肺音自動分析を活用した在宅呼吸器疾患患者のセルフ身体診査支援通信システムの開発
| Project/Area Number |
19K22789
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
|
|---|
| Research Institution | National Center for Global Health and Medicine |
|---|
Principal Investigator |
外崎 明子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 国立看護大学校 成人看護学 教授 (20317621)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田畑 耕治 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 准教授 (30453814)
大村 英史 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 講師 (90645277)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
|
| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
|
|---|
| Keywords | 慢性呼吸器疾患 / 急性増悪 / 肺音 / 気道分泌物 / ロンカイ / セルフモニタリング / 音響学 / 慢性閉塞性肺疾患 / 急性増悪予防 / 呼吸音分析 / 機械学習 / 肺がん / 在宅患者 / サウンドスペクトログラム / 通信システム |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究は在宅療養中の肺疾患患者肺音データの解析と身体症状セルフ・モニタリング゛結果を統合し、異常判別を行う身体診査支援システムの構築を目的とする。
本システムは2つのサブシステムより構築される。第1に異常肺音の有無を機械学習等により判別し、肺音をTablet画面にサウンドスペクトログラム（音声を可視化するためにグラフに表示する）システムの開発。第2に第1システムの分析結果と毎日の呼吸状態、発声音、自覚症状レベルなどのデータと統合し異常/通常状態からの逸脱を判別するシステムの開発である。本システムが患者セルフ・モニタリング゛や異常時対処能力の向上をもたらすか検証する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は既存データベースICBHI2017（International Conference on Biomedical Health Informatics）を活用し、実施した。呼吸器疾患の肺音では副雑音が聴取され、連続性と断続性ラ音に大別される。連続性ラ音は音響的に高音特徴があり、これを検出する先行研究があるが、連続性ラ音の一種であるロンカイ（rhonchi）と他の連続性ラ音(wheezes、以下ウィーズ)ではその音響的差異判定が難しく、ロンカイに着目した先行研究は少ない。ロンカイは感染症併発時の気道分泌物貯留で起こる「いびき様音」である。
（大村と研究協力者・青柳裕介により）本研究では、短時間フーリエ変換を用いて肺音データをスペクトログラムに変換し、平滑化したスペクトルから極大値を抽出し、連続性ラ音の音程の候補周波数ピークを検出した。そしてロンカイはウィーズに比べ低音で、かつ音程の変化が小さいという特徴があることより、これらを比較する為の閾値を設定するという手法を用いた。
この手法の有効性評価実験として、ロンカイとウィーズを混在させたデモンストレーション音源（以下、デモ音源）をICBHI2017のデータベースより抽出して作成した。これを急性期病院在職中の看護師8人を対象に、識別精度を以下のように（主に外崎、研究協力者・鈴木美穂子による）検証した。デモ音源をWeb上に格納し、これをダウンロードして聴取させ、2音の区別をWebアンケート・アプリケーションで回答させ識別力の判定を行った。この結果、音程の変化の閾値を設定することで精度が向上し，音程の変化によりロンカイとウィーズを分類する手法が有効であると推測できた。この成果は、慢性呼吸器疾患患者の増悪要因である感染症併発時の肺音変化の早期検出を可能とし、次年度以降、在宅療養患者の早期受診を促す支援システムの開発に応用できる。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和2年1月下旬に全世界的に発生したCovid-19の感染拡大は、令和２年度内にも一向に収束する兆しが見えず、緊急事態宣言が繰り返し発令された。院内感染予防の観点より呼吸器疾患を有する患者に対して、研究データ収集の依頼ために接近することは、当面不可能であり、可能となる時期の予測も立たないため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今年度実施した既存の肺音データベースを使用して、音程の変化によりロンカイとウィーズを分類する手法の有効性が確認できた。この成果は、慢性呼吸器疾患患者の増悪要因である感染症併発時の肺音変化の早期検出を可能とし、次年度以降、在宅療養患者の早期受診を促す支援システムの開発に応用できる。
令和3年度は、慢性呼吸器疾患の患者のセルフモニタリングとして肺音収集を可能とする収音装置を用いて、肺音の変化、そのほかの身体徴候変化（バイタルサイン、経皮的酸素飽和度等）を記録するセルフモニタリング・ツールの開発をめざし、このツールの使用によるセルフケア支援効果を検証する。
|
Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
