2020 Fiscal Year Annual Research Report
Developping prediction system of choking for better care prevention
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18H03070
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
山村 健介 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90272822)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
定方 美恵子 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00179532)
白石 葉子 常葉大学, 健康科学部, 教授 (10305500)
江川 広子 明倫短期大学, 歯科衛生士学科, 教授 (10310492)
内山 美枝子 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10444184)
小野 高裕 新潟大学, 医歯学系, 教授 (30204241)
黒瀬 雅之 岩手医科大学, 歯学部, 准教授 (40397162)
岡本 圭一郎 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (50382338)
佐藤 大祐 新潟大学, 研究推進機構, 助教 (70778703)
佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119)
長谷川 真奈 新潟大学, 医歯学系, 特任助教 (90779620)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 嚥下 / むせ / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々の目的は在宅療養者において嚥下時の「むせ」を予測し、「むせ」が生じる前に外部刺激を加えることで円滑な嚥下遂行させるシステム開発のための基本データを得ることである。2020年度までの研究で、我々が構築した筋電図を用いた機械学習用プラットフォームの正答率は80％程度で、実用化のためにさらなる正答率の向上が必要と考えられた。そのため、喉頭周囲に三軸圧センサを配置して嚥下時喉頭挙上を検出し、この信号を入力信号として用いることで学習精度の向上を試みた。当初、センサには小型の多軸圧センサを用いた。このセンサを甲状軟骨上皮膚にネックベルトを用いて固定し、嚥下時の甲状軟骨の動きを圧変化の形で記録した。その結果、随意的な嚥下時には、甲状軟骨の動きを三方向の圧変化として記録することが出来た。しかし、センサの設置位置が嚥下運動により移動しやすく、安定した記録が困難であることも明らかとなった。安定した記録を行うために、ネックバンドの結束強度を高め、被験者の負担が大きくなったため、センサの再選定を行うこととなった。新たに採用したのは、ポンジ状の柔軟な触圧センサであった。このセンサは、スポンジ表面に複数の素子が配置し、動きをスポンジ表面の変位量として検出できるものである。嚥下運動時に位置ズレが生じても甲状軟骨をスポンジが覆っていれば動きの検出が可能である点も優れていた。このスポンジセンサを甲状軟骨相当部皮膚に設置することで甲状軟骨の動きの検出を試みた。スポンジセンサ固定のために、被験者にカスタマイズしたネックベルトも作成した。これにより、被験者の負担なくスポンジセンサを固定することが可能となった。スポンジセンサを用いて嚥下に関連した種々の運動を記録したところ、唾液嚥下（空嚥下）、10cc の水嚥下、むせ、咳の4種類の運動については明確に区別ができる甲状軟骨の動きを検出できることが明らかになった。
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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
コロナ禍の中、多くの健常ボランティアを対象とした負荷嚥下モデルを用いた実験は断念せざるを得なかったが、これまでに構築した多層ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークの二つを組み合わせた機械学習用プラットフォームの学習精度向上のため手法に前年度までに開発した筋電図に連続ウェーブレット変換を施した2次元データ（スカログラム）に、甲状軟骨の動きを検出するシステムを加えることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
ひきつづき健常ボランティアを対象に、これまで行ってきた負荷嚥下モデルを用いた生体データをもとにした機械学習用プラットフォームの構築と検証を行う。本年度は前年度開発したスポンジセンサを甲状軟骨相当部皮膚に設置することで 甲状軟骨の動きを複数の計測点から検出し、より詳細かつ信号処理による可視化が可能な生体データを得る。可視化された画像データはより高精度の機械学習が可能であり、本年度はこのデータを用いて機械学習プラットフォームのブラッシュアップを行い、当初の目的である「むせ」を予測するアプリケーションの開発につなげる。
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