2018 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習を用いた嚥下造影検査診断補助システムの開発
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18H03017
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| Research Institution | The Nippon Dental University |
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Principal Investigator |
菊谷 武 日本歯科大学, 生命歯学部, 教授 (20214744)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川口 孝泰 東京情報大学, 看護学部, 教授 (40214613)
井出 吉昭 日本歯科大学, 生命歯学部, 講師 (70409225)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 嚥下造影検査 / 誤嚥 / 嚥下障害 / 人工知能 / 特徴量 / 画像解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究においては、画像解析技術を用いて、嚥下造影検査より抽出される口腔、咽頭、食道などの各器官の位置や運動、咀嚼や嚥下に伴う食物の流入距離、時間、方向などのデータを数値化し、得られたデータを解析し、人工知能（ＡＩ）を用いて繰り返し機械学習を行うことにより、誤嚥の臨床指標を推測するアルゴリズムを検討することを目的としている。
本年度は、上記データ取得のために、嚥下造影撮影機器と市販の画像解析ソフトの連携にて検討を行った。いくつかのソフトが本研究の目的に合致できることを確認し、実際に患者のデータを採得し解析を進めた。これまで、約200名の患者のデータの取得を行い、データの解析を進めている。
誤嚥を示した者と示さなかったものの間で嚥下造影検査検査結果の際を検討した。検査項目は、下記とした。舌骨体前下点変位量（舌骨変位量）（前方、上方）および甲状軟骨前上端点変位量（甲状軟骨変位量）（前方、上方）。その結果、嚥下開始時の甲状軟骨の位置が下方に位置している患者に誤嚥を認めた。甲状軟骨の前方変位量が少ない患者に誤嚥を認めた。今後、様々な計測値を検討することにより、誤嚥や咽頭残留といった事象と関連付けられる特徴量と明らかにしていく。
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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
当院に通院する嚥下障害患者は多く、それら患者に対する嚥下造影検査の画像をPCに取り込み、解析を進めている。人的負担の大きい作業であるが、解析をスピードアップするために、自動化の試みを始めている。おおむね良好に進行している。
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| Strategy for Future Research Activity |
画像診断にかかる時間が長時間であり、より効率よく解析できるように自動化を図れないか検討する。今後、誤嚥症例をより多く集めることにより、解析を進めていく。
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