人工知能による機械学習を応用した咀嚼・嚥下運動の医療画像診断支援システムの開発

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K19091
• Research Institution: Okayama University
• Principal Investigator: 逢坂 卓 岡山大学, 大学病院, 医員 (70823954)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 咀嚼障害 / 人工知能 / 嚥下障害 / 咀嚼運動

Outline of Annual Research Achievements

摂食時に撮影した動画から咀嚼・嚥下運動の評価を行うために，2019年度は動画からの運動データ収集方法および解析方法の検証を行った．動画から口腔および喉頭周囲筋の動きやその速度等を評価するためのマーカーとなるポイントを複数パターン設定した．そして健常者にて，マーカーから収集される運動データの精度分析を行い，最適なマーカー設定位置を決定した．そして，これらのマーカー設定位置を基準とした撮影用アプリケーションの開発に着手した．
また，診療録調査から抽出するデータ（全身疾患，身体機能，認知機能，歯式等の口腔データ），口腔機能検査（臼歯部移送試験，舌圧測定，オーラルディアドコキネシス等），運動障害性咀嚼障害の診断結果等の情報を収集するための調査票の作成を行った．
また，より多くの患者データを収集するため，多施設共同研究とすることを計画し，1施設の協力が実現し，研究計画について倫理委員会への申請を行った．今後は，まず両側第二小臼歯部まで連続した咬合支持を有する患者のうち経口摂取が可能な者50名を対象とし，開発した撮影用アプリケーションを利用し，摂食時の動画撮影を行う．そして，臨床データおよび口腔機能検査結果から教師データを作成し，人工知能に学習させる．そして，口腔機能検査結果等に基づく専門医の運動障害性咀嚼障害診断結果と，人工知能学習による動画からの診断結果の感度・特異度を算出し，人工知能診断プログラムの検証を開始していく予定である．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

静止画ではなく動画による人工知能学習は前例が少なく，咀嚼・嚥下機能の専門家，動画解析プログラムの専門家や人工知能学習プログラムの専門家等，複数の専門家との情報交換を行いながら，動画解析の精度の向上を目的に，慎重に準備を進めている．患者データの収集や若干遅れているものの，倫理委員会への申請を行い，承認を待っている状況であり，概ね順調に進展している．

Strategy for Future Research Activity

１．倫理委員会の承認を得た後，専用の動画データ収集用アプリケーションを用いて，研究協力の同意が得られた患者の動画データおよび臨床審査データの収集を行う．
２．撮影した動画データ及び診断結果を人工知能に学習させ，診断アルゴリズムの作成を行う．そして，専門医の診断結果（ゴールドスタンダード）とAIの診断結果の診断精度を確認・比較しながら，診断アルゴリズムのブラッシュアップを行う．
３．得られた研究結果を学会および論文で発表する予定である．

Causes of Carryover

動画解析の精度検証に予定より期間を要したため，臨床診査データの取得に必要な物品等の経費を次年度に使用することとなった．
今後，研究協力の同意が得られた患者の動画データおよび臨床診査データの収集を行うに当たり，検査に必要な物品等に経費を使用する．