Project/Area Number |
23K21568
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Project/Area Number (Other) |
21H03269 (2021-2023)
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund (2024) Single-year Grants (2021-2023) |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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Research Institution | Nagano College of Nursing |
Principal Investigator |
喬 炎 長野県看護大学, 看護学部, 教授 (70256931)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
魯 健 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (50547479)
上條 明生 長野県看護大学, 看護学部, 助教 (50895547)
北山 秋雄 長野県看護大学, 看護学部, 名誉教授 (70214822)
柄澤 邦江 長野県看護大学, 看護学部, 准教授 (80531748)
張 嵐 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (80760438)
近藤 恵子 長野県看護大学, 看護学部, 講師 (80773259)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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Keywords | 褥瘡 / 早期診断 / 在宅・遠隔ケア / 診断機器開発 / 人工知能 / AI / 褥瘡の早期診断 / デバイス開発 / センサー技術 / AI技術 |
Outline of Research at the Start |
褥瘡は難治性の皮膚傷害で、特に在宅において増加し、いかに在宅でも早期発見して早期治療につながるかが喫緊の課題である。本研究は先ず、早期褥瘡の病理機序の解明を行い、多循環障害の病態を突き止めた。同時にハンディタイプの簡易な早期褥瘡の診断機器の開発を進んで、無線通信手段や人工知能技術を活用して、在宅でも早期褥瘡の迅速、適確な診断システムの開発を4年間の計画で進行しているところである。
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Outline of Annual Research Achievements |
褥瘡は難治性の皮膚傷害で、特に在宅において増加し、いかに在宅でも早期発見して早期治療につながるかが喫緊の課題である。本研究はハンディタイプの簡易な早期褥瘡の診断機器の開発を目指す。同時に無線通信手段やAI技術を活用して、在宅でも早期褥瘡の迅速、適確な診断システムの開発を4年間の計画で実施する予定である。 初年度(令和3年度)において、試験用単体機からプロトタイプ機に改良され、機械構造と電子回路などのハードウェアを開発し、圧力の自動調節と圧力分解能、光強度の16段階調節、白色とUV光源照射の画像を別々にリアルタイムでの撮影し、画素数は500万以上、画像撮影と保存は5秒以内完成までに機能を改善した。 これらの結果に基づいて、今年度(令和4年度)の実証用プロトタイプ機のハードウェアの最適化設計を行い、臨床試験用のハンドヘルドStand-alone装置の設計と開発を進んでいる。機器の開発に必要な圧力条件についての研究も完成し、その主な内容をまとめた論文も発表した。また、褥瘡動物モデルを用いて、われわれの考案した紫外線診断法のほか、Capillary refilling time test(CRTT)の活用も早期褥瘡の虚血が診断に意義高いこと(論文発表済み)と、虚血と出血の多循環障害に対する総合解析は早期褥瘡の正診率を突き止め、論文投稿の準備をしている。 これらの成果を画像解析ソフトと人工知能(AI)自動診断技術の開発(他施設と他社との共同研究)を行い、早期褥瘡の特徴をUV画像とCRTTの結果から抽出するようにプロトタイプ機のハードとソフトの両方から工夫していた。同時にAI技術による自動診断の検証も進んでいる。AIの自動解析の研究の一部は論文として発表した。
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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
計画通リに研究を進んでいます。
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Strategy for Future Research Activity |
プロトタイプ機を多循環障害の総合解析できる、これからの臨床診断に実用可能の精度までのソフト設計の改善 とAIの自動診断を実現できるように共同研究者や専門業者と共同で開発する。また、多循環障害に対する総合解析ができる情報をサーバーに保存して、遠隔診断に用いる方法を検討する。
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