(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準面に仰臥位で横たわる被験者の腹部の横幅を示す距離を複数の測定箇所で測定し、前記複数の測定箇所は、前記基準面までの距離が互いに相違し、前記基準面と交わる一つの面に含まれる測定手段と、
前記測定手段によって測定された前記複数の測定箇所の距離のうち、最長の横幅を示す距離を第１距離とし、当該複数の測定箇所のうち所定の測定箇所での横幅を示す距離を第２距離としたとき、前記第１距離と前記第２距離との比又は前記第１距離と前記第２距離との差分を用いた演算により、肥満に関する指標を推定する推定手段とを備え、
前記複数の測定箇所は、前記基準面に最も近い測定箇所と最も遠い測定箇所との間に、前記一つの面における前記腹部の横幅のうち最長の横幅が位置するように定められる、
ことを特徴とする体指標計。
【請求項２】
前記推定手段は、前記第１距離と、前記第１距離と前記第２距離との比又は前記第１距離と前記第２距離との差分とを用いた演算を実行する、
ことを特徴とする請求項１に記載の体指標計。
【請求項３】
複数の電極を前記腹部に接触させて、前記腹部の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段を備え、
前記推定手段は、前記生体インピーダンス測定手段に測定された前記生体インピーダンスと、前記第１距離と、前記第１距離と前記第２距離との比又は前記第１距離と前記第２距離との差分とを用いた演算を実行する、
ことを特徴とする請求項２に記載の体指標計。
【請求項４】
前記所定の測定箇所は、前記複数の測定箇所のうち前記基準面から最も遠い測定箇所である、
ことを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の体指標計。
【請求項５】
前記推定手段は、
前記所定の測定箇所を前記基準面から最も遠い測定箇所とした場合に前記指標を推定する第１演算と、前記所定の測定箇所を他の測定箇所とした場合に前記指標を推定する第２演算とを実行可能であり、
前記測定手段によって測定された前記基準面から最も遠い測定箇所の距離が零を示す場合には前記第２演算を実行し、前記測定手段によって測定された前記基準面から最も遠い測定箇所の距離が零を示さない場合には前記第１演算を実行する、
ことを特徴とする請求項４に記載の体指標計。
【請求項６】
前記複数の測定箇所のうち１以上の測定箇所は、前記基準面と交わる方向に可動である、
ことを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の体指標計。
【請求項７】
前記測定手段は、前記複数の測定箇所の距離を、前記腹部に接触することなく測定する、
ことを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の体指標計。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肥満に関する指標（肥満指標）を推定する体指標計に関する。
【背景技術】
【０００２】
肥満指標としては、内臓脂肪面積および腹部皮下脂肪面積がある。特許文献１には、内臓脂肪面積および腹部皮下脂肪面積を推定する体組成計が記載されている。この体組成計は、立位の被験者の腹部の一つの横断面を注目面としたとき、注目面における腹部の横幅のうち、腹部の前後方向における複数の測定箇所での横幅を測定し、測定された横幅のうち最長の横幅（立位最長横幅に準じた横幅）を用いる演算により、内臓脂肪面積や腹部皮下脂肪面積などの体組成に関する指標を推定する。なお、立位最長横幅は、上記の注目面における腹部の横幅のうち最長の横幅である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２２４８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
他の肥満指標として、肥満の類型を示す肥満型がある。肥満の類型としては、例えば、肥満の主要な要因を内臓脂肪とする内臓脂肪型、肥満の主要な要因を皮下脂肪とする皮下脂肪型、あるいはそれらの中間に位置付けられる中間型が挙げられる。肥満型を推定する場合、腹腔内脂肪（内臓脂肪及び腹部皮下脂肪）に対する腹部皮下脂肪の比の値が重要となる。しかし、特許文献１に記載の体組成計による推定では、この値を示す特徴量を用いない演算により指標が推定される。例えば、立位最長横幅に準じた横幅が同一であっても、内臓脂肪が多い場合もあれば腹部皮下脂肪が多い場合もあるから、この横幅は、上記の比の値を示す特徴量ではない。よって、肥満型の推定は困難であった。
また、上記の比の値を示す特徴量を用いない演算では、内臓脂肪面積や腹部皮下脂肪面積の推定精度も低く抑制されてしまう。さらに、上記の比の値を示す特徴量を簡便に測定する技術も知られていない。
そこで、本発明は、腹腔内脂肪に対する腹部皮下脂肪の比の値を示す特徴量を簡便に測定して肥満型などの肥満指標を推定することができる体指標計を提供することを解決課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明は、基準面に仰臥位で横たわる被験者の腹部の横幅を示す距離を複数の測定箇所で測定し、前記複数の測定箇所は、前記基準面までの距離が互いに相違し、前記基準面と交わる一つの面（図２の平面Ｇ）に含まれる測定手段と、前記測定手段によって測定された前記複数の測定箇所の距離のうち、最長の横幅を示す距離を第１距離とし、当該複数の測定箇所のうち所定の測定箇所での横幅を示す距離を第２距離としたとき、前記第１距離と前記第２距離との相違に関する変数（変数Ａ）を用いた演算により、肥満に関する指標（肥満指標）を推定する推定手段とを備え、前記複数の測定箇所は、前記基準面に最も近い測定箇所と最も遠い測定箇所との間に、前記一つの面における前記腹部の横幅のうち最長の横幅が位置するように定められることを特徴とする体指標計を提供する。平面Ｇは、距離の測定時に仰臥位の被験者の腹部を横切る平面である。
仰臥位の被験者の腹部では、皮下脂肪が重力によって腹部の後側へ垂れ下がる。この垂れ下がりは、腹腔内脂肪に対する腹部皮下脂肪の比（比率Ｂ）の値が大きいほど顕著となる。つまり、仰臥位の被験者の腹部の形状と比率Ｂとの間には相関がある。したがって、平面Ｇにおける仰臥位の被験者の腹部の形状を示す特徴量を用いれば、肥満型などの肥満指標を推定することができる。
そこで、この体指標計は、第１距離と第２距離との相違に関する変数Ａを用いた演算によって肥満指標を推定する構成を採っている。第１距離は、平面Ｇにおける仰臥位の被験者の腹部の横幅のうち最長の仰臥位最長横幅に準じた横幅を示す距離であり、第２距離は、平面Ｇに含まれる所定の測定箇所での横幅を示す距離であるから、変数Ａは、平面Ｇにおける仰臥位の被験者の腹部の横幅の分布の傾向、すなわち平面Ｇにおける仰臥位の被験者の腹部の形状を示す特徴量である。また、前述のように、仰臥位の被験者の腹部の形状と比率Ｂとの間には相関がある。つまり、変数Ａは、比率Ｂの値を示す特徴量である。よって、この体指標計によれば、比率Ｂ（腹腔内脂肪に対する腹部皮下脂肪の比）の値を示す特徴量を測定して肥満型などの肥満指標を推定することができる。
また、この体指標計によれば、被験者は仰臥位であればよいから、寝たきりの人が被験者の場合にも、比率Ｂの値を示す特徴量を測定することができる。また、測定手段は、複数の測定箇所で腹部の横幅を示す距離を測定する手段であるから、その構成を簡素とすることができる。よって、この体指標計によれば、比率Ｂ（腹腔内脂肪に対する腹部皮下脂肪の比）の値を示す特徴量を簡便に測定することができる。
なお、前述したように、仰臥位の被験者の腹部の皮下脂肪は重力によって腹部の後側へ垂れ下がるから、推定精度の向上の観点では、鉛直方向に直交する平面を基準面とし、この基準面に平面Ｇが直交するように測定手段を配置して距離を測定するのが好ましい。この場合、距離の測定時に平面Ｇと身長方向とが直交するように測定手段を配置するのが更に好ましい。
また、測定手段としては、腹部の横幅方向において腹部を挟んで対向する二つの測距センサで構成される測距センサ対を複数備えるとともに、測距センサによって計測された距離を測距センサ対毎に合計して合計距離を算出する合計手段とを備えるものを例示可能である。この測定手段では、複数の測距センサ対は、それぞれ複数の測定箇所に配置され、各測距センサは、配置された測定箇所で腹部との距離を計測する。この場合、「複数の測定箇所の距離」の各々として、測距センサによって計測された距離を測距センサ対毎に合計して得られる複数の合計距離の各々を採用してもよいし、各測距センサ対の合計距離と当該測距センサ対を構成する二つの測距センサ間の距離との差分を採用してもよい。
また、「所定の測定箇所」は、単数であっても複数であってもよい。所定の測定箇所が複数の場合、指標を推定する演算は、複数の所定の測定箇所の各々と推定する指標とに対応する演算となる。また、肥満型を推定する演算としては、所定の測定箇所に対応する条件式や回帰式を用いた演算を例示可能である。条件式の閾値や回帰式の係数は、第１距離が仰臥位最長横幅を示す場合に推定精度が最高となるように定められる。
【０００６】
上記の体指標計において、前記推定手段は、前記第１距離と前記変数（変数Ａ）とを用いた演算を実行するようにしてもよい。第１距離は仰臥位最長横幅に準じた横幅を示す距離であり、仰臥位最長横幅と、腹部皮下脂肪面積や、内臓脂肪面積、腹囲などの肥満指標との間には強い相関がある。したがって、この体指標計によれば、腹部皮下脂肪面積や、内臓脂肪面積、腹囲などの肥満指標を高い精度で推定することができる。なお、腹囲は、腹部のある横断面の周長である。
ここで、腹囲を高い精度で推定可能な理由について説明する。腹囲の推定には、本来、内臓脂肪と腹部皮下脂肪との区別は不要である。しかし、仰臥位の被験者の腹部では、皮下脂肪が垂れ下がることにより、腹部の後側の横幅が立位最長横幅よりも著しく長くなる虞がある。この場合、立位最長横幅よりも著しく長い横幅を第１距離が示す虞がある。この場合、第１距離のみを用いる演算によって腹囲を推定すると、その推定値が実測値と大きく相違する虞がある。これに対して、この体指標計では、第１距離のみならず、腹部の形状を示す特徴量である変数Ａをも用いた演算によって腹囲が推定されるから、上記の相違が小さく抑制される。これが、腹囲が高い精度で推定される理由である。
【０００７】
この体指標計において、複数の電極を前記腹部に接触させて、前記腹部の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段を備え、前記推定手段は、前記生体インピーダンス測定手段に測定された前記生体インピーダンスと、前記第１距離と、前記変数とを用いた演算を実行するようにしてもよい。腹部皮下脂肪面積および内臓脂肪面積などの肥満指標と腹部の生体インピーダンスとの間には強い相関があるから、この体指標計によれば、腹部皮下脂肪面積および内臓脂肪面積などの肥満指標の推定精度が向上する。
【０００８】
前記変数（変数Ａ）としては、前記第１距離と前記第２距離との比又は前記第１距離と前記第２距離の差分を例示可能である。図５に示すように、第１距離に対する第２距離の比を変数Ａとした場合、変数Ａと比率Ｂとの間には相関がある。また、図１６に示すように、第１距離と第２距離との差分を変数とした場合、変数Ａと比率Ｂとの間には相関がある。つまり、どちらであっても肥満指標を推定することができる。ただし、図５と図１６との対比から明らかなように、肥満指標の推定精度を向上させる観点では、差分よりも比の方が好ましい。
【０００９】
前述のように、本発明では、肥満指標の推定において、仰臥位の被験者の腹部の形状も考慮される。したがって、変数Ａが示す形状が実際の腹部の形状からかけ離れると、肥満指標の推定精度が低下する。変数Ａが示す形状が実際の腹部の形状からかけ離れないようにする観点では、前記複数の測定箇所のうち前記基準面に最も近い測定箇所又は最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とするのが好適である。その理由は以下の通りである。
例えば、図３に示すように、基準面（基準面Ｓ）から順に、第１の測定箇所（測距センサ２１ａ及び２１ｅ）、第２の測定箇所（測距センサ２１ｂ及び２１ｆ）、第３の測定箇所（測距センサ２１ｃ及び２１ｇ）、第４の測定箇所（測距センサ２１ｄ及び２１ｈ）が並んでいるものとする。さらに、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いものとする。
この場合、所定の測定箇所が第２の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅（Ｗmax）の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の前側（第３の測定箇所側）と後側（第１の測定箇所側）との二つである。また、所定の測定箇所が第３の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅（Ｗmax）の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の前側（第４の測定箇所側）と後側（第２の測定箇所側）との二つである。
これに対して、所定の測定箇所が基準面に最も近い第１の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅（Ｗmax）の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の前側（第２の測定箇所側）のみである。また、所定の測定箇所が基準面に最も遠い第４の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅（Ｗmax）の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の後側（第３の測定箇所側）のみである。
このように、複数の測定箇所のうち基準面に最も近い測定箇所又は最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とすることにより、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いケースにおいて、所定の測定箇所と仰臥位最長横幅との相対的な位置関係の候補を絞ることができる。これは、変数Ａが示すべき仰臥位の被験者の腹部の形状が限定されることを意味する。つまり、複数の測定箇所のうち基準面に最も近い測定箇所又は最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とすることにより、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いケースにおいて、変数Ａが示す形状が実際の腹部の形状とかけ離れる可能性を低減することができるのである。
さらに、基準面に最も近い測定箇所を所定の測定箇所とするよりも、基準面に最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とするのが好適である。その理由は以下の通りである。
仰臥位の被験者の腹部では皮下脂肪が重力によって腹部の後側へ垂れ下がるから、基準面に最も近い測定箇所での横幅より第１距離が長いケースよりも、基準面に最も遠い測定箇所での横幅より第１距離が長いケースの方が発生し易い。つまり、基準面に最も近い測定箇所を所定の測定箇所とする場合に比べて、基準面に最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とする場合の方が、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いケースが発生し易くなるのである。
【００１０】
前記複数の測定箇所のうち前記基準面から最も遠い測定箇所を前記所定の測定箇所とする場合、前記推定手段としては、前記所定の測定箇所を前記基準面から最も遠い測定箇所とした場合に前記指標を推定する第１演算と、前記所定の測定箇所を他の測定箇所とした場合に前記指標を推定する第２演算とを実行可能であり、前記測定手段によって測定された前記基準面から最も遠い測定箇所の距離が零を示す場合には前記第２演算を実行し、前記測定手段によって測定された前記基準面から最も遠い測定箇所の距離が零を示さない場合には前記第１演算を実行する手段が好ましい。
所定の測定箇所を前記基準面から最も遠い測定箇所とした場合、所定の測定箇所で零を示す距離（長さが零の横幅を示す距離）が測定される可能性が高くなる。零を示す距離が第２距離となる場合、この距離を測定した測定箇所と腹部との距離を考慮に入れる等の工夫をしないと、仰臥位の腹部の形状の推定精度が著しく低下してしまう。これに対して、この体指標計では、基準面から最も遠い測定箇所で零を示す距離が測定された場合には、他の測定箇所で計測された距離が第２距離となる。つまり、この体指標計によれば、腹部の形状の推定精度が著しく低下する事態を回避することができる。
【００１１】
上記の各体指標計において、前記複数の測定箇所のうち１以上の測定箇所は、前記基準面と交わる方向に可動であるようにしてもよい。前述したように、第１距離は仰臥位最長横幅に準じた横幅を示す距離である。したがって、第１距離が示す横幅が仰臥位最長横幅よりも著しく短くなると、変数Ａで示される形状が実際の形状と大きく異なってしまう。これに対して、この体指標計によれば、可動の測定箇所を可動させることにより、第１距離が示す横幅の長さを仰臥位最長横幅の長さに近づけることができる。つまり、この体指標計によれば、肥満指標の推定精度が向上する。
なお、演算において回帰式や条件式を用いる場合、所定の測定箇所が固定ならば、所定の測定箇所に対応する回帰式や条件式を用意しておけば足りるが、所定の測定箇所が可動ならば、所定の測定箇所となりうる各箇所に対応する回帰式や条件式を用意しておき、所定の測定箇所となった箇所に対応する回帰式や条件式を演算に用いるようにすべきである。
【００１２】
上記の各体指標計において、前記測定手段は、前記複数の測定箇所の距離を、前記腹部に接触することなく測定することが好ましい。この体指標計では、指標を推定する演算に必要な距離の測定が非接触式の測定となる。接触式の測定では、測定のための接触によって腹部が変形するから距離の測定精度が低下するが、非接触式の測定では、当該変形が発生しないから距離の測定精度が低下しない。つまり、この体指標計によれば、肥満指標の推定精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１実施形態の体指標計１００の外観を示す立面図である。
【図２】体指標計１００のフレーム２０の外観を示す斜視図である。
【図３】フレーム２０と腹部１１との位置関係を示す断面図である（中間型）。
【図４】体指標計１００の電気的構成を示すブロック図である。
【図５】変数Ａと比率Ｂとの関係を示す相関図である（第４段の比）。
【図６】フレーム２０と腹部１１との位置関係を示す断面図である（皮下脂肪型）。
【図７】フレーム２０と腹部１１との位置関係を示す断面図である（内臓脂肪型）。
【図８】変数Ａを用いる回帰式による腹囲の推定値ＥＷと実測値との関係を示す相関図である。
【図９】変数Ａを用いない回帰式による腹囲の推定値と実測値との関係を示す相関図である。
【図１０】生体インピーダンスを用いない回帰式による内臓脂肪面積の推定値ＥＩＦとＣＴスキャン法によって測定された内臓脂肪面積との関係を示す相関図である。
【図１１】生体インピーダンスを用いる回帰式による内臓脂肪面積の推定値ＥＩＦとＣＴスキャン法によって測定された内臓脂肪面積との関係を示す相関図である。
【図１２】生体インピーダンスを用いない回帰式による腹部皮下脂肪面積の推定値ＥＩＦとＣＴスキャン法によって測定された腹部皮下脂肪面積との関係を示す相関図である。
【図１３】生体インピーダンスを用いる回帰式による腹部皮下脂肪面積の推定値ＥＩＦとＣＴスキャン法によって測定された腹部皮下脂肪面積との関係を示す相関図である。
【図１４】本発明の第１実施形態の体指標計２００の電気的構成を示すブロック図である。
【図１５】体指標計２００のフレーム５０の外観を示す斜視図である。
【図１６】変数Ａと比率Ｂとの関係を示す相関図である（第４段の差分）。
【図１７】変数Ａと比率Ｂとの関係を示す相関図である（第３段の比）。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜第１実施形態＞
本発明の第１実施形態は、複数の測定箇所が総て固定の測定手段（後述の測距センサ２１とＣＰＵ４１とＲＯＭ４２とメモリ４３）を備えた体指標計１００である。測定手段は、ベッド１の上面である基準面Ｓ上に仰臥位で横たわる被験者１０の腹部１１について複数の測定箇所で距離を測定する。体指標計１００は、さらに、腹部１１の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段（後述の生体インピーダンス測定部３０とＣＰＵ４１とＲＯＭ４２とメモリ４３）と、測定された距離と測定された生体インピーダンスとに基づいて、肥満指標を推定する推定手段（後述のＣＰＵ４１とＲＯＭ４２とメモリ４３）とを備える。肥満指標は、腹囲、腹部皮下脂肪面積、内臓脂肪面積および肥満型である。
【００１５】
以下、図面を参照して体指標計１００を説明する。
図１は、体指標計１００の外観を示す立面図である。この図には、基準面Ｓ上に仰臥位で横たわる被験者１０も示されている。この図に示されるように、体指標計１００は、フレーム２０と生体インピーダンス測定部３０とを備える。フレーム２０は、一片が開放した枠であり、距離を計測する複数の測距センサ２１ａ〜２１ｈを備え、距離測定時には、腹部１１を囲むように基準面Ｓ上に配置される。生体インピーダンス測定部３０は、電流供給用電極３１ａ及び３２ａと電圧測定用電極３１ｂ及び３２ｂとを備え、生体インピーダンス測定時には、各電極が腹部１１に接触するように配置される。
【００１６】
図２は、フレーム２０の外観を示す斜視図であり、図３は、距離測定時におけるフレーム２０と腹部１１との位置関係を示す断面図である。図２に示されるように、フレーム２０は、その内側に、距離を計測する複数の測距センサ２１を備える。
【００１７】
各測距センサ２１は、光学式の測距センサであり、例えば赤外線のような光を発光する発光素子と、被計測点からの反射光を受けて電気信号を発する受光素子とを有し、当該測距センサ２１内の基準点Ｐと被計測点との距離に相当する電気信号を出力する。以降の説明では、測距センサ２１及び基準点Ｐの各々を識別するために添字ａ〜ｈを付ける。
【００１８】
例えば、測距センサ２１ａは、基準点Ｐａと被計測点との距離（図３のＬａ）に相当する電気信号を出力する。同様に、測距センサ２１ｂ〜２１ｈは、それぞれ基準点Ｐｂ〜Ｐｈと被計測点との距離（図３のＬｂ〜Ｌｈ）に相当する電気信号を出力する。なお、各測距センサ２１の被計測点は、当該測距センサ２１の距離計測軸と被験者１０等の物体とが交わる点である。
【００１９】
また、図２に示すように、測距センサ２１ｂ〜２１ｈは、一つの平面Ｇに含まれている。具体的には、測距センサ２１ｂ〜２１ｈは、それぞれの基準点Ｐｂ〜Ｐｈ及び被計測点が平面Ｇに含まれるように配置されている。平面Ｇは、距離の測定時に仰臥位の被験者１０の腹部１１を横切る平面であり、測距センサ２１ｂ〜２１ｈの配列方向（例えば図３では紙面方向）に延在する。図２中の二点鎖線は、フレーム２０の可視面と平面Ｇとの交線である。
【００２０】
また、各測距センサ２１は、その距離計測軸が距離測定時に基準面Ｓと平行となるように設けられている。また、測距センサ２１ａ〜２１ｄは、測距センサ２１ｅ〜２１ｈに線対称に配置されている。つまり、図２に示すように、測距センサ２１ａ及び２１ｅの距離計測軸は同一線上にあり、測距センサ２１ｂ及び２１ｆの距離計測軸は同一線上にあり、測距センサ２１ｃ及び２１ｇの距離計測軸は同一線上にあり、測距センサ２１ｄ及び２１ｈの距離計測軸は同一線上にある。
【００２１】
以降の説明では、測距センサ２１ａ及び２１ｅを基準面Ｓに最も近い第１段の測距センサ対、測距センサ２１ｂ及び２１ｆを基準面Ｓに次に近い第２段の測距センサ対、測距センサ２１ｃ及び２１ｇを基準面Ｓに次に近い第３段の測距センサ対、測距センサ２１ｄ及び２１ｈを基準面Ｓに最も遠い第４段の測距センサ対と呼ぶ。つまり、フレーム２０は、被験者１０の腹部１１の横幅方向において腹部１１を挟んで対向する二つの測距センサ２１で構成される測距センサ対を複数の測定箇所に備える。
【００２２】
複数の測定箇所は、基準面Ｓに最も近い測定箇所と最も遠い測定箇所との間に、平面Ｇにおける腹部１１の横幅のうち最長の横幅（以降、「仰臥位最長横幅（Ｗmax）」という）が位置するように定められる。例えば、基準面Ｓと第１段の距離計測軸との間隔Ｗ１は４ｃｍであり、ｎを３以下の自然数としたとき、第ｎ段の距離計測軸と第ｎ＋１段の距離計測軸との間隔Ｗｎ＋１は３ｃｍである。また、測距センサ対を構成する二つの測距センサ２１間の距離（Ｌ）は、総ての測距センサ対に共通である。
【００２３】
図４は、体指標計１００の電気的構成を示すブロック図である。この図に示されるように、フレーム２０は、測距センサ２１ａ〜２１ｈの他に、スイッチ２２とアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器２３とを備える。スイッチ２２は、測距センサ２１ａ〜２１ｈの出力信号を順次に選択してＡ／Ｄ変換器２３に供給する。Ａ／Ｄ変換器２３は、供給された信号をデジタル信号に変換し、後述のＣＰＵ４１に供給する。つまり、距離測定時には、Ａ／Ｄ変換器２３からＣＰＵ４１へ、測距センサ２１ａ〜２１ｈによって計測された距離を示す距離データが順次供給される。
【００２４】
生体インピーダンス測定部３０は、電流供給用電極３１ａ及び３２ａと電圧測定用電極３１ｂ及び３２ｂとの他に、電流供給部３３Ａと電圧測定部３３Ｂとを備える。電流供給部３３Ａは、生体インピーダンス測定時には、電流供給用電極３１ａ及び３２ａを介して被験者１０の腹部１１に高周波の定電流と低周波の定電流とを供給する。高周波の電流の周波数は例えば５０ｋＨｚであり、低周波の電流の周波数は例えば６．２５ｋＨｚである。高周波の電流が供給される期間（高周波期間）と、低周波の電流が供給される期間（低周波期間）とは互いに重ならない。
【００２５】
電圧測定部３３Ｂは、高周波期間と低周波期間との各々において、電圧測定用電極３１ｂと電圧測定用電極３２ｂとの間の電圧を測定し、この測定の結果（電圧）を示す電圧データを無線通信によってフレーム２０のＣＰＵ４１へ供給する。なお、高周波の電流を供給したときの電圧と低周波の電流を供給したときの電圧との両方を測定するのは、内臓脂肪面積および腹部皮下脂肪面積の推定に用いるのに好適な生体インピーダンスを測定するためである。すなわち、筋肉組織などの電解質組織の影響が少ない生体インピーダンスを測定するためである。脂肪組織などの非電解質組織の電気抵抗は低周波の場合でも高周波の場合でもさほど変化しないが、電解質組織の電気抵抗は低周波の場合と高周波の場合とで大きく変化するから、両方の場合の電圧を測定すれば、電解質組織の影響が少ない生体インピーダンスを算出可能なのである。
【００２６】
また、フレーム２０は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）４１と、ＲＯＭ（read only memory）４２と、メモリ４３と、人に操作される操作部４４と、情報を表示する表示部４５とを備える。ＲＯＭ４２には、ＣＰＵ４１に実行されるコンピュータプログラム（以降、「第１プログラム」という）が記録されている。メモリ４３は、例えば揮発性のメモリであり、ＣＰＵ４１のワークエリアとして使用される。操作部４４は、操作内容に応じた信号をＣＰＵ４１に供給する。表示部４５に表示される情報は、例えば、肥満指標の推定結果であり、ＣＰＵ４１から供給される。
【００２７】
ＣＰＵ４１は、ＲＯＭ４２に記憶された第１プログラムを実行し、各部の制御や各種の演算を行う。例えば、ＣＰＵ４１は、操作部４４から生体インピーダンスの測定開始を指示する信号が供給されると、電流供給部３３Ａを制御し、高周波期間および低周波期間にわたって腹部１１へ電流を供給させる一方、電圧測定部３３Ｂから二種類の電圧データを受け取り、受け取った電圧データで示される二種類の電圧に基づいて、腹部１１の生体インピーダンス（Ｚ）を算出し、算出した生体インピーダンス（Ｚ）を示す生体インピーダンスデータをメモリ４３に書き込む。なお、ここで算出される生体インピーダンス（Ｚ）は、電解質組織の影響が少ない生体インピーダンスである。
【００２８】
また例えば、ＣＰＵ４１は、操作部４４から距離の測定開始を指示する旨の信号が供給されると、測距センサ２１ａ〜２１ｈに距離の計測を開始させ、スイッチ２２による選択を開始させ、Ａ／Ｄ変換器２３から順次供給される距離データを受け取り、受け取った距離データで示される距離を測距センサ対毎に合計して合計距離（Ｌａ＋Ｌｅ、Ｌｂ＋Ｌｆ、Ｌｃ＋Ｌｇ、及びＬｄ＋Ｌｈ）を算出する。
【００２９】
そして、ＣＰＵ４１は、これらの合計距離のうち、最短の合計距離を第１距離（Ｌ１）とし、この距離を示す第１距離データをメモリ４３に書き込む一方、第４段の測距センサ対（所定の測定箇所の測距センサ対）に対応する合計距離を第２距離（Ｌ２）とし、第２距離に対する第１距離の比の値を算出し、この比を示すデータを、変数Ａの値（Ａ）を示す変数データとしてメモリ４３に書き込む。つまり、Ａ＝Ｌ１／Ｌ２であり、変数Ａは第２距離（Ｌ２）に対する第１距離（Ｌ１）の比である。この比は、平面Ｇにおける仰臥位の被験者１０の腹部１１の横幅の分布の傾向を示すから、変数Ａは、平面Ｇにおける腹部１１の形状を示す特徴量でもある。
【００３０】
ところで、健康を維持する観点で広く用いられている肥満指標は、腹部の臍を通る横断面（身長方向に直交する平面）に関して測定された特徴量に基づいて推定される指標である。したがって、生体インピーダンス測定時には、腹部１１の臍を通る横断面を含む平面内に電極３１ａ、３２ａ、３１ｂ及び３２ｂが配置されるように生体インピーダンス測定部３０を設置し、距離測定時には、当該平面が平面Ｇに含まれるようにフレーム２０を設置することが好ましい。つまり、身長方向に対して直角に生体インピーダンス測定部３０とフレーム２０を配置するのが最も好ましい。なお、生体インピーダンス測定部３０が腹部１１に接触すると、これによって腹部１１が変形するから、生体インピーダンス測定と距離測定とは同時でない方がよい。
【００３１】
もちろん、腹部の臍を通る横断面以外の平面に関して測定された特徴量に基づいて推定される指標も、健康を維持するために役立つ肥満指標となりうる。つまり、本実施形態によれば、腹部の臍を通る横断面が距離測定時に平面Ｇに含まれなくとも、健康を維持するために役立つ肥満指標を推定することができる。例えば、距離測定時に、腹部の臍を通らない横断面（身長方向に直交する平面）が平面Ｇに含まれるようにしてもよいし、腹部の前後方向において平面Ｇが腹部を斜めに横切るようにしてもよいし、腹部の横幅方向において平面Ｇが腹部を斜めに横切るようにしてもよいし、腹部の前後方向及び横幅方向において平面Ｇが腹部を斜めに横切るようにしてもよい。
【００３２】
また例えば、ＣＰＵ４１は、操作部４４から肥満指標の推定開始を指示する旨の信号が供給されると、式を用いた演算によって肥満指標を推定し、この推定の結果を表示部４５に表示させる。肥満指標を推定する演算に用いられる式は、肥満指標毎に予め定められており、腹部の外観の特徴量である変数Ａを含む項を有する。
【００３３】
図５は、変数Ａの値と腹腔内脂肪面積に対する腹部皮下脂肪面積の比（比率Ｂ）の値との関係を示す相関図である。この図の比率Ｂの値は、ＣＴ（Computed Tomography）スキャン法によって測定された値に基づいて算出されている。また、この図において、ｒは相関係数であり、ＳＥＥは推定値に対する標準誤差であり、Ｐは危険率である。この図から明らかなように、変数Ａと比率Ｂとの間には強い相関がある。したがって、肥満指標を推定する演算に、変数Ａを含む項を有する式を用いれば、肥満型などの肥満指標の推定精度を向上させることができる。これが、肥満指標を推定する演算に、変数Ａを含む項を有する式を用いる理由である。なお、比率Ｂは腹腔内脂肪面積に対する腹部皮下脂肪面積の比であるから、比率Ｂとの間に強い相関のある変数Ａは、腹腔内脂肪に対する腹部皮下脂肪の比の値を示す特徴量でもある。
【００３４】
ここで、肥満型が示す肥満の類型について説明する。本実施形態では、上記の比率Ｂの値が一定の範囲内にある類型を中間型とし、比率Ｂの値が当該範囲の下限を超えている類型を内臓脂肪型とし、比率Ｂの値が当該範囲の上限を超えている類型を皮下脂肪型としている。もちろん、これは一例に過ぎず、上記の範囲と異なる範囲を一定の範囲としてもよいし、中間型を削除してもよい。中間型を削除した場合の肥満型は、比率Ｂの値が一定の値以下ならば内臓脂肪型を示し、比率Ｂの値が当該値を上回っているならば皮下脂肪型を示すことになる。
【００３５】
次に、変数Ａと比率Ｂとの強い相関の理由について説明する。
図６及び図７は、図３と同様に、距離測定時におけるフレーム２０と腹部１１との位置関係を示す断面図である。ただし、被験者１０の肥満型は、図３では中間型であるのに対し、図６では皮下脂肪型であり、図７では内臓脂肪型である。これらの図に示すように、腹部１１の横断面には、縦線のハッチングが施された骨Ｈ、横線のハッチングが施された内臓Ｎ、斜線のハッチングが施された筋肉Ｍ、筋肉Ｍの外側に存在する皮下脂肪ＳＦ、及び筋肉Ｍの内側に存在する内臓脂肪ＩＦが現れる。
【００３６】
被験者１０が仰臥位の場合、皮下脂肪ＳＦのうち直下に筋肉Ｍが存在しない部分が重力によって腹部１１の後側へ垂れ下がる。この垂れ下がりの程度は、比率Ｂの値が大きいほど大きくなり易く（図６）、比率Ｂの値が小さいほど小さくなり易い（図７）。このため、基準面Ｓに直交する方向（理想的には鉛直方向）における仰臥位最長横幅Ｗmaxの位置は、比率Ｂの値が大きいほど低くなり易く（図６）、比率Ｂの値が小さいほど高くなり易い（図７）。
【００３７】
一方、第２距離に対する第１距離の比である変数Ａは、図６の場合には、（Ｌａ＋Ｌｅ）／（Ｌｄ＋Ｌｈ）であり、１よりも著しく小さいが、図７の場合には、（Ｌｄ＋Ｌｈ）／（Ｌｄ＋Ｌｈ）であり、１と等しい。つまり、変数Ａの値（Ａ）は、仰臥位最長横幅（Ｗmax）の位置が低いほど小さくなり易く、高いほど大きくなり易い。すなわち、変数Ａの値（Ａ）は、比率Ｂの値が大きいほど小さくなり易く、比率Ｂの値が小さいほど大きくなり易い。これが、変数Ａと比率Ｂとの強い相関の理由である。
【００３８】
肥満指標の推定では、ＣＰＵ４１は、推定する指標毎に式を選択し、選択した式を用いた演算を行う。演算に先立ち、ＣＰＵ４１は、メモリ４３から第１距離データ及び変数データを読み出す。また、メモリ４３に生体インピーダンスデータが記憶されていれば、生体インピーダンスデータも読み出す。そして、これらのデータで示される第１距離（Ｌ１）、変数Ａの値（Ａ）及び生体インピーダンス（Ｚ）と、測距センサ対を構成する二つの測距センサ２１間の距離（Ｌ）とを用いて、腹囲、内臓脂肪面積、腹部皮下脂肪面積および肥満型を推定する。
【００３９】
＜腹囲の推定＞
腹囲の推定では、変数Ａを用いる回帰式である式１が選択される。
ＥＷ＝−６８．９＋３．１３×（Ｌ−Ｌ１）＋６２．０×Ａ  …  （式１）
式１の各項の係数は、Ｌ２＝Ｌｄ＋ＬｈかつＬ１＝Ｗmaxの場合に推定精度が最高となるように定められている。ＣＰＵ４１は、Ｌ１、Ａ、Ｌ及び式１を用いて、腹囲の推定値ＥＷを算出する。この推定値ＥＷと腹囲の実測値との関係は図８に示す通りである。この図に示すように、両者の間には強い相関がある。つまり、体指標計１００によれば、腹囲を高い精度で推定することができる。
【００４０】
図９は、変数Ａを用いない回帰式による腹囲の推定値と腹囲の実測値との関係を示す相関図である。図９の破線で示す領域には、推定値と実測値とが大きく相違するサンプルが存在する。これらのサンプルは、比率Ｂが著しく高い被験者１０である。仰臥位の被験者１０の比率Ｂが著しく高いと、垂れ下がった皮下脂肪によって腹部１１の後側の横幅が立位最長横幅よりも著しく長くなる場合がある。この場合、立位最長横幅よりも著しく長い横幅を第１距離が示す場合がある。この場合、腹部の形状を示す特徴量である変数Ａを用いないと、腹囲の推定値と実測値とが大きく相違する虞がある。これが、推定値と実測値とが大きく相違するサンプルが存在する理由である。これに対して、図８には、そのようなサンプルが存在しない。これが、高い精度で腹囲を推定することができる理由である。
【００４１】
＜内臓脂肪面積の推定＞
内臓脂肪面積の推定では、生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されていない場合には、Ｚを用いない回帰式である式２が選択され、生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されている場合には、Ｚを用いる回帰式である式３が選択される。
ＥＩＦ＝−９０７．２＋９３７．８×Ａ＋０．１２７×（Ｌ−Ｌ１）２  …  （式２）
ＥＩＦ＝−７８７．４＋８７８．６×Ａ＋０．００１２１５×Ｚ×（Ｌ−Ｌ１）２  …  （式３）
式２及び式３の各項の係数は、Ｌ２＝Ｌｄ＋ＬｈかつＬ１＝Ｗmaxの場合に推定精度が最高となるように定められている。
【００４２】
生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されていない場合、ＣＰＵ４１は、Ｌ１、Ａ、Ｌ及び式２を用いて、内臓脂肪面積の推定値ＥＩＦを算出する。この推定値ＥＩＦとＣＴスキャン法によって測定された内臓脂肪面積との関係は図１０に示す通りである。この図に示すように、両者の間には強い相関がある。これは、内臓脂肪面積との間に強い相関がある第１距離のみならず、比率Ｂとの間に強い相関のある変数Ａをも用いた演算によって内臓脂肪面積が推定されるからである。よって、体指標計１００によれば、内臓脂肪面積を高い精度で推定することができる。
【００４３】
生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されている場合、ＣＰＵ４１は、Ｌ１、Ａ、Ｚ、Ｌ及び式３を用いて、内臓脂肪面積の推定値ＥＩＦを算出する。この推定値ＥＩＦとＣＴスキャン法によって測定された内臓脂肪面積との関係は図１１に示す通りである。図１０と図１１との対比から明らかなように、式３を用いた場合の内臓脂肪面積の推定精度は、式２を用いた場合の内臓脂肪面積の推定精度よりも向上する。
【００４４】
＜腹部皮下脂肪面積の推定＞
腹部皮下脂肪面積の推定では、生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されていない場合には、Ｚを用いない回帰式である式４が選択され、生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されている場合には、Ｚを用いる回帰式である式５が選択される。
ＥＳＦ＝２１０．６−４１５．６×Ａ＋０．３６３×（Ｌ−Ｌ１）２  …  （式４）
ＥＳＦ＝５９３．７−５７６．３×Ａ＋０．００３５１２×Ｚ×（Ｌ−Ｌ１）２  …  （式５）
式４及び式５の各項の係数は、Ｌ２＝Ｌｄ＋ＬｈかつＬ１＝Ｗmaxの場合に推定精度が最高となるように定められている。
【００４５】
生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されていない場合、ＣＰＵ４１は、Ｌ１、Ａ、Ｌ及び式４を用いて、腹部皮下脂肪面積の推定値ＥＳＦを算出する。この推定値ＥＳＦとＣＴスキャン法によって測定された腹部皮下脂肪面積との関係は図１２に示す通りである。この図に示すように、両者の間には強い相関がある。これは、腹部皮下脂肪面積との間に強い相関がある第１距離のみならず、比率Ｂとの間に強い相関のある変数Ａをも用いた演算によって腹部皮下脂肪面積が推定されるからである。よって、体指標計１００によれば、腹部皮下脂肪面積を高い精度で推定することができる。
【００４６】
生体インピーダンスデータがメモリ４３に記憶されている場合、ＣＰＵ４１は、Ｌ１、Ａ、Ｚ、Ｌ及び式５を用いて、腹部皮下脂肪面積の推定値ＥＳＦを算出する。この推定値ＥＳＦとＣＴスキャン法によって測定された腹部皮下脂肪面積との関係は図１３に示す通りである。図１２と図１３との対比から明らかなように、式５を用いた場合の内臓脂肪面積の推定精度は、式４を用いた場合の内臓脂肪面積の推定精度よりも向上する。
【００４７】
＜肥満型の推定＞
肥満型の推定では、Ａを用いる条件式である式６及び式７が選択される。
Ａ＞０．９５  …  （式６）
Ａ≦０．９  …  （式７）
式６及び式７の右辺の値（閾値）は、Ｌ２＝Ｌｄ＋ＬｈかつＬ１＝Ｗmaxの場合に推定精度が最高となるように定められている。ＣＰＵ４１は、Ａ及び式６を用いて、式６の真偽を算出する。式６が真の場合、ＣＰＵ４１は、被験者１０の肥満型を内臓脂肪型と推定（判定）する。式６が偽の場合、ＣＰＵ４１は、Ａ及び式７を用いて、式７の真偽を算出する。式７が真の場合、ＣＰＵ４１は、被験者１０の肥満型を皮下脂肪型と推定（判定）する。式７が偽の場合、ＣＰＵ４１は、被験者１０の肥満型を中間型と推定（判定）する。前述したように、変数Ａと比率Ｂとの間には強い相関があるから、このような推定の仕方により、高い精度で肥満型を推定することができる。
【００４８】
以上説明したように、体指標計１００は、基準面Ｓに仰臥位で横たわる被験者１０の腹部１１の横幅を示す距離を複数の測定箇所で測定する測定手段を備える。そして、これらの測定箇所は、いずれも固定であり、基準面Ｓまでの距離が互いに相違し、平面Ｇに含まれる。また、これらの測定箇所は、基準面Ｓに最も近い測定箇所と最も遠い測定箇所との間に、上記の平面における腹部１１の横幅のうち最長の横幅（仰臥位最長横幅）が位置するように定められる。さらに、体指標計１００は、測定手段によって測定された複数の測定箇所の距離のうち、最長の横幅を示す第１距離に対する第２距離（所定の測定箇所での横幅を示す距離）の比（変数Ａ）を用いた演算により、肥満指標を推定する推定手段を備える。前述したように、変数Ａは、腹腔内脂肪に対する腹部皮下脂肪の比（比率Ｂ）の値を示す特徴量でもあるから、体指標計１００によれば、比率Ｂの値を示す特徴量を測定して肥満指標を推定することができる。
【００４９】
また、体指標計１００による測定は、いずれも仰臥位の被験者１０に対して行われるから、体指標計１００によれば、寝たきりの被験者１０についても肥満指標を推定することができる。また、測定手段は、複数の測定箇所で腹部の横幅を示す距離を測定する手段であり、その構成は簡素である。よって、体指標計１００によれば、比率Ｂの値を示す特徴量を簡便に測定することができる。また、体指標計１００によれば、１回の測定で腹囲、内臓脂肪面積、腹部皮下脂肪面積および肥満型が推定されるから、１回の測定で肥満を多面的に評価することができる。
【００５０】
なお、前述したように、仰臥位の被験者１０の腹部１１の皮下脂肪は重力によって腹部の後側へ垂れ下がるから、推定精度の向上の観点では、鉛直方向に直交する平面を基準面Ｓとし、この基準面Ｓに平面Ｇが直交するようにフレーム２０を配置して距離を測定するのが好ましい。この場合、距離の測定時に平面Ｇと身長方向とが直交するようにフレーム２０を配置するのが更に好ましい。
【００５１】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態は、複数の測定箇所のうち二つの測定箇所が可動の測定手段（測距センサ２１とＣＰＵ４１とＲＯＭ６２とメモリ４３）を備えた体指標計２００である。以下、図面を参照して体指標計２００を説明する。図１４は、体指標計２００の電気的構成を示すブロック図である。この図に示されるように、体指標計２００が体指標計１００と異なる点は、フレーム２０に代えてフレーム５０を備える点のみである。
【００５２】
まず、フレーム５０がフレーム２０と異なる点について説明する。
図１５は、フレーム５０の外観を示す斜視図である。この図に示すように、フレーム５０の内側には、Ｘ方向に延在する摺動溝２４ｂ，２４ｃ，２４ｆ及び２４ｇが形成されている。Ｘ方向は、距離測定時には腹部１１の前後方向に一致する。測距センサ２１ｂ，２１ｃ，２１ｆ，２１ｇは、それぞれ対応する摺動溝２４ｂ，２４ｃ，２４ｆ，２４ｇに沿って可動である。ただし、いかなる場合でも、同一の測距センサ対を構成する二つの測距センサの距離計測軸は一致する。
【００５３】
また、フレーム５０は、図１４に示すように、測距センサ２１ｂ，２１ｃ，２１ｆ及び２１ｇを移動させる動力を発生させるモータ２５と、モータ２５によって発生された動力を用いて、測距センサ２１ｂ，２１ｃ，２１ｆ，２１ｇを対応する摺動溝２４ｂ，２４ｃ，２４ｆ，２４ｇに沿って測距センサ対毎に摺動させるための摺動機構（図示略）とを備える。摺動機構は、測距センサが対応する摺動溝から逸脱する事態や、測距センサが隣の測距センサを押す事態を回避可能に構成されている。
【００５４】
また、フレーム２０がＲＯＭ４２を備えるのに対し、フレーム５０はＲＯＭ６２を備える。ＲＯＭ４２が第１プログラムを記憶しているのに対し、ＲＯＭ６２は、第１プログラムとは異なるコンピュータプログラム（以降、「第２プログラム」という）を記憶している。体指標計２００のＣＰＵ４１は、第２プログラムを実行することにより、体指標計１００のＣＰＵ４１と同様の動作を行う他に、操作者の指示に従って第２段および第３段の測距センサ対の摺動を制御する。
【００５５】
具体的には、体指標計２００のＣＰＵ４１は、操作部４４から第２段または第３段の測距センサ対の摺動の開始を指示する信号が供給されると、この指示に応じた信号をモータ２５と前述の摺動機構とに供給する。この信号に基づいてモータ２５と前述の摺動機構とが制御される。これにより、摺動を指示された測距センサ対が、二つの摺動溝に沿って、指示された方向に摺動する。また、体指標計２００のＣＰＵ４１は、操作部４４から測距センサ対の摺動の終了を指示する信号が供給されると、この指示に応じた信号をモータ２５と前述の摺動機構とに供給する。この信号に基づいてモータ２５と前述の摺動機構とが制御される。これにより、総ての測距センサ対が停止する。
【００５６】
以上の説明から明らかなように、体指標計２００によれば、第２段および第３段の測距センサ対を被験者１０の腹部の前後方向に移動させることができる。したがって、第１距離が示す横幅を、仰臥位最長横幅（Ｗmax）に近づけることができる。前述したように、式１〜式７は、いずれもＬ１＝Ｗmaxの場合に推定精度が最高となるように定められているから、体指標計２００によれば、体指標計１００よりも高い精度で肥満指標を推定することができる。
【００５７】
＜変形例＞
本発明は、上記の各実施形態に以下の変形を施して得られる各種の形態や、これらの形態の任意の組み合わせをも範囲に含みうる。
変数Ａとして、第２距離に対する第１距離の比ではなく、第２距離に対する第１距離の比を採用してもよいし、第１距離と第２距離との差分を採用してもよい。図１６は、第１距離と第２距離との差分である変数Ａの値と、腹腔内脂肪面積に対する腹部皮下脂肪面積の比（比率Ｂ）の値との関係を示す相関図であり、第４段の測距センサ対を所定の測定箇所の測距センサ対とした場合のものである。この図から明らかなように、差分を採用した場合でも、変数Ａと比率Ｂ（腹腔内脂肪に対する腹部皮下脂肪の比）との間に相関がある。したがって、式１〜式５の係数や式６及び式７の閾値を適切に定めることにより、肥満に関する指標を推定することができる。つまり、本発明では、変数Ａとして、第１距離と第２距離との相違に関する任意の変数を採用可能である。ただし、図５及び図１６から明らかなように、変数Ａと比率Ｂとの間の相関は、差分を採用した場合よりも、比を採用した場合の方が強い。したがって、肥満に関する指標の推定精度を向上させる観点では、比の採用が好ましい。
【００５８】
所定の測定箇所の測距センサ対として、第４段以外の段の測距センサ対を採用してもよい。例えば、第１実施形態を変形し、所定の測定箇所の測距センサ対として第３段の測距センサ対を採用してもよい。この場合、第３段の測距センサ対に対応する合計距離が第２距離（Ｌ２）となり、第２距離に対する第１距離の比である変数Ａの値と比率Ｂの値との関係は、図１７に示す通りとなる。この図から明らかなように、第３段の測距センサ対を採用した場合でも、変数Ａと比率Ｂとの間に相関がある。したがって、式１〜式５の係数や式６及び式７の閾値を適切に定めることにより、肥満に関する指標を推定することができる。このことは、第１距離に対する第２距離の比を変数Ａとする場合でも、第１距離と第２距離との差分を変数Ａとする場合でも、同様である。ただし、図５及び図１７から明らかなように、変数Ａと比率Ｂとの間の相関は、第３段の測距センサ対を採用した場合よりも、第４段の測距センサ対を採用した場合の方が強い。したがって、肥満に関する指標の推定精度を向上させる観点では、第４段の測距センサ対の採用が好ましい。
【００５９】
測距センサ対の数を任意の複数としてもよい。つまり、測定箇所の数を任意の複数としてもよい。測定箇所の数が任意の複数の場合、これらの測定箇所のうち、基準面Ｓに最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とするのが最適である。その理由は以下の通りである。
例えば、図３に示すように、基準面Ｓから順に、第１の測定箇所（測距センサ２１ａ及び２１ｅ）、第２の測定箇所（測距センサ２１ｂ及び２１ｆ）、第３の測定箇所（測距センサ２１ｃ及び２１ｇ）、第４の測定箇所（測距センサ２１ｄ及び２１ｈ）が並んでいるものとする。さらに、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いものとする。
この場合、所定の測定箇所が第２の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の前側（第３の測定箇所側）と後側（第１の測定箇所側）との二つである。また、所定の測定箇所が第３の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の前側（第４の測定箇所側）と後側（第２の測定箇所側）との二つである。
これに対して、所定の測定箇所が基準面Ｓに最も近い第１の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の前側（第２の測定箇所側）のみである。また、所定の測定箇所が基準面Ｓに最も遠い第４の測定箇所ならば、仰臥位最長横幅の位置として有り得るのは、所定の測定箇所の後側（第３の測定箇所側）のみである。
このように、複数の測定箇所のうち基準面Ｓに最も近い測定箇所又は最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とすることにより、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いケースにおいて、所定の測定箇所と仰臥位最長横幅との相対的な位置関係の候補を絞ることができる。これは、変数Ａが示すべき仰臥位の被験者の腹部の形状が限定されることを意味する。つまり、複数の測定箇所のうち基準面Ｓに最も近い測定箇所又は最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とすることにより、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いケースにおいて、変数Ａで示される腹部の形状が実際の腹部の形状とかけ離れる可能性を低減することができる。
一方、仰臥位の被験者の腹部では皮下脂肪が重力によって腹部の後側へ垂れ下がるから、基準面Ｓに最も近い測定箇所での横幅より第１距離が長いケースよりも、基準面Ｓに最も遠い測定箇所での横幅より第１距離が長いケースの方が発生し易い。つまり、基準面Ｓに最も近い測定箇所を所定の測定箇所とする場合に比べて、基準面Ｓに最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とする場合の方が、第２距離が示す横幅よりも第１距離が示す横幅が長いケースが発生し易くなるのである。
【００６０】
ところで、第２実施形態では、第２段および第３段の測距センサ対が腹部１１の前後方向に可動であるから、第４段以外の段の測距センサ対を所定の測定箇所の測距センサ対とした場合、可動の測距センサ対が所定の測定箇所の測距センサ対となることもある。すなわち、本発明には、所定の測定箇所が基準面Ｓに交わる方向に可動の形態も含まれる。この形態では、所定の測定箇所の可動範囲内の複数個所に対応付けて式１〜式７に相当する式を用意しておき、所定の測定箇所に最も近い箇所に対応する式を用いた演算により、肥満に関する指標を推定する。式１〜式５に相当する式は、対応する箇所に応じて式１〜式５の係数を変更した式であり、式６および式７に相当する式は、対応する箇所に応じて式６および式７の閾値を変更した式である。
【００６１】
上述した第２実施形態では、第２段および第３段の測距センサ対を腹部１１の前後方向に可動とし、第１段および第４段の測距センサ対を固定としたが、これに限るものではない。つまり、本発明には、複数の測定箇所のうち１以上の測定箇所が基準面Ｓに交わる方向に可動である形態が含まれる。第１距離が示す横幅を仰臥位最長横幅（Ｗmax）に近づける観点では可動の測定箇所が多い方が好ましいが、用意すべき式を減らす観点では可動の測定箇所が少ない方が好ましい。
【００６２】
上述した各実施形態では、複数の測定箇所の各々について合計距離が算出され、これらの合計距離（Ｌａ＋Ｌｅ、Ｌｂ＋Ｌｆ、Ｌｃ＋Ｌｇ、Ｌｄ＋Ｌｈ）が、第１距離と第２距離の候補となるが、これに限るものではない。例えば、Ｌ−Ｌａ−Ｌｅ、Ｌ−Ｌｂ−Ｌｆ、Ｌ−Ｌｃ−Ｌｇ、Ｌ−Ｌｄ−Ｌｈが候補となるようにしてもよい。つまり、第１距離と第２距離の候補として、基準面Ｓに仰臥位で横たわる被験者１０の腹部１１の横幅を示す任意の距離を採用可能である。なお、上述した各実施形態では、測距センサ対を構成する二つの測距センサ２１間の距離（Ｌ）が、総ての測距センサ対に共通であるが、これに限るものではない。
【００６３】
複数の測定箇所のうち基準面Ｓから最も遠い測定箇所を所定の測定箇所とした場合、所定の測定箇所で長さが零の横幅を示す距離が測定される可能性がある。長さが零の横幅を示す距離が第２距離となる場合、この距離を測定した測定箇所と腹部１１との距離を考慮に入れる等の工夫をしないと、肥満に関する指標の推定精度が著しく低下してしまう。そこで、第１演算と第２演算とを実行可能な推定手段を採用してもよい。第１演算は、所定の測定箇所を基準面Ｓから最も遠い測定箇所とした場合に肥満に関する指標を推定する演算であり、第２演算は、所定の測定箇所を他の測定箇所とした場合に肥満に関する指標を推定する演算である。さらに、この推定手段は、測定手段によって測定された基準面Ｓから最も遠い測定箇所の距離が、長さが零の横幅を示す場合には、第２演算を実行し、長さが零でない横幅を示す場合には、第１演算を実行する。つまり、この形態では、基準面Ｓから最も遠い測定箇所で長さが零の横幅を示す距離が測定された場合には、他の測定箇所で測定された距離が第２距離となるから、肥満に関する指標の推定精度が著しく低下する事態を回避することができる。
【００６４】
複数の測定箇所のうちの複数を所定の測定箇所としてもよい。この場合、複数種類の第２距離が得られ、複数種類の式を用いて複数種類の演算が行われ、複数種類の演算結果に基づいて肥満に関する指標の推定結果が得られる。また、推定する指標の種類を１以上３以下としてもよい。この形態において、推定する指標に内臓脂肪面積も腹部皮下脂肪面積も含まれない場合には生体インピーダンスの測定は不要となる。
【００６５】
第１距離および第２距離の候補となる合計距離として、各測距センサ対の合計距離と当該測距センサ対を構成する二つの測距センサ間の距離との差分を採用してもよい。また、測距センサ対の数を１とし、この測距センサ対を腹部１１の前後方向に移動させて腹部１１を走査するようにしてもよい。また、光学式以外の方式の測距センサを採用してもよい。ただし、接触式の測距センサを採用すると、距離測定時に測距センサが接触することによって腹部１１が変形する虞があるから、非接触式の測距センサの採用が好ましい。
【００６６】
フレーム２０又は５０と生体インピーダンス測定部３０との間の通信は、有線通信であってもよい。また、フレーム２０又は５０と生体インピーダンス測定部３０との他に、ＣＰＵ４１とＲＯＭ４２又は６２とメモリ４３と操作部４４と表示部４５とを有する本体を備え、この本体が、フレーム２０又は５０と生体インピーダンス測定部３０との各々と有線又は無線で通信する構成としてもよい。この場合、フレーム２０又は５０がＣＰＵとＲＯＭとメモリと操作部と表示部とを有する必要は無い。
【符号の説明】
【００６７】
１０            被験者
１００，２００  体指標計
１１            腹部
２０，５０      フレーム
２１ａ〜２１ｈ  測距センサ
３０            生体インピーダンス測定部
４１            ＣＰＵ
４２，６２      ＲＯＭ
４３            メモリ
Ｇ              平面
Ｓ              基準面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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