2022 Fiscal Year Annual Research Report
肺炎早期発見のための肺音解析技術の確立と在宅使用可能な聴診支援システムの開発
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19K04257
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
江 鐘偉 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (60225357)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森崎 哲也 宇部工業高等専門学校, 機械工学科, 教授 (30425392)
浅見 麻紀 山口大学, 医学部附属病院, 講師 (60808187)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 肺雑音解析 / 肺音の可視化 / クラックルの抽出 / 間質性肺炎の判別 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、肺炎の重症化を予防するために、医師のいない家庭や施設で肺音を聴診し、肺炎の兆候をいち早く発見することに着目して、①肺炎の特徴クラックルを検出するため肺音解析技術ならびにクラックル可視化方法を確立すること、②医師のいない一般家庭や施設でも使用可能な呼吸音を聴取する聴診支援システムを開発することを目指している。
新型コロナ感染拡大の影響により、肺炎患者の臨床データの収集が予定通りに進められていなかったため、1年間を延長して、山口大学附属病院にて、間質性肺炎で入院した患者の同意を得たうえ、合計56例の聴診データを聴取した。収集された肺音のデータに対して、スペクトル推定局所化アルゴリズムを導入し、クラックルの特徴に合わせて適切な周波数分解能と時間分解能を調整できる解析プログラムを開発した。本プログラムを利用することでクラックルを精度よく検出することに成功した。また、算出されたクラックルにおける高調音成分と低聴音成分の重みから、コースクラックルかファインクラックルかを判別できる。
また、症例をCT画像ならびに医師の診断により主に２つのクループ、①炎症＋線維化（炎症優位）、②線維化メインまたは線維化優位に分類し、聴音データの可視化を試みた。炎症がメインまたは炎症優位の場合、低聴音成分が高めになり、吸気初めと吸気の終末に周波数帯域の広いクラックルが現れる。線維化がメインまたは優位の場合、吸気中全体的に高調音成分の高めのクラックルが現れることが分かった。本研究で開発した解析技術を用いることで、聴音データから間質性肺炎における炎症性変化または線維化所見をある程度判断可能となり、初期治療に有用と考えられる。
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Research Products
(4 results)
