2021 Fiscal Year Research-status Report
Development of mattress hardness and learning model effective for pressure ulcer prevention in prone position surgery using stress analysis
| Project/Area Number |
21K17361
|
|---|
| Research Institution | Fukui Prefectural University |
|---|
Principal Investigator |
熊谷 あゆ美 福井県立大学, 看護福祉学部, 准教授 (30843916)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 褥瘡予防 / マットレス / 硬さ / 応力解析 / 学習モデル |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
手術室における体位別褥瘡発生率は、腹臥位が一番高い。そのため、腹臥位手術の褥瘡予防に有効なマットレスを検討する必要がある。褥瘡は骨突出部の皮膚軟部組織に高い外力が加わり、皮膚軟部組織は変形して発生する。自身の臨床研究をもとに、マットレスの硬さに着目した。本研究では、硬さの異なるマットレス上に腹臥位となり、外力が加わった皮膚軟部組織の変形の違いを、有限要素モデルによる応力解析を用いて解明する。そして、体型別に皮膚軟部組織の応力、ひずみ、変位が小さい褥瘡予防に有効なマットレスの硬さを明らかにする。さらに、応力解析データを構築し、患者個々の体型に応じたマットレスの硬さを提案するための機械学習モデルを開発する。
具体的には、褥瘡予防に有効なマットレスの硬さを明らかにするために、硬さの異なるマットレス上に腹臥位となった腸骨部の有限要素モデルを低体重、普通体重、過体重の体型別に作成する。これらのモデルによる応力解析で得られた皮膚軟部組織の応力、ひずみ、変位の違いをもとに、体型別に応力やひずみ、変位が小さいマットレスの硬さを明らかにする。さらに、この応力解析で得られた皮膚軟部組織の応力、ひずみ、変位のデータを蓄積し、患者個々の体型に応じたマットレスの硬さを提案するための機械学習モデルを開発する。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
有限要素モデルによる解析データの妥当性を検証するため、これまで収集した腸骨部の体圧分布データを使用する。そのため、はじめにこの体圧分布データをマットレスの硬さ別、体型別にデータの処理と分析を行った。これらが予想以上に時間を要し、研究の進捗が当初の予定よりも遅れている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
体圧分布データから得られるマットレスの硬さ別、体型別の皮膚軟部組織に加わる外力をもとに、妥当性が高い腹臥位の腸骨部の有限要素モデルの作成を進める。
|
| Causes of Carryover |
はじめに、有限要素モデルによる解析データの妥当性を検証するため、これまで収集した腸骨部の体圧分布データの処理と分析を行った。これらが予想以上に時間を要し、研究の進捗が当初の予定よりも遅れたことから、次年度使用額が生じた。
次年度は有限要素解析ソフトウエアや機械学習ソフトウエア等を順次購入し、研究を進めていく。
|
