WO2017090083A1 - 測定装置、測定方法、及びプログラム - Google Patents

測定装置、測定方法、及びプログラム Download PDF

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WO2017090083A1
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detection unit
dimensional data
unit
state
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俊成 秋元
信幸 寺田
信之 田澤
Original Assignee
エー・アンド・エー株式会社
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof

Definitions

  • back pain has become a problem in various fields such as long working hours in the sitting position due to changes in lifestyle and the spread of personal computers, and nursing work accompanying the increase in the elderly.
  • back pain at work is an occupational accident that accounts for 60% of occupational illnesses over four days off.
  • the Ministry of Health, Labor and Welfare has revised its “Guidelines for Preventing Back Pain in the Workplace” in June 2013, and back pain has become a social problem. Due to these influences, in recent years, the number of facilities for treating low back pain such as judo reduction nurses and osteopaths (surgery centers) is increasing.
  • Patent Document 1 detects spinal distortion, and does not detect the displacement of the shoulder, pelvis, or the like that causes the above-described “body distortion”.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a measurement device, a measurement method, and a program that can detect body distortion easily and accurately at low cost.
  • FIG. 1 shows a three-dimensional sensor of a laser pattern projection method according to an embodiment. It is a figure which shows the measurement principle of the three-dimensional sensor of a laser pattern projection system. It is a figure which shows the measurement principle of the three-dimensional sensor of a laser pattern projection system. It is a figure explaining the 1st spinal column detection part which concerns on embodiment. It is a figure explaining the 2nd spinal column detection part which concerns on embodiment. It is a figure explaining the shoulder detection part which concerns on embodiment. It is a figure explaining the scapula detection part which concerns on embodiment.
  • the table 20 is provided on the upper part of the vertical frame 16.
  • the table 20 can place an article on the upper surface.
  • the table 20 is connected to the upper end of the vertical frame 16 and the side of the support column 18 and is supported by the vertical frame 16 and the support column 18.
  • the computer device 3 is connected to the three-dimensional data acquisition unit 2 by a cable 27.
  • the laser pattern projection type three-dimensional sensor 2 irradiates a target object with an infrared pattern and acquires a distance image by triangulation, for example.
  • a Kinect sensor registered trademark of Microsoft Corporation
  • the Kinect sensor was originally a game machine sensor, but can also be connected to a computer device (personal computer) 3 (see FIG. 2) or the like via a USB terminal.
  • the center line detection unit 6 detects the midline of the back of the subject H based on the three-dimensional measurement data.
  • the median line is a straight line extending vertically (vertical direction, height direction) from the top of the subject H, and is a center line of the subject H in the left-right direction (width direction).
  • a direction parallel to the midline is appropriately referred to as a midline direction.
  • This midline is used, for example, as a reference for evaluation by dividing the back of the subject H into left and right.
  • the center line detection unit 6 detects the median line from the width (length in the left-right direction) of the back based on the outline of the back of the subject H described above.
  • the center line detection unit 6 may detect the midline by superimposing the shape (image) represented by the moire image data on the back of the subject H and the shape (image) represented by the three-dimensional measurement data. For example, when the accuracy of evaluation (detection) is increased, the center line detection unit 6 may determine the median line with reference to the moire image.
  • the state detection unit 9 Based on the three-dimensional data acquired by the three-dimensional data acquisition unit 2, the state detection unit 9 detects the state of the feature part designated by the feature part designation unit 7.
  • the state detection unit 9 includes a first spine detection unit 41, a second spine detection unit 42, a shoulder detection unit 43, a scapula detection unit 44, a pelvis detection unit 45, a marker detection unit 46, and a shake.
  • a detection unit 47 and a lower body detection unit 48 are provided.
  • the state detection unit 9 can detect a plurality of items related to the body distortion of the subject H. Thereby, the distortion of the body of the subject H can be detected with high accuracy.
  • the first spine detection unit 41 detects the uneven state of the body surface of the subject H in the left-right direction as the state of the characteristic part.
  • FIGS. 7A to 7E are diagrams for explaining the first spine detection unit 41.
  • FIG. FIG. 7A is a diagram showing a characteristic portion to be measured in the first spinal column detector 41.
  • the image in FIG. 7A is displayed on the display unit 12, for example.
  • the first spine detection unit 41 sets a characteristic site to be measured in a predetermined portion R1 from the cervical vertebra to the crotch in the direction of the midline, and in this predetermined portion R1, left and right peaks with the midline as the boundary Information indicating the height difference of the position (hereinafter referred to as height difference information) is calculated.
  • FIG. 7B is a diagram showing the shape of the body surface of the subject H in a plane orthogonal to the median line.
  • the symbol CL is a midline
  • the symbol PE1 is a peak on the left side (eg, local maximum) with respect to the median line CL
  • the symbol PE2 is a peak on the right side with respect to the median line CL (eg, Minimal).
  • the first spine detection unit 41 has a height in one region (eg, the left region) of the left and right regions having the midline as the boundary line.
  • the first spine detection unit 41 calculates the maximum value and the minimum value, for example, at the angle ⁇ 4 indicating the height difference of the peak position in the portion R1, and calculates the absolute value of the maximum value and the absolute value of the minimum value. Is calculated as “curvature”.
  • This “curvature” is a value that quantitatively indicates the degree of lateral distortion of the spine of subject H.
  • the “curvature” calculated by the first spine detection unit 41 is used, for example, the degree of lateral distortion of the spine of the subject H can be easily and accurately evaluated.
  • the maximum value of the positive angle (+ angle) is indicated by arrow B
  • the minimum value of the negative angle ( ⁇ angle) is indicated by arrow A.
  • the scapula detection unit 44 calculates information indicating the height difference between the left and right peak positions for each of a plurality of portions (portion P1 and portion P2) in the portion R6. For example, the scapula detection unit 44 calculates information indicating the height difference between the left and right peak positions by the same method as the first spine detection unit 41. The scapula detection unit 44 detects the uneven state of the left and right scapulas of the subject H by comparing the height difference of the left and right peak positions in a plurality of parts (examples P1, P2). . The detection result of the scapula detection unit 44 is displayed on the display unit 12.
  • the pelvis detection unit 45 calculates information indicating the height difference between the left and right peak positions for each of a plurality of portions (examples P3 and P4) in the portion R7.
  • the pelvis detection unit 45 detects the uneven state (eg, tilt, twist) in the left-right direction of the pelvis of the subject H by comparing the height difference between the left and right peak positions in a plurality of parts (examples P3, P4).
  • the detection result of the pelvis detection unit 45 is displayed on the display unit 12.
  • the sign detection unit 46 detects the position and height of the sign as the state of the characteristic part when the sign is placed at the desired position on the back of the subject H.
  • the sign detection unit 46 quantitatively detects, for example, the degree of distortion in the left-right direction or the degree of distortion in the front-rear direction in the portion where the subject H is marked.
  • a label for example, a reflective sticker
  • a characteristic of reflecting light for example, infrared rays
  • the pelvis detection unit 45 detects the peak position PE4 of the most protruding portion in the portion R10 on the right side of the buttocks.
  • the pelvis detection unit 45 detects the width between the left peak and the right peak of the hip from the detected interval between the peak position PE3 and the peak PE4.
  • the pelvis detection unit 45 may detect distortion in the left and right direction of the buttocks or distortion in the front and rear direction of the buttocks based on the detected peak position PE5 and peak PE6.
  • the heel part detection unit 54 detects the uneven state of the body surface of the left and right heels as the state of the characteristic part. For example, the heel part detection unit 54 quantitatively detects the degree of distortion of the left and right heels. For example, as shown in FIG. 13A, the heel part detection unit 54 sets the characteristic site to be measured to the left heel part R13 and the right heel part R14. Moreover, the heel part detection part 54 detects the peak position PE7 of the most protruding part in the left heel part R13. Further, the heel part detection unit 54 detects the peak position PE8 of the most protruding part in the right heel part R12. The lower body detection unit 48 detects the width (interval) of the left and right heels from the detected interval between the peak position PE7 and the peak PE8. In addition, the heel part detection part 54 may detect the distortion of the left-right direction of the right and left heel based on the detected peak position PE7 and peak PE8.
  • the foot length detection unit 55 detects the length of the left foot, for example, based on the uneven state of the body surface on the left side of the buttocks, the uneven surface state of the body surface of the left knee, and the uneven surface state of the body surface of the left heel. .
  • the foot length detection unit 55 is configured to measure the characteristic parts to be measured on the left side portion R9 of the buttocks of the subject H, the right side portion R10 of the buttocks, and the back portion of the left knee. R11, right knee back portion R12, left heel portion R13, right heel portion R14.
  • the foot length detection unit 55 may detect the lengths of the left and right feet based on the uneven state of the body surface of the buttocks and the uneven state of the body surface of the left and right heels. For example, the foot length detection unit 55 detects the foot length based on the uneven state of the body surface on the left side of the heel detected by the pelvis detection unit 45 and the uneven state of the body surface of the left heel detected by the heel portion detection unit 54. The length of the left foot may be detected by the unit 55. In this case, the foot length detector 55 detects the length of the left foot based on the above-described peak position PE3 and peak position PE7.
  • the measuring apparatus 1 may also include an output unit that outputs various data (eg, various detection results (detection data)) to the outside.
  • various data eg, various detection results (detection data)
  • Examples of the output unit include a printer and a data output device (a data output interface such as a USB interface or a network interface).
  • step S21; No the process returns to step S1, and the three-dimensional data acquisition unit 2 acquires the three-dimensional data.
  • the extraction unit 5 removes or reduces noise from the three-dimensional measurement data in step S22. For example, the extraction unit 5 removes noise from the three-dimensional measurement data by a process such as filtering.
  • step S3 the center line detection unit 6 detects the midline of the back of the subject H from the surface shape data extracted by the extraction unit 5.
  • step S ⁇ b> 4 the characteristic part designating unit 7 designates the characteristic part to be measured on the back of the subject H from the surface shape data extracted by the extracting unit 5.
  • step S5 the state detection unit 9 detects the state of the designated feature part based on the three-dimensional data.
  • step S51 of step S5 in FIG. 15A the first spinal column detection unit 41 calculates the distortion of the spinal column in the left-right direction of the subject based on the three-dimensional data with respect to the spine of the subject specified as the characteristic part. It is detected as the state of the characteristic part (see FIG. 7).
  • step S ⁇ b> 52 the second spine detection unit 42 detects distortion of the spinal column in the front-rear direction of the subject H as the characteristic part state based on the three-dimensional data with respect to the spine of the subject designated as the characteristic part ( (See FIG. 8).
  • step S ⁇ b> 53 the shoulder detection unit 43 detects the right and left shoulder inclinations with respect to the midline of the subject's back as the feature part state based on the three-dimensional data for the subject H's shoulder designated as the feature part. (See FIG. 9).
  • step S54 the scapula detection unit 44 detects the distortion of the left and right scapulas of the subject H as the state of the characteristic part based on the three-dimensional data with respect to the scapula of the subject specified as the characteristic part (FIG. 10).
  • step S55 the pelvis detection unit 45 detects the distortion of the pelvis of the subject H as the state of the characteristic portion with respect to the pelvis of the subject designated as the characteristic portion (see FIG. 11).
  • step S56 the sign detection unit 46 detects the position and height of the portion where the sign is provided in the subject when the sign is placed at a desired position on the back of the subject.
  • step S7 of FIG. 16 the fluctuation detecting unit 47 detects a predetermined position of the subject H based on the three-dimensional data, and detects a fluctuation at the predetermined position.
  • step S8 the automatic evaluation unit 8 automatically evaluates the state of the characteristic part detected by the state detection unit 9.
  • step S9 the display unit 12 displays the detection result.
  • Detecting spinal distortion detecting spinal distortion in the front-rear direction of the subject based on the three-dimensional data for the spine of the subject specified as the characteristic part, and detecting the spine of the subject specified as the characteristic part
  • the shoulder based on the three-dimensional data, to detect the inclination of the left and right shoulders with respect to the midline of the subject's back, and for the subject's scapula specified as the characteristic part, based on the three-dimensional data, the subject
  • the left and right shoulder blades, the subject's pelvis which is designated as the characteristic part, the subject's pelvis, and the subject's back If it is a sign of a desired position, comprising a detecting the position and height of the portion where the label is provided in a subject, the.
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Abstract

【課題】低コストで、簡便且つ精度よく体の歪みを検出できる測定装置を提供すること。 【解決手段】測定装置１は、被験者Ｈの背部を撮影して３次元データを取得する３次元データ取得部２と、背部における測定すべき特徴部位を指定する特徴部位指定部７と、特徴部位の状態を検出する状態検出部９と、を備え、状態検出部９は、被験者Ｈの左右方向における脊柱の歪みを検出する第１の脊柱検出部４１と、被験者Ｈの前後方向における脊柱の歪みを検出する第２の脊柱検出部４２と、被験者Ｈの背部の正中線に対する左右の肩の傾きを検出する肩検出部４３と、被験者Ｈの左右の肩甲骨の歪みを検出する肩甲骨検出部４４と、被験者Ｈの骨盤の歪みを検出する骨盤検出部４５と、被験者Ｈにおいて標識が設けられる部分の位置及び高さを検出する標識検出部４６と、を含む。

Description

測定装置、測定方法、及びプログラム
　本発明は、測定装置、測定方法、及びプログラムに関する。
　近年、生活習慣の変化やパソコンの普及による座位での長時間労働や、高齢者の増加に伴う介護労働等、様々な分野で腰痛が問題になっている。また、職場での腰痛は休業４日以上の職業性疾病のうち６割を占める労働災害になっている。このため、厚生労働省も平成２５年６月に「職場における腰痛予防対策指針」の改定を行うなど、腰痛が社会的問題になっている。これらの影響もあり、近年、柔道整復師、接骨院（施術所）などの腰痛の治療を行う施設が増加している。柔道整復師や接骨院での腰痛治療の多くでは、腰痛の原因である「体の歪み（ゆがみ）」と呼ばれる背骨や骨盤等のずれを治療する施術が行われる。しかしながら、患者が自分自身の「体の歪み」に気づくことは困難である。また、「体の歪み」は、検出することが困難である。このため、治療前の症状の把握が難しいだけでなく、治療後の変化も把握することが難しい。この問題は、患者だけでなく柔道整復師や接骨院にとっても問題であり、柔道整復師や接骨院にとって、治療の成果を可視化することが重要な課題になっている。
　従来の背骨の歪みの検出法として、例えば、脊椎側弯症の検査等において、Ｘ線撮影装置を用いたＸ線検査法が多く用いられている。Ｘ線検査法は、Ｘ線で胸部を撮影し、脊柱の湾曲度を医師の判定により計測する手法であり、Ｘ線撮影画像により、脊柱の側方への湾曲度を把握することができる。しかし、一般的なＸ線検査法では、側方への湾曲度合いは判定できても、体表面の凹凸の程度は判定できないという難点があった。また、人体の被曝の観点からＸ線撮影の回数が限られ、検査可能な項目が限定される。また、Ｘ線検査法は、Ｘ線を扱うため、専門の技師が必要になり、検査を簡便に行うことが難しい。
　また、背骨の歪みの検出法として、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置を用いた計測も考えられるが、装置が高価で大型であるため、小規模の施設では適用が難しいという問題がある。また、ＣＴ検査では、Ｘ線検査法と同様に人体の被曝を考慮する必要がある。Ｘ線撮影装置やＣＴ装置を用いない検出装置としては、例えば、特許文献１に開示の３次元センサを用いる技術が挙げられる。
国際公開２０１３／０８１０３０号
　しかしながら、特許文献１に記載の技術は、脊椎の歪みを検出するものであり、上記した「体の歪み」の原因になる肩や骨盤等のずれを検出するものではない。本発明は、上記の事情に鑑みなされたものであり、低コストで、簡便且つ精度よく体の歪みを検出できる測定装置、測定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
　本発明の第１の態様の測定装置は、被験者の背部を撮影して背部の３次元データを取得する３次元データ取得部と、背部における測定すべき特徴部位を指定する特徴部位指定部と、特徴部位指定部で指定された特徴部位の状態を検出する状態検出部と、を備え、状態検出部は、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右方向における脊柱の歪みを特徴部位の状態として検出する第１の脊柱検出部と、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の前後方向における脊柱の歪みを特徴部位の状態として検出する第２の脊柱検出部と、特徴部位として指定される被験者の肩に対し、３次元データに基づいて、被験者の背部の正中線に対する左右の肩の傾きを特徴部位の状態として検出する肩検出部と、特徴部位として指定される被験者の肩甲骨に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右の肩甲骨の歪みを特徴部位の状態として検出する肩甲骨検出部と、特徴部位として指定される被験者の骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを特徴部位の状態として検出する骨盤検出部と、被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、被験者において標識が設けられる部分の位置及び高さを検出する標識検出部と、を含む。
　本発明の第２の態様の測定方法は、被験者の背部を撮影して背部の３次元データを取得することと、背部における測定すべき特徴部位を指定することと、指定された特徴部位の状態を検出することと、を含み、特徴部位の状態を検出することは、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右方向における脊柱の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の前後方向における脊柱の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の肩に対し、３次元データに基づいて、被験者の背部の正中線に対する左右の肩の傾きを検出することと、特徴部位として指定される被験者の肩甲骨に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右の肩甲骨の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを検出することと、被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、被験者において標識が設けられる部分の位置及び高さを検出することと、を含む。
　本発明の第３の態様のプログラムは、被験者の背部を撮影して取得される背部の３次元データに基づいて、コンピュータに、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右方向における脊柱の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の前後方向における脊柱の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の肩に対し、３次元データに基づいて、被験者の背部の正中線に対する左右の肩の傾きを検出することと、特徴部位として指定される被験者の肩甲骨に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右の肩甲骨の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを検出することと、被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、被験者において標識が設けられる部分の位置及び高さを検出することと、を含む。
実施形態に係る測定装置を示すブロック図である。 実施形態に係る測定装置を示す図である。 実施形態に係る測定装置を示す図である。 実施形態に係るレーザパターン投影方式の３次元センサを示す。 レーザパターン投影方式の３次元センサの計測原理を示す図である。 レーザパターン投影方式の３次元センサの計測原理を示す図である。 実施形態に係る第１の脊柱検出部を説明する図である。 実施形態に係る第２の脊柱検出部を説明する図である。 実施形態に係る肩検出部を説明する図である。 実施形態に係る肩甲骨検出部を説明する図である。 実施形態に係る骨盤検出部を説明する図である。 実施形態に係る標識検出部を説明する図である。 実施形態に係る下半身検出部を説明する図である。 実施形態に係る測定方法のフローチャートである。 実施形態に係る測定方法のフローチャートである。 実施形態に係る測定方法のフローチャートである。
［第１実施形態］
　第１実施形態について説明する。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。ただし、本発明はこれに限定されるものではない。また、図面においては、実施形態を説明するため、一部または全部を模式的に記載するとともに、一部分を大きくまたは強調して記載する等適宜縮尺を変更して表現した部分を含んでいる。以下の各図において、ＸＹＺ座標系を用いて図中の方向を説明する。このＸＹＺ座標系においては、水平面に平行な平面をＸＹ平面とする。このＸＹ平面に平行な任意の方向をＸ方向と表記し、Ｘ方向に直交する方向をＹ方向と表記する。また、ＸＹ平面に垂直な方向（上下方向）はＺ方向と表記する。また、各方向において、適宜、矢印の先端と同じ側を＋側（例、＋Ｚ側）、矢印の先端と反対側を－側（例、－Ｚ側）と称す。例えば、鉛直方向（Ｚ方向）において、上方が＋Ｚ側であり、下方が－Ｚ側である。
　図１は、実施形態に係る測定装置１を示すブロック図である。測定装置１は、３次元データ取得部２と、コンピュータ装置３と、を備える。３次元データ取得部２とコンピュータ装置３とは、例えば、有線または無線により通信可能に接続される。コンピュータ装置３は、ＣＰＵおよびメモリを備えるパーソナルコンピュータ等である。コンピュータ装置３は、記憶部１１に記憶されているプログラムを読み出し、このプログラムに従って各種の処理を実行する。コンピュータ装置３は、抽出部５と、中心線検出部６と、特徴部位指定部７と、自動評価部８と、状態検出部９と、入力部１０と、記憶部１１と、表示部１２とを備える。上記のプログラムは、コンピュータを、各種の処理を行う処理部（抽出部５、中心線検出部６、特徴部位指定部７、自動評価部８、状態検出部９）として機能させる。
　図２及び図３は、本実施形態の測定装置１を示す斜視図である。図２に示す測定装置１は、横臥状態の被験者Ｈの測定を行う状態を示しており、以下、測定装置１のこの状態を「横臥測定モード」と称す。また、図３に示す測定装置１は、立位状態の被験者Ｈの測定を行う状態を示しており、以下、測定装置１のこの状態を「立位測定モード」と称す。測定装置１は、図２及び図３に示すように、横臥状態の被験者Ｈの測定、及び立位状態の被験者Ｈの測定のぞれぞれを行うことができる。
　測定装置１は、例えば、３次元データ取得部２およびコンピュータ装置３と、下部フレーム１５と、鉛直フレーム１６と、支持フレーム１７と、支柱部１８と、支持部１９と、テーブル２０と、複数の車輪２１と、を備える。
　下部フレーム１５は、測定装置１の下部に配置される。鉛直フレーム１６は、鉛直方向（Ｚ方向）に延びており、下部フレーム１５の上部に固定される。支持フレーム１７は、鉛直フレーム１６に固定され、支柱部１８を支持する。支柱部１８は、鉛直方向（Ｚ方向）に延びており、上下方向（Ｚ方向、鉛直方向）に伸縮可能である。支柱部１８は、例えば、上下方向に伸縮可能（移動可能）な伸縮部２４と、伸縮部２４を支持する伸縮部支持部２５を備える。図２は、支柱部１８が伸長した状態（伸縮部２４が上方に移動した状態）を示す。また、図３は、支柱部１８が収縮した状態（伸縮部２４が下方に移動した状態）を示す。また、支柱部１８は、図３に示す状態よりもさらに収縮させることができ、測定装置１のサイズをコンパクトにすることができる。伸縮部２４および伸縮部支持部２５には、その内部に不図示の空間部（空洞部）が設けられており、この空間部には、３次元データ取得部２とコンピュータ装置３とを接続するケーブル２７などが収容される。伸縮部支持部２５は、その内部に伸縮部２４の一部を収容可能であり、伸縮部２４を上下方向に移動可能なように支持する。テーブル２０は、鉛直フレーム１６の上部に設けられる。テーブル２０は、上面に物品を載置可能である。テーブル２０の上面には、例えば、ノート型のコンピュータ装置３が載置される。テーブル２０には、鉛直フレーム１６の上端部および支柱部１８の側方に接続され、鉛直フレーム１６および支柱部１８に支持される。コンピュータ装置３は、ケーブル２７により３次元データ取得部２に接続される。
　伸縮部２４の上側（＋Ｚ側）の端部には、支持部１９が接続される。支持部１９は、支持部１９に３次元データ取得部２を取り付けるための取り付け部２９が設けられる。支持部１９は、取り付け部２９を介して、３次元データ取得部２を支持する。３次元データ取得部２は、後述する三次元センサ２をケースに収容したものであり、このケースが支持部１９に支持される。支持部１９は、Ｙ方向に平行な軸ＡＸ１周りに回転可能に、支柱部１８の伸縮部２４に接続される。すなわち、支持部１９は、図３に示すように、支柱部１８に近づく方向に移動可能である。これにより、測定装置１のサイズをコンパクトにすることができる。取り付け部２９は、３次元データ取得部２を、支持部１９に対して回転可能に支持する。例えば、図２に示す例において、取り付け部２９は、３次元データ取得部２を、Ｘ方向に平行な軸ＡＸ２周りに回転可能に支持する。これにより、３次元データ取得部２の向きを変えることができる。３次元データ取得部２の向きを変えることにより、測定装置１は、「横臥測定モード」と「立位測定モード」とを切り替えることができる。また、３次元データ取得部２の向きを被験者Ｈに対してより正確に向けることができる。
　複数の車輪２１は、下部フレーム１５の下部に設けられる。複数の車輪２１は、３次元データ取得部２を少なくとも含むユニット（下部フレーム１５の上方の構造物）を移動可能である。本実施形態において、下部フレーム１５に測定装置１の他の部分が支持されており、測定装置１は、その全体が床面上を走行可能である。
　なお、下部フレーム１５、鉛直フレーム１６、支持フレーム１７、支柱部１８、支持部１９及びテーブル２０の形状、大きさは、図２および図３に示すものに限定されず、任意である。また、コンピュータ装置３は、ノート型のものに限定されず、任意のものを用いることができる。例えば、コンピュータ装置３は、デスクトップ型でもよいし、タブレット型でもよい。
　次に、３次元データ取得部２について説明する。３次元データ取得部２（３次元センサ）は、被験者Ｈの背部を撮影して背部の３次元データを取得する。３次元データ取得部２としては、例えば、ＴＯＦ（ｔｉｍｅ　ｏｆ　ｆｌｉｇｈｔ）方式の３次元センサ、あるいはレーザパターン投影方式の３次元センサ等を用いることができる。なお、背部は、被験者Ｈの背側部分であり、頭部から足の先端までの部分を含む。３次元データは、例えば、被験者Ｈの背部の表面上の複数の点の三次元座標を含むデータである。例えば、３次元データは、被験者の背部の表面における各点の相対的な座標のデータを含むデータである。例えば、相対的な座標のデータは、被験者Ｈの背部における所定位置（例、後頭部の所定位置）の座標を基準とするに対する相対的な座標である。相対的な座標を用いる場合、３次元データ取得部２から被験者Ｈの背部上の各点までの距離のキャリブレーション用の基準部材を用いなくても被験者Ｈの背部の表面形状を取得することができ、簡便に３次元データを取得することができる。なお、座標データは、被験者Ｈの背部の表面における各点の相対的な座標のデータ以外に、絶対座標データでもよいし、被験者Ｈの背部以外に配置される基準に対する相対座標データでもよい。３次元データの解像度は、例えば、１ｍｍ～１０ｍｍの解像度である。
　ＴＯＦ方式の３次元センサ２は、例えば、アクティブに近赤外光（ＬＥＤ光）を照射し、その反射光の飛行時間を用いて距離を測定する。例えば、ＴＯＦ方式の３次元センサ２は、赤外線などの不可視光をパルス変調して画角内に照射し、イメージセンサ側でこのパルスの位相遅れを計測することで、対象物までの往復の距離を割り出す。ＴＯＦ方式の３次元センサ２は、従来においては５００～１０００万円程度もする高価な機器であったが、昨今は低廉化が進み、例えば、数万円以下のカメラタイプの機器等も開発されている。ＴＯＦ方式の３次元センサ２としては、これらのいずれも用いることができる。ＴＯＦ方式の３次元センサ２として、低価格のものを用いる場合、測定装置１を低コストで製造することができる。
　レーザパターン投影方式の３次元センサ２は、例えば、赤外線パターンを対象物体に照射して三角測量により距離画像を取得する。より具体的には、レーザパターン投影方式の３次元センサ２として、マイクロソフト社製のＫｉｎｅｃｔセンサ（マイクロソフト社の登録商標）等を用いることができる。Ｋｉｎｅｃｔセンサは、当初ゲーム機用のセンサであったが、コンピュータ装置（パーソナルコンピュータ）３（図２参照）等にもＵＳＢ端子を介して接続可能である。
　また、Ｋｉｎｅｃｔセンサは、例えば、マイクロソフトリサーチ社が提供する「Ｋｉｎｅｃｔ　ｆｏｒ　Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）　ＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｋｉｔ）」を用いれば、Ｃ言語で記述したプログラムによりＫｉｎｅｃｔセンサをコンピュータ装置３から制御することできる。また、Ｋｉｎｅｃｔセンサが出力するデータの処理は、Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｌｉｂｒａｒｙ等のソフトウェアを用いることができる。このように、Ｋｉｎｅｃｔセンサを用いる場合、開発環境やデータ処理環境が整っているため、制御プログラムや解析プログラム等を容易に開発することができる。また、Ｋｉｎｅｃｔセンサは、約１万数千円程度で入手可能であるため、Ｋｉｎｅｃｔセンサを用いる場合、測定装置１を低コストで製造することができる。
　図４は、本実施形態に係るレーザパターン投影方式の３次元センサ２を示す。３次元センサ２は、例えば上記のＫｉｎｅｃｔセンサである。この３次元センサ２（Ｋｉｎｅｃｔセンサ）は、図４に示すように、赤外線レーザ発光部３２と、ＲＧＢカラー映像認識用カメラ３３と、奥行き測定用赤外線カメラ３４とを搭載している。すなわち、３次元センサ２（Ｋｉｎｅｃｔセンサ）は、３次元データと、ＲＧＢカラーの画像データ（以下、ＲＧＢ画像データという）を取得する。また、Ｋｉｎｅｃｔセンサは、電動チルト機構（図示せず）を備え、図４に示す矢印の方向に約３０度首振りが可能になっており、被験者Ｈの位置等に合わせて、コンピュータ装置３側から、３次元センサ２の方向を調整することもできる。
　また、Ｋｉｎｅｃｔセンサの内部には３軸加速度センサ、６４ＭＢのＤＤＲ２　ＳＤＲＡＭメインメモリ、信号処理専用プロセッサ等が内蔵されている。測定の精度を高める場合には、３次元データ取得部２（レーザパターン投影方式の３次元センサ、ＴＯＦ方式の３次元センサ２）に水準器を設けて、水平度等を調整するようにしてもよい。
　次に、図５及び図６を参照して、レーザパターン投影方式の３次元センサ２の計測原理について説明する。図５及び図６は、レーザパターン投影方式の３次元センサ２の計測原理を示す図である。
　図５（Ａ）に示すように、レーザパターン投影方式の３次元センサ２の赤外線レーザ発光部３２から一定の照射角度θ１で照射された赤外線レーザＬＡは、物体３６に当たって反射した後、奥行き測定用赤外線カメラ３４に角度θ２の角度で入射し、奥行き測定用赤外線カメラ３４に検出される。この場合に、底辺と両端の角度から物体３６までの距離を計算することができる。なお、赤外線レーザＬＡが照射された物体３６の画像は、図５（Ｂ）に示す画像Ｉｍ１のように示される。また、この受光角度は取得される画像から計測することができる。
　また、図６（Ａ）に示すように、物体３６が図５（Ａ）に示す状態から３次元センサ２側に移動した場合においても、同様に底辺と両端の角度から物体３６までの距離を計算することができる。なお、赤外線レーザＬＡが照射された物体３６の画像は、図６（Ｂ）に示す画像Ｉｍ２のように示される。また、この受光角度は画像から計測することができる。
　上述のＫｉｎｅｃｔセンサでは、予め既知の光学パターンを画角内に照射し、そのパターンの幾何学的な歪み具合から対象物の３次元構造を復元している。これには、例えば、光源を一度、拡散板で拡散させた後、マイクロレンズが並んだ透過板を使って投影パターンを作り出す方式などを用いることができる。
　図１の説明に戻り、抽出部５は、３次元データ取得部２により取得した３次元データ（以下、３次元計測データという）から、被験者Ｈの表面形状に関するデータ（以下、表面形状データという）を抽出する。例えば、抽出部５は、予め人体の背部のパターンを記憶部１１等に保存しておき、そのパターンと３次元計測データとのパターンマッチング処理等を用いて人体の判定を行い、３次元計測データから表面形状データを抽出する。例えば、抽出部５は、被験者Ｈの外形線（エッジ）を抽出する。抽出部５は、例えば、３次元計測データあるいはＲＧＢ画像データが表す物体の外形線を検出することにより、被験者Ｈの外形線の抽出を行う。抽出部５は、抽出した外形線に基づき、３次元計測データから表面形状データを抽出する。例えば、抽出部５は、３次元計測データから、表面形状データとして被験者Ｈの外形線の内側部分のデータを抽出する。抽出部５が人体の判定を行う場合、以降の処理を自動化することができる。例えば、３次元センサ２による３次元計測データの取得状態を継続し、被験者Ｈが３次元センサ２側に背部を向けて所定の姿勢をとった際に、人体であると判定することにより、以降の処理に自動的に移行させることができ、効率的に検査を行うことができる。また、抽出部５が３次元計測データから被験者Ｈの表面形状に関するデータを抽出することにより、処理に用いられるデータ量を減らすことができるため、以降の処理（例、各種画像処理、状態検出部９による状態の検出（算出）、中心線検出部６による中心線の検出等）を効率的に行うことができる。
　なお、抽出部５は、３次元計測データから被験者Ｈの表面形状に関するデータを抽出する前に、３次元計測データとＲＧＢ画像データとの少なくとも一方から背景データを削除する処理を行ってもよい。例えば、抽出部５は、３次元計測データから被験者Ｈの背部の表面に対して、所定の距離以上の部分を背景データであると推定して、削除してもよい。例えば、３次元センサ２と被験者Ｈとのおおよその距離が予めわかっている場合、この距離を上記の所定の距離として用いることができる。また、抽出部５は、３次元計測データとＲＧＢ画像データとの少なくとも一方に対して、フィルタリング等のノイズの軽減処理、コントラストや明るさなどを変更する処理等の画像処理を行ってもよい。なお、測定装置１は、抽出部５を備えなくてもよいし、抽出部５は、測定装置１の外部の装置に設けられてもよい。例えば、測定装置１は、上記の外部の装置において抽出部５により処理されたデータを用いて、各種の処理を行ってもよい。
　中心線検出部６は、３次元計測データに基づいて、被験者Ｈの背部の正中線を検出する。正中線は、被験者Ｈの頭頂から縦（上下方向、身長の方向）に延びる直線であり、被験者Ｈの左右方向（幅方向）の中心線である。以下の説明において、正中線と平行な方向を、適宜、正中線方向という。この正中線は、例えば、被験者Ｈの背部を左右に分けて評価を行う基準として用いられる。中心線検出部６は、例えば、上記した被験者Ｈの背部の外形線に基づく背部の幅（左右方向の長さ）から正中線を検出する。例えば、中心線検出部６は、上記した被験者Ｈの背部の外形線に基づいて被験者Ｈの背部の各位置における幅を取得し、例えばその幅の１／２の位置（背部の幅方向の中心位置）を結んで正中線とする。
　また、中心線検出部６は、被験者Ｈの背部の３次元計測データに基づいて正中線を検出してもよい。例えば、人体の背部において脊柱の位置は、一般的に凹状態（くぼみ）となっているため、中心線検出部６は、背部の凹凸状態のデータにおいて略中央で凹状態の底（極値）となっている位置を結んだ線、あるいはこの線を、頭頂を通る直線で近似した線を正中線としてもよい。
　また、中心線検出部６は、被験者Ｈの背部のＸ線撮影画像データが表す形状（画像）と、３次元計測データが表す形状（画像）とを重ね合わせて、正中線を検出するようにしてもよい。例えば、評価（検出）の精度を高める場合には、中心線検出部６は、Ｘ線撮影画像を参照して正中線を決定（検出）してもよい。
　また、中心線検出部６は、被験者Ｈの背部のモアレ画像データが表す形状（画像）と、３次元計測データが表す形状（画像）とを重ね合わせて、正中線を検出してもよい。例えば、評価（検出）の精度を高める場合には、中心線検出部６は、モアレ画像を参照して正中線を決定してもよい。
　また、中心線検出部６は、例えば、被験者Ｈの脊柱を示す位置に反射テープ等で構成したマーカを予め貼付し、３次元センサ２が備えるＲＧＢカラー映像認識用カメラ３３（図４参照）の撮影した画像でマーカの位置を検出し、正中線を決定してもよい。なお、測定装置１は、中心線検出部６を備えなくてもよいし、中心線検出部６は、測定装置１の外部の装置に設けられてもよい。例えば、測定装置１は、上記の外部の装置において中心線検出部６により処理されたデータを用いて、各種の処理を行ってもよい。
　特徴部位指定部７は、被験者Ｈの背部における測定すべき特徴部位を指定する。特徴部位指定部７は、例えば、３次元計測データ、あるいは抽出部５により抽出された表面形状データから被験者Ｈの背部における測定すべき特徴部位を指定する。特徴部位指定部７は、例えば、測定すべき特徴部位を自動的に検出して指定する。例えば、特徴部位指定部７は、予め測定すべき特徴部位に関するデータを記憶部１１に登録し、そのデータに基づいて特徴部位を検出する。特徴部位指定部７は、例えば、３次元計測データに基づいて被験者Ｈの背部の各部位を推定する処理を行う。例えば、特徴部位指定部７は、特徴部位を「第７頚椎」として、被験者Ｈの「第７頚椎」の位置を３次元データ、あるいはＲＧＢカラー映像認識用カメラ３３の撮影画像データ（ＲＧＢ画像データ）に基づいて自動的に検出する。特徴部位指定部７は、これと同様にして、「肩部」、「肩甲骨」、「腰部」、「骨盤」、「かかと」、「ひざ」等の各部位（各領域）を特徴部位として検出する。特徴部位指定部７は、これらの各部位（各領域）を特徴部位として推定してもよい。なお、特徴部位指定部７が腰部や臀部の位置を推定し、その部位を捻じれ（歪み）の基準としてもよい。一般的に、腰部や臀部は略水平面を形成すると考えることができるので、この腰部や臀部を「第７頚椎」や「肩部」等の特徴部位の捻じれ（歪み）具合の基準とすることができる。また、特徴部位指定部７は、中心線検出部６により検出した正中線に基づいて、測定すべき特徴部位を自動的に検出してもよい。
　また、特徴部位指定部７は、操作者が手動で指定した特徴部位を、測定すべき特徴部位として指定することができる。例えば、３次元計測データあるいはＲＧＢ画像データに相当する画像を表示部１２に表示し、操作者は、マウス、タッチペン等の入力部１０を用いて、表示部１２に表示された画像上の位置を選択する。入力部１０は、ユーザが指定した特徴部位の情報を取得し、特徴部位指定部７は、この情報に基づいて特徴部位を指定（決定）する。なお、各状態検出部９における、被験者Ｈの背部における測定すべき特徴部位については、後に説明する。
　自動評価部８は、例えば、後述する状態検出部９の各部で検出された特徴部位の状態を自動的に評価する。自動評価部８は、例えば、予め設定される閾値との比較によって、状態検出部９の各部で検出された特徴部位の状態を自動的に評価する。これにより、被験者Ｈの特徴部位の状態を簡便に把握することができる。上記の閾値としては、例えば、健常者について状態検出部９の各部で検出された値等を用いることができる。自動評価部８は、例えば、被験者Ｈについて状態検出部９の各部で検出された値が上記の閾値を超えた場合に、被験者Ｈに対する検出値と閾値との差に応じて、「・・・の部分に軽度の歪みがみられます」、「・・・の部分に中度の歪みがみられ、要観察と思われます」、「・・・の部分に重度の歪みがみられ、手術等の治療が必要と思われます」等のメッセージを表示するようにしてもよい。また、自動評価部８は、被験者Ｈについて過去の測定により得られた特徴部位の状態を示すデータと、被験者Ｈについて今回の測定により得られる特徴部位の状態を示すデータとを比較して、特徴部位の状態を自動的に評価してもよい。なお、体の歪み（例、脊椎側弯症）についての手術や各種治療の要否等の最終判断は、医師等（例、専門医）によって行われる。また、測定装置１は、自動評価部８を備えなくてもよいし、自動評価部８は、測定装置１の外部の装置に設けられてもよい。例えば、上記の外部の装置において自動評価部８は、測定装置１により得られる特徴部位の状態を示すデータを用いて、特徴部位の状態を自動的に評価してもよい。
　次に状態検出部９について説明する。状態検出部９は、３次元データ取得部２で取得される３次元データに基づいて、特徴部位指定部７で指定された特徴部位の状態を検出する。状態検出部９は、第１の脊柱検出部４１と、第２の脊柱検出部４２と、肩検出部４３と、肩甲骨検出部４４と、骨盤検出部４５と、標識検出部４６と、動揺検出部４７と、下半身検出部４８と、を備える。状態検出部９は、被験者Ｈの体の歪みに関連する複数の項目を検出することができる。これにより、被験者Ｈの体の歪みを精度よく検出することができる。
　第１の脊柱検出部４１は、特徴部位の状態として、被験者Ｈの左右方向の体表面の凹凸状態を検出する。図７（Ａ）～（Ｅ）は、第１の脊柱検出部４１を説明するための図である。図７（Ａ）は、第１の脊柱検出部４１における測定すべき特徴部位を示す図である。図７（Ａ）の画像は、例えば表示部１２に表示される。第１の脊柱検出部４１は、例えば、測定すべき特徴部位を、正中線の方向における頸椎から股間までの所定部分Ｒ１に設定し、この所定部分Ｒ１において、正中線を境にした左右のピーク位置の高低差を示す情報（以下、高低差情報）を算出する。
　図７（Ｂ）は、正中線に直交する面における被験者Ｈの体表面の形状を示す図である。図７（Ｂ）において、符号ＣＬは正中線であり、符号ＰＥ１は正中線ＣＬに対して左側のピーク（例、極大）であり、符号ＰＥ２は正中線ＣＬに対して右側のピーク（例、極小）である。第１の脊柱検出部４１は、例えば、正中線に直交する面内の所定部分Ｒ２について、正中線を境界線とする左右の領域のうち、一方の領域（例、左の領域）における高さの極大値（ピークＰＥ１の高さ）と、他方の領域（例、右の領域）における極小値（ピークＰＥ２の高さ）との差分を、高低差ｈとして算出する。高低差ｈは、上記の高低差情報の一例である。また、第１の脊柱検出部４１は、ピークＰＥ１とピークＰＥ２を通る直線Ｌ１が、水平線ＨＬと交わる角度θ４を算出する。角度θ４は、上記の高低差情報の一例である。
　また、第１の脊柱検出部４１は、被験者Ｈの左右方向の脊柱の歪みの程度（レベル）を定量的に検出する。第１の脊柱検出部４１は、例えば、図７（Ａ）に示した部分Ｒ１において正中線の方向における複数の位置のそれぞれにおいて、図７（Ｂ）に示したように正中線ＣＬに対する左右のピーク位置の高低差情報として、例えば角度θ４を算出する。図７（Ｃ）は、第１の脊柱検出部４１が算出した角度θ４の、正中線の方向における分布を示す図である。図７（Ｃ）の画像は、例えば表示部１２に表示される。図７（Ｃ）において、縦軸は正中線の方向における位置であり、横軸は角度θ４である。横軸の角度θ４は、図７（Ｂ）の直線Ｌ１のように左から右に向かって高さが減少する場合に正（＋）とし、その反対の場合に負（－）とした値である。
　また、第１の脊柱検出部４１は、例えば、部分Ｒ１における、ピーク位置の高低差を示す角度θ４において、最大値と最小値とを算出し、最大値の絶対値と最小値の絶対値との和を「弯曲度」として算出する。この「弯曲度」は、被験者Ｈの脊柱の左右方向の歪みの程度を定量的に示す値である。第１の脊柱検出部４１が算出した「弯曲度」を用いると、例えば、被験者Ｈの脊柱の左右方向の歪みの程度を簡便且つ精度よく評価することができる。例えば、図７（Ｃ）に示す例では、正の角度（＋の角度）の最大値を矢印Ｂで示し、負の角度（－の角度）の最小値を矢印Ａで示した。なお、図７（Ａ）において、この矢印ＡはＡ－Ａ線の部分に相当し、矢印ＢはＢ－Ｂ線の部分に相当する。なお、このＡ－Ａ線およびＢ－Ｂ線は、第１の脊柱検出部の４１の検出結果として表示部１２に表示される。また、第１の脊柱検出部４１は、図７（Ｄ）に示すように、Ａ－Ａ線における体表面の凹凸状態（符号Ａで示す）、及びＢ－Ｂ線における体表面の凹凸状態を検出結果（符号Ｂで示す）として出力する。
　図８は、第２の脊柱検出部４２を説明するための図である。図８（Ａ）は、第２の脊柱検出部４２における測定すべき特徴部位を示す図である。図８（Ａ）の画像は、例えば表示部１２に表示される。第２の脊柱検出部４２は、特徴部位の状態として、被験者Ｈの前後方向（背腹方向）の体表面の凹凸状態を検出する。第２の脊柱検出部４２は、例えば、被験者Ｈの脊柱における前後方向の歪みの程度を定量的に検出する。第２の脊柱検出部４２は、例えば、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの背部の部分Ｒ３に設定し、この特徴部位における体表面の凹凸状態を検出する。部分Ｒ３は、例えば、被験者Ｈの背部の幅方向における中心位置を結んだ線に相当する部分である。部分Ｒ３の体表面の凹凸状態には、脊柱の前後方向の位置が反映されている。したがって、第２の脊柱検出部４２は、部分Ｒ３の体表面の凹凸状態を検出することにより、脊柱における前後方向の歪みを検出することができる。
　図８（Ｂ）は、第２の脊柱検出部４２の検出結果の例を示す図である。図８（Ｂ）の画像は、例えば、表示部１２に表示される。図８（Ｂ）において、横軸は正中線の方向における体表面の位置であり、横軸は前後方向における体表面の位置である。第２の脊柱検出部４２は、例えば、正中線の方向における体表面の位置に対する前後方向における体表面の位置の分布を検出結果として出力する。図８（Ｂ）の符号Ｌ２は、被験者の上下方向に対応する線を示す。この分布は、例えば、前後方向への背骨の反りを評価すること等に利用される。なお、第２の脊柱検出部４２における特徴部位は、被験者Ｈの背部の中心線の部分Ｒ３でなくてもよく、例えば、被験者Ｈの背部から選択される、正中線と平行な部分でもよい。
　図９は、肩検出部４３を説明するための図である。肩検出部４３は、特徴部位の状態として、被験者Ｈの背部の正中線に対する左右の肩の傾きを検出する。肩検出部４３は、例えば、被験者Ｈの左右の肩の歪みの程度を定量的に検出することができる。肩検出部４３は、例えば、測定すべき特徴部位を、左右の肩に設定し、正中線ＣＬに平行な方向における左右のそれぞれの肩の位置を検出する。肩検出部４３は、例えば、正中線ＣＬから左側へ所定距離Ｄだけ進んだ部分を被験者Ｈの左肩の部位Ｒ４と設定し、正中線ＣＬから右側へ所定距離Ｄだけ進んだ部分を被験者Ｈの右肩の部位Ｒ５と設定する。肩検出部４３は、左肩の部位Ｒ４と右肩の部位Ｒ５とを結んだ直線Ｌ３と、左右方向（水平方向）と平行な直線ＨＬとの傾き検出（算出）する。肩検出部４３の検出結果は、表示部１２に表示される。
　図１０は、肩甲骨検出部４４を説明するための図である。肩甲骨検出部４４は、特徴部位の状態として、被験者Ｈの左右の肩甲骨の凹凸状態を検出する。肩甲骨検出部４４は、例えば、被験者Ｈの左右の肩甲骨の歪みの程度を定量的に検出することができる。肩甲骨検出部４４は、例えば、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの左右の肩甲骨近傍の部分Ｒ６に設定し、部分Ｒ６において正中線ＣＬを境にした左右のピーク位置の高低差を示す情報を算出する。例えば、肩甲骨検出部４４は、部分Ｒ６における複数の部分（部分Ｐ１、部分Ｐ２）のそれぞれについて、左右のピーク位置の高低差を示す情報を算出する。例えば、肩甲骨検出部４４は、第１の脊柱検出部４１と同様の手法により、左右のピーク位置の高低差を示す情報を算出する。肩甲骨検出部４４は、肩甲骨検出部４４は、複数の部分（例Ｐ１、Ｐ２）における左右のピーク位置の高低差を比較することにより、被験者Ｈの左右の肩甲骨の凹凸状態を検出する。肩甲骨検出部４４の検出結果は、表示部１２に表示される。
　図１１は、骨盤検出部４５を説明するための図である。骨盤検出部４５は、特徴部位の状態として、被験者の骨盤の凹凸状態を検出する。骨盤検出部４５は、例えば、被験者Ｈの骨盤の歪みの程度（レベル）を定量的に検出する。骨盤検出部４５は、例えば、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの骨盤近傍の部分Ｒ７に設定する。骨盤検出部４５は、部分Ｒ７における正中線を境にした左右のピーク位置の高低差を示す情報を算出する。なお、左右のピーク位置の高低差を示す情報は、上述の第１の脊柱検出部４１において説明した場合と同様にして算出される。骨盤検出部４５は、部分Ｒ７における複数の部分（例Ｐ３、Ｐ４）のそれぞれについて左右のピーク位置の高低差を示す情報を算出する。骨盤検出部４５は、複数の部分（例Ｐ３、Ｐ４）における左右のピーク位置の高低差を比較することにより、被験者Ｈの骨盤の左右方向の凹凸状態（例、傾き、ねじれ）を検出する。骨盤検出部４５の検出結果は、表示部１２に表示される。
　なお、骨盤検出部４５は、部分Ｒ７における左右のピーク位置を検出し、検出した左右のピーク位置に基づいて、骨盤の歪みを検出してもよい。例えば、骨盤検出部４５は、左右のピーク位置のそれぞれと正中線との距離の差、左右のピーク位置の正中線の方向における位置の差、左右のピーク位置の高さの差などに基づき、骨盤検出部４５は骨盤の左右方向の凹凸状態を検出してもよい。
　標識検出部４６は、被験者Ｈの背部の所望の位置に標識がされる場合に、特徴部位の状態として、標識の位置及び高さを検出する。標識検出部４６は、例えば、被験者Ｈの標識がされる部分における左右方向の歪みの程度、あるいは前後方向の歪みの程度を定量的に検出する。この標識としては、例えば、３次元データ取得部２が検出の際に、照射する光（例、赤外線）を反射する特性を有するもの（例、反射シール）等が利用可能である。この場合、３次元データ取得部２による取得される３次元計測データにおいて、標識した部分のシグナル強度が高くなる。例えば、標識検出部４６は、このシグナル強度が高い部分のデータを抽出することにより、標識の位置及び高さを検出する。なお、標識の大きさや数は、特に限定されず、任意である。標識検出部４６の検出結果は、表示部１２に表示される。
　動揺検出部４７は、３次元データに基づいて、被験者Ｈの所定位置を検出し、所定位置の動揺を検出する。動揺検出部４７は、例えば、被験者Ｈの左右方向のバランス（安定性）の程度、あるいは前後方向のバランス（安定性）の程度を定量的に検出する。動揺検出部４７は、例えば、３次元データに基づいて、被験者Ｈの所定位置の継時変化を検出し、所定位置の動揺を検出する。被験者Ｈの所定位置は、任意であるが、例えば、被験者Ｈの重心が用いられる。動揺検出部４７の検出結果は、表示部１２に表示される。なお、動揺検出部４７による測定を行う場合、図３などで説明した「立位測定モード」により測定を行う。
　なお、図４などで説明したＫｉｎｅｃｔセンサ等の３次元センサ２は、静止画像および動画をそれぞれ取得することができる。脊柱検出部４１、第２の脊柱検出部４２、肩検出部４３、肩甲骨検出部４４、骨盤検出部４５及び下半身検出部４８は、例えば静止画像を用いて状態の検出を行うが、所定の動作を行う被験者Ｈの動画を用いて、評価を総合的に行ってもよい。また、標識検出部４６及び動揺検出部４７は、検出目的等に応じて、静止画像および動画の一方のみを用いてもよいし、静止画像および動画の双方を用いてもよい。
　次に、下半身検出部４８を説明する。図１２は、下半身検出部４８を示すブロック図である。下半身検出部４８は、特徴部位の状態として、被験者Ｈの下半身の体表面の凹凸状態を検出する。下半身検出部４８は、例えば、被験者Ｈの下半身の歪みの程度を定量的に検出する。下半身検出部４８は、例えば、ひざ部検出部５３と、かかと部検出部５４と、足長検出部５５と、を備える。
　図１３（Ａ）～（Ｄ）は、下半身検出部を説明するための図である。図１３（Ａ）は、被験者Ｈが接骨院で施術を受ける前の３次元計測データの例であり、図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）における下半身検出部４８による検出結果の例である。
　下半身検出部４８は、図１１などで説明した骨盤検出部４５の検出結果を用いて、被験者Ｈの下半身の歪みを検出する。なお、下半身検出部４８は、骨盤検出部４５と同等の検出部を備え、この検出部の検出結果（骨盤の歪み）を用いて、被験者Ｈの下半身の歪みを検出してもよい。骨盤検出部４５は、例えば、図１３（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの臀部の左側の部分Ｒ９、臀部の右側の部分Ｒ１０に設定する。骨盤検出部４５は、例えば、臀部の左側の部分Ｒ９において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ３を検出する。また、骨盤検出部４５は、臀部の右側の部分Ｒ１０において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ４を検出する。骨盤検出部４５は、検出したピーク位置ＰＥ３とピークＰＥ４との間隔から臀部の左のピークと右のピークとの幅を検出する。また、骨盤検出部４５は、検出したピーク位置ＰＥ５とピークＰＥ６とに基づき、臀部の左右方向の歪み、あるいは臀部の前後方向の歪みを検出してもよい。
　ひざ部検出部５３は、特徴部位の状態として、左右のひざの体表面の凹凸状態を検出する。ひざ部検出部５３は、例えば、左右のひざの歪みの程度を定量的に検出する。ひざ部検出部５３は、例えば、図１３（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を左のひざの背部の部分Ｒ１１、右のひざの背部の部分Ｒ１２に設定する。ひざ部検出部５３は、左のひざの背部の部分Ｒ１１において、最も凹んだ部分のピーク位置ＰＥ５を検出する。また、ひざ部検出部５３は、右のひざの背部の部分Ｒ１２において、最も凹んだ部分のピーク位置ＰＥ６を検出する。ひざ部検出部５３は、検出したピーク位置ＰＥ５とピークＰＥ６との間隔から左右の膝の幅（間隔）を検出する。なお、ひざ部検出部５３は、検出したピーク位置ＰＥ５とピークＰＥ６とに基づき、左右のひざの歪みを検出してもよい。
　かかと部検出部５４は、特徴部位の状態として、左右のかかとの体表面の凹凸状態を検出する。かかと部検出部５４は、例えば、左右のかかとの歪みの程度を定量的に検出する。かかと部検出部５４は、例えば、図１３（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を左のかかとの部分Ｒ１３、右のかかとの部分Ｒ１４に設定する。また、かかと部検出部５４は、左のかかとの部分Ｒ１３において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ７を検出する。また、かかと部検出部５４は、右のかかとの部分Ｒ１２において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ８を検出する。下半身検出部４８は、検出したピーク位置ＰＥ７とピークＰＥ８との間隔から左右のかかとの幅（間隔）を検出する。なお、かかと部検出部５４は、検出したピーク位置ＰＥ７とピークＰＥ８とに基づき、左右のかかとの左右方向の歪みを検出してもよい。
　足長検出部５５は、左右の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、左右の足の長さの歪み（ずれ、違い）の程度を定量的に検出する。足長検出部５５は、例えば、臀部の体表面の凹凸状態、左右のひざの体表面の凹凸状態および左右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、左右の足の長さを検出する。
　足長検出部５５は、例えば、臀部の左側の体表面の凹凸状態、左のひざの体表面の凹凸状態および左のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、左の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、図１３（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの臀部の左側の部分Ｒ９、臀部の右側の部分Ｒ１０、左のひざの背部の部分Ｒ１１、右のひざの背部の部分Ｒ１２、左のかかとの部分Ｒ１３、右のかかとの部分Ｒ１４に設定する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ３、ピーク位置ＰＥ５及びピーク位置ＰＥ７に基づいて、左の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ３、ピーク位置ＰＥ５及びピーク位置ＰＥ７を結ぶ線の長さに基づいて、左の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、臀部の右側の体表面の凹凸状態、右のひざの体表面の凹凸状態および右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、右の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ４、ピーク位置ＰＥ６及びピーク位置ＰＥ８に基づいて、右の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ４、ピーク位置ＰＥ６及びピーク位置ＰＥ８を結ぶ線の長さに基づいて、左の足の長さを検出する。
　なお、足長検出部５５は、臀部の体表面の凹凸状態と、左右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、左右の足の長さを検出してもよい。例えば、足長検出部５５は、骨盤検出部４５が検出した臀部の左側の体表面の凹凸状態と、かかと部検出部５４が検出した左のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、足長検出部５５により左の足の長さを検出してもよい。この場合、足長検出部５５は、上記したピーク位置ＰＥ３およびピーク位置ＰＥ７に基づいて、左足の長さを検出する。例えば、足長検出部５５により、臀部の右側の体表面の凹凸状態と、右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、右の足の長さを検出してもよい。この場合、足長検出部５５は、上記したピーク位置ＰＥ４およびピーク位置ＰＥ８に基づいて、右足の長さを検出してもよい。また、足長検出部５５は、被験者Ｈの外形線データに基づき左右の足の長さを検出してもよい。
　下半身検出部４８は、例えば、図１３（Ｂ）に示すように、検出結果として、左右の足の長さ、左右の足の長さの差、臀部の左右の凸部の間の距離、左右のひざの間隔、左右のかかとの間隔等を検出する。下半身検出部４８の結果は、表示部１２に出力される。
　図１３（Ｃ）は、被験者Ｈが接骨院で施術を受けた後の３次元計測データの例であり、図１３（Ｄ）は、図１３（Ｃ）における下半身検出部４８による検出結果の例である。図１３（Ｃ）に示す下半身の体表面の凹凸状態の検出の方法は、図１３（Ａ）と同様である。この被験者Ｈが受けた接骨院の施術は、下半身における左右の歪みを矯正するための一般的な施術を右半身のみに約２０分程度行ったものである。
　図１３（Ａ）と図１３（Ｃ）とを比較すると、臀部の左右の凸部の位置を示すピーク位置ＰＥ３及びピーク位置ＰＥ４、左右のひざの位置を示すピーク位置ＰＥ５及びピーク位置ＰＥ６、左右のかかとの位置を示すピーク位置ＰＥ７及びピーク位置ＰＥ８において、施術後の変化が検出されたことが確認される。また、図１３（Ｄ）に示す結果から、左右それぞれの足の長さ、左右の足の長さの差、臀部の左右の凸部の間の距離、左右のかかとの間隔において、施術後の変化が検出されたことが確認される。このように、測定装置１によれば、被験者の下半身の体表面の凹凸状態を精度よく検出して、被験者Ｈの下半身の歪みの程度を精度よく検出できることがわかる。
　図１の説明に戻り、入力部１０は、ユーザから各種操作指令の入力を受け付ける。入力部１０としては、例えば、キーボード、マウス、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等の入力装置を用いることができる。記憶部１１は、コンピュータ装置３の動作に必要な各種プログラム、各種データを記憶する。記憶部１１としては、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置を用いることができる。
　表示部１２は、各種情報を表示する。例えば、表示部１２は、状態検出部９の検出結果、被験者Ｈの画像、３次元データ取得部２により取得される被験者Ｈの３次元データ、状態検出部９による検出結果に基づいて取得される凹凸のピーク位置、自動評価部８の評価結果、測定装置１の操作を行うための情報、測定条件などの設定等を表示する。表示部１２としては、例えば、ディスプレイ、液晶モニタ、タッチパネル等の表示装置等を用いることができる。また、表示部１２は、被験者Ｈの３次元データ等を、ポリゴンやワイヤーフレーム等を用い３次元画像で表示するようにしてもよい。また、ボタン操作やポインティングデバイス操作により、３次元画像の視点等を切り換えるようにしてもよい。
　また、測定装置１は、各種データ（例、各種検出結果（検出データ））等を外部に出力する出力部を備えてもよい。出力部としては、例えば、プリンター、データ出力装置（ＵＳＢインターフェース、ネットワークインターフェース等のデータ出力インターフェース）等が挙げられる。
　次に、本実施形態に係る測定方法を上記した測定装置１の動作に基づいて説明する。なお、以下の説明は、本実施形態に係る測定方法の一例であり、本実施形態に係る測定方法はこれに限定されない。図１４から図１６は、実施形態に係る測定方法のフローチャートである。
　ステップＳ１において、３次元データ取得部２は、被験者Ｈの背部を撮影して背部の３次元データを取得する。３次元データ取得部２は、「立位測定モード」または「横臥測定モード」により３次元データの取得を行う。３次元データ取得部２と被験者Ｈとの距離Ｌ（図３参照）は、例えば、１～２ｍ程度に設定可能である。なお、動揺検出部４７による検出を行う場合、３次元データ取得部２は、「立位測定モード」により測定を行う。３次元データ取得部２は、取得した３次元計測データを記憶部１１に格納する。
　ステップＳ２において、抽出部５は、３次元計測データから被験者Ｈの表面形状データを抽出する。例えば、ステップＳ２のステップＳ２１において、抽出部５は、３次元計測データに人体のデータが含まれるか否かを判定する。例えば、抽出部５は、３次元計測データと、予め準備した人体の３次元形状データとをパターンマッチング等を行うことにより、３次元計測データに人体のデータが含まれるか否か判定する。なお、ステップＳ２１を行うか否かは任意である。
　抽出部５が、３次元計測データに人体のデータが含まれないと判定した場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）、ステップＳ１に戻り、３次元データ取得部２は３次元データを取得する。抽出部５は、３次元計測データに人体のデータが含まれると判定した場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２２において、３次元計測データからノイズを除去、あるいは低減する。例えば、抽出部５は、フィルタリングなどの処理により、３次元計測データからノイズを除去する。
　ステップＳ２３において、抽出部５は、３次元計測データから背景データを削除する。例えば、抽出部５は、３次元データ取得部２との距離が予め設定された所定距離よりも遠い部分を背景と推定し、背景に相当するデータを除去する。ステップＳ２４において、抽出部５は、人体部分の外形線を抽出する。例えば、抽出部５は、人体部分のエッジを検出する。例えば、抽出部５は、３次元計測データあるいはＲＧＢ画像データが表す物体の外形線を検出することにより、被験者Ｈの外形線の抽出を行う。画像のエッジを検出して、被験者Ｈの背部の外形線を取得する。ステップＳ２５において、抽出部５は、人体部分のデータを抽出する。例えば、抽出部５は、３次元計測データから、表面形状データとして被験者Ｈの外形線の内側部分のデータを抽出する。
　ステップＳ３において、中心線検出部６は、抽出部５により抽出された表面形状データから被験者Ｈの背部の正中線を検出する。ステップＳ４において、特徴部位指定部７は、抽出部５により抽出された表面形状データから被験者Ｈの背部における測定すべき特徴部位を指定する。
　ステップＳ５において、状態検出部９は、３次元データに基づいて、指定された特徴部位の状態を検出する。図１５（Ａ）のステップＳ５のステップＳ５１において、第１の脊柱検出部４１は、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右方向における脊柱の歪みを特徴部位の状態として検出する（図７参照）。ステップＳ５２において、第２の脊柱検出部４２は、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者Ｈの前後方向における脊柱の歪みを特徴部位の状態として検出する（図８参照）。
　ステップＳ５３において、肩検出部４３は、特徴部位として指定される被験者Ｈの肩に対し、３次元データに基づいて、被験者の背部の正中線に対する左右の肩の傾きを特徴部位の状態として検出する（図９参照）。ステップＳ５４において、肩甲骨検出部４４は、特徴部位として指定される被験者の肩甲骨に対し、３次元データに基づいて、被験者Ｈの左右の肩甲骨の歪みを特徴部位の状態として検出する（図１０参照）。
　ステップＳ５５において、骨盤検出部４５は、特徴部位として指定される被験者の骨盤に対し、被験者Ｈの骨盤の歪みを特徴部位の状態として検出する（図１１参照）。ステップＳ５６において、標識検出部４６は被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、被験者において標識が設けられる部分の位置及び高さを検出する。
　ステップＳ５７において、下半身検出部４８は、特徴部位として指定される被験者Ｈの下半身に対し、３次元データに基づいて、被験者Ｈの下半身の歪みを特徴部位の状態として検出する（図１３参照）。図１５（Ｂ）のステップＳ５７のステップＳ６１において、足長検出部５５は、左右の足の長さを検出する。ステップＳ６２において、ひざ部検出部５３は、左右のひざの歪みの程度を検出する。ステップＳ６３において、かかと部検出部５４は、左右のかかとの歪みの程度を検出する。なお、ステップＳ５において、ステップＳ５１からステップＳ５７の処理の順番は、任意に変更可能である。また、ステップＳ５７において、ステップＳ６１からステップＳ６３の処理の順番は、任意に変更可能である。
　図１６のステップＳ７において、動揺検出部４７は、３次元データに基づいて、被験者Ｈの所定位置を検出し、所定位置の動揺を検出する。ステップＳ８において、自動評価部８は、状態検出部９で検出された特徴部位の状態を自動的に評価する。ステップＳ９において、表示部１２は、検出結果を表示する。
　上述の実施形態において、測定装置１は、例えばコンピュータシステムを含む。測定装置１は、記憶部１１に記憶されているプログラムを読み出し、このプログラムに従って各種の処理を実行する。このプログラムは、被験者の背部を撮影して取得される背部の３次元データに基づいて、コンピュータに、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右方向における脊柱の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の脊柱に対し、３次元データに基づいて、被験者の前後方向における脊柱の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の肩に対し、３次元データに基づいて、被験者の背部の正中線に対する左右の肩の傾きを検出することと、特徴部位として指定される被験者の肩甲骨に対し、３次元データに基づいて、被験者の左右の肩甲骨の歪みを検出することと、特徴部位として指定される被験者の骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを検出することと、被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、被験者において標識が設けられる部分の位置及び高さを検出することと、を含む。このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。
　なお、本発明の技術範囲は、上述の実施形態などで説明した態様に限定されるものではない。上述の実施形態などで説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。また、上述の実施形態などで説明した要件は、適宜組み合わせることができる。また、法令で許容される限りにおいて、上述の実施形態などで引用した全ての文献の開示を援用して本文の記載の一部とする。
　なお、３次元計測データ、あるいは状態検出部９の各部の検出結果を、「体の歪み」を矯正する矯正用具や車椅子用のクッションの設計等に利用してもよい。また、３次元データ取得部２で取得した３次元計測データと、体重計による体重データとに基づいて、肥満度等を評価することもできる。また、計測結果の表示について、３次元計測データに基づく体表面の凹凸を強調する処理を行なって、操作者や医師が凹凸状態をより把握し易くするようにしてもよい。また、３次元計測データに基づく体表面の凹凸に適当な彩色を施す処理を行なって、操作者や医師が、凹凸状態をより把握し易くするように表示してもよい。
１・・・測定装置、２・・・３次元データ取得部、７・・・特徴部位指定部、９・・・状態検出部、４１・・・第１の脊柱検出部、４２・・・第２の脊柱検出部、４３・・・肩検出部、４４・・・肩甲骨検出部、４５・・・骨盤検出部、４６・・・標識検出部
 

Claims (13)

  1. 　被験者の背部を撮影して前記背部の３次元データを取得する３次元データ取得部と、
    　前記背部における測定すべき特徴部位を指定する特徴部位指定部と、
    　前記特徴部位指定部で指定された特徴部位の状態を検出する状態検出部と、を備え、
    　前記状態検出部は、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の脊柱に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の左右方向における脊柱の歪みを前記特徴部位の状態として検出する第１の脊柱検出部と、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の脊柱に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の前後方向における脊柱の歪みを前記特徴部位の状態として検出する第２の脊柱検出部と、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の肩に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の背部の正中線に対する前記左右の肩の傾きを前記特徴部位の状態として検出する肩検出部と、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の肩甲骨に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の左右の肩甲骨の歪みを前記特徴部位の状態として検出する肩甲骨検出部と、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の骨盤に対し、前記被験者の骨盤の歪みを前記特徴部位の状態として検出する骨盤検出部と、
    　前記被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、前記被験者において前記標識が設けられる部分の位置及び高さを検出する標識検出部と、
    を含む測定装置。
  2. 　前記状態検出部は、
    　前記３次元データに基づいて、前記被験者の所定位置を検出し、前記所定位置の動揺を検出する動揺検出部を備える、
    　請求項１に記載の測定装置。
  3. 　前記状態検出部は、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の下半身に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の下半身の歪みを前記特徴部位の状態として検出する下半身検出部を備える、
    　請求項１または請求項２に記載の測定装置。
  4. 　前記３次元データに基づいて前記正中線を検出する中心線検出部を備える、
    　請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の測定装置。
  5. 　前記第１の脊柱測定部、前記肩甲骨検出部、及び前記骨盤検出部は、それぞれ、前記正中線を境にした左右のピーク位置の高低差を示す情報に基づいて、前記特徴部位の状態を検出する、
    　請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の測定装置。
  6. 　前記状態検出部の検出結果を表示する表示部を備える、
    　請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の測定装置。
  7. 　前記３次元データ取得部で取得された前記３次元データから前記被験者の表面形状に関するデータを抽出する抽出部を備える、
    　請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の測定装置。
  8. 　前記状態検出部は、前記被験者の背部の表面における各点の相対的な座標を用いて、前記特徴部位の状態を検出する、
    　請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の測定装置。
  9. 　上下方向に伸縮可能な支柱部を備え、
    　前記３次元データ取得部は前記支柱部に設けられる、
    　請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の測定装置。
  10. 　前記支柱部に設けられ、前記支柱部に対して回転可能な支持部を備え、
    　前記３次元データ取得部は、前記支持部に対して回転可能に設けられる、
    　請求項９に記載の測定装置。
  11. 　前記３次元データ取得部を少なくとも含むユニットを移動可能な複数の車輪を備える、
    　請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の測定装置。
  12. 　被験者の背部を撮影して前記背部の３次元データを取得することと、
    　前記背部における測定すべき特徴部位を指定することと、
    　前記指定された特徴部位の状態を検出することと、を含み、
    　前記特徴部位の状態を検出することは、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の脊柱に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の左右方向における脊柱の歪みを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の脊柱に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の前後方向における脊柱の歪みを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の肩に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の背部の正中線に対する前記左右の肩の傾きを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の肩甲骨に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の左右の肩甲骨の歪みを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の骨盤に対し、前記被験者の骨盤の歪みを検出することと、
    　前記被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、前記被験者において前記標識が設けられる部分の位置及び高さを検出することと、を含む測定方法。
  13. 　被験者の背部を撮影して取得される前記背部の３次元データに基づいて、コンピュータに、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の脊柱に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の左右方向における脊柱の歪みを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の脊柱に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の前後方向における脊柱の歪みを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の肩に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の背部の正中線に対する前記左右の肩の傾きを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の肩甲骨に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の左右の肩甲骨の歪みを検出することと、
    　前記特徴部位として指定される前記被験者の骨盤に対し、前記被験者の骨盤の歪みを検出することと、
    　前記被験者の背部の所望の位置に標識がされる場合に、前記被験者において前記標識が設けられる部分の位置及び高さを検出することと、を含むプログラム。
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