| Project/Area Number |
22K11388
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Kobe Tokiwa University |
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Principal Investigator |
八木 孝和 神戸常盤大学, 保健科学部, 教授 (10346166)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 幸恵 神戸常盤大学, 保健科学部, 教授 (50269841)
齋藤 充 鹿児島大学, 医歯学域歯学系, 教授 (50347770)
大塚 佳代子 関西福祉科学大学, 保健医療学部, 教授 (70738997)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 咀嚼運動 / 下顎運動解析 / 発達障害児 / 定型発達児 / 表情解析 / 定型発達児童 / 表情解析装置 |
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| Outline of Research at the Start |
発達に障害を有する小児の多くは，口腔の形態的問題や運動障害等による摂食嚥下障害が認められるが，一般的に，咀嚼運動の計測には，機器装着や従命動作が必要で，発達障害児への適用が困難なため，摂食機能獲得段階の判定に用いる咀嚼運動能力は目視や被験食品の粉砕結果等、判定者によって結果が左右される定性評価で判定されている。
本研究の目的は，発達障害児の咀嚼運動を顔面表面からの画像情報を基に摂食機能獲得段階の定量的判定法を開発することである。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、小児および発達に障害を有する児童に対し、咀嚼機能を定量的かつ非接触的に評価する手法の構築を目的としている。従来の下顎運動の咀嚼機能評価法は、頭部と下顎歯列へのセンサー装着を要する方法が主流であり、摂食機能の発達途上にある小児や障害児に適用することは現実的に困難であった。そのため、観察者の定性的な手法による咀嚼評価に依存していた。また、非接触型手法の開発においては、顔面にマーカーを貼付する方法が取られていた。しかし、小児や発達に障害を有する児童においては、顔面へのシール貼付を嫌がる傾向が強く、自然な咀嚼行動の撮影そのものが困難であった。本研究では、Deep Neural Network技術を活用し、顔貌の個人差に対応可能な表情解析ソフトウェアを用いて、自由咀嚼時の顔面動画から下顎運動情報を抽出する新たな評価手法の開発を進めている。
まず健常児を対象にガムや米飯など複数の食品を咀嚼する様子を撮影し、下顎の垂直方向（Y軸）の動きを数値化した。咀嚼筋筋電図との比較により、ソフトウェアによって検出された咀嚼回数は概ね80％程度の一致率を示した。さらに、ダウン症児と健常児との比較においては、ダウン症児では咀嚼回数が少なく、1ストロークあたりの軌跡変位幅が小さいことが定量的に解明でき、これは新たな知見であった。
一方で、健常児において、「健常の範囲」をどのように定義・選別するかという点においても検討課題が浮上した。そこで、今年度は、健常児の咀嚼時の下顎運動データを前頭面断で水平方向（X軸）および垂直方向（Y軸）に分解した上で、パターン分析を試みた。その結果、従来の接触型装置による解析と同様の運動パターンの抽出が本手法でも可能であることが分かった。現在、クラスタリング解析等を用いて典型的な咀嚼運動パターンの分類を行い、発達段階に応じた質的特徴を明らかにすることを試みている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
前年度までにおいては、新型コロナウイルス感染症の影響により被験者である児童の募集が当初予定していたよりも困難であったことが一因であったが、現在ではその制約は概ね解消されている。
現段階での遅延の主な要因は、収集済みの動画データから得られる定量的指標（下顎運動距離やストローク時間等）の3次元データをExcel上で解析・処理するための手法に関して、専門的知識が十分でなかったことにある。特に、複雑な波形データを扱う上で必要となる関数処理やデータ構造の扱いに習熟するまでに時間を要した。今後は、統計解析やデータ処理に関する知見を持つ研究協力者との連携を図るとともに、必要に応じて解析環境をRやPython等に移行することも視野に入れ、研究の加速を図る予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究は当初、3年間の計画で進められていたが、取得済みの動画データの解析をより高精度に実施する必要性が生じたため、現年度に1年間の延長を行った。現在は、下顎運動のストローク波形に着目し、その特徴抽出を進めている。特に、定型発達児における平均的な咀嚼ストローク形状を明確に定義した上で、発達障害児との比較解析を通じて、異常運動の定量的な特徴の把握を試みている。また、食品の種類が咀嚼運動の安定性に与える影響についても検討を進めており、今後の評価ツール開発に適した食品の選定作業も並行して実施している。
今後の課題としては、被験者ごとの個人差に起因する運動パターンのばらつきを補正するために、複数ストロークからの平均的特徴量を抽出し、共通傾向を客観的に導出する手法の整備が求められる。その一環として、ストローク波形の類似性に基づくクラスタリングや、機械学習的アプローチの活用も検討中である。
今後は、これらの技術的課題に対応しつつ、既存の動画データを最大限に活用することで、被験者に新たな負担をかけることなく、定量的で非接触型の咀嚼評価手法としての実用性を高め、研究成果の取りまとめを目指す計画である。
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