2017 Fiscal Year Annual Research Report
Monitoring of swallowing function by statistical model and by spatial temporal analysis of swallowing sound
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16K13028
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
西村 雅史 静岡大学, 情報学部, 教授 (60740363)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森野 智子 静岡県立大学短期大学部, その他部局等, 講師 (20582703)
西田 昌史 静岡大学, 情報学部, 准教授 (80361442)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 嚥下音 / 嚥下機能評価 / 嚥下自動検出 / 行動モニタリング / 高齢者支援 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
嚥下機能低下の早期発見は高齢者の健康維持のために大変重要であることが知られている．嚥下障害については主に嚥下造影や内視鏡に基づく診断が行われているが，高価な装置や侵襲性の高い検査が必要である．嚥下機能低下の早期発見という目的のためには，侵襲性が低くかつ簡便で日常的に利用できる嚥下機能情報収集システムが必要だと考えられる．本研究では咽喉マイクを用いて嚥下機能検診を自動化するシステムや，日常生活の中における嚥下関連行動を長時間にわたって自動モニタリングする手法の開発を主に行った．まず，嚥下機能検診の自動化については昨年度問題として残った反復唾液嚥下テスト（RSST）の性能改善に取り組み，病院や職場等で実施された検診の中で得られた多量の嚥下音データを統計モデルの構築に活用することにより，大幅な精度向上を実現した．また，日常生活の中の嚥下関連行動としては咀嚼，嚥下の自動検出・分析を試み，咽喉マイクと集音マイクの双方から得られる時系列情報を再帰型ネットワーク（RNN）で統合することにより，複数の高齢者が話をしながら食事をしているような複雑な場面においても，安定した検出性能が得られることを確認した．そして，さらなる嚥下検出性能改善を目的として複数の咽喉マイク入力とその相互相関を特徴量とする嚥下識別方法を考案し，その有効性を示した．
一方，連携病院では昨年に引き続き咽喉マイクを装着した状態で嚥下造影検査を実施し，X線画像に基づく誤嚥診断が付与された嚥下音データの収集を行った．この結果，音の産生部位と観察された嚥下音の関係について，X線画像データを利用した詳細な分析が可能になり，嚥下障害を持つ患者の一部では嚥下音の第３音が消失するという現象を確認することができた．今後は同様の現象を多く発見できるように分析を進めるとともに，自動検出機能の開発を図りたいと考えている．
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Research Products
(14 results)
