2017 Fiscal Year Research-status Report
救急医療活動支援のための傷病状態判別用光源の開発に関する研究
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16K06607
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
秋月 有紀 富山大学, 人間発達科学部, 教授 (00378928)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 分光特性 / 皮膚色 / ショック状態 / 循環不全 / LED / 色識別 / 色差 / 腎不全 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は傷病状態の判断をし易くする光源の開発および傷病状態皮膚サンプルの作成を目標としている。2年目（H29）は当初、①日本人と皮膚色が異なる人種の循環不全皮膚色サンプルの作成、②傷病状態識別に理想的な分光分布の光源下での視認実験、③日本人と皮膚色が異なる人種の循環不全皮膚色が容易に判別しうる光源の分光分布の特定、の３つのサブテーマ(ST)を予定していた。しかし、ST①③を実施する上で基本となる、日本人と皮膚色が異なる人種の循環不全状態の皮膚色データ収集が、初年度計画していた米国NISTでの測定が出来ず、研究計画の変更を行った。
ST②について、ウレタン製皮膚サンプルを用いた視認実験方法について少人数被験者で定性的に検討した。その結果、初年度作成した皮膚サンプルは人間の皮膚色の分光反射率に近似しているものの、ヘモグロビンの吸収が顕著な500～600nmの波長の再現が十分でなかったため、傷病状態の色差が予想よりも小さくなり、識別しにくいことが分かった。一方、参照標準光と比べて、識別用に分光波形を調整したLED光源の方が識別しやすいことを確認した上で、実験条件の提示方法について検討した。
ST②から派生した研究として、ST④皮膚サンプルの改良を行った。透明な表皮層と人間の皮膚色の分光反射率に近似した真皮層の2層から構成される皮膚サンプルに対して、透明層にネオジムを添加して分光反射率の調整を行った。
ST①に関連する研究として、ST⑤日本人と皮膚色が異なる人種の循環不全皮膚色データを富山大学で実施するにあたり、被験者の収集方法について検討し、当初計画していた被験者数が達成できず定性的な検討に留まることを確認した。
これまでは、循環不全の皮膚色の変化について検討してきたが、新たにST⑥腎不全の皮膚色の収集を行い、血液中の水分量が変化する透析前後で皮膚色が変化することを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
サブテーマST④の皮膚サンプルの改良において、現状の製作過程ではこれ以上人間の皮膚色の分光反射率に近づけることができず、真皮層の分光反射率を顔料の調合からやり直さなければならないことが明らかになった。そこでコンピュータカラーマッチングにより複数の顔料の最適調合比を割り出す方法を新たに検討することとし、使用する顔料と基材を選定した。
光源下で観察する皮膚サンプルが評価に耐えうるものでないと、視認実験をしても意味がない。また、現時点の国内外において人間の皮膚色の分光反射率を再現したものは存在しておらず、ST④そのものが研究課題として意義がある。そこで、交付申請書の研究計画を一部変更することとなった。
一方で、傷病状態の異なる皮膚色（腎不全）のデータを収集することができ（ST⑥)、循環不全だけに留まらない医療視環境に適した光源開発を目指すことが可能となった。
ST⑤を富山大学で実施するにあたり、新たに倫理審査を受けることととなった。また、所属学部には十分な外国人留学生が在籍していないため、学内で広範囲に被験者募集をする方策について検討した。
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| Strategy for Future Research Activity |
ST④皮膚サンプルの改良について、コンピュータカラーマッチングにより顔料調合を行い、数種の試作を経て、日本人の循環不全状態皮膚サンプル完成させる。
ST⑤日本人と皮膚色が異なる人種の循環不全皮膚色データの収集を富山大学で実施し、初年度で活用した解析ツールNIST Color Quality Scale ver 9.0.1 (CQS)を用いて、健康状態の皮膚色と比較して色差が最大となるLED光源の分光分布を抽出する。
ST⑥腎不全患者における透析前後の皮膚色変化のデータに対して、CQSを用いて色差が最大となるLED光源の分光分布を抽出する。
ST④が完成した上で、日本人の循環不全状態を容易に判別しうるLED光源下での視認実験を、富山大学を含む国内施設で実施する。可能であれば、日本人と皮膚色が異なる人種の異なる循環不全皮膚サンプル、および透析前後の皮膚サンプルを作成し、それらの色差が最大となるLED光源下での視認実験を実施する。
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| Remarks |
webページ（１）のNISTのサイトに掲載されているPublicationsの4件目が、本研究の成果論文に該当する。
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