(57)【要約】      （修正有）【課題】低コストで、簡便且つ精度よく下半身の歪みを検出できる測定装置を提供する。【解決手段】測定装置１は、被験者Ｈの下半身を撮影して下半身の３次元データを取得する３次元データ取得部２と、下半身における測定すべき特徴部位を指定する特徴部位指定部７と、特徴部位指定部７で特徴部位として指定される下半身に対し、３次元データに基づいて、被験者Ｈの下半身の歪みを検出する下半身検出部４８と、特徴部位指定部で特徴部位として指定される骨盤に対し、被験者Ｈの骨盤の歪みを検出する骨盤検出部４５と、を備える。【選択図】図１
2017093789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の下半身を撮影して前記下半身の３次元データを取得する３次元データ取得部と、
前記下半身における測定すべき特徴部位を指定する特徴部位指定部と、
前記特徴部位指定部で前記特徴部位として指定される下半身に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の下半身の歪みを検出する下半身検出部と、
前記特徴部位指定部で前記特徴部位として指定される骨盤に対し、前記被験者の骨盤の歪みを検出する骨盤検出部と、を備える測定装置。
【請求項２】
前記下半身検出部は、前記被験者の左右の足の長さを検出する足長検出部を備える、
請求項１に記載の測定装置。
【請求項３】
前記下半身検出部は、前記被験者の左右のひざ部の歪みを検出するひざ部検出部を備える、
請求項１または請求項２に記載の測定装置。
【請求項４】
前記下半身検出部は、前記被験者の左右のかかとの歪みを検出するかかと部検出部と、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項５】
前記骨盤検出部は、前記被験者の正中線を境にした左右のピーク位置の高低差を示す情報に基づいて、前記被験者の骨盤の歪みを検出する、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項６】
前記下半身検出部の検出結果および前記骨盤検出部の検出結果の少なくとも一部を表示する表示部を備える、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項７】
上下方向に伸縮可能な支柱部を備え、
前記３次元データ取得部は前記支柱部に設けられる、
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項８】
前記支柱部に設けられ、前記支柱部に対して回転可能な支持部を備え、
前記３次元データ取得部は、前記支持部に対して回転可能に設けられる、
請求項７に記載の測定装置。
【請求項９】
前記３次元データ取得部を少なくとも含むユニットを移動可能な複数の車輪を備える、
請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項１０】
被験者の下半身を撮影して前記下半身の３次元データを取得することと、
前記下半身における測定すべき特徴部位を指定することと、
前記特徴部位として指定される下半身に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の下半身の歪みを検出することと、
前記特徴部位として指定される骨盤に対し、前記被験者の骨盤の歪みを検出することと、を含む測定方法。
【請求項１１】
被験者の下半身を撮影して取得される前記下半身の３次元データに基づいて、コンピュータに、
前記下半身における測定すべき特徴部位を指定することと、
前記特徴部位として指定される下半身に対し、前記３次元データに基づいて、前記被験者の下半身の歪みを検出することと、
前記特徴部位として指定される骨盤に対し、前記被験者の骨盤の歪みを検出することと、を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定装置、測定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生活習慣の変化やパソコンの普及による座位での長時間労働や、高齢者の増加に伴う介護労働等、様々な分野で腰痛が問題になっている。また、職場での腰痛は休業４日以上の職業性疾病のうち６割を占める労働災害になっている。このため、厚生労働省も平成２５年６月に「職場における腰痛予防対策指針」の改定を行うなど、腰痛が社会的問題になっている。これらの影響もあり、近年、柔道整復師、接骨院（施術所）などの腰痛の治療を行う施設が増加している。柔道整復師や接骨院での腰痛治療の多くでは、腰痛の原因の一つである下半身の「体の歪み（ゆがみ）」と呼ばれる骨盤等のずれを治療する施術が行われる。しかしながら、患者が自分自身の「体の歪み」に気づくことは困難である。また、「体の歪み」は、検出することが困難である。このため、治療前の症状の把握が難しいだけでなく、治療後の変化も把握することが難しい。この問題は、患者だけでなく柔道整復師や接骨院にとっても問題であり、柔道整復師や接骨院にとって、治療の成果を可視化することが重要な課題になっている。
【０００３】
従来、背骨等の歪みの検出法として、例えば、脊椎側弯症の検査等において、Ｘ線撮影装置を用いたＸ線検査法が多く用いられている。Ｘ線検査法は、Ｘ線で胸部を撮影し、脊柱の湾曲度を医師の判定により計測する手法であり、Ｘ線撮影画像により、脊柱の側方への湾曲度を把握することができる。しかし、一般的なＸ線検査法では、側方への湾曲度合いは判定できても、体表面の凹凸の程度は判定できないという難点があった。また、人体の被曝の観点からＸ線撮影の回数が限られ、検査可能な項目が限定される。また、Ｘ線検査法は、Ｘ線を扱うため、専門の技師が必要になり、検査を簡便に行うことが難しい。
【０００４】
また、従来の背骨等の歪みの検出法として、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置を用いた計測も考えられるが、装置が高価で大型であるため、小規模の施設では適用が難しいという問題がある。また、ＣＴ検査では、Ｘ線検査法と同様に人体の被曝を考慮する必要がある。Ｘ線撮影装置やＣＴ装置を用いない検出装置としては、例えば、特許文献１に開示の３次元センサを用いる技術が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開２０１３／０８１０３０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、脊椎の歪みを検出するものであり、上記した「体の歪み」の原因になる下半身のずれを検出するものではない。本発明は、上記の事情に鑑みなされたものであり、低コストで、簡便且つ精度よく下半身の歪みを検出できる測定装置、測定方法、及びプログラム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】
【０００７】
本発明の第１の態様の測定装置は、被験者の下半身を撮影して下半身の３次元データを取得する３次元データ取得部と、下半身における測定すべき特徴部位を指定する特徴部位指定部と、特徴部位指定部で特徴部位として指定される下半身に対し、３次元データに基づいて、被験者の下半身の歪みを検出する下半身検出部と、特徴部位指定部で特徴部位として指定される骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを検出する骨盤検出部と、を備える。
【０００８】
本発明の第２の態様の測定方法は、被験者の下半身を撮影して下半身の３次元データを取得することと、下半身における測定すべき特徴部位を指定することと、特徴部位として指定される下半身に対し、３次元データに基づいて、被験者の下半身の歪みを検出することと、特徴部位として指定される骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを検出することと、を含む。
【０００９】
本発明の第３の態様のプログラムは、被験者の下半身を撮影して取得される下半身の３次元データに基づいて、コンピュータに、下半身における測定すべき特徴部位を指定することと、特徴部位として指定される下半身に対し、３次元データに基づいて、被験者の下半身の歪みを検出することと、特徴部位として指定される骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを検出することと、を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係る測定装置を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る測定装置を示す図である。
【図３】実施形態に係る測定装置を示す図である。
【図４】実施形態に係るレーザパターン投影方式の３次元センサを示す。
【図５】レーザパターン投影方式の３次元センサの計測原理を示す図である。
【図６】レーザパターン投影方式の３次元センサの計測原理を示す図である。
【図７】実施形態に係る骨盤検出部を説明する図である。
【図８】実施形態に係る下半身検出部を説明する図である。
【図９】実施形態に係る測定方法のフローチャートである。
【図１０】実施形態に係る測定方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
［第１実施形態］
第１実施形態について説明する。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。ただし、本発明はこれに限定されるものではない。また、図面においては、実施形態を説明するため、一部または全部を模式的に記載するとともに、一部分を大きくまたは強調して記載する等適宜縮尺を変更して表現した部分を含んでいる。以下の各図において、ＸＹＺ座標系を用いて図中の方向を説明する。このＸＹＺ座標系においては、水平面に平行な平面をＸＹ平面とする。このＸＹ平面に平行な任意の方向をＸ方向と表記し、Ｘ方向に直交する方向をＹ方向と表記する。また、ＸＹ平面に垂直な方向（上下方向）はＺ方向と表記する。また、各方向において、適宜、矢印の先端と同じ側を＋側（例、＋Ｚ側）、矢印の先端と反対側を−側（例、−Ｚ側）と称す。例えば、鉛直方向（Ｚ方向）において、上方が＋Ｚ側であり、下方が−Ｚ側である。
【００１２】
図１は、実施形態に係る測定装置１を示すブロック図である。測定装置１は、３次元データ取得部２と、コンピュータ装置３と、を備える。３次元データ取得部２とコンピュータ装置３とは、例えば、有線または無線により通信可能に接続される。コンピュータ装置３は、ＣＰＵおよびメモリを備えるパーソナルコンピュータ等である。コンピュータ装置３は、記憶部１１に記憶されているプログラムを読み出し、このプログラムに従って各種の処理を実行する。コンピュータ装置３は、抽出部５と、中心線検出部６と、特徴部位指定部７と、自動評価部８と、状態検出部９と、入力部１０と、記憶部１１と、表示部１２とを備える。上記のプログラムは、コンピュータを、各種の処理を行う処理部（抽出部５、中心線検出部６、特徴部位指定部７、自動評価部８、状態検出部９）として機能させる。
【００１３】
図２及び図３は、本実施形態の測定装置１を示す斜視図である。図２に示す測定装置１は、横臥状態の被験者Ｈの測定を行う状態を示しており、以下、測定装置１のこの状態を「横臥測定モード」と称す。また、図３に示す測定装置１は、立位状態の被験者Ｈの測定を行う状態を示しており、以下、測定装置１のこの状態を「立位測定モード」と称す。測定装置１は、図２及び図３に示すように、横臥状態の被験者Ｈの測定、及び立位状態の被験者Ｈの測定のぞれぞれを行うことができる。
【００１４】
測定装置１は、例えば、３次元データ取得部２およびコンピュータ装置３と、下部フレーム１５と、鉛直フレーム１６と、支持フレーム１７と、支柱部１８と、支持部１９と、テーブル２０と、複数の車輪２１と、を備える。
【００１５】
下部フレーム１５は、測定装置１の下部に配置される。鉛直フレーム１６は、鉛直方向（Ｚ方向）に延びており、下部フレーム１５の上部に固定される。支持フレーム１７は、鉛直フレーム１６に固定され、支柱部１８を支持する。支柱部１８は、鉛直方向（Ｚ方向）に延びており、上下方向（Ｚ方向、鉛直方向）に伸縮可能である。支柱部１８は、例えば、上下方向に伸縮可能（移動可能）な伸縮部２４と、伸縮部２４を支持する伸縮部支持部２５を備える。図２は、支柱部１８が伸長した状態（伸縮部２４が上方に移動した状態）を示す。また、図３は、支柱部１８が収縮した状態（伸縮部２４が下方に移動した状態）を示す。また、支柱部１８は、図３に示す状態よりもさらに収縮させることができ、測定装置１のサイズをコンパクトにすることができる。伸縮部２４および伸縮部支持部２５には、その内部に不図示の空間部（空洞部）が設けられており、この空間部には、３次元データ取得部２とコンピュータ装置３とを接続するケーブル２７などが収容される。伸縮部支持部２５は、その内部に伸縮部２４の一部を収容可能であり、伸縮部２４を上下方向に移動可能なように支持する。テーブル２０は、鉛直フレーム１６の上部に設けられる。テーブル２０は、上面に物品を載置可能である。テーブル２０の上面には、例えば、ノート型のコンピュータ装置３が載置される。テーブル２０には、鉛直フレーム１６の上端部および支柱部１８の側方に接続され、鉛直フレーム１６および支柱部１８に支持される。コンピュータ装置３は、ケーブル２７により３次元データ取得部２に接続される。
【００１６】
伸縮部２４の上側（＋Ｚ側）の端部には、支持部１９が接続される。支持部１９は、支持部１９に３次元データ取得部２を取り付けるための取り付け部２９が設けられる。支持部１９は、取り付け部２９を介して、３次元データ取得部２を支持する。３次元データ取得部２は、後述する三次元センサ２をケースに収容したものであり、このケースが支持部１９に支持される。支持部１９は、Ｙ方向に平行な軸ＡＸ１周りに回転可能に、支柱部１８の伸縮部２４に接続される。すなわち、支持部１９は、図３に示すように、支柱部１８に近づく方向に移動可能である。これにより、測定装置１のサイズをコンパクトにすることができる。取り付け部２９は、３次元データ取得部２を、支持部１９に対して回転可能に支持する。例えば、図２に示す例において、取り付け部２９は、３次元データ取得部２を、Ｘ方向に平行な軸ＡＸ２周りに回転可能に支持する。これにより、３次元データ取得部２の向きを変えることができる。３次元データ取得部２の向きを変えることにより、測定装置１は、「横臥測定モード」と「立位測定モード」とを切り替えることができる。また、３次元データ取得部２の向きを被験者Ｈに対してより正確に向けることができる。
【００１７】
複数の車輪２１は、下部フレーム１５の下部に設けられる。複数の車輪２１は、３次元データ取得部２を少なくとも含むユニット（下部フレーム１５の上方の構造物）を移動可能である。本実施形態において、下部フレーム１５に測定装置１の他の部分が支持されており、測定装置１は、その全体が床面上を走行可能である。
【００１８】
なお、下部フレーム１５、鉛直フレーム１６、支持フレーム１７、支柱部１８、支持部１９及びテーブル２０の形状、大きさは、図２および図３に示すものに限定されず、任意である。また、コンピュータ装置３は、ノート型のものに限定されず、任意のものを用いることができる。例えば、コンピュータ装置３は、デスクトップ型でもよいし、タブレット型でもよい。
【００１９】
次に、３次元データ取得部２について説明する。３次元データ取得部２（３次元センサ）は、被験者Ｈの下半身を撮影して下半身の３次元データを取得する。３次元データ取得部２は、例えば、被験者Ｈの下半身の背部を撮影して下半身の３次元データを取得する。３次元データ取得部２としては、例えば、ＴＯＦ（ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｆｌｉｇｈｔ）方式の３次元センサ、あるいはレーザパターン投影方式の３次元センサ等を用いることができる。なお、背部は、被験者Ｈの背側部分であり、頭部から足の先端までの部分を含む。また、下半身は、被験者Ｈの腰から下の部分をいう。また、３次元データは、例えば、被験者Ｈの下半身の表面上の複数の点の三次元座標を含むデータである。例えば、３次元データは、被験者の下半身の表面における各点の相対的な座標のデータを含むデータである。例えば、相対的な座標のデータは、被験者Ｈの下半身における所定位置（例、腰部の所定位置）の座標を基準とするに対する相対的な座標である。相対的な座標を用いる場合、３次元データ取得部２から被験者Ｈの下半身上の各点までの距離のキャリブレーション用の基準部材を用いなくても被験者Ｈの下半身の表面形状を取得することができ、簡便に３次元データを取得することができる。なお、座標データは、被験者Ｈの下半身の表面における各点の相対的な座標のデータ以外に、絶対座標データでもよいし、被験者Ｈの下半身以外に配置される基準に対する相対座標データでもよい。３次元データの解像度は、例えば、１ｍｍ〜１０ｍｍの解像度である。
【００２０】
ＴＯＦ方式の３次元センサ２は、例えば、アクティブに近赤外光（ＬＥＤ光）を照射し、その反射光の飛行時間を用いて距離を測定する。例えば、ＴＯＦ方式の３次元センサ２は、赤外線などの不可視光をパルス変調して画角内に照射し、イメージセンサ側でこのパルスの位相遅れを計測することで、対象物までの往復の距離を割り出す。ＴＯＦ方式の３次元センサ２は、従来においては５００〜１０００万円程度もする高価な機器であったが、昨今は低廉化が進み、例えば、数万円以下のカメラタイプの機器等も開発されている。ＴＯＦ方式の３次元センサ２としては、これらのいずれも用いることができる。ＴＯＦ方式の３次元センサ２として、低価格のものを用いる場合、測定装置１を低コストで製造することができる。
【００２１】
レーザパターン投影方式の３次元センサ２は、例えば、赤外線パターンを対象物体に照射して三角測量により距離画像を取得する。より具体的には、レーザパターン投影方式の３次元センサ２として、マイクロソフト社製のＫｉｎｅｃｔセンサ（マイクロソフト社の登録商標）等を用いることができる。Ｋｉｎｅｃｔセンサは、当初ゲーム機用のセンサであったが、コンピュータ装置（パーソナルコンピュータ）３（図２参照）等にもＵＳＢ端子を介して接続可能である。
【００２２】
また、Ｋｉｎｅｃｔセンサは、例えば、マイクロソフトリサーチ社が提供する「Ｋｉｎｅｃｔ  ｆｏｒ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  ＳＤＫ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｋｉｔ）」を用いれば、Ｃ言語で記述したプログラムによりＫｉｎｅｃｔセンサをコンピュータ装置３から制御することできる。また、Ｋｉｎｅｃｔセンサが出力するデータの処理は、Ｐｏｉｎｔ  Ｃｌｏｕｄ  Ｌｉｂｒａｒｙ等のソフトウェアを用いることができる。このように、Ｋｉｎｅｃｔセンサを用いる場合、開発環境やデータ処理環境が整っているため、制御プログラムや解析プログラム等を容易に開発することができる。また、Ｋｉｎｅｃｔセンサは、約１万数千円程度で入手可能であるため、Ｋｉｎｅｃｔセンサを用いる場合、測定装置１を低コストで製造することができる。
【００２３】
図４は、本実施形態に係るレーザパターン投影方式の３次元センサ２を示す。３次元センサ２は、例えば上記のＫｉｎｅｃｔセンサである。この３次元センサ２（Ｋｉｎｅｃｔセンサ）は、図４に示すように、赤外線レーザ発光部３２と、ＲＧＢカラー映像認識用カメラ３３と、奥行き測定用赤外線カメラ３４とを搭載している。すなわち、３次元センサ２（Ｋｉｎｅｃｔセンサ）は、３次元データと、ＲＧＢカラーの画像データ（以下、ＲＧＢ画像データという）を取得する。また、Ｋｉｎｅｃｔセンサは、電動チルト機構（図示せず）を備え、図４に示す矢印の方向に約３０度首振りが可能になっており、被験者Ｈの位置等に合わせて、コンピュータ装置３側から、３次元センサ２の方向を調整することもできる。
【００２４】
また、Ｋｉｎｅｃｔセンサの内部には３軸加速度センサ、６４ＭＢのＤＤＲ２  ＳＤＲＡＭメインメモリ、信号処理専用プロセッサ等が内蔵されている。測定の精度を高める場合には、３次元データ取得部２（レーザパターン投影方式の３次元センサ、ＴＯＦ方式の３次元センサ２）に水準器を設けて、水平度等を調整するようにしてもよい。
【００２５】
次に、図５及び図６を参照して、レーザパターン投影方式の３次元センサ２の計測原理について説明する。図５及び図６は、レーザパターン投影方式の３次元センサ２の計測原理を示す図である。
【００２６】
図５（Ａ）に示すように、レーザパターン投影方式の３次元センサ２の赤外線レーザ発光部３２から一定の照射角度θ１で照射された赤外線レーザＬＡは、物体３６に当たって反射した後、奥行き測定用赤外線カメラ３４に角度θ２の角度で入射し、奥行き測定用赤外線カメラ３４に検出される。この場合に、底辺と両端の角度から物体３６までの距離を計算することができる。なお、赤外線レーザＬＡが照射された物体３６の画像は、図５（Ｂ）に示す画像Ｉｍ１のように示される。また、この受光角度は取得される画像から計測することができる。
【００２７】
また、図６（Ａ）に示すように、物体３６が図５（Ａ）に示す状態から３次元センサ２側に移動した場合においても、同様に底辺と両端の角度から物体３６までの距離を計算することができる。なお、赤外線レーザＬＡが照射された物体３６の画像は、図６（Ｂ）に示す画像Ｉｍ２のように示される。また、この受光角度は画像から計測することができる。
【００２８】
上述のＫｉｎｅｃｔセンサでは、予め既知の光学パターンを画角内に照射し、そのパターンの幾何学的な歪み具合から対象物の３次元構造を復元している。これには、例えば、光源を一度、拡散板で拡散させた後、マイクロレンズが並んだ透過板を使って投影パターンを作り出す方式などを用いることができる。
【００２９】
図１の説明に戻り、抽出部５は、３次元データ取得部２により取得した３次元データ（以下、３次元計測データという）から、被験者Ｈの表面形状に関するデータ（以下、表面形状データという）を抽出する。例えば、抽出部５は、予め人体の下半身のパターンを記憶部１１等に保存しておき、そのパターンと３次元計測データとのパターンマッチング処理等を用いて人体の判定を行い、３次元計測データから表面形状データを抽出する。例えば、抽出部５は、被験者Ｈの外形線（エッジ）を抽出する。抽出部５は、例えば、３次元計測データあるいはＲＧＢ画像データが表す物体の外形線を検出することにより、被験者Ｈの外形線の抽出を行う。抽出部５は、抽出した外形線に基づき、３次元計測データから表面形状データを抽出する。例えば、抽出部５は、３次元計測データから、表面形状データとして被験者Ｈの外形線の内側部分のデータを抽出する。抽出部５が人体の判定を行う場合、以降の処理を自動化することができる。例えば、３次元センサ２による３次元計測データの取得状態を継続し、被験者Ｈが３次元センサ２側に下半身を向けて所定の姿勢をとった際に、人体であると判定することにより、以降の処理に自動的に移行させることができ、効率的に検査を行うことができる。また、抽出部５が３次元計測データから被験者Ｈの表面形状に関するデータを抽出することにより、処理に用いられるデータ量を減らすことができるため、以降の処理（例、各種画像処理、状態検出部９による状態の検出（算出）、中心線検出部６による中心線の検出等）を効率的に行うことができる。
【００３０】
なお、抽出部５は、３次元計測データから被験者Ｈの表面形状に関するデータを抽出する前に、３次元計測データとＲＧＢ画像データとの少なくとも一方から背景データを削除する処理を行ってもよい。例えば、抽出部５は、３次元計測データから被験者Ｈの下半身の表面に対して、所定の距離以上の部分を背景データであると推定して、削除してもよい。例えば、３次元センサ２と被験者Ｈとのおおよその距離が予めわかっている場合、この距離を上記の所定の距離として用いることができる。また、抽出部５は、３次元計測データとＲＧＢ画像データとの少なくとも一方に対して、フィルタリング等のノイズの軽減処理、コントラストや明るさなどを変更する処理等の画像処理を行ってもよい。なお、測定装置１は、抽出部５を備えなくてもよいし、抽出部５は、測定装置１の外部の装置に設けられてもよい。例えば、測定装置１は、上記の外部の装置において抽出部５により処理されたデータを用いて、各種の処理を行ってもよい。
【００３１】
中心線検出部６は、３次元計測データに基づいて、被験者Ｈの正中線を検出する。中心線検出部６は、例えば、３次元計測データに基づいて、被験者Ｈの背部の正中線を検出する。正中線は、被験者Ｈの頭頂から縦（上下方向、身長の方向）に延びる直線であり、被験者Ｈの左右方向（幅方向）の中心線である。以下の説明において、正中線と平行な方向を、適宜、正中線方向という。この正中線は、例えば、被験者Ｈの下半身を左右に分けて評価を行う基準として用いられる。中心線検出部６は、例えば、上記した被験者Ｈの下半身の外形線に基づく下半身の幅（左右方向の長さ）から正中線を検出する。例えば、中心線検出部６は、上記した被験者Ｈの下半身の外形線に基づいて被験者Ｈの下半身の各位置における幅を取得し、例えばその幅の１／２の位置（下半身の幅方向の中心位置）を結んで正中線とする。
【００３２】
また、中心線検出部６は、被験者Ｈの背部の３次元計測データに基づいて正中線を検出してもよい。例えば、人体の背部において脊柱の位置は、一般的に凹状態（くぼみ）となっているため、中心線検出部６は、背部の凹凸状態のデータにおいて略中央で凹状態の底（極値）となっている位置を結んだ線、あるいはこの線を、頭頂を通る直線で近似した線を正中線としてもよい。また、中心線検出部６は、被験者Ｈの上半身の背部の３次元計測データに基づいて正中線を検出してもよい。
【００３３】
また、中心線検出部６は、被験者Ｈの下半身のＸ線撮影画像データが表す形状（画像）と、３次元計測データが表す形状（画像）とを重ね合わせて、正中線を検出するようにしてもよい。例えば、評価（検出）の精度を高める場合には、中心線検出部６は、Ｘ線撮影画像を参照して正中線を決定（検出）してもよい。
【００３４】
また、中心線検出部６は、被験者Ｈの下半身のモアレ画像データが表す形状（画像）と、３次元計測データが表す形状（画像）とを重ね合わせて、正中線を検出してもよい。例えば、評価（検出）の精度を高める場合には、中心線検出部６は、モアレ画像を参照して正中線を決定してもよい。
【００３５】
また、中心線検出部６は、例えば、被験者Ｈの中心線を示す位置に反射テープ等で構成したマーカを予め貼付し、３次元センサ２が備えるＲＧＢカラー映像認識用カメラ３３（図４参照）の撮影した画像でマーカの位置を検出し、正中線を決定してもよい。この場合、マーカを貼付する位置は、被験者Ｈの下半身でもよいし、上半身（例、背部の脊柱近傍部分）でもよい。なお、測定装置１は、中心線検出部６を備えなくてもよいし、中心線検出部６は、測定装置１の外部の装置に設けられてもよい。例えば、測定装置１は、上記の外部の装置において中心線検出部６により処理されたデータを用いて、各種の処理を行ってもよい。
【００３６】
特徴部位指定部７は、被験者Ｈの下半身における測定すべき特徴部位を指定する。特徴部位指定部７は、例えば、３次元計測データ、あるいは抽出部５により抽出された表面形状データから被験者Ｈの下半身における測定すべき特徴部位を指定する。特徴部位指定部７は、例えば、測定すべき特徴部位を自動的に検出して指定する。例えば、特徴部位指定部７は、予め測定すべき特徴部位に関するデータを記憶部１１に登録し、そのデータに基づいて特徴部位を検出する。特徴部位指定部７は、例えば、３次元計測データに基づいて被験者Ｈの下半身の各部位を推定する処理を行う。例えば、特徴部位指定部７は、特徴部位を「臀部」として、被験者Ｈの「臀部」の位置を３次元データ、あるいはＲＧＢカラー映像認識用カメラ３３の撮影画像データ（ＲＧＢ画像データ）に基づいて自動的に検出する。特徴部位指定部７は、これと同様にして、「ひざ部」、「かかと部」、「腰部」、「骨盤」、「足」等の各部位（各領域）を特徴部位として検出する。特徴部位指定部７は、これらの各部位（各領域）を特徴部位として推定してもよい。なお、特徴部位指定部７が腰部や臀部の位置を推定し、その部位を捻じれ（歪み）の基準としてもよい。一般的に、腰部や臀部は略水平面を形成すると考えることができるので、この腰部や臀部を「骨盤」や「腰部」等の特徴部位の捻じれ（歪み）具合の基準とすることができる。また、特徴部位指定部７は、中心線検出部６により検出した正中線に基づいて、測定すべき特徴部位を自動的に検出してもよい。
【００３７】
また、特徴部位指定部７は、操作者が手動で指定した特徴部位を、測定すべき特徴部位として指定することができる。例えば、３次元計測データあるいはＲＧＢ画像データに相当する画像を表示部１２に表示し、操作者は、マウス、タッチペン等の入力部１０を用いて、表示部１２に表示された画像上の位置を選択する。入力部１０は、ユーザが指定した特徴部位の情報を取得し、特徴部位指定部７は、この情報に基づいて特徴部位を指定（決定）する。なお、各状態検出部９における、被験者Ｈの下半身における測定すべき特徴部位については、後に説明する。
【００３８】
自動評価部８は、例えば、後述する状態検出部９の各部で検出された特徴部位の状態を自動的に評価する。自動評価部８は、例えば、予め設定される閾値との比較によって、状態検出部９の各部で検出された特徴部位の状態を自動的に評価する。これにより、被験者Ｈの特徴部位の状態を簡便に把握することができる。上記の閾値としては、例えば、健常者について状態検出部９の各部で検出された値等を用いることができる。自動評価部８は、例えば、被験者Ｈについて状態検出部９の各部で検出された値が上記の閾値を超えた場合に、被験者Ｈに対する検出値と閾値との差に応じて、「・・・の部分に軽度の歪みがみられます」、「・・・の部分に中度の歪みがみられ、要観察と思われます」、「・・・の部分に重度の歪みがみられ、手術等の治療が必要と思われます」等のメッセージを表示するようにしてもよい。また、自動評価部８は、被験者Ｈについて過去の測定により得られた特徴部位の状態を示すデータと、被験者Ｈについて今回の測定により得られる特徴部位の状態を示すデータとを比較して、特徴部位の状態を自動的に評価してもよい。なお、体の歪みについての手術や各種治療の要否等の最終判断は、医師等（例、専門医）によって行われる。また、測定装置１は、自動評価部８を備えなくてもよいし、自動評価部８は、測定装置１の外部の装置に設けられてもよい。例えば、上記の外部の装置において自動評価部８は、測定装置１により得られる特徴部位の状態を示すデータを用いて、特徴部位の状態を自動的に評価してもよい。
【００３９】
次に状態検出部９について説明する。状態検出部９は、３次元データ取得部２で取得される３次元データに基づいて、特徴部位指定部７で指定された特徴部位の状態を検出する。状態検出部９は、骨盤検出部４５と、下半身検出部４８と、を備える。状態検出部９は、被験者Ｈの下半身の歪みに関連する複数の項目を検出することができる。これにより、被験者Ｈの下半身の歪みを精度よく検出することができる。
【００４０】
図７（Ａ）〜図７（Ｄ）は、骨盤検出部４５を説明するための図である。なお、図７に示すデータは、被験者Ｈの背部側を３次元データ取得部２で取得したデータである。骨盤検出部４５は、特徴部位の状態として、被験者の骨盤の凹凸状態を検出する。骨盤検出部４５は、例えば、被験者Ｈの骨盤の歪みの程度（レベル）を定量的に検出する。骨盤検出部４５は、例えば、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの骨盤近傍の部分（臀部）Ｒ１に設定する。骨盤検出部４５は、部分Ｒ１における正中線ＣＬを境にした左右のピーク位置の高低差を示す情報（以下、高低差情報）を算出する。
【００４１】
図７（Ｂ）は、正中線に直交する面における被験者Ｈの体表面の形状を示す図である。図７（Ｂ）において、符号ＣＬは正中線であり、符号ＰＥ１は正中線ＣＬに対して左側のピーク（例、極大）であり、符号ＰＥ２は正中線ＣＬに対して右側のピーク（例、極小）である。骨盤検出部４５は、例えば、正中線に直交する面内の所定部分Ｒ２について、正中線を境界線とする左右の領域のうち、一方の領域（例、左の領域）における高さの極大値（ピークＰＥ１の高さ）と、他方の領域（例、右の領域）における極小値（ピークＰＥ２の高さ）との差分を、高低差ｈとして算出する。高低差ｈは、上記の高低差情報の一例である。また、骨盤検出部４５は、ピークＰＥ１とピークＰＥ２を通る直線Ｌ１が、水平線ＨＬと交わる角度θ１を算出する。角度θ１は、上記の高低差情報の一例である。
【００４２】
骨盤検出部４５は、例えば、図７（Ａ）に示した部分Ｒ１において正中線の方向における複数の位置のそれぞれにおいて、図７（Ｂ）に示したように正中線ＣＬに対する左右のピーク位置の高低差情報として、例えば高低差ｈおよび角度θ１を算出する。図７（Ｃ）は、骨盤検出部４５が算出した角度θ１の、正中線の方向における分布を示す図である。図７（Ｃ）の画像は、例えば表示部１２に表示される。図７（Ｃ）において、縦軸は正中線の方向における位置であり、横軸は角度θ１である。横軸の角度θ１は、図７（Ｂ）の直線Ｌ１のように左から右に向かって高さが減少する場合に正（＋）とし、その反対の場合に負（−）とした値である。
【００４３】
また、骨盤検出部４５は、複数の部分（例Ａ、Ｂ（図７（Ａ）参照））における左右のピーク位置の高低差を比較することにより、被験者Ｈの骨盤の左右方向の凹凸状態（例、傾き、ねじれ）を検出する。骨盤検出部４５の検出結果は、表示部１２に表示される。例えば、骨盤検出部４５は、図７（Ｄ）に示すように、図７（Ａ）のＡ線における体表面の凹凸状態（符号Ａで示す）、及び図７（Ａ）のＢ線における体表面の凹凸状態を検出結果（符号Ｂで示す）として出力する。
【００４４】
なお、骨盤検出部４５は、部分Ｒ１における左右のピーク位置を検出し、検出した左右のピーク位置（例ＰＥ３、ＰＥ４（図８（Ａ）参照））に基づいて、骨盤の歪みを検出してもよい。例えば、骨盤検出部４５は、左右のピーク位置のそれぞれと正中線との距離の差、左右のピーク位置の正中線の方向における位置の差、左右のピーク位置の高さの差などに基づき、骨盤検出部４５は骨盤の左右方向の凹凸状態を検出してもよい。
【００４５】
次に、図１に戻り、下半身検出部４８を説明する。下半身検出部４８は、特徴部位の状態として、被験者Ｈの下半身の体表面の凹凸状態を検出する。下半身検出部４８は、例えば、被験者Ｈの下半身の歪みの程度を定量的に検出する。下半身検出部４８は、例えば、ひざ部検出部５３と、かかと部検出部５４と、足長検出部５５と、を備える。
【００４６】
図８（Ａ）〜（Ｄ）は、下半身検出部を説明するための図である。図８（Ａ）は、被験者Ｈが接骨院で施術を受ける前の３次元計測データの例であり、図８（Ｂ）は、図８（Ａ）における下半身検出部４８による検出結果の例である。なお、図８に示すデータは、被験者Ｈの背部側を３次元データ取得部２で取得したデータである。
【００４７】
下半身検出部４８は、図７で説明した骨盤検出部４５の検出結果を用いて、被験者Ｈの下半身の歪みを検出する。なお、下半身検出部４８は、骨盤検出部４５と同等の検出部を備え、この検出部の検出結果（骨盤の歪み）を用いて、被験者Ｈの下半身の歪みを検出してもよい。骨盤検出部４５は、例えば、図８（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの骨盤の近傍部分（臀部）の左側の部分Ｒ３、臀部の右側の部分Ｒ４に設定する。骨盤検出部４５は、例えば、臀部の左側の部分Ｒ３において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ３を検出する。また、骨盤検出部４５は、臀部の右側の部分Ｒ４において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ４を検出する。骨盤検出部４５は、検出したピーク位置ＰＥ３とピークＰＥ４との間隔から臀部の左のピークと右のピークとの幅を検出する。
【００４８】
ひざ部検出部５３は、特徴部位の状態として、左右のひざの体表面の凹凸状態を検出する。ひざ部検出部５３は、例えば、左右のひざの歪みの程度を定量的に検出する。ひざ部検出部５３は、例えば、図８（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を左のひざの背部の部分Ｒ５、右のひざの背部の部分Ｒ６に設定する。ひざ部検出部５３は、左のひざの背部の部分Ｒ５において、最も凹んだ部分のピーク位置ＰＥ５を検出する。また、ひざ部検出部５３は、右のひざの背部の部分Ｒ１２において、最も凹んだ部分のピーク位置ＰＥ６を検出する。ひざ部検出部５３は、検出したピーク位置ＰＥ５とピークＰＥ６との間隔から左右の膝の幅（間隔）を検出する。なお、ひざ部検出部５３は、検出したピーク位置ＰＥ５とピークＰＥ６とに基づき、左右のひざの歪みを検出してもよい。
【００４９】
かかと部検出部５４は、特徴部位の状態として、左右のかかとの体表面の凹凸状態を検出する。かかと部検出部５４は、例えば、左右のかかとの歪みの程度を定量的に検出する。かかと部検出部５４は、例えば、図８（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を左のかかとの部分Ｒ７、右のかかとの部分Ｒ８に設定する。また、かかと部検出部５４は、左のかかとの部分Ｒ７において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ７を検出する。また、かかと部検出部５４は、右のかかとの部分Ｒ８において、最も突出した部分のピーク位置ＰＥ８を検出する。下半身検出部４８は、検出したピーク位置ＰＥ７とピークＰＥ８との間隔から左右のかかとの幅（間隔）を検出する。なお、かかと部検出部５４は、検出したピーク位置ＰＥ７とピークＰＥ８とに基づき、左右のかかとの左右方向の歪みを検出してもよい。
【００５０】
足長検出部５５は、左右の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、左右の足の長さの歪み（ずれ、違い）の程度を定量的に検出する。足長検出部５５は、例えば、臀部の体表面の凹凸状態、左右のひざの体表面の凹凸状態および左右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、左右の足の長さを検出する。
【００５１】
足長検出部５５は、例えば、臀部の左側の体表面の凹凸状態、左のひざの体表面の凹凸状態および左のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、左の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、図８（Ａ）に示すように、測定すべき特徴部位を、被験者Ｈの臀部の左側の部分Ｒ３、臀部の右側の部分Ｒ４、左のひざの背部の部分Ｒ５、右のひざの背部の部分Ｒ６、左のかかとの部分Ｒ７、右のかかとの部分Ｒ８に設定する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ３、ピーク位置ＰＥ５及びピーク位置ＰＥ７に基づいて、左の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ３、ピーク位置ＰＥ５及びピーク位置ＰＥ７を結ぶ線の長さに基づいて、左の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、臀部の右側の体表面の凹凸状態、右のひざの体表面の凹凸状態および右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、右の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ４、ピーク位置ＰＥ６及びピーク位置ＰＥ８に基づいて、右の足の長さを検出する。足長検出部５５は、例えば、検出したピーク位置ＰＥ４、ピーク位置ＰＥ６及びピーク位置ＰＥ８を結ぶ線の長さに基づいて、左の足の長さを検出する。
【００５２】
なお、足長検出部５５は、臀部の体表面の凹凸状態と、左右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、左右の足の長さを検出してもよい。例えば、足長検出部５５は、骨盤検出部４５が検出した臀部の左側の体表面の凹凸状態と、かかと部検出部５４が検出した左のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、足長検出部５５により左の足の長さを検出してもよい。この場合、足長検出部５５は、上記したピーク位置ＰＥ３およびピーク位置ＰＥ７に基づいて、左足の長さを検出する。例えば、足長検出部５５により、臀部の右側の体表面の凹凸状態と、右のかかとの体表面の凹凸状態に基づき、右の足の長さを検出してもよい。この場合、足長検出部５５は、上記したピーク位置ＰＥ４およびピーク位置ＰＥ８に基づいて、右足の長さを検出してもよい。また、足長検出部５５は、被験者Ｈの外形線データに基づき左右の足の長さを検出してもよい。
【００５３】
下半身検出部４８は、例えば、図８（Ｂ）に示すように、検出結果として、左右の足の長さ、左右の足の長さの差、臀部の左右の凸部の間の距離、左右のひざの間隔、左右のかかとの間隔等を検出する。下半身検出部４８の結果は、表示部１２に出力される。
【００５４】
図８（Ｃ）は、被験者Ｈが接骨院で施術を受けた後の３次元計測データの例であり、図８（Ｄ）は、図８（Ｃ）における下半身検出部４８による検出結果の例である。図８（Ｃ）に示す下半身の体表面の凹凸状態の検出の方法は、図８（Ａ）と同様である。この被験者Ｈが受けた接骨院の施術は、下半身における左右の歪みを矯正するための一般的な施術を右半身のみに約２０分程度行ったものである。
【００５５】
図８（Ａ）と図８（Ｃ）とを比較すると、臀部の左右の凸部の位置を示すピーク位置ＰＥ３及びピーク位置ＰＥ４、左右のひざの位置を示すピーク位置ＰＥ５及びピーク位置ＰＥ６、左右のかかとの位置を示すピーク位置ＰＥ７及びピーク位置ＰＥ８において、施術後の変化が検出されたことが確認される。また、図８（Ｄ）に示す結果から、左右それぞれの足の長さ、左右の足の長さの差、臀部の左右の凸部の間の距離、左右のかかとの間隔において、施術後の変化が検出されたことが確認される。このように、測定装置１によれば、被験者の下半身の体表面の凹凸状態を精度よく検出して、被験者Ｈの下半身の歪みの程度を精度よく検出できることがわかる。
【００５６】
図１の説明に戻り、入力部１０は、ユーザから各種操作指令の入力を受け付ける。入力部１０としては、例えば、キーボード、マウス、ボタン、ジョイスティック、タッチパネル等の入力装置を用いることができる。記憶部１１は、コンピュータ装置３の動作に必要な各種プログラム、各種データを記憶する。記憶部１１としては、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置を用いることができる。
【００５７】
表示部１２は、各種情報を表示する。例えば、表示部１２は、状態検出部９の検出結果、被験者Ｈの画像、３次元データ取得部２により取得される被験者Ｈの３次元データ、状態検出部９による検出結果に基づいて取得される凹凸のピーク位置、自動評価部８の評価結果、測定装置１の操作を行うための情報、測定条件などの設定等を表示する。表示部１２としては、例えば、ディスプレイ、液晶モニタ、タッチパネル等の表示装置等を用いることができる。また、表示部１２は、被験者Ｈの３次元データ等を、ポリゴンやワイヤーフレーム等を用い３次元画像で表示するようにしてもよい。また、ボタン操作やポインティングデバイス操作により、３次元画像の視点等を切り換えるようにしてもよい。
【００５８】
また、測定装置１は、各種データ（例、各種検出結果（検出データ））等を外部に出力する出力部を備えてもよい。出力部としては、例えば、プリンター、データ出力装置（ＵＳＢインターフェース、ネットワークインターフェース等のデータ出力インターフェース）等が挙げられる。
【００５９】
次に、本実施形態に係る測定方法を上記した測定装置１の動作に基づいて説明する。なお、以下の説明は、本実施形態に係る測定方法の一例であり、本実施形態に係る測定方法はこれに限定されない。図９及び図１０は、実施形態に係る測定方法のフローチャートである。
【００６０】
ステップＳ１において、３次元データ取得部２は、被験者Ｈの下半身を撮影して下半身の３次元データを取得する。３次元データ取得部２は、例えば、被験者Ｈの下半身の背部の３次元データを取得する。３次元データ取得部２は、「立位測定モード」または「横臥測定モード」により３次元データの取得を行う。３次元データ取得部２と被験者Ｈとの距離Ｌ（図３参照）は、例えば、１〜２ｍ程度に設定可能である。３次元データ取得部２は、取得した３次元計測データを記憶部１１に格納する。
【００６１】
ステップＳ２において、抽出部５は、３次元計測データから被験者Ｈの表面形状データを抽出する。例えば、ステップＳ２のステップＳ２１において、抽出部５は、３次元計測データに人体のデータが含まれるか否かを判定する。例えば、抽出部５は、３次元計測データと、予め準備した人体の３次元形状データとをパターンマッチング等を行うことにより、３次元計測データに人体のデータが含まれるか否か判定する。なお、ステップＳ２１を行うか否かは任意である。
【００６２】
抽出部５が、３次元計測データに人体のデータが含まれないと判定した場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）、ステップＳ１に戻り、３次元データ取得部２は３次元データを取得する。抽出部５は、３次元計測データに人体のデータが含まれると判定した場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２２において、３次元計測データからノイズを除去、あるいは低減する。例えば、抽出部５は、フィルタリングなどの処理により、３次元計測データからノイズを除去する。
【００６３】
ステップＳ２３において、抽出部５は、３次元計測データから背景データを削除する。例えば、抽出部５は、３次元データ取得部２との距離が予め設定された所定距離よりも遠い部分を背景と推定し、背景に相当するデータを除去する。ステップＳ２４において、抽出部５は、人体部分の外形線を抽出する。例えば、抽出部５は、人体部分のエッジを検出する。例えば、抽出部５は、３次元計測データあるいはＲＧＢ画像データが表す物体の外形線を検出することにより、被験者Ｈの外形線の抽出を行う。画像のエッジを検出して、被験者Ｈの外形線を取得する。ステップＳ２５において、抽出部５は、人体部分のデータを抽出する。例えば、抽出部５は、３次元計測データから、表面形状データとして被験者Ｈの外形線の内側部分のデータを抽出する。
【００６４】
ステップＳ３において、中心線検出部６は、抽出部５により抽出された表面形状データから被験者Ｈの正中線を検出する。中心線検出部６は、例えば、抽出部５により抽出された表面形状データから被験者Ｈの背部の正中線を検出する。ステップＳ４において、特徴部位指定部７は、抽出部５により抽出された表面形状データから被験者Ｈの下半身における測定すべき特徴部位を指定する。
【００６５】
ステップＳ５において、状態検出部９は、３次元データに基づいて、指定された特徴部位の状態を検出する。骨盤検出部４５は、特徴部位として指定される骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを特徴部位の状態として検出する（図７および図８参照）。
【００６６】
ステップＳ６において、下半身検出部４８は、特徴部位指定部で特徴部位として指定される下半身に対し、３次元データに基づいて、被験者の下半身の歪みを検出する（図８参照）。図１０（Ａ）のステップＳ６のステップＳ６１において、足長検出部５５は、左右の足の長さを検出する。ステップＳ６２において、ひざ部検出部５３は、左右のひざの歪みの程度を検出する。ステップＳ６３において、かかと部検出部５４は、左右のかかとの歪みの程度を検出する。なお、ステップＳ６において、ステップＳ６１からステップＳ６３の処理の順番は、任意に変更可能である。
【００６７】
図１０（Ｂ）のステップＳ７において、自動評価部８は、状態検出部９で検出された特徴部位の状態を自動的に評価する。ステップＳ８において、表示部１２は、検出結果を表示する。
【００６８】
上述の実施形態において、測定装置１は、例えばコンピュータシステムを含む。測定装置１は、記憶部１１に記憶されているプログラムを読み出し、このプログラムに従って各種の処理を実行する。このプログラムは、被験者の下半身を撮影して取得される下半身の３次元データに基づいて、コンピュータに、下半身における測定すべき特徴部位を指定することと、特徴部位として指定される下半身に対し、３次元データに基づいて、被験者の下半身の歪みを検出することと、特徴部位として指定される骨盤に対し、被験者の骨盤の歪みを検出することと、を含む。このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。
【００６９】
なお、本発明の技術範囲は、上述の実施形態などで説明した態様に限定されるものではない。上述の実施形態などで説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。また、上述の実施形態などで説明した要件は、適宜組み合わせることができる。また、法令で許容される限りにおいて、上述の実施形態などで引用した全ての文献の開示を援用して本文の記載の一部とする。
【００７０】
なお、３次元計測データ、あるいは状態検出部９の各部の検出結果を、「体の歪み」を矯正する矯正用具や車椅子用のクッションの設計等に利用してもよい。また、３次元データ取得部２で取得した３次元計測データと、体重計による体重データとに基づいて、肥満度等を評価することもできる。また、計測結果の表示について、３次元計測データに基づく体表面の凹凸を強調する処理を行なって、操作者や医師が凹凸状態をより把握し易くするようにしてもよい。また、３次元計測データに基づく体表面の凹凸に適当な彩色を施す処理を行なって、操作者や医師が、凹凸状態をより把握し易くするように表示してもよい。
【００７１】
なお、図４などで説明したＫｉｎｅｃｔセンサ等の３次元センサ２は、静止画像および動画をそれぞれ取得することができる。骨盤検出部４５及び下半身検出部４８は、例えば静止画像を用いて状態の検出を行うが、所定の動作を行う被験者Ｈの動画を用いて、評価を総合的に行ってもよい。また、骨盤検出部４５及び下半身検出部４８は、検出目的等に応じて、静止画像および動画の一方のみを用いてもよいし、静止画像および動画の双方を用いてもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１・・・測定装置、２・・・３次元データ取得部、７・・・特徴部位指定部、９・・・状態検出部、４５・・・骨盤検出部、４８・・・下半身検出部
【図１】
2017093789.tif 000003
【図２】
2017093789.tif 000004
【図３】
2017093789.tif 000005
【図４】
2017093789.tif 000006
【図５】
2017093789.tif 000007
【図６】
2017093789.tif 000008
【図７】
2017093789.tif 000009
【図８】
2017093789.tif 000010
【図９】
2017093789.tif 000011
【図１０】
2017093789.tif 000012