2021 Fiscal Year Research-status Report
ホワイトボックス型AIによる睡眠データからの不顕性誤嚥群検出とそのメカニズム解明
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21K19621
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
玉田 泰嗣 長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (50633145)
土井 めぐみ 長崎大学, 病院(医学系), 技術職員 (50899044)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2023-03-31
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| Keywords | 嚥下障害 / 不顕性誤嚥 / マルチモーダル生体信号計測 / AI / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，医療従事者や介護者であってもその兆候や変化を捉えることの難しい不顕性誤嚥を，睡眠時マルチモーダル生体信号と覚醒時基礎データから判別しうるAI手法の開発に挑戦している．本年度は，自宅等での普段通りの睡眠データを簡便に計測できるよう，小型・軽量，かつ，持ち運び容易な生体信号計測システムの試作を行った．本システムは，Bluetooth通信対応の生体信号計測モジュールをベースに開発を進め，嚥下検出用の小型マイクロフォンと筋電センサ，呼吸検出用の呼気センサ，体動検出用の慣性センサ，睡眠検出用の脳波センサ，その他のバイタルデータ計測用の血圧センサとSpO2センサなどを接続することで，様々な情報を同期計測可能なマルチモーダル生体信号計測システムを実現した．また，プログラミング言語には，数値計算ソフトMATLABを用い，信号計測から結果表示までの一連の処理を行えるソフトウェアの基礎部分を作成した．
また，AI解析の第一歩として，嚥下障害者の覚醒時嚥下データを解析対象とした．嚥下条件は，硫酸バリウムを加えた水1，3，6 mlとした．AI解析には，時系列データ処理に適したLSTM（Long Short Term Memory）を選択した．その結果，どの一回嚥下量においても，嚥下開始から終了までの一連の前頸部表面筋電位信号から，舌による食塊の咽頭への送り込みや，嚥下反射における舌骨挙上，気道閉鎖等の各イベントを検出でき，嚥下諸器官の運動状態等を分類できることを明らかにした．今後は，この知見をもとに，睡眠時の嚥下解析に展開する予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルスの影響により，一部のセンサが購入困難となり，計測システムの構築に時間を要した．また，感染予防の観点から，高齢者を対象とした睡眠データ収集を十分に実施することができず，その点で遅れが生じた．
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度に試作したマルチモーダル生体信号計測システムの精度を検証し，研究分担者や協力者向けに複数台のシステム製作を行う．そして，本研究への参加の同意が得られた若年者，高齢者，嚥下障害者等を対象に，嚥下音，筋電図，呼吸，体動等の睡眠時生体信号や，血圧等の覚醒時基礎データの収集を行う．その後，深層学習の最適な条件を探索するとともに，非誤嚥群，不顕性誤嚥群の分類可能性を検証し，診断・治療・訓練および看護の視点から，AIの分類結果や各群の特徴を考察する．
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| Causes of Carryover |
計測システムの見直しを図ったことや，感染予防の観点からデータ収集や関連する出張を制限したことが主な理由．次年度は，本年度試作した計測システムを複数台用意するための製作費や，そのシステムを用いたデータ収集費，データ解析費，研究分担者との打ち合わせや成果発表のための旅費等に使用する．
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