にある場合は、平坦部を180度とする正規化を行ってもよい。また、平坦部から向きが-180度ずれた位置の情報を開始点とする正規化を行ってもよい。また、平坦部の中点ではなく、向きが180度の近傍で最も曲線の傾きが小さい位置の情報を背中の中心と判定してもよい。
 図19は第3の実施形態に係る取得及び正規化された情報から構成されたレコードの一例である。抽出された輪郭の半周部分の開始点(本実施形態ではへその位置)をレコード番号R0、半周部分の終了点(本実施形態では背中の中央部で、向きが180度のレコード)をレコードR(n/2)、取得された最終の情報をレコードR(n/2+a)とした。各レコードは向き情報と移動情報とが一対で格納されている。移動情報は、クロック情報であるレコード番号(あるいは時間)から推定された移動量である。本実施形態では向き0~180度のレコードを半周部分の情報として抽出する。レコード番号R(n/2)の移動情報は、利用者の腹囲の実測値の半分の値が格納される。各レコードの時間間隔は等間隔であり、スマートフォン1は一定速度で移動しているとみなされているので、移動情報である各移動量の間隔も等間隔である。このように取得されたレコードは、断面の輪郭の半周部分を示す図として表される。取得されたレコードR0からレコードR(n/2)を、向きと移動量に従って、順にXY座標にプロットしていくことにより、対象物の断面の輪郭の半周部分を演算することができる。なお、ステップS115はステップS103と並行して実行してもよい。
 スマートフォン1は、ステップS115で演算した結果を、ステップS116において補正する。この補正は、次のステップS117で実行される輪郭の特徴係数抽出の前処理である。輪郭の特徴係数は、任意のXY座標系上での輪郭の向き及び輪郭の位置等によって値が変化する。本実施形態では、輪郭の向きとは後述する対称軸の向きであり、輪郭の位置とは後述する中心点の位置である。輪郭の向き補正、輪郭の位置補正等を行うことにより、測定条件によって発生する輪郭の特徴係数のばらつきを小さくすることができる。輪郭の向き補正と輪郭の位置補正は、演算された断面の輪郭の半周部分を、開始点(本実施形態ではへその位置)と終了点(本実施形態では背中の中心)を結ぶ線を対称軸として折り返した反転閉曲線に基づいて行うと補正が容易である。輪郭の向き補正は、反転閉曲線の対称軸(へそと背中の中心を結んだ線)が所定の方向を向くように反転閉曲線を回転させる。輪郭の位置補正は、反転閉曲線の中心点が座標系の原点に来るように反転閉曲線を移動させる。向き及び位置の補正は、従来周知の手法により行うことができる。
 図20は第3の実施形態に係る演算及び補正された断面の輪郭を示す図である。図中実線は演算された断面の輪郭の半周部分であり、図中点線は演算された断面の輪郭の半周部分を対称軸で反転させた仮想曲線である。黒点は取得されたレコードをXY座標にプロットした点である。
 スマートフォン1はステップS116の補正の後に、断面の輪郭の半周部分の特徴係数を抽出する(ステップS117)。曲線の形状の特徴を抽出する方法は、曲率関数を求める方法等があるが、本実施形態ではフーリエ解析を用いる方法について説明する。断面の輪郭の半周部分の曲線をフーリエ解析することで、フーリエ係数を求めることができる。周知のように、曲線をフーリエ解析したときに求められる各次数のフーリエ係数は形状の特徴を示す係数として用いられる。何次のフーリエ係数を特徴係数とするかは、後に詳述する各推定式の作成の際に決められており、本実施形態では内臓脂肪面積に影響するフーリエ係数Sa1、Sa2、Sa3、Sa4を内臓脂肪の特徴係数として抽出する。また、皮下脂肪面積に影響するフーリエ係数Sb1、Sb2、Sb3、Sb4を皮下脂肪の特徴係数として抽出する。各推定式を作成の際に、推定式の独立変数を主成分とした場合は、主成分を特徴係数として抽出してもよい。
 スマートフォン1はあらかじめ求められた内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式に、ステップS117で抽出した特徴係数Sa1~Sa4、Sb1~Sb4を代入して、利用者の内臓脂肪面積A及び皮下脂肪面積Bを推定する(ステップS118)。内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の一例を数式1及び数式2に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の作成方法については後に詳述する。
 次にスマートフォン1はステップS118で推定された内臓脂肪面積A及び皮下脂肪面積Bに基づいて、利用者の腹部断面に最も近い画像を選択する(ステップS119)。
 図21は第3の実施形態に係る腹部断面画像の分類表の一例を示す。スマートフォン1はあらかじめ図21に示す分類表を記憶している。本実施形態では、スマートフォン1には、内臓脂肪面積と皮下脂肪面積とが異なる25種類の画像(P11~P55)が記憶されている。25種類の画像は、腹部CTの画像でもよいし、これらの画像を模式化した絵でもよいし、マークでもよい。この25種類の画像から、利用者の推定された内臓脂肪面積A及び皮下脂肪面積Bに対応する1枚の画像が選択される。
 選択された画像は、スマートフォン1のディスプレイ2Aに表示される(ステップS110)。
 本発明の第3の実施形態によれば、すべてのステップをスマートフォン1で実行する形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ネットワークで接続されたサーバ等で各ステップの少なくとも一部を実行してもよい。例えば、測定ステップS102~S104と表示ステップS110はスマートフォン1で実行し、その他のステップはネットワークで接続されたサーバで実行してもよい。複雑な演算をサーバで実行させることにより、スタートからエンドまでの処理スピードを向上させることができる。
 また、本発明の第3の実施形態によれば、画像を表示するので、腹部CTを測定することなく利用者の内臓脂肪と皮下脂肪の蓄積状態をわかりやすく伝えることができる。腹部CTの画像を表示した場合は、推定される利用者の腹部断面形状がよりリアルに視覚化でき、MSの指導に有効である。また、画像の表示と共に内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の数字を表示すれば、より具体的に内臓脂肪と皮下脂肪の蓄積状態を利用者に知らせることができる。
 図22は、第3の実施形態に係る内臓脂肪面積推定式及び皮下脂肪面積推定式の作成フロー図である。図22を用いて、数式1及び数式2を作成する手順について説明する。なお、これら推定式の作成は、スマートフォン1で行う必要はなく、事前に別のコンピュータ等を用いて計算してもよい。作成された推定式は、あらかじめアプリケーションに組み込まれているため、利用者は直接推定式を作成、変更しなくてもよい。
 ステップS121で、作成者は推定式の作成を実行する。ステップS122で、作成者は事前に取得された所定の人数分のサンプルデータをコンピュータに入力する。サンプルデータは所定の人数のサンプル被験者から取得されたデータである。一人の被験者のサンプルデータは、CTで得た内臓脂肪面積、皮下脂肪面積、巻尺等で測定された腹囲長、スマートフォン1で取得された向き情報、移動情報から少なくとも構成される。所定の人数のサンプル被験者は、推定式の精度向上のため、統計的に十分な人数であり、かつ、MS診断を行う対象者の内臓脂肪分布と同様の分布を有する集団であることが好ましい。
 次に、コンピュータは入力された腹囲長、向き情報、移動情報から断面の輪郭の半周部分を演算する(ステップS123)。さらに演算された断面の輪郭の半周部分の補正を行う(ステップS124)。ステップS123及びステップS124は、前述のステップS115及びステップS116と同じ処理であるので、詳細の説明は省略する。
 次に、演算、補正された断面の輪郭の半周部分のフーリエ解析を行う(ステップS125)。断面の輪郭の半周部分の曲線をフーリエ解析することで、複数のフーリエ係数を求めることができる。周知のように、曲線をフーリエ解析して得られる各次数のフーリエ係数は、形状の特徴を表す係数として用いられる。本実施形態では、所定の人数分のサンプルデータのフーリエ解析を行い、X軸、Y軸、及びそれらの1~k次(kは任意の整数)のフーリエ係数を求める。さらに、フーリエ係数は、周知の主成分分析を行い、その次元数を削減しておいてもよい。なお、主成分分析とは、多変量データ(本実施形態では複数のフーリエ係数)に共通な成分を探って、一種の合成変数(主成分)を作り出す分析手法であり、さらに少ない変数で曲線の特徴を表現することができる。
 次に、ステップS125で求められた複数のフーリエ係数(または主成分)とあらかじめ入力された内臓脂肪面積とで回帰分析を行う(ステップS126)。回帰分析とは、結果となる数値と要因となる数値の関係を調べて、それぞれの関係を明らかにする統計的手法の一つである。フーリエ係数(または主成分)を独立変数とし、CTで得た内臓脂肪面積を従属変数として、所定の人数のサンプル被験者のデータを用いて回帰分析を行い、内臓脂肪面積推定式を作成する。また、皮下脂肪面積についても、同様の計算を行い、皮下脂肪面積推定式を作成する。
 このように作成された推定式の一例は、前述の数式1及び数式2である。数式1及び数式2の独立変数Sa1、Sa2、Sa3、Sa4及びSb1、Sb2、Sb3、Sb4は、利用者の内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定する特徴係数である。内臓脂肪面積推定式の特徴係数Sa1~Sa4と皮下脂肪面積の特徴係数Sb1~Sb4とは、一部または全部が同じフーリエ係数の場合がある。このように、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の推定式は、上述の統計的手段(主成分分析、回帰分析等)により作成することができる。
 以上説明した通り、本実施形態に係るスマートフォン1によると、腹部の断面の輪郭の半周部分を簡便に精度よく測定することができるから、内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を短時間で精度よく推定することができる。
 また、本実施形態に係るスマートフォン1によると、人の腹部断面の輪郭はほぼ左右対称なので、断面の輪郭の少なくとも半周部分を演算するだけで、腹部断面の内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積を推定することができる。そのため利用者は、スマートフォン1を少なくとも腹部周りに半周移動させればよく、より測定時間が短くなる。あわせて、スマートフォン1を測定途中で左右の手でもちかえる動作がなくなるので、スマートフォン1を一定速度での移動させやすくなり、より測定精度を高めることができる。
 なお、本発明は半周部分を演算するだけでなく、1/4周部分を演算してもよい。人の内臓は、腰椎からへそ側の部分に存在する。従って、内臓周りにつく内臓脂肪面積は腹部断面のへそ側の輪郭とより相関があると考えられる。そこで、内臓脂肪面積は、へそから脇腹までのほぼ1/4周部分を演算し推定することができる。
 例えばへそから脇腹までの1/4周部分を演算する場合について説明する。処理の流れは、前述の図17に示すフロー図の説明において、半周部分を1/4周部分と置き換えればよい。ステップS115の1/4周部分の演算は、例えばスマートフォン1の向きが、測定開始から90度変化した場合をほぼ1/4周と判定し、情報の抽出を行う。前述の図18に示すスマートフォン1の向きのグラフにおいて、図中の向き90度で1/4周通過したと判定し、1/4周を検出する。つまり、図中の0秒からT(n/4)秒を1/4周部分の情報として抽出する。前述の図19において、向き0~90度のレコードを1/4周部分の情報として抽出する。図19に示すレコードの一例において、1/4周部分の終了点はレコードR(n/4)となる。レコード番号R(n/4)の移動情報は、利用者の腹囲の実測値の1/4の値が格納される。スマートフォン1の移動は一定速度であるので、移動情報である移動量の間隔は等間隔である。このように取得されたレコードR0からレコードR(n/4)を、向きと移動量に従って、順にプロットしていくことにより、対象物の断面の輪郭の1/4周部分を演算することができる。ステップS116における輪郭の向き補正と輪郭の位置補正は、演算された輪郭の1/4周部分を、座標系のY軸及びX軸を対称軸として折り返した反転閉曲線に基づいて行うと補正が容易である。また前述の図22に示す推定式の作成は、半周部分を1/4周部分に変更して作成を行う。この1/4周部分の抽出方法は一例であり、例えば向き180度となる時間がT(n/2)秒であるとき、その半分の時間のレコードを1/4周部分の情報として抽出してもよい。
 本実施形態に係るスマートフォン1によると、断面の輪郭の少なくとも1/4周部分を演算するだけで、腹部断面の内臓脂肪面積を推定することができる。そのため利用者は、スマートフォン1を少なくとも腹部周りに1/4周移動させればよく、より測定時間が短くなる。あわせて、スマートフォン1を測定途中で背中側に回す動作がなくなるので、スマートフォン1を一定速度での移動させやすくなり、より測定精度を高めることができる。
 なお、本実施形態ではへそから脇腹の1/4周部分の例を示したが、本発明はこれに限ることなく、脇腹付近から背中にむけて1/4周部分の演算を行い、皮下脂肪面積を推定することもできる。一般に脇腹付近から背中は皮下脂肪がつく部分であり、その輪郭は内臓脂肪面積の影響が少ないので、皮下脂肪の推定に最適である。
 実験を行い、本発明の効果を確認した。測定は京セラ製スマートフォン(型番WX10K)を用いた。取得された情報から推定した内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積と、CTで得た内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積との相関を相関係数により評価した。その結果、半周部分を演算した場合、1/4周部分を演算した場合とも、CTで得た各面積との相関係数はいずれも0.8以上となり、高い相関があることを確認した。
 なお、本発明は上記実施形態のみに限定されるものではなく、幾多の変形または変更が可能である。例えば、内臓脂肪面積もしくは皮下脂肪面積のいずれか一方を用いて演算及び推定してもよい。また、腹部断面画像の分類は、必ずしも内臓脂肪面積と皮下脂肪面積との組み合わせであることはなく、いずれか一方だけを用いてもよい。
 次に本発明の実施形態に係るシステムを、図面を参照しつつ詳細に説明する。
 図23に示した実施形態のシステムは、サーバ80と、スマートフォン1と、通信ネットワークを含んで構成される。図23に示したように、スマートフォン1で測定された断面の輪郭の演算結果を、通信ネットワークを通じてサーバ80に送信し、サーバ80では、断面の輪郭の分類、判定を行い、画像及びアドバイスを利用者に返信するというシステムを構築することができる。スマートフォン1の通信手段を利用することで、サーバ80には複数の利用者からの情報を収集することができるため、さらに分類、判定の精度が上がる。また、取得された向き情報、移動情報及び腹囲を当該サーバ80に送信する形態を採用してもよい。この場合、断面の輪郭の演算をサーバ80で行うため、利用者が使うスマートフォン1のコントローラ10への演算の負担を軽減することができ、スマートフォン1の小型化、簡略化が可能となる。また、演算の処理速度も向上する。
 本実施形態に係るシステムはスマートフォン1とサーバ80を通信ネットワークで接続した構成を示したが、本発明のシステムはこれに限定されるものではない。対象物の表面に沿って移動させる測定子と、測定子の向き情報を得る第1のセンサ部と、測定子の移動情報を得るためのデバイス部と、対象物の断面の輪郭を演算する制御部と、を備えていればよい。また、それぞれが通信手段で接続されていてもよい。
 本発明を完全かつ明瞭に開示するために特徴的な実施例に関し記載してきた。しかし、添付の請求項は、上記実施例に限定されるべきものでなく、本明細書に示した基礎的事項の範囲内で当該技術分野の当業者が創作しうるすべての変形例及び代替可能な構成を具現化するように構成されるべきである。
 例えば、上述の実施形態においては、機器としてスマートフォン1の場合について説明したが、本発明の機器はこれに限ることなく、第1のセンサ部と、デバイス部と、制御部を備えていればよい。さらには、自機の内部に、第1のセンサ部とデバイス部と制御部を備えている必要もなく、それぞれが個別に分かれていてもよい。
 また、上述の実施形態においては、腹部の断面の輪郭測定の場合について説明したが、腹部だけでなく、他の構造体の断面の輪郭の測定にも適用できる。
 また、上述の実施形態においては、第1のセンサ部として方位センサ及び角速度センサを用いる場合について説明したが、第1のセンサ部は自機の向き情報を取得できるものであれば他のものでもよく、例えば、傾きセンサ等を用いてもよい。
 また、第2のセンサ部として加速度センサまたは電子巻尺を用いる場合について説明したが、第2のセンサ部は自機の移動情報を取得できるものであれば他のものでもよく、車輪の回転数を検出することによって移動情報を取得する電子ローラー距離計等、を用いてもよい。
 また、上述の実施形態においては、対象物を1周、半周、1/4周して断面の輪郭を測定する例を示したが、それ以外でも良く、例えば2周の断面の輪郭を測定してそのデータを平均化することで、よりばらつきの少ない高精度な測定が可能となる。
 1 スマートフォン
 1A フロントフェイス
 1B バックフェイス
 1C1~4,71C2 サイドフェイス
 2,72 タッチスクリーンディスプレイ
 2A ディスプレイ
 2B タッチスクリーン
 3 ボタン
 4 照度センサ
 5 近接センサ
 6 通信ユニット
 7 レシーバ
 8 マイク
 9 ストレージ
 9A 制御プログラム
 9B メールアプリケーション
 9C ブラウザアプリケーション
 9Z 測定アプリケーション
10 コントローラ
10A 制御部
11 タイマー
12,13 カメラ
14 コネクタ
15 モーションセンサ
16 加速度センサ
17 方位センサ
18 角速度センサ
19 傾きセンサ
20,70 ハウジング
60 腹部
71 電子巻尺
73 巻尺
74 ストッパ
80 サーバ

Claims (19)

  1.  自機の向き情報を得る第1のセンサ部と、
     自機の移動情報を得るためのデバイス部と、
     前記向き情報及び前記移動情報に基づいて、対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算する制御部と、
     を備える機器。
  2.  自機が前記対象物の表面に沿って移動する間に、
     前記第1のセンサ部は、前記向き情報を得て、
     前記デバイス部は、前記移動情報を得るために動作する、
     請求項1に記載の機器。
  3.  前記制御部は、前記向き情報及び前記向き情報に対応する前記移動情報に基づいて、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算する、請求項1または請求項2に記載の機器。
  4.  前記制御部は、前記向き情報及び前記移動情報の個々の情報が1対で構成されるレコードに基づいて、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算する、請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の機器。
  5.  前記第1のセンサ部は方位センサ、角速度センサまたは傾きセンサを含む、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の機器。
  6.  前記デバイス部は、自機の移動情報を得る第2のセンサ部を含む、請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の機器。
  7.  前記第2のセンサ部は加速度センサまたは電子巻尺を含む、請求項6に記載の機器。
  8.  前記デバイス部は、タイマーを含む、請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の機器。
  9.  前記制御部は、前記移動情報から前記対象物の周りの長さを演算する機能を有する、請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の機器。
  10.  前記制御部は、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算するときに、前記対象物の断面の輪郭が連続した閉の曲線となるように補正する、請求項1乃至請求項9のいずれか1項に記載の機器。
  11.  前記制御部は、前記対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算するときに、あらかじめ他の手段で測定された対象物の周りの長さの実測値によって補正する、請求項1乃至請求項10のいずれか1項に記載の機器。
  12.  前記制御部は、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて、対象物の断面の輪郭のほぼ半周部分を演算する、請求項1乃至請求項11のいずれか1項に記載の機器。
  13.  前記制御部は、前記向き情報及び前記移動情報に基づいて、対象物の断面の輪郭のほぼ1/4周部分を演算する、請求項1乃至請求項11のいずれか1項に記載の機器。
  14.  前記対象物の断面の輪郭を分類する手段を備える、請求項1乃至請求項13のいずれか1項に記載の機器。
  15.  前記対象物は腹部である、請求項1乃至請求項14のいずれか1項に記載の機器。
  16.  前記制御部は、前記演算された断面の輪郭に基づいて、前記腹部の断面における内臓脂肪面積及び皮下脂肪面積の少なくとも一方を推定する、請求項15に記載の機器。
  17.  表示部を備え、
     前記制御部は、前記推定された内臓脂肪面積または前記推定された皮下脂肪面積の少なくとも一方に対応した腹部断面画像を前記表示部に表示させる、請求項16に記載の機器。
  18.  取得された情報を他の装置に送信するための通信手段を備える、請求項1乃至請求項17のいずれか1項に記載の機器。
  19.  測定子と、
     前記測定子の向き情報を得る第1のセンサ部と、
     前記測定子の移動情報を得るためのデバイス部と、
     前記向き情報及び前記移動情報により、対象物の断面の輪郭の少なくとも一部を演算する制御部と、
     を備えるシステム。
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