WO2017090805A1

WO2017090805A1 - Method and device for determining skeletal muscle cross-sectional area calculation model of subject on basis of demographic factor and kinematic factor

Info

Publication number: WO2017090805A1
Application number: PCT/KR2015/012899
Authority: WO
Inventors: 이창형; 최영아; 김철민; 정덕영; 김병철; 신명준
Original assignee: 부산대학교 산학협력단
Priority date: 2015-11-26
Filing date: 2015-11-30
Publication date: 2017-06-01
Also published as: KR20170061429A; KR101921734B1

Abstract

Disclosed are a method and a device for determining a skeletal muscle cross-sectional area calculation model of a subject on the basis of a demographic factor and a kinematic factor. The method comprises: a step of dividing a population of subjects into a modeling population for determining a calculation model and a verification population for verifying an acquired calculation model; a step of calculating a skeletal muscle cross-sectional area of subjects belonging to the population; a step of determining a demographic factor of subjects belonging to the modeling population, and applying a regression analysis method to the determined demographic factor so as to acquire a demographic model for calculating a skeletal muscle cross-sectional area of the subjects from the demographic factor; a step of determining a kinematic factor of the subjects belonging to the modeling population, and applying the regression analysis method to the determined kinematic factor so as to acquire a kinematic model for calculating the skeletal muscle cross-sectional area of the subjects from the kinematic factor; a step of estimating the skeletal muscle cross-sectional area by applying , to the acquired demographic model and kinematic model, a demographic factor and a kinematic factor of subjects belonging to the verification population; and a verification step of verifying the demographic model and the kinematic model by comparing the estimated skeletal muscle cross-sectional area with the calculated skeletal muscle cross-sectional area. According to the present invention, a demographic model and a kinematic model can be defined so as to predict average muscular figures of target groups having acquirable demographic information and sharing similar characteristics .

Description

인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 기반으로 피험자의 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 방법 및 장치Method and apparatus for determining a model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of subject based on demographic and kinematic factors

본 발명은 피험자의 골격근의 크기를 결정하는 것에 관한 것이며, 특히 MRI와 같은 이미징 장치가 없어도 피험자의 연령 등의 인구통계학적 요소 및 피험자 근육의 근력 등의 운동학적 요소를 기초로 해당 피험자의 골격근 단면적을 계산할 수 있는 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 것에 관한 것이다.The present invention relates to determining the size of a subject's skeletal muscle, and in particular, the skeletal muscle cross-sectional area of the subject based on demographic factors such as the age of the subject and kinematic factors such as muscle strength of the subject muscle even without an imaging device such as an MRI. The present invention relates to determining a skeletal muscle cross-sectional area calculation model capable of calculating.

의료 분야에서, 환자의 상태에 대해 알고, 치료하기 위해 이용가능한 여러 가지 상이한 툴들이 존재한다. 통상적으로, 의사는 환자를 물리적으로 검사하고, 수년간의 연구로부터 수집된 개인 지식의 광대한 어레이를 얻어서, 환자가 겪고 있는 문제점 및 상태를 식별하고, 이에 기초하여, 적절한 치료법을 결정할 것이다. 통상적으로, 지원 정보의 소스는 다른 종사자, 참조 책 및 매뉴얼, 비교적 간단한 검사 결과 및 분석 등을 포함한다. In the medical field, there are many different tools available for knowing and treating a patient's condition. Typically, the physician will physically examine the patient and obtain a vast array of personal knowledge collected from years of research to identify problems and conditions that the patient is experiencing and based on that, determine the appropriate treatment. Typically, sources of assistance information include other practitioners, reference books and manuals, relatively simple test results and analysis, and the like.

진단 자원들 중에서, 의사 및 다른 간병인에게 현재 이용가능한 것은, 처방되고 제어될 수 있는 자원 뿐만 아니라 정보의 데이터베이스이다. 이러한 데이터베이스는, 통상적인 참조 라이브러리이며, 많은 소스로부터 이용가능하게 알려져 있으며, 가능한 질병 상태에 대한 상세 정보, 그러한 상태를 인식하는 방법에 관한 정보 및 그러한 상태의 치료법을 의사에게 제공한다. Among the diagnostic resources, what is currently available to doctors and other caregivers is a database of information as well as resources that can be prescribed and controlled. Such a database is a common reference library and is available from many sources and provides physicians with detailed information about possible disease states, information on how to recognize such conditions, and the treatment of such conditions.

또한, 잠재적인 환자 상태 및 의료 사건을 조사하고, 잠재적인 의료 문제의 소스를 지적하기 위해 규정 및 제어될 수 있는 특정데이터 획득 기법이 또한 알려져 있다. 통상적인 처방가능 데이터 소스는 간단한 혈액 테스트, 소변 테스트, 물리적 검사의 수기된 결과 등을 포함한다. In addition, specific data acquisition techniques are also known that can be defined and controlled to investigate potential patient conditions and medical events and to pinpoint sources of potential medical problems. Typical prescribable data sources include simple blood tests, urine tests, written results of physical tests, and the like.

이와 같은 의료 관련 정보의 소스에 있어서의 극적인 증가 및 향상에도 불구하고, 테스트 및 데이터의 처방 및 분석, 의료 사건의 진단 및 치료는 여전히, 훈련된 간호 제공자의 전문적 지식에 크게 의존한다. 사람의 경험에 의해 제공된 입력 및 판단은 그러한 상황에서 대체되지 않을 것이며, 대체되어서는 안 된다. 또한, 의료 정보의 소스가 더 향상되고, 통합될 필요가 있다. 다소 자동화된 형태로 통지된 진단 및 분석을 허용하면서 시도가 있었지만, 이러한 시도는 유용한 수준에 이르지 못했다. 그러나 이러한 의료 정보는 점점 더 널리 사용되고 있으며, 환자의 상태를 진단하는데 유용한 자료로서 사용되기 위하여 개선되는 중이다.Despite the dramatic increase and improvement in this source of medically relevant information, the prescription and analysis of tests and data, the diagnosis and treatment of medical events still rely heavily on the expertise of trained nursing providers. Inputs and judgments provided by human experience will not be replaced in such a situation and should not be replaced. In addition, sources of medical information need to be further improved and integrated. Attempts have been made to allow informed diagnosis and analysis in a somewhat automated form, but these attempts have not reached useful levels. However, such medical information is becoming more and more widely used, and is being improved to be used as a useful data for diagnosing a patient's condition.

예를 들어, 노화는 근육에 구조적, 기능적인 쇠퇴를 초래하기 때문에 노화의 정도를 파악하는 것은 환자의 건강 상태를 가늠하는데 중요한 역할을 하고 있다. 이를 위하여, 젊은 성인의 허벅지 연부조직의 구성은 근육의 성능을 평가하는데 쓰이고 있으며, 노인의 허벅지 연부조직의 구성은 질병률, 장애, 그리고 사망률을 결정하는데 중요한 하나의 요인으로 꼽히고 있다. 또한, 허리와 엉덩이의 변화와 함께, 노화의 과정 중에 일어나는 허벅지 단면적의 감소와 허벅지 단면적의 변형은, 비만과 근력을 모니터링 하는데 쓰여왔다.For example, because aging causes structural and functional decline in muscles, determining the extent of aging plays an important role in assessing the health of the patient. To this end, the composition of thigh soft tissues in young adults is used to evaluate muscle performance, and the composition of thigh soft tissues in the elderly is considered to be an important factor in determining morbidity, disorder, and mortality. In addition, changes in the thigh cross-section and thigh cross-sectional changes that occur during the aging process, along with changes in the waist and hips, have been used to monitor obesity and muscle strength.

따라서, 허벅지 단면적에 관한 지표는 다양한 임상 상태, 삶의 질, 그리고 전반적인 사망률에 관한 인체 생리학적 요소를 좀더 심도 있게 이해할 수 있도록 할 것이다. Thus, indicators of thigh cross-sectional area will provide a more in-depth understanding of human physiological factors related to various clinical conditions, quality of life, and overall mortality.

흔히 근육의 단면적과 신체구성요소를 측정하는 데에 기준이 되는 방법으로 MRI가 사용되어 왔으나, 종래의 MRI 방식은 실제 근육 크기를 측정하는 데에는 다음과 같은 한계를 가진다.Often, MRI has been used as a method for measuring muscle cross-sectional area and body components, but the conventional MRI method has the following limitations in measuring actual muscle size.

첫째, 대퇴사두근(quadricept) 및 슬건(hamstring)을 포함하는 허벅지는 인간의 인체에서 가장 강력한 지렛대의 역할을 하며, 허벅지는 방대한 양의 근육도 포함하고 있다. 하지만 근육이 노화하면서, 근육의 단면적이 줄어들게 되고, 지방 조직은 근육 안과 근육 사이사이로 침투하게 된다. First, the thighs, including the quadriceps and hamstrings, serve as the most powerful levers in the human body, and the thighs also contain vast amounts of muscle. As muscle ages, however, the cross-sectional area of the muscles decreases, and fat tissue penetrates between and between the muscles.

또한 앞선 연구에서 따르면 종래의 MRI을 통해서 얻어진 예측모델은 근육의 단면적을 실제보다 더 크게 예측하는 경향이 있는 것이 밝혀졌다. 이는 이 종래의 MRI 기법이 지방조직의 양과 근육면적을 정확하게 반영하지 않기 때문이다. 따라서, 종래의 MRI테크닉으로 실제 근육크기를 측정하는 데에는 어려움이 있다.In addition, previous studies have shown that the predictive model obtained through the conventional MRI tends to predict the cross-sectional area of the muscle larger than it actually is. This is because this conventional MRI technique does not accurately reflect the amount and muscle area of adipose tissue. Therefore, there is a difficulty in measuring the actual muscle size by the conventional MRI technique.

근육조직 안과, 근육 조직 사이로의 지방조직의 침투를 고려하여, 인해, 근육과 지방조직의 배치를 파악하고 이에 기초하여 근육 단면적의 변형을 고려할 수 있는 방법이 실제 근육 단면적을 가장 잘 나타내는 것이라고 할 수 있을 것이다. 이러한 관점에서, 2-점 딕슨 MRI 기법이 사용될 수 있다. 이러한 2-점 딕슨 기법을 사용한 연구는 일반적인 집단의 근육의 분포/특성의 정확한 지표를 마련하는데 있어서 중요하다. Considering the penetration of adipose tissues into and between muscle tissues, the best way to know the actual muscle cross-sectional area is to find out how the muscles and adipose tissues are placed and to consider the deformation of the muscle cross-sectional area. There will be. In this regard, the two-point Dickson MRI technique can be used. Research using this two-point Dixon technique is important in preparing accurate indicators of muscle distribution / characteristics of the general population.

둘째, MRI는 병변 부위의 사진과 같은 이미지를 제공하지만, 촬영 중 환자는 방사능에 노출되게 되며, 가격이 고가일 뿐만 아니라 촬영하는데 오랜 시간이 걸린다. Secondly, MRI provides a photographic image of the lesion, but the patient is exposed to radiation during imaging, which is not only expensive but also takes a long time to shoot.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 이중 에너지 X-선 흡수검사(dual-energy X-ray absorptiometry; DXA) 및 등속성 근력 테스트(isokinetic strength test)가 사용되는데, 이들은 상대적으로 비용이 저렴하고, 방사선 노출에 대한 위험도가 낮다. 또한, 이러한 두 가지의 방법은 젊은 그룹과 노인의 그룹에서 그 신뢰도가 인증이 되었다.To solve this problem, dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and isokinetic strength test are used, which are relatively inexpensive and are resistant to radiation exposure. Low risk In addition, these two methods have been certified for reliability in young and old groups.

세 번째로, 현재 알려진 바에 따르면 MRI 기술을 사용한 선행 연구들의 대부분은 노인, 남성, 여성, 또는 환자들 같은 특정 그룹의 신체의 성분을 측정하는 데만 집중했다. 특히, 고액의 기술이나 장치 또는 복잡한 과정을 거치지 않고 성인 아시인의 골격근의 단면적을 정확하게 예측할 수 있는 모델에 관한 연구는 부재한 실정이다. Third, as currently known, most of the previous studies using MRI techniques focused solely on measuring the composition of the body of a particular group, such as the elderly, men, women, or patients. In particular, there is no research on a model that can accurately predict the cross-sectional area of skeletal muscle of adult asyin without undergoing expensive techniques, devices, or complicated procedures.

따라서, 집단의 특성에 따른 근육 분포/특성 지표를 마련하는 것은 마련은 고령화 사회에서 근육 감소에 따른 임상적인 문제점을 파악하여 공공의 건강을 증진시키는 데에 큰 역할을 할 것이 기대된다.Therefore, the provision of muscle distribution / characteristic index according to the characteristics of the group is expected to play a big role in promoting the public health by identifying the clinical problems of muscle reduction in an aging society.

이러한 기술적 배경에 기초하여 2-점 딕슨 MRI을 사용한 피험자 그룹들의 기준값을 확립할 수 있다면 환자의 그룹에 해당하는 평균 근육 면적을 MRI를 찍지 않고도 쉽게 예측할 수 있을 것이다.Based on these technical backgrounds, it is possible to establish a baseline for a group of subjects using a two-point Dickson MRI and easily estimate the average muscle area corresponding to a group of patients without MRI.

본 발명의 목적은 성별, 연령, 신장, 체중과 같은 획득가능한 인구통계적 정보를 가지고 비슷한 특징을 공유하는 대상자 그룹의 평균 근육 수치를 예측하도록 인구통계학적 모델을 획득하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to provide a method and apparatus for obtaining a demographic model to predict average muscle values of a group of subjects who share similar characteristics with obtainable demographic information such as gender, age, height and weight. .

또한, 본 발명의 다른 목적은 등속성 근력 테스트와 같이 참여자의 근육의 질과 퍼포먼스에 관한 개인적인 데이터를 제공함으로써, 참여자 각각의 순수 TCSA(lean TCSA)를 예측할 수 있는 운동학적 모델을 제공하는 획득하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.In addition, another object of the present invention is to provide a kinematic model that can predict the lean TCSA of each participant by providing personal data about the participant's muscle quality and performance, such as isokinetic strength testing. To provide a method and apparatus for the same.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 일면은, 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 기반으로 피험자의 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 방법에 관한 것이다. 이러한 방법은, 피험자의 모집단을 상기 산출 모델을 결정하기 위한 모델링 모집단 및 획득된 산출 모델을 검증하기 위한 검증 모집단으로 분할하는 단계; 상기 모델링 모집단 및 상기 검증 모집단에 속하는 피험자들의 골격근 단면적을 계산하는 골격근 단면적 계산 단계; 상기 모델링 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소를 결정하고, 결정된 인구통계학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 인구통계학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 인구통계학적 모델을 획득하는 인구통계학적 모델 획득 단계; 상기 모델링 모집단에 속한 피험자의 운동학적 요소를 결정하고, 결정된 운동학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 운동학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 운동학적 모델을 획득하는 운동학적 모델 획득 단계; 획득된 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델에 상기 검증 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 적용하여 골격근 단면적을 추정하는 단계; 및 추정된 골격근 단면적을 계산된 골격근 단면적과 비교하여 상기 인구통계학적 모델 및 상기 운동학적 모델을 검증하는 검증 단계를 포함한다. 특히, 상기 골격근 단면적 계산 단계는, 이중 에너지 X-선 흡수검사(dual-energy X-ray absorptiometry; DXA)를 이용하여 상기 피험자의 골격근 이미지를 획득하는 단계; 획득된 골격근 이미지를 근육, 지방, 및 뼈 영역으로 분할하는 단계; 및 분할된 영역별 면적을 이용하여 상기 골격근 단면적을 계산하는 단계를 포함한다. 상기 인구통계학적 모델 획득 단계는, 적어도 상기 피험자의 성별, 연령, 신장, 체중 중 지배적 요소를 결정하는 단계; 및 결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하는 단계를 포함한다. 상기 운동학적 모델 획득 단계는, 적어도 상기 피험자의 제지방체중(lean body mass; LBM) 및 근력 중 지배적인 요소를 결정하는 단계; 및 결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하는 단계를 포함한다. 상기 검증 단계는, 추정된 인구통계학적 모델 및 추정된 운동학적 모델의 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(standard error of estimate; SEE)를 계산하는 단계; 및 계산된 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(SEE)가 소정 기준을 만족하는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 소정 기준이 만족되면 상기 인구통계학적 모델및 상기 운동학적 모델이 검증된 것으로 판단하는 단계를 포함한다. 특히, 상기 골격근은 허벅지 근육이고, 상기 인구통계학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = -1230.49 + 62.81*신장 + 3061.78*성별이며, 상기 운동학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = 1631.62 + 1.76*LBM_DXA + 9.51* 근력이고, 순수 TCSA_MR는 뼈 및 근육내 지방을 제외한 순수 근육량이고, LBM_DXA는 DXA를 이용하여 측정된 제지방체중이다. 바람직하게는 상기 허벅지 근육량은 상기 피험자의 노화 정도를 추정하는 척도로서 사용된다.One aspect of the present invention for achieving the above object is directed to a method for determining a model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of a subject based on demographic and kinematic factors. The method includes dividing a subject's population into a modeling population for determining the output model and a verification population for verifying the obtained output model; Calculating a skeletal muscle cross-sectional area of the subjects belonging to the modeling population and the verification population; A demographic model for determining a demographic component of a subject belonging to the modeling population and obtaining a demographic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subject from the demographic component by applying a regression analysis method to the determined demographic component. Obtaining a statistical model; Obtaining a kinematic model for determining the kinematic factors of the subject belonging to the modeling population, and obtaining a kinematic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subject from the kinematic factors by applying a regression analysis method to the determined kinematic factors ; Estimating skeletal muscle cross-sectional area by applying demographic and kinematic factors of a subject belonging to the test population to the obtained demographic and kinematic models; And a verification step of verifying the demographic model and the kinematic model by comparing the estimated skeletal muscle cross-sectional area with the calculated skeletal muscle cross-sectional area. In particular, the step of calculating the skeletal muscle cross-sectional area, obtaining the skeletal muscle image of the subject using dual-energy X-ray absorptiometry (DXA); Dividing the obtained skeletal muscle image into muscle, fat, and bone regions; And calculating the skeletal muscle cross-sectional area using the divided area for each area. The demographic model obtaining step includes determining at least a dominant element of gender, age, height, and weight of the subject; And acquiring the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant element. The obtaining of the kinematic model may include determining at least a dominant element of lean body mass (LBM) and muscle strength of the subject; And acquiring the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant element. The verifying step includes the steps of: calculating a multiple decision coefficient (R ² ) and a standard error of estimate (SEE) of the estimated demographic model and the estimated kinematic model; And determining whether the calculated multiple decision coefficient (R ² ) and the estimated standard error (SEE) satisfy a predetermined criterion; And determining that the demographic model and the kinematic model are verified if the predetermined criterion is satisfied. In particular, the skeletal muscle is thigh muscle and the demographic model is substantially pure TCSA _MRI (mm ² ) = -1230.49 + 62.81 * height + 3061.78 * gender and the kinematic model is substantially pure pure TCSA _MRI ( mm ² ) = 1631.62 + 1.76 * LBM _DXA + 9.51 * muscle strength, pure TCSA _MR is pure muscle mass excluding bone and intramuscular fat, and LBM _DXA is lean body weight measured using DXA. Preferably the thigh muscle mass is used as a measure to estimate the degree of aging of the subject.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 면은, 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 기반으로 피험자의 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 장치에 관한 것이다. 이러한 장치는 모집단에 속한 피험자들의 골격근 단면적을 계산하는 골격근 단면적 계산부; 산출 모델을 결정하기 위한 모델링 모집단에 속하는 피험자들의 인구통계학적 요소를 결정하고, 결정된 인구통계학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 인구통계학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 인구통계학적 모델을 획득하는 인구통계학적 모델 획득부; 상기 모델링 모집단에 속한 피험자의 운동학적 요소를 결정하고, 결정된 운동학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 운동학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 운동학적 모델을 획득하는 운동학적 모델 획득부; 획득된 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델에, 획득된 산출 모델을 검증하기 위한 검증 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 적용하여 골격근 단면적을 추정하는 골격근 단면적 추정부; 및 추정된 골격근 단면적을 계산된 골격근 단면적과 비교하여 상기 인구통계학적 모델 및 상기 운동학적 모델을 검증하는 검증부를 포함한다. 상기 골격근 단면적 계산부는, 이중 에너지 X-선 흡수검사(DXA)를 이용하여 상기 피험자의 골격근 이미지를 획득하고, 획득된 골격근 이미지를 근육, 지방, 및 뼈 영역으로 분할하며, 분할된 영역별 면적을 이용하여 상기 골격근 단면적을 계산하도록 구성된다. 상기 인구통계학적 모델 획득부는, 적어도 상기 피험자의 성별, 연령, 신장, 체중 중 지배적 요소를 결정하고, 결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하도록 구성된다. 상기 운동학적 모델 획득부는, 적어도 상기 피험자의 제지방체중(LBM) 및 근력 중 지배적인 요소를 결정하고, 결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하도록 구성된다. 상기 검증부는, 추정된 인구통계학적 모델 및 추정된 운동학적 모델의 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(SEE)를 계산하고, 계산된 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(SEE)가 소정 기준을 만족하는지 여부를 결정하며, 상기 소정 기준이 만족되면 상기 인구통계학적 모델및 상기 운동학적 모델이 검증된 것으로 판단하도록 구성된다. 특히, 상기 골격근은 허벅지 근육이고, 상기 인구통계학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = -1230.49 + 62.81*신장 + 3061.78*성별이며, 상기 운동학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = 1631.62 + 1.76*LBM_DXA + 9.51* 근력이고, 순수 TCSA_MR는 뼈 및 근육내 지방을 제외한 순수 근육량이고, LBM_DXA는 DXA를 이용하여 측정된 제지방체중이다. Another aspect of the present invention for achieving the above object is directed to an apparatus for determining a model for calculating a skeletal muscle cross-sectional area of a subject based on demographic and kinematic factors. Such a device may include a skeletal muscle cross-sectional area calculator for calculating skeletal muscle cross-sectional area of subjects in the population; Determine demographic elements of subjects belonging to the modeling population to determine the output model and apply regression techniques to the determined demographic elements to calculate the skeletal muscle cross-sectional area of the subjects from the demographic factors. Demographic model acquisition unit for obtaining a model; A kinematic model acquisition unit for determining a kinematic component of a subject belonging to the modeling population and obtaining a kinematic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subject from the kinematic component by applying a regression analysis method to the determined kinematic component. ; A skeletal muscle cross-sectional area estimator for estimating skeletal muscle cross-sectional area by applying demographic and kinematic factors of a subject belonging to a test population for verifying the obtained output model to the obtained demographic model and kinematic model; And a verification unit for verifying the demographic model and the kinematic model by comparing the estimated skeletal muscle cross-sectional area with the calculated skeletal muscle cross-sectional area. The skeletal muscle cross-sectional area calculation unit obtains the skeletal muscle image of the subject using a dual energy X-ray absorptiometry (DXA), divides the obtained skeletal muscle image into muscle, fat, and bone regions, and calculates the divided areas. And calculate the skeletal muscle cross-sectional area. The demographic model acquiring unit is configured to determine at least the dominant element among the subject's gender, age, height, and weight, and obtain the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant element. do. The kinematic model acquiring unit determines at least the dominant component of the subject's lean body mass (LBM) and muscle strength, and obtains the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant component. It is composed. The verification unit calculates the multiple decision coefficient (R ² ) and the estimated standard error (SEE) of the estimated demographic model and the estimated kinematic model, and calculates the calculated multiple decision coefficient (R ² ) and estimated standard error (SEE). Is determined to satisfy a predetermined criterion, and if the predetermined criterion is satisfied, the demographic model and the kinematic model are determined to be verified. In particular, the skeletal muscle is thigh muscle and the demographic model is substantially pure TCSA _MRI (mm ² ) = -1230.49 + 62.81 * height + 3061.78 * gender and the kinematic model is substantially pure pure TCSA _MRI ( mm ² ) = 1631.62 + 1.76 * LBM _DXA + 9.51 * muscle strength, pure TCSA _MR is pure muscle mass excluding bone and intramuscular fat, and LBM _DXA is lean body weight measured using DXA.

본 발명에 의하여, 성별, 연령, 신장, 체중과 같은 인구통계적 정보를 가지고 비슷한 특징을 공유하는 대상자 그룹의 평균 근육 수치를 인구통계학적 모델을 사용하여 예측할 수 있다.According to the present invention, the average muscle value of a group of subjects having demographic information such as gender, age, height, and weight and sharing similar characteristics can be predicted using a demographic model.

또한, 본 발명에 의하여, DXA나 등속성 근력 테스트와 같이 참여자의 근육의 질과 퍼포먼스에 관한 개인적인 데이터를 제공함으로써, 인구통계학적 모델과는 달리 참여자 각각의 순수 TCSA(lean TCSA)를 운동학적 모델을 사용하여 예측할 수 있다.In addition, the present invention provides personal data on the quality and performance of the participants' muscles, such as DXA or isokinetic strength tests, so that, unlike the demographic model, the lean TCSA of each participant is kinematic model. Can be predicted using

그리고, 본 발명에 의할 때 허벅지를 비롯한 신체 부분의 근육단면적을 예측하고, DAX와 Biodex를 이용한 국민의 평균 근육 단면적의 예측이 가능하다.In addition, according to the present invention, it is possible to predict the muscle cross-sectional area of the body part including the thigh, and to predict the average muscle cross-sectional area of the population using DAX and Biodex.

또한, 본 발명에 의할 때 근육량과 면적의 측정을 통하여 근육 노화 및 신체건강 정도를 측정하여, 한국인의 평균(reference)과 개개인의 근육단면적을 예측할 수 있는 지표를 산정할 수 있으며, DXA 및 생체 Impedance를 이용하여 전신 혹은 부분적 측정을 통하여 개개인의 실 측정값을 reference값과 비교하여 신체 건강지수 및 노화과정의 지수를 예측가능하게 하는 효과를 가져온다.In addition, according to the present invention, by measuring the muscle aging and physical health through the measurement of muscle mass and area, it is possible to calculate the indicators for predicting the Korean reference and individual muscle cross-sectional area, DXA and living body By using the Impedance, the whole body or partial measurement is compared with the reference value, and the physical health index and the index of the aging process can be predicted.

도 1 은 본 발명의 일면에 의한 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.1 is a flowchart schematically showing a method of determining a skeletal muscle cross-sectional area calculation model according to one aspect of the present invention.

도 2 는 본 발명의 일면에 의한 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법의 예시적인 운영 환경을 설명하는 시스템도이다.2 is a system diagram illustrating an exemplary operating environment of a method for determining a skeletal muscle cross-sectional area calculation model according to one aspect of the present invention.

도 3 은 2-점 딕슨 MRI를 사용하여 얻은 피험자들의 골격근 단면적을 예시하는 도면이다.3 is a diagram illustrating skeletal muscle cross-sectional areas of subjects obtained using 2-point Dickson MRI.

도 4 는 총 허벅지 지방의 2-점 딕슨 MRI에 의하여 측정된 허벅지 뼈, 지방, 및 근육의 단면적을 예시하는 그래프이다.4 is a graph illustrating cross-sectional areas of thigh bone, fat, and muscle measured by two-point Dickson MRI of total thigh fat.

도 5 는 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델을 사용하여 측정한 평균 순수 허벅지 근육 단면적에 대한, 인구통계학적 모델을 사용하여 예측되고 실제로 측정된 순수 허벅지 근육 단면적 사이의 차이를 예시하는 그래프이다.FIG. 5 is a graph illustrating the difference between the pure thigh muscle cross-section predicted and actually measured using the demographic model versus the mean pure thigh muscle cross-section measured using the demographic and kinematic models.

도 6 은 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델을 사용하여 측정한 평균 순수 허벅지 근육 단면적에 대한, 운동학적 모델을 사용하여 예측되고 실제로 측정된 순수 허벅지 근육 단면적 사이의 차이를 예시하는 그래프이다.FIG. 6 is a graph illustrating the difference between the pure thigh muscle cross-section predicted and actually measured using the kinematic model versus the mean pure thigh muscle cross-section measured using the demographic and kinematic models.

도 7 은 본 발명의 다른 면에 의한 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이다.7 is a block diagram schematically showing an apparatus for determining a model for calculating a skeletal muscle cross-sectional area according to another aspect of the present invention.

도 8 은 본 발명에 다른 면에 의한 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치를 구현할 수 있는 컴퓨팅 시스템을 도시하는 하드웨어 아키텍처를 나타낸 컴퓨터 구성도이다.8 is a computer configuration diagram showing a hardware architecture showing a computing system capable of implementing the apparatus for determining a skeletal muscle cross-sectional area calculation model according to another aspect of the present invention.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다. In order to fully understand the present invention, the operational advantages of the present invention, and the objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention and the contents described in the accompanying drawings.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로서, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In addition, in order to clearly describe the present invention, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals in the drawings indicate the same members.

본 발명에 의한 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법은 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 기반으로 피험자의 골격근 단면적 산출 모델을 결정한다.The method for determining a skeletal muscle cross-sectional area calculation model according to the present invention determines a skeletal muscle cross-sectional area calculation model of a subject based on demographic and kinematic factors.

이를 위하여, 우선, 피험자의 모집단을 산출 모델을 결정하기 위한 모델링 모집단 및 획득된 산출 모델을 검증하기 위한 검증 모집단으로 분할한다(S110).To this end, first, the population of the subject is divided into a modeling population for determining the calculation model and a verification population for verifying the obtained calculation model (S110).

이해의 편의를 위하여, 남자=39명 여자=53명, 총 92명의 참여자를 상대로 본 발명을 설명한다. 이러한 모집단은, 40세 이전의 참여자 50명 및 65세 이상의 참여자 42명으로 구성되어 있다. 결과의 공정성을 확보하기 위하여 이러한 모집단은 병원 직원, 지역 대학생, 일반인 등이 포스터를 통해 자발적으로 참여하였고, 신경학적, 근골격계의 질환이 있는 참여자는 배제하였다. 또한, 최근 시술은 받은 적이 있거나, 참여일로부터 최근 3개월동안 격렬한 운동을 시행한 참여자 또한 모집단에서 배제되었다. 모든 참여자들은 일주일에 3일 이하의 정기적인 운동을 하였고, 약물을 복용하는 참여자도 제외하여 객관성을 확보하였다.For the convenience of understanding, the present invention will be described with a total of 92 participants including men = 39 women = 53. This population consists of 50 participants before the age of 40 and 42 participants over the age of 65. To ensure fairness of results, these populations were voluntarily participated by posters from hospital staff, community college students, and the general public, excluding participants with neurological and musculoskeletal disorders. In addition, participants who had received a recent procedure or had vigorously exercised in the last three months from the date of participation were also excluded from the population. All participants participated in regular exercise for less than 3 days a week, with the exception of those taking drugs.

모집단은 모델링 모집단 및 검증 모집단으로 나뉜다. 모델링 모집단은 골격근 단면적 산출 모델을 모델링하기 위하여 사용되며, 검증 모집단은 모델링된 결과의 적합성을 검증하기 위하여 사용된다. 이와 같이, 본 발명에서는 단지 골격근 단면적 산출 모델만을 획득하는 것이 아니라, 획득된 모델의 적합성을 직접 검증함으로써 객관성을 담보할 수 있다.The population is divided into modeling population and validation population. Modeling populations are used to model skeletal muscle cross-sectional models, and validation populations are used to verify the suitability of the modeled results. As described above, in the present invention, not only the skeletal muscle cross-sectional area calculation model is acquired, but also objectivity can be ensured by directly verifying the suitability of the obtained model.

모델링 모집단 및 검증 모집단이 결정되면, 각 모집단에 속한 피험자들의 골격근 단면적을 계산한다(S120). 골격근 단면적을 계산하는 데에는 종래의 의학 이미지 처리 기법이 모두 사용될 수 있다.When the modeling population and the verification population are determined, the skeletal muscle cross-sectional area of the subjects belonging to each population is calculated (S120). All conventional medical image processing techniques can be used to calculate skeletal muscle cross-sectional area.

예를 들어, 2개의 16-요소 신체 어레이 코일과 척추 코일로 구성되어 있는 2-점 딕슨 MRI를 3 테슬라 스캐너 (Magnetom Verio, Siemens Healthcare, Erlangen, Germany)에 적용함으로써 참여자들의 허벅지 체성분 이미지를 획득할 수 있다. 본 발명에 의한 골격근 단면적 산출 모델은 인체의 모든 골격근 단면적을 결정하기 위하여 적용될 수 있으나, 이해의 편의를 위하여 허벅지 근육의 단면적을 측정하는 것에 대하여 예시한다. 하지만, 이러한 것은 본 발명을 한정하는 것이 아니며 다양한 골격근 단면적을 결정하기 위해서 산출 모델이 적용될 수 있는 점에 유의한다.For example, a two-point Dickson MRI consisting of two 16-element body array coils and spinal coils can be applied to a three tesla scanner (Magnetom Verio, Siemens Healthcare, Erlangen, Germany) to obtain thigh body composition images of participants. Can be. Skeletal muscle cross-sectional area calculation model according to the present invention can be applied to determine all the skeletal muscle cross-sectional area of the human body, but for the convenience of understanding the cross-sectional area of the thigh muscles is illustrated. Note, however, that this does not limit the invention and that a computational model may be applied to determine various skeletal muscle cross-sectional areas.

도 2 는 본 발명의 일면에 의한 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법의 예시적인 운영 환경을 설명하는 시스템도이다. 실시예들은 상업적 인 MRI 시스템에서 구현될 수 있다. 도 2 는 MRI 실시간 제어 시퀀서(250), 및 데이터 취득 및 표시 컴퓨터(280)를 포함하는, MRI 시스템(200)의 예를 나타낸다. MRI 시스템(200)은 XYZ 자기경사 코일(magnetic gradient coil) 및 관련 증폭기(220), 고정 Z축 자석(210), 디지털RF 송신기(260), 디지털 RF 수신기(270), 송/수신 스위치(230), 그리고 RF 코일(들)(240)을 포함할 수 있다. 2 is a system diagram illustrating an exemplary operating environment of a method for determining a skeletal muscle cross-sectional area calculation model according to one aspect of the present invention. Embodiments may be implemented in a commercial MRI system. 2 shows an example of an MRI system 200, including an MRI real time control sequencer 250, and a data acquisition and display computer 280. The MRI system 200 includes an XYZ magnetic gradient coil and associated amplifier 220, a fixed Z-axis magnet 210, a digital RF transmitter 260, a digital RF receiver 270, a transmit / receive switch 230. And RF coil (s) 240.

MRI 시스템(200)은 영상 취득 대상인 환자의 생체 내에서의 자기 공명 현상을 일으키는 자기 및 무선주파수 필드의 생성을 위해 제어 시퀀서(250)에 의해 실시간으로 제어될 수 있다. 환자의 관심 영역의 콘트라스트 개선된 영상은 표시화면에 표시될 수 있다. 표시화면은 모니터, 프린터, 또는 데이터 저장장치 등의 다양한 출력 인터페이스를 통해 구현될 수 있다. The MRI system 200 may be controlled in real time by the control sequencer 250 to generate magnetic and radio frequency fields that cause magnetic resonance in vivo in a patient to be imaged. The contrast-enhanced image of the patient's ROI may be displayed on the display screen. The display screen may be implemented through various output interfaces such as a monitor, a printer, or a data storage device.

본 발명의 기능을 실현하기 위하여, 각종 형식의 자기 공명이미징 시스템을 포함하여 임의 수 및 임의 유형의 컴퓨터 기반 단층 이미징 시스템 또는 구성품을 사용할 수 있음을 이해해야 한다. 그리고 본 발명은 도 2 에 예시적으로 나타낸 형태의 MRI 시스템에만 한정되는 것은 아니다.In order to realize the functionality of the present invention, it should be understood that any number and any type of computer based tomographic imaging system or component may be used, including various types of magnetic resonance imaging systems. And the present invention is not limited to the MRI system of the type shown in FIG.

다시 도 1 로 돌아가면, 하지와 허벅지의 가장 큰 둘레를 포함하기 위하여, 무릎 관절로부터 14.5cm 아래 지점과 무릎 관절로부터 17.5cm 위 지점에 2개의 축 단면 그룹이 지정되었다. 골격근 단면적을 측정하기 위하여 380 x 380 및 시야가 400 x 400 mm² 인 매트릭스 이미지가 사용되었는데, 이는 평면에서 1mm의 해상도와 4mm의 단면적 두께의 결과 이미지를 생성한다.Returning to FIG. 1, two axial cross-sectional groups were designated 14.5 cm below the knee joint and 17.5 cm above the knee joint to include the largest perimeter of the lower extremities and thighs. To measure skeletal muscle cross-sectional area, a matrix image of 380 x 380 and a field of view of 400 x 400 mm ² was used, which produced the resulting image with a resolution of 1 mm in the plane and a cross-sectional thickness of 4 mm.

이미지 시퀀스는 다중대비(multicontrast) TSE 시퀀스(ET=14, FA=150 TR=4,600 ms, TE=81)를 바탕으로 하며 T2 정량화(quantification)를 포함한다. 이러한 프로토콜에는 약 20분이 소요된다.The image sequence is based on a multicontrast TSE sequence (ET = 14, FA = 150 TR = 4,600 ms, TE = 81) and includes T2 quantification. This protocol takes about 20 minutes.

2-점 딕슨 MRI의 이미지는 PACS 워크스테이션(Marosis, Marotech, Seoul)을 통해서 유도되고 표시될 수 있다. 각각의 TCS_AMRI 영역은 ROI-곡선 방법을 이용하여 구별되고. 각 영역의 단면적은 다음과 같이 측정되었다.Images of the two-point Dickson MRI can be derived and displayed via PACS workstations (Marosis, Marotech, Seoul). Each TCS _AMRI region is distinguished using the ROI-curve method. The cross-sectional area of each area was measured as follows.

1) 전체 허벅지 근육 단면적은 해당 이미지의 가장자리를 ROI-곡선 방법을 통해 따라감으로써 자동적으로 측정된다.1) The total thigh muscle cross section is automatically measured by following the edge of the image through the ROI-curve method.

2) 허벅지 뼈의 단면적은 이미지 중앙의 회색으로 표시되는 부분의 가장자리를 ROI-곡선으로 따라감으로써 자동적으로 측정된다.2) The cross-sectional area of the thigh bone is automatically measured by following the ROI-curve along the edge of the gray area in the center of the image.

3) 순수(lean) 허벅지 근육 단면적은 다음과 같이 계산된다. 3) The lean thigh muscle cross section is calculated as follows.

순수 허벅지 근육 단면적 = 허벅지 근육 단면적 가장 어두운 부분의 이미지) - 허벅지 뼈의 단면적 - 근육 사이와 근육 내에 침투되어있는 지방의 단면적Pure thigh muscle cross section = thigh muscle cross section image of darkest part)-cross-sectional area of thigh bone-cross-sectional area of fat penetrated between and within the muscle

4) 지방의 TCSA_MRI : 전체 TCSA_MRI - 허벅지 근육의 CSA 이미지에서 가장 어두운 부분: 허벅지 뼈를 포함한) + 근육 안과 사이사이에 침투한 CSA)TCSA _{MRI of} fat: full TCSA _MRI -darkest part of the CSA image of the thigh muscle: including thigh bone) + CSA penetrating between the inside and inside of the muscle)

결과의 공정성을 확보하기 위하여 골격근 단면적은 숙련된 한 명의 전문가가 측정하였으며, 관심대상영역의 측정치에 대한 급내상관관계(ICC)는 0.92~0.96으로 나타났다. 또한, 급내상관관계는 한 명의 전문가가 해당 부분의 이미지를 두 번 측정하여 도출되었다. To ensure fairness of the results, the cross-sectional area of skeletal muscle was measured by one skilled practitioner. The ICC was 0.92 ~ 0.96 for the measured area of interest. In addition, rapid correlation was derived by one expert measuring the image of the part twice.

이와 같이 피험자의 골격근 단면적이 결정되면, 골격근 단면적 산출 모델을 결정하기 위하여 다음과 같이 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 고려한다. When the skeletal muscle cross-sectional area of the subject is determined as described above, demographic and kinematic factors are considered as follows to determine the skeletal muscle cross-sectional area calculation model.

우선, 모델링 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소를 결정하고, 결정된 인구통계학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 인구통계학적 요소로부터 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 인구통계학적 모델을 획득한다(S130). 본 발명에서 인구통계학적 요소는 피험자의 성별, 연령, 신장, 체중 등을 포함할 수 있으며, 이러한 요소들에는 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 데 미치는 영향에 따라서 상이한 가중치가 부여된다. 이러한 가중치는 다중회귀분석 기법을 통하여 결정될 수 있다.First, the demographic factors of the subjects belonging to the modeling population are determined, and by applying a regression analysis method to the determined demographic factors, a demographic model is obtained for calculating the skeletal muscle cross-sectional area of the subjects from the demographic factors (S130). ). In the present invention, the demographic factors may include the subject's gender, age, height, weight, etc., and these factors are assigned different weights according to their influence on determining the skeletal muscle cross-sectional area calculation model. This weight can be determined through multiple regression analysis.

이와 같이 인구통계학적 요소를 사용한 인구통계학적 모델이 결정되면, 운동학적 모델을 획득한다(S140). 즉, 모델링 모집단에 속한 피험자의 운동학적 요소를 결정하고, 결정된 운동학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 운동학적 요소로부터 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 운동학적 모델을 획득한다. As such, when the demographic model using the demographic elements is determined, a kinematic model is obtained (S140). That is, the kinematic factors of the subjects belonging to the modeling population are determined, and a kinematic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subjects is obtained from the kinematic factors by applying a regression analysis method to the determined kinematic factors.

본 발명에서 운동학적 요소란 피험자의 제지방체중(lean body mass; LBM) 및 근력 등을 포함할 수 있다. 이러한 운동학적 요소를 결정하기 위하여 이중-에너지 X 선 흡수검사(DXA) 스캔이 사용될 수 있으며, 피험자는 바로 누운 자세를 유지한다. 피험자는 스캔이 진행되는 동안 움직이지 않으며 마찬가지로 숙련된 한 명의 전문가가 측정을 시행하는 것이 바람직하다. 특히, 각 참여자의 우세다리의 제지방체중(LBM_DXA)값이 사용될 수 있다. 또한, 근력을 측정하기 위하여 등속성 근력 테스트를 사용할 수 있다.In the present invention, the kinematic element may include a subject's lean body mass (LBM) and muscle strength. Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) scans can be used to determine these kinematic factors, and the subject remains in a supine position. The subject does not move during the scan, and likewise it is desirable for one skilled practitioner to perform the measurements. In particular, the lean body weight (LBM _DXA ) value of each participant's dominant leg may be used. In addition, a constant velocity muscle test can be used to measure muscle strength.

등속성 근력 테스트는 일정한 각도의 속도로 관절의 근육 회전력을 측정하여 근력을 정량적으로 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있다. 등속성 검력계인 Biodex^®(Biodex Corporation, New York, USA)가 하지근육근군의 최대 회전력을 측정하기 위해 사용될 수 있다. 이 경우, 참여자는 스트랩을 이용하여 다리와 등을 의자에 편안하게 고정한 상태로 착석하고, 상지와 고관절의 움직임을 막기 위하여, 참여자의 가슴 앞쪽에 위치되어 있는 핸들을 잡도록 안내된다. 만일 상지나 고관절의 움직임 관찰된 경우, 해당 데이터는 제외하는 것이 바람직하다.Isokinetic strength test is widely used as a method of quantitatively measuring muscle force by measuring muscle rotational force of a joint at a constant speed. Biodex ^® (Biodex Corporation, New York, USA), an isokinometer, can be used to measure the maximum rotational force of the muscle groups of the lower extremities. In this case, the participant is seated in a state of comfortably fixing the legs and back to the chair by using a strap, and is guided to grab the handle located in front of the participant's chest to prevent the movement of the upper limb and the hip joint. If movement of the upper limbs or hips is observed, the data should be excluded.

허벅지 근육을 측정하기 위하여 (검력계(Biodex)) 의 축은 골반의 상전장골극(anterior superior iliac spine)에 위치한다. 다리 움직임의 정도는 개인별 최대 구부림과 뻗음에 따라 조정되며, 실제 측정 전에 실시된 준비 운동으로, 모든 참여자들은 60°/초의 속도로 다리를 굽히고 뻗음을 5번 반복 시행하도록 한다. 또한, 참여자들은 60°/초의 속도로 최대로 다리 뻗기를 시행한다. 그러면 검력계(Biodex)는 최대 회전력(Nm)과 체중을 기준으로 한 최대 회전력 (PT/Bwt; Nm/kg)을 측정하였다. In order to measure the thigh muscle (Biodex) the axis is located in the anterior superior iliac spine of the pelvis. The degree of leg movement is adjusted according to individual maximum flexion and extension, and warm-up exercises performed before the actual measurement, in which all participants bend and stretch five times at 60 ° / sec. In addition, participants perform maximum leg stretch at a rate of 60 ° / sec. Then, the biometer (Biodex) measured the maximum rotational force (Nm) and the maximum rotational force (PT / Bwt; Nm / kg) based on the weight.

본 발명에서 Biodex^®를 사용하는 것은, 해당 장치의 신뢰도가 높기 때문이다. 하지만 본 발명은 이러한 장치로 한정되는 것이 아니며, 근력을 측정하기 위한 다양한 장치가 사용될 수 있다. 또한, 골격근 단면적 산출 모델의 신뢰도를 향상시키기 위하여 테스트-재테스트 신뢰도를 추가적으로 검사할 수 있고, 참여자들은 일정 시간 간격으로 수 회 테스트를 받는 것이 바람직하다. The use of Biodex ^® in the present invention is because the reliability of the device is high. However, the present invention is not limited to such a device, and various devices for measuring muscle strength may be used. In addition, in order to improve the reliability of the skeletal muscle cross-sectional area calculation model, it is possible to further check the test-retest reliability, and the participants are preferably tested several times at regular time intervals.

실험 결과 급내상관관계 계수는 0.915~0.956으로 나타났으며, Biodex^® 등속성 운동측정도 역시 숙련된 한 명의 전문가에 의하여 시행되는 것이 바람직하다.Results intraclass correlation coefficient is preferably performed showed a 0.915 ~ 0.956, Biodex ^® isokinetic exercise also measured by one skilled experts.

이와 같이 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델이 획득되면, 획득된 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델에 검증 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 적용하여 골격근 단면적을 추정한다(S150).As such, when the demographic model and the kinematic model are acquired, the skeletal muscle cross-sectional area is estimated by applying the demographic and kinematic factors of the subjects belonging to the test population to the obtained demographic model and the kinematic model (S150). .

그러면, 추정된 골격근 단면적을 계산된 골격근 단면적과 비교하여 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델을 검증한다(S160). 모델을 검증하기 위하여 추정된 인구통계학적 모델 및 추정된 운동학적 모델의 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(standard error of estimate; SEE)를 계산하고, 비교 결과 오차가 소정 기준을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다(S170). 오차가 소정 기준을 만족한다면 획득된 골격근 단면적 산출 모델들이 충분한 신뢰도를 가지고 있는 것으로 판단하여 해당 골격근 단면적 산출 모델을 최종 인구통계학적 모델 및 최종 운동학적 모델로서 확정할 수 있다(S180). 하지만, 오차가 기준을 만족시키지 못한다면 골격근 단면적 산출 모델을 다시 처음부터 모델링한다.Then, the demographic model and the kinematic model are verified by comparing the estimated skeletal muscle cross-sectional area with the calculated skeletal muscle cross-sectional area (S160). To verify the model, calculate the multiple decision coefficient (R ² ) and the standard error of estimate (SEE) of the estimated demographic model and the estimated kinematic model, and compare the error to meet certain criteria. It may be determined whether or not (S170). If the error satisfies a predetermined criterion, the obtained skeletal muscle cross-sectional area calculation models may be determined to have sufficient reliability, and the skeletal muscle cross-sectional area calculation model may be determined as a final demographic model and a final kinematic model (S180). However, if the error does not meet the criteria, the skeletal muscle cross-sectional calculation model is modeled from the beginning.

이하, 본 발명을 예시로 제공된 모집단을 사용하여 첨부 도면을 참고하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings by using a population provided as an example.

데이터는 평균±표준편차(SD)로 표시된다. 또한, 연령, 성별, 신장, 체중을 관하여, 전체 허벅지 단면적, 순수 허벅지 근육 단면적, 근력, 제지방체중의 각각의 평균값의 차이를 비교하기 위하여 ANOVA가 시행되었다. Data is expressed as mean ± standard deviation (SD). In addition, ANOVA was performed to compare the differences in the mean values of total thigh cross-sectional area, pure thigh muscle cross-sectional area, muscle strength, and lean body mass with respect to age, gender, height, and weight.

단계식 다중회귀분석을 통해 TCSAMRI을 예측하는 최적의 수식의 도출을 시도하였다. Stepwise multiple regression analysis attempts to derive an optimal equation for predicting TCSAMRI.

다중회귀분석에는 연령(1= 연령 20-40세 이하, 2= 65세 이상), 성별(0=여성, 1=남성), 체중, 신장, LBM_DXA, 및 Biodex^® 등속성 검력계 테스트에 의한 근력이 독립변수로 포함되었다. Multiple regression analysis was performed by age (1 = age 20-40 years old, 2 = 65 years old), gender (0 = female, 1 = male), weight, height, LBM _DXA , and Biodex ^® isotropic dynamometer tests. Muscle strength was included as an independent variable.

본 발명에서는 회귀 분석 결과를 확인하기 위하여 블란트-알트만(Bland-Altman) 기법을 사용할 수 있다. 하지만 이는 예시에 불과한 것으로 본 발명을 한정하는 것이 아님에 주의해야 한다. 블란트-알트만 기법에 의하여 제안되는 바와 같이, 시스템적인 차이를 탐색하기 위하여 인구통계학적 모델과 운동학적 모델을 사용하여 획득된 결과들 사이의 평균값의 차가 순수 허벅지 근육 단면적의 평균에 대하여 그래프로 표시된다(도 3 내지 도 6 참조).In the present invention, the Bland-Altman technique may be used to confirm the regression analysis result. However, it should be noted that this is only an example and does not limit the present invention. As suggested by the Brant-Altman technique, the difference in the mean value between the results obtained using demographic and kinematic models to explore systematic differences is plotted against the mean of pure thigh muscle cross-sectional area. (See FIGS. 3 to 6).

단계식 다중 회귀분석을 통해 얻어진 수식의 교차 타당성 검증을 위하여, 무작위로 75%의 데이터를 추출하여 모델 개발의 목적으로 사용하였고, 나머지 25%의 데이터는 75%의 데이터에서 생성된 모델의 타당성 검증을 위하여 사용되었다. In order to verify the cross-validity of the equations obtained through the stepwise multiple regression analysis, 75% of data was randomly extracted and used for model development, and the remaining 25% of data was validated for the model generated from 75% of the data. It was used for

예측된 잔차 제곱합 기법(predicted residual sums of squares)이 개발된 모델의 예측 능력 및 표준 추정 오차(standard estimate of error; SEE)를 검증하기 위하여 사용되었다. Predicted residual sums of squares were used to verify the predictive power and standard estimate of error (SEE) of the developed model.

또한, 전술된 바와 같이 도출된 2개의 모델 사이의 개인의 상관 분석과 더불어 LBM_DXA가 사용되었다.In addition, LBM _DXA was used in addition to individual correlation analysis between the two models derived as described above.

본 연구에 사용된 데이터는 윈도우용 SAS(version 9.3; SAS institute Inc; Cary NC, USA)를 이용하여 분석되었고, 통계적 유의도는 p<0.05 로 설정되었다. Data used in this study was analyzed using SAS for Windows (version 9.3; SAS Institute Inc; Cary NC, USA), and the statistical significance was set to p <0.05.

표 1 은 92 명의 참여자의 신체적 특성을 나타낸다.Table 1 shows the physical characteristics of 92 participants.

총 허벅지 면적(총 TCSA_MRI) 평균은 성별과 연령에서 통계적으로 유의한 수준의 차이를 나타내었다(각각, F(1,88)= 9.04, p <0.05 그리고 F(1,88)= 7.79)The mean total thigh area (total TCSA _MRI ) showed a statistically significant difference in gender and age (F (1,88) = 9.04, p <0.05 and F (1,88) = 7.79), respectively.

평균 총 TCSA_MRI(mm²)는 여자보다(21084.80mm²±2638.86mm²) 남자가 더 컸다. 즉, 평균 총 TCSA_MRI(mm²)는 65 세 이상의 피험자보다 (21347.43mm²±2426.04mm²) 40 세 미만의 피험자에 대해서 더 컸다(22086.73mm²±4221.47mm²). The average total TCSA _MRI (mm ²⁾ than are women (21084.80mm ^² ± 2638.86mm ²⁾ man is greater. That is, the average total TCSA _MRI (mm ²⁾ is more than 65 years old subjects (21347.43mm ^² ± 2426.04mm ²⁾ for the subjects under the age of 40 was greater (22086.73mm ^² ± 4221.47mm ^2).

평균 허벅지 총면적은 남자 참여자(23268.38mm²±4770.37mm²)가 여자 참여자(22086.73mm²±4221.47mm²)보다 많은 것으로 나타났으며, 40세 이전의 참여자 (22012.17mm²±4034.13mm²)가 65세 이상의 참여자(21347.43mm²±2426.04mm²)보다 더 컸다. The mean thigh area was greater in male participants (23268.38mm ² ± 4770.37mm ² ) than in female participants (22086.73mm ² ± 4221.47mm ² ) and by participants before age 40 (22012.17mm ² ± 4034.13mm ² ). Greater than three participants (21347.43 mm ² ± 2426.04 mm ² ).

또한, 총 허벅지 면적의 평균값에 있어서 통계적으로 유의한 수준의 연령 및 성별에 관한 상호작용 효과가 발견되었다(F(1,88)= 14.84, p<0.0001). In addition, a statistically significant level of interaction effect on age and gender in the mean value of total thigh area was found (F (1,88) = 14.84, p <0.0001).

40 세 이전의 남자들과 모든 세대에 걸친 여자들과 65 세 이상의 남성들에서 통계적으로 유의한 수준의 총 허벅지 평균 면적의 차이가 발견되었고, 이러한 평균 및 SD는 표 1 에 표시된 바와 같다. Statistically significant levels of total thigh mean area were found in men before 40 years of age, in women over all generations, and in men over 65 years of age, and these mean and SD are shown in Table 1.

도 3에서 2-점 딕슨 MRI를 사용한 참여자 남, 여의 허벅지 단면적. 지방, 근육, 그리고 뼈 조직은 다른 명암으로 표시된다. 순수 근육은 가장 어둡게 표현되고, 지방 조직이 가장 밝은 명암으로 나타나며, 뼈조직은 중간 정도의 명암으로 나타난다. 이미지 중간의 옅은 명암으로 나타나진 부분의 중앙은 골수이다. 도 3 의 좌측(A)은 젊은 남성의 허벅지 단면적을, 우측(B)은 노인 여성의 허벅지 단면적을 나타낸다. 이와 같은 이미지의 영상을 분석하여, 총 허벅지 지방의 2-점 딕슨 MRI에 의하여 측정된 허벅지 뼈, 지방, 및 근육의 단면적을 구한 결과가 도 4 에 표시된다. Thigh cross section of participant male and female using 2-point Dickson MRI in FIG. 3. Fat, muscle, and bone tissue are represented in different shades. Pure muscles are the darkest, fat tissue is the brightest, and bone tissue is the medium. In the middle of the image, the light and dark center is the bone marrow. The left side (A) of FIG. 3 shows the thigh cross section of a young male, and the right side B shows the thigh cross section of an elderly female. The image of such an image is analyzed and the cross-sectional area of the thigh bone, fat, and muscle measured by the 2-point Dickson MRI of total thigh fat is shown in FIG. 4.

도 4 는 총 허벅지 지방의 2-점 딕슨 MRI에 의하여 측정된 허벅지 뼈, 지방, 및 근육의 단면적을 예시하는 그래프이다. 도 4에서, 전체 허벅지 지방의 단면적에는 근육 사이에 침투해 있는 지방 면적도 포함한다.4 is a graph illustrating cross-sectional areas of thigh bone, fat, and muscle measured by two-point Dickson MRI of total thigh fat. In Figure 4, the cross-sectional area of the total thigh fat also includes the area of fat that has penetrated between the muscles.

순수 TCSA_MRI Pure TCSA _MRI

순수 허벅지 근육 평균 면적은 성별과 연령에 관해서 통계적으로 유의한 수준의 차이를 나타내었다(각각, F (1, 88)= 167.18, p< .0001 및 F(1, 88) = 86.86, p < .001).Pure thigh muscle area showed statistically significant differences in gender and age (F (1, 88) = 167.18, p <.0001 and F (1,88) = 86.86, p <, respectively). 001).

순수 허벅지 근육 평균 면적에 관하여, 성별과 연령의 유의한 상호작용 효과도 역시 관찰되었다(F (1, 88)= 23.59, p<0.0001).Regarding the mean thigh muscle area, significant interaction effects of gender and age were also observed (F (1, 88) = 23.59, p <0.0001).

평균 순수 허벅지 근육 면적은 남자 참여자(12532.62 mm²±3062.44mm²)가 여자 참여자(8408.08mm²±1501.56mm²)보다 많은 것으로 나타났고, 평균 순수 허벅지 근육 면적은 40세 이전의 참여자(10525.22mm²±3090.62mm²)가 65세 이상의 참여자(10525.22mm²±3090.62mm²) 보다 많은 것으로 나타났다.The average net thigh muscle area man participant (12532.62 mm ^² ± 3062.44mm ²⁾ a woman participant (8408.08mm ^² ± 1501.56mm ²⁾ appeared to be more than, the average net thigh muscle area in the previous three 40 participants (10525.22mm ² ± 3090.62mm ² ) were more than participants aged 65 years or older (10525.22mm ² ± 3090.62mm ² ).

40 세 이전의 여자, 40세 이전의 남자, 65세 이상의 남자, 65세 이상의 여자 참여자의 모든 조합에서 통계적으로 유의한 수준의 평균 순수 허벅지근육 면적의 차이가 나타났다. 마찬가지로 표 1에서 각각의 군의 평균과 SD를 확인할 수 있다.There was a statistically significant difference in mean pure thigh muscle area among all combinations of women before 40, men before 40, men over 65, and women over 65. Similarly, Table 1 shows the mean and SD of each group.

인구통계학적 모델의 유도Derivation of Demographic Models

TCSA_MRI을 종속변수로 하고, 연령, 성별, 신장, 체중을 독립변수로 한 관련성을 분석하였다.TCSA _MRI was used as a dependent variable, and age, sex, height, and weight were independent variables.

표 2 는 신장, 성별, 연령, 및 체중으로부터 순수 TCS를 예측하기 위한 다중 회귀분석 모델: 인구통계학적 모델이다. Table 2 is a multiple regression model: demographic model for predicting pure TCS from height, gender, age, and weight.

표 2 에 나타나는 바와 같이, 신장은 55.88%의 분산(변화량)을 나타냄으로써 TCSA_MRI을 예측하는데 있어 가장 큰 영향력을 갖는 예측변수로 나타났다. 또한, 성별, 연령, 체중 또한 최종모델(수식) 생성에 통계적으로 유의한 수준의 예측변수로 나타났다.As shown in Table 2, elongation represented 55.88% of variance (variation), which was the most influential predictor for predicting TCSA _MRI . In addition, gender, age and weight were also statistically significant predictors of the final model (formula) generation.

그러므로, 연령, 성별, 체중, 신장을 독립변수로 하고, 순수 TCSA_MRI을 종속변수로 하는 최종모델의 R² 는 0.75 이며 추정치 표준 오차 (standard error of estimate ; SEE)는 1472.63mm² (8%)로 나타났다. Therefore, the final model with age, gender, weight, height as independent variables, pure TCSA _MRI as dependent variable, R ² is 0.75 and standard error of estimate (SEE) is 1472.63mm ² (8%). Appeared.

인구통계학적 모델: 순수 TCSA_MRI(mm²) = -1230.49 + 62.81*신장 + 3061.78*성별 -2692.57*연령 + 58.91* 체중Demographic model: pure TCSA _MRI (mm ² ) = -1230.49 + 62.81 * height + 3061.78 * gender -2692.57 * age + 58.91 * weight

이와 같이, 본 발명에 의하면 성별, 연령, 신장, 체중과 같은 획득가능한 인구통계적 정보를 가지고 비슷한 특징을 공유하는 대상자 그룹의 평균 근육 수치를 예측하도록 인구통계학적 모델을 정의할 수 있다. As such, according to the present invention, a demographic model may be defined to predict average muscle values of a group of subjects who share similar characteristics with obtainable demographic information such as gender, age, height, and weight.

운동학적 모델의 유도Derivation of the Kinematic Model

TCSA_MRI을 종속변수로 하고, LBM_DXA 및 근력을 독립변수로 한 관계를 분석하였다.TCSA _MRI was used as a dependent variable, and LBM _DXA and muscle strength were used as independent variables.

표 3 은 LBM_DXA, 근력Biodex를 변수로 하여 순수 허벅지 근육 단면적을 예측하는 다중회귀분석 모델을 나타낸다.Table 3 shows a multiple regression model for predicting pure thigh muscle cross-sectional area using LBM _DXA and muscle strength Biodex as variables.

표 3 에 표시되는 바와 같이, LBM_DXA는 67.74% 의 분산(변화량)을 나타냄으로써 TCSA_MRI을 예측하는데 있어 가장 큰 영향력을 갖는 예측변수로 나타났다. As shown in Table 3, LBM _DXA represented 67.74% variance (variation), which was the most influential predictor for predicting TCSA _MRI .

LBM_DXA 및 근력을 독립변수로 하고, 순수 TCSA_MRI을 종속변수로 하는 최종모델의 R² 는 0.80 이며 추정의 표준 오차 (SEE)는 1158.34mm² (7%)로 나타났다. The final model with LBM _DXA and muscle strength as independent variables and pure TCSA _MRI as dependent variables showed R ² of 0.80 and standard error of estimation (SEE) of 1158.34 mm ² (7%).

운동학적 모델: 순수 TCSA_MRI (mm²) = 1631.62 + 1.76*LBM_DXA + 9.51* 근력BiodexKinematic Model: Pure TCSA _MRI (mm ² ) = 1631.62 + 1.76 * LBM _DXA + 9.51 * Muscle Strength

비록 DXA는 실제 근육크기를 측정하는 방법으로 많이 사용되어왔지만, DXA를 통한 근육량의 측정은 지방과 퇴행성 근육세포를 포함하므로 제근육면적이나, 크기를 예측/측정하는데 있어서는 오차의 위험성을 포함하고 있다. Although DXA has been widely used as a method for measuring actual muscle size, the measurement of muscle mass through DXA includes fat and degenerative muscle cells, which includes the muscle area and the risk of error in predicting / measuring size. .

표 4 는 연령과 성별에 따른 인구통계학적 모델, 운동학적 모델, LBM_DXA와 근력과의 상관관계) Table 4 shows demographic model, kinematic model, and correlation between LBM _DXA and muscle strength by age and gender.

이와 같이, 운동학적 모델에서는 DXA나 등속성 근력 테스트와 같이 참여자의 근육의 질과 퍼포먼스에 관한 개인적인 데이터를 제공함으로써, 인구통계학적 모델과는 달리 참여자 각각의 순수 TCSA(lean TCSA)를 예측할 수 있다.As such, the kinematic model provides personal data about the participant's muscle quality and performance, such as DXA and isokinetic strength tests, which, unlike demographic models, can predict the lean TCSA of each participant. .

검증Verification

인구통계학적 모델 및 운동학적 모델의 정확도를 평가하기 위하여, 기존 데이터를 무작위로 75%(모델 생성 샘플), 25%(모델 검증 샘플)로 나누는 과정을 반복하였다. In order to evaluate the accuracy of the demographic and kinematic models, the process of randomly dividing the existing data into 75% (model generation samples) and 25% (model validation samples) was repeated.

두개의 모델에서, 모델 생성 샘플에서 발견된 변수들은 기준 및 운동학적 모델에서 통계적으로 유의한 수준을 나타내는 변수들과 같은 것으로 나타났다. In both models, the variables found in the model generation sample appeared to be the same as those representing statistically significant levels in the baseline and kinematic models.

모델 생성 샘플과 모델 검증 샘플 사이에서의 R² 차이값이 인구통계학적 모델은 -0.01 내지 0.01 이었고, 운동학적 모델에서는 -0.002 내지 0.003인 것으로 나타났다. The R ² difference between the model generation sample and the model validation sample was between -0.01 and 0.01 for the demographic model and -0.002 to 0.003 for the kinematic model.

PRESS(predicted residual sum of square)는 예측 모델의 정확도를 측정하기 위하여 수정된 R² 및 SEE를 분석하였다. 인구통계학적 모델에서의 PRESS R² 및 SEE 값은 0.78과 1382.98 이었으며, 운동학적 모델에서의 PRESS R² 및 SEE 값은 0.88과 972.02로 나타났다.The predicted residual sum of square (PRESS) analyzed the modified R ² and SEE to measure the accuracy of the predictive model. The PRESS R ² and SEE values in the demographic model were 0.78 and 1382.98, and the PRESS R ² and SEE values in the kinematic model were 0.88 and 972.02.

또한, Bland-Altman 기법을 이용하여 실제로 2-점 딕슨 MRI를 사용하여 측정한 순수 TCAS, 인구통계학적 모델 그리고 운동학적 모델 사이에 차이가 있는지 분석한 결과, 인구통계학적 모델과 운동학적 모델을 통해 예측한 순수 TCSA값과 실제 순수 TCSA 측정값과는 크게 다르지 않은 것으로 나타났다(인구통계학적 모델 및 실제 측정된 TCSA_MRI: -130.23 ± 1798mm², p> 0.65, 95% CI= -0.19~0.12; 운동학적 모델 및 실제로 측정된 TCSA_MRI: 4857±1629 mm², p>0.95, 95%CI= -0.14~0.15). In addition, the Bland-Altman technique was used to analyze the differences between pure TCAS, demographic and kinematic models measured using 2-point Dickson MRI. There was no significant difference between the predicted pure TCSA value and the actual pure TCSA measurement (demographic model and actual measured TCSA _MRI : -130.23 ± 1798mm ² , p> 0.65, 95% CI = -0.19 ~ 0.12; Model and actually measured TCSA _MRI : 4857 ± 1629 mm ² , p> 0.95, 95% CI = -0.14 to 0.15).

이러한 결과가 도 5 및 도 6 에 도시된다. These results are shown in FIGS. 5 and 6.

도 5 및 도 6 은 각각, 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델을 사용하여 측정한 평균 순수 허벅지 근육 단면적에 대한, 각각의 모델을 사용하여 예측되고 실제로 측정된 순수 허벅지 근육 단면적 사이의 차이를 예시하는 그래프이다.5 and 6 illustrate the difference between the net pure thigh muscle cross-sectional area estimated using each model and the actual net thigh muscle cross-section measured using the demographic model and kinematic model, respectively. It is a graph.

도 5 및 도 6에서 파선은 회귀분석선을 나타내고 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다.In FIG. 5 and FIG. 6, the broken line represents the regression line and the dotted line represents the 95% confidence interval.

도 5 및 도 6 에 나타난 바와 같이, 본 발명에 의한 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델 사이의 상관관계를 분석한 결과, 근력은 LBM_DXA 값보다 인구통계학적 모델과 운동학적 모델과 더 높은 상관관계를 보였다.As shown in FIG. 5 and FIG. 6, as a result of analyzing the correlation between the demographic model and the kinematic model according to the present invention, muscle strength is higher than the demographic model and the kinematic model than the LBM _DXA value. Showed.

본 발명에 의한 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치(700)는 골격근 단면적 계산부(710), 인구통계학적 모델 획득부(720), 운동학적 모델 획득부(730), 제어부(750), 골격근 단면적 추정부(760), 및 검증부(770)를 포함한다. Skeletal muscle cross-sectional area calculation model determining apparatus 700 according to the present invention is skeletal muscle cross-sectional area calculation unit 710, demographic model acquisition unit 720, kinematic model acquisition unit 730, control unit 750, skeletal muscle cross-sectional area estimation unit 760, and a verification unit 770.

전술된 바와 같이, 모집단은 산출 모델을 결정하기 위한 모델링 모집단 및 결정된 산출 모델을 검증하기 위한 검증 모집단으로 분할된다. 그러면, 골격근 단면적 계산부(710)는 모집단에 속한 피험자들의 골격근 단면적을 계산한다. As described above, the population is divided into a modeling population for determining the output model and a validation population for verifying the determined output model. Then, the skeletal muscle cross-sectional area calculation unit 710 calculates skeletal muscle cross-sectional area of the subjects belonging to the population.

골격근 단면적이 계산되면, 인구통계학적 모델 획득부(720)는 산출 모델을 결정하기 위한 모델링 모집단에 속하는 피험자들의 인구통계학적 요소를 결정하고, 결정된 인구통계학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 인구통계학적 요소로부터 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 인구통계학적 모델을 획득한다. 이 경우 인구통계학적 모델은 Once the skeletal muscle cross-sectional area is calculated, the demographic model acquisition unit 720 determines demographic factors of subjects belonging to the modeling population to determine the output model, and applies demographics to the determined demographic elements by applying a regression analysis technique. Obtain a demographic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of subjects from the historical factors. In this case, the demographic model is

순수 TCSA_MRI(mm²) = -1230.49 + 62.81*신장 + 3061.78*성별 -2692.57*연령 + 58.91* 체중Pure TCSA _MRI (mm ² ) = -1230.49 + 62.81 * Height + 3061.78 * Gender -2692.57 * Age + 58.91 * Weight

과 같이 결정될 수 있음은 전술된 바와 같다. It can be determined as described above.

인구통계학적 모델이 결정되면, 운동학적 모델 획득부(730)는 모델링 모집단에 속한 피험자의 운동학적 요소를 결정하고, 결정된 운동학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 운동학적 요소로부터 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 운동학적 모델을 획득한다. 이 경우 운동학적 모델은,When the demographic model is determined, the kinematic model acquisition unit 730 determines the kinematic factors of the subjects belonging to the modeling population, and applies the regression analysis method to the determined kinematic factors to determine the skeletal muscle cross-sectional area of the subjects from the kinematic factors. Obtain a kinematic model for calculation. In this case the kinematic model is

운동학적 모델: 순수 TCSAMRI (mm2) = 1631.62 + 1.76*LBMDXA + 9.51* 근력BiodexKinematic Model: Pure TCSAMRI (mm2) = 1631.62 + 1.76 * LBMDXA + 9.51 * Muscle Strength

와 같이 결정될 수 있음은 전술된 바와 같다. It can be determined as described above.

인구통계학적 모델 및 운동학적 모델이 결정되면, 골격근 단면적 추정부(760)는 획득된 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델에, 획득된 산출 모델을 검증하기 위한 검증 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 적용하여 골격근 단면적을 추정하고, 검증부(770)는 추정된 골격근 단면적을 계산된 골격근 단면적과 비교하여 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델을 검증한다.When the demographic model and the kinematic model are determined, the skeletal muscle cross-sectional area estimator 760 determines the demographic elements of the subject belonging to the test population for verifying the obtained output model in the obtained demographic model and kinematic model. And the skeletal muscle cross-sectional area is estimated by applying kinematic factors, and the verification unit 770 compares the estimated skeletal muscle cross-sectional area with the calculated skeletal muscle cross-sectional area to verify the demographic model and the kinematic model.

인구통계학적 모델 및 운동학적 모델이 검증되면, 해당 모델들은 피험자의 노화 정도를 추정하기 위한 허벅지 근육량을 계산하기 위한 척도로서 사용될 수 있다.Once demographic and kinematic models have been validated, these models can be used as a measure to calculate thigh muscle mass to estimate the subject's degree of aging.

컴퓨터 시스템(800)은 컴퓨터(850)(CPU), 시스템 메모리(810), 및 CPU(850)와 메모리(810)를 연결시키는 시스템 버스(890)를 포함한다. 컴퓨터 시스템(800)은 또한, 프로그램 모듈(870)을 저장하기 위한 대용량 저장 장치(860)를 포함한다. 프로그램 모듈(870)은 다양한 연산을 수행하도록 동작할 수 있고, 웹서버 애플리케이션 및 이미징 애플리케이션을 포함할 수 있다. Computer system 800 includes a computer 850 (CPU), system memory 810, and a system bus 890 that couples the CPU 850 and memory 810. Computer system 800 also includes a mass storage device 860 for storing program modules 870. The program module 870 may operate to perform various operations and may include web server applications and imaging applications.

컴퓨터는, 영상 취득 데이터 등의 이미징 관련 데이터를 포함할 수 있는 데이터를 저장하는 데이터 저장부(880)와, 이미징 모델링 데이터 또는 그 밖에 본 발명을 구현하는 데 사용되는 각종 유형의 데이터를 저장하는 모델링 데이터 저장부를 포함할 수 있다. The computer includes a data storage unit 880 for storing data that may include imaging related data such as image acquisition data, and modeling for storing imaging modeling data or other types of data used to implement the present invention. It may include a data storage.

버스(890)에 연결된 대용량 저장장치 컨트롤러를 통해 대용량 저장 장치(860)가 CPU(850)에 연결된다. 대용량 저장 장치(860) 및 이에 연관된 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 시스템(800)을 위한 비휘발성 저장 장치의 역할을 한다. The mass storage device 860 is connected to the CPU 850 through a mass storage controller connected to the bus 890. Mass storage device 860 and associated computer storage media serve as a nonvolatile storage device for computer system 800.

본 발명에서는 컴퓨터 저장 매체가 하드 디스크 또는 CD-ROM 드라이브와 같은 대용량 저장 장치를 지칭하는 것으로 설명하지만, 당해 분야에서 숙련된 자는 컴퓨터 저장 매체로서, 컴퓨터 시스템(800)에 의해 액세스할 수 있는 한 어떠한 컴퓨터 저장 매체도 사용가능함을 이해할 수 있을 것이다. 한정이 아닌 예시로서, 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 저장 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 기타 데이터 등 의 정보를 저장하기 위한 여하한 방법이나 기술에 구현된 휘발성 및 비휘발성의 분리형 및 비분리형 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 저장 매체는, RAM, ROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 또는 그 밖의 반도체 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크(DVD), HD-DVD, BLU-RAY, 또는 그 밖의 광학식 저장장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 컴퓨터 시스템(800)에 의해 액세스될 수 있는 그 밖의 매체를 포함하지만, 이들에만 한정되는 것은 아니다.Although the present invention describes a computer storage medium as referring to a mass storage device such as a hard disk or a CD-ROM drive, those skilled in the art are computer storage media, and as long as the computer storage medium can be accessed by the computer system 800, It will be appreciated that computer storage media may also be used. By way of example, and not limitation, computer storage media includes volatile and nonvolatile removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer storage instructions, data structures, program modules, or other data. can do. For example, computer storage media may include RAM, ROM, EPROM, EEPROM, flash memory, or other semiconductor memory technology, CD-ROM, Digital Versatile Disk (DVD), HD-DVD, BLU-RAY, or other optical media. Storage devices, magnetic cassettes, magnetic tape, magnetic disk storage or other magnetic storage devices, or other media that can be used to store desired information and that can be accessed by computer system 800, but are not limited to these. It doesn't happen.

다양한 실시예에 따르면, 컴퓨터 시스템(800)은 네트워크(840)를 통하여 원격지 컴퓨터로의 논리적 접속기술을 이용하여 네트워크 구성 환경에서 동작할 수 있다. 컴퓨터 시스템(800)은, 버스(890)에 연결된 네트워크 인터페이스 장치(830)를 통해 네트워크(840)에 접속할 수 있다. 네트워크 인터페이스 장치(830)는 또한, 다른 형태의 네트워크 및 원격지 컴퓨터 시스템에 접속하는 데에 이용될 수도 있음을 이해해야 한다. According to various embodiments, computer system 800 may operate in a network configuration environment using a logical connection technique to a remote computer via network 840. Computer system 800 may connect to network 840 via a network interface device 830 connected to bus 890. It should be understood that network interface device 830 may also be used to connect to other forms of network and remote computer systems.

컴퓨터 시스템(800)은 또한, 다수의 입력 장치로부터 입력을 수신하고 이를 처리하기 위한 입/출력 제어기(820)를 포함할 수 있다. 컴퓨터(850)는 버스(890)를 통해서 대용량 저장 장치(860) 또는 다른 컴퓨터 저장 매체에서 코드 및/또는 데이터를 읽는 것이 가능하다. 컴퓨터 저장 매체는, 임의의 적절한 기술(예컨대, 반도체, 자기 재료, 광학 등. 그러한 이들에만 한정되지는 않음)을 이용하여 구현되는 저장 요소의 형태로 된 장치일 수 있다. Computer system 800 may also include an input / output controller 820 for receiving input from multiple input devices and processing the same. Computer 850 is capable of reading code and / or data from mass storage 860 or other computer storage media via bus 890. Computer storage media may be devices in the form of storage elements implemented using any suitable technology (eg, semiconductor, magnetic materials, optics, etc., but not limited to those).

예시적 실시예에 따르면 본 명세서에 기재된 발명의 특징에 따라, 이미징 애플리케이션을 포함하는 프로그램 모듈(870)은 소프트웨어 명령을 포함할 수 있는데, 이는, 컴퓨터(850) 내로 로딩되어 실행될 경우에 컴퓨터 시스템(800)로 하여금 골격근 단면적 산출 모델을 획득하는 기능을 하도록 한다. 프로그램 모듈(870)은 또한 다양한 도구나 기법을 제공할 수 있는데, 이를 써서 컴퓨터 시스템(800)은, 본 명세서에 걸쳐서 설명한 구성부, 동작 흐름, 및 데이터 구조를 이용하여 전체 시스템 또는 운영 환경 내에 관여할 수 있다.According to an exemplary embodiment, in accordance with an aspect of the invention described herein, program module 870 including an imaging application may include software instructions, which, when loaded into computer 850 and executed therein, 800) to obtain a skeletal muscle cross-sectional area calculation model. The program module 870 may also provide a variety of tools or techniques in which the computer system 800 may engage within the entire system or operating environment using the components, operational flows, and data structures described throughout this specification. can do.

일반적으로, 프로그램 모듈(870)은, 컴퓨터(850)에 불려와 실행될 때에, 컴퓨터(850)와 범용 컴퓨팅 시스템인 전체 컴퓨터 시스템(800)을 특수 목적 컴퓨팅 시스템으로 변환시킨다. 여기서, 컴퓨터(850)는 임의 수의 트랜지스터 또는 기타 개별적 회로 소자들로 구성할 수 있는데, 이들은 개별적으로 또는 집합적으로 임의의 수의 상태(state)를 이룰 수 있다.Generally, program module 870, when called and executed by computer 850, converts computer 850 and the entire computer system 800, which is a general purpose computing system, into a special purpose computing system. Here, computer 850 may be comprised of any number of transistors or other individual circuit elements, which may be in any number of states individually or collectively.

구체적으로, 컴퓨터(850)는 프로그램 모듈(870)에 포함된 실행 명령에 응답하여, 유한 상태 머신 (finite-state machine)으로 동작할 수 있다. 이러한 컴퓨터 및 실행 명령은 상태들 간에 컴퓨터(850)가 어떻게 전이(transition)할지를 지정함으로써 컴퓨터(850)를 변환시킬 수 있다. 이로써, 컴퓨터(850)를 구성하는 트랜지스터나 기타 개별적 하드웨어 소자들을 변환시킬 수 있게 된다. 또한 프로그램 모듈(870)을 인코딩함으로써도 컴퓨터 저장 매체의 물리적 구조를 변환시킬 수 있다. 물리적 구조의 구체적인 변환은 본 발명의 설명의 다양한 실시예에서 다양한 요인에 좌우될 수 있다.In detail, the computer 850 may operate as a finite-state machine in response to an execution command included in the program module 870. Such computer and executable instructions may transform computer 850 by specifying how computer 850 transitions between states. As a result, the transistors or other individual hardware elements constituting the computer 850 may be converted. Encoding the program module 870 may also transform the physical structure of the computer storage medium. The specific transformation of the physical structure may depend on various factors in various embodiments of the description of the present invention.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and equivalent other embodiments are possible.

본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 그리고, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈", "블록" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. As used herein, the singular forms "a," "an," and "the" are intended to include the plural forms as well, unless the context clearly indicates otherwise. It is to be understood that the present invention means that there is a part or a combination thereof, and does not exclude the presence or addition possibility of one or more other features or numbers, step operation components, parts or combinations thereof. And, the terms "... unit", "... group", "module", "block", etc. described in the specification means a unit for processing at least one function or operation, which is hardware or software or hardware And software.

따라서, 본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.Accordingly, the embodiments and the drawings attached to this specification are merely to clearly show some of the technical ideas included in the present invention, and those skilled in the art may easily make it within the scope of the technical ideas included in the specification and drawings of the present invention. Modifications and specific embodiments that can be inferred will be apparent to be included in the scope of the invention.

Claims

인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 기반으로 피험자의 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 방법으로서,A method for determining a model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of a subject based on demographic and kinematic factors,

피험자의 모집단을 상기 산출 모델을 결정하기 위한 모델링 모집단 및 획득된 산출 모델을 검증하기 위한 검증 모집단으로 분할하는 단계;Dividing a subject's population into a modeling population for determining the output model and a verification population for verifying the obtained output model;

상기 모델링 모집단 및 상기 검증 모집단에 속하는 피험자들의 골격근 단면적을 계산하는 골격근 단면적 계산 단계;Calculating a skeletal muscle cross-sectional area of the subjects belonging to the modeling population and the verification population;

상기 모델링 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소를 결정하고, 결정된 인구통계학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 인구통계학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 인구통계학적 모델을 획득하는 인구통계학적 모델 획득 단계;A demographic model for determining a demographic component of a subject belonging to the modeling population and obtaining a demographic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subject from the demographic component by applying a regression analysis method to the determined demographic component. Obtaining a statistical model;

상기 모델링 모집단에 속한 피험자의 운동학적 요소를 결정하고, 결정된 운동학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 운동학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 운동학적 모델을 획득하는 운동학적 모델 획득 단계;Obtaining a kinematic model for determining the kinematic factors of the subject belonging to the modeling population, and obtaining a kinematic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subject from the kinematic factors by applying a regression analysis method to the determined kinematic factors ;

획득된 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델에 상기 검증 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 적용하여 골격근 단면적을 추정하는 단계; 및Estimating skeletal muscle cross-sectional area by applying demographic and kinematic factors of a subject belonging to the test population to the obtained demographic and kinematic models; And

추정된 골격근 단면적을 계산된 골격근 단면적과 비교하여 상기 인구통계학적 모델 및 상기 운동학적 모델을 검증하는 검증 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법.And verifying the demographic model and the kinematic model by comparing the estimated skeletal muscle cross-sectional area with the calculated skeletal muscle cross-sectional area.
제1항에 있어서,The method of claim 1,

상기 골격근 단면적 계산 단계는,The skeletal muscle cross-sectional area calculation step,

이중 에너지 X-선 흡수검사(dual-energy X-ray absorptiometry; DXA)를 이용하여 상기 피험자의 골격근 이미지를 획득하는 단계;Acquiring skeletal muscle images of the subject using dual-energy X-ray absorptiometry (DXA);

획득된 골격근 이미지를 근육, 지방, 및 뼈 영역으로 분할하는 단계; 및Dividing the obtained skeletal muscle image into muscle, fat, and bone regions; And

분할된 영역별 면적을 이용하여 상기 골격근 단면적을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법.And calculating the skeletal muscle cross-sectional area using the divided area-specific area.
제1항에 있어서, The method of claim 1,

상기 인구통계학적 모델 획득 단계는,The demographic model acquisition step,

적어도 상기 피험자의 성별, 연령, 신장, 체중 중 지배적 요소를 결정하는 단계; 및Determining a dominant element of at least the sex, age, height, and weight of the subject; And

결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법.Acquiring the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant element.
제1항에 있어서, The method of claim 1,

상기 운동학적 모델 획득 단계는,The kinematic model acquisition step,

적어도 상기 피험자의 제지방체중(lean body mass; LBM) 및 근력 중 지배적인 요소를 결정하는 단계; 및Determining a dominant factor of at least the lean body mass (LBM) and muscle strength of the subject; And

결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법.Acquiring the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant element.
제1항에 있어서,The method of claim 1,

상기 검증 단계는,The verification step,

추정된 인구통계학적 모델 및 추정된 운동학적 모델의 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(standard error of estimate; SEE)를 계산하는 단계; 및Calculating a multiple decision coefficient (R ² ) and a standard error of estimate (SEE) of the estimated demographic model and the estimated kinematic model; And

계산된 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(SEE)가 소정 기준을 만족하는지 여부를 결정하는 단계; 및Determining whether the calculated multiple decision coefficient (R ² ) and the estimated standard error (SEE) satisfy a predetermined criterion; And

상기 소정 기준이 만족되면 상기 인구통계학적 모델및 상기 운동학적 모델이 검증된 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법.And determining that the demographic model and the kinematic model are verified if the predetermined criterion is satisfied.
제1항에 있어서, The method of claim 1,

상기 골격근은 허벅지 근육이고,The skeletal muscle is the thigh muscle,

상기 인구통계학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = -1230.49 + 62.81*신장 + 3061.78*성별이며,The demographic model is substantially pure PSA _MRI (mm ² ) = -1230.49 + 62.81 * height + 3061.78 * gender,

상기 운동학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = 1631.62 + 1.76*LBM_DXA + 9.51* 근력이고,The kinematic model is substantially pure TCSA _MRI (mm ² ) = 1631.62 + 1.76 * LBM _DXA + 9.51 * muscle strength,

순수 TCSA_MR는 뼈 및 근육내 지방을 제외한 순수 근육량이고, LBM_DXA는 DXA를 이용하여 측정된 제지방체중인 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법.Pure TCSA _MR is pure muscle mass excluding bone and intramuscular fat, and LBM _DXA is lean body mass measured using DXA.
제6항에 있어서, The method of claim 6,

상기 허벅지 근육량은 상기 피험자의 노화 정도를 추정하는 척도로서 사용되는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 방법.The thigh muscle mass is used as a measure for estimating the degree of aging of the subject, skeletal muscle cross-sectional area calculation model determination method of the subject.
인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 기반으로 피험자의 골격근 단면적 산출 모델을 결정하는 장치로서,An apparatus for determining a model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of a subject based on demographic and kinematic factors,

모집단에 속한 피험자들의 골격근 단면적을 계산하는 골격근 단면적 계산부;Skeletal muscle cross-sectional area calculation unit for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subjects belonging to the population;

산출 모델을 결정하기 위한 모델링 모집단에 속하는 피험자들의 인구통계학적 요소를 결정하고, 결정된 인구통계학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 인구통계학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 인구통계학적 모델을 획득하는 인구통계학적 모델 획득부;Determine demographic elements of subjects belonging to the modeling population to determine the output model and apply regression techniques to the determined demographic elements to calculate the skeletal muscle cross-sectional area of the subjects from the demographic factors. Demographic model acquisition unit for obtaining a model;

상기 모델링 모집단에 속한 피험자의 운동학적 요소를 결정하고, 결정된 운동학적 요소에 회귀분석 기법을 적용하여 상기 운동학적 요소로부터 상기 피험자들의 골격근 단면적을 산출하기 위한 운동학적 모델을 획득하는 운동학적 모델 획득부;A kinematic model acquisition unit for determining a kinematic component of a subject belonging to the modeling population and obtaining a kinematic model for calculating skeletal muscle cross-sectional area of the subject from the kinematic component by applying a regression analysis method to the determined kinematic component. ;

획득된 인구통계학적 모델 및 운동학적 모델에, 획득된 산출 모델을 검증하기 위한 검증 모집단에 속한 피험자의 인구통계학적 요소 및 운동학적 요소를 적용하여 골격근 단면적을 추정하는 골격근 단면적 추정부; 및A skeletal muscle cross-sectional area estimator for estimating skeletal muscle cross-sectional area by applying demographic and kinematic factors of a subject belonging to a test population for verifying the obtained output model to the obtained demographic model and kinematic model; And

추정된 골격근 단면적을 계산된 골격근 단면적과 비교하여 상기 인구통계학적 모델 및 상기 운동학적 모델을 검증하는 검증부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치.And a verification unit for verifying the demographic model and the kinematic model by comparing the estimated skeletal muscle cross-sectional area with the calculated skeletal muscle cross-sectional area.
제8항에 있어서,The method of claim 8,

상기 골격근 단면적 계산부는,The skeletal muscle cross-sectional area calculation unit,

이중 에너지 X-선 흡수검사(DXA)를 이용하여 상기 피험자의 골격근 이미지를 획득하고,Dual energy X-ray absorptiometry (DXA) to obtain skeletal muscle images of the subject,

획득된 골격근 이미지를 근육, 지방, 및 뼈 영역으로 분할하며,Dividing the obtained skeletal muscle image into muscle, fat, and bone regions,

분할된 영역별 면적을 이용하여 상기 골격근 단면적을 계산하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치.And calculating the skeletal muscle cross-sectional area using the divided area-specific area.
제8항에 있어서, The method of claim 8,

상기 인구통계학적 모델 획득부는,The demographic model acquisition unit,

적어도 상기 피험자의 성별, 연령, 신장, 체중 중 지배적 요소를 결정하고,Determine at least a dominant factor of the subject's gender, age, height, weight,

결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치.And to obtain the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant element.
제8항에 있어서, The method of claim 8,

상기 운동학적 모델 획득부는,The kinematic model acquisition unit,

적어도 상기 피험자의 제지방체중(LBM) 및 근력 중 지배적인 요소를 결정하고,Determine at least a dominant factor in the subject's lean body mass (LBM) and muscle strength,

결정된 지배적 요소에 더 많은 가중치를 부여하면서 다중회귀분석 기법을 통하여 상기 운동학적 모델을 획득하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치.And to obtain the kinematic model through multiple regression analysis while giving more weight to the determined dominant element.
제8항에 있어서,The method of claim 8,

상기 검증부는,The verification unit,

추정된 인구통계학적 모델 및 추정된 운동학적 모델의 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(SEE)를 계산하고,Compute the multiple decision coefficient (R ² ) and the estimated standard error (SEE) of the estimated demographic model and the estimated kinematic model,

계산된 다중결정계수(R²) 및 추정 표준 오차(SEE)가 소정 기준을 만족하는지 여부를 결정하며,Determine whether the calculated multiple decision coefficient (R ² ) and the estimated standard error (SEE) meet certain criteria,

상기 소정 기준이 만족되면 상기 인구통계학적 모델및 상기 운동학적 모델이 검증된 것으로 판단하도록 구성되는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치.And determine that the demographic model and the kinematic model are verified if the predetermined criterion is satisfied.
제8항에 있어서, The method of claim 8,

상기 골격근은 허벅지 근육이고,The skeletal muscle is the thigh muscle,

상기 인구통계학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = -1230.49 + 62.81*신장 + 3061.78*성별이며,The demographic model is substantially pure PSA _MRI (mm ² ) = -1230.49 + 62.81 * height + 3061.78 * gender,

상기 운동학적 모델은 실질적으로, 순수 TCSA_MRI(mm²) = 1631.62 + 1.76*LBM_DXA + 9.51* 근력이고,The kinematic model is substantially pure TCSA _MRI (mm ² ) = 1631.62 + 1.76 * LBM _DXA + 9.51 * muscle strength,

순수 TCSA_MR는 뼈 및 근육내 지방을 제외한 순수 근육량이고, LBM_DXA는 DXA를 이용하여 측정된 제지방체중인 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치.Pure TCSA _MR is pure muscle mass excluding bone and intramuscular fat, and LBM _DXA is a lean body mass measured using DXA.
제13항에 있어서, The method of claim 13,

상기 허벅지 근육량은 상기 피험자의 노화 정도를 추정하는 척도로서 사용되는 것을 특징으로 하는, 피험자의 골격근 단면적 산출 모델 결정 장치.The thigh muscle mass is used as a measure for estimating the degree of aging of the subject, skeletal muscle cross-sectional area calculation model determination device of the subject.