2021 Fiscal Year Research-status Report
A Novel Respiratory Function Evaluation Method via Cough Sounds
| Project/Area Number |
19K06878
|
|---|
| Research Institution | Hiroshima Cosmopolitan University |
|---|
Principal Investigator |
馬屋原 康高 広島都市学園大学, 健康科学部, 准教授(移行) (60746395)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
曽 智 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (80724351)
関川 清一 広島大学, 医系科学研究科(保), 准教授 (30363055)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 咳嗽 / 咳嗽音 / 呼吸機能 / 肺活量 / 機械学習 / Neural Networks |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、咳嗽音を用いた新しい呼吸機能評価方法の確立である。
令和2年度は、若年健常者およびデーサービスに通う歩行可能な高齢者の56例を対象に咳嗽音および呼吸機能データを収集し、咳嗽音や身体組成（身長、体重、年齢、BMI）を用いた肺活量（VC）予測を試みた。本研究ではVCの予推定に、機械学習手法であるNeural network（NN）の多層ノード関数を持つ多層パーセプトロン（MLP）を採用し、NNのInput layerには、咳嗽音より予測した咳嗽力（CPS）（科研費 課題番号：16K16475）、身長と年齢から算出したVCの基準値を用いることで、より精度の高い被験者個々のVCが予測可能であることが明らかとなった。この成果を基に、特許申請や海外科学雑誌への投稿を準備している。
令和3年度は新型コロナウィルス感染症の蔓延により測定の遅延が生じた。そこで、測定済みのデータを基にVCの推定精度向上を試みた。また、VC推定値を用いて拘束性換気障害を予測するシステムの構築を追加で進めている。されに、呼吸機能推定システムを用いたスマートフォンアプリを作成し実用化を目指す。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルス感染症の蔓延により、疾患患者および25歳から60歳のデータ測定が遅れているが、若年者および高齢者のデータはおおむね目標値まで収集できている。測定済みデータを用いてVC推定値を算出し、拘束性換気障害を予測するシステムの構築を進めている。さらに、呼吸機能推定システムを用いたスマートフォンアプリを作成中である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本システムを組み込んだ携帯端末用のアプリケーションを完成させる。また、既に予備実験として神経筋疾患で拘束性換気障害を呈する患者3名を対象に咳嗽音の計測および推定VC値を算出し継続的な呼吸機能評価を実施中である。さらに今後は、高齢者、COPD、脳血管疾患においてもそれぞれ55名測定し疾患特性を検証する。さらに、集積した測定データを用いて予測精度の向上やROC曲線を用いて誤嚥性肺炎等のカットオフ値を作成する。また、この成果を海外科学雑誌に投稿を予定している。
|
| Causes of Carryover |
新型コロナウィルス感染症の蔓延により、疾患患者および25歳から60歳のデータ測定が遅れていることから、サンプル数が不十分でり、呼吸機能推定システムの推定精度は改善の余地がある状況である。その影響にてアプリ開発、論文作成が遅延した。
次年度の予算は、アプリ開発費、論文投稿料、英文校正量、被験者謝礼として使用する。
|
