高齢者支援の今後を見据えた嚥下波形の自動分類化に向けた基礎的研究

• Project/Area Number: 21K12773
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
• Research Institution: Nishikyushu University
• Principal Investigator: 東嶋 美佐子 西九州大学, リハビリテーション学部, 教授 (40279005)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 酒井 智弥 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (30345003) ; 植田 友貴 西九州大学, リハビリテーション学部, 講師 (90647463)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 嚥下障害 / 波形分析 / リハビリテーション

Outline of Research at the Start

客観的な嚥下データを収集するための技術の確立と、機械学習の法則化に必要な多量のデータを収集して嚥下波形の自動分類化をしている。臨床はRSSTがよく用いられているが、RSSTは可視化できない咽頭部の30 秒間における嚥下運動回数を、検査者の手指触知によってカウントするアナログ検査方式のため、特異度が低いことが問題である。また、RSST は嚥下障害の疑いの有無をスクリーニングする検査であるため、誤嚥性肺炎に至る過程で繰り返される誤嚥を捉えることができないという問題がある。この二つの問題解決のためには、客観的な嚥下データ収集のための技術確立と、収集した嚥下データの自動解析を目指す。