2022 Fiscal Year Research-status Report
人工知能による深層学習を応用した運動障害性咀嚼障害の多軸診断支援システムの開発
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20K10071
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
大野 彩 (木村彩) 岡山大学, 大学病院, 講師 (20584626)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
窪木 拓男 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (00225195)
森田 瑞樹 岡山大学, ヘルスシステム統合科学研究科, 教授 (00519316)
菊谷 武 日本歯科大学, 生命歯学部, 教授 (20214744)
百田 龍輔 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (80263557)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 咀嚼機能 / 摂食嚥下障害 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、①咀嚼運動をセンサー付きカメラで撮影した画像から評価できる「運動性咀嚼機能評価プロトコール」を開発し、信頼性・妥当性を確認すること、②開発した「運動性咀嚼機能評価プロトコール」を用いて、咀嚼障害患者および正常咀嚼者の撮影および診断を行い、教師データを収集すること、そして、③教師データを人工知能学習に供し、人工知能による運動障害性咀嚼障害診断システムを開発することを目的としている。
今年度は、引き続き撮影した画像から運動データの精度検証を行った。また、家族や介護者が在宅や施設で撮影したデータを学習に用いることが可能となるよう、新たな機能を実装し、撮影用アプリケーションの改修を行った。さらに、外来に通院可能な健常・フレイル高齢者を対象とし、咀嚼機能や摂食可能食品に関連するリスク因子を明らかにするための横断調査を実施した。対象は１１５名で、身長、体重、体組成データ、全身疾患、身体機能、認知機能、栄養状態、食形態、摂取食品、摂取カロリー、義歯の使用状況、咀嚼機能検査、舌圧測定、生活環境、家族構成、食事時間等のデータ収集を行った。その結果、同定された有意なリスク因子と撮影画像を組み合わせた教師データを収集するためのアプリケーションユーザーインターフェースを作成した。また、データ収集用サーバーと学習用サーバーの構築を行った。全ての調査は倫理委員会の承認および対象者の同意を得て実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
画像から咀嚼運動データを測定するアプリケーションを構築し、健常者での撮影や撮影結果を用いたアプリケーションの最適化を計画どおり進めている。要介護高齢者でのデータ収集については、新型コロナウイルス感染症の影響による高齢者施設等への立ち入り制限等によりやや遅れているが、アプリケーションと学習用サーバーの構築は完了しており、制限解除後はただちに調査を実施できる準備は整っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルス感染症の制限解除後、ただちに教師データ収集を加速する予定である。データ収集用のアプリケーション、データサーバー、倫理委員会承認等の準備は整っているため、ただちにデータ収集が可能である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症の影響により、要介護高齢者における研究データ収集が十分に行えず、計画していた検査用消耗品や検査機器の購入を延期し次年度使用額が生じた。今後は新型コロナウイルス感染症の制限解除後に、新たに構築したプログラムを用いてデータ収集を行う。それに向け、必要な機器等を購入し予算を使用する計画である。
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