"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設定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、最も近い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前記最も近い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。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前記最も近い候補組織層境界のみを選択するように適合される、請求項1に記載のデバイス。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も近い候補組織層境界を平均することに基づく、請求項1又は請求項2に記載のデバイス。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、とりわけ最も頻繁に生ずる前記最も近い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選択された、異なる最も近い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又は請求項2に記載のデバイス。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設定することにより、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1-4のうちいずれか一項に記載のデバイス。前記プローブは、後の時間ポイントで前記2つ以上の超音波画像を取得するように適合され、後の時間ポイント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1-5のうちいずれか一項に記載のデバイス。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1-6のうちいずれか一項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。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7に記載のデバイス。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7又は請求項8に記載のデバイス。前記取得した超音波画像の相対位置を決定するために、プローブの動作とりわけ体の表面に対する接線方向である、前記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7-9のうちいずれか一項に記載のデバイス。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10に記載のデバイス。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設定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、最も近い候補組織層境界を選択するステップと、種々の超音波画像のために得られる前記最も近い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。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12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。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12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。請求項1に記載のデバイスで使用する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、体における本質的に一定の深度に対応する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設定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、最も近い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選択された前記最も近い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。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。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。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。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設定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、最も近い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も近い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。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。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。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。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。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。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間ポイント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。本発明の好ましい実施形態において、選択手段は、最小の組織境界線幅を超える組織境界線幅を有するこれらの候補組織層境界の中から最も近い候補組織層境界のみ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。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。本発明の好ましい実施形態において、前記最も近い候補組織層境界は、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も近い候補組織層境界を平均化することに基づく。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も近い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、異なる最も近い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。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設定することにより、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、閾値設定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。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。本発明の好ましい実施形態において、前記プローブは、後の時間ポイントで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、後の時間ポイント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。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1t―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。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、MichaelIsardandAndrewBlakeCONDENSATIONConditionalDensityPropagationforVisualTrackingInternationalJournalofComputerVision291528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。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。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。iJacksonPollockの手法GeneralizedequationsforpredictingbodydensityofmenBritishJournalofNutrition40497504CambridgeUniversityPressiiAWSloanの手法:iiiSiriらの方法が、体密度bodydensityを体脂肪bodyfatに変換するために用いられ得る除脂肪量FFM;fatfreemassは、FFM=体重-FMとして計算され得る。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。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。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。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。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閾値設定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。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。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。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。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。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。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の閾値設定を用いる。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、最も近い候補組織層境界54を選択する。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も近い候補組織層境界から実際の組織層境界58を決定する。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。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。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、最も近い候補組織層境界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。処理手段56は、最も頻繁に生ずる最も近い候補組織層境界値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。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。図5Bは、Otsu閾値設定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。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。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。図5Eは、深度信号及び派生的な深度信号の合計を閾値設定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。これらが最も近い候補組織層境界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、最も近い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。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。図5Gは、選択手段により選択された最も近い候補組織層境界54を示す。最も近い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、最も近い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。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。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。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。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。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。"