(57)【要約】【課題】内臓脂肪断面積の推定精度を向上可能な内臓脂肪推定方法、プログラム、及び装置を提供する。【解決手段】個人の総脂肪量を表す個人総脂肪量データと血液中の細胞成分の濃度を表す個人細胞成分濃度データとに基づいて、前記個人の内臓脂肪断面積の推定値を算出する。【選択図】        図１０
2004254741.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の総脂肪量を表す個人総脂肪量データと血液中の細胞成分の濃度を表す個人細胞成分濃度データとに基づいて、前記個人の腹部内臓脂肪断面積の推定値を、コンピュータが算出する、内臓脂肪推定方法。
【請求項２】
前記個人細胞成分濃度データとして前記個人の血液中の白血球数を表す個人白血球数データが用いられる、請求項１に記載の内臓脂肪推定方法。
【請求項３】
前記個人細胞成分濃度データとして前記個人の血液中のリンパ球数を表す個人リンパ球数データがさらに用いられる、請求項２に記載の内臓脂肪推定方法。
【請求項４】
前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出するためのデータとして、前記個人の血液中のＣ−ペプタイド濃度を表す個人Ｃ−ペプタイド濃度データがさらに用いられる、請求項１に記載の内臓脂肪推定方法。
【請求項５】
前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を、前記個人総脂肪量データ、前記個人白血球数データ、前記個人リンパ球数データ、及び前記個人Ｃ−ペプタイド濃度データに基づいて算出する、請求項４記載の内臓脂肪推定方法。
【請求項６】
前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを前記コンピュータに入力するステップと、
該入力された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを前記コンピュータが記憶するステップと、
前記記憶された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを前記コンピュータが該コンピュータに記憶された推定演算式に代入して前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出するステップとを含み、
前記推定演算式が、任意の母集団について得られた、ＣＴスキャンによる人体の腹部内臓脂肪断面積を表すデータ群と人体の総脂肪量を表すデータ群と人体の血液中の細胞成分の濃度を表すデータ群とに基づく重回帰分析により得られたものである、請求項１記載の内臓脂肪推定方法。
【請求項７】
前記母集団が４０歳以上５９歳以下の男性からなる集団である、請求項６記載の内臓脂肪推定方法。
【請求項８】
前記個人総脂肪量データとして前記個人について測定された生体インピーダンスが用いられる、請求項１記載の内臓脂肪推定方法。
【請求項９】
個人の総脂肪量を表す個人総脂肪量データと血液中の細胞成分の濃度を表す個人細胞成分濃度データとに基づいて前記個人の腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出する内臓脂肪推定方法を、コンピュータに実行させる、内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１０】
前記個人細胞成分濃度データとして前記個人の血液中の白血球数を表す個人白血球数データが用いられる、請求項９に記載の内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１１】
前記個人細胞成分濃度データとして前記個人の血液中のリンパ球数を表す個人リンパ球数データがさらに用いられる、請求項１０に記載の内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１２】
前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出するためのデータとして、前記個人の血液中のＣ−ペプタイド濃度を表す個人Ｃ−ペプタイド濃度データがさらに用いられる、請求項９に記載の内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１３】
前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を、前記個人総脂肪量データ、前記個人白血球数データ、前記個人リンパ球数データ、及び前記個人Ｃ−ペプタイド濃度データに基づいて算出する、請求項１２記載の内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１４】
前記内臓推定方法が、前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを前記コンピュータに入力するステップと、該入力された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを前記コンピュータが記憶するステップと、前記記憶された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを前記コンピュータが該コンピュータに記憶された推定演算式に代入して前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出するステップとを含み、前記推定演算式が、任意の母集団について得られた、ＣＴスキャンによる人体の腹部内臓脂肪断面積を表すデータ群と人体の総脂肪量を表すデータ群と人体の血液中の細胞成分の濃度を表すデータ群とに基づく重回帰分析により得られたものである、請求項９記載の内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１５】
前記母集団が４０歳以上５９歳以下の男性からなる集団である、請求項１４記載の内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１６】
前記個人総脂肪量データとして前記個人について測定された生体インピーダンスが用いられる、請求項９記載の内臓脂肪推定プログラム。
【請求項１７】
個人の総脂肪量を表す個人総脂肪量データと血液中の細胞成分の濃度を表す個人細胞成分濃度データとに基づいて、前記個人の腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出する、内臓脂肪推定装置。
【請求項１８】
前記個人細胞成分濃度データとして前記個人の血液中の白血球数を表す個人白血球数データが用いられる、請求項１７に記載の内臓脂肪推定装置。
【請求項１９】
前記個人細胞成分濃度データとして前記個人の血液中のリンパ球数を表す個人リンパ球数データがさらに用いられる、請求項１８に記載の内臓脂肪推定装置。
【請求項２０】
前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出するためのデータとして、前記個人の血液中のＣ−ペプタイド濃度を表す個人Ｃ−ペプタイド濃度データがさらに用いられる、請求項１７に記載の内臓脂肪推定装置。
【請求項２１】
前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を、前記個人総脂肪量データ、前記個人白血球数データ、前記個人リンパ球数データ、及び前記個人Ｃ−ペプタイド濃度データに基づいて算出する、請求項２０記載の内臓脂肪推定装置。
【請求項２２】
前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを入力するための入力手段と、
該入力された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを記憶する記憶手段と、
前記記憶された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを前記記憶手段に記憶された推定演算式に代入して前記腹部内臓脂肪断面積の推定値を算出する演算手段とを備え、
前記推定演算式が、任意の母集団について得られた、ＣＴスキャンによる人体の腹部内臓脂肪断面積を表すデータ群と人体の総脂肪量を表すデータ群と人体の血液中の細胞成分の濃度を表すデータ群とに基づく重回帰分析により得られたものである、請求項１７記載の内臓脂肪推定装置。
【請求項２３】
前記所定の母集団が４０歳以上５９歳以下の男性からなる集団である、請求項２２記載の内臓脂肪推定装置。
【請求項２４】
前記個人の生体インピーダンスを測定してこれを前記個人総脂肪量データとして用いるための生体インピーダンス測定手段を有する、請求項１７載の内臓脂肪推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、内臓脂肪推定方法、プログラム、及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、我が国においても生活習慣の変化により、肥満者の頻度が増加している。それにつれて疾病構造の変化が起こり、糖尿病、高血圧症、高脂血症、痛風、さらには虚血性心疾病や脳血管障害などの動脈硬化性疾病の増加が顕著となっている。
【０００３】
肥満とは脂肪組織が過剰に蓄積した状態と定義されるが、肥満に合併しやすい生活習慣病の観点からは、特に腸間膜や大網などに多量の脂肪が畜積されている内臓脂肪型肥満が問題となる。
【０００４】
従って、健康的に日常生活を送るためには、内臓脂肪型肥満の早期発見、早期治療が不可欠と考えられる。
【０００５】
平成１２年に日本肥満学会肥満症診断基準検討委員会が「新しい肥満の判走と肥満症の診断基準」を発表している。この診断基準では、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）の値が２５以上であれば肥満と判定し、さらにその中で肥満に起因ないし関連し減量を要する健康障害を有するもの、あるいはＣＴスキャンによる検査（以下、ＣＴ検査という）によって確定診断された内臓脂肪型肥満を肥満症と診断している。一方内臓脂肪型肥満のスクリーニングとしては、ウエスト周囲径（臍周囲径）を用いることとなっている。そして、ＢＭＩ値が２５以上の場合で、男性では８５ｃｍ以上、女性では９０ｃｍ以上であればＣＴ検査を実施し、腹部内臓脂肪横断面積（ＶＦＡ：Ｖｉｓｃｅｒａｌ  Ｆａｔ  Ａｒｅａ（単位ｃｍ２）、以下、内臓脂肪断面積という）が１００ｃｍ２以上であれば内臓脂肪型肥満と診断している。従って、ＢＭＩ値が２５未満の非肥満者は最初のスクリーニングで肥満症診断の対象から外れることになるが、実際はＢＭＩ値が２５未満でも内臓脂肪が蓄積されている例が多く見られる。
【０００６】
現在、内臓脂肪型肥満に対する最適な診断方法はＣＴ検査であるが、医療経済を考慮するとルーチン的に実施することは困難であり、経過観察のための頻回のＣＴ検査はＸ線被曝量の点からも問題があるので、最適な方法とは言えない。
【０００７】
また、近年、被検者の生体インピーダンスを測定することにより、体脂肪量を簡易的に求めることができる体脂肪計が普及し、家庭等における健康管理用として手軽に使用されている。これらは、被検者の身体の末端間等の生体インピーダンスを測定し、この値と被検者の身長、体重、年齢、性別等の個人データに基づいて、体脂肪率あるいは体脂肪量を簡易的に推定するものである。また、上記のように、ウエスト周囲径（臍周囲径）とＣＴ検査データとから求められる内臓脂肪断面積との相関に基づき、被検者の前記個人デー夕やウエスト周囲径から内臓脂肪断面積を推定演算により求めるものも市販されている（例えば特許文献１参照）。
【０００８】
腹部内臓脂肪断面積を求める、従来の最も簡易的な推定演算式としては、下記（１）式がある。
【０００９】
推定ＶＦＡ＝ａ１×ＷＬ＋ｄ１  ・・・（１）
（１）式において、ＶＦＡは内臓脂肪断面積であり、ＷＬは被検者について測定した腹部周囲長である。また、ａ１は、任意の母集団についての腹部周囲長の測定値と腹部横断面のＣＴスキヤンによる内臓脂肪断面積のデータとに基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される回帰係数であり、ｄ１は上記回帰分析により決定される回帰定数である。
【００１０】
また、下記（２）式に示すように、推定演算式として、体内脂肪量や内臓脂肪断面積との相関が高い生体インピーダンスの測定値を重回帰分析に反映させることにより、内臓脂肪断面積の推定精度をさらに向上させることができる。
【００１１】
推定ＶＦＡ＝ａ２×ＷＬ＋ｂ１×Ｚ＋ｄ２    ・・・（２）
（２）式において、Ｚは被検者の生体インピーダンスであり、ａ２及びｂ１は、任意の母集団についての腹部周囲長及び生体インピーダンス値の測定値と腹部横断面のＣＴ検査による内臓脂肪断面積のデータとに基づいて、回帰分析等の統計的手法により決定される回帰係数であり、ｄ２は上記回帰分析により決定される回帰定数である。
【００１２】
さらに、下記（３）式に示すように、推定演算式として、体内脂肪量や内臓脂肪断面槙との相関が高い体脂肪率の測定値を重回帰分析に反映させることにより、より内臓脂肪断面積の推定精度をさらに向上させることもできる。
【００１３】
推定ＶＦＡ＝ａ３×ＷＬ十ｃ１×ＦＡＴ＋ｄ３    ・・・（３）
（３）式において、ＦＡＴは体脂防率であり、ａ３及びｃ１は、任意の母集団についての腹部周囲長及び体脂防率の測定値と腹部横断面のＣＴ検査による内臓脂肪断面積のデー夕とに基づいて、回帰分析等の続計的手法により決定される回帰係数であり、ｄ３は上記回帰分析により決定される回帰定敷である。
【００１４】
【特許文献１】
ＷＯ０１／９１６３８  Ａ１（ＰＣＴ／ＪＰ０１／０４４４０
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、これらの体脂肪計等の簡易的な測定装置による測定では、必ずしも内臓脂肪断面積を十分に反映させた測定結果が得られない。
【００１６】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、内臓脂肪断面積の推定精度を向上可能な内臓脂肪推定方法、プログラム、及び装置を提供することを目的としている。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る内臓脂肪推定方法、プログラム、及び装置は、個人の総脂肪量を表す個人総脂肪量データと血液中の細胞成分の濃度を表す個人細胞成分濃度データとに基づいて、前記個人の内臓脂肪断面積の推定値を算出する（請求項１，９，１７）。かかる構成とすると、人体の総脂肪量が内臓脂肪断面積と相関関係が高く、かつ血液中の細胞成分、特に白血球数やリンパ球数が内臓脂肪断面積に対する相関関係と皮下脂肪断面積に対する相関関係との乖離が大きいので、内臓脂肪断面積の推定精度を向上することができる。
【００１８】
前記個人細胞成分濃度データとしては、前記個人の血液中の白血球数を表す個人白血球数データが用いられることが好ましい（請求項２，１０，１８）。かかる構成とすると、白血球数が内臓脂肪断面積に対する相関関係と皮下脂肪断面積に対する相関関係との乖離が大きいので、内臓脂肪断面積の推定精度を向上することができる。
【００１９】
また、前記個人細胞成分濃度データとして前記個人の血液中のリンパ球数を表す個人リンパ球数データがさらに用いられることが好ましい（請求項３，１１，１９）。かかる構成とすると、リンパ球数が内臓脂肪断面積に対する相関関係と皮下脂肪断面積に対する相関関係との乖離が大きいので、内臓脂肪断面積の推定精度をさらに向上することができる。
【００２０】
また、前記内臓脂肪断面積の推定値を算出するためのデータとして、前記個人の血液中のＣ−ペプタイド濃度を表す個人Ｃ−ペプタイド濃度データがさらに用いられることが好ましい（請求項４，１２，２０）。かかる構成とすると、Ｃ−ペプタイド濃度が内臓脂肪断面積と相関関係が高いので、内臓脂肪断面積の推定精度をより一層向上することができる。
【００２１】
また、前記内臓脂肪断面積の推定値を、前記個人総脂肪量データ、前記個人白血球数データ、前記個人リンパ球数データ、及び前記個人Ｃ−ペプタイド濃度データに基づいて算出することが好ましい（請求項５，１３，２１）。かかる構成とすると、最適に内臓脂肪断面積を推定することができる。
【００２２】
また、前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを入力し、該入力された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを記憶し、前記記憶された前記個人総脂肪量データ及び個人細胞成分濃度データを記憶された推定演算式に代入して前記内臓脂肪断面積の推定値を算出し、かつ前記推定演算式が、任意の母集団について得られた、ＣＴスキャンによる人体の内臓脂肪断面積を表すデータ群と人体の総脂肪量を表すデータ群と人体の血液中の細胞成分の濃度を表すデータ群とに基づく重回帰分析により得られたものであってもよい（請求項６，１４，２２）。
【００２３】
また、前記母集団が４０歳以上５９歳以下の男性からなる集団であることが好ましい（請求項７，１５，２３）。かかる構成とすると、中高年では、ＢＭＳによる内臓脂肪断面積の推定精度が悪いのに対し、本発明の推定方法は中高年に適合性が高いと考えられるので、好適に内臓脂肪断面積の推定精度を向上することができる。
【００２４】
また、前記個人総脂肪量データとして前記個人について測定された生体インピーダンスが用いられてもよい（請求項８，１６，２４）。かかる構成とすると、生体インピーダンスを簡便に求めることができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。
【００２６】
最初に、本発明において用いられる内臓脂肪断面積の推定演算式（以下、内臓脂肪推定式という）について説明する。
【００２７】
平成１０年から行われた「厚生省（現、厚生労働省）健康科学総合研究事業：糖尿病発症高危険群におけるインスリン抵抗性とその生活習慣基盤に関する多施設共同追跡調査−介入対象としての内臓脂肪の意義の確立−研究班（Ｊ−ＶＦＳ  Ｓｔｕｄｙ）」によると、検診で人間ドックに訪れた中高年男性受診者５８６名（平均年齢：５４．９±９歳，平均ＢＭＩ：２３．５±２．９（１６．０〜３４．２））のうち、内臓脂肪蓄積・非肥満者（内臓脂肪断面積が１００ｃｍ２以上でかつＢＭＩが２５未満）の例が２６％も見られた。この成績をＢＭＩ値２５未満の非肥満者のみで計算し直すと、ＢＭＩ値２５未満の非肥満者の約３７％の人が内臓脂肪蓄積・非肥満者であった。女性や若年男性においては一般的にＢＭＩ値２５未満の非肥満者は内臓脂肪も少ないが、中高年男性においては、ＢＭＩ値２５未満であっても、加齢とともに内臓脂肪が蓄積されやすくなるのであると考えられる。
【００２８】
そこで、本件発明者は、この点に着目し、二重Ｘ線吸収法（Ｄｕａｌ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｘ−ｒａｙ  Ａｂｓｏｒｐｔｉｏｍｅｔｒｙ：ＤＥＸＡ法）による計測データ及び身体計測データ（外見的データ）、並びに血圧測定データ及び血液測定データ（内面的データ）から、中高年非肥満男性における内臓脂肪蓄積の指標となりうる項目を選別し、それらの項目を用いて内臓脂肪断面積推定方法を検討した。この検討においては、被検者は年齢が４０歳から５９歳の範囲で、ＢＭＩ値が２５未満の男性４２人であった。
【００２９】
図１は腹部ＣＴスキャン撮影データと外見的データとの相関係数を示す表、図２は腹部ＣＴスキャン撮影データと内面的データとの相関係数を示す表である。
【００３０】
検討の結果、図１に示すように、外見的データの中では総脂肪量がＣＴスキャンによる内臓脂肪断面積（以下、実内臓脂肪断面積という）との相関係数が高かった。
【００３１】
また、図２に示すように、内面的データの中では、Ｃ−ペプタイドが実内臓脂肪断面積との相関係数が最も高かった。また、内面的データの中では、白血球数とリンパ球数とが、皮下脂肪断面積との相関係数より実内臓脂肪断面積との相関係数が高いという傾向が顕著であった。なお、図１及び図２中のｐは有意確率を表す。
【００３２】
そこで、総脂肪量、Ｃ−ペプタイド、白血球数、及びリンパ球数を独立変数とし、重回帰分析によって内臓脂肪推定式を算出した。具体的には、初めに実内臓脂肪断面積の平方根と回帰分析を行い、その後、その回帰分析によって算出した値の２乗と実内臓脂肪断面積とで再度回帰分析を行うことにより内臓脂肪推定式を算出した。この内臓脂肪推定式は下記（４）式のようになる。
推定ＶＦＡ＝ｅ１×ＴＦＶ＋ｆ１×ＣＰＬ＋ｇ１×ＷＢＣ＋ｈ１×ＬＰＣ＋ｄ４・・・（４）
（４）式において、ＴＦＶ（ｔｏｔａｌ  ｆａｔ  ｖｏｌｕｍｅ）は総脂肪量（Ｋｇ）、ＣＰＬ（ｃ−ｐｅｐｔｉｄｅ  ｌｅｖｅｌ）はＣ−ベプタイドレベル（濃度）（ｎｇ／ｍｌ）、ＷＢＣ（ｗｈｉｔｅ  ｂｌｏｏｄ  ｃｅｌｌ  ｃｏｕｎｔ）は白血球数（×１０２μｌ）、ＬＰＣ（ｌｙｍｐｈｏｃｙｆｏｓ）はリンパ球数（％）を表す。また、ｅ１，ｆ１，ｇ１，ｈ１は上記重回帰分析によって決定される回帰係数、ｄ４は上記重回帰分析によって決定される回帰定数である。
【００３３】
図３は本発明の内臓脂肪推定式における独立変数の詳細を示す表である。図３に示すように、特に有意性及び許容性に問題のある変数はなく、多重共線性も見られなかった。また、白血球数及びリンパ球数は、内臓脂肪断面積との相関係数は低いものの、偏相関係数及び部分相関係数並びに許容度が高く、従って、他の変数に無い内臓脂肪断面積に関する情報を持っていた。
【００３４】
図４は本発明の内臓脂肪推定式の精度を従来例と比較して示す表、図５は本発明の内臓脂肪推定式による推定内臓脂肪断面積の散布図、図６はウエスト周囲径を用いた内臓脂肪推定式による推定内臓脂肪断面積の散布図、図７はＢＭＩを用いた内臓脂肪推定式による推定内臓脂肪断面積の散布図である。
【００３５】
図４に示すように、本発明の内臓脂肪推定式の精度は、実内臓脂肪断面積との相関係数ｒが０．８５６で標準誤差が２１．０７ｃｍ２と非常に高く、現時点で診断のスクリーニングとして使用されているウエスト周囲径及びＢＭＩを用いた内臓脂肪推定式よりもはるかに良い結果が得られた。また、皮下脂肪断面積との相関係数もｒ＝０．６５８と最も低くかった。
【００３６】
また、図５〜図７に示すように、本発明の内臓脂肪推定式による実内臓脂肪断面積に対する推定内臓脂肪断面積の散布図は、ウエスト周囲径及びＢＭＩを用いた内臓脂肪推定式よるそれよりもばらつきの少ないものとなっている。
【００３７】
次に、上記内臓脂肪推定式（４）の独立変数の選定について補足する。上記検討結果では、外見的データの場合、実内臓脂肪断面積と比例して皮下脂肪断面積の相関係数も上がる傾向があり、実内臓脂肪断面積との相関係数が高い項目は、その分、皮下脂肪断面積との相関係数も高くなる場合が多いことが判明した（図１）。実内臓脂肪断面積と皮下脂肪断面積との相関係数はｒ＝０．５１７とさほど相関は強くないので（図１）、このような場合は、内臓脂肪との関係の本質を反映していない可能性が高いと考えられる。これに対し、総脂肪量の場合は、皮下脂肪断面積との相関は強かったが（ｒ＝０．８４５）、ウエスト周囲径の相関係数（ｒ＝０．８４６）などと比較すると、あまり相関係数は上がらなかった（図１、図４）。従って、総脂肪量は、他の外見的データよりも内臓脂肪の本質を反映していると考えられる。
【００３８】
また、Ｃ−ペプタイドは、内面的データの中では群を抜いて相関係数が高かった（図２）。インスリン分泌時の副産物であるＣ−ペプタイドは主にインスリン治療中の糖尿病患者のインスリン分泌動態を間接的に知るための指標として使用されるが、元来、肥満は高インスリン血症／インスリン抵抗性を伴う代表的な病態であり、今回の結果からはインスリンよりもＣ−ペプタイドの方が中高年・非肥満男性の内臓脂肪蓄積の指標として有効であると考えられる。また、内臓脂肪断面積との相閑は強くはない（ｒ＝０．３７６）ものの皮下脂肪断面積とは相関が全くない（ｒ＝０．０８１）ことから白血球数を、内臓脂肪断面積との相関はないが（ｒ＝０．２４８）皮下脂肪断面積との相関も全くない（ｒ＝０．０９７）ことからリンパ球数（％）を、相関係数の極端な乖離に注目して検討した結果、両者とも内臓脂肪推定式（４）の作成では有効な指標となった。白血球数とリンパ球数  がなぜ有効なのかについての臨床的な解釈は判然としないが、内臓脂肪推定式（４）を算出した際の偏相関係数及び部分相関係数が高かったことから、総脂肪量やＣ−ぺプタイドにはない内臓脂肪断面積の情報を有していることは確かであると考えられる。大胆な推測をすれば、アデイポサイトカイン・アデイポネクチンのまだ未解明な造血系などへの直接的あるいは間接的な生理作用や、各人の生活習慣（食事、運動、休養、飲酒、喫煙）が関係している可能性もあると考えられる。いずれにしろ、ＤＥＸＡ法による総脂肪量、Ｃ−ペプタイド濃度、白血球数、及びリンパ球数を独立変数とした内臓脂肪推定式（４）を使用することにより、精度よく内臓脂肪断面積を推定できるという結論が得られた。
【００３９】
なお、上記検討結果には示していないが、内臓脂肪推定式の独立変数を２つとする場合には、総脂肪量と白血球数とを用いるのが好ましく、独立変数を３つとする場合には、総脂肪量と白血球数とリンパ球数とを用いるのが好ましい。いずれの場合にも、ウエスト周囲径又はＢＭＩを用いた内臓脂肪推定式より、内臓脂肪断面積の推定精度を向上することができる。
実施の形態１
図８は本発明の実施の形態１に係る内臓脂肪推定装置としての内臓脂肪計の機械的構成を示す外観図であって、（ａ）は正面図、（ｂ）は平面図、図９は図８の内臓脂肪計の電気的構成を示すブロック図である。
【００４０】
図８に示すように、本実施の形態に係る内臓脂肪計１は、いわゆるカード型の本体２を有している。本体２の正面中央部には表示部３が配設され、表示部３の下方に操作部１５が配設されている。そして、本体２の上面及び下面に生体イーピーダンス測定用の２対の電極（５ａ，４ｂ），（５ａ，５ｂ）が配設されている。各対の電極（４ａ，４ｂ），（５ａ，５ｂ）は、本体２の上面及び下面の上下方向において対応する箇所にそれぞれ配設され、電極４ａと電極５ａとの間、電極４ｂと電極５ｂとの間のインピーダンスがそれぞれ測定可能なように構成されている。
【００４１】
表示部３には、内臓脂肪断面積表示領域１０，１１と、入力データ表示領域１２と、肥満度ランク表示領域１３と、肥満症判定表示領域１４とが設けられている。
【００４２】
内臓脂肪断面積表示領域は、前回測定／目標値表示領域１０と今回測定表示領域１１とで構成されている。
【００４３】
操作部１５は、電源スイッチ６と、測定スイッチ７と、データ入力設定モードスイッチ８と、インクリメントキー９ａと、デクリメントキー９ｂとを備えている。
【００４４】
図９に示すように、内臓脂肪計１は、ＣＰＵ等の演算処理装置からなる中央処理部１９を有している。中央処理部１９は、バスを介してメモリ等からなる記憶部２０に接続されている。記憶部２０には、後述する内臓脂肪計１の動作を遂行するためのプログラムが記憶されかつ上述の内臓脂肪推定式（４）を変形した内臓脂肪推定式が記憶されている。この内臓脂肪推定式については後で説明する。生体インピーダンス測定用の２対の電極（４ａ，４ｂ），（５ａ，５ｂ）はインピーダンス測定回路１６に接続され、該インピーダンス測定回路１６の出力がＩ／Ｏ１７を介して中央処部１９に入力される。操作部１５の操作入力はＩ／Ｏ１７を介して中央処理部１９に入力される。表示部３は、中央処理部１９によってＩ／Ｏ１７を介して表示を制御される。そして、中央処理部１９には計時手段１８からＩ／Ｏ１７を介して時刻が入力される。
【００４５】
以上の構成により、内臓脂肪計１では、２対の電極（４ａ，４ｂ），（５ａ，５ｂ）を被検者が左右の手の２本の指（例えば人差し指及び親指）でそれぞれつまむと、左右の手の指間の生体インピーダンスがインピーダンス測定回路１６によって測定され、その測定値が中央処理部１９に入力される。また、被検者が、操作部１５を適宜操作して、被検者の身長、体重、年齢、性別等の個人特定デー夕と血液検査で得られるＣ−ぺプタイド濃度（個人Ｃ−ぺプタイド濃度データ）、白血球数（個人白血球数データ）、リンパ球数（個人リンパ球数データ）等の血液測定データを入力することができ、この操作入力は中央処理部１９に入力される。中央処理部１９に入力された生体インピーダンス、個人特定データ、及び血液測定データは、適宜、記憶部２０に記憶される。中央処理部１９は、この個人特定データと生体インピーダンスとに基づいて推定総脂肪量（個人総脂肪量データ）を算出し、かつこの算出した推定総脂肪量と血液測定デー夕に基づいて披検者の推定内臓脂肪断両積を算出し、これを表示部３に表示する。従って、内臓脂肪計１では、個人特定データを入力するための操作部１５と生体インピーダンスを測定するための電極（４ａ，４ｂ），（５ａ，５ｂ）及びインピーダンス測定回路１６とが推定総脂肪量を入力するための手段を構成している。
【００４６】
また、最近、内臓脂肪断面積は肥満度又は肥満症を判定するための重要な指標として医療分野等において用いられるようになっているので、本実施の形態でも中央処理部１９が推定内臓脂肪断面積に基づいて肥満度をランク付しかつ肥満症を判定するとともに、肥満度のランクと肥満症の判定結果を表示部３に表示する。
【００４７】
次に、以上のように構成された内臓脂肪計１の動作（内臓脂肪推定方法及びそれを実行させるプログラムの内容）を説明する。図１０は内臓脂肪計１の動作の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
図８〜図１０において、まず、推定内臓脂肪断面積の算出に必要なデータの入力設定を行う。具体的には、電源スイッチ６を押すと内臓脂肪計１の電源がＯＮする（ステップＳ１）。
【００４９】
次いで個人デー夕入力設定モードスイッチ８、インクリメントキー９ａ、及びディクリメントキー９ｂを操作して被検者の個人特定データと血液測定データとを順次入力する（ステップＳ２）。具体的には、例えば、個人デー夕入力設定モードスイッチ８を押すと、その度に、表示部３の入力データ表示領域１２に、個人特定データの各項目（身長、体重、年齢、性別等）と血液測定データの各項目（Ｃ−ぺプタイド濃度、白血球数、リンパ球数）とが順次表示されるので、この操作によって入力項目として「身長」を表示させる。すると、この「身長」の文字とともにこの「身長」を表す数値が入力データ表示領域１２に表示される。一方、インクリメントキー９ａを押すと、その度に、入力データ表示領域１２に表示されている数値が増大し、ディクリメントキー９ｂを押すと、その度に、この数値が減少する。そこで、この操作により、入力データ表示領域１２に表示されている数値を所望の数値に設定する。次いで、個人デー夕入力設定モードスイッチ８を押すと、この「身長」の項目と数値とが中央処理部１９に入力されるとともに記憶部２０に記憶される。そして、入力データ表示領域１２に次の項目「体重」とその数値が表示されるので、前記の場合と同様の操作によりこの項目とその数値を入力する。次いで、これらの操作を個人特定データ及び血液測定データの各項目について行うことにより、それらが中央処理部１９に入力されるとともに記憶部２０に記憶される。さらに、本実施の形態では、個人特定データ及び血液測定データの全項目の入力が終了すると、内臓脂肪断面積の前回測定／目標値表示領域１０に表示されている数値（初期値として前回測定値が表示される）が変更可能になるので、インクリメントキー９ａ及びディクリメントキー９ｂを操作して内臓脂肪断面積の目標値を設定する。
【００５０】
次いで、測定スイッチ７を押すと、内臓脂肪断面積の測定が開始される（ステップＳ３）。
【００５１】
次いで、左右の手の指を２対の電極（４ａ，４ｂ），（５ａ，５ｂ）にそれぞれ接触させると、左右の手の指間の生体インピーダンスが測定され、中央処理部１９に入力されるとともに記憶部２０に記憶される（ステップＳ４）。
【００５２】
次いで、中央処理部１９が、先に記憶された個人デ一夕（身長、体重、年齢、性別等）と前記入力された生体インピーダンスとに基づいて、推定総脂肪量を算出し、これを記憶部２０に記憶するとともに、必要に応じて表示部３の所定の表示領域（図示せず）に表示する。一般的に、生体インピーダンスの測定値から得られる体脂肪量はＤＥＸＡ法による総脂肪量との相関が強いことが知られている。従って、本実施の形態における、生体インピーダンスの測定値に基づく推定総脂肪量は、ＤＥＸＡ法による総脂肪量に替わるものとして有効である。
【００５３】
次いで、前記算出した推定総脂肪量と記憶部２０に記憶された血液測定デ一夕であるＣ−ペプタイド濃度と白血球数とリンパ球数とを、記憶部２０に予め記憶された内臓脂肪推定式に代入することにより、推定内臓脂肪断面積（推定ＶＦＡ）を算出する。この内臓脂肪推定式は、例えば、下記（５）式である。
推定ＶＦＡ＝ｅ１×ＴＦＶ’＋ｆ１×ＣＰＬ十ｇ１×ＷＢＣ＋ｈ１×ＬＰＣ＋ｄ４        ・・・（５）
（５）式において、ＴＦＶ’は上述の推定総脂肪量である。その他は既述の内臓脂肪推定式（４）と同じである。但し、この内臓脂肪推定演算式（５）の回帰係数ｅ１，ｆ１，ｇ１，ｈ１及び回帰定数ｄ４を算出するために用いる、総脂肪量（ＤＥＸＡ法によるもの及び生体インピーダンスによるもののいずれでも構わない）及び血液測定データは任意の母集団から得ることができる。この母集団は、中高年男性であることが好ましい。内臓脂肪推定演算式（５）は中高年男性ほど適合度が高いと考えられるからである。
【００５４】
この算出された推定内臓脂肪断面積は、記憶部２０に記憶される。この際、推定内臓脂肪断面積は、計時手段１８から入力される時刻に基づく測定日と共に記憶される。ここでは、この記憶された推定内臓脂肪断面積が、今回測定値として表示部３の内臓脂肪断面積表示領域の今回測定表示領域１１に表示される。なお、前回測定値は、ステップＳ２の説明で述べたように、電源ＯＮと同時に、表示部３の内臓脂肪断面積表示領域の前回測定／目標値表示領域１０に表示される。
【００５５】
この推定内臓脂肪断面積は、内臓脂肪推定式（４）において、ＤＥＸＡ法による総脂肪量に代えて生体インピーダンスによる推定総脂肪量を用いた内臓脂肪推定式（５）を用いて算出したものであるので、既述のように、その推定精度向上することができる。また、血液測定データは、集団検査により定期的に得られるものであり、各種疾患の診断に用いられるとともにこれによってその経時的変動も確認することができる（ステップＳ５）。
【００５６】
次いで、上記算出され記憶された推定内臓脂肪断面積が、肥満症を判定するための基準値と比較され、肥満症であるか否か判定されるとともにランク分けされる。この肥満症の判定結果及びランクは記憶部２０に記憶され、表示部３の肥満症判定表示領域１４に表示される。なお、肥満症を判定するための基準値及び比較演算式は予め記憶部２０に記憶されており、この比較演算の実行時に中央処理部１９に読み出されて使用される。また、肥満症を判定するための基準値としては、腹部内臓脂肪横断面積面ＡＶ（男女：１００ｃｍ２）が用いられる。この腹部内臓脂肪横断面積ＡＶは内臓脂肪の分布量を表し、肥満症の判定の指標として臨床の場で用いられている。ここでは、推定内臓脂肪断面積が１００ｃｍ２を超える場合に肥満症と判定される。また、前記肥満症の指標については肥満度のランク分けを行うこともできるようになっており、このランク分けの基準値は、内臓脂肪横断面積では１００ｃｍ２〜１２５ｃｍ２の範囲がランク（Ｉ）、１２５
ｃｍ２〜１５０ｃｍ２の範囲がランク（ＩＩ）、１５０ｃｍ２以上がランク（ＩＩＩ）
とそれぞれ分類されている。そこで、ここでも、これと同様に、推定内臓脂肪断面積をランク分けしている（ステップＳ６〜Ｓ８）。
【００５７】
以上に説明したように、本実施の形態によれば、ＣＴ検査を行わなくても内臓脂肪断面積の推定が可能である。また、内臓脂肪断面積の推定値の精度を向上することができる。さらに、本実施の形態に係る内臓脂肪計は、肥満症のスクリーニングとしてだけではなく、Ｘ線被曝や費用面の問題から繰り返しＣＴ検査を行いにくい内臓脂肪蓄積者の経過観察に対する補助手法としても有効なものとして用いることができる。
実施の形態２
図１１は本発明の実施の形態２に係る内臓脂肪推定装置の電気的構成を示すブロック図である。
【００５８】
図１１に示すように、本実施の形態に係る内臓脂肪推定装置２１は、パソコン等のコンピュータで構成されている。つまり、ＣＰＵ等の演算処理装置からなる中央処理部２６と、中央処理部２６に接続された記憶部２７と、中央処理部２６にＩ／Ｏ２４を介してそれぞれ接続された入力部２２、表示部２３、出力部２８、及び計時手段２５とを備えている。入力部２２はキーボード、マウス等で構成され、表示部２３はディスプレイ装置で構成され、出力部２８はプリンタ、及びフレキシブルディスクドライブ等の外部記憶装置で構成されている。
【００５９】
記憶部２７には、実施の形態１の内臓脂肪計の動作と同様の動作を遂行するためのプログラムが格納されている。但し、本実施の形態では、内臓脂肪推定式として（４）式を用いており、総脂肪量としてＤＥＸＡ法によるものを入力部２２から入力して推定内臓脂肪断面積の演算に用いることが可能なように構成されている。もちろん、実施の形態１と同様に内臓脂肪推定式として（５）式を用い、総脂肪量として生体インピーダンスによるものを入力部２２から入力して推定内臓脂肪断面積の演算に用いるように構成してもよい。
【００６０】
このような構成とすると、パソコンを用いて推定内臓脂肪断面積を高精度で算出することができる。
【００６１】
なお、実施の形態１及び２では、内臓脂肪推定式（４），（５）の独立変数を４つとしたが、内臓脂肪推定式の独立変数を総脂肪量と白血球数との２つとし、あるはいは総脂肪量と白血球数とリンパ球数との３つとしてもよい。いずれの場合にも、ウエスト周囲径又はＢＭＩを用いた内臓脂肪推定式による場合より、内臓脂肪断面積の推定精度を向上することができる。
【００６２】
【発明の効果】
本発明は以上に説明したような形態で実施され、内臓脂肪断面積の推定精度を向上できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】腹部ＣＴスキャン撮影データと外見的データとの相関係数を示す表である。
【図２】腹部ＣＴスキャン撮影データと内面的データとの相関係数を示す表である。
【図３】本発明の内臓脂肪推定式における独立変数の詳細を示す表である。
【図４】本発明の内臓脂肪推定式の精度を従来例と比較して示す表である。
【図５】本発明の内臓脂肪推定式による推定内臓脂肪断面積の散布図である。
【図６】ウエスト周囲径を用いた内臓脂肪推定式による推定内臓脂肪断面積の散布図である。
【図７】ＢＭＩを用いた内臓脂肪推定式による推定内臓脂肪断面積の散布図である。
【図８】本発明の実施の形態１に係る内臓脂肪推定装置としての内臓脂肪計の機械的構成を示す外観図であって、（ａ）は正面図、（ｂ）は平面図である。
【図９】図８の内臓脂肪計の電気的構成を示すブロック図である。
【図１０】図８の内臓脂肪計の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態２に係る内臓脂肪推定装置の電気的構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  内臓脂肪計
２  本体
３  表示部
４ａ，４ｂ，５ａ，５ｂ    電極
６  電源スイッチ
７  測定スイッチ５
８  データ入力設定モードスイッチ
９ａ    インクリメントキー
９ｂ    デクリメントキー
１０  前回測定／目標値表示領域
１１  今回測定表示領域
１２  入力データ表示領域
１３  肥満度ランク表示領域
１４  肥満症判定表示領域
１５  操作部
１６  インピーダンス測定回路
１７  Ｉ／Ｏ
１８  計時手段
１９  中央処理部
２０  記憶部
２１  内臓脂肪推定装置
２２  入力部
２３  表示部
２４  Ｉ／Ｏ
２５  計時手段
２６  中央処理部
２７  記憶部
２８  出力部
【図１】
2004254741.tif 000003
【図２】
2004254741.tif 000004
【図３】
2004254741.tif 000005
【図４】
2004254741.tif 000006
【図５】
2004254741.tif 000007
【図６】
2004254741.tif 000008
【図７】
2004254741.tif 000009
【図８】
2004254741.tif 000010
【図９】
2004254741.tif 000011
【図１０】
2004254741.tif 000012
【図１１】
2004254741.tif 000013