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JP2018198799A - Information processing device - Google Patents

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JP2018198799A
JP2018198799A JP2017105029A JP2017105029A JP2018198799A JP 2018198799 A JP2018198799 A JP 2018198799A JP 2017105029 A JP2017105029 A JP 2017105029A JP 2017105029 A JP2017105029 A JP 2017105029A JP 2018198799 A JP2018198799 A JP 2018198799A
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JP2017105029A
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Japanese (ja)
Inventor
寿志 田中
Hisashi Tanaka
寿志 田中
永田 可彦
Yoshihiko Nagata
可彦 永田
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GLOBAL HEALTH CO Ltd
Original Assignee
GLOBAL HEALTH CO Ltd
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Abstract

【課題】健康産業、美容分野、スポーツ業界における指導やアドバイスのために筋肉等の状態の推定の用途に適用可能な、低コストでコンパクトな情報処理装置を提供すること。【解決手段】画像取得部51は、超音波プローブ11内から発信され、人体の所定部位の身体内から跳ね返り、超音波プローブ11で受信された超音波に基づいて生成された所定部位の画像データを取得する。領域認識部52は、所定部位の画像データから、皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、及び筋肉領域のデータを認識する。特徴情報取得部53は、前記皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、又は筋肉領域のデータのうち、1以上の判定対象の領域のデータから、特徴情報を取得する。状態推定部(状況指定部)54は、1以上の判定対象の夫々の特徴情報に基づいて、所定部位における1以上の判定対象の夫々の状態を推定する。【選択図】図3PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a low-cost and compact information processing device applicable to an application of estimation of a state of muscles and the like for guidance and advice in the health industry, the beauty field, and the sports industry. An image acquisition unit 51 transmits from the inside of an ultrasonic probe 11, rebounds from the inside of a predetermined part of the human body, and image data of a predetermined part generated based on the ultrasonic wave received by the ultrasonic probe 11. To get. The region recognition unit 52 recognizes the data of the subcutaneous fat region, the data of the fascia region, and the data of the muscle region from the image data of the predetermined region. The feature information acquisition unit 53 acquires feature information from the data of one or more determination target regions among the data of the subcutaneous fat region, the data of the fascia region, or the data of the muscle region. The state estimation unit (situation designation unit) 54 estimates the state of each of the one or more determination targets in the predetermined portion based on the characteristic information of each of the one or more determination targets. [Selection diagram] Fig. 3

Description

本発明は、情報処理装置に関する。   The present invention relates to an information processing apparatus.

従来より、超音波を用いて生体の組織の断層画像を取得する超音波診断装置が提供されている(例えば、特許文献1参照)。
この種の超音波診断装置は、診断装置本体と超音波プローブとを備え、超音波プローブと診断装置本体とが信号ケーブルを介して接続される。
2. Description of the Related Art Conventionally, an ultrasonic diagnostic apparatus that acquires a tomographic image of a living tissue using ultrasonic waves has been provided (see, for example, Patent Document 1).
This type of ultrasonic diagnostic apparatus includes a diagnostic apparatus main body and an ultrasonic probe, and the ultrasonic probe and the diagnostic apparatus main body are connected via a signal cable.

特開2017−12427号公報JP 2017-12427 A

しかしながら、上述の特許文献1を含む従来の超音波診断装置は、一般的に医療用として提供されている。従って、従来の超音波診断装置は、内臓まで鮮明に撮像することができる性能を有し、高価であるばかりか、持ち運びできないほどに大型化されている。
このため、内臓までの撮像は不要である用途、例えば、健康産業、美容分野、スポーツ業界における指導やアドバイスのために筋肉等の状態を推定する用途では、上述の特許文献1を含む従来の超音波診断装置は不適であり、さらにコストダウンやコンパクト化を図った適切なものが要求されていた。
However, the conventional ultrasonic diagnostic apparatus including the above-described Patent Document 1 is generally provided for medical use. Therefore, the conventional ultrasonic diagnostic apparatus has a performance capable of clearly imaging even the internal organs, and is not only expensive but also large in size so that it cannot be carried.
For this reason, in applications that do not require imaging up to the internal organs, such as applications that estimate the state of muscles or the like for guidance or advice in the health industry, the beauty field, or the sports industry, the conventional superstructure including the above-mentioned Patent Document 1. An ultrasonic diagnostic apparatus is unsuitable, and an appropriate apparatus for reducing cost and reducing the size has been demanded.

本発明は、健康産業、美容分野、スポーツ業界における指導やアドバイスのために筋肉等の状態の推定の用途に適用可能な、低コストでコンパクトな情報処理装置の提供を目的とする。   It is an object of the present invention to provide a low-cost and compact information processing apparatus that can be applied to the estimation of the state of muscles and the like for guidance and advice in the health industry, beauty field, and sports industry.

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
プローブ内の超音波センサから発信され、人体の所定部位の身体内から跳ね返り、前記プローブで受信された超音波に基づいて生成された画像データを、前記所定部位の画像データとして取得する画像取得手段と、
前記所定部位の画像データから、皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、及び筋肉領域のデータを認識する領域認識手段と、
前記皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、又は筋肉領域のデータのうち、1以上の判定対象の領域のデータから、特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記1以上の判定対象の夫々の前記特徴情報に基づいて、前記所定部位における前記1以上の判定対象の夫々の状態を推定する状態推定手段と、
を備える。
In order to achieve the above object, an information processing apparatus of one embodiment of the present invention provides:
Image acquisition means for acquiring, as image data of the predetermined part, image data generated from an ultrasonic sensor in the probe, rebounding from within the body of a predetermined part of the human body, and generated based on the ultrasonic wave received by the probe When,
Region recognition means for recognizing subcutaneous fat region data, fascia region data, and muscle region data from the image data of the predetermined portion;
Feature information acquisition means for acquiring feature information from data of one or more determination target regions of the subcutaneous fat region data, fascia region data, or muscle region data;
State estimating means for estimating the state of each of the one or more determination targets in the predetermined part based on the feature information of each of the one or more determination targets;
Is provided.

本発明によれば、健康産業、美容分野、スポーツ業界における指導やアドバイスのために筋肉等の状態の推定の用途に適用可能な、低コストでコンパクトな情報処理装置を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a low-cost and compact information processing apparatus that can be applied to the estimation of the state of muscles and the like for guidance and advice in the health industry, beauty field, and sports industry.

本発明が適用される情報処理システムの構成の一例を示す構成図である。It is a block diagram which shows an example of a structure of the information processing system to which this invention is applied. 図1の情報処理システムのうち超音波画像解析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware constitutions of an ultrasonic image analysis apparatus among the information processing systems of FIG. 図2の超音波画像解析装置の機能的構成のうち、状態推定処理を実行するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows an example of the functional structure for performing a state estimation process among the functional structures of the ultrasonic image analysis apparatus of FIG. 図3の超音波画像解析装置の解析対象の超音波画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the ultrasonic image of the analysis object of the ultrasonic image analysis apparatus of FIG. 図4の例の超音波画像に対する領域認識部の認識結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the recognition result of the area | region recognition part with respect to the ultrasonic image of the example of FIG. 図3の超音波画像解析装置により実行される状態推定処理の流れを説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the flow of the state estimation process performed by the ultrasonic image analysis apparatus of FIG.

図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
図1は、本発明が適用される情報処理システムの構成の一例を示す構成図である。
An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a configuration diagram showing an example of the configuration of an information processing system to which the present invention is applied.

情報処理システムは、超音波画像生成装置1と、超音波画像解析装置2とを備えている。
超音波画像生成装置1と超音波画像解析装置2とは、LAN(Local Area Network)等のネットワークNを介して接続されている。
なお、ネットワークNは、LANである必要は特になく、インターネット等でもよい。また、ネットワークNは、必須な構成要素ではなく、ブルートゥース(登録商標)等の所定の通信規格にしたがって、超音波画像生成装置1と超音波画像解析装置2とは直接通信をしてもよい。
The information processing system includes an ultrasonic image generation device 1 and an ultrasonic image analysis device 2.
The ultrasonic image generation apparatus 1 and the ultrasonic image analysis apparatus 2 are connected via a network N such as a LAN (Local Area Network).
The network N need not be a LAN, and may be the Internet. Further, the network N is not an essential component, and the ultrasonic image generation device 1 and the ultrasonic image analysis device 2 may directly communicate according to a predetermined communication standard such as Bluetooth (registered trademark).

超音波画像生成装置1は、超音波プローブ11と、超音波トランスデューサデバイス12とを備えている。
超音波プローブ11は、ユーザ等の生体Aのうち、腹部、腕部、脚部等の測定部位の内部Bに超音波を照射するとともに、内部Bで反射した超音波エコーを受信する。
超音波トランスデューサデバイス12は、超音波プローブ11に接続され、超音波プローブ11から受信した超音波エコーに基づいて画像のデータ(以下、「超音波画像のデータ」と呼ぶ)を生成し、超音波画像解析装置2に送信する。
なお、超音波画像のデータの生成場所は、本実施形態では超音波トランスデューサデバイス12とされたが、特にこれに限定されず、例えば、後述する超音波画像解析装置2であってもよい。
The ultrasonic image generation apparatus 1 includes an ultrasonic probe 11 and an ultrasonic transducer device 12.
The ultrasound probe 11 irradiates the inside B of the measurement site such as the abdomen, arm, leg, etc. of the living body A such as the user, and receives the ultrasound echo reflected from the inside B.
The ultrasonic transducer device 12 is connected to the ultrasonic probe 11 and generates image data (hereinafter referred to as “ultrasonic image data”) based on the ultrasonic echo received from the ultrasonic probe 11. It transmits to the image analysis apparatus 2.
The generation location of the ultrasonic image data is the ultrasonic transducer device 12 in the present embodiment, but is not particularly limited thereto, and may be, for example, the ultrasonic image analysis apparatus 2 described later.

超音波画像解析装置2は、超音波画像生成装置1から送信された超音波画像のデータに対して各種解析をするための各種処理を実行する。
図2は、図1の情報処理システムのうち、超音波画像解析装置2のハードウェア構成を示すブロック図である。
The ultrasonic image analysis apparatus 2 executes various processes for performing various analyzes on the ultrasonic image data transmitted from the ultrasonic image generation apparatus 1.
FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the ultrasonic image analysis apparatus 2 in the information processing system of FIG.

超音波画像解析装置2は、CPU(Central Processing Unit)21と、ROM(Read Only Memory)22と、RAM(Random Access Memory)23と、バス24と、入出力インターフェース25と、出力部26と、入力部27と、記憶部28と、通信部29と、ドライブ30と、を備えている。   The ultrasonic image analysis apparatus 2 includes a CPU (Central Processing Unit) 21, a ROM (Read Only Memory) 22, a RAM (Random Access Memory) 23, a bus 24, an input / output interface 25, an output unit 26, An input unit 27, a storage unit 28, a communication unit 29, and a drive 30 are provided.

CPU21は、ROM22に記憶されているプログラム、又は、記憶部28からRAM23にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
RAM23には、CPU21が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
The CPU 21 executes various processes according to a program stored in the ROM 22 or a program loaded from the storage unit 28 to the RAM 23.
The RAM 23 appropriately stores data necessary for the CPU 21 to execute various processes.

CPU21、ROM22及びRAM23は、バス24を介して相互に接続されている。このバス24にはまた、入出力インターフェース25も接続されている。入出力インターフェース25には、出力部26、入力部27、記憶部28、通信部29及びドライブ30が接続されている。   The CPU 21, ROM 22, and RAM 23 are connected to each other via a bus 24. An input / output interface 25 is also connected to the bus 24. An output unit 26, an input unit 27, a storage unit 28, a communication unit 29, and a drive 30 are connected to the input / output interface 25.

出力部26は、ディスプレイやプリンタ、スピーカ等で構成され、各種情報を画像や印刷物、音声として出力する。
入力部27は、キーボードやマウス、タッチパネル等で構成され、各種情報を入力する。
The output unit 26 includes a display, a printer, a speaker, and the like, and outputs various types of information as images, printed materials, and sounds.
The input unit 27 includes a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like, and inputs various information.

記憶部28は、ハードディスクやDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各種データを記憶する。
通信部29は、インターネットを含むネットワークN(図1)を介して超音波画像生成装置1の超音波トランスデューサデバイス12との間で通信を行う。
The storage unit 28 includes a hard disk, a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and the like, and stores various data.
The communication unit 29 communicates with the ultrasonic transducer device 12 of the ultrasonic image generating apparatus 1 via a network N (FIG. 1) including the Internet.

ドライブ30には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなるリムーバブルメディア31が適宜装着される。ドライブ30によってリムーバブルメディア31から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部28にインストールされる。
また、リムーバブルメディア31は、記憶部28に記憶されている各種データも、記憶部28と同様に記憶することができる。
A removable medium 31 made of a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like is appropriately attached to the drive 30. The program read from the removable medium 31 by the drive 30 is installed in the storage unit 28 as necessary.
The removable medium 31 can also store various data stored in the storage unit 28 in the same manner as the storage unit 28.

図3は、超音波画像解析装置2の機能的構成のうち、状態推定処理を実行するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
状態推定処理とは、所定部位の超音波画像のデータに基づいて、当該所定部位の状態を推定するまでの一連の処理をいう。
超音波画像解析装置2のCPU21においては、画像取得部51と、領域認識部52と、特徴情報取得部53と、状態推定部54と、表示制御部55と、が機能する。
FIG. 3 is a functional block diagram illustrating an example of a functional configuration for executing the state estimation process among the functional configurations of the ultrasonic image analysis apparatus 2.
The state estimation process refers to a series of processes until the state of the predetermined part is estimated on the basis of ultrasonic image data of the predetermined part.
In the CPU 21 of the ultrasonic image analysis apparatus 2, an image acquisition unit 51, a region recognition unit 52, a feature information acquisition unit 53, a state estimation unit 54, and a display control unit 55 function.

画像取得部51は、超音波画像生成装置1から送信された超音波画像のデータを、通信部29を介して取得する。   The image acquisition unit 51 acquires the ultrasonic image data transmitted from the ultrasonic image generation device 1 via the communication unit 29.

図4は、画像取得部51においてデータとして取得される超音波画像、即ち超音波画像解析装置2の解析対象の超音波画像301の一例を示している。
図4の例の超音波画像301は、ユーザ等の生体Aのうちの超音波プローブ11の測定部位に相当する内部Bの超音波画像であって、具体的には、超音波エコー(反射波信号)の振幅(信号強度)が輝度値に変換された場合における、当該輝度値を有する各画素から構成される画像である。
FIG. 4 shows an example of an ultrasonic image acquired as data in the image acquisition unit 51, that is, an ultrasonic image 301 to be analyzed by the ultrasonic image analysis apparatus 2.
The ultrasound image 301 in the example of FIG. 4 is an ultrasound image of the inside B corresponding to the measurement site of the ultrasound probe 11 in the living body A such as a user. Specifically, the ultrasound image (reflected wave) It is an image composed of each pixel having the luminance value when the amplitude (signal intensity) of the signal is converted into the luminance value.

領域認識部52は、超音波画像のデータから、皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、及び筋肉領域のデータを認識する。   The region recognition unit 52 recognizes subcutaneous fat region data, fascia region data, and muscle region data from ultrasonic image data.

図5は、図4の例の超音波画像301に対する領域認識部52の認識結果の一例を示す図である。
図5に示す様に、超音波画像301から、皮下脂肪領域401、筋肉領域402、及び筋膜403の夫々が認識される。
なお、図5においては、説明の便宜上、皮下脂肪領域401と筋肉領域402とは、異なる向きのハッチングで図示しているが、実際に超音波画像解析装置2のモニタ(出力部26)に表示させる場合等には、異なる色で表示させるようにしてもよい。
なお、図5の例では、「骨」と記載された骨領域が認識されているが、骨領域やさらにその奥の深層の内臓を認識することは特に必須ではない。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a recognition result of the region recognition unit 52 for the ultrasonic image 301 in the example of FIG.
As shown in FIG. 5, the subcutaneous fat region 401, the muscle region 402, and the fascia 403 are recognized from the ultrasonic image 301.
In FIG. 5, for convenience of explanation, the subcutaneous fat region 401 and the muscle region 402 are illustrated with hatching in different directions, but are actually displayed on the monitor (output unit 26) of the ultrasonic image analysis device 2. In such a case, it may be displayed in a different color.
In the example of FIG. 5, the bone region described as “bone” is recognized. However, it is not particularly essential to recognize the bone region and the deep internal organs behind it.

図3に戻り、特徴情報取得部53は、超音波画像のデータにおける、皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、又は筋肉領域のデータのうち、1以上の判定対象の領域のデータから、特徴情報を取得する。ここで、特徴情報の取得単位は特に限定されず、領域で1つの特徴情報が取得されてもよいし、領域が複数ブロックに分割されてブロック毎に特徴情報が取得されてもよいし、各画素毎に特徴情報が取得されてもよい。
状態推定部54は、1以上の判定対象の夫々の特徴情報に基づいて、所定部位における1以上の判定対象の夫々の状態を推定する。
Returning to FIG. 3, the feature information acquisition unit 53 includes one or more determination target region data among the subcutaneous fat region data, the fascia region data, or the muscle region data in the ultrasonic image data. Get feature information. Here, the acquisition unit of the feature information is not particularly limited, and one feature information may be acquired in the region, the region may be divided into a plurality of blocks, and the feature information may be acquired for each block. Feature information may be acquired for each pixel.
The state estimation unit 54 estimates each state of one or more determination targets in a predetermined part based on the feature information of each of the one or more determination targets.

特徴情報は、所定部位の所定の1以上の状態を推定するために用いられる情報であれば足り、その形態は特に限定されない。例えば、次のような特徴情報を、次のような所定部位の特徴を推定するために用いることができる。   The feature information only needs to be information used for estimating one or more predetermined states of the predetermined part, and the form is not particularly limited. For example, the following feature information can be used to estimate the following features of a predetermined part.

例えば、特徴情報取得部53は、皮下脂肪領域のデータから色の情報(輝度値等)を特徴情報としてする。状態推定部54は、当該特徴情報に基づいて皮下脂肪の状態を推定することができる。
具体的には例えば、特徴情報取得部53は、皮下脂肪領域のデータから、第1の色(例えば黒色)と第2の色(例えば白色)のうち何れか一方を特徴情報として取得する。
状態推定部54は、第1の色を特徴情報として取得した場合、皮下脂肪は水太りの状態であると推定し、第2の色を特徴情報として取得した場合、皮下脂肪は固太りの状態であると推定する。
或いは、状態推定部54は、皮下脂肪領域における第1の色と第2の色との割合に基づいて、皮下脂肪の水太りの度合いを推定してもよい。
For example, the feature information acquisition unit 53 uses color information (such as a brightness value) from the subcutaneous fat region data as the feature information. The state estimation unit 54 can estimate the state of subcutaneous fat based on the feature information.
Specifically, for example, the feature information acquisition unit 53 acquires one of a first color (for example, black) and a second color (for example, white) as feature information from the subcutaneous fat region data.
When the first color is acquired as the feature information, the state estimation unit 54 estimates that the subcutaneous fat is in a fat state, and when the second color is acquired as the feature information, the subcutaneous fat is in a solid state. Presume that there is.
Alternatively, the state estimation unit 54 may estimate the degree of water fatness of the subcutaneous fat based on the ratio between the first color and the second color in the subcutaneous fat region.

また例えば、特徴情報取得部53は、筋膜領域のデータから線の状態を特徴情報としてする。状態推定部54は、当該特徴情報に基づいて筋膜の状態を推定することができる。
具体的には例えば、特徴情報取得部53は、筋膜領域のデータから、「かすれている」と「明確な線」のうち何れか一方を特徴情報として取得する。より具体的には例えば、特徴情報取得部53は、筋膜領域の中で線と判断できる領域を特定し、当該領域において、同一色(例えば白色)が一定割合以上あれば、「明確な線」として取得し、同一色(例えば白色)が一定割合未満であれば「かすてている」として取得することができる。
状態推定部54は、「かすれている」を特徴情報として取得した場合、筋膜は筋肉を使っていない状態であると推定し、「明確な線」を特徴情報として取得した場合、筋膜はよく筋肉を使っている状態であると推定する。
或いは、状態推定部54は、「明確な線」の分布度合に基づいて、筋肉の引締まり度合いを推定してもよい。
Further, for example, the feature information acquisition unit 53 uses the line state from the fascia region data as the feature information. The state estimation unit 54 can estimate the condition of the fascia based on the feature information.
Specifically, for example, the feature information acquisition unit 53 acquires, from the fascia region data, one of “hazy” and “clear line” as feature information. More specifically, for example, the feature information acquisition unit 53 identifies a region that can be determined as a line in the fascia region, and if the same color (for example, white) exceeds a certain ratio in the region, the “clear line” If the same color (for example, white) is less than a certain ratio, it can be acquired as “faint”.
The state estimation unit 54 estimates that the fascia is not in use when the fascia is acquired as feature information, and the fascia is acquired when the clear line is acquired as feature information. Estimate that the muscles are often used.
Alternatively, the state estimation unit 54 may estimate the degree of muscle tightening based on the distribution degree of the “clear line”.

また例えば、特徴情報取得部53は、筋肉領域のデータから色の情報(輝度値等)を特徴情報としてする。状態推定部54は、当該特徴情報に基づいて筋肉の状態を推定することができる。
具体的には例えば、特徴情報取得部53は、筋肉領域のデータから、第1の色(例えば黒色)と第2の色(例えば白色)のうち何れか一方を特徴情報として取得する。
状態推定部54は、第1の色を特徴情報として取得した場合、筋肉はよく鍛えられた状態であると推定し、第2の色を特徴情報として取得した場合、筋肉は霜降り状態であると推定する。
或いは、状態推定部54は、第1の色と第2の色との割合に基づいて、筋肉の霜降り度合いを推定してもよい。
Further, for example, the feature information acquisition unit 53 uses color information (such as a luminance value) from the muscle region data as the feature information. The state estimation unit 54 can estimate a muscle state based on the feature information.
Specifically, for example, the feature information acquisition unit 53 acquires one of a first color (for example, black) and a second color (for example, white) from the muscle region data as the feature information.
When the state estimation unit 54 acquires the first color as feature information, the state estimation unit 54 estimates that the muscle is in a well-trained state, and when the second color is acquired as feature information, the muscle is in a marbling state. presume.
Alternatively, the state estimation unit 54 may estimate the degree of muscle frosting based on the ratio between the first color and the second color.

表示制御部55は、状態推定部54の推定結果を示す画像を出力部26のディスプレイに表示させる制御を実行する。表示制御部55は、その際、図5の超音波画像301等の各種画像も併せて表示させる制御を実行してもよい。   The display control unit 55 performs control to display an image indicating the estimation result of the state estimation unit 54 on the display of the output unit 26. At that time, the display control unit 55 may execute control for displaying various images such as the ultrasonic image 301 of FIG. 5 together.

図6は、このような機能的構成の超音波画像解析装置2により実行される状態推定処理の流れを説明するフローチャートである。   FIG. 6 is a flowchart for explaining the flow of state estimation processing executed by the ultrasonic image analysis apparatus 2 having such a functional configuration.

ステップS1において、画像取得部51は、超音波画像生成装置1から送信された超音波画像のデータを、通信部29を介して取得する。
ステップS2において、領域認識部52は、超音波画像のデータから各領域のデータ、即ち皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、及び筋肉領域のデータを認識する。
In step S <b> 1, the image acquisition unit 51 acquires the ultrasonic image data transmitted from the ultrasonic image generation device 1 via the communication unit 29.
In step S <b> 2, the region recognition unit 52 recognizes data of each region, that is, subcutaneous fat region data, fascia region data, and muscle region data from the ultrasonic image data.

ステップS3において、特徴情報取得部53は、各領域の中から判定対象を設定する。即ち、皮下脂肪領域、筋膜領域、又は筋肉領域のうちひとつが判定対象として設定される。
ステップS4において、特徴情報取得部53は、判定対象の領域のデータから、特徴情報を取得する。
ステップS5において、状態推定部54は、判定対象の特徴情報に基づいて、当該判定対象の状態を推定する。
In step S3, the feature information acquisition unit 53 sets a determination target from each region. That is, one of a subcutaneous fat region, a fascia region, or a muscle region is set as a determination target.
In step S4, the feature information acquisition unit 53 acquires feature information from the data of the determination target region.
In step S5, the state estimation unit 54 estimates the state of the determination target based on the feature information of the determination target.

ステップS6において、状態推定部54は、全ての判定対象の推定が終了したか否かを判定する。
皮下脂肪領域、筋膜領域、又は筋肉領域のうち判定対象に設定されていない領域が1以上存在する場合、ステップS6においてNOであると判定され、処理はステップS3に戻され、それ以降の処理が繰り返される。即ち、ステップS3乃至S6(NO)のループ処理が繰り返されることによって、皮下脂肪領域、筋膜領域、及び筋肉領域の夫々が順次判定対象に設定され、当該判定対象の特徴情報が取得され、当該特徴情報に基づいて当該判定対象の状態が推定される。
皮下脂肪領域、筋膜領域、及び筋肉領域の全ての状態が推定されると、ステップS6においてYESであると判定されて、処理はステップS7に進む。
In step S <b> 6, the state estimation unit 54 determines whether estimation of all determination targets has been completed.
If there is one or more regions that are not set as the determination target among the subcutaneous fat region, the fascia region, or the muscle region, it is determined as NO in step S6, and the process returns to step S3, and the subsequent processes Is repeated. That is, by repeating the loop process of steps S3 to S6 (NO), each of the subcutaneous fat region, the fascia region, and the muscle region is sequentially set as a determination target, and the feature information of the determination target is acquired, The state of the determination target is estimated based on the feature information.
When all the states of the subcutaneous fat region, the fascia region, and the muscle region are estimated, it is determined as YES in Step S6, and the process proceeds to Step S7.

ステップS7において、CPU21は、処理の終了指示があったか否かを判断する。ここで、処理の終了指示は、特に限定されないが、本実施形態ではいわゆるスリープ状態等への移行指示が採用されている。つまり、超音波画像解析装置2においてスリープ状態等への移行指示がなされない限り、ステップS7においてNOであると判断されて処理はステップS1に戻され、それ以降の処理が繰り返される 。
これに対して、超音波画像解析装置2においてスリープ状態等への移行指示がなされると、ステップS7においてYESであると判断されて、状態推定処理は終了になる。
In step S <b> 7, the CPU 21 determines whether there is an instruction to end the process. Here, an instruction to end the process is not particularly limited, but in this embodiment, an instruction to shift to a so-called sleep state or the like is adopted. That is, unless an instruction to shift to the sleep state or the like is issued in the ultrasonic image analysis apparatus 2, it is determined NO in step S7, the process returns to step S1, and the subsequent processes are repeated.
On the other hand, when an instruction to shift to the sleep state or the like is given in the ultrasonic image analysis apparatus 2, it is determined as YES in Step S7, and the state estimation process is ended.

ここで、各領域の状態の推定結果は、出力部26によりユーザに提示される。その結果、ユーザは、本当の皮下脂肪・筋膜・筋肉の状態を目でみてわかるようになる。
これにより、例えば、一番効果的な運動メニューやダイエット計画等の指導を適切に行うことができる。
例えばスポーツクラブで使用される場合にあっては、腹部の皮下脂肪が水太りであるものの、脚部の皮下脂肪が固太りである等と推定されると、スポーツクラブのトレーナーは、腹部を重点的にトレーニングすればよいという指導を行うことができる。
また例えば美容業界で使用される場合にあっては、指導者等は、それぞれの状態に適した栄養指導をすることができる。
また、ユーザからすると、クラウドサービス等を介することで、誰でも簡単に、家庭に居ながら、運動メニューやダイエット計画等の指導やアドバイスを受けられる。
Here, the estimation result of the state of each region is presented to the user by the output unit 26. As a result, the user can visually recognize the state of the real subcutaneous fat, fascia, and muscle.
Thereby, for example, guidance, such as the most effective exercise menu and diet plan, can be performed appropriately.
For example, when used in a sports club, the abdominal subcutaneous fat is fat, but it is estimated that the leg subcutaneous fat is fat. It is possible to give guidance that training is necessary.
In addition, for example, when used in the beauty industry, a leader or the like can provide nutritional guidance suitable for each state.
In addition, from a user, anyone can easily receive guidance and advice such as an exercise menu and a diet plan while staying at home by using a cloud service or the like.

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。   Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, and the like within the scope that can achieve the object of the present invention are included in the present invention. It is.

例えば、図2のハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
また、図3に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えらえていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図3の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も図3に限定されず、任意でよい。
1つの機能ブロックは、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
For example, the hardware configuration of FIG. 2 is merely an example for achieving the object of the present invention, and is not particularly limited.
Further, the functional block diagram shown in FIG. 3 is merely an example, and is not particularly limited. That is, it is sufficient if the information processing system has a function capable of executing the above-described series of processing as a whole, and what functional block is used to realize this function is not particularly limited to the example of FIG. . Further, the location of the functional block is not limited to that shown in FIG.
One functional block may be configured by hardware, may be configured by software alone, or may be configured by a combination thereof.

各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行される場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば超音波画像解析装置2の他、汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
When processing of each functional block is executed by software, a program constituting the software is installed on a computer or the like from a network or a recording medium.
The computer may be a computer incorporated in dedicated hardware. Further, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, a general-purpose smartphone or a personal computer in addition to the ultrasonic image analysis device 2.

このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される。リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。   A recording medium including such a program is distributed separately from the apparatus main body in order to provide the program to each user. It is not only constituted by a removable medium, but also constituted by a recording medium provided to each user in a state of being incorporated in advance in the apparatus main body.

また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。   Further, in the present specification, the term “system” means an overall apparatus composed of a plurality of devices, a plurality of means, and the like.

以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態をとることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置(例えば図1の超音波画像解析装置2)は、
プローブ(例えば図1の超音波プローブ11)内の超音波センサから発信され、人体の所定部位の身体内から跳ね返り、前記プローブで受信された超音波に基づいて生成された画像データを、前記所定部位の画像データとして取得する画像取得手段(例えば図3の画像取得部51)と、
前記所定部位の画像データから、皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、及び筋肉領域のデータを認識する領域認識手段(例えば図3の領域認識部52)と、
前記皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、又は筋肉領域のデータのうち、1以上の判定対象の領域のデータから、特徴情報を取得する特徴情報取得手段(例えば特徴情報取得部53)と、
前記1以上の判定対象の夫々の前記特徴情報に基づいて、前記所定部位における前記1以上の判定対象の夫々の状態を推定する状態推定手段(例えば状態推定部54)と、
を備えていれば足りる。
In summary, the information processing apparatus to which the present invention is applied only needs to have the following configuration, and can take various embodiments.
That is, the information processing apparatus to which the present invention is applied (for example, the ultrasonic image analysis apparatus 2 in FIG. 1)
Image data generated based on the ultrasonic wave transmitted from the ultrasonic sensor in the probe (for example, the ultrasonic probe 11 in FIG. 1), rebounded from the body of a predetermined part of the human body, and received by the probe is used as the predetermined data. Image acquisition means (for example, the image acquisition unit 51 in FIG. 3) that acquires the image data of the part;
Region recognition means (for example, the region recognition unit 52 in FIG. 3) for recognizing subcutaneous fat region data, fascia region data, and muscle region data from the image data of the predetermined part;
Feature information acquisition means (for example, a feature information acquisition unit 53) that acquires feature information from data of one or more determination target regions of the subcutaneous fat region data, fascial region data, or muscle region data; ,
State estimation means (for example, a state estimation unit 54) for estimating each state of the one or more determination targets in the predetermined portion based on the feature information of each of the one or more determination targets;
It is enough to have

ユーザは、本当の皮下脂肪・筋膜・筋肉の状態を目でみてわかるようになる。これにより、例えば、一番効果的な運動メニューやダイエット計画の指導を適切に行うことができる。ユーザからすると、クラウドサービス等を介することで、誰でも簡単に、家庭に居ながら、指導やアドバイスを受けられる。   The user can see the state of the real subcutaneous fat, fascia, and muscle visually. Thereby, for example, guidance of the most effective exercise menu and diet plan can be appropriately performed. From a user, anyone can easily receive guidance and advice while staying at home by using a cloud service or the like.

1・・・超音波画像生成装置
2・・・超音波画像解析装置
11・・・超音波プローブ
12・・・超音波トランスデューサデバイス
21・・・CPU
22・・・ROM
23・・・RAM
24・・・バス
25・・・入出力インターフェース
26・・・出力部
27・・・入力部
28・・・記憶部
29・・・通信部
30・・・ドライブ
31・・・リムーバブルメディア
51・・・画像取得部
52・・・領域認識部
53・・・特徴情報取得部
54・・・状態推定部
55・・・表示制御部
301・・・超音波画像
302・・・領域データ
A・・・生体
B・・・判定対象
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Ultrasonic image generation apparatus 2 ... Ultrasonic image analysis apparatus 11 ... Ultrasonic probe 12 ... Ultrasonic transducer device 21 ... CPU
22 ... ROM
23 ... RAM
24 ... Bus 25 ... Input / output interface 26 ... Output unit 27 ... Input unit 28 ... Storage unit 29 ... Communication unit 30 ... Drive 31 ... Removable media 51 ... -Image acquisition unit 52 ... Area recognition unit 53 ... Feature information acquisition unit 54 ... State estimation unit 55 ... Display control unit 301 ... Ultrasound image 302 ... Region data A ... Living body B ... Determination target

Claims (7)

プローブ内の超音波センサから発信され、人体の所定部位の身体内から跳ね返り、前記プローブで受信された超音波に基づいて生成された画像データを、前記所定部位の画像データとして取得する画像取得手段と、
前記所定部位の画像データから、皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、及び筋肉領域のデータを認識する領域認識手段と、
前記皮下脂肪領域のデータ、筋膜領域のデータ、又は筋肉領域のデータのうち、1以上の判定対象の領域のデータから、特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記1以上の判定対象の夫々の前記特徴情報に基づいて、前記所定部位における前記1以上の判定対象の夫々の状態を推定する状態推定手段と、
を備える情報処理装置。
Image acquisition means for acquiring, as image data of the predetermined part, image data generated from an ultrasonic sensor in the probe, rebounding from within the body of a predetermined part of the human body, and generated based on the ultrasonic wave received by the probe When,
Region recognition means for recognizing subcutaneous fat region data, fascia region data, and muscle region data from the image data of the predetermined portion;
Feature information acquisition means for acquiring feature information from data of one or more determination target regions of the subcutaneous fat region data, fascia region data, or muscle region data;
State estimating means for estimating the state of each of the one or more determination targets in the predetermined part based on the feature information of each of the one or more determination targets;
An information processing apparatus comprising:
前記特徴情報取得手段は、前記皮下脂肪領域のデータから、第1の色と第2の色のうち何れか一方を前記特徴情報として取得し、
前記状態推定手段は、前記第1の色を前記特徴情報として取得した場合、皮下脂肪は水太りの状態であると推定し、前記第2の色を前記特徴情報として取得した場合、皮下脂肪は固太りの状態であると推定する、
請求項1に記載の情報処理装置。
The feature information acquisition means acquires, as the feature information, one of a first color and a second color from the data of the subcutaneous fat region,
When the first color is acquired as the feature information, the state estimation means estimates that the subcutaneous fat is in a fat state, and when the second color is acquired as the feature information, the subcutaneous fat is Presuming that it is in a solid state,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記特徴情報取得手段は、前記皮下脂肪領域のデータから、第1の色と第2の色を前記特徴情報として取得し、
前記状態推定手段は、前記第1の色と前記第2の色との割合に基づいて、皮下脂肪の水太りの度合いを推定する、
請求項1に記載の情報処理装置。
The feature information acquisition means acquires a first color and a second color as the feature information from the data of the subcutaneous fat region,
The state estimating means estimates a fattening degree of subcutaneous fat based on a ratio between the first color and the second color;
The information processing apparatus according to claim 1.
前記特徴情報取得手段は、前記筋膜領域のデータから、「かすれている」と「明確な線」のうち何れか一方を前記特徴情報として取得し、
前記状態推定手段は、前記「かすれている」を前記特徴情報として取得した場合、筋膜は筋肉を使っていない状態であると推定し、前記「明確な線」を前記特徴情報として取得した場合、筋膜はよく筋肉を使っている状態であると推定する、
請求項1に記載の情報処理装置。
The feature information acquisition means acquires, as the feature information, one of “faint” and “clear line” from the fascia region data,
When the state estimating means acquires the “faint” as the feature information, the fascia is estimated to be in a state where no muscle is used, and the “clear line” is acquired as the feature information. , Presuming that the fascia is often using muscle,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記特徴情報取得手段は、前記筋膜領域のデータから、「明確な線」を前記特徴情報として取得し、
前記状態推定手段は、前記「明確な線」の分布度合に基づいて、筋肉の引締まり度合いを推定する。
請求項1に記載の情報処理装置。
The feature information acquisition means acquires a “clear line” as the feature information from the fascia region data,
The state estimation means estimates the degree of muscle tightening based on the distribution degree of the “clear line”.
The information processing apparatus according to claim 1.
前記特徴情報取得手段は、前記筋肉領域のデータから、第1の色と第2の色のうち何れか一方を前記特徴情報として取得し、
前記状態推定手段は、前記第1の色を前記特徴情報として取得した場合、筋肉はよく鍛えられた状態であると推定し、前記第2の色を前記特徴情報として取得した場合、筋肉は霜降り状態であると推定する、
請求項1に記載の情報処理装置。
The feature information acquisition means acquires one of a first color and a second color as the feature information from the muscle region data,
When the first color is acquired as the feature information, the state estimation means estimates that the muscle is in a well-trained state, and when the second color is acquired as the feature information, the muscle is marbling. Presumed to be in a state,
The information processing apparatus according to claim 1.
前記特徴情報取得手段は、前記筋肉領域のデータから、第1の色と第2の色を前記特徴情報として取得し、
前記状態推定手段は、前記第1の色と前記第2の色との割合に基づいて、筋肉の霜降り度合いを推定する
請求項1に記載の情報処理装置。
The feature information acquisition means acquires a first color and a second color as the feature information from the muscle region data,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the state estimation unit estimates a degree of muscle frosting based on a ratio between the first color and the second color.
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