(57)【要約】【課題】被検者の生体内組織層の境界を精度よく検出すること。【解決手段】超音波測定装置１において、属性情報取得部５５は、被検者に関する身体属性値を取得する。超音波測定部２は、被検者の生体表面から生体内部に向けて超音波を発信し、この超音波の反射波を受信して反射波データを生成する。境界検出部５６は、反射波データを解析して生体内組織層の境界を検出するための複数の検出プログラム６２１，６２３のうちの被検者に関する身体属性値に対応する検出プログラムに従って、反射波データから被検者の生体内組織層の境界を検出する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者に関する身体属性値を取得する属性値取得部と、
前記被検者の生体表面から生体内部に向けて超音波を発信し、当該超音波の反射波を受信して反射波データを生成する超音波測定部と、
前記反射波データを解析して生体内組織層の境界を検出するための複数の検出プログラムのうちの、前記属性値取得部によって取得された身体属性値に対応する検出プログラムに従って、前記反射波データから前記被検者の前記生体内組織層の境界を検出する境界検出部と、
を備える超音波測定装置。
【請求項２】
前記検出プログラムは、前記生体表面からの深さ方向の範囲を設定パラメータとし、当該深さ方向の範囲内で前記反射波の信号強度変化を解析して前記境界を検出するプログラムであり、
前記身体属性値に基づいて、前記深さ方向の範囲を決定する範囲決定部を更に備え、
前記境界検出部は、前記範囲決定部によって決定された範囲を前記属性値取得部によって取得された身体属性値に対応する検出プログラムの前記設定パラメータとして用いる、
請求項１に記載の超音波測定装置。
【請求項３】
前記境界検出部は、前記境界として皮下脂肪層と筋肉層との境界を検出する、
請求項１または２に記載の超音波測定装置。
【請求項４】
前記境界検出部は、前記境界として筋肉層と当該筋肉層の下層領域との境界を検出する、
請求項１〜３の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項５】
前記境界検出部の検出結果に基づいて、前記被検者の皮下脂肪層の厚みを測定する厚み測定部を更に備えた請求項１〜４の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項６】
前記境界検出部の検出結果に基づいて、前記被検者の筋肉層の厚みを測定する厚み測定部を更に備えた請求項１〜５の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項７】
前記属性値取得部によって取得された身体属性値に対応する予め定められた前記厚みの期待値範囲に、前記厚み測定部により測定された厚みが含まれているか否かに基づいて、前記境界検出部が用いた検出プログラムの適用良否を判定する適用良否判定部を更に備えた請求項５または６に記載の超音波測定装置。
【請求項８】
被検者に関する身体属性値を取得することと、
前記被検者の生体表面から生体内部に向けて超音波を発信し、当該超音波の反射波を受信して反射波データを生成することと、
前記反射波データを解析して生体内組織層の境界を検出するための複数の検出プログラムのうちの、前記身体属性値に対応する検出プログラムに従って前記生体内組織層の境界を検出することと、
を含む超音波測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波測定により生体内組織を測定する超音波測定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、生体表面から生体内部に向けて超音波を発信し、その反射波を受信する超音波測定において、反射波の信号強度に基づいて生体内組織の境界を検出する技術が知られている。例えば、特許文献１には、Ａモード像のピーク値検出を行って脂肪層と他層との境界を検出する技術が開示されている。また、特許文献２には、Ｂモード像を解析することによって皮下脂肪層と筋肉層との境界を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平４−２３１９４５号公報
【特許文献２】特開平５−１７６９２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１や特許文献２の技術のように、脂肪層や筋肉層といった生体内組織層の境界を検出する技術は公知であり、様々な手法が開示されている。しかしながら、生体内組織の厚みは被検者によって異なり、この厚みの違い等によって、境界が存在する位置に現れるＡモード像やＢモード像の特徴が異なる場合があった。このため、従来の境界検出技術の１つを画一的かつ万能的に利用することは困難であり、被検者によっては生体内組織の境界を適正に検出できない場合があった。
【０００５】
本発明は、こうした事情を鑑みて考案されたものであり、被検者の生体内組織層の境界を精度よく検出することができる新たな手法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上の課題を解決するための第１の発明は、被検者に関する身体属性値を取得する属性値取得部と、前記被検者の生体表面から生体内部に向けて超音波を発信し、当該超音波の反射波を受信して反射波データを生成する超音波測定部と、前記反射波データを解析して生体内組織層の境界を検出するための複数の検出プログラムのうちの、前記属性値取得部によって取得された身体属性値に対応する検出プログラムに従って、前記反射波データから前記被検者の前記生体内組織層の境界を検出する境界検出部と、を備えた超音波測定装置である。
【０００７】
また、別形態として、被検者に関する身体属性値を取得することと、前記被検者の生体表面から生体内部に向けて超音波を発信し、当該超音波の反射波を受信して反射波データを生成することと、前記反射波データを解析して生体内組織層の境界を検出するための複数の検出プログラムのうちの、前記身体属性値に対応する検出プログラムに従って前記生体内組織層の境界を検出することと、を含む超音波測定方法を構成することができる。
【０００８】
第１の発明および別形態によれば、複数の検出プログラムの中から被検者に関する身体属性値に応じた検出プログラムを選択的に用い、生体内組織層の境界を検出することができる。したがって、被検者の生体内組織層の境界を精度よく検出することができる。
【０００９】
第２の発明は、前記検出プログラムは、前記生体表面からの深さ方向の範囲を設定パラメータとし、当該深さ方向の範囲内で前記反射波の信号強度変化を解析して前記境界を検出するプログラムであり、前記身体属性値に基づいて、前記深さ方向の範囲を決定する範囲決定部を更に備え、前記境界検出部は、前記範囲決定部によって決定された範囲を前記属性値取得部によって取得された身体属性値に対応する検出プログラムの前記設定パラメータとして用いる、第１の発明の超音波測定装置である。
【００１０】
第２の発明によれば、被検者の身体属性値に基づいて生体表面からの深さ方向の範囲が決定されて、当該範囲内で生体内組織層の境界を検出することができるため、境界の検出精度の向上を図ることができる。
【００１１】
第３の発明は、前記境界検出部は、前記境界として皮下脂肪層と筋肉層との境界を検出する、第１または第２の発明の超音波測定装置である。
【００１２】
第４の発明は、前記境界検出部は、前記境界として筋肉層と当該筋肉層の下層領域との境界を検出する、第１〜第３の何れかの発明の超音波測定装置である。
【００１３】
第３の発明によれば、皮下脂肪層と筋肉層との境界を精度よく検出することができる。また、第４の発明によれば、筋肉層と当該筋肉層の下層領域との境界を精度よく検出することができる
【００１４】
第５の発明は、前記境界検出部の検出結果に基づいて、前記被検者の皮下脂肪層の厚みを測定する厚み測定部を更に備えた第１〜第４の何れかの発明の超音波測定装置である。
【００１５】
第５の発明によれば、検出した生体内組織層の境界を用いて皮下脂肪層の厚みを測定できるので、被検者の皮下脂肪層の厚みを高精度に測定することができる。
【００１６】
第６の発明は、前記境界検出部の検出結果に基づいて、前記被検者の筋肉層の厚みを測定する厚み測定部を更に備えた第１〜第５の何れかの発明の超音波測定装置である。
【００１７】
第６の発明によれば、検出した生体内組織層の境界を用いて筋肉層の厚みを測定できるので、被検者の筋肉層の厚みを高精度に測定することができる。
【００１８】
第７の発明は、前記属性値取得部によって取得された身体属性値に対応する予め定められた前記厚みの期待値範囲に、前記厚み測定部により測定された厚みが含まれているか否かに基づいて、前記境界検出部が用いた検出プログラムの適用良否を判定する適用良否判定部を更に備えた第５または第６の発明の超音波測定装置である。
【００１９】
第７の発明によれば、測定された皮下脂肪層や筋肉層の厚みが被検者の身体属性値に対応する期待値範囲内の場合は境界検出に用いた検出プログラムが適切であり、期待値範囲外であれば適切でないといった判定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】超音波測定装置の適用例を示す図である。
【図２】Ｂモード像（ａ）と、このＢモード像に対応するＡモード像（ｂ）を示す図。
【図３】トレーニング上級者のＢモード像（ａ）と、このＢモード像に対応するＡモード像の一部分（ｂ）を示す図。
【図４】平均的な被検者のＢモード像（ａ）と、このＢモード像に対応するＡモード像の一部分（ｂ）を示す図。
【図５】超音波測定装置の主要な機能構成例を示すブロック図。
【図６】被検者属性情報テーブルのデータ構成例を示す図。
【図７】統計モデルのデータ構成例を示す図。
【図８】統計モデルの作成原理を説明する図。
【図９】測定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】測定結果画面の一例を示す図である。
【図１１】変形例における検出プログラムの種類を示す図である。
【図１２】他の変形例における測定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】他の変形例における処理部の構成例を説明するブロック図である。
【図１４】他の変形例における測定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本発明の超音波測定装置および超音波測定方法を実施するための一形態について説明する。なお、以下説明する実施形態によって本発明が限定されるものではなく、本発明が適用可能な形態が以下の実施形態に限定されるものでもない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付す。
【００２２】
［概要］
図１は、本実施形態における超音波測定装置１の適用例を示す図である。本実施形態の超音波測定装置１は、超音波測定を利用して測定対象の被検者の脂肪層や筋肉層といった生体組織層の厚みを測定するものであり、超音波プローブ３と、本体装置５とを備える。
【００２３】
生体組織層の厚みを測定する際には、超音波プローブ３を被検者に接触させる。超音波測定装置１は、この超音波プローブ３により生体表面から生体内部に向けて超音波パルスを発信し、被検者の生体内部で反射した超音波の反射波を受信する。そして、受信した反射波を増幅・信号処理することにより、反射波データとしていわゆるＡモード、Ｂモード、Ｍモード、カラードップラーといった各表示モードの画像を取得する。
【００２４】
ここで、Ａモードは、第１軸を生体表面内の測定位置からの深さ方向の距離とし、第２軸を反射波の信号強度として、反射波の振幅（Ａモード像）を表示する表示モードである。また、Ｂモードは、生体表面位置を走査させながら得た反射波振幅（Ａモード像）を輝度値に変換することで可視化した生体内構造の二次元画像（Ｂモード像）を表示する表示モードである。
【００２５】
本実施形態では、フィットネスクラブでの超音波測定装置１の利用を想定しており、超音波測定装置１は、例えば、被検者の腹部を測定部位として定期的に超音波測定を行い、反射波データを生成する。そして、超音波測定装置１は、取得した反射波データを用いて皮下脂肪層の厚み（皮下脂肪厚）および腹直筋組織層の厚み（腹直筋組織厚）を測定し、測定結果を表示処理することでトレーニングの達成度を被検者に提示する。
【００２６】
具体的には、図１に示すように、毎回同じ位置において超音波測定を行って反射波データを生成するために、最初の測定時において測定位置にマークＭ１１を付す。マーキングは、腹直筋の解剖学的位置に基づき行う。そして、図１中に一点鎖線で示すように、測定は、マークＭ１１を目印にして超音波プローブ３を被検者の腹部に接触させ、モニタ表示されるＢモード画像を適宜見る等して超音波プローブ３の位置を各生体組織層の境界が鮮明な位置に微調整して行う。なお、測定位置を、例えば臍の位置を基準に拳や手指の長さを用いて特定することとして、マークＭ１１のマーキングを省略することとしてもよい。
【００２７】
図２（ａ）は、Ｂモード像として取得される腹部の断層画像の一例を示す図である。また、図２（ｂ）は、図２（ａ）のＢモード像に対応するＡモード像を示す図であり、このＡモード像は、図２（ａ）中に白色の破線で示すラインＬ２１上の反射波振幅に相当する。図２中上側が生体表面側であり、図２（ａ）では、断層画像内の皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界Ｂ２１を一点鎖線で、腹直筋組織層とその下層領域（腹腔）との境界Ｂ２３を二点鎖線でそれぞれ囲って示している。
【００２８】
ここで、各境界Ｂ２１，Ｂ２３は、対応するＡモード像中で所定形状の波形Ｐ２１，Ｐ２３となって現れる。したがって、Ａモード像を解析し、波形Ｐ２１，Ｐ２３の出現位置を探索する手順を定めた検出プログラムを予め用意しておき、この検出プログラムに従ってＡモード像を解析すれば、各境界Ｂ２１，Ｂ２３の位置（境界位置）を検出することができる。超音波測定装置１は、前述のようにして各境界Ｂ２１，Ｂ２３の境界位置を検出した上で、生体表面から境界Ｂ２１までの深さ方向の距離Ｔ２１を皮下脂肪厚とし、各境界Ｂ２１，Ｂ２３間の深さ方向の距離Ｔ２３を腹直筋組織厚（筋肉層の厚み）として測定する。
【００２９】
ところで、皮下脂肪厚や筋肉組織厚などの生体内構造は、被検者によって異なる。例えば、日頃トレーニングを行っていない被検者の場合、トレーニング達成度の高い被検者と比べると皮下脂肪層は厚く、腹直筋組織層は薄い場合が多い。したがって、生体内構造の状態に応じて、各境界位置として検出される波形の出現位置は当然に異なり、超音波信号の受信波形の特徴（形状）も異なる。
【００３０】
図３（ａ）は、トレーニング達成度の高い被検者（トレーニング上級者）の断層画像を示す図であり、図３（ｂ）は、図３（ａ）の断層画像に対応するＡモード像の一部分、具体的には、皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界を含む部分を拡大した図である。一方、図４（ａ）は、日頃トレーニングを行っていない各生体組織層の厚みが平均的な被検者の断層画像を示す図であり、図４（ｂ）は、図４（ａ）の断層画像に対応するＡモード像の同様の部分を拡大した図である。通常、図３（ａ）に示すトレーニング上級者の皮下脂肪厚Ｔ３１は図４（ａ）に示す平均的な被検者の皮下脂肪厚Ｔ４１に比べて薄く、トレーニング上級者の腹直筋組織厚Ｔ３３は平均的な被検者の腹直筋組織厚Ｔ４３に比べて厚い。そして、図３（ｂ）に示すトレーニング上級者の場合では、皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界周辺で切り取った反射波振幅（信号強度変化）の外形は完全な山形ではなく値も緩やかに変化しているのに対し、図４（ｂ）に示す平均的な被検者の場合では、比較的急峻な山形を描いている。
【００３１】
このように、被検者の生体内構造の違いによって各境界を示す信号強度変化波形の特徴も異なることから、全ての被検者に同じ検出プログラムを一様に適用したのでは、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を高精度に測定できない場合があった。この問題は、腹直筋組織層とその下層領域との境界についても同様に生じ得る問題であった。一方、該当する波形を探索する範囲については、Ａモード像の深さ方向の全域を対象とするのでは似た波形を誤検出する事態が生じ得るし、範囲を限る場合は、どのようにして境界毎の探索範囲を決定するのかが問題となる。
【００３２】
そこで、本実施形態では、境界毎の探索範囲（Ａモード像の深さ方向の範囲）を設定パラメータの１つとして入力し、各探索範囲内のＡモード像に基づいて該当する波形の出現位置を個別に探索して各境界位置を検出・出力する検出プログラムを予め２種類用意しておく。具体的には、平均的な被検者の腹部の生体内構造を想定して図４（ｂ）に示す波形等を探索する平均的被検者用の検出プログラムと、トレーニング上級者の被検者の腹部の生体内構造を想定して図３（ｂ）に示す波形等を探索するトレーニング上級者用の検出プログラムとを用意しておく。加えて、フィットネスクラブの会員情報として登録される被検者の身体属性値と適用すべき検出プログラム（以下、「適用検出プログラム」という）とを関連付けるための識別モデルと、前述の身体属性値と境界毎の探索範囲とを関連付けるための統計モデルとを作成しておく。そして、実際に皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を測定するにあたっては、被検者の身体属性値に基づいて、識別モデルを用いて適用検出プログラムを、統計モデルを用いて境界毎の探索範囲をそれぞれ決定する。
【００３３】
［機能構成］
図５は、超音波測定装置１の主要な機能構成例を示すブロック図である。図５に示すように、超音波測定装置１の本体装置５は、操作部５１と、画像表示部５２と、処理部５３と、記憶部６０とを備え、この本体装置５が超音波送受信部３０と接続されて構成される。
【００３４】
超音波送受信部３０は、図１の超音波プローブ３に内蔵されるものであり、送信部３１は、処理部５３の送受信制御部５４２から入力されるパルス電圧で超音波を発信する。そして、受信部３３は、送信部３１によって発信された超音波が被検体の生体内で反射した反射波を受信して反射波信号に変換し、送受信制御部５４２に出力する。
【００３５】
操作部５１は、ボタンスイッチやレバースイッチ、ダイヤルスイッチ等の各種スイッチ、タッチパネル、トラックパッド、マウス等の入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた操作信号を処理部５３に出力する。
【００３６】
画像表示部５２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＥＬディスプレイ（Electroluminescence display）等の表示装置によって実現されるものであり、処理部５３の表示画像生成部５８から入力される表示信号に基づいて各種画面を表示する。この画像表示部５２には、Ａモード像や、Ｂモード像である断層画像、測定した被検者の皮下脂肪厚および腹直筋組織厚等が表示される。
【００３７】
処理部５３は、超音波測定装置１の各部を統括的に制御する制御装置および演算装置であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphic Processing Unit）等のマイクロプロセッサーや、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリー等で実現される。この処理部５３は、超音波測定制御部５４と、属性値取得部としての属性情報取得部５５と、境界検出部５６と、生体組織厚測定部５７と、表示画像生成部５８とを備える。なお、処理部５３を構成する各部は、専用のモジュール回路等のハードウェアで構成することとしてもよい。
【００３８】
超音波測定制御部５４は、駆動制御部５４１と、送受信制御部５４２と、受信合成部５４３とを含み、超音波測定を統合的に制御する。この超音波測定制御部５４は、超音波送受信部３０とともに超音波測定部２を構成し、この超音波測定部２によって超音波測定が実現される。
【００３９】
駆動制御部５４１は、超音波送受信部３０からの超音波パルスの発信タイミングを制御し、送信制御信号を送受信制御部５４２に出力する。
【００４０】
送受信制御部５４２は、駆動制御部５４１からの送信制御信号に従ってパルス電圧を発生させて送信部３１に出力する。その際、送信遅延処理を行って各超音波振動子へのパルス電圧の出力タイミングの調整を行う。また、送受信制御部５４２は、受信部３３から入力された反射波信号の増幅やフィルター処理を行い、処理結果を受信合成部５４３に出力する。
【００４１】
受信合成部５４３は、必要に応じて遅延処理等を行っていわゆる受信信号のフォーカスに係る処理等を実行して反射波データを生成する。
【００４２】
属性情報取得部５５は、測定対象の被検者の身体属性値を取得する。
【００４３】
境界検出部５６は、反射波データ（例えばＡモード像）に基づいて皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界（境界位置）を検出するとともに、腹直筋組織層とその下層領域との境界（境界位置）を検出する。この境界検出部５６は、適用検出プログラム決定部５６１と、範囲決定部としてのパラメータ決定部５６２とを含む。
【００４４】
生体組織厚測定部５７は、境界検出部５６によって検出された各境界位置に基づいて皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を測定する。
【００４５】
表示画像生成部５８は、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定結果を測定結果画面として表示するための表示画像を生成する。例えば、表示画像生成部５８は、Ｂモード像として得られた断層画像上に境界検出部５６によって検出された各境界位置を合成する処理等を行う。
【００４６】
記憶部６０は、ＩＣメモリーやハードディスク、光学ディスク等の記憶媒体により実現されるものである。この記憶部６０には、超音波測定装置１を動作させ、この超音波測定装置１が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め記憶され、あるいは処理の都度一時的に記憶される。
【００４７】
この記憶部６０には、処理部５３を超音波測定制御部５４、属性情報取得部５５、境界検出部５６、生体組織厚測定部５７、表示画像生成部５８として機能させ、測定処理（図９を参照）を実行するための測定プログラム６１が記憶されるとともに、検出プログラム（平均的被検者用）６２１および検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３の２種類の検出プログラムが記憶される。
【００４８】
また、記憶部６０には、データとして、被検者属性情報テーブル６３と、識別モデル６４と、統計モデル６５と、測定結果データ６６とが記憶される。
【００４９】
被検者属性情報テーブル６３は、フィットネスクラブの利用者として会員登録された被検者の身体属性値を属性情報として記憶する。図６は、被検者属性情報テーブル６３のデータ構成例を示す図である。図６に示すように、被検者属性情報テーブル６３は、個々の被検者に固有に割り当てられる個人ＩＤと対応付けて、会員登録時に入力される性別や年齢、身長、体重、ＢＭＩ（ボディマス指数）、基礎代謝等の各身体属性値が設定されたデータテーブルである。各身体属性値は、フィットネスクラブに新規に通う被検者が会員登録に際して顧客情報として入力し、トレーニングの過程で随時更新する値や、この値に基づいて所定の算出式を用いて算出した値等として収集することができる。
【００５０】
なお、身体属性値は、例示したものに限定されるものではなく、超音波測定装置１の適用場面に応じて適宜設定してよい。例えば、本実施形態のように、フィットネスクラブでの利用を想定している場合に考えられる他の値としては、例えば、内臓脂肪レベル、骨格筋率、体年齢等が挙げられる。これらの値については、例えば、トレーニングの開始前に市販のヘルスメーター等を用いて測定し、測定値を入力する等することで収集できる。
【００５１】
識別モデル６４は、予め公知のサポートベクターマシン（ＳＶＭ）等の判別器を用いた学習処理を行って作成した判別式である。例えば、フィットネスクラブの従業員や会員等を対象にキャリパー等の測定機器を用いて皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の真値（実測値）を収集するとともに、検出プログラム（平均被検者用）６２１および検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３をそれぞれ適用することで皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定値を収集する。そして、検出プログラム６２１，６２３毎に真値と測定値との誤差を算出して、より誤差の小さい検出プログラム６２１，６２３を特定しておく。加えて、対象者の各身体属性値を収集する。そして、これらの、収集した各身体属性値、真値、測定値、誤差が小さい方として特定された検出プログラム６２１，６２３を識別するためのラベル値（例えば１が検出プログラム（平均用）６２１を表し、−１が検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３を表すこととする）それぞれを互いに関連付けたデータベースを作成しておく。そして、このデータベースに登録された各身体属性値の組合せと１または−１のラベル値との関連付けに基づいて、入力値を各身体属性値、出力値をラベル値とする判別式を算出する。この判別式は、次式（１）で表わされる。次式（１）において、ｋ１，ｋ２，・・・は身体属性値である。
ｙ＝ｆ（ｋ１，ｋ２，・・・）      ・・・（１）
【００５２】
ＳＶＭについてより具体的に説明すると、ＳＶＭは、線形入力素子を利用してパターン識別器を構成する手法である。上記のデータベースに登録された各身体属性値の組合せと１または−１のラベル値との関連付けを学習する手法とも言え、各身体属性値による多次元座標において、ラベル値が１の各身体属性値の範囲と、ラベル値が−１の各身体属性値の範囲との境界を導出する手法である。
【００５３】
この識別モデル６４によれば、測定対象の被検者の身体属性値から、検出誤差の少ない検出プログラムを特定することができる。なお、判別器としては、ＳＶＭに限らず、ニューラルネットワークやＡｄａＢｏｏｓｔ法によるもの等を適宜採用してよい。
【００５４】
図５に戻り、統計モデル６５は、例えば、各身体属性値またはその値幅の組合せと対応付けて、境界毎の探索範囲と、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の期待値範囲とを設定したデータテーブルとして予め作成される。図７は、統計モデル６５として記憶部６０に記憶されるデータテーブルのデータ構成例を示す図である。この統計モデル６５は、上記したデータベースを用いて予め作成される。
【００５５】
図８は、統計モデル６５の作成原理を説明する図であり、図８（１）では、データベース化された皮下脂肪厚の真値と腹直筋組織厚の真値との数値関係をプロットして示している。一方、図８（２）では、図８（１）に示す各プロットのうち、対応する身体属性値の１つである性別が男性であり、年齢が３０代であるプロットＰ５１を他のプロットＰ５３と異なる表示形態で示している。図８（２）に示すように、性別を男性、年齢を３０代に限定してプロットＰ５１を抽出すれば、上記したデータベースを参照することで、例えば、皮下脂肪厚（真値）の平均値が１９．９［ｍｍ］（標準偏差１０．２）であり、腹直筋組織厚（真値）の平均値が筋組織厚平均１２．７［ｍｍ］（標準偏差２．１）であるといった累積分布を求めることができる。
【００５６】
以上のようにして求めた累積分布からは、身体属性値またはその値幅の組合せ（例えば、性別が男性で年齢が３０代）に応じた皮下脂肪厚（真値）および腹直筋組織厚（真値）のばらつき範囲を皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の期待値範囲として特定でき、特定した期待値範囲から境界毎の探索範囲を定めることが可能である。統計モデル６５は、これら皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の期待値範囲と境界毎の探索範囲とを、身体属性値またはその値幅の全ての組合せを想定して設定することによって作成できる。この統計モデル６５によれば、測定対象の被検者の身体属性値から、各境界位置が存在し得る探索範囲を特定することができる。
【００５７】
図５に戻り、測定結果データ６６は、被検者毎に皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定結果を、測定日時と対応付けた履歴として記憶する。
【００５８】
［処理の流れ］
図９は、測定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、処理部５３が記憶部６０から測定プログラム６１を読み出して実行することで実現できる。超音波測定装置１は、図９の処理手順に従って処理を行うことで超音波測定方法を実施する。
【００５９】
図９に示すように、測定処理では、処理部５３は先ず、測定対象の被検者が新規会員か否かを判定する。登録済みの会員であれば（ステップＳ１：ＮＯ）、ステップＳ５に移行する。一方、新規会員の場合は（ステップＳ１：ＹＥＳ）、処理部５３は、各身体属性値の入力操作を受け付ける。そして、この新規会員の被検者に個人ＩＤを割り当て、入力された各身体属性値と対応付けたレコードを被検者属性情報テーブル６３に追加して該当する被検者の各身体属性値を登録する（ステップＳ３）。
【００６０】
続くステップＳ５では、超音波測定部２が超音波測定を行い、反射波データを生成する。
【００６１】
続いて、境界検出部５６が、被検者属性情報テーブル６３を参照し、測定対象の被検者の各身体属性値を読み出して取得する（ステップＳ７）。そして、適用検出プログラム決定部５６１が、識別モデル６４として記憶部６０に記憶されている上記式（１）の判別式にステップＳ７で取得した各身体属性値を代入し、求まるラベル値（１または−１）に従って適用検出プログラムを検出プログラム（平均的被検者用）６２１または検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３として決定する（ステップＳ９）。
【００６２】
また、パラメータ決定部５６２が、統計モデル６５を用い、ステップＳ７で取得した各身体属性値に基づいて境界毎の探索範囲を決定する（ステップＳ１１）。ここでの処理は、統計モデル６５を参照し、ステップＳ７で取得した各身体属性値の組合せをキーとして境界毎の探索範囲を抽出することで行う。
【００６３】
そして、境界検出部５６は、ステップＳ１１で決定した境界毎の探索範囲をステップＳ９で決定した適用検出プログラムに与え、この適用検出プログラムに従ってステップＳ５で生成した反射波データ（例えばＡモード像）を解析することで皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界（境界位置）および腹直筋組織層とその下層領域との境界（境界位置）を検出する（境界検出処理；ステップＳ１３）。すなわち、境界検出部５６は、適用検出プログラムとして決定された検出プログラム（平均的被検者用）６２１または検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３を記憶部６０から読み出して用い、Ａモード像に基づいて境界毎の探索範囲内で各境界位置を検出する。
【００６４】
そして、生体組織厚測定部５７が、ステップＳ１３で検出した各境界位置から皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を測定する（ステップＳ１５）。
【００６５】
その後、表示画像生成部５８が、ステップＳ１３で検出した各境界位置や、ステップＳ１５で測定した皮下脂肪厚および腹直筋組織厚等に基づいて測定結果画面の表示画像を生成し、測定結果画面を画像表示部５２に表示する処理を行う（ステップＳ１７）。
【００６６】
図１０は、測定結果画面の一例を示す図である。図１０に示すように、測定結果画面には、今回の皮下脂肪厚の測定値Ｖ６１および腹直筋組織厚の測定値Ｖ６３が表示される。この測定結果画面は、画像表示エリアＡ６１と、測定履歴表示エリアＡ６３とを備える。画像表示エリアＡ６１には、断層画像上に皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界を指し示すマークＭ６１と、腹直筋組織層とその下層領域との境界を指し示すマークＭ６３とが合成された表示画像が表示される。測定履歴表示エリアＡ６３には、過去の皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定履歴が一覧表示される。フィットネスクラブの会員である被検者は、トレーニングの過程でモチベーション向上等のために随時皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を測定する。そして、被検者は、測定結果画面において、画像表示エリアＡ６１に表示された各境界を確認し、現在の皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を測定履歴表示エリアＡ６３に表示された過去の測定値の推移と見比べながらトレーニング達成度を確認する。
【００６７】
なお、断層画像に対する各境界位置の合成は、図１０に示したマークＭ６１，Ｍ６３の合成に限らず、皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界および腹直筋組織層とその下層領域との境界を断層画像内で識別可能な態様であればよい。例えば、断層画像に基づいて、皮下脂肪層、腹直筋組織層、およびその下層領域を色分けすることで各境界を識別可能な表示画像を合成し、画像表示エリアＡ６１に表示する構成としてもよい。
【００６８】
以上説明したように、本実施径形態によれば、予め検出プログラム（平均的被検者用）６２１および検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３の２種類の検出プログラムを用意しておく。
そして、予め作成された識別モデル６４を用いて適用検出プログラムを決定することによって、測定対象の被検者の各身体属性値に応じた検出プログラムを選択的に用いて皮下脂肪層と腹直筋組織層との境界および腹直筋組織層とその下層領域との境界を検出することができる。したがって、皮下脂肪層や腹直筋組織層の境界を精度よく検出することができ、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を高精度に測定できる。
【００６９】
また、境界毎に探索範囲を適正に絞って各境界位置を検出することができるので、各境界の誤検出を低減でき、境界検出の精度向上がさらに図れる。
【００７０】
また、被検者の属性情報は、会員登録時に必要な値として入力を受け付ける構成としたので、業務プロセス内で違和感なく収集できる。
【００７１】
なお、上記した実施形態では、日頃トレーニングを行っていない各層の厚みが平均的な被検者に対しての適用が好適な検出プログラム（平均的被検者用）６２１、およびトレーニング達成度の高い被検者に対しての適用が好適な検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３の２種類の検出プログラムを例示したが、検出プログラムの種類や数はこれら２種類に限定されるものではない。すなわち、実際には、トレーニング達成度の高い被検者であっても、トレーニングの内容によっては、皮下脂肪層が薄く腹直筋組織層が厚い被検者もいれば、皮下脂肪層および腹直筋組織層の両方が厚い被検者もいる。また、トレーニング達成度の度合いによっても皮下脂肪層や腹直筋組織層の厚みは異なる。これらを考慮することで生体内構造の状態をより細かく細分化し、各々に該当する波形を探索して各境界位置を検出する検出プログラムを用意しておく構成としてもよい。この場合は、身体属性値と各適用検出プログラムとを関連付けるための識別モデルを予め作成しておく。
【００７２】
また、上記した実施形態では、被検者の腹部を測定部位として皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を測定する場合について例示したが、測定する部位は腹部に限定されるものではない。例えば、フィットネスクラブに通う被検者には、単に脂肪を落とすことを目的としている被検者もいれば、鍛えることを目的としている被検者もおり、トレーニングの目的は、被検者によって異なる。そして、測定する部位についても、腹部に限らず二の腕や太腿等、様々である。このような様々な測定部位を想定して検出プログラムを例えば部位毎に用意しておくこととしてもよい。この場合は、身体属性値と適用検出プログラムとを関連付けるための識別モデルと、身体属性値と境界毎の探索範囲とを関連付けるための統計モデルとを例えば部位毎に作成しておく。
【００７３】
また、上記した実施形態では、Ａモード像に基づいて境界検出を行う場合を例示したが、検出プログラムは、断層画像（Ｂモード像）を解析するものとして用意してもよい。図１１は、本変形例における検出プログラムの種類を示す図である。例えば、図１１に示すように、上記した実施形態で説明したＡモード像を対象とする検出プログラム（平均的被検者用）６２１および検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３の２種類に加えて、Ｂモード像を対象とする検出プログラム（平均的被検者用）６２５および検出プログラム（トレーニング上級者用）６２７を用意して記憶部６０に記憶しておくこととしてもよい。ここで、Ｂモード像を対象とする検出プログラムは、例えば、図２（ａ）等に示す断層画像の横軸方向の位置（測定位置）毎に各境界位置を検出し、これらの測定位置毎の各境界位置の平均値をそれぞれ算出して出力するものとして用意しておく。あるいは、これに限らず、適宜公知技術を適用してよい。
【００７４】
Ａモード像を対象とするのかＢモード像を対象とするのかについては、例えば、操作部５１を介して操作入力を受け付けて選択するようにしてもよい。さらに、Ａモード像を対象とする場合には、測定位置の選択操作を受け付けるようにしてもよい。例えば、測定位置の選択操作を受け付ける。そして、選択操作された測定位置のＡモード像に基づいて境界検出を行うこととしてもよい。
【００７５】
また、上記した実施形態では、検出プログラム（平均的被検者用）６２１および検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３の何れを適用検出プログラムとするのかを予め作成した識別モデル６４を用いることで自動的に決定することとした。これに対し、操作部５１を介した操作入力に従って適用検出プログラムを決定する構成としてもよい。図１２は、本変形例における測定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００７６】
本変形例の測定処理では、ステップＳ７で測定対象の被検者の各身体属性値を取得した後、適用検出プログラム決定部５６１が、図９のステップＳ９の処理に代えて図１２に示すステップＳ９１の処理を行う。すなわち、ステップＳ９１では、適用検出プログラム決定部５６１は、検出プログラムの選択操作を受け付けて、適用検出プログラムを決定する。ここでの処理は、例えば、検出プログラム（平均的被検者用）６２１や検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３といった予め用意された検出プログラムの一覧を表示した一覧画面を画像表示部５２に表示処理し、一覧から１つの検出プログラムを選択する操作を受け付けることで行う。その後ステップＳ１１に移行する。
【００７７】
本変形例によれば、フィットネスクラブのトレーナーや測定対象の被検者等が被検者のトレーニング達成度等から適用すべき検出プログラムを判断して選択することができる。したがって、皮下脂肪層や腹直筋組織層の境界を精度よく検出し、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を高精度に測定できる。
【００７８】
あるいは、予め用意された検出プログラムを順番に適用する構成としてもよい。図１３は、本変形例における処理部５３の構成例を説明するブロック図である。本変形例の画像処理装置は、図５の処理部５３を図１３に示す処理部５３ａで置き代えた構成で実現できる。なお、図１３において、上記した実施形態と同一の構成には同一の符号を付している。図１３に示すように、本変形例では、処理部５３ａは、超音波測定制御部５４と、属性情報取得部５５と、境界検出部５６ａと、生体組織厚測定部５７と、表示画像生成部５８と、適用良否判定部５９ａとを備え、境界検出部５６ａは、適用検出プログラム決定部５６１ａと、パラメータ決定部５６２とを含む。
【００７９】
図１３は、本変形例における測定処理の処理手順を示すフローチャートである。本変形例の測定処理では、ステップＳ７で測定対象の被検者の各身体属性値を取得した後、適用検出プログラム決定部５６１ａが、標準用の検出プログラムを適用検出プログラムとして決定する（ステップＳ９３）。ここでの処理は、検出プログラムとして用意された例えば検出プログラム（平均的被検者用）６２１および検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３の何れかを予め標準用として指定しておくことで行う。本変形例では、検出プログラム（平均的被検者用）６２１を標準用として指定しておく。
【００８０】
そして、ステップＳ１５で皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を測定した後、適用良否判定部５９ａが、得られた皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定値に基づいて検出プログラムの適用良否を判定する（ステップＳ１６１）。
【００８１】
具体的な処理としては、例えば、適用良否判定部５９ａは、図７に示した統計モデル６５を参照し、ステップＳ７で取得した各身体属性値の組合せをキーとして境界毎の皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の期待値範囲を抽出する。そして、適用良否判定部５９ａは、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定値がそれぞれ対応する期待値範囲内であれば測定値は妥当であり、境界検出に用いた検出プログラム（ここでは標準用とした検出プログラム（平均用）６２１）を適切と判定する。一方、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定値の何れかが期待値範囲外の場合は適切でないと判定する。
【００８２】
そして、ステップＳ１６１での適用良否判定の結果、適用検出プログラムが適切でないと判定した場合は（ステップＳ１６３：ＮＯ）、適用検出プログラム決定部５６１ａが適用検出プログラムを変更し（ステップＳ１６５）、その後ステップＳ１３に戻って上記した処理を繰り返す。ここでは、例えば、検出プログラム（平均的被検者用）６２１に代えて検出プログラム（トレーニング上級者用）６２３を新たな適用検出プログラムとする。なお、３種類以上の検出プログラムが用意されている場合は、同様の要領で検出プログラムを所定の順番で変更していけばよい。
【００８３】
本変形例によれば、先ずは標準用の検出プログラムを適用検出プログラムとして用い、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚の測定値に基づいてその適用良否を判定することができる。そして、適用検出プログラムが適切でないと判定した場合には、別の検出プログラムを試して皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を再度測定し直すことができる。したがって、皮下脂肪層や腹直筋組織層の境界を精度よく検出し、皮下脂肪厚および腹直筋組織厚を高精度に測定できる。
【符号の説明】
【００８４】
１  超音波測定装置、  ２  超音波測定部、  ３  プローブ、  ３０  超音波送受信部、  ５  本体装置、  ５１  操作部、  ５２  画像表示部、  ５３  処理部、  ５４  超音波測定制御部、  ５５  属性情報取得部、  ５６，５６ａ  境界検出部、  ５６１，５６１ａ  適用検出プログラム、  ５６２  パラメータ決定部、  ５７  生体組織厚測定部、  ５８  表示画像生成部、  ５９ａ  適用良否判定部、  ６０  記憶部、  ６１  測定プログラム、  ６２１，６２３，６２５，６２７  検出プログラム、  ６３  被検者属性情報テーブル、  ６４  識別モデル、  ６５  統計モデル、ｓ  ６６  測定結果データ
【図１】
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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１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図２】
2015080570.tif 000013
【図３】
2015080570.tif 000014
【図４】
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【図１０】
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