エコーを用いた大腸内部の定量的評価による便秘時のアセスメント方法とケア基準の開発

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K15894
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: 四谷 淳子 福井大学, 学術研究院医学系部門, 教授 (10507370)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田邉 将之 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (00613374) ; 瀧井 道明 大阪医科大学, 医学部, 教授 (40319538) ; 原 明子 大阪医科大学, 看護学部, 助教 (70585489) [Withdrawn]
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 超音波画像 / 高齢者 / 便秘

Outline of Annual Research Achievements

下行結腸からS字状結腸、直腸でのエコー画像を継続して取得した。それぞれの画像かROI画像から特徴量を抽出しクラス分類を行う、機械学習を繰り返し実施し。画像を3群（ガス像、軟便像、硬便像）に分類し、定量定期評価値を算出した。
腹部の触診にてハードとソフトに判断したもの、ブリストルースケール評価と分類画像との整合性をみるために、消化器内科専門医、超音波専門医、画像診断の専門家、超音波装置使用経験のある看護師にて評価した。さらに、画像をみて3つの分類に全員が一致率を検証した。
一致率も高く、定量的評価による分類の精度もほぼ十分なところまで検証できている。
ケアアルゴリズムへ結び付けるには、さらにｎ数を増やし一致率および妥当性の検証を継続し、本研究での評価方法の信頼性を高めていく予定である。
また、プレとして定量的評価をもとにケアの実施、排泄物の観察も臨床にて調査をすすめていく予定である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

計画とおり順調に経過している。アセスメント基準を確立するには、さらに多くの画像を取得し分析方法の信頼性を高める必要があり、残りの年度でその実現可能性は高い。

Strategy for Future Research Activity

画像データをさらいに追加し、分類方法の信頼性を高める。
従来の看護におけるアセスメントと結果との妥当性を検証し、ケアアルゴリズムを作成する予定である。

Causes of Carryover

最終年度のため研究成果として学会発表を予定していること。また、アルゴリズム作成において臨床での調査に備品や交通費、謝金が発生するため。