WO2002034132A1 - Health care administration device - Google Patents

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WO2002034132A1
WO2002034132A1 PCT/JP2001/009191 JP0109191W WO0234132A1 WO 2002034132 A1 WO2002034132 A1 WO 2002034132A1 JP 0109191 W JP0109191 W JP 0109191W WO 0234132 A1 WO0234132 A1 WO 0234132A1
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WO
WIPO (PCT)
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subject
weight
height
arithmetic expression
circumference
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2001/009191
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English (en)
French (fr)
Inventor
Yasutoshi Masuda
Shuichi Okabe
Shozo Kawanishi
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yamato Scale Co Ltd
Original Assignee
Yamato Scale Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to EP01976768A priority patent/EP1329191A4/en
Priority to HK03102998.5A priority patent/HK1050622B/xx
Priority to JP2002537190A priority patent/JP4443114B2/ja
Priority to US10/258,701 priority patent/US7146207B2/en
Priority to CA002397780A priority patent/CA2397780C/en
Priority to KR20027008009A priority patent/KR100456079B1/ko
Publication of WO2002034132A1 publication Critical patent/WO2002034132A1/ja
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Ceased legal-status Critical Current

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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4869—Determining body composition
    • A61B5/4872—Body fat
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
    • A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A61B5/0537—Measuring body composition by impedance, e.g. tissue hydration or fat content
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1075—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof for measuring dimensions by non-invasive methods, e.g. for determining thickness of tissue layer

Definitions

  • the present invention relates to a health management device that can automatically determine the physical dimensions of a characteristic part of a body that is useful for judging the health condition of a subject.
  • the degree of obesity can be known by measuring the body fat percentage.
  • the body fat percentage is regularly measured to control the degree of obesity and health management.
  • the physical size of the part of the human body that is easily linked to the degree of obesity, and the dimension that can be used as an indicator of the health condition include the abdominal girth, which is the size of the circumference of the torso, the so-called waist size. In other words, by measuring this waist size, it is possible to obtain an indication of the degree of obesity of the human body.
  • the increase in waist size is known, attention should be paid to eating habits, etc. to prevent obesity, and management of health conditions should be performed. Can be.
  • the waist circumference which is the size of the circumference of the buttocks part, the so-called hip size. Even when measuring the hip size, it is necessary to use a tape measure or the like, which is time-consuming.
  • the waist size and the hip size can be obtained automatically by calculation without directly measuring with a tape measure or the like. Furthermore, it is also desirable to obtain information on the body that is more strongly related to health based on the waist size and hip size. Therefore, the present invention provides a waist size / hip size that can be used to determine the degree of obesity of the human body.
  • An object of the present invention is to provide a health management device that can automatically determine the size and eliminates the need to directly measure a human body using a tape measure or the like.
  • the health management device is capable of inputting physical data of a subject including height and weight
  • the arithmetic processing based on the physical data including the height and the weight is configured to obtain an abdominal girth, which is the size of the circumference of the torso of the subject.
  • the waist size which is the size of the circumference at the torso of the subject
  • the obesity of the human body can be determined by determining the abdominal circumference.
  • the complicated measurement work of measuring the abdominal circumference by wrapping a tape measure around a human body can be eliminated.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height and weight,
  • An impedance measuring means for measuring the impedance of the subject's body via an electrode which is brought into contact with the end of the subject's body, and calculating based on body data including the height, weight and body impedance By the processing, in the size of the circumference at the part of the torso of the subject It can be configured to determine a certain waist circumference.
  • the abdominal circumference of the subject can be automatically obtained.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height and weight,
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the body of the subject measured via an electrode that is brought into contact with the end of the human body of the subject,
  • the arithmetic processing based on the body data including the information on the body fat measured by the height, weight, and body fat percentage measuring means determines the abdominal circumference, which is the size of the circumference of the torso of the subject. Can be configured.
  • the abdominal girth of the subject can be automatically obtained, and the information on the body fat of the subject can be obtained by the body fat percentage measuring means.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height and weight,
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the body of the subject measured via an electrode that is brought into contact with the end of the human body of the subject,
  • the arithmetic processing based on the body data including the height, the weight, and the body fat percentage may be configured to obtain the abdominal circumference, which is the size of the circumference of the torso of the subject.
  • the abdominal girth of the subject can be automatically obtained, and the body fat percentage measuring means can determine the body fat percentage that can be used as one of the indicators of the health condition.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height, weight and age,
  • the abdominal girth which is the size of the circumference of the torso of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data.
  • the arithmetic processing based on the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth may be configured to include the weight, age, and BMI of the subject.
  • the subject is calculated based on an arithmetic expression created by statistically processing the correlation between the abdominal girth and the body data including height, weight, and age in a large number of sampled human bodies.
  • the abdominal girth of the subject can be obtained from physical data including the height, weight, and age of the examiner.
  • waist size which is the size of the circumference of the subject's torso.
  • a tape measure and the like are used. The complicated measurement work of wrapping the measurement around the waist and measuring can be eliminated.
  • the health management device of the present invention can input the subject's physical data including height, weight and age,
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the subject's body measured via an electrode that is brought into contact with the end of the subject's human body
  • An abdominal girth which is the size of the circumference in the torso region of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data including the height, weight, and body fat percentage,
  • the arithmetic expression is created by statistical processing of a correlation between the abdominal girth measured by physical measurement on a human body as a number of samples and physical data of the human body as the sample,
  • the arithmetic processing based on the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth may be configured to include the weight, age, body fat percentage, and BMI of the subject.
  • the subject is examined by an arithmetic expression created by statistically processing the correlation between the abdominal girth and the physical data including height, weight, and age in a large number of sampled human bodies.
  • the abdominal girth of the subject can be obtained from physical data including the height, weight, and age of the subject, and the body fat percentage measuring means can be used to determine the body fat percentage that can be used as one of the indicators of health status. it can.
  • the range of the large number of samples involved in its creation can be created separately for men and women.
  • the abdominal girth of the subject from the body data such as height and weight based on the arithmetic expression, it is possible to reflect the difference based on the gender of the gender.
  • the health management device capable of obtaining the abdominal girth may be configured to further perform a calculation process based on the abdominal girth obtained as described above to obtain quantitative information on visceral fat.
  • the abdominal girth which is the size of the orbit around the torso of the subject, is related to the amount of visceral fat deposited, and quantitative information on visceral fat can be obtained based on the abdominal girth. Since visceral fat has a strong effect on health conditions such as adult diseases, quantitative information on such visceral fat can be used as an important indicator for predicting a health condition.
  • the visceral fat cross-sectional area of the subject can be obtained by performing arithmetic processing on the obtained abdominal girth with another predetermined arithmetic expression
  • the other arithmetic expression is created by statistical processing of the correlation between the actual visceral fat cross-sectional area measured by tomography of a human body as a sample and the abdominal circumference of the sampled human body.
  • the visceral fat cross-sectional area of the subject can be determined from the determined abdominal circumference of the subject.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height and weight,
  • the arithmetic processing based on the physical data including the height and the weight may be configured to obtain the waist circumference, which is the size of the circumference at the buttocks of the subject.
  • the waist circumference which is the size of the circumference at the buttocks of the subject
  • obesity of the human body is determined by determining the waist circumference.
  • the complicated measurement work of measuring the waist circumference by wrapping a tape measure around the buttocks of a human body can be eliminated.
  • the health management device of the present invention can input the subject's body data including height and weight,
  • An impedance measuring unit that can measure the impedance of the subject's body via an electrode that is brought into contact with the end of the subject's human body; and performing arithmetic processing based on physical data including the height, weight, and impedance,
  • the waist circumference which is the size of the circumference of the hips of the subject, can be determined.
  • the waist circumference of the subject can be automatically obtained.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height and weight,
  • the body fat percentage can be determined based on the impedance of the subject's body measured via an electrode that is in contact with the end of the subject's body.
  • Body fat percentage measuring means
  • the waist circumference which is the size of the circumference of the subject's buttocks, is calculated. It can be configured as required.
  • the waist circumference of the subject can be automatically obtained, and the body fat percentage measuring means can also obtain information on the body fat of the subject.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height and weight,
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the body of the subject measured via an electrode that is brought into contact with the end of the human body of the subject,
  • the arithmetic processing based on the physical data including the height, the weight, and the body fat percentage may be configured to obtain a waist circumference, which is the size of the circumference at the buttocks of the subject.
  • the waist circumference of the subject can be automatically obtained, and the body fat percentage measuring means can determine the body fat percentage that can be used as one of the indicators of the health condition. it can.
  • the health management device of the present invention can input the subject's physical data including height, weight and age,
  • the waist circumference which is the size of the circumference at the hips of the subject, can be obtained.
  • the arithmetic expression is created by statistical processing of a correlation between the waist circumference measured by physical measurement on the human body as a number of samples and the body data of the sampled human body,
  • the arithmetic processing based on the arithmetic expression for obtaining the waist circumference includes the height of the subject, It can be configured to include weight and age.
  • the waist circumference of the subject can be obtained from physical data including the height, weight, and age of the subject.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height, weight and age,
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the subject measured via an electrode that is brought into contact with the end of the human body of the subject,
  • the waist circumference which is the size of the circumference at the buttocks of the subject, can be obtained.
  • the arithmetic expression is created by statistical processing of a correlation between the waist circumference measured by physical measurement on a human body as a number of samples and physical data of the human body as a sample;
  • the arithmetic processing based on the arithmetic expression for calculating the waist circumference may include the height, weight, age, and body fat percentage of the subject.
  • the waist circumference of the subject can be automatically obtained, and the complicated measurement work of measuring with a tape measure or the like to know the waist circumference can be eliminated.
  • the range of the large number of specimens can be divided into men and women. Thereby, when determining the waist circumference of the subject from body data such as height and weight based on the above arithmetic expression, it is possible to reflect differences based on gender of the gender.
  • the health management device of the present invention can input physical data of a subject including height and weight,
  • the arithmetic processing based on the body data including the height and weight is used to determine the abdominal girth, which is the girth of the subject at the torso, and the waist girth, which is the girth of the subject at the buttocks. It can be configured to obtain quantitative information on the visceral fat of the subject by the arithmetic processing based on the determined abdominal girth and waist circumference. it is related, and c can be determined quantitative information about the visceral fat based on the abdominal circumference and waist circumference, visceral fat, quantitative information about the so strongly influence the health of such adult diseases, or mow visceral fat Knowing this can provide important indices for knowing your health.
  • the health management device capable of determining the waist circumference of the subject
  • the subject's physical data including height, weight, and age
  • the abdominal girth which is the size of the circumference of the torso of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data. And the correlation between the abdominal girth measured by the above method and the body data of the human body taken as the sample.
  • the arithmetic processing by the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth includes the weight, age, and BMI of the subject,
  • the visceral fat cross-sectional area of the subject can be obtained,
  • the other arithmetic expression is WHR, which is the ratio of the actual visceral fat cross-sectional area measured by tomography to the human body as a number of samples and the abdominal circumference to the waist circumference (abdominal waist) of the human body as a sample. It is created by statistical processing of the correlation with the body data including
  • the arithmetic processing based on another arithmetic expression for obtaining the visceral fat cross-sectional area may be configured to include the subject's WHR.
  • the visceral fat cross-sectional area can be obtained as quantitative information on visceral fat.
  • the health management device capable of determining the waist circumference of the subject
  • the subject's physical data including height, weight and age
  • the abdominal girth which is the size of the circumference of the torso of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data. And a correlation between the abdominal girth measured by the above method and the body data of the sampled human body.
  • the arithmetic processing by the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth includes the weight, age and BMI of the subject,
  • the cross-sectional area of the visceral fat of the subject can be obtained by subjecting the obtained abdominal girth and waist girth to an arithmetic processing using another predetermined arithmetic expression.
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the subject to be measured.
  • the other arithmetic expression is the ratio of the actual visceral fat cross-sectional area measured by tomography to the human body, which is a large number of samples, and the waist circumference to the waist circumference of the human body, which is the sample (abdominal waist Z waist circumference).
  • Arithmetic processing by another arithmetic expression for obtaining the visceral fat cross-sectional area It can be configured to include power, subject WHR, and body fat percentage.
  • the visceral fat cross-sectional area can be obtained as quantitative information on visceral fat.
  • the health management device capable of determining the waist circumference of the subject
  • the subject's physical data including height, weight and age
  • the abdominal girth which is the size of the circumference of the torso of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data. And the correlation between the abdominal girth measured by the above method and the body data of the human body taken as the sample.
  • the arithmetic processing by the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth is performed including the weight of the subject, the age and the BMI,
  • the cross-sectional area of the visceral fat of the subject can be obtained by subjecting the obtained abdominal girth and waist girth to an arithmetic processing using another predetermined arithmetic expression.
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the subject's impedance dance,
  • WHR is the ratio of the actual visceral fat cross-sectional area measured by tomography to a human body as a number of samples and the waist circumference to the waist circumference (abdominal waist) of the sampled human body.
  • Body fat percentage and the ratio of body weight to height (weight Z height), including the square of the correlation with the body data including the square,
  • the arithmetic processing by another arithmetic expression for obtaining the visceral fat cross-sectional area is configured to include the square of the subject's WHR, body fat percentage, and the ratio of weight to height (weight and height). Can be.
  • the health management device capable of determining the waist circumference of the subject
  • the subject's physical data including height, weight and age
  • the abdominal girth which is the size of the circumference of the torso of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data. And the correlation between the abdominal girth measured by the above method and the body data of the human body taken as the sample.
  • the arithmetic processing by the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth includes the subject's weight, age and BMI.
  • the visceral fat cross-sectional area of the subject can be obtained, and the other arithmetic expression is for a human body to be a large number of samples.
  • the square of the actual visceral fat cross-sectional area measured by tomography, the ratio of the abdominal girth to the waist circumference (abdominal waist circumference) of the sampled human body (WHR), and the ratio of the body weight to height (body weight height) are squared. It is created by statistical processing of correlation with physical data including
  • the arithmetic processing by another arithmetic expression for obtaining the visceral fat cross-sectional area may be configured to include the square of the subject's WHR, the ratio of weight to height (weight and height).
  • the visceral fat cross-sectional area can be obtained as quantitative information on visceral fat.
  • the health management device capable of determining the waist circumference of the subject
  • the subject's physical data including height, weight and age
  • the body fat percentage can be determined based on the impedance of the subject's body measured via an electrode that is in contact with the end of the subject's body.
  • Body fat percentage measuring means
  • An abdominal girth which is the size of the circumference in the torso region of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data including the height, weight, and body fat percentage,
  • the arithmetic expression is created by statistical processing of a correlation between the abdominal girth measured by physical measurement on a human body as a number of samples and physical data of the human body as the sample,
  • the arithmetic processing based on the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth includes the subject's weight, age, body fat percentage, and B MI.
  • the visceral fat cross-sectional area of the subject can be obtained, and the other arithmetic expression is for a human body to be a large number of samples.
  • the arithmetic processing by another arithmetic expression for obtaining the visceral fat cross-sectional area may be configured to include the subject's WHR and the body fat percentage.
  • the visceral fat cross-sectional area can be obtained as quantitative information on visceral fat.
  • the health management device capable of determining the waist circumference of the subject
  • the subject's physical data including height, weight and age
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the subject's body measured via an electrode that is brought into contact with the end of the subject's human body
  • the circumference of the torso of the subject is measured. You can ask for a certain waist circumference,
  • the arithmetic expression is created by statistical processing of a correlation between the abdominal girth measured by physical measurement on a human body as a number of samples and the body data of the human body as a sample,
  • the arithmetic processing based on the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth includes the subject's weight, age, body fat percentage, and B MI.
  • WHR which is the ratio of the actual visceral fat cross-sectional area measured by tomography and the ratio of the waist circumference to the waist circumference of the sampled body (abdominal waist circumference), and the ratio of body weight to body fat percentage and height (weight height) It is created by statistical processing of correlation with physical data including square,
  • the arithmetic processing by another arithmetic expression for obtaining the visceral fat cross-sectional area is configured to include the square of the subject's WHR, body fat percentage, and the ratio of weight to height (weight and height). Can be.
  • the visceral fat cross-sectional area can be obtained as quantitative information on visceral fat.
  • the health management device capable of determining the waist circumference of the subject
  • the subject's physical data including height, weight and age
  • Body fat percentage measuring means capable of determining a body fat percentage based on the impedance of the body of the subject measured via an electrode that is brought into contact with the end of the human body of the subject,
  • An abdominal girth which is the size of the circumference in the torso region of the subject, can be obtained by an arithmetic processing based on a predetermined arithmetic expression of the body data including the height, weight, and body fat percentage,
  • the above equation is based on physical measurements on a human body, which is a large number of samples.
  • the arithmetic processing based on the arithmetic expression for obtaining the abdominal girth includes the subject's weight, age, body fat percentage, and B MI.
  • the visceral fat cross-sectional area of the subject can be obtained, and the other arithmetic expression is for a human body to be a large number of samples.
  • Square of the actual visceral fat cross-sectional area measured by tomography and the ratio of the abdominal girth to the waist circumference (abdominal girth Z waist circumference) of the sampled human body, and the ratio of body weight to height (weight height) Created by statistical processing of correlation with physical data including
  • the arithmetic processing by another arithmetic expression for obtaining the visceral fat cross-sectional area may be configured to include the square of the subject's WHR and the ratio of the weight to the height (weight Z height).
  • the visceral fat cross-sectional area can be obtained as quantitative information on visceral fat.
  • a health management device configured to include the subject's W H R in the arithmetic processing based on the other arithmetic expression may be configured to perform a body type determination based on the W H R.
  • the body type of the subject can be determined based on the balance between the upper body and the lower body based on WHR.
  • the health management device capable of obtaining the abdominal girth may be configured to perform obesity determination based on the abdominal girth. According to this health management device, it is possible to determine whether or not the subject is obese based on the obtained size of the abdominal girth.
  • the health management device capable of determining the visceral fat cross-sectional area may be configured to determine obesity based on the visceral fat cross-sectional area. According to this health management device, the required visceral fat Based on the size of the fat cross-sectional area, it can be determined whether or not the subject is obese.
  • FIG. 1 is a perspective view of an example of a health management device.
  • FIG. 2 is a block diagram relating to signal processing of the health management device.
  • FIG. 3 is a perspective view of another example of the health management device.
  • FIG. 1 is a perspective view of a health management device 10 according to one embodiment of the present invention.
  • the abdominal girth hereinafter, sometimes referred to as “west size”
  • the waist circumference hereinafter sometimes referred to as “hip size”
  • the operating unit 7 allows the subject to input physical data representing the physical characteristics of the subject by operating the subject, and to input numerical values and characters. Numeric keys and character keys are provided.
  • the operation unit 7 also has a selection key for selecting each item of the body data. By operating these selection keys and numeric keys, physical data can be input.
  • Physical data that can be input by the health management device 10 include the height, weight, gender data, and age of the subject. Gender data can be selected and input according to the gender of the subject, and the gender of the subject can be identified by the gender management code corresponding to the input. I have. Further, in addition to the height and weight of the input subject, data representing the physical characteristics of the subject, such as waist size and hip size, obtained by calculation from the input physical data will be described later.
  • the storage device 15 stores the data as physical data.
  • the operation unit 7 includes an on / off switch for turning on or off the power supply for operating the health management device 10 and an impedance measurement for starting a bioimpedance measurement described later.
  • a start switch is also provided.
  • the health management device 10 is provided with a body fat percentage measuring means which is well known in the measurement of body fat, as described below. According to the body fat percentage measuring means, quantitative information on body fat, such as body fat percentage and body fat weight, can be obtained.
  • an electrode 3 is provided on the left side of a front portion on the surface of the main body 1, and an electrode 4 is provided on a right side of the front portion.
  • An electrode 5 is provided on the back surface of the main body 1 at a position almost directly behind the electrode 3, and an electrode 6 is provided at a position almost directly behind the electrode 4.
  • the electrode group consisting of these electrodes 3, 4, 5, and 6 is for measuring the biological impedance of the human body.
  • the electrodes 5 and 6 are a pair of current path forming electrodes for forming a current path in the human body of the subject, and the electrodes 3 and 4 are for measuring a potential difference between two points in the current path. Are a pair of electrodes for voltage measurement.
  • Electrodes groups are connected to impedance measuring means (not shown) inside the main body 1. That is, the electrodes 5 and 6 are connected to a circuit part forming a constant current source that outputs a constant current, and the electrodes 3 and 4 are connected to a circuit part forming a voltmeter.
  • the subject's left thumb can contact the electrode 3 and the left index finger can contact the electrode 5, and the right thumb can contact the electrode 4 and the right index finger can contact the electrode 6.
  • the bioimpedance with the subject's both hands at the ends of the human body can be measured.
  • the electrode 5 is disposed so as to be substantially directly behind the electrode 3, and the electrode 6 is disposed so as to be substantially directly behind the electrode 4.
  • the body 1 is pinched while the two fingers are in contact with the electrodes, there is a merit that it is easy to pinch.
  • the electrodes 3 and 5 can be pressed almost equally by the two fingers of each hand, and the electrodes 4 and 6 can be pressed almost equally. Thereby, the bioelectrical impedance can be measured more stably.
  • the body fat percentage measuring means described above quantitative information on body fat can be obtained.
  • the measured biological impedance is stored in a storage device 15 described later, and this biological impedance is stored in the body impedance. It may be used as one of the subject's individual physical data separately from the information on fat.
  • the display section 8 displays the body data input from the operation section 7 and the body fat percentage measured by the body fat percentage measurement means, and is obtained based on the input body data. Calculation results such as waist size are also displayed.
  • a calculation processing unit 12 including a central processing unit (CPU) 14 and a storage device 15.
  • Various data and measured values stored in the storage device 15 can be displayed on the display unit 8.
  • Input / output for processing the input physical data, the biological impedance, and the like by the central processing unit 14 and the storage device 15 is performed via an input / output device (IZO) 16.
  • the storage device 15 stores body data input through operation of function keys provided on the operation unit 7 and measured values of bioimpedance obtained via the electrodes 3, 4, 5, and 6. .
  • the storage device 15 stores in advance an arithmetic expression and a coefficient for calculating the body fat percentage based on the measured bioelectrical impedance, so that the body fat percentage can be obtained.
  • the storage device 15 also stores an arithmetic expression for determining the BMI of the subject, so that the BMI can be determined.
  • This BM I can be relatively easily obtained as an index relating to obesity, and can be obtained from (weight) / (height) 2 .
  • the storage device 15 stores an arithmetic expression for calculating WHR (waist size Z hip size), which is the ratio of the waist size to the hip size of the subject, so that the WHR can be calculated. It has been
  • W L a 4 + b 4 ⁇ BMI + c 2 ⁇ W + g 2 ⁇ FAT + h 4 ⁇ age (4)
  • W L is obtained by the corresponding equations.
  • W is the subject's weight data
  • FAT represents the body fat percentage of the subject
  • age represents the age of the subject.
  • the actual vest size of each individual is measured by a physical measurement method. Then, for each individual to be a sample, various types of body data used in the arithmetic expressions of the above equations (1) to (4) are measured.
  • each coefficient in each arithmetic expression can be obtained.
  • Equation (1) assume that the actual waist size measured for each sampled individual is correlated with the BMI and age for each sampled individual.
  • A, b "hi is obtained by statistically processing the correlation.
  • the statistical processing of the correlation between two or more types of body data and the waist size is performed. Can be performed using multiple regression analysis.
  • the coefficient bi for the BM I is the first regression coefficient of BM I
  • coefficients for age (age) h is the first regression coefficient of age
  • a t the first regression West size Is a constant.
  • Equations (2) to (4) are also statistically processed by correlating with the body data used in each equation in the same manner as described in the example of Equation (1). It is better to find each coefficient.
  • the coefficient b 2 for BM I is the second regression coefficient of BM I
  • the coefficient gi for body fat percentage (FAT) is The coefficient h 2 for age is the second regression coefficient for age
  • a 2 is the second regression constant for waist size.
  • Equation (3) the coefficient b 3 for BM I is the third regression coefficient of BM I
  • the coefficient c for weight (W) is the first regression coefficient of weight
  • the coefficient h for age (age) 3 is the third regression coefficient of age
  • a 3 is the third regression constant of waist size.
  • the coefficient b 4 for BM I is the fourth regression coefficient of BM I
  • the coefficient c 2 for body weight (W) is the second regression coefficient of body weight
  • the coefficient for body fat percentage (FAT) is The coefficient g 2 is the second regression coefficient of the body fat percentage
  • the coefficient h 4 for the age is the fourth regression coefficient of the age
  • a 4 is the fourth regression constant of the waist size.
  • the size of such a part as the waist size is considered to most reflect the situation regarding the subject's upper body fatness and the like. Then, by collecting the waist size from the substantially fourth lumbar region from the human body as a specimen, the waist size that most reflects the situation related to obesity of the upper body can be obtained by the health management device 10. This is because.
  • two types of formulas (1) to (4) are prepared for each gender. That is, the human body samples are classified by gender, and statistical processing of the correlation between the waist size of the human body as a sample and other body data is performed by gender, whereby the above equations (1) to (4) Has been created. As a result, in determining the waist size from other physical data, it is possible to more reflect differences caused by the gender of the subject. And the above equation (1) In calculating the solstice equation (4), whether to be performed by one created for men or one created for women depends on the gender of the subject represented by the gender management code. To be selected.
  • the number of human bodies to be used as a sample for collecting the body data should be 100 or more from the viewpoint of statistically processing the correlation between the waist size and other body data. More preferably, the number should be 500 or more.
  • the waist size can be obtained by reflecting the BM I and the age as a whole body of the subject.
  • the BMI, age, and body fat percentage of the subject can be reflected.
  • equation (4) it is possible to reflect the BMI, weight, body fat percentage, and age of the subject.
  • the waist size when obtaining the waist size, the one that is obtained from more types of physical data items can be used to obtain a more versatile physical condition of the subject.
  • the waist size can be determined more accurately because it can be reflected precisely in the waist. That is, according to equation (4) of equations (1) to (4), the waist size can be obtained with the highest accuracy.
  • the actual hip size of each individual is measured by a physical measurement method. Then, for each individual to be a sample, various types of physical data used in the above-described equations (5) and (6) are measured.
  • each coefficient in each arithmetic expression can be obtained.
  • equation (5) For example, taking equation (5) as an example, assume that the actual hip size measured for each sampled individual is correlated with the weight, height, and age for each sampled individual. Then, by statistically processing this correlation, an, c.ud, uh H is obtained.
  • an, C n, dn, and hu two or more types of body data and waist size are obtained.
  • Statistical processing of the correlation with can be performed using multiple regression analysis.
  • the coefficient c H for weight (W) is the eleventh regression coefficient of weight
  • the coefficient d for height (T L ) is the eleventh regression coefficient of height
  • the coefficient for age (age) h H is the eleventh regression coefficient of age, and is the eleventh regression constant of hip size.
  • Each coefficient used in equation (6) is statistically processed for correlation with the physical data used in each equation, as described in the example of equation (5), so that each coefficient is calculated. Can be requested.
  • the coefficient c, 2 on body weight (W) is the twelfth regression coefficient of body weight
  • the coefficient d 12 for height (T L) is the twelfth regression coefficient of height
  • body fat percentage ( FH) is the coefficient g H
  • Ten is one regression coefficient
  • age coefficient h 12 for (age) is the twelfth regression coefficient of age
  • a 12 is the twelfth regression constant hip size ⁇ above equations (5) and (6)
  • the health management device 10 can determine the hip size that most reflects the situation regarding obesity in the lower body. Because it can be.
  • two types of formulas (5) and (6) are prepared for each gender.
  • the sample of the human body is divided into genders, and the statistical processing of the correlation between the hip size of the human body as a sample and other body data is performed by the gender.
  • the waist size / hip size of the human body to be sampled is measured.
  • any method can be used as long as the length (dimension) of the waist or hip portion of interest can be measured.
  • the storage device 15 has a WHR (waist size hip size) which is a ratio of the waist size to the hip size.
  • the calculation formula for calculating the WHR is also stored, and the WHR can be calculated.
  • the storage device 15 stores the following expressions (7) to (11) as arithmetic expressions for calculating the visceral fat cross-sectional area, which is quantitative information on the visceral fat of the subject. Have been.
  • V A k 3 WHR + f 21 (W / TL): + j 4 (10)
  • VA k 4 WHR + f 22 ⁇ (W / TL) 2 + g 22 • FAT + j 5
  • VA represents the visceral fat cross-sectional area obtained by the corresponding equations.
  • the actual visceral fat cross-sectional area of each individual is measured for an unspecified number of human bodies. And for each individual who is the sample, The various body data used in each of the equations (7) to (11) are measured.
  • each coefficient in each arithmetic expression can be obtained.
  • equation (11) the actual visceral fat cross-sectional area measured for each sampled individual, the WHR for each sampled individual, (weight / height) 2 , and Assuming that the body fat percentage is correlated, kf gn, j is obtained by statistically processing the correlation. In obtaining these coefficients k 4 , f, and gj, statistical processing of the correlation between two or more types of physical data and waist size can be performed using multiple regression analysis.
  • the coefficient k 4 for WHR is fourth regression coefficient of WHR
  • (wzt L) coefficients f 22 for 2 are twenty-second regression coefficient (wzt L)
  • body fat percentage coefficient g 22 against (fAT) is a twenty-second regression coefficient of Karadaabura ⁇
  • j 5 is a fifth regression constant of visceral fat cross-sectional area.
  • the waist size (the coefficient i, for WJ is the first regression coefficient of the best size, and j, is the first regression constant of the visceral fat cross-sectional area.
  • the coefficient for the WHR k is the first regression coefficient of WHR
  • j 2 is the second regression constant of visceral fat cross-sectional area.
  • the coefficient k 2 for WHR is the second regression coefficient of WHR
  • the coefficient g 21 for the body fat percentage (FAT) is a body fat percentage
  • j 3 is the third regression constant of the visceral fat cross-sectional area.
  • the coefficient k 3 for WHR is the third regression coefficient of WHR
  • (wzt L) coefficients f 21 for 2 are twenty-first regression coefficient (WZTL) 2
  • j 4 visceral T is the fourth regression constant of the fat cross-sectional area, where the actual visceral fat cross-sectional area of the sample human body can be measured by tomography.
  • Various tomography methods such as CT scan, MRI, and ultrasonic diagnosis, that can accurately measure the abdominal cross section of the human body can be used.
  • two types of formulas (7) to (11) are prepared for each gender.
  • the human body samples are classified by gender, and the statistical processing of the correlation between the visceral fat cross-sectional area of the human body as a sample and other physical data is performed by gender, whereby the above equations (7) to (11) Has been created.
  • the above equations (7) to (11) Has been created.
  • the number of human bodies used as samples for collecting physical data be 100 or more from the viewpoint of statistically processing the correlation between the visceral fat cross-sectional area and other physical data. More preferably, the number should be 500 or more.
  • the storage device 15 stores in advance determination criteria for the waist size, WHR, and visceral fat cross-sectional area for determining the body type of the subject.
  • the reference values for waist size for judging such a figure are 85 cm for men and 90 cm for women. Is set. In addition, 1.0 is set for men and 0.8 is set for women as the WHR criteria. In addition, 100 cm 2 is set as a criterion value for the visceral fat cross-sectional area for both men and women.
  • the waist size, WHR, and visceral fat cross-sectional area obtained for the subject are compared with the set determination reference value, and obesity determination and body type determination are performed as follows.
  • the waist size is 85 cm or more for males and 90 cm or more for females, it is determined to be visceral fat obesity.
  • a lower-body obese body type is determined if the male is less than 1.0 and the female is less than 0.8.
  • visceral fat cross-sectional area visceral fat-type obesity is judged to be 100 cm 2 or more for both men and women.
  • the health management device 10 described above has been described with reference to an example in which the health management device 10 is configured to be operable by hand.
  • the health management device according to the present invention may be configured so that one device can also function as a weight scale.
  • the health management device 30 shown in FIG. 3 incorporates a weight measuring means that also functions as a weight scale.
  • a weight measuring surface 32 is formed on the surface of the main body, and the weight on the weight measuring surface 32 is detected by a load cell (not shown) provided inside the main body. Then, the weight of the subject can be measured by placing the subject on the weight measurement surface 32 with his / her feet.
  • the weight measurement surface 32 is provided with electrodes 33, 34, 35, and 36 for measuring the bioelectrical impedance of the subject.
  • the electrodes 33 and 34 are a pair of current path forming electrodes for forming a current path by conducting a current to the human body of the subject, and the electrodes 35 and 36 are connected to the current path.
  • the electrodes 33, 34, 35, and 36 are connected to impedance measuring means provided inside the main body, which is well known in the field of body fat measurement, similarly to the health management device 10. The impedance of the human body can be measured via the electrodes 33, 34, 35, and 36.
  • the measurement table 3 2 is arranged such that the subject makes the back surface of the left foot contact the electrodes 33, 35 and the back surface of the right foot contacts the electrodes 34, 36.
  • the weight of the subject can be measured, and the biological impedance with both feet at the ends of the human body can be measured.
  • the health management device 30 is provided with an operation unit 7 and a display unit 8 configured in the same manner as described for the health management device 10.
  • the health management device 30 includes therein an arithmetic processing unit 12 including a central processing unit 14 and a storage device 15 not particularly illustrated in FIG.
  • the storage device 15 has the same configuration as that of the health management device 10 described above, and stores input data, measurement results, and calculation results.
  • the calculation processing for obtaining BMI ⁇ WHR and the calculation processing of the above equations (1) to (11) are performed by the calculation processing unit 12.
  • the weight of the subject detected by the load cell inside the health management device 30 is processed by the arithmetic processing unit 12 as weight data. Therefore, according to the health management device 30, since it is not necessary to input the weight of the subject through the operation of the operation unit 7, it is possible to reduce the items of the physical data input through the operation unit 7. It is possible to reduce the burden of such an operation. [Industrial applicability]
  • the health management device of the present invention it is possible to obtain the abdominal girth and the waist girth automatically. Accordingly, when determining the health condition based on the degree of obesity by obtaining the abdominal girth and waist girth, it is possible to eliminate the complicated measurement work of wrapping a measuring tape or the like around the relevant part of the human body for measurement.

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Description

明 細 書
健康管理装置
[技術分野]
この発明は、 被検者の健康状態の判断に役立つ身体の特徴的な部 位の物理的な寸法を自動的に求めることができる健康管理装置に関 する。
[背景技術]
従来より、 人体の肥満の度合いを評価し管理できる装置として、 例えば体脂肪計があり、 この体脂肪計によると、 体脂肪率を測定す ることによって肥満の度合いを知ることができ、 また、 定期的に体 脂肪率を測定して肥満の度合いを管理し、 健康管理を行うことがで さる。
ここで、 肥満の度合いに結びつき易い人体の部位の物理的な寸法 であり、 健康状態の指標として用い得る寸法として、 胴の部位にお ける周回の寸法である腹囲、 いわゆるウェストサイズがある。 即ち、 このウェストサイズを測ることにより、 人体の肥満の程度 の目安を得ることができ、 ウェストサイズの増加を知ると、 肥満を 防ぐべく食生活等に注意を払い、 健康状態に対する管理を行うこと ができる。
しかし、 従来、 このウェストサイズの測定を行うには、 巻き尺等 を用いてする必要があり、 手間取るものであった。 即ち、 巻き尺を 人体のウェスト部分に巻き付けて測定しなければならず、 手間取る ものであった。 特に、 学校や職場の集団検診等においてウェストサ ィズを測定しょうとすると、 多数の被検者が対象となることから、 多くの時間を要するものとなる。
また、 肥満の度合いに結び付き易い他の部位の物理的な寸法とし て、 臀部の部位の周回の寸法である腰囲、 いわゆるヒップサイズが ある。 このヒップサイズを測定する場合についても、 巻き尺等を用 いてする必要があり、 手間取るものである。
従って、 上記ウェストサイズやヒップサイズについて、 巻き尺等 により直接に測定することなく、 演算により自動的に求め得ること が望まれる。 さらに、 かかるウェストサイズやヒップサイズを基礎 として、 健康により強く関係する身体の情報を得ることも望まれる, そこで、 本発明は、 人体の肥満の度合いの判断に用いることがで きるウェストサイズゃヒップサイズについて、 自動的に求めること ができ、 巻き尺等を用いて人体に対して直接に測定する必要をなく することができる健康管理装置を提供することを目的とする。
[発明の開示]
上記課題を解決するため、 本発明にかかる健康管理装置は、 身長. 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、
前記身長及び体重を含む身体データに基づく演算処理により、 前記被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求める得る ように構成されている。
これにより、 この発明の健康管理装置によると、 被検者の胴の部 位における周回の寸法である腹囲 （ウェストサイズ） を自動的に求 めることができ、 腹囲を求めて人体の肥満の度合いの判断を行うに あたり、 巻き尺等を人体の胴回りに巻き付けて腹囲を測定するとい う煩雑な測定作業をなくすることができる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 データを入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して前記被検者の身体 のインピーダンスを測定できるィンピ一ダンス測定手段を有し、 前記身長、 体重及び身体のインピーダンスを含む身体データに基 づく演算処理により、 前記被検者の胴の部位における周回の寸法で ある腹囲を求めるように構成することができる。
この発明の健康管理装置によると、 被検者の腹囲を自動的に求め ることができる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 データを入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率測定手段により測定された体脂肪に 関する情報を含む身体デ一夕に基づく演算処理により、 前記被検者 の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めるように構成する ことができる。
この発明の健康管理装置によると、 被検者の腹囲を自動的に求め 得るとともに、 上記体脂肪率測定手段により、 被検者の体脂肪に関 する情報を求めることもできる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 データを入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データに基づく演算処理 により、 前記被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求 めるように構成することもできる。
この発明の健康管理装置によると、 被検者の腹囲を自動的に求め 得るとともに、 上記体脂肪率測定手段により、 健康状態の指標の一 つとして用いることができる体脂肪率を求めることもできる。 また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重及び年齢を含む被検 者の身体データを入力することができ、 前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被検 者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることができ、 前記演算式を、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成し、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理を、 被検者の体重, 年齢及び B M Iを含んでするように構成することができる。
この発明の健康管理装置によると、 標本とされた多数の人体にお ける腹囲と身長、 体重、 年齢を含む身体データとの相関を統計的に 処理することによって創成された演算式に基づき、 被検者の身長、 体重、 年齢を含む身体データより被検者の腹囲を求めることができ る。
これにより、 被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲 (ウェストサイズ） を自動的に求めることができ、 腹囲を求めて人 体の肥満の度合いの判断を行うにあたり、 巻き尺等を人体の胴回り に巻き付けて測定するという煩雑な測定作業をなくすることができ る。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重及び年齢を含む被検 者の身体デ一夕を入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のィンピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式に 基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸法で ある腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、 前記腹囲を求めるための演算式による演算処理を、 被検者の体重 年齢、 体脂肪率及び B M I を含んでするように構成することができ る。
この発明の健康管理装置によると、 標本とされた多数の人体にお ける腹囲と身長、 体重、 年齢を含む身体データとの相関を統計的に 処理することによって創成された演算式により、 被検者の身長、 体 重、 年齢を含む身体データより被検者の腹囲を求め得るとともに、 体脂肪率測定手段により、 健康状態の指標の一つとして用いるこ とができる体脂肪率を求めることもできる。
また、 前記腹囲を求めるための演算式について、 その創成にかか る前記多数の標本の範囲を男性と女性とに分けて創成することがで きる。 これにより、 前記演算式に基づいて身長や体重等の身体デー 夕より被検者の腹囲を求めるにあたり、 男女の性別に基づく差違を 反映させることができる。
また、 前記腹囲を求めることができる健康管理装置について、 前 記求められた腹囲に基づく演算処理をさらに行い、 内臓脂肪に関す る定量的な情報を求めるように構成することもできる。
被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲は内臓脂肪の付 着量と関係があり、 腹囲に基づき内臓脂肪に関する定量的な情報を 求めることができる。 そして、 内臓脂肪は、 成人病等の健康状態に 強く影響するので、 かかる内臓脂肪に関する定量的な情報は、 健康 状態を予測する重要な指標として用いることができる。
また、 本発明の健康管理装置について、 前記求められた腹囲を所 定の他の演算式で演算処理することにより前記被検者の内臓脂肪横 断面積を求めることができ、
前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腹 囲との相関の統計的処理により創成されてなる構成とすることがで さる。
この発明の健康管理装置によると、 標本とされた多数の人体にお ける内臓脂肪横断面積と腹囲との相関を統計的に処理することによ つて創成された前記他の演算式に基づき、 前記求められた被検者の 腹囲より被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができる。
一方、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 データを入力することができ、
前記身長及び体重を含む身体データに基づく演算処理により、 前 記被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰囲を求めるよう に構成することができる。
これにより、 この発明の健康管理装置によると、 被検者の臀部の 部位における周回の寸法である腰囲 （ヒップサイズ） を自動的に求 めることができ、 腰囲を求めて人体の肥満の度合いの判断を行うに あたり、 巻き尺等を人体の臀部回りに巻き付けて腰囲を測定すると いう煩雑な測定作業をなくすることができる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 デ一夕を入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して前記被検者の身体 のインピーダンスを測定できるインピーダンス測定手段を有し、 前記身長、 体重及びインピーダンスを含む身体データに基づく演 算処理により、 前記被検者の臀部の部位における周回の寸法である 腰囲を求めるように構成することができる。
この発明の健康管理装置によると、 被検者の腰囲を自動的に求め ることができる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 データを入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率測定手段により測定された体脂肪に 関する定量的な情報を含む身体データに基づく演算処理により、 前 記被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰囲を求めるよう に構成することができる。
この発明の健康管理装置によると、 被検者の腰囲を自動的に求め 得るとともに、 上記体脂肪率測定手段により、 被検者の体脂肪に関 する情報を求めることもできる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 データを入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データに基づく演算処理 により、 前記被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰囲を 求めるように構成することができる。
この発明の健康管理装置によると、 被検者の腰囲を自動的に求め 得るとともに、 上記体脂肪率測定手段により、 健康状態の指標の一 つとして用いることができる体脂肪率を求めることもできる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重及び年齢を含む被検 者の身体デ一夕を入力することができ、
前記身長及び体重を含む身体データを所定の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰 囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腰囲と該標本とされた人体の身体デ一夕との相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腰囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の身長， 体重及び年齢を含んでされるように構成することができる。
この発明の健康管理装置によると、 標本とされた多数の人体にお ける腰囲と身長、 体重、 年齢を含む身体データとの相関を統計的に 処理することによって創成された演算式に基づき、 被検者の身長、 体重、 年齢を含む身体データより被検者の腰囲を求めることができ る。
これにより、 被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰囲 を自動的に求めることができ、 腰囲を求めて人体の肥満の度合いの 判断を行うにあたり、 巻き尺等を人体の臀部回りに巻き付けて測定 するという煩雑な測定作業をなくすることができる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重及び年齢を含む被検 者の身体データを入力することができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができる体脂 肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データを所定の演算式で 演算処理することにより前記被検者の臀部の部位における周回の寸 法である腰囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腰囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腰囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の身長， 体重、 年齢、 及び体脂肪率を含んでされるように構成することがで さる。
これにより、 被検者の腰囲を自動的に求めることができ、 該腰囲 を知るにあたり、 巻き尺等を用いて測定するという煩雑な測定作業 をなくすることができる。
また、 前記腰囲を求めるための演算式について、 その創成にかか る前記多数の標本の範囲を男性と女性とに分けて創成することがで きる。 これにより、 前記演算式に基づいて身長や体重等の身体デー 夕より被検者の腰囲を求めるにあたり、 男女の性別に基づく差違を 反映させることができる。
また、 本発明の健康管理装置を、 身長、 体重を含む被検者の身体 データを入力することができ、
前記身長及び体重を含む身体データに基づく演算処理により、 前 記被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲及び被検者の臀 部の部位における周回の寸法である腰囲を求めることができ、 前記求められた腹囲及び腰囲に基づく演算処理により被検者の内 臓脂肪に関する定量的な情報を求めるように構成することができる < 人体の腹囲及び腰囲は、 内臓脂肪の付着量と関係があり、 腹囲及び 腰囲に基づき内臓脂肪に関する定量的な情報を求めることができる c そして、 内臓脂肪は、 成人病等の健康状態に強く影響するので、 か かる内臓脂肪に関する定量的な情報を知ることで、 健康状態を知る ための重要な指標を得ることができる。
そして、 前記被検者の腰囲を求めることができる健康管理装置に ついて、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力する ことができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被検 者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることができ、 前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体重、 年齢及び B M Iを含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理する ことにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腰 囲に対する腹囲の比 （腹囲 腰囲） である W H Rを含む身体デ一夕 との相関の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処理 が、 被検者の W H Rを含んでされる構成とすることができる。
この健康管理装置によると、 内臓脂肪に関する定量的な情報とし て内臓脂肪横断面積を求めることができる。
また、 前記被検者の腰囲を求めることができる健康管理装置につ いて、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力するこ とができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被検 者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることができ、 前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体デ一夕との相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体重， 年齢及び B M Iを含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理する ことにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができる体脂 肪率測定手段を有し、 .
前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腰 囲に対する腹囲の比 （腹囲 Z腰囲） である W H R及び体脂肪率を含 む身体データとの相関の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処理 力、 被検者の W H R及び体脂肪率を含んでするように構成すること ができる。
この健康管理装置によると、 内臓脂肪に関する定量的な情報とし て内臓脂肪横断面積を求めることができる。
また、 前記被検者の腰囲を求めることができる健康管理装置につ いて、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力するこ とができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被検 者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることができ、 前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体重. 年齢及び B M Iを含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理する ことにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者のィンピ一ダンスに基づき体脂肪率を求めることができる体脂 肪率測定手段を有し、
前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腰 囲に対する腹囲の比 （腹囲 腰囲） である W H R、 体脂肪率、 身長 に対する体重の比 （体重 Z身長） の二乗を含む身体デ一夕との相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処理 が、 被検者の W H R、 体脂肪率、 身長に対する体重の比 （体重 身 長） の二乗を含んでされるように構成することができる。
この健康管理装置によると、 内臓脂肪に関する定量的な情報とし て内臓脂肪横断面積を求めることができる。
また、 前記被検者の腰囲を求めることができる健康管理装置につ いて、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力するこ とができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被検 者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることができ、 前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体重, 年齢及び B M Iを含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理する ことにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腰 囲に対する腹囲の比 （腹囲 腰囲） である W H R、 身長に対する体 重の比 （体重ノ身長） の二乗を含む身体データとの相関の統計的処 理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処理 が、 被検者の WH R、 身長に対する体重の比 （体重 身長） の二乗 を含んでされるように構成することができる。
この健康管理装置によると、 内臓脂肪に関する定量的な情報とし て内臓脂肪横断面積を求めることができる。
また、 前記被検者の腰囲を求めることができる健康管理装置につ いて、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力するこ とができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式に 基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸法で ある腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体重. 年齢、 体脂肪率及び B M I を含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理する ことにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腰 囲に対する腹囲の比 （腹囲 Z腰囲） である W H R及び体脂肪率を含 む身体データとの相関の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処理 が、 被検者の WH R及び体脂肪率を含んでされるように構成するこ とができる。
この健康管理装置によると、 内臓脂肪に関する定量的な情報とし て内臓脂肪横断面積を求めることができる。
また、 前記被検者の腰囲を求めることができる健康管理装置につ いて、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力するこ とができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のィンピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式に 基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸法で ある腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体デ一夕との相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体重. 年齢、 体脂肪率及び B M I を含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理する ことにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腰 囲に対する腹囲の比 （腹囲 腰囲） である W H R、 体脂肪率、 身長 に対する体重の比 （体重 身長） の二乗を含む身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処理 が、 被検者の W H R、 体脂肪率、 身長に対する体重の比 （体重 身 長） の二乗を含んでされるように構成することができる。
この健康管理装置によると、 内臓脂肪に関する定量的な情報とし て内臓脂肪横断面積を求めることができる。
また、 前記被検者の腰囲を求めることができる健康管理装置につ いて、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力するこ とができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記被 検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができ る体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式に 基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸法で ある腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定によ り測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの相関 の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体重 年齢、 体脂肪率及び B M I を含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理する ことにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の腰 囲に対する腹囲の比 （腹囲 Z腰囲） である WH R、 身長に対する体 重の比 （体重 身長） の二乗を含む身体データとの相関の統計的処 理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処理 が、 被検者の W H R、 身長に対する体重の比 （体重 Z身長） の二乗 を含んでされるように構成することができる。
この健康管理装置によると、 内臓脂肪に関する定量的な情報とし て内臓脂肪横断面積を求めることができる。
また、 前記他の演算式による演算処理を被検者の W H Rを含んで するように構成される健康管理装置について、 前記 W H Rに基づき 体型判定を行うように構成することができる。 この健康管理装置に よると、 W H Rに基づき上半身と下半身のバランスに基づく、 被検 者の体型を判定することができる。
また、 前記腹囲を求めることができる健康管理装置について、 腹 囲に基づいて肥満判定を行うように構成することもできる。 この健 康管理装置によると、 求められた腹囲の大きさに基づき、 被検者が 肥満しているか否かを判定することができる。
また、 前記内臓脂肪横断面積を求めることができる健康管理装置 について、 内臓脂肪横断面積に基づいて肥満判定を行うように構成 することができる。 この健康管理装置によると、 求められた内臓脂 肪横断面積の大きさに基づき、 被検者が肥満しているか否かを判定 することができる。
[図面の簡単な説明]
第 1図は、 健康管理装置の一例の斜視図である。
第 2図は、 健康管理装置の信号処理に係るプロック図である。 第 3図は、 健康管理装置の他の例の斜視図である。
[発明を実施するための最良の形態]
本発明を実施するための最良の形態について、 第 1図乃至第 3図 に基づいて説明する。
第 1図は本発明の一の実施の形態にかかる健康管理装置 1 0の斜 視図である。 この健康管理装置 1 0によると、 後に説明するように， 被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲 （以下、 「ウェス トサイズ」 と呼ぶこともある） や、 被検者の臀部の部位における周 回の寸法である腰囲 （以下、 「ヒップサイズ」 と呼ぶこともある） を演算により求めることができる。
健康管理装置 1 0において、 操作部 7は、 これを被検者が操作す ることによって被検者個人の身体的特徴を表す身体データを入力す ることができ、 数値や文字を入力するための数値キーや文字キー等 を備えている。 また、 操作部 7には、 身体データの各項目の選択を 行うための選択キーも備わっている。 これらの選択キー及び数値キ 一等を操作することにより身体データを入力できる。
この健康管理装置 1 0で入力できる身体データとして、 被検者の 身長、 体重、 性別データ、 年齢がある。 性別デ一夕については、 被 検者の男女の別に応じて、 その選択入力を行えるようにされており、 かかる入力に応じた性別管理コードにより被検者の性別が識別され るようにされている。 また、 入力された前記被検者の身長や体重の他、 ウェストサイズ ゃヒップサイズ等、 前記入力された身体データより演算により求め られる被検者の身体的特徴を表すデータについても、 後に説明する 記憶装置 1 5において身体データとして格納されるようになってい る。
また、 操作部 7には、 健康管理装置 1 0を動作させるベく電源ォ ンまたはオフするためのオン Zオフ （O N Z O F F ) スィッチや、 後に説明する生体インピーダンスの測定を開始するためのインピー ダンス測定開始スィッチも設けられている。
また、 健康管理装置 1 0には、 以下に説明するように、 体脂肪の 測定において周知である体脂肪率測定手段が設けられている。 この 体脂肪率測定手段によると、 体脂肪率や体内脂肪重量等、 体脂肪に 関する定量的な情報を求めることができる。
この健康管理装置 1 0にあっては、 その本体 1の表面における前 方部分の左側には電極 3が配設され、 前方部分の右側には電極 4が 配設されている。 そして、 本体 1の裏面における前記電極 3に対す る略真裏の位置には電極 5が配設され、 前記電極 4に対する略真裏 の位置には電極 6が配設されている。
これら電極 3、 4、 5、 6からなる電極群は、 人体の生体インピ 一ダンスを測定するためのものである。 そして、 前記電極 5及び 6 は被検者の人体に電流路を形成するための一対の電流路形成電極で あり、 前記電極 3及び 4は前記電流路内における二点間の電位差を 測定するための一対の電圧測定用電極である。
そして、 これらの電極群は、 本体 1の内部のインピーダンス測定 手段 （図示されない） に接続されている。 即ち、 電極 5及び 6は一 定電流を出力する定電流源を構成する回路部分に接続されており、 電極 3及び電極 4は電圧計を構成する回路部分に接続されている。
これらの電極を介して生体ィンピーダンスを測定するにあたり、 例えば、 被検者の左手の親指を電極 3に接触させ左手の人指し指を 電極 5に接触させるとともに、 右手の親指を電極 4に接触させ右手 の人指し指を電極 6に接触させることができる。 このようにして被 検者の両手を人体の末端とする生体インピーダンスを測定すること ができる。
この健康管理装置 1 0のように、 電極 5を電極 3の略真裏の位置 となるように配設し、 電極 6を電極 4の略真裏の位置となるように 配設すると、 両手の各手の二本の指を電極に接触させつつ本体 1を 摘むにあたり、 摘み易いというメリットがある。 これにより、 健康 管理装置 1 0を手にとって安定して支持しつつ、 生体インピーダン スを安定して測定することもできる。 また、 各手の二本の指によつ て、 電極 3と 5とを略等しく押圧することができ、 電極 4と 6とを 略等しく押圧することもできる。 これにより、 生体インピーダンス をより安定に測定することができる。
なお、 以上に説明した体脂肪率測定手段によると体脂肪に関する 定量的な情報を得ることができるが、 測定された生体インピーダン スを後に説明する記憶装置 1 5に記憶し、 この生体インピーダンス を体脂肪に関する情報とは別個に被検者個人の身体データの一つと して用いるのであってもよい。
そして、 表示部 8には、 操作部 7より入力された身体データや体 脂肪率測定手段により測定された体脂肪率が表示される他、 前記入 力された身体データを元にして求められたウェストサイズ等の演算 結果も表示される。
次に、 第 2図に基づき健康管理装置 1 0の信号処理にかかるプロ ックについて説明し、 併せて健康管理装置 1 0の動作についても説 明する。 この健康管理装置 1 0における各種の演算は、 中央処理装 置 （C P U ) 1 4と記憶装置 1 5とを備えて構成される演算処理部 1 2によって行われる。 記憶装置 1 5に記憶される各種のデ一夕や測定値は、 表示部 8に 表示することができる。 また、 入力された身体データや前記生体ィ ンピーダンス等を中央処理装置 1 4や記憶装置 1 5により処理する ための入出力は、 入出力装置 （ I ZO) 1 6を介して行われる。 記憶装置 1 5には、 操作部 7に備わる機能キーの操作を介して入 力された身体データや、 電極 3、 4、 5、 6を介して得られた生体 インピーダンスの測定値が記憶される。
また、 記憶装置 1 5には、 測定された生体インピーダンスに基づ いて体脂肪率を演算するための演算式や係数が予め記憶されており、 体脂肪率を求め得るようになっている。
また、 記憶装置 1 5には、 被検者の BM Iを求めるための演算式 も記憶されており、 BM I を求め得るようになつている。 この BM Iは、 肥満に関する指標として比較的に簡易に求めることができ、 (体重） / (身長） 2 により求めることができる。
また、 記憶装置 1 5には、 被検者のヒップサイズに対するウェス トサイズの比である WHR (ウェストサイズ Zヒップサイズ） を求 めるための演算式が記憶されており、 WHRを求め得るようになつ ている。
また、 記憶装置 1 5には、 被検者のウェストサイズを演算するた めの演算式として、 以下の式 （ 1 ) 乃至式 （4) が記憶されている。
Figure imgf000021_0001
WL= a 2 + b 2 - BM I + g i - FAT+ h2 - a g e (2)
a 3 + b 3 - BM I + c , - W+ h 3 - a g e ( 3)
WL = a 4 + b 4 · BMI + c 2 · W+ g 2 · FAT + h 4 · age (4) 以上の式 （ 1 ) 乃至式 （4) において、 WL は対応する各式により 求められるウェストサイズを表す。 また、 Wは被検者の体重データ を表し、 F ATは被検者の体脂肪率を表し、 a g eは被検者の年齢 を表す。
そして、 式 （ 1 ) 乃至式 （4) における、 係数 a n b n h n (n = 1 , · · · 4) c n (n= l , 2) は、 別途に以下のよう にして求められ記憶される。
即ち、 不特定多数の標本となる人体について、 各個人の実際のゥ ェストサイズを物理的測定法により測定する。 そして、 標本となる 各個人について、 上記式 （ 1 ) 乃至式 （4) の各演算式で用いられ る各種の身体データを測定する。
そして、 各演算式で用いられる複数の身体データとウェストサイ ズとの相関を仮定し、 この相関を統計的に処理することにより、 各 演算式における各係数を求めることができる。
例えば、 式 （ 1 ) を例にとって説明すると、 標本とされた各個人 について測定された実際のウェストサイズと、 該標本とされた各個 人についての BM I及び年齢とが相関していると仮定し、 この相関 を統計的に処理することにより、 a , b " h iが求められる。 ここ で、 a , b を求めるにあたって、 二種類以上の身体デ一夕と ウェストサイズとの相関の統計的な処理は、 重回帰分析を用いて行 うことができる。
式 （ 1 ) において、 BM Iに対する係数 b iは BM Iの第一回帰係 数であり、 年齢 （a g e) に対する係数 h ,は年齢の第一回帰係数で あり、 a tはウェストサイズの第一回帰定数である。
式 （2) 乃至式 （4) で用いられる各係数についても、 式 （ 1 ) の例により説明したのと同様に、 各演算式で用いられる身体データ との相関を統計的に処理することにより、 各係数を求めることがで さる。
式 （2) において、 BM Iに対する係数 b 2は BM Iの第二回帰係 数であり、 体脂肪率 （FAT) に対する係数 g iは体脂肪率の第一回 帰係数であり、 年齢 （a g e) に対する係数 h 2は年齢の第二回帰係 数であり、 a 2はウェストサイズの第二回帰定数である。
また、 式 （ 3) において、 BM Iに対する係数 b 3は BM Iの第三 回帰係数であり、 体重 （W) に対する係数 c ,は体重の第一回帰係数 であり、 年齢 （a g e) に対する係数 h 3は年齢の第三回帰係数であ り、 a 3はウェストサイズの第三回帰定数である。
また、 式 （4) において、 BM Iに対する係数 b 4は BM Iの第四 回帰係数であり、 体重 （W) に対する係数 c 2は体重の第二回帰係数 であり、 体脂肪率 （FAT) に対する係数 g 2は体脂肪率の第二回帰 係数であり、 年齢 （a g e) に対する係数 h4は年齢の第四回帰係数 であり、 a 4はウェストサイズの第四回帰定数である。
以上の式 （ 1 ) 乃至式 （4) を創成するに際して、 標本となる各 個人の人体についての実際のウェストサイズを測定するにあたり、 人体の略第四腰椎の部位における腹回りの周回の寸法を求めるよう にするのが望ましい。
ウェストサイズとしてかかる部位の寸法が、 被検者の上半身の肥 満等に関する状況を最も反映していると考えられるからである。 そ して、 標本としての人体より前記略第四腰椎の部位よりウェストサ ィズを採取することで、 上半身の肥満等に関する状況を最も反映す るウェストサイズを健康管理装置 1 0により求めることができるか らである。
また、 この健康管理装置 1 0の例では、 上記式 （ 1 ) 乃至式 (4) について、 男女別に二種類用意されている。 即ち、 人体の標 本を男女別とし、 標本としての人体のウェストサイズとその他の身 体デ一夕との相関の統計的処理を男女別に行うことにより、 上記式 ( 1 ) 乃至式 （4) が創成されている。 これにより、 ウェストサイ ズをその他の身体データより求めるにあたり、 被検者の性別に起因 する相違をより反映させることができる。 そして、 上記式 （ 1 ) 乃 至式 （4) についての演算を行うにあたり、 男性用に創成されたも のにより行うか女性用に創成されたものにより行うかは、 性別管理 コードにより表される被検者の性別に応じて選択されるようにされ ている。
また、 身体デ一夕を採取するための標本とする人体の数について、 ウェストサイズとその他の身体デ一夕との相関を統計的に処理する 観点から、 1 00人以上とするのが望ましい。 より望ましくは、 5 0 0人以上とするのがよい。
以上の式 （ 1 ) によりウェストサイズを求めると、 被検者の身体 デ一夕として BM I及び年齢を反映させて求めることができる。 ま た、 式 （2) によると、 被検者の BM I、 年齢及び体脂肪率を反映 させることができる。 また、 式 （3) によると、 被検者の BM I、 体重及び年齢を反映させることができる。 また、 式 （4) によると、 被検者の BM I、 体重、 体脂肪率及び年齢を反映させることができ る。
以上の式 （ 1 ) 乃至式 （4) に関して、 ウェストサイズを求める にあたり、 より多くの種類の身体データの項目より求める得るよう にされているものは、 被検者の身体の状態をより多面的に緻密に反 映させることができるので、 ウェストサイズをより精度良く求める ことができる。 即ち、 式 （ 1 ) 乃至式 （4) のうち、 式 （4) によ ると、 最も精度よくウェストサイズを求めることができる。
また、 記憶装置 1 5には、 被検者のヒップサイズを演算するため の演算式として、 以下の式 （ 5) 及び式 （6) が記億されている。 HL= a , , + c ,！ · W+ d！ > · TL+ h , , · a g e ( 5) H L^ a ^+ c ^ - W+ d ^ - TL+ g n - FAT+ h .^ - age ( 6 ) 以上の式 （ 5) 及び式 （6) において、 Η ι_ は対応する各式により 求められるヒップサイズを表す。 また、 Τ,. は被検者の身長を表す。 式 （ 5) 及び式 （6) における、 係数 a n、 c n、 d n、 h n (n = 11, 12) 、 g n (n = 11) は、 別途に以下のようにして求められ記 憶される。
即ち、 不特定多数の標本となる人体について、 各個人の実際のヒ ップサイズを物理的測定法により測定する。 そして、 標本となる各 個人について、 上記式 （ 5) 及び （6) の各演算式で用いられる各 種の身体データを測定する。
そして、 各演算式で用いられる複数の身体データとヒップサイズ との相関を仮定し、 この相関を統計的に処理することにより、 各演 算式における各係数を求めることができる。
例えば、 式 （5) を例にとって説明すると、 標本とされた各個人 について測定された実際のヒップサイズと、 該標本とされた各個人 についての体重、 身長及び年齢とが相関していると仮定し、 この相 関を統計的に処理することにより、 a n、 c .u d ,u h Hが求められる, ここで、 a n、 C n、 d n、 h uを求めるにあたって、 二種類以上の身体 データとウェストサイズとの相関の統計的な処理は、 重回帰分析を 用いて行うことができる。
式 （5) において、 体重 （W) に対する係数 c Hは体重の第十一 回帰係数であり、 身長 （TL) に対する係数 d は身長の第十一回帰 係数であり、 年齢 （a g e) に対する係数 h Hは年齢の第十一回帰 係数であり、 はヒップサイズの第十一回帰定数である。
式 （6) で用いられる各係数についても、 式 （ 5) の例により説 明したのと同様に、 各演算式で用いられる身体データとの相関を統 計的に処理することにより、 各係数を求めることができる。
式 （6) において、 体重 （W) に対する係数 c ,2は体重の第十二 回帰係数であり、 身長 （TL) に対する係数 d 12は身長の第十二回帰 係数であり、 体脂肪率 （FAT) に対する係数 g Hは体脂肪率の第 十一回帰係数であり、 年齢 （ a g e ) に対する係数 h 12は年齢の第 十二回帰係数であり、 a 12はヒップサイズの第十二回帰定数である < 以上の式 （ 5) 及び （6) を創成するに際して、 標本となる各個 人の人体についての実際のヒップサイズを測定するにあたり、 被検 者の臀部における略最も肉厚の大きい部位における周回の寸法を求 めるようにするのが望ましい。
ヒップサイズとしてかかる部位の寸法が、 被検者の下半身の肥満 等に関する状況を最も反映していると考えられるからである。 そし て、 標本としての人体より前記臀部における略最も肉厚の大きい部 位よりヒップサイズを採取することで、 下半身の肥満等に関する状 況を最も反映するヒップサイズを健康管理装置 1 0により求めるこ とができるからである。
また、 この健康管理装置 1 0の例では、 上記式 （ 5) 及び式 (6) について、 男女別に二種類用意されている。 即ち、 人体の標 本を男女別とし、 標本としての人体のヒップサイズとその他の身体 データとの相関の統計的処理を男女別に行うことにより、 上記式
( 5) 及び式 （6) が創成されている。 これにより、 ヒップサイズ をその他の身体デ一夕より求めるにあたり、 被検者の性別に起因す る相違をより反映させることができる。 そして、 上記式 （ 5) 及び 式 （6) の演算を行うにあたり、 男性用に創成されたものにより行 うか女性用に創成されたものにより行うかは、 性別管理コ一ドによ り表される被検者の性別に応じて選択されるようにされている。 また、 身体データを採取するための標本とする人体の数について, ヒップサイズとその他の身体データとの相関を統計的に処理する観 点から、 1 0 0人以上とするのが望ましい。 より望ましくは、 5 0 0人以上とするのがよい。
また、 以上に説明した式 （ 1 ) 乃至式 （6) を創成するに際して、 標本となる人体についてのウェストサイズゃヒップサイズを測定す るための物理的測定法としては、 着目されるウェストやヒップの部 位の長さ （寸法） を測定できるのであれば、 いかなる方法により測 定するのであっても構わない。 即ち、 標本となる人体に巻き尺を巻 き付けて直接に測定することはもちろん、 光を用いる自動測定方式 を用いる等、 着目した部位の物理量としての長さを測定できるので あれば、 いかなる方法により測定するのであっても構わない。
また、 記憶装置 1 5には、 以上の式 （ 1 ) 乃至式 （6) により求 められたウェストサイズ及びヒップサイズに基づき、 ヒップサイズ に対するウェストサイズの比である WHR (ウェストサイズノヒッ プサイズ） を求めるための演算式も記憶されており、 この WHRを 求め得るようにされている。
また、 記憶装置 1 5には、 被検者の内臓脂肪に関する定量的な情 報である内臓脂肪横断面積を演算するための演算式として、 以下の 式 （ 7 ) 乃至式 （ 1 1 ) が記憶されている。
Figure imgf000027_0001
V A k , WHR + j 2 ( 8 )
V A k 2 WH R + g 2 i · F AT + j 3 ( 9 )
V A= k 3 WHR + f 21 · (W/TL) : + j 4 (10)
V A= k 4 WHR+ f 22 · (W/TL) 2+ g 22 • FAT+ j 5 式 （7 ) 乃至式 （ 1 1 ) における、 V Aは対応する各式により求 められる内臓脂肪横断面積を表す。 また、 以上の式 （7) 乃至式 ( 1 1 ) における、 係数 i n (n = 1 ) 、 j n (n = 1， · · 5 ) 、 k n (n = l , · · · , 4 ) 、 f n、 g n (n =21， 22) は' 別途に以下のようにして求められ記憶される。
即ち、 不特定多数の標本となる人体について、 各個人の実際の内 臓脂肪横断面積を測定する。 そして、 標本となる各個人について、 上記式 （ 7) 乃至式 （ 1 1 ) の各演算式で用いられる各種の身体デ 一夕を測定する。
そして、 各演算式で用いられる複数の身体データと内臓脂肪横断 面積との相関を仮定し、 この相関を統計的に処理することにより、 各演算式における各係数を求めることができる。
例えば、 式 （ 1 1 ) を例にとって説明すると、 標本とされた各個 人について測定された実際の内臓脂肪横断面積と、 該標本とされた 各個人についての WHR、 （体重/身長） 2 、 及び体脂肪率とが相 関していると仮定し、 この相関を統計的に処理することにより、 k f gn、 j が求められる。 これらの係数 k4、 f 、 g j を求めるにあたって、 二種類以上の身体データとウェストサイズ との相関の統計的な処理は、 重回帰分析を用いて行うことができる。 式 （ 1 1 ) において、 WHRに対する係数 k4は WHRの第四回帰 係数であり、 （WZTL) 2に対する係数 f 22は （WZTL) 2の第二 十二回帰係数であり、 体脂肪率 （FAT) に対する係数 g22は体脂 肪率の第二十二回帰係数であり、 j 5は内臓脂肪横断面積の第五回帰 定数である。
式 （7) 乃至式 （ 1 0) で用いられる各係数についても、 式 （ 1 1 ) の例により説明したのと同様に、 各演算式で用いられる身体デ —夕との相関を統計的に処理することにより、 各係数を求めること ができる。
式 （7) において、 ウェストサイズ （WJ に対する係数 i ,はゥ ェストサイズの第一回帰係数であり、 j ,は内臓脂肪横断面積の第一 回帰定数である。
また、 式 （8) において、 WHRに対する係数 k ,は WHRの第一 回帰係数であり、 j 2は内臓脂肪横断面積の第二回帰定数である。 また、 式 （9) において、 WHRに対する係数 k 2は WHRの第二 回帰係数であり、 体脂肪率 （FAT) に対する係数 g21は体脂肪率 の第二十一回帰係数であり、 j 3は内臓脂肪横断面積の第三回帰定数 である。
式 （ 1 0) において、 WHRに対する係数 k 3は WHRの第三回帰 係数であり、 （WZTL) 2に対する係数 f 21は （WZTL) 2の第二 十一回帰係数であり、 j 4は内臓脂肪横断面積の第四回帰定数である t ここで、 標本となる人体の実際の内臓脂肪横断面積の測定につい て、 断層撮影により行うことができる。 この断層撮影の方式として は、 CTスキャンや MR I、 超音波診断等、 人体の腹部の横断面を 精度よく測定することが可能な各種の方式を用いることができる。
また、 この健康管理装置 1 0の例では、 上記式 （7) 乃至式 （ 1 1 ) について、 男女別に二種類用意されている。 即ち、 人体の標本 を男女別とし、 標本としての人体の内臓脂肪横断面積とその他の身 体データとの相関の統計的処理を男女別に行うことにより、 上記式 ( 7) 乃至式 （ 1 1 ) が創成されている。 これにより、 内臓脂肪横 断面積をその他の身体データより求めるにあたり、 被検者の性別に 起因する相違をより反映させることができる。 そして、 上記式
(7) 乃至式 （ 1 1 ) の演算を行うにあたり、 男性用に創成された ものにより行うか女性用に創成されたものにより行うかは、 性別管 理コードにより表される被検者の性別に応じて選択されるようにさ れている。
また、 身体データを採取するための標本とする人体の数について、 内臓脂肪横断面積とその他の身体データとの相関を統計的に処理す る観点から、 1 0 0人以上とするのが望ましい。 より望ましくは、 5 0 0人以上とするのがよい。
また、 記憶装置 1 5には、 被検者の体型を判定するためのウェス トサイズ、 WHR、 内臓脂肪横断面積についての判定基準値が予め 格納されている。 かかる体型を判定するためのウェストサイズの判 定基準値として、 男性について 8 5 c m、 女性について 9 0 c mが 設定されている。 また、 W H Rの判定基準値として、 男性について 1 . 0、 女性について 0 . 8が設定されている。 また、 内臓脂肪横 断面積の判定基準値として、 男性及び女性ともに 1 0 0 c m 2 が設 定されている。
そして、 被検者について求められたウェストサイズ、 W H R、 内 臓脂肪横断面積と、 前記設定されている判定基準値とが比較され、 以下のように肥満判定や体型判定がなされる。
即ち、 ウェストサイズに関して、 男性について 8 5 c m以上、 女 性について 9 0 c m以上であれば、 内臓脂肪型肥満と判定される。 また、 W H Rに関して、 男性について 1 . 0未満、 女性について 0 . 8未満で下半身肥満型体型と判定される。 また、 内臓脂肪横断面積 に関して、 男性及び女性ともに 1 0 0 c m 2 以上で内臓脂肪型肥満 と判定される。
以上に説明した健康管理装置 1 0については、 手に取って操作す ることができるように構成した例を挙げて説明した。 本発明にかか る健康管理装置について、 一の装置で体重計としても機能させ得る 構成とすることもできる。 図 3に示される健康管理装置 3 0にあつ ては、 体重計としても機能させるベく体重測定手段が組み込まれて いる。
この健康管理装置 3 0にあっては、 本体の表面に体重測定面 3 2 が形成され、 本体の内部に設けられる図示されないロードセルによ つて体重測定面 3 2上の重量が検出される。 そして、 被検者が体重 測定面 3 2の上に足で載ることによって、 その体重を測定すること ができる。
また、 体重測定面 3 2には、 被検者の生体インピーダンスを測定 するための電極 3 3、 3 4、 3 5、 3 6が設けられている。 電極 3 3、 3 4は被検者の人体に電流を導通させて電流路を形成するため の一対の電流路形成電極であり、 電極 3 5、 3 6は前記電流路にお ける二点間の電圧を測定するための一対の電圧測定用電極である。 そして、 電極 3 3 、 3 4 、 3 5 、 3 6は、 上記健康管理装置 1 0 と同様に、 体脂肪測定の分野において周知である本体内部に設けら れるインピーダンス測定手段に接続されており、 電極 3 3 、 3 4 、 3 5 、 3 6を介して人体のインピーダンスを測定できるようにされ ている。
そして、 この健康管理装置 3 0によると、 被検者が左足の裏面を 電極 3 3 、 3 5に接触させるとともに、 右足の裏面を電極 3 4 、 3 6に接触させるようにして測定台 3 2の上に載ることにより、 被検 者の体重を測定できるとともに、 両足を人体の末端とする生体イン ピ一ダンスを測定することもできる。
そして、 この健康管理装置 3 0には、 前記健康管理装置 1 0につ いて説明したのと同様に構成される操作部 7、 表示部 8が設けられ ている。 また、 健康管理装置 3 0には、 図 3に特に図示されない中 央処理装置 1 4と記憶装置 1 5とを備えてなる演算処理部 1 2が、 その内部に設けられている。
そして、 記憶装置 1 5は、 前記健康管理装置 1 0について説明し たのと同様に構成されており、 入力されたデータや測定結果、 演算 結果が記憶されるようになっている。 そして、 B M IゃWH Rを求 める演算処理や、 上記式 （ 1 ) 乃至式 （ 1 1 ) の演算処理は、 演算 処理部 1 2により行われる。
なお、 健康管理装置 3 0内部のロードセルにより検出される被検 者の体重は、 演算処理部 1 2により体重データとして処理されるよ うにされている。 従って、 この健康管理装置 3 0によると、 被検者 の体重を入力するにあたり操作部 7の操作を介してする必要がない ので、 操作部 7を介して入力する身体データの項目を減らすことが でき、 かかる操作の負担を軽減することができる。 [産業上の利用可能性]
以上に説明したように、 本発明の健康管理装置によると、 腹囲や 腰囲を求めるにあたり自動的に求めることができるという効果を奏 する。 これにより、 腹囲や腰囲を求めて肥満の度合いに基づき健康 状態の判断を行うにあたり、 巻き尺等を人体の該当部位に巻き付け て測定するという煩雑な測定作業をなくすることができる。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 前記身長及び体重を含む身体データに基づく演算処理により、 前 記被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めること ができる健康管理装置。
2 . 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して前記被検者の身体 のインピーダンスを測定できるィンピーダンス測定手段を有し、 前記身長、 体重及び身体のインピーダンスを含む身体データに 基づく演算処理により、 前記被検者の胴の部位における周回の寸 法である腹囲を求めることができる健康管理装置。
3 . 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率測定手段により測定された体脂肪 に関する定量的な情報を含む身体データに基づく演算処理により、 前記被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めるこ とができる健康管理装置。
4 . 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のィンピ一ダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データに基づく演算処 理により、 前記被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲 を求めることができる健康管理装置。
5 . 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、 前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被 検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることがで さ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢及び B M I を含んでされることを特徴とする健康管理装
6 . 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体デ一夕を入力すること ができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式 に基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸 法である腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体デ一夕との 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢、 体脂肪率及び B M Iを含んでされることを特徴とする 健康管理装置。
7 . 前記腹囲を求めるための演算式が、 その創成にかかる前記多数 の標本の範囲を男性と女性とに分けて創成されてなることを特徴 とする請求項 5に記載の健康管理装置。
8 . 前記腹囲を求めるための演算式が、 その創成にかかる前記多数 の標本の範囲を男性と女性とに分けて創成されてなることを特徴 とする請求項 6に記載の健康管理装置。
9 . 前記求められた腹囲に基づく演算処理により、 内臓脂肪に関す る定量的な情報を求めることができる、 請求項 1乃至 8のいずれ かに記載の健康管理装置。
1 0. 前記求められた腹囲を所定の他の演算式で演算処理することに より前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、
前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影 により測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体 の腹囲との相関の統計的処理により創成されてなる、 請求項 1乃 至 8のいずれかに記載の健康管理装置。
1 1 . 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 前記身長及び体重を含む身体データに基づく演算処理により、 前 記被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰囲を求めるこ とができる健康管理装置。
1 2. 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して前記被検者の身 体のインピーダンスを測定できるインピーダンス測定手段を有し， 前記身長、 体重及びインピーダンスを含む身体データに基づく 演算処理により、 前記被検者の臀部の部位における周回の寸法で ある腰囲を求めることができる健康管理装置。
1 3. 身長、 体重を含む被検者の身体デ一夕を入力することができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のィンピーダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率測定手段により測定された体脂肪 に関する定量的な情報を含む身体データに基づく演算処理により、 前記被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰囲を求める ことができる健康管理装置。
4. 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データに基づく演算処 理により、 前記被検者の臀部の部位における周回の寸法である腰 囲を求めることができる健康管理装置。
1 5. 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
前記身長及び体重を含む身体データを所定の演算式で演算処理 することにより前記被検者の臀部の部位における周回の寸法であ る腰囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腰囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腰囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の身 長、 体重及び年齢を含んでされることを特徴とする健康管理装置 c
1 6. 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができる 体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データを所定の演算式 で演算処理することにより前記被検者の臀部の部位における周回 の寸法である腰囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腰囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、 前記腰囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の身 長、 体重、 年齢、 及び体脂肪率を含んでされることを特徴とする 健康管理装置。
17. 前記腰囲を求めるための演算式が、 その創成にかかる前記多数 の標本の範囲を男性と女性とに分けて創成されてなることを特徴 とする請求項 1 5に記載の健康管理装置。
18. 前記腰囲を求めるための演算式が、 その創成にかかる前記多数 の標本の範囲を男性と女性とに分けて創成されてなることを特徴 とする請求項 1 6に記載の健康管理装置。
19. 身長、 体重を含む被検者の身体データを入力することができ、 前記身長及び体重を含む身体データに基づく演算処理により、 前記被検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲及び被検者 の臀部の部位における周回の寸法である腰囲を求めることができ, 前記求められた腹囲及び腰囲に基づく演算処理により被検者の 内臓脂肪に関する定量的な情報を求めることができる健康管理装
20. 請求項 1 1乃至 1 8のいずれかに記載の健康管理装置において. 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被 検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることがで さ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢及び B M Iを含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ. 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影 により測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体 の腰囲に対する腹囲の比 （腹囲 腰囲） である W H Rを含む身体 データとの相関の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処 理が、 被検者の W H Rを含んでされることを特徴とする健康管理
21. 請求項 1 1乃至 1 8のいずれかに記載の健康管理装置において. 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被 検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることがで さ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢及び B M Iを含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ， 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者のィンピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができる 体脂肪率測定手段を有し、
前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影 により測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体 の腰囲に対する腹囲の比 （腹囲 Z腰囲） である WH R及び体脂肪 率を含む身体データとの相関の統計的処理により創成されてなり， 前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処 理が、 被検者の W H R及び体脂肪率を含んでされることを特徴と する健康管理装置。
22. 請求項 1 1乃至 1 8のいずれかに記載の健康管理装置において. 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被 検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることがで さ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢及び B M Iを含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ， 被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることができる 体脂肪率測定手段を有し、
前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影 により測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体 の腰囲に対する腹囲の比 （腹囲 腰囲） である W H R、 体脂肪率， 身長に対する体重の比 （体重 身長） の二乗を含む身体データと の相関の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処 理が、 被検者の W H R、 体脂肪率、 身長に対する体重の比 （体重 /身長） の二乗を含んでされることを特徴とする健康管理装置。
23. 請求項 1 1乃至 1 8のいずれかに記載の健康管理装置において, 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
前記身体データの所定の演算式に基づく演算処理により前記被 検者の胴の部位における周回の寸法である腹囲を求めることがで さ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢及び B M I を含んでされるものであり、
前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ. 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影に より測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体の 腰囲に対する腹囲の比 （腹囲 Z腰囲） である W H R、 身長に対す る体重の比 （体重 身長） の二乗を含む身体データとの相関の統 計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処 理が、 被検者の W H R、 身長に対する体重の比 （体重 身長） の 二乗を含んでされることを特徴とする健康管理装置。
24. 請求項 1 1乃至 1 8のいずれかに記載の健康管理装置において， 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のィンピーダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式 に基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸 法である腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢、 体脂肪率及び B M Iを含んでされるものであり、 前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ. 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影 により測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体 の腰囲に対する腹囲の比 （腹囲/腰囲） である W H R及び体脂肪 率を含む身体データとの相関の統計的処理により創成されてなり- 前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処 理が、 被検者の WH R及び体脂肪率を含んでされることを特徴と する健康管理装置。
25. 請求項 1 1乃至 1 8のいずれかに記載の健康管理装置において, 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式 に基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸 法である腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢、 体脂肪率及び B M I を含んでされるものであり、 前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ. 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影 により測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体 の腰囲に対する腹囲の比 （腹囲 腰囲） である WH R、 体脂肪率, 身長に対する体重の比 （体重ノ身長） の二乗を含む身体データと の相関の統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処 理が、 被検者の W H R、 体脂肪率、 身長に対する体重の比 （体重 身長） の二乗を含んでされることを特徴とする健康管理装置。 26. 請求項 1 1乃至 1 8のいずれかに記載の健康管理装置において、 身長、 体重及び年齢を含む被検者の身体データを入力すること ができ、
被検者の人体の末端に接触させる電極を介して測定される前記 被検者の身体のインピーダンスに基づき体脂肪率を求めることが できる体脂肪率測定手段を有し、
前記身長、 体重及び体脂肪率を含む身体データの所定の演算式 に基づく演算処理により前記被検者の胴の部位における周回の寸 法である腹囲を求めることができ、
前記演算式が、 多数の標本とされる人体に対する物理的測定に より測定された前記腹囲と該標本とされた人体の身体データとの 相関の統計的処理により創成されてなり、
前記腹囲を求めるための演算式による演算処理が、 被検者の体 重、 年齢、 体脂肪率及び B M Iを含んでされるものであり、 前記求められた腹囲及び腰囲を所定の他の演算式で演算処理す ることにより前記被検者の内臓脂肪横断面積を求めることができ、 前記他の演算式が、 多数の標本とされる人体に対する断層撮影 により測定された実際の内臓脂肪横断面積と該標本とされた人体 の腰囲に対する腹囲の比 （腹囲/!要囲） である W H R、 身長に対 する体重の比 （体重 身長） の二乗を含む身体データとの相関の 統計的処理により創成されてなり、
前記内臓脂肪横断面積を求めるための他の演算式による演算処 理が、 被検者の W H R、 身長に対する体重の比 （体重ノ身長） の 二乗を含んでされることを特徴とする健康管理装置。
27. 請求項 2 0乃至 2 6のいずれかに記載の健康管理装置において， 前記 W H Rに基づき体型判定を行えるように構成された請求項
2 0乃至 2 6のいずれかに記載の健康管理装置。
28. 請求項 1乃至 6のいずれか、 請求項 1 9乃至 2 7のいずれかに 記載の健康管理装置において、
前記腹囲に基づき肥満判定を行えるように構成された健康管理 装置。
29. 請求項 9又は 1 0、 請求項 2 0乃至 2 7のいずれかに記載の健 康管理装置において、
前記求められた内臓脂肪横断面積に基づき肥満判定を行えるよ うに構成された健康管理装置。
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