| Project/Area Number |
23K07638
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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 53030:Respiratory medicine-related
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| Research Institution | Nihon University |
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Principal Investigator |
陳 和夫 日本大学, 医学部, 教授(任期制) (90197640)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
関 弘翔 日本大学, 理工学部, 助教 (00755043)
金子 美泉 日本大学, 理工学部, 助教 (30755418)
内木場 文男 日本大学, 理工学部, 教授 (60366557)
権 寧博 日本大学, 医学部, 教授 (80339316)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 閉塞性睡眠時無呼吸 / 顔認識 / 2D画像 / 3D画像 / 生活習慣病 / 顎顔面像 |
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| Outline of Research at the Start |
中等・重症(ターゲット)睡眠無呼吸症候群(SAS)患者は脳心血管・代謝障害により予後が悪化し、医療費の増大、日中の過度の眠気などにより交通事故を含む様々な事故、作業能力の低下を招き、社会に重大な損害を与えるが、検査施設は不足している。従って、効率的に診断・治療すべきターゲットSAS患者を選び出すことは個人、社会にとっても有用である。本研究では、2D、3D画像の相互補正により、例えば入社時の画像(正側面)と、舌写真、下顎歯の重なり、体重、生活習慣病の有無などの諸因子を加え、簡易モニターと非劣勢の精度を持つ、新しいSAS診断システムを２Dから３Dへの新変換法、AI利用などの医工連携の元で構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究採択後に「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」として、書類を作成し、倫理委員会に提出して、研究実施の認可を受けた(RK-230613-5)。その後、病院長に研究実施許可願を提出して受理され、研究開始の条件を整えた。2D、3Dの撮像法の検討を加えた。特に2D画像作成にあたっては、正面、側面像のほかに如何なる写真が有効であるかを考え、開口し、舌が可視出来る像を加えることにした。
研究費にて購入したスマートフォン（iPhone, アンドロイド各1台）を使用して、研究を開始した。一部症例では簡易モニターも実施した閉塞性睡眠時無呼吸症候群(obstructive sleep apnea syndrome: OSAS)の疑い患者にポリソムノグラフィー(PSG)施行前に、2D、3D画像を撮像し、年齢、身長、体重、性などの身体的特徴に加えて、高血圧、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症などの生活習慣病の有無に加え、問1：大きないびきをかきますか? (話し声より大きい・閉めた窓越しでもいびきが聞こえる)、問2：よく疲労や倦怠感、日中の眠気を感じますか?、問3：他の人から睡眠中に呼吸が止まっていると言われますか?、問4： あなたは、睡眠で休養が十分にとれていますか、問5 夜寝てから朝起きるまでに、通常、何回尿をするために起きることがありますか、などの質問票にも回答を頂いている。
すでに、症例数は30程度になっており、今後、本研究参加者数を増加させるとともに、次年度は「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」の具体的な方法論を提示することを目指す。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究採択後直近に「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」として、倫理委員会に提出して、研究実施の認可を受けた(RK-230613-5)。その後、病院長に研究実施許可願を提出して受理され、研究開始の条件を整えた。2D、3Dの撮像法の検討を加えた。特に2D画像作成にあたっては、正面、側面像のほかに如何なる写真が有効であるかを考え、開口し、舌が可視出来る像を加えることにした。
研究費にて購入したスマートフォン（iPhone, アンドロイド各1台）を使用して、研究を開始した。一部症例では簡易モニターも実施した閉塞性睡眠時無呼吸症候群(obstructive sleep apnea syndrome: OSAS)の疑い患者にポリソムノグラフィー(PSG)施行前に、2D、3D画像を撮像し、年齢、身長、体重、性などの身体的特徴に加えて、高血圧、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症などの生活習慣病の有無に加え、問1：大きないびきをかきますか? (話し声より大きい・閉めた窓越しでもいびきが聞こえる)、問2：よく疲労や倦怠感、日中の眠気を感じますか?、問3：他の人から睡眠中に呼吸が止まっていると言われますか?、問4： あなたは、睡眠で休養が十分にとれていますか、問5 夜寝てから朝起きるまでに、通常、何回尿をするために起きることがありますか、などの質問票にも回答を頂いている。
すでに、症例数は30程度になっており、当初の予定通り、「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」を検討する素地が確保できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、撮像した画像を基にして、2D、3Dにて、撮像した参加者の画像と、測定したポリソムノグラフィー(polysomnography: PSG)の睡眠中の諸指標との比較を行い、睡眠時無呼吸患者の2D、3D画像上の特徴を把握していく。また、すでに我々の過去の報告により、従来の閉塞性睡眠時無呼吸症候群(obstructive sleep apnea syndrome: OSAS)の3大要素である肥満、加齢、男性以外に高血圧、糖尿病などの生活習慣病そのものが、OSASの頻度を上昇させているので、参加者のプロフィールを正確に抽出して、睡眠1時間あたりの無呼吸低呼吸数(無呼吸低呼吸指数、apnea hypopnea index: AHI)の予測式を構築していく。また、PSGを施行した参加者の一部は、OSAS検出するための簡易モニターを行っているので、簡易モニターによる測定1時間あたりの異常呼吸イベント数(respiratory event index:REI)と予測式との比較も行う。既報により、OSASの顔面像の特徴的な部分についての報告は見られるので、本研究施行中に２D画像より、その特徴的な部分をAI利用も含めて、自動的に顔認識する方法を開発することに努力する。本研究の申請時に計画したように、参加者の最初の40名程度で、AHIを推測する予想式を作成して、次の参加者で予測の検定を行っていく。そして、本研究の成果である予測式が簡易モニターによるREIと同程度であるか否かの検定を行う予定である。
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