研究

FFMとDXAの比較

国際老年学誌に掲載された研究では、BIAとDXAの精度が比較されました。この研究では、 Charderの体組成モデルで分析した結果が、除脂肪体重に関してDXAと0.942の相関関係にあることがわかりました。

「要約すると、台湾の高齢者において、BIAによって推定された複数部位の除脂肪体重は、DXAによって測定された除脂肪体重と非常に高い相関性を示した。」

高齢台湾人男性の複数部位における除脂肪量を推定するための数理モデルにおける生体電気インピーダンス分析。国際老年学ジャーナル（2012）1-5

人工ニューラルネットワークによるFFM測定結果とDXAによる測定結果の比較

栄養学専門誌に掲載された研究では、バックプロパゲーション人工ニューラルネットワーク（BP-ANN）を用いた新しいBIA予測モデルの精度を、除脂肪体重測定におけるDXAと比較した。その結果、BP-ANNモデルの相関係数はr2=0.987であることが分かった。

「結果は、FFMANNとFFMDXAの間の一致度が、FFMLRとFFMDXAの間の一致度よりも高いことを示した。」

高齢者の体組成を評価するための生体電気インピーダンス分析への人工ニューラルネットワークの新規応用。栄養学ジャーナル2013、21:2 1

人工ニューラルネットワークによる脂肪量および除脂肪量の測定結果をDXAと比較

国際老年学誌に掲載された研究では、バックプロパゲーション人工ニューラルネットワーク（BP-ANN）を利用した新しいBIA予測モデルの精度と、下肢のDXA測定結果の精度を比較した。この研究によると、 Charder氏の新しい予測モデルはr2=0.962の相関係数を得た。

「要約すると、予測精度と正確性が向上したことで、BP-ANN数学モデルを用いたBIAの適用が、高齢者の下肢におけるFMおよびFFMの臨床測定においてより実現可能になった。」

バックプロパゲーション人工ニューラルネットワークを用いた生体電気インピーダンス解析の新たな応用：高齢者下肢組織組成の数学的予測モデル。国際老年学ジャーナル 6 (2012) 20-26

エリートアスリート集団における全身および部位別除脂肪体重とDXAとの比較

Scientific Research and Essays (SCI) に掲載された研究では、エリートサッカー選手を対象に、BIAとDXAの精度を比較した。この研究によると、 Charderの体組成モデルは、DXAと比較した場合、全身の除脂肪量についてr=0.95の相関係数を示した。

「要約すると、BIA測定による我々が開発した予測式は、体の各部位の体組成予測において優れた性能を示しており、特に四肢と体幹といったアスリートの体組成モニタリングへの応用可能性を示している。」

台湾のエリート男子サッカー選手の体節別体組成測定のための、新たな予測式を用いた生体電気インピーダンス分析。科学研究論文集 第6巻（24）、5131-5136ページ、2011年10月23日。DOI:10.5897/SRE11.041

BIVAを用いた骨格筋機能の予測

PLOS ONE誌に掲載された研究では、BIVAの結果と筋肉機能との間に明確な関連性が見られるかどうかを評価した。この研究によると、BIVAのパラメータを用いることで握力を予測でき、異なるレベルの筋力を区別できることがわかった。

「私たちの研究では、立位インピーダンス分析装置で測定したBIVAパラメータと人体計測変数が、健康なアジア人成人において握力（HGS）で測定した筋機能を良好な精度で予測できることが示されました。この結果は、骨格筋機能の評価における立位BIVA技術の臨床応用を促進する可能性があります。」

「要約すると、BIA測定による我々が開発した予測式は、体の各部位の体組成予測において優れた性能を示しており、特に四肢と体幹といったアスリートの体組成モニタリングへの応用可能性を示している。」

Lee LW、Lu HK、Chen YY、Lai CL、Chu LP、Hsieh MC、et al. (2020) 健康な台湾人成人における立位インピーダンスアナライザーを用いた生体電気インピーダンスベクトル解析による骨格筋機能の予測と識別。PLoS ONE 15(6): e0231604。