2022 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
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20H03878
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
皆木 省吾 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (80190693)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
兒玉 直紀 岡山大学, 大学病院, 講師 (70534519)
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)
丸尾 幸憲 岡山大学, 大学病院, 講師 (60314697)
萬田 陽介 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (60794477)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | EMG |
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| Outline of Annual Research Achievements |
頭頸部における口腔顔面痛ならびに頭痛の複雑症例においては、疲労の評価は鑑別診断を格段に進歩させる指標となり得る。また，全身的な筋疲労を評価することは他の疾患の診断や治療方針の決定にも大きく寄与すると考えられる。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（Maedaら，2019）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。本研究は、これら現有のデータベースを基礎にAI等を用いて、疲労の客観的定量評価を可能とするシステム構築を行うことを目的としている。
このなかで、日常生活環境におけるデジタルノイズの存在が筋電図データ解析において大きな問題となっている。デジタルノイズの発生源は多岐にわたる。本年度はデジタルノイズサンプルデータを引き続き収集し、データベース量の増加をはかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまで世界的にも多数の携帯型筋電計を用いた研究が行われているが、その解析に際して、日常生活環境に存在するデジタルノイズの影響を検討したものはない。本研究においては高精度の解析を実施する際に、デジタルノイズが影響することが明らかになりつつある。すなわち、日常生活環境下における筋電図解析の重要な基盤についてのデータを明らかにしつつあり、この研究領域における貢献度は大きく、おおむね順調に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
日常生活環境下における筋電図解析を正確に達成するためには、デジタルノイズの解析に重点をおくことが必須と考えられる。したがって、今後の研究の推進方策としては、さらにデジタルノイズに関するデータ収集ならびにその解析手法に重点をおくことが必要と考えられる。次年度にはその方向で研究を遂行してゆく予定である。
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