2021 Fiscal Year Annual Research Report
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19K10424
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
玉田 泰嗣 長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (50633145)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 摂食嚥下リハビリテーション / 嚥下モニター / モニタリング / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
摂食嚥下障害がある場合は、一口量の制限、複数回嚥下および頸部回旋などの代償法を用いて摂食することが多い。一方で、脳梗塞後の麻痺や認知期の障害により指示通り摂食することができず、摂食時のモニタリングや介助が必要な場合が多い。しかし、マンパワーの不足、介助者の知識・技術不足などを理由に摂食時の正確なモニタリングや介助が行われない場合があり大きな問題点となっている。本研究では、健常者および摂食嚥下障害をもつ患者の頸部に装着した喉頭マイクおよび筋電計より採得した嚥下音・呼吸音・筋電図のデータをデジタル処理した。健常者では、間接訓練効果および嚥下時の疲労を定量化し、実際の訓練効果および食事時における疲労の指標となる基盤をつくった。嚥下障害をもつ患者に対しては、嚥下造影検査時に喉頭マイクと筋電計を装着した。次に、採得したデータと嚥下造影検査の所見との紐づけを行った。採得したデータの信号パターン、周波数解析結果および紐づけした嚥下時のイベントを用いて人工知能による学習を行った。１回嚥下量、固形物と飲み物、水とトロミ付き水分等を高確率で判別可能となった。また、嚥下音・呼吸音の分析に特化した人工知能プログラミングの開発を進め、学会シンポジウム等で発表した。義歯を装着している高齢者に対して、義歯有り無しの条件でデータを採得し解析を行ったところ、想定通り周波数などにも違いがみられたが、嚥下を指示してから嚥下開始までの時間にも違いがみられるなど想定外の知見を得ることができた。また、義歯の有無および部分床義歯装着者と全部床義歯装着者間でも嚥下パターンに違いがみられた。
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