Self-care for tongue coating by smartphones with deep learning : Estimating halitosis and oral microbial count

• Project/Area Number: 24K13041
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57050:Prosthodontics-related
• Research Institution: Niigata University
• Principal Investigator: 大川 純平 新潟大学, 医歯学系, 助教 (10846041)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 堀 一浩 新潟大学, 医歯学系, 教授 (70379080) ; 東森 充 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (30346522)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 舌苔 / 口臭 / セルフケア / スマートフォン / 深層学習

Outline of Research at the Start

舌苔は、口腔内微生物や食物残渣の付着により生じ、誤嚥性肺炎や口臭の悪化を引き起こす。しかしながら、高齢者の舌ブラシの使用率は低く、その多くが舌の衛生状態が不良であると報告され、「高齢者自身が舌苔を判断し除去するセルフケア」は困難なのが現状である。研究代表者は、深層学習による画像認識技術に着目し、写真から舌の自動検出と舌苔付着度を評価する深層学習モデルの開発に成功した。そこで本研究では、深層学習モデルをスマートフォンに実装し、舌苔や口臭、舌表面の微生物数を簡便かつ詳細に評価することで、高齢者におけるセルフケアへの活用の検討を行う。