2023 Fiscal Year Annual Research Report
嚥下ロボットとシミュレーションによる食品窒息のメカニズム解明と新規予防戦略
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23H03790
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Toho University |
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Principal Investigator |
道脇 幸博 東邦大学, 医学部, 客員教授 (40157540)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野嶋 琢也 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10392870)
井尻 敬 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (30550347)
橋本 卓弥 東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (60548163)
関谷 秀樹 東邦大学, 医学部, 准教授 (70267540)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 窒息 / シミュレーション / 嚥下ロボット / プロジェクションマッピング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究課題「嚥下ロボットとシミュレーションによる食品窒息のメカニズム解明と新規予防戦略」の初年度である．
嚥下ロボットでは，ヒトと等倍の嚥下ロボットを制作し，数種類のグミやゼリーを口腔から咽頭に送ることに成功した．今後は，喉頭や気管と食道を装備した嚥下ロボットならびに咀嚼運動を備えた咀嚼嚥下ロボットを制作する予定である．
シミュレーション関連では，まず，グミを咀嚼嚥下する際の4次元CTを新たに10名取得した．被験者は，健常者9名と総義歯を装着する歯顎患者である．本CTのデータは，シミュレーションの形状データとして活用される．次に，現有の嚥下の4次元CTを自動で領域分割する方法を検討した．その結果，nn-Unetを使ったAIによる自動領域分割法が適切であると判断した．そこで，AI用の正解データをマニュアルで制作した．領域分割した器官は，骨，食塊，舌，軟口蓋，舌骨，甲状軟骨である．正解データを学習したAIが自動で領域分割したデータは，元データとよく一致していたので，今後は，喉頭蓋や咽頭壁などの自動分割法を検討する．
新規予防戦略では，シミュレーションのデータを活用してヒトの口腔から咽頭，喉頭部の皮膚に嚥下運動をプロジェクションマッピングする方法を検討中である．マッピングは可能であることを確認したので，今後は，実際の嚥下との同期を検討する．
研究発表については，関連論文4編，学会発表4回を行った．学会発表のうち1回は招待講演である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
シミュレーション研究部分については想定通りの進行である．しかし，実食品を嚥下できるヒトと等倍の嚥下ロボットを制作できたこと，ならびにヒトの頸部皮膚にシミュレーションで得た嚥下運動をマッピングすることに成功したことが，予想以上の研究の進展であった．
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| Strategy for Future Research Activity |
嚥下ロボット製作に関しては，喉頭と気管ならびに食道を装備して，咽頭での窒息と喉頭や気管での窒息を区別できるようにする．また嚥下だけでなく，咀嚼をともなう咀嚼嚥下ロボットを制作して，食品窒息のメカニズムを咀嚼と嚥下の両面で検討できるようにする．シミュレーションに関しては，生体モデル数が増えれば，構造（解剖）や運動の個体差が明確になり，食品窒息の起こりやすさを構造や運動の視点から明確にすることができる．そのため，生体モデル数を増やすために，AIが領域分割したデータから直接的に生体モデルを作る方法を開発する．
新規予防戦略については，食品窒息事故のバイスタンダー向けの啓発活動に役立つコンテンツやツールを開発する．
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