(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
体の表面の隣接する位置で取得された２つ以上の超音波画像から体の実際の組織層境界を決定するためのプロセッサであって、
前記超音波画像を別々に深度信号に変換するためのコンバータであって、深度信号は、体における実質的に一定の深度のラインに沿って前記超音波画像のうちの１つの画像の強度を合計することにより得られる、コンバータと、
前記超音波画像に対して得られた前記深度信号を閾値処理することにより超音波画像のための一組の候補組織層境界を検出するための検出器と、
一組の候補組織層境界から、体の表面に最も近い、最近候補組織層境界を選択するための選択手段と、
前記２つ以上の超音波画像のために得られる前記最近候補組織層境界から実際の組織層境界を決定するための処理手段とを有する、プロセッサ。
【請求項２】
前記選択手段は、最小組織境界幅を超える組織境界幅を有する候補組織層境界の中からのみ前記最近候補組織層境界を選択するように適合される、請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項３】
前記組織層境界は深度値であり、前記実際の組織層境界を決定するための手段は、種々の超音波画像に対して選択された前記最近候補組織層境界を平均することに基づく、請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項４】
前記組織層境界は深度値であり、前記実際の組織層境界を決定するための手段は、種々の超音波画像に対して選択された、異なる最近候補組織層境界の相対頻度に基づいて前記実際の組織層境界を決定する、請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項５】
前記実際の組織層境界を決定するための手段は、最も頻繁に生ずる前記最近候補組織層境界を用いることにより、前記実際の組織層境界を決定する、請求項４に記載のプロセッサ。
【請求項６】
前記検出器は、前記深度信号の加重和及び前記深度信号の導関数を閾値処理することにより、超音波画像のための一組の候補組織層境界を検出する、請求項１に記載のプロセッサ。
【請求項７】
体の実際の組織層境界を決定するためのデバイスであって、
体の表面の隣接する位置で２つ以上の超音波画像を取得するためのプローブと、
体の実際の組織層境界を決定するために前記２つ以上の超音波画像を処理するための、請求項１−６のうちいずれか一項に記載のプロセッサとを有する、デバイス。
【請求項８】
前記プローブは、後続する時点で前記２つ以上の超音波画像を取得するように適合され、後続する時点で取得した画像に渡って組織層境界を追跡するための視覚的追跡手段を更に有し、前記視覚的追跡手段は、洗練された実際の組織層境界を推定するように適合される、請求項７に記載のデバイス。
【請求項９】
人の脂肪量及び／又は除脂肪量を推定するためのデバイスであって、
請求項７又は請求項８に記載の体の組織層境界を決定するためのデバイスと、
体の異なる場所で決定された幾つかの実際の組織層境界に基づいて全体の脂肪量及び／又は除脂肪量を推定するための体脂肪推定部とを有する、デバイス。
【請求項１０】
前記体脂肪推定部は、予め決められた定数の加重和、患者の年齢、実際の組織層境界の合計、実際の組織層境界の合計の二乗及び／又は実際の組織層境界の合計の対数を含む式を用いて、全体の脂肪量及び／又は除脂肪量の値を推定する、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
体上の或る位置にプローブを配置するという指示をユーザに提示するためのユーザインタフェースを更に有する、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記取得した超音波画像の相対位置を決定するために、プローブの動作を検出するための手段を更に有する、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１３】
前記プローブの動作を検出するための手段が、体の表面に対して接線方向である、前記プローブの動作を検出する、請求項１２に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記検出された動作の特性を予期された動作の特性と比較するための手段を更に有する、請求項１２又は１３に記載のデバイス。
【請求項１５】
体の表面の隣接する位置で取得された２つ以上の超音波画像から、体の実際の組織層境界を決定するための方法であって、
前記超音波画像を別々に深度信号に変換するステップであって、深度信号は、体における実質的に一定の深度のラインに沿って前記超音波画像のうちの１つの画像の強度を合計することにより得られる、ステップと、
前記超音波画像に対して得られた前記深度信号を閾値処理することにより超音波画像のための一組の候補組織層境界を検出するステップと、
一組の候補組織層境界から、体の表面に最も近い、最近候補組織層境界を選択するステップと、
前記２つ以上の超音波画像のために得られる前記最近候補組織層境界から実際の組織層境界を決定するステップとを有する、方法。
【請求項１６】
脂肪量及び／又は除脂肪量の値を推定するための方法であって、
体の幾つかの位置で請求項１５に記載の方法により実際の組織層境界を決定するステップと、
前記幾つかの実際の組織層境界に基づいて全体の体脂肪値を推定するステップとを有する、方法。
【請求項１７】
コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されたときに、請求項１５に記載の方法のステップを前記コンピュータに実行させることをもたらすためのプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体の実際の組織層境界を決定するためのデバイス及び方法に関する。また、本発明は、体の脂肪量及び／又は除脂肪量に関する総値を推定するためのデバイス及び方法に関する。更に、本発明は、前記方法を実装するためのコンピュータプログラムに関し、前記デバイスで使用するプロセッサに関する。
【背景技術】
【０００２】
個人向けフィットネス器具及び個人向け健康管理の分野において、異なる組織タイプの体の比例的組成を理解することが望ましい。この目的のために、いくつかの主要組織を互いから区別することが必要である。健康的観点から検出するための最も重要な組織は、脂肪量及び除脂肪量、除脂肪体重及び筋肉量、並びに、皮下及び腹腔内脂肪組織における脂肪組織の更なる区別である。体組織における組織層を検出する一般的に用いられるソリューションは、磁気共鳴画像のように家庭の環境において用いられるにはあまりに複雑であるモダリティ、意味のある適切なトレーニングを必要とする水中加重及び皮膚ひだ測定、又は、体内の変化する水分量に対して非常に敏感である生物電気インピーダンスのような意味のあるデータを提供するにはあまりに一貫しないモダリティのいずれかを使用する。更に、これらの技術は、選択された組織の総量を決定することができるに過ぎず、或る組織の"即座の"厚さに対する洞察を提供するものではない。他の技術は、マルチビーム及びマルチフォーカス超音波デバイスを有するいずれかの測定を含むが、これは、大量の処理及び高コストのハードウェアを含むか、又は、組織層がどこにあるべきかについての事前の仮定を行う。人口全体の体組成の膨大なバリエーションのため、斯様な技術は、広く適用され得ない。
【０００３】
超音波デバイスを用いて体脂肪を測定することは、例えば、米国特許第ＵＳ５，９４１，８２５号明細書において開示されている。この方法は、体に超音波パルスを出力し、少なくとも１つの反射距離を測定し、皮下脂肪組織の内と外との境界の間の距離を示すための最短距離を有する少なくとも１つの反射距離を選択することにより、体脂肪を測定し、少なくとも１つの反射距離の選択が、超音波伝送視差を修正する。これはオブジェクトにおける層厚さのより便利で正確な測定を可能にすることが主張されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、体の組織層境界のより正確な測定のための方法および装置を提供することにある。
【０００５】
更なる目的は、体の全体の脂肪量及び／又は除脂肪量を推定するためのデバイス及び方法を提供することにある。
【０００６】
他の目的は、家庭の環境において容易に及び便利に操作され得る脂肪測定デバイスを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様において、体の実際の組織層境界を決定するためのデバイスであって、体の表面の隣接する位置で２つ以上の超音波画像を取得するためのプローブと、前記超音波画像を別々に深度信号に変換するためのコンバータであって、深度信号は、体における実質的に一定の深度のラインに沿って前記超音波画像のうちの１つの画像の強度を合計することにより得られる、コンバータと、前記超音波画像に対して得られた前記深度信号を閾値処理することにより超音波画像のための一組の候補組織層境界を検出するための検出器と、一組の候補組織層境界から、体の表面に最も近い、最近候補組織層境界を選択するための選択手段と、種々の超音波画像のために得られる最近候補組織層境界から実際の組織層境界を決定するための処理手段とを有する、デバイスが示される。
【０００８】
本発明の更なる態様において、体の全体の脂肪量及び／又は除脂肪量を推定するためのデバイスであって、本発明により提案された体の実際の組織層境界を決定するためのデバイスと、体の異なる場所で決定された幾つかの実際の組織層境界に基づいて体の全体の脂肪量及び／又は除脂肪量を推定するための体脂肪推定部とを有する、デバイスが示される。
【０００９】
本発明の更なる態様によれば、対応する方法、前記方法を実装するためのコンピュータプログラム及び前記デバイスで用いるプロセッサが提供される。
【００１０】
本発明の好ましい実施形態は、従属請求項において規定される。請求項に記載された方法及びコンピュータプログラムは、請求項に記載されたデバイスと同様及び／又は同一の、並びに、従属請求項において定義されたものと同様及び／又は同一の好ましい実施形態を有することが理解されるべきである。
【００１１】
この技術の現在既知のデバイスとは異なり、本発明によるデバイスは、体の表面の隣接する位置で２つ以上の超音波画像を取得し、取得された画像上で空間的にコヒーレントな外観を呈する組織層境界を決定するためにこれらの画像を使用する。
【００１２】
位置毎に取得される画像の数は、ユーザがどれくらい速くプローブを動かすかに依存する。例えば、ゆっくり動かす場合、複数の画像が１つの位置で取得され得る。これは、デバイスに含まれる（例えば、コンピュータマウスにおいて用いられる）動作検出手段により検出され得る。典型的に、そのエリアは、測定される必要がある体（部分）を覆うのに十分大きい。
【００１３】
ユーザは、人の表面に沿ってデバイスを動かし、それ故、１つの固定された位置から１つだけの超音波信号又は画像を取得することと比較して、より大きなエリアから超音波画像を得る。これは、組織層境界のより信頼性が高い検出を可能にする。発明者は、ユーザが１つの固定された位置でのみ測定する場合、脂肪の多い層における小さな局所的異常がその位置にあり、デバイスがこれを組織境界と誤って解釈し、それ故、脂肪の多い層の誤った推定をもたらすことを認識した。一方で、本発明によるデバイスによれば、デバイスが体の表面上のエリアに沿って動かされ、幾つかの画像が取得される。局所的異常はアウトライア（outlier）として識別され、正確な推定が得られ得る。幾つかの画像が異なる時点で典型的に取得されるので、前記画像はビデオのフレームとも呼ばれ得る。従って、組織境界のより正確な識別のためのビデオ処理方法を使用することも可能である。
【００１４】
本発明の好ましい実施形態において、選択手段は、最小の組織境界幅を超える組織境界幅を有する候補組織層境界の中からのみ最近候補組織層境界を選択するように適合される。この実施形態によれば、決定されるべき実際の組織層境界が少なくとも或る最小の組織境界幅を有するものとみなされる。候補組織層境界の組織境界幅は、例えば深度信号が閾値より高いピクセルの数を計数することにより決定され得る。
【００１５】
この状況を用いることにより、画像中のノイズ又は小さい異常が組織層境界として誤って検出されないことが保証される。最小の組織境界幅は、予め設定された定数であってもよく、又は、例えば患者の年齢又は体重のような、パラメータに依存してもよい。最小の組織境界幅は、取得された超音波画像の解像度に依存して選択されてもよい。
【００１６】
本発明の好ましい実施形態において、前記最近候補組織層境界は、深度値であり、実際の組織層境界を決定するための前記手段は、種々の超音波画像に対して得られた前記最近候補組織層境界を平均化することに基づく。
【００１７】
本発明の他の好ましい実施形態において、実際の組織層境界を決定するための前記処理手段は、とりわけ最も頻繁に生ずる最近候補組織層境界を用いることにより、種々の超音波画像に対して得られた、異なる最近候補組織層境界の相対頻度に基づいて実際の組織層境界を決定する。超音波画像が異なる隣接する位置で取得されるので、概して、これらの位置に対して決定される深度値は異なるだろう。これらの異なる深度値の平均を使用することは、実際の組織層境界の１つの推定を決定する最も簡素な手段である。このアプローチは、異なる深度値が同じ組織層境界に実際に対応する場合に適切である。しかしながら、幾つかの画像に関して誤った深度値が決定された場合、例えば、画像の幾つかがノイズにより壊されたので、異なる深度値の相対頻度に基づいて実際の組織層境界を決定することが適切である。例えば、２０の超音波画像に関して約３ｃｍの深度値が決定されるが、３つの画像のみに関して１０ｃｍの深度値が決定される場合、１０ｃｍの深度値を却下して、実際の組織層境界を３ｃｍと決定することがより理解できる。
【００１８】
本発明の好ましい実施形態において、検出器は、前記深度信号の加重和及び前記深度信号の導関数を閾値処理することにより、超音波画像のための一組の候補組織層境界を検出する。加重は、閾値処理が導関数信号に対してのみ実行されるようにしてもよい。
【００１９】
例えば高い背景画像強度の場合において、深度信号の導関数は、深度信号自体より情報量が多くてもよい。
【００２０】
本発明の好ましい実施形態において、前記プローブは、後続する時点で２つ以上の超音波画像を取得するように適合され、当該デバイスは、後続する時点で取得された画像に渡って組織層境界を追跡するための視覚的追跡手段を更に有し、前記視覚的追跡手段は、微細な実際の組織層境界を推定するように適合される。
【００２１】
フレーム間の時間的コヒーレンス（又は、連続性）を使用することにより、各フレームでの組織層境界は、より正確に及び確実に検出され得る。例えば、それぞれの個々のフレームに注目すると、恐らく、あまりに多くの不確定要素があり、これは、組織層境界がどこにあるかを決めるには曖昧である。複数のフレーム全体の組織層を追跡することにより、これは、組織層を決定するためにあまり不確かにならないか又は曖昧にならない。一実施形態において、視覚的追跡アルゴリズムは、超音波ビデオにおける組織層の変形を追跡するために使用され得る。フレーム（１...ｔ‐１）での複数の観察は、フレームｔでの組織層を推定／追跡するために用いられ得る。例えば、粒子フィルタリングによれば、組織層検出は、以下のように公式化され得る。
【数１】
0005925215.tif 000002
ここで、ｘｔは、フレームｔでの組織層の状態であり、ｚ１：ｔは、ｔまでのフレーム１での観察である。これは、Michael Isard and Andrew Blake, "CONDENSATION - Conditional Density Propagation for Visual Tracking", International Journal of Computer Vision, 29, 1, 5--28, (1998)において更に詳細に述べられる。定量的測定（例えば、脂肪又は筋肉量のパーセンテージ又は量）は、超音波ビデオから計算され得る。
【００２２】
本発明の他の態様によれば、体の全体の脂肪量及び／又は除脂肪量を推定するデバイスが示される。全体の体脂肪値は、前述したように体の異なる場所で決定された幾つかの実際の組織層境界に基づいて推定され得る。
【００２３】
本発明の好ましい実施形態において、全体の体脂肪値は、予め決められた定数の加重和、人の年齢、実際の組織層境界の合計、実際の組織層境界の合計の二乗、及び／又は、実際の組織層境界の合計の対数を含む式を使用して推定される。測定される場所の数に依存して、体密度（ＢＤ）を推定するための以下の式が、例えば、適用され得る。
ｉ）Jackson & Pollockの手法: "Generalized equations for predicting body density of men", British Journal of Nutrition (1978), 40: 497-504 Cambridge University Press
【数２】
0005925215.tif 000003
0005925215.tif 000004
【数３】
0005925215.tif 000005
ｉｉ）A.W. Sloanの手法：
【数４】
0005925215.tif 000006
ｉｉｉ）Siriらの方法が、体密度（body density）を体脂肪（body fat）に変換するために用いられ得る
【数５】
0005925215.tif 000007
除脂肪量（ＦＦＭ；fat-free mass）は、ＦＦＭ＝体重−ＦＭとして計算され得る。
【００２４】
更なる実施形態において、デバイスは、体上の或る位置にプローブを配置するための指示をユーザに与えるためのユーザインタフェースを有する。この実施形態は、デバイスを操作するのをより容易にし、体の異なる場所で決定された測定が上述した式において正しく用いられることを確かめる。
【００２５】
更なる実施形態において、デバイスは、取得した超音波画像の相対位置を決定するために、プローブの動作、詳細には前記体の表面に対する接線方向であるプローブの動作を検出するための手段を更に有する。取得した超音波画像の相対位置を知ることは、デバイスが、超音波画像が得られたエリアのサイズを知ることを可能にする。この情報は、上述した式の洗練されたバージョンにおいて用いられ得る。代わりに、デバイスは、プローブの誤った配置又は誤った動作を検出し、ユーザに通知してもよい。
【００２６】
更なる実施形態において、デバイスは、前記検出された動作の特性を予期された動作の特性と比較するための手段を更に有する。例えば、プローブがあまりに速く動かされている場合には、デバイスがユーザに通知してもよい。
【００２７】
本発明のこれらの及び他の態様は、以下で述べられる実施形態から明らかになり、これらの実施形態を参照して説明されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】プローブが２枚の組織層を有する体の表面上にどのように配置されるかを示す。
【図２】本発明による実際の組織層境界を推定するためのデバイスの概略ブロック図である。
【図３】本発明による方法のフローチャートである。
【図４】２つの超音波画像、対応する深度信号、候補組織層境界、最近組織層境界及び実際の組織層境界の略図を示す。
【図５Ａ】超音波画像から最近候補組織層境界を得るための処理ステップを示す。
【図５Ｂ】超音波画像から最近候補組織層境界を得るための処理ステップを示す。
【図５Ｃ】超音波画像から最近候補組織層境界を得るための処理ステップを示す。
【図５Ｄ】超音波画像から最近候補組織層境界を得るための処理ステップを示す。
【図５Ｅ】超音波画像から最近候補組織層境界を得るための処理ステップを示す。
【図５Ｆ】超音波画像から最近候補組織層境界を得るための処理ステップを示す。
【図５Ｇ】超音波画像から最近候補組織層境界を得るための処理ステップを示す。
【図６】本発明による全体の体脂肪値を推定するためのデバイスの概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
図１は、人の体１４の表面１２上に配置されるプローブ１０の例を示す。体は、組織層境界２０により分離される第１及び第２の組織層１６，１８を有する。第１の組織層１６は脂肪が多く、第２の組織層１８は幾つかの他の組織（例えば筋肉）である。超音波プローブ１０は、超音波２６を出力し、反射された超音波２８を受信するための多数の要素２４を有するトランスデューサ２２を有する。超音波は、主に組織層境界２０から、又は、局所的組織異質３０から反射され得る。通常、出力された超音波２６の小さいパーセンテージだけが反射され、従って、超音波は、体内のより深くに配置される組織層境界２０又は組織異質３０からも反射される。矢印３２は、深度を増大する方向を示す。トランスデューサ２２の要素２４は、二次元画像を計算する再構成ユニット３４に接続される。
【００３０】
図１は、再構成ユニット３４がプローブ１０上に配置されることを示す。しかしながら、概して、これは、プローブ１０の外側に配置されてもよい。明示的に示されてないが、再構成ユニット３４は、ノイズ除去手段（例えばフィルタリング又はOtsu閾値処理を実行するように適合されるノイズ除去処理法手段）を有してもよいことが理解される。
【００３１】
ユーザは、体１４の表面１２に対する接線方向、及び、図１の平面に対する直交線である方向３８に沿ってプローブ１０を動かし得る。例えば、ユーザは、腹部の脂肪層の完全な測定を得るために、ユーザの腹部に沿ってプローブ１０をゆっくり動かし得る。プローブ１０は、斯様な接線方向動作を検出し得る動作検出手段４０を有する。検出手段４０は、例えば対応するフォト検出器を有するＬＥＤ又はレーザーを用いて、コンピュータマウスにおいて用いられる検出手段と同様に設計され得る。超音波プローブの方向を決定するために、プローブは、方向センサ４２を更に有する。ユーザが体１４の表面１２に沿って超音波プローブを動かす一方で、プローブは連続的に画像３６を取得する。画像３６は、それ故、体１４の表面１２上の隣接する位置に対応する。画像は、典型的には２Ｄであるが、三次元画像ボリュームであってもよい。複数の画像３６は、時々、超音波ビデオのフレームとも呼ばれる。
【００３２】
図２は、本発明によるデバイス８の概略ブロック図を示し、図３は、対応する方法のフローチャートを示す。
【００３３】
第１のステップＳ１０において、プローブ１０は、体１４の表面１２上に配置される。
【００３４】
ステップＳ１２において、画像３６は、プローブ１０によって取得される。
【００３５】
ステップＳ１４において、コンバータ４４は、体内の基本的に一定の深度に対応するラインに沿って画像３６の強度を合計することにより、これらの画像のいくつかを深度信号４６に変換する。
【００３６】
ステップＳ１６において、検出器４８は、候補組織層境界５０を検出するために、深度信号４６の閾値処理を用いる。
【００３７】
ステップ２０において、選択手段５２は、一組の斯様な候補組織層境界５０から、体１４の表面１２に最も近い、最近候補組織層境界５４を選択する。
【００３８】
ステップＳ２０において、処理手段５６は、種々の画像３６に対して選択された前記最近候補組織層境界から実際の組織層境界５８を決定する。
【００３９】
ステップＳ２２において、実際の組織層境界５８がディスプレイ６０上に表示される。ディスプレイ６０に加えて、デバイス８は、例えば組織層測定の環境を変えるための、ユーザインタフェースを有してもよい。
【００４０】
図４は、実際の組織層境界５８が２Ｄ超音波画像３６からどのように決定されるかについての略図を示す。画像３６は、体１４内の等しい深度に対応するラインに沿って合計される。この変換ステップ４４は、２つの深度信号４６をもたらす。深度信号４６は、横軸が体１４の範囲内で深度を増大させることに対応するプロットとして図面に示される。縦軸は、合計された強度のより高い値に対応する。閾値６２は、破線によって示される。深度信号４６の値が閾値６２より高い場合、候補組織層境界５０はこの位置で検出される。閾値６２の値は、固定されたプリセット値であってもよく、又は、画像３６における全体の平均強度に依存してもよい。例えば、閾値６２は、体の範囲内の一定の深度に対応する１本のラインの平均強度の１０倍として設計され得る。
【００４１】
双方の画像３６に関して、２つの候補組織層境界５０ａ，５０ｂが識別される。第１の候補組織層境界５０ａは、体の表面に対してより近いが、第２の候補組織層境界５０ｂより小さい幅を有する。これは、必要とされる最小幅６４より小さいので拒絶され、最近候補組織層境界５４は、残りの候補組織層境界５０の中からのみ選択される（この場合においては第２の候補組織層境界５０ｂ）。
【００４２】
処理手段５６は、最も頻繁に生ずる最近候補組織層境界値５４を選択することにより、実際の組織層境界５８を決定する。幾つかの深度値５４が同じ頻度で発生する場合、これらの値の平均が実際の組織層境界値５８として選ばれる。
【００４３】
図５Ａは、取得した超音波画像３６を示す。深度３２を増大させる方向は画像の上から下までである。即ち、画像の上部は体１４の表面１２に対応する。画像は矩形の寸法を有するが、原理上、他の画像寸法も可能である。画像は、組織層境界２０により第２の組織層１８から分離される脂肪層１６を示す。
【００４４】
図５Ｂは、Otsu閾値処理を用いて実行されるノイズ除去処理の後の同じ超音波画像３６を示す。また、図５Ａ及び５Ｂで示されるものは、体１４内の一定の深度に対応するライン６６の例である。
【００４５】
図５Ｃは、水平ライン６６全体のノイズを除去された画像３６を合計することにより得られる深度信号４６を示す。増大する深度３２の方向は、左から右に水平にプロットされる。
【００４６】
図５Ｄは、図５Ｃの深度信号の導関数を示す。導関数は、この場合には、数学的導関数の絶対値として計算される。即ち、これは、正値だけを含む。
【００４７】
図５Ｅは、深度信号及び派生的な深度信号の合計を閾値処理することにより検出される候補組織層境界を示す。その後、アウトライア削除処理が、例えば中間のフィルタリングを適用することにより、僅かなライン（深度信号上のデータポイント）に渡ってのみ広がる候補を除去するために生ずる。プローブ１０と体１４の表面１２との間の界面において、超音波反射２８が生ずる。これは図５Ａにおいては見えないが、原理上、これが画像３６の上側部分（体の表面の近くのエリアに対応する）において高強度をもたらし得ることは明らかである。これらが最近候補組織層境界５４として誤って識別されない予防措置がとられることが理解される。例えば、画像３６の第１の２本のラインは、最近候補組織層境界検出から除外され得る。これは、プローブ１０と体１４の表面１２との間の超音波反射による誤った検出を回避するための工学トリックである。概ね、これは、プローブ１０と体１４の表面１２との間に超音波反射があるかどうかを見るために、画像３６の最初のいくつかのラインを調べることにより行われ得る。
【００４８】
図５Ｆは、最小組織境界幅６４を超える組織境界幅を有する、生ずる候補組織層境界６８を示す。
【００４９】
図５Ｇは、選択手段により選択された最近候補組織層境界５４を示す。
【００５０】
最近候補組織層境界の検出は、隣接する位置から取得される超音波画像３６のための類似の手段において実行される。このように、取得した超音波画像３６ごとに、最近候補組織層境界が決定され得る。代わりに、上述の変換、検出及び選択は、取得した画像のサブセットにのみ（例えば、これらの間に少なくとも或る最小距離を有する表面上の位置から取得された画像に対してのみ）に適用されてもよい。
【００５１】
図６は、体の脂肪量及び／又は除脂肪量を推定するためのデバイス７０の一実施形態の例を示す。体脂肪推定部７２は、実際の組織層境界を決定するためのデバイス８により決定される実際の組織層境界値５８を用いる。決定された実際の組織層境界５８は、ユーザインタフェース７４上に示され得る。また、ユーザインタフェース７４は、測定処理に関する更なる情報を供給し、デバイス７０を用いる方法、例えば、どこにプローブを配置するべきか、及び、これをどのように動かすべきか、に関する指示をユーザに与える。ユーザインタフェースは、（タッチ）スクリーン、ＬＥＤ、専用のボタン及び／又はラウドスピーカを有してもよい。ユーザは、ユーザインタフェース７４を介してデバイス７０に情報を供給してもよい。例えば、ユーザは、例えば他の人の間の患者の年齢及び性別のような、追加のデータを入力し得る。更に、ユーザは、例えば３つ、５つ又は７つの場所で測定を実行したいかどうかを示し得る。この選択に基づいて、体脂肪推定部７２は、適切な式を用いるだろう。最終的に、ユーザインタフェース７４は、推定された脂肪量及び／若しくは除脂肪量又は推定された体密度を示す。
【００５２】
本発明が図面及び前述の説明において示され、詳述された一方で、斯様な図例および説明は、例示又は単なる例であり、限定するものではないものとみなされるべきである。本発明は、開示された実施形態に限定されるものではない。開示された実施形態に対する他のバリエーションは、図面、開示及び添付の特許請求の範囲の研究から、当業者によって理解され、実施され得る。
【００５３】
請求項において、"有する"という用語は他の要素又はステップを除外するものではなく、単数表記は複数を除外するものではない。単一の要素又は他のユニットが請求項に記載された幾つかのアイテムの機能を実現してもよい。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有効に用いられ得ないことを示すものではない。
【００５４】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又は、それの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体のような適切な媒体上に格納／分配されてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを経たような他の形式において分配されてもよい。
【００５５】
請求項中のいかなる参照符号も、その範囲を限定するものとして解釈されるべきでない。
【図１】
0005925215.tif 000008
【図２】
0005925215.tif 000009
【図３】
0005925215.tif 000010
【図４】
0005925215.tif 000011
【図５Ａ】
0005925215.tif 000012
【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図５Ｆ】
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【図５Ｇ】
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【図６】
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