ホワイトボックス型AIによる睡眠データからの不顕性誤嚥群検出とそのメカニズム解明
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21K19621
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
玉田 泰嗣 長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (50633145)
土井 めぐみ 長崎大学, 病院(医学系), 技術職員 (50899044)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | 摂食嚥下 / 不顕性誤嚥 / マルチモーダル生体信号計測 / AI / 機械学習 / 嚥下障害 |
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| Outline of Research at the Start |
不顕性誤嚥は，ムセや自覚症状がなく，静かに肺炎を発症・進行させるため，医療従事者や介護者であってもその兆候や変化を捉えることは難しく，嗄声や発熱等を認めた時点で既に重症化している場合が多い．そこで本研究では，睡眠時生体信号から不顕性誤嚥群を検出しうる，新しいAI手法の開発を目的とする．さらに，AIの判断基準を見える化し，臨床的考察を加えることで，そのメカニズム解明に挑戦する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に試作したマルチモーダル生体信号計測システムを用いて予備実験ならびに精度検証を行ったところ，より多角的な視点から評価するために，同時計測可能なチャンネル数を増やす必要性が生じた．そこで，生体信号計測モジュールを新規購入し，ハードウェアの変更を行うことで，これらの問題を解決した．次に，ストレッチャー車いすを用いて，健常者を対象とした安静時マルチモーダル生体信号（嚥下，呼吸，嚥下音，喉頭運動，体動，体温，SpO2等）の計測を行った．このうち，呼吸計測には，睡眠時無呼吸症候群の臨床分野でも実績のあるPVDF（Polyvinylidene Fluoride film）を採用した．PVDFセンサは，焦電特性を有し，温度変化の検出感度が高いことから，呼吸数や呼吸停止の有無等の検出に優れている．一方，嚥下時には，様々な波形変化を示すことから，嚥下と呼吸の協調性の評価，すなわち，嚥下性無呼吸区間の特定や，その前後の呼吸相の特定が困難になる場合があった．そこで，PVDFセンサに加え，喉頭センサの情報を用いた呼吸パターン解析アルゴリズムを新たに考案し，マスク型センサ（呼吸流量センサ）の結果と比較することで，その有効性を検証した．さらに，嚥下前後における呼吸パターンの変化から，誤嚥リスクを評価できる可能性を見出した．今後は，前年度から開発を進めている嚥下解析用AIに，呼吸パターン変化を加えることで，不顕性誤嚥群の検出可能性やAIの判断基準を詳細に検討する予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルスの影響により，導入が遅れた計測システムの検証や信号解析アルゴリズムの構築に時間を要した．また，感染予防の観点から，対象者を限定する必要があり，その点で遅れが生じた．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究期間を1年間延長し，前年度実施を見送らざるを得なかった嚥下障害者のマルチモーダル生体信号計測を実施する．また，深層学習により，非誤嚥群，不顕性誤嚥群の分類可能性を検証するとともに，分担研究者らの専門である看護等の臨床的視点から，AIの結果や判断基準等を考察する．
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Report
(2 results)
Research Products
(10 results)
