エコーを用いた褥瘡の肉芽組織の客観的評価方法の確立と自動判別システムの構築

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K10765
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: 四谷 淳子 福井大学, 学術研究院医学系部門, 教授 (10507370)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田邉 将之 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (00613374)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 褥瘡 / エコー / 肉芽組織 / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、褥瘡エコー画像の特徴量を抽出して定量的評価を検討することである。しかし、今年度は、新型コロナの影響により褥瘡保有者のデータ収集が限定され、十分な画像の数を取得することができなかった。昨年度、過去の褥瘡保有者のエコー画像を用いて、機械学習による画像解析方法についての検討を行った方法と同様に、限られた画像で健常皮膚と褥瘡部との境界となる部位をハイライトし、褥瘡タイプ別に分類した。特にステージ１、ステージ２褥瘡を進行する前段階を特徴として捉えることとした。しかし、既存のデータでは1回1回の静止画であることから、経時的な変化や健常部位から創部との境界部の変化を捉えるには限界がある。褥瘡部のエコー画像を動画に撮影にて、健常皮膚から創部、創部から健常皮膚へとプローブをゆっくり動かしながら描出していく。描出された健常皮膚画像をリファレンスして学習し、創部部における画像の変化を数値化することが出来る可能性を導き出した。次年度は動画による画像データを取得して、エコー創部の状態の数値化を目指す。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

新型コロナの影響により、褥瘡保有者のエコー画像データの取得ができない。現在は、少数の対象者から得た動画画像を数回撮影したデータを活用し解析している。

Strategy for Future Research Activity

褥瘡保有する方を対象にエコー画像（動画にて）取得し、褥瘡状態別に数値化することを目指す。またエコー画像だけでなく、単振動子を用いて得られた複数のエコー信号からも肉芽組織の不良または良性であるかの判別方法を検証する。これにより、エコーに不慣れな人でも簡易的に褥瘡部の評価が可能となるよう検証をすすめる。

Causes of Carryover

本年度は新型コロナの影響により褥瘡保有者のエコー画像を取得できず、補助者の謝金などで残金がある。次年度はデータ収集を予定とおり実施するため、次年
度の補助者への謝金等で使用する予定である。