| 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, 特任教授 (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 2024)
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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 / BMI / 年齢 / 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 |
研究計画に基づいて、ポリソムノグラフィー(polysomnography: PSG)予定の 睡眠時無呼吸症候群(sleep apnea syndrome: SAS)疑い患者約80名に対して、iPhone, アンドロイド 、2種類のスマートフォンによる正面像、側面像、開口した口腔内、舌などを撮像した。また、その後、３D映像も撮影した。撮像した２D写真より、過去に報告されたSASの特徴部位を同定し、同定した部位間の距離などを測定し、PSGから得られた睡眠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)の相関などを計測している。また、３D撮像画像についても検討を加えたが、撮像時間に時間を要するので、スクリーニングには実用性が乏しいことが明らかになった。本研究の目的である「2D、3D補完画像に病態資料を加え、SAS患者発見法の新開発」においては画像に身体的特徴、生活習慣病などの有無を評価に加えることが重要であるが、その場合、AHIそのものを予測する式を作り出すのか、あるいは中等度以上（AHI 15以上）を判別する方法を見出すのかは今後の検討課題である。人の健康生活の維持に睡眠障害の克服が重要であると関心が高まっているが、睡眠障害の中で、不眠と共に最も頻度の高いSASの中で、治療対象の中等度以上の患者群の発見の重要性を睡眠学会などでアピールする予定であるが、その基盤となる治療対象SASの判別法となる本研究の重要性を高める方策を検討している。また、SASと全身疾患の関連、男女差の頻度などに付いての報告も行った。
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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
研究計画に沿って、実臨床の現場で、睡眠時無呼吸症候群(sleep apnea syndrome: SAS)疑い患者約80名に対して、iPhone, アンドロイド 、2種類のスマートフォンによる正面像、側面像、開口した口腔内、舌などを撮像した。また、その後、３D映像も撮影した。撮像した２D写真より、過去に報告されたSASの特徴部位を同定し、同定した部位間の距離などを測定し、PSGから得られた睡眠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)の相関などを計測している。また、３D撮像画像についても検討を加えたが、撮像時間に時間を要するので、スクリーニングには実用性が乏しいことが明らかになった。そして、撮像された２D写真より、過去に報告されたSASの特徴部位を同定し、同定した部位間の距離などを測定し、PSGから得られた睡眠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)の相関などを計測している。
また、方法論としてもAHIそのものを予測する式を作り出すのか、あるいは中等度以上（AHI 15以上）を判別する方法を見出すのかの選択も重要であることが本研究の過程で明らかになりつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度となるので、「2D補完画像に生活習慣病、body mass index(BMI)、年齢などを加えたSAS患者発見法の新開発」のため、前2年間で得られた資料、および、過去の「ながはまコホート」の資料も参考にしながら、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、あるいは、AHI 15以上の判別式の完成を目指す。
また、本年度はポリソムノグラフィー(polysomnography: PSG)の前段階として、携帯型の簡易モニターも測定するSAS疑い患者の２D写真を撮像して、今回、開発されたAHI予測式とAHI 15以上の判別式、PSG、簡易モニターの数値を比較検討して、開発されたAHI予測式とAHI 15以上の判別式の有用性を検討する。
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