2021 Fiscal Year Annual Research Report

顎関節症ならびに疲労愁訴を伴う疾患における，AIを用いた筋疲労の定量評価

Research Project

Project/Area Number	20H03878
Allocation Type	Single-year Grants
Research Institution	Okayama University
Principal Investigator	皆木省吾岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (80190693)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	中原龍一岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477) 尾崎敏文岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (40294459) 兒玉直紀岡山大学, 大学病院, 講師 (70534519) 萬田陽介岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (60794477) 丸尾幸憲岡山大学, 大学病院, 講師 (60314697)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2025-03-31
Keywords	AI / EMG / 疲労
Outline of Annual Research Achievements	全身的な筋疲労を評価することは頭頚部における口腔顔面痛に限らず、疲労が関連する他の疾患の診断や治療方針の決定にも深く貢献すると考えられる。研究代表者らは、これまで顎関節症患者に関して蓄積してきた高精度24時間連続筋電図記録から新たな筋疲労度の定量化因子に着目し、機械学習を用いた解析システムの開発を進めてきた。令和２年度には、ワークステーション上での環境構築を行った。また、Neural Network Consoleを使用して、疲労データの自動解析を試行した。令和３年度には、AIシステムの構築にPytorchの検討を行うとともに、４肢筋を用いて負荷を与えた際の筋電図波形の収集を行った。また、日常生活環境におけるデジタルノイズサンプルの収集を継続して実施した。前年度までに収集していたデジタルノイズサンプルに加えて、発生源となるデジタルデバイスの数を増してデジタルノイズサンプルデータベースの充実を図った。このようなデジタルノイズはAIを用いた解析においては大量の蓄積が必要となるものであり有用である。本年度に収集したデジタルノイズを検討した結果、一部のデジタルノイズ波形とGD 波形とが予想以上に類似していることが明らかになった。現状ではこれまでのAIを用いた解析だけでは100％の精度でこれら２者を分離することは困難であったため、筋電図信号収集時にあわせてデジタルノイズを観測できるハードウェアシステムを開発し、本研究の目的を達成できるように進行している。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason デジタルノイズの収集が進むにつれて、1部のデジタルノイズとGD 波形とが予想以上に類似していることが明らかになってきた。現状ではAIを用いた解析だけでは100％の精度でこれら２者を分離することは困難であるが、本研究の目的を達成するために、デジタルノイズの除去装置を開発し、併用した解析が行えるようになりつつある。したがって、本研究の進捗状況はおおむね順調であるといえる。
Strategy for Future Research Activity	筋電図信号収集時にあわせてデジタルノイズを観測できるハードウェアシステムを完成させるとともに、自動解析が行えるよう開発を進める。また、日常生活環境におけるデジタルノイズを同システムを用いて収集し、デジタルノイズサンプルデータベースを豊富にする。このシステムとあわせて、AIを用いたGD発現の評価を進める。