2017 Fiscal Year Research-status Report
モデルベースによる簡易計測手法を用いた高信頼な日常身体機能評価システムの構築
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17K00230
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
杉本 千佳 横浜国立大学, 未来情報通信医療社会基盤センター, 特任教員(准教授) (40447347)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 咀嚼嚥下 / 評価モデル / 呼吸 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
咀嚼嚥下能力の低下による健康影響が懸念される中、咀嚼習慣や嚥下機能を改善するために、簡易なシステムで日常的にこれらの機能や状態を認識・評価することが必要と考えられる。そこで、RGB-Dカメラを用いて取得する顔の特徴点3次元座標をもとに咀嚼運動を検出し、咀嚼運動経路の特徴量から摂食食品の硬さや大きさを推定して、その性状に応じた適切な咀嚼回数の算出と咀嚼運動の判定により、適切な咀嚼指導を行う手法を検討した。本研究の提案手法により、咀嚼回数のカウントが高精度に可能であること、食品の硬さおよび大きさの違いによって咀嚼運動経路の特徴に違いが出ることを示し、識別の学習において重要度が高い特徴量や適切なデータの用い方を明らかにした。嚥下機能の評価では、深度情報から喉頭周辺の３D 特徴量を抽出し、個人適合させたモデルを導出する手法を検証した。低分解能のデータを補正するため、画像処理において用いられるノイズキャンセルや剛体レジストレーション、最適化手法を用いて高精度化を図った。
また、同装置を用いて胸腹部呼吸パターンを高精度に評価する手法を提案した。深度情報から胸腹部の体積変化を測定することで呼吸を検出できるが、肺疾患COPDの呼吸訓練で用いられる腹式呼吸グレイド評価や胸式・腹式呼吸の高精度評価には、横隔膜の動きを検出することが必要である。本手法では、横隔膜モデルで基準となっている肋骨弓により胸部と腹部の境界を設定し胸部・腹部の体積を算出、呼吸波形を解析してKonno-Mead Diagram における特徴量を抽出し、SVM を用いて腹式呼吸度を推定する。グレイド評価法と比較した結果、十分な精度で腹式呼吸度を評価できることを示した。
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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
当初の計画に基づき、摂食咀嚼嚥下機能および呼吸機能を簡易計測デバイスにより高精度に評価する手法を検討した。咀嚼、嚥下、および胸腹式呼吸の計測実験をし、測定データの解析、処理手法の比較検証、最適なモデル導入のための評価を行った。複数のモデルや手法について、認識精度やリアルタイム性、データ取得の簡易性、信号処理負荷等の基準をもとに評価し、従来手法と比較して各機能を精度良く評価できる手法を示した。よって、計画通り順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度の研究成果に基づき、摂食時の咀嚼機能評価アルゴリズムと嚥下機能評価アルゴリズムを作成する。アルゴリズムの作成にあたっては、データ処理手法の工夫やモデルの改良を重ね、精度の更なる向上を図る。咀嚼評価では、摂食対象の認識できる性状がまだ限定的なため、他の特徴量を取り入れることで認識精度を向上させるとともに、咀嚼運動経路以外の特徴に着目することにより、咀嚼における他の特性の評価も試みる。また、年齢や性別、機能状態に関し計測対象を広げたときの問題点を抽出し、アルゴリズムの改良を行う。人を対象としており個体差が大きいと考えられるため、検証の対象をよく考慮し、医療従事者とのディスカッションを十分行うこととする。また、機能評価のより良い指標についてもさらに検討する。作成したアルゴリズムをもとに、身体機能を評価しフィードバックするシステムを開発する。
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| Causes of Carryover |
予備計測実験の結果に基づく評価モデルおよび構築するシステムの検討において、採用するモデルによって必要な計測データの仕様と処理に最適なソフトウェアが異なることが明らかになったため、モデルおよびシステムにより適した機器（ソフトウェアを含む）を選定するため、初年度は、機能は限定され十分ではないものの既存の機器とフリーのソフトウェア、ライブラリを用いて対応することとした。高信頼化のためには、十分な精度と処理能力を持つ機器等が必要なため、上記の仕様や必要性能を明確にした後、モデルに合わせ、より高性能で高精度に計測が可能な機器と、最適な３次元での処理が可能なソフトウェアを次年度に購入する。
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