(57)【要約】      （修正有）【課題】動的インピーダンス（Dynamic Impedance：ＤＩ）の波形解析を行うことで、測定異常を判定できる体組成計及び体組成計測プログラムを提供する。【解決手段】生体電気インピーダンスの測定に基づいて体組成を測定する体組成計は、測定により生体電気インピーダンスの時系列データを取得する生体電気インピーダンス測定部１１２と、時系列データに基づいて測定の異常の原因又は種類を判定する測定異常判定部１１６と、を備える。【選択図】図２
2020162636.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体電気インピーダンスの測定に基づいて体組成を測定する体組成計であって、
測定により生体電気インピーダンスの時系列データを取得する生体電気インピーダンス測定部と、
前記時系列データに基づいて前記測定の異常の原因又は種類を判定する測定異常判定部と、
を備える、体組成計。
【請求項２】
前記測定異常判定部は、前記時系列データのトレンドに基づいて前記測定の異常の原因又は種類を判定する、請求項１に記載の体組成計。
【請求項３】
前記測定異常判定部は、前記時系列データのばらつきに基づいて前記測定の異常の原因又は種類を判定する、請求項１又は２に記載の体組成計。
【請求項４】
前記生体電気インピーダンスは、レジスタンスを含む、請求項１から３のいずれかに記載の体組成計。
【請求項５】
前記生体電気インピーダンスは、リアクタンスを含む、請求項１から４のいずれかに記載の体組成計。
【請求項６】
前記測定の異常の原因又は種類に対応する改善策を報知する報知部をさらに備える、請求項１から５のいずれかに記載の体組成計。
【請求項７】
コンピュータを備えた生体電気インピーダンスを測定に基づいて体組成を測定する体組成計を制御する体組成計測プログラムであって、
前記コンピュータに、
測定により生体電気インピーダンスの時系列データを取得させ、
前記時系列データに基づいて前記測定の異常の原因又は種類を判定させる、
体組成計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体電気インピーダンスの測定に基づいて体組成を測定する体組成計及び体組成計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、身長、体重、年齢、性別等の情報と測定により得られた人体の各部位の生体電気インピーダンスとに基づいて、体組成を測定する体組成計が知られている。
【０００３】
生体電気インピーダンスに基づいて体組成を正常に測定するには、生体電気インピーダンスが正常に測定されることが前提となる。特許文献１には、生体電気インピーダンスの測定異常を検知する回路を有する装置であって、人体と電極との接触部である足裏の接触面積の低下等に伴い接触インピーダンスが増加する異常がおこると、当該異常を適切に検知する装置が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２にも、生体電気インピーダンスの測定異常を検知する回路を有する装置であって、生体電気インピーダンスの測定値から特定の判断式を用いて異常値を検知する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特願２０１１−７９５７４号公報
【特許文献２】特許第５１１０２７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、生体電気インピーダンスを取得する回路とは別に測定異常を検知する回路を備えると、体組成計の回路構成が煩雑となる。
【０００７】
本発明は、動的インピーダンス（Dynamic Impedance：ＤＩ）の波形解析を行うことにより、既存の体組成計の回路構成を変えずに、測定異常を判定できる体組成計及び体組成計測プログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示は上記課題を解決するために以下の技術的手段を採用する。特許請求の範囲及びこの項に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【０００９】
本発明の一態様は、生体電気インピーダンスの測定に基づいて体組成を測定する体組成計であって、測定により生体電気インピーダンスの時系列データを取得する生体インピーダンス測定部と、時系列データに基づいて測定の異常の原因又は種類を判定する測定異常判定部と、を備える。
【００１０】
この構成により、測定された生体電気インピーダンスの時系列変化に基づいて測定の異常の原因又は種類を判定できる。そのため、生体電気インピーダンスを測定する回路とは別に、測定異常を検出するための回路を備えることなく、測定異常を判定できる。
【００１１】
測定異常判定部は、時系列データのトレンドに基づいて測定の異常の原因又は種類を判定してもよい。
【００１２】
この構成により、例えば、時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾き（Slope：ＳＬ）等のトレンド（傾向変動）を用いて、測定異常を判定できる。
【００１３】
測定異常判定部は、時系列データのばらつきに基づいて測定の異常の原因又は種類を判定してもよい。
【００１４】
この構成により、例えば、時系列データの標準偏差（Standard Deviation：ＳＤ）、分散、不偏分散等のばらつきを用いて、測定異常を判定できる。
【００１５】
生体電気インピーダンスは、レジスタンスを含んでもよい。
【００１６】
この構成により、主に細胞外液に電気的に由来するレジスタンスに基づいて、測定異常を判定できる。
【００１７】
生体電気インピーダンスは、リアクタンスを含んでもよい。
【００１８】
この構成により、主に細胞内液及び細胞膜に電気的に由来するリアクタンスに基づいて、測定異常をより正確に判定できる。
【００１９】
測定の異常の原因又は種類に対応する改善策を報知する報知部をさらに備えてもよい。
【００２０】
この構成により、利用者は、測定異常の原因を知り、測定異常の種類に対応して正常に測定するための改善策を知ることができる。
【００２１】
本発明の一態様は、コンピュータを備えた生体電気インピーダンスを測定に基づいて体組成を測定する体組成計を制御する体組成計測プログラムであって、コンピュータに、測定により生体電気インピーダンスの時系列データを取得させ、時系列データに基づいて測定の異常の原因又は種類を判定させる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態の体組成計を示す図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態の体組成計の構成を示すブロック図である。
【図３】図３（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の正常のＤＩに係るレジスタンス（Ｒ）の時系列波形を示す図である。  図３（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の正常のＤＩに係るリアクタンス（Ｘ）の時系列波形を示す図である。  図３（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の正常のＤＩに係るＲとＸとの時系列データの軌跡を示す図である。
【図４】図４（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の電極非接触時のＤＩに係るＲの時系列波形を示す図である。  図４（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の電極非接触時のＤＩに係るＸの時系列波形を示す図である。  図４（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の電極非接触時のＤＩに係るＲとＸとの時系列データの軌跡を示す図である。
【図５】図５（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の乾燥時のＤＩに係るＲの時系列波形を示す図である。  図５（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の乾燥時のＤＩに係るＸの時系列波形を示す図である。  図５（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の乾燥時のＤＩに係るＲとＸとの時系列データの軌跡を示す図である。
【図６】図６（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の体動時のＤＩに係るＲの時系列波形を示す図である。  図６（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の体動時のＤＩに係るＸの時系列波形を示す図である。  図６（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の体動時のＤＩに係るＲとＸとの時系列データの軌跡を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第１の実施の形態のＲの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）と、電極非接触時、乾燥時及び体動時との関係を示すテーブルの図である。
【図８】図８は、本発明の第１の実施の形態の利用者に測定異常の原因と種類に対応する改善策とを報知する例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の第１の実施の形態のＲの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）に基づいて測定異常を判定するフロー図である。
【図１０】図１０は、本発明の第２の実施の形態のＲの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）、並びにＸの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＸＳＬ｜）及び標準偏差（ＸＳＤ）と、電極非接触時、乾燥時及び体動時の関係を示すテーブルの図である。
【図１１】図１１は、本発明の第２の実施の形態のＲの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）、並びにＸの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＸＳＬ｜）及び標準偏差（ＸＳＤ）に基づいて測定異常を判定するフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する場合の一例を示すものであって、本発明を以下に説明する具体的構成に限定するものではない。本発明の実施にあたっては、実施の形態に応じた具体的構成が適宜採用されてよい。
【００２４】
（第１の実施の形態）
［体組成計１０の構成］
図１は、本発明の第１の実施の形態の体組成計１０を示す図である。体組成計１０は、体重と生体情報としての体組成とを測定できる。体組成計１０は、本体部２０と、入力部１０２と、表示部１０６とを備える。
【００２５】
本体部２０は、内部に体重を計測するためのロードセルを備えており、利用者の体重を測定できる。
【００２６】
また、本体部２０は、上面の左側に通電用電極２２Ｌ及び測定用電極２４Ｌを備え、上面の右側に通電用電極２２Ｒ及び測定用電極２４Ｒを備えている。利用者は、裸足で本体部２０の上に乗って直立し、生体情報の計測を行う。このとき、通電用電極２２Ｌには左足の指の付け根が接触し、測定用電極２４Ｌには左足のかかとが接触し、通電用電極２２Ｒには右足の指の付け根が接触し、測定用電極２４Ｒには右足のかかとが接触する。
【００２７】
入力部１０２は、体組成計１０にデータを入力する入力手段である。入力部１０２による情報の入力方法は、例えば、手動による方法、記録媒体を介する方法、有線通信による方法、無線通信による方法、その他の方法でもよい。
【００２８】
手動による入力方法は、例えば、ボタン式、ダイヤル式、タッチセンサ式でもよい。記録媒体を介する方法の記録媒体は、例えば、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭでもよい。無線通信による方法の無線通信は、例えば、インターネット、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＮＦＣ（Near Field Communication）などの近距離無線通信でもよい。本実施の形態では、入力部１０２は、手動による入力方法であり、ボタン式である。
【００２９】
利用者は入力部１０２を操作し、体組成計１０に利用者の身長、年齢、性別等のデータを入力する。体組成計１０は、このデータと、体重と、生体電気インピーダンスとを組み合わせることにより、体組成データを算出する。体組成データは、例えば、体脂肪率、体脂肪量、筋肉量、腹筋／背筋比、体水分量、骨量、内臓脂肪面積、基礎代謝等がある。
【００３０】
出力部１０６は、体組成計１０の測定結果を出力する出力手段である。測定結果は、例えば、体重、体組成データ等である。出力部１０６は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）又はＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）を備える表示パネルである。出力部１０６は、体組成計１０と一体でもよいし、スマートフォンやタブレット等のように体組成計１０と一体でなくてもよい。本実施の形態では、出力部１０６は、体組成計１０と一体のＬＣＤを備える表示パネルである。
【００３１】
出力部１０６は、例えば、利用者の測定結果を反映した数値、文字、利用者の測定時の立ち位置の図等を表示してもよいし、音声その他の形式で出力してもよい。また、出力部１０６は、後述する報知部１１８が利用者に報知した測定異常の原因又は種類に対応する改善策を表示してもよい。
【００３２】
［体組成計１０の機能構成］
図２は、本発明の第１の実施の形態の体組成計１０の構成を示すブロック図である。体組成計１０は、入力部１０２と、記憶部１０４と、出力部１０６と、制御部１０８とを備えている。
【００３３】
記憶部１０４は、データを記憶できるメモリである。メモリは、例えば、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory））、不揮発性メモリ（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory））等でもよい。記憶部１０４は、図２に示すように、体組成計１０に内蔵されていてもよく、あるいは、外付けハードディスクドライブ、外部サーバなどのように体組成計１０の外部に備えられていてもよい。本実施の形態では、記憶部１０４は、体組成計１０に内蔵されている。
【００３４】
記憶部１０４は、制御部１０８が実行するプログラム、利用者が入力部１０２を操作し体組成計１０に入力したデータ、体組成計１０が体組成データを算出するための統計データ、体組成計１０が算出した体組成データ等を記憶する。
【００３５】
制御部１０８は、入力部１０２、記憶部１０４、出力部１０６、体重測定部１１０、生体電気インピーダンス測定部１１２、パラメータ値生成部１１４、測定異常判定部１１６、報知部１１８、体組成データ取得部１２０を制御する制御装置である。制御部１０８は、中央処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）を備える。制御部１０８は、電気通信を介して各部と接続されている。制御部１０８は、記憶部１０４に記憶されたプログラムを実行することにより、各部の機能を実現する。
【００３６】
体重測定部１１０は、利用者の体重を測定する体重測定手段である。体重測定部１１０は、上述したロードセルを用いて体重を計測する。具体的には、ロードセルは荷重に応じて変形する金属部材の起歪体と、起歪体に貼られる歪みゲージとにより構成される。利用者が体組成計１０の上に乗ると、利用者の荷重によりロードセルの起歪体が撓んで歪ゲージが伸縮する。歪みゲージの抵抗値（出力値）は、その伸縮に応じて変化する。体重測定部１１０は、荷重がかかっていないときのロードセルの出力値（ゼロ点）と荷重がかかったときの出力値との差から体重を演算する。なお、ロードセルを用いた体重の測定に関する構成は、一般の体重計と同様の構成を用いればよい。
【００３７】
生体電気インピーダンス測定部１１２は、測定により生体電気インピーダンスの時系列データを取得する測定手段である。生体電気インピーダンスは、体に微弱な電流を流し、この電流の流れやすさを計測することにより得られる電気抵抗値である。生体電気インピーダンス測定部１１２は、図１に示した通電用電極２２Ｌ等と測定用電極２４Ｌ等とを介して、体に微弱な電流を流し計測する。
【００３８】
計測された電流と電圧とから、生体電気インピーダンスが得られる。生体電気インピーダンスは、主に細胞外液に電気的に由来する抵抗成分（レジスタンス：Ｒ）と、主に細胞内液及び細胞膜に電気的に由来する容量成分（リアクタンス：Ｘ）とを含む。このＲとＸとの時系列データを調べることにより、測定が正常か異常か、測定が異常であるときの異常の原因又は種類を判定できる。なお、この判定に用いるＲとＸとは、一定の周波数の電流を流して取得されるＲとＸとでもよいし、複数の周波数の電流を流して取得されるＲとＸとでもよい。本実施の形態では、ＲとＸとは、一定の周波数の電流を流して取得されるＲとＸとである。
【００３９】
特に、リアクタンスＸを考慮して測定異常の原因又は種類を判定するときには、周波数が高い電流を用いる場合と比較して周波数が低い電流を用いてもよい。その中でも、特に、電極非接触時及び乾燥時が原因である場合には、周波数が高い電流を用いる場合と比較して周波数が低い電流を用いてもよい。理由としては、電流の周波数が低くなるほど、コンデンサの電気容量の影響が大きくなるからである（Ｘ＝１／ｊωＣのωが小さいほど、ＣがＸの大小に対する影響が大きくなるからである）。周波数が低い電流とは、例えば、５０ｋＨｚ以下の周波数の電流である。
【００４０】
まず、測定が正常なときのＲとＸとの時系列データを説明する。図３（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の正常のＤＩに係るレジスタンス（Ｒ）の時系列波形を示す図であり、図３（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の正常のＤＩに係るリアクタンス（Ｘ）の時系列波形を示す図であり、図３（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の正常のＤＩに係るＲとＸとの時系列データの軌跡を示す図である。
【００４１】
図３（ａ）、（ｂ）に示すとおり、ＲとＸの時系列波形は、利用者が電極に触れていないときは値が定まらないが（３０Ｒ、３０Ｘ）、利用者が体組成計１０に乗り始めてすぐに値が安定する（３２Ｒ、３２Ｘ）。その結果、図３（ｃ）に示すとおり、ＲとＸとの時系列データの軌跡は、ほぼ一か所に集まる点の集合となる。
【００４２】
次に、測定異常なときのＲとＸとの時系列データを説明する。測定異常なときとは、例えば、図４のように電極と生体とが正しく接触していないとき（以下「電極非接触時」ともいう。）、図５のように皮膚が乾燥しているとき又は靴下を履いているとき（以下「乾燥時」ともいう。）、図６のように体動があるとき（以下「体動時」ともいう。）等である。
【００４３】
電極非接触時は、図４のような時系列データになる。図４（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の電極非接触時のＤＩに係るＲの時系列波形を示す図であり、図４（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の電極非接触時のＤＩに係るＸの時系列波形を示す図であり、図４（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の電極非接触時のＤＩに係るＲとＸとの時系列データの軌跡を示す図である。
【００４４】
電極非接触時は、電流値及び電圧値が不定となる。そのため、図３の正常測定と比較して、図４（ａ）、（ｂ）に示すとおり利用者が乗った後もＲの値とＸの値とが安定しない（４２Ｒ、４２Ｘ）。その結果、図４（ｃ）に示すとおりＲとＸとの時系列データの軌跡は、全体にばらついた点の集合となる。
【００４５】
次に、乾燥時のＲとＸとの時系列データは、図５のような時系列データになる。図５（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の乾燥時のＤＩに係るＲの波形を示す図であり、図５（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の乾燥時のＤＩに係るＸの波形を示す図であり、図５（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の乾燥時のＤＩに係るＲとＸとの時系列データを示す図である。
【００４６】
乾燥時は、図３の正常測定と比較して、生体と電極との間の空気層が増加している。利用者が体組成計１０に乗り時間が経過すると、汗等により徐々に電極との密着性が高まるため、Ｒの値とＸの値とが安定する。
【００４７】
特に、乾燥時は、生体と電極との間にある空気層の厚みが厚いため、皮膚と電極との間の接触抵抗が大きく且つコンデンサの電気容量が小さくなっており、利用者が体組成計１０に乗り時間が経過すると、空気層の厚みが薄くなり、皮膚と電極との間の接触抵抗が小さく且つコンデンサの電気容量が大きくなる。コンデンサの電気容量が大きくなると、リアクタンス（Ｘ）が大きくなる。すなわち、利用者が体組成計１０に乗り時間が経過するにつれて、コンデンサの電気容量は徐々に大きくなり、リアクタンス（Ｘ）は徐々に大きくなる。
【００４８】
そのため、図５（ａ）、（ｂ）に示すとおり、図３の正常測定と比較して、利用者が体組成計１０に乗ってから時間が経過するにつれて徐々に値が安定する（５２Ｒ、５２Ｘ）。また、Ｘは、利用者が体組成計１０に乗ってから時間が経過するにつれて徐々に大きくなる（５２Ｘ）。その結果、図５（ｃ）に示すとおり、ＲとＸとの時系列データの軌跡は、Ｘ方向に広がった点の集合となる。
【００４９】
次に、体動時のＲとＸとの時系列データを説明する。図６（ａ）は、本発明の第１の実施の形態の体動時のＤＩに係るＲの時系列波形を示す図であり、図６（ｂ）は、本発明の第１の実施の形態の体動時のＤＩに係るＸの時系列波形を示す図であり、図６（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態の体動時のＤＩに係るＲとＸとの時系列データの軌跡を示す図である。
【００５０】
体動時は、測定部位の筋断面積と筋長とが変化する。筋断面積はレジスタンス（Ｒ）と関係し、筋長はリアクタンス（Ｘ）と関係するため、測定部位の筋断面積と筋長とが変化するとレジスタンス（Ｒ）とリアクタンス（Ｘ）とがともに変化する。もっとも、その変化は、電極非接触時と比較して小さい。
【００５１】
そのため、図６（ａ）、（ｂ）に示すとおり、図３の正常測定と比較して、利用者が体組成計１０に乗り始めた後もＲの値とＸの値とが値が小さく変化する（６２Ｒ、６２Ｘ）。その結果、図６（ｃ）に示すとおり、ＲとＸとの時系列データの軌跡は、一か所からやや広がった点の集合となる。
【００５２】
図２に戻って説明を続ける。パラメータ値生成部１１４は、以上の図４〜図６に示したＲの時系列データに基づいて、時系列変化に係るパラメータの値を生成する。本実施の形態では、パラメータ値生成部１１４は、時系列変化に係るパラメータの値として、Ｒの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）の値と標準偏差（ＲＳＤ）の値とを生成する。
【００５３】
図７は、本発明の第１の実施の形態のＲの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）と、電極非接触時、乾燥時及び体動時との関係を示すテーブル２００の図である。測定異常判定部１１６は、図７に示すテーブル２００を備えている。図７に示すテーブル２００におけるα、β、γは、実験データから適宜決定された閾値である。測定異常判定部１１６は、このテーブルを参照して、パラメータ値生成部１１４が生成したパラメータ｜ＲＳＬ｜の値とＲＳＤの値とに基づいて測定異常か否か、測定が異常であるときの異常の種類を判定する。以下、パラメータ｜ＲＳＬ｜とＲＳＤとが、Ｒの時系列データを特徴づけていることを具体的に説明する。
【００５４】
まず、電極非接触時は、正常測定と比較してＲの値のばらつきが大きい。そのため、電極と生体とが正しく接触しているか否かは、Ｒの値のばらつきを反映したパラメータで評価する。このパラメータは、例えば、標準偏差、分散、不偏分散等である。このパラメータは、例えば、Ｒの時系列データを後述する近似関数でオフセットして得られたデータに基づくパラメータでもよい。本実施の形態では、このパラメータは、Ｒの時系列データを後述する近似関数でオフセットして得られたデータに基づく標準偏差（ＲＳＤ）である。
【００５５】
そこで、パラメータ値生成部１１４は、Ｒの時系列データからＲＳＤの値を生成し、測定異常判定部１１６は、パラメータ値生成部１１４が生成したＲＳＤの値がγより大きいときは、テーブル２００の「ＲＳＤ＞γ」にあたり、電極と生体とが正しく接触していないと判定する（以下、この判定を「電極非接触」ともいう。）。
【００５６】
次に、乾燥時は、正常測定と比較して時間が経過するにつれて徐々にＲの値が安定していく。そのため、皮膚が乾燥しているか否か又は靴下を履いているか否かは、Ｒの値のトレンド（傾向変動）を反映したパラメータで評価する。このパラメータは、例えば、Ｒの時系列データの近似関数から取得されてよい。近似関数を求める近似法は、例えば、最尤推定法、最小二乗法等がある。また、最小二乗法で近似関数を求める場合において、このパラメータは、例えば、一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値、指数関数近似したときの変数の係数等がある。本実施の形態では、このパラメータは、Ｒの時系列データを最小二乗法に基づいて一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）である。
【００５７】
そこで、パラメータ値生成部１１４は、Ｒの時系列データから｜ＲＳＬ｜の値を生成し、測定異常判定部１１６は、パラメータ値生成部１１４が生成した｜ＲＳＬ｜の値がαより大きいときは、テーブル２００の「｜ＲＳＬ｜＞α」にあたり、皮膚が乾燥している又は靴下を履いていると判定する（以下、この判定を「乾燥」ともいう。）。
【００５８】
次に、体動時は、正常測定と比較してＲの値のばらつきがある。そのため、電極非接触時と同様に、体動があるか否かは、標準偏差で評価する。もっとも、電極非接触時と比較すると、体動時のＲの値のばらつきは小さい。
【００５９】
そこで、パラメータ値生成部１１４は、Ｒの時系列データからＲＳＤの値を生成し、測定異常判定部１１６は、パラメータ値生成部１１４が生成したＲＳＤの値がγより小さいがβより大きいときは、テーブル２００の「γ＞ＲＳＬ＞β」にあたり、体動があると判定する（以下、この判定を「体動あり」ともいう。）。
【００６０】
なお、複数の異常の種類が判定されたときは、「電極非接触」、「乾燥」、「体動あり」の優先順位にしたがって異常の種類が判定されてもよい。例えば、「｜ＲＳＬ｜＞α」且つ「ＲＳＤ＞γ」のときは、図７に示すように、「電極非接触」と判定されてもよい。
【００６１】
図２に戻って説明を続ける。報知部１１８は、測定異常判定部１１６が測定異常と判定したときに、利用者に測定異常の原因又は種類に対応する改善策を報知する報知手段である。報知部１１８は、表示部１０６の出力を介して利用者に報知する。
【００６２】
なお、測定異常の「種類」とは、上述した図７に示すパラメータと判定結果との組み合わせで表現されたものであり、測定異常の「原因」とは、この測定異常の種類を原因の形式で表現したものであり、測定異常の種類に対応する「改善策」とは、測定異常のいずれかの「種類」にあたると判定されることを解消する方法をいう。例えば、図７に示す「ＸＳＤ＞γ」と「電極非接触」との組み合わせが測定異常の「種類」であり、この測定異常の種類を「左脚電極に脚がのっていません」という原因の形式で表現したものが測定異常の「原因」であり、測定異常のうち「電極非接触」と判定されることを解消するために「左脚電極に正しくのせること」が「改善策」である。
【００６３】
図８を用いて、この報知を具体的に説明する。図８は、本発明の第１の実施の形態の利用者に測定異常を報知する例を示す図である。図８の３０２に示すように、報知部１１８は、利用者の左脚が電極に触れていない状態をグラフィカルに表示することにより利用者に測定異常の原因ないし種類を報知する。報知部１１８は、例えば、利用者に左脚が電極に触れていない旨を報知するときは、ＬＥＤランプ等を点灯する、「左脚が電極にのっていません」と表示する、「左脚が電極にのっていません」と音声出力する等により利用者に測定異常を報知してもよい。
【００６４】
また、報知部１１８は、利用者に測定異常の原因ないし種類に応じた改善策を報知してもよい。図８の３０４に示すように、報知部１１８は、電極非接触時は「左脚電極に正しくのせてください」と表示してもよい。報知部１１８は、例えば、乾燥時は「皮膚を濡らしてください、又は靴下を脱いでください」、体動時は「動かないで、静止してください」と報知してもよい。
【００６５】
図２に戻って説明を続ける。体組成データ取得部１２０は、利用者の体組成データの取得手段である。体組成データ取得部１２０は、例えば、生体電気インピーダンス法（Bioelectrical Impedance Analysis：ＢＩＡ）と重回帰分析等とを用いることにより、生体電気インピーダンスと、身長と、体重と、年齢と、性別等とから、体脂肪率等の体組成データを取得する。
【００６６】
［体組成計１０の動作フロー］
以下では、上述した体組成計１０の構成により第１の実施の形態に係る体組成計１０の動作を実現するフローを説明する。図９は、本発明の第１の実施の形態のＲの傾きを一次関数近似したときの一次関数の絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）に基づいて測定異常を判定するフロー図である。利用者が体組成計１０にのると、フローが開始する。
【００６７】
まず、体組成計１０は、任意の区間のＲの波形を取得する（ステップＳ１０２）。
【００６８】
体組成計１０は、任意の区間のＲの波形を取得すると、｜ＲＳＬ｜の値とＲＳＤの値とを生成する（ステップＳ１０４）。そして、これらの値が、「｜ＲＳＬ｜＞α」であるか否か（ステップＳ１０６）、「γ＞ＲＳＤ＞β」であるか否か（ステップＳ１１０）、「ＲＳＤ＞γ」であるか否か（ステップＳ１１４）をそれぞれ判定する。
【００６９】
まず、｜ＲＳＬ｜の値が「｜ＲＳＬ｜＞α」であり「乾燥」と判定されるか（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ、Ｓ１０８）、「｜ＲＳＬ｜＞α」ではないと判定されると（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、「γ＞ＲＳＤ＞β」であるか否かを判定するステップに進む。
【００７０】
次に、ＲＳＤの値が「γ＞ＲＳＤ＞β」であり「体動あり」と判定されるか（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ、Ｓ１１２）、「γ＞ＲＳＤ＞β」ではないと判定されると（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、「ＲＳＤ＞γ」であるか否かを判定するステップに進む。
【００７１】
次に、ＲＳＤの値が「ＲＳＤ＞γ」であり「電極非接触」と判定されるか（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ、Ｓ１１６）、「ＲＳＤ＞γ」ではないと判定されると（ステップＳ１１４：Ｎｏ）、「測定異常」であるか否かを判定するステップに進む。
【００７２】
最後に、体組成計１０が、「乾燥」と、「体動あり」と、「電極非接触」とのいずれにもあたらず「測定異常」ではないと判定すると（ステップＳ１１８：Ｎｏ）、体重と体組成データとを取得し表示して（ステップＳ１２０）、フローは終了する。一方、体組成計１０が、「乾燥」と、「体動あり」と、「電極非接触」との少なくとも１つにあたると判定したときは（ステップＳ１１８：Ｙｅｓ）、「異常の原因と改善策とを報知」し（ステップＳ１２２）、ステップＳ１０２に戻る。
【００７３】
このように、第１の実施の形態によれば、測定された生体電気インピーダンスの時系列変化に基づいて測定の異常の原因又は種類を判定できる。そのため、生体電気インピーダンスを測定する回路とは別に、測定異常を検出するための回路を備えることなく、測定異常を判定できる。
【００７４】
また、第１の実施の形態によれば、時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾き等のトレンド（傾向変動）や、時系列データの標準偏差、分散、不偏分散等のばらつきを用いることにより、精度よく測定異常を判定できる。
【００７５】
さらに、第１の実施の形態によれば、利用者は測定異常の原因ないし種類を知り、測定異常の原因ないし種類に対応して正常に測定するための改善策を知ることができる。
【００７６】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態の体組成計１０は、第１の実施の形態の体組成計１０と基本的な構成は同じである。相違点は、第１の実施の形態では、体組成計１０が、Ｒに係るパラメータに基づいて測定異常があるか否かを判定したのに対して、第２の実施の形態では、ＲとＸとに係るパラメータに基づいて測定異常があるか否かを判定する点である。以下では、この相違点と体組成計の動作フローとを説明する。
【００７７】
［体組成計１０の構成］
測定異常判定部１１６は、図１０に示すように、Ｒの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）並びにＸの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾き（｜ＸＳＬ｜）及び標準偏差（ＸＳＤ）、電極非接触時、乾燥時、及び体動時との関係を示すテーブル４００とを備えている。
【００７８】
テーブル４００は、３つの部分テーブルを有する。このうち、部分テーブル４０２は、第１の実施形態のテーブル２００と同じであり、部分テーブル４０４は、テーブル２００の｜ＲＳＬ｜＞α、β＜ＲＳＤ＜γ、ＲＳＤ＞γをそれぞれ｜ＸＳＬ｜＞α、β＜ＸＳＤ＜γ、ＸＳＤ＞γに変更したテーブルであるから、説明を省略する。
【００７９】
部分テーブル４０６は、「ＲＳＤ＞γ」又は「ＸＳＤ＞γ」のときは、正常測定と比較して、電極と生体とが正しく接触していないと判定することを示すテーブルである。「｜ＲＳＬ｜＞α」又は「｜ＸＳＬ｜＞α」のときは、正常測定と比較して、皮膚が乾燥している又は靴下を履いていると判定することを示すテーブルである。また、「β＜ＲＳＤ＜γ」又は「β＜ＸＳＤ＜γ」のときは、正常測定と比較して、体動があると判定することを示すテーブルである。
【００８０】
測定異常判定部１１６は、このテーブル４００を参照して、パラメータ値生成部１１４が生成したパラメータ｜ＲＳＬ｜の値と、ＲＳＤの値と、｜ＸＳＬ｜の値と、ＸＳＤの値とに基づいて、測定異常か否か、測定が異常であるときの異常の種類を判定する。
【００８１】
［体組成計１０の動作フロー］
以下では、上述した体組成計１０の構成により第２の実施の形態に係る体組成計１０の動作を実現するフローを説明する。図１１は、本発明の第２の実施の形態のＲの時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＲＳＬ｜）及び標準偏差（ＲＳＤ）、並びにＸ時系列データを一次関数近似したときの一次関数の傾きの絶対値（｜ＸＳＬ｜）及び標準偏差（ＸＳＤ）に基づいて測定異常を判定するフロー図である。利用者が体組成計１０にのると、フローが開始する。
【００８２】
まず、体組成計１０は、任意の区間のＲとＸとの波形を取得する（ステップＳ２０２）。
【００８３】
体組成計１０は、任意の区間のＲとＸとの波形を取得すると、｜ＲＳＬ｜の値と、ＲＳＤの値と、｜ＸＳＬ｜の値と、ＸＳＤの値とを生成する（ステップＳ２０４）。そして、これらの値が、「｜ＲＳＬ｜＞α  ｏｒ  ｜ＸＳＬ｜＞α」であるか否か（ステップＳ２０６）、「γ＞ＲＳＤ＞β  ｏｒ  γ＞ＸＳＤ＞β」であるか否か（ステップＳ２１０）、「ＲＳＤ＞γ  ｏｒ  ＸＳＤ＞γ」であるか否か（ステップＳ２１４）をそれぞれ判定する。
【００８４】
まず、｜ＲＳＬ｜の値と｜ＸＳＬ｜の値とが、「｜ＲＳＬ｜＞α  ｏｒ  ｜ＸＳＬ｜＞α」であり「乾燥」と判定されるか（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ、Ｓ２０８）、「｜ＲＳＬ｜＞α  ｏｒ  ｜ＸＳＬ｜＞α」ではないと判定されると（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、「γ＞ＲＳＤ＞β  ｏｒ  γ＞ＸＳＤ＞β」であるか否かを判定するステップに進む。
【００８５】
次に、ＲＳＤの値とＸＳＤの値とが、「γ＞ＲＳＤ＞β  ｏｒ  γ＞ＸＳＤ＞β」であり「体動あり」と判定されるか（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ、Ｓ２１２）、「γ＞ＲＳＤ＞β  ｏｒ  γ＞ＸＳＤ＞β」ではないと判定されると（ステップＳ２１０：Ｎｏ）、「ＲＳＤ＞γ  ｏｒ  ＸＳＤ＞γ」であるか否かを判定するステップに進む。
【００８６】
次に、ＲＳＤの値とＸＳＤの値とが、「ＲＳＤ＞γ  ｏｒ  ＸＳＤ＞γ」であり「電極非接触」と判定されるか（ステップＳ２１４：Ｙｅｓ、Ｓ２１６）、「ＲＳＤ＞γ  ｏｒ  ＸＳＤ＞γ」ではないと判定されると（ステップＳ２１４：Ｎｏ）、「測定異常」であるか否かを判定するステップに進む。
【００８７】
最後に、体組成計１０が、「乾燥」と、「体動あり」と、「電極非接触」とのいずれにもあたらず「測定異常」ではないと判定すると（ステップＳ２１８：Ｎｏ）、体重と体組成データとを取得し表示して（ステップＳ２２０）、フローは終了する。一方、体組成計１０が、「乾燥」と、「体動あり」と、「電極非接触」との少なくとも１つにあたると判定したときは（ステップＳ２１８：Ｙｅｓ）、「異常の原因と改善策とを報知」し（ステップＳ２２２）、ステップＳ２０２に戻る。
【００８８】
このように、第２の実施の形態によれば、主に細胞外液に電気的に由来するレジスタンス（Ｒ）と主に細胞内液及び細胞膜に電気的に由来するリアクタンス（Ｘ）とに基づいて、測定異常をより正確に判定できる。
【００８９】
［変形例１］
第１の実施の形態では、体組成計１０が、Ｒに係るパラメータを用いて測定異常を判定したが、Ｘに係るパラメータを用いて測定異常を判定してもよい。すなわち、部分テーブル４０４を用いて測定異常を判定してもよい。
【００９０】
［変形例２］
第２の実施の形態では、例えば、「｜ＲＳＬ｜＞α  ｏｒ  ｜ＸＳＬ｜＞α」として、「｜ＲＳＬ｜＞α」か「｜ＸＳＬ｜＞α」の少なくとも１つが満たされれば「乾燥」と判定したが、「｜ＲＳＬ｜＞α」と「｜ＸＳＬ｜＞α」とのいずれも満たされれば「乾燥」と判定してもよい。すなわち、「｜ＲＳＬ｜＞α  ａｎｄ  ｜ＸＳＬ｜＞α」であれば「乾燥」と判定してもよい。同様に、「γ＞ＲＳＤ＞β  ａｎｄ  γ＞ＸＳＤ＞β」であれば「体動あり」と判定し、「ＲＳＤ＞γ  ａｎｄ  ＸＳＤ＞γ」であれば「電極非接触」と判定してもよい。
【００９１】
［変形例３］
第２の実施の形態では、例えば、「｜ＲＳＬ｜＞α  ｏｒ  ｜ＸＳＬ｜＞α」として同じ閾値αを用いたが、異なる閾値αとδを用いて「｜ＲＳＬ｜＞α  ｏｒ  ｜ＸＳＬ｜＞δ」としてもよい。同様に、異なる閾値βとε、γとζとを用いて「γ＞ＲＳＤ＞β  ｏｒ  ζ＞ＸＳＤ＞ε」、「ＲＳＤ＞γ  ｏｒ  ＸＳＤ＞ζ」としてもよい。
【００９２】
［変形例４］
図９又は図１１で異常の原因と改善策を報知の処理を所定の回数（例えば５回）行った場合には、その次に測定異常と判定されたとしても、そのインピーダンスで体組成データを算出してもよい。また、同じ「異常の原因と改善策」で報知処理が所定の回数行った場合に、その次に同じ異常の原因で測定異常と判定されたとしても、そのインピーダンスで体組成データを算出してもよい。また、これらの場合に、表示される体組成データは、インピーダンスの測定異常であったこと、またはこれに加えてインピーダンスの測定異常の原因を併せて表示してもよい。
【符号の説明】
【００９３】
１０・・・体組成計
２０・・・本体部
２２Ｌ，Ｒ・・・通電用電極
２４Ｌ，Ｒ・・・測定用電極
１０２・・・入力部
１０４・・・記憶部
１０６・・・出力部
１０８・・・制御部
１１０・・・体重測定部
１１２・・・生体電気インピーダンス測定部
１１４・・・パラメータ値生成部
１１６・・・測定異常判定部
１１８・・・報知部
１２０・・・体組成データ取得部
２００・・・テーブル
４００・・・テーブル
【図１】
2020162636.tif 000003
【図２】
2020162636.tif 000004
【図３】
2020162636.tif 000005
【図４】
2020162636.tif 000006
【図５】
2020162636.tif 000007
【図６】
2020162636.tif 000008
【図７】
2020162636.tif 000009
【図８】
2020162636.tif 000010
【図９】
2020162636.tif 000011
【図１０】
2020162636.tif 000012
【図１１】
2020162636.tif 000013