| 研究課題/領域番号 |
19K06878
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分45060:応用人類学関連
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| 研究機関 | 広島都市学園大学 |
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研究代表者 |
馬屋原 康高 広島都市学園大学, 健康科学部, 教授(移行) (60746395)
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| 研究分担者 |
辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
曽 智 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (80724351)
関川 清一 広島大学, 医系科学研究科(保), 准教授 (30363055)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 呼吸機能 / 咳嗽音 / 咳嗽力 / 肺活量 / ニューラルネット / 機械学習 / 咳嗽 / Neural Networks / 呼吸機能評価 / マイクロフォン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年スパイロメータは、小型化され在宅の呼吸機能モニタリングとして使用されつつある（Kerin A, Eur Respir J. 2017）。しかし、測定プロトコルは専門医療機関で測定する場合と同様であるため、患者の負担も大きくマウスピースなどの消耗品を必要とする。そこで本研究では、咳嗽音と各呼吸諸量の関係式を作成し、咳嗽音より呼吸諸量を予測するシステムを構築すること、測定用モバイル端末アプリケーションを作成すること、それを臨床応用することを目的としている。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、咳嗽音を用いて呼吸機能を推定するシステムを構築することである。 2022年度は、従来のlambda-mu-sigma法を用いて計算した肺活量と咳音圧レベルを基に計算した咳嗽時最大呼気流量を入力とするニューラルネットを用いた機械学習モデルを提案した。若年群31名と高齢群25名から合計56サンプルの咳嗽音と肺活量を収集した。モデルの性能は自乗誤差で評価し、Friedman検定や Holm検定などの統計検定を行い、異なるモデルの自乗誤差を比較した。提案モデルは他のモデルよりも有意に小さな自乗誤差（p<0.001）を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
我々が提案する呼吸機能の推定システムは咳の音を用いていることから、測定方法など一定の条件のもと咳の音を測定することで肺活量を推定することが可能である。つまり、在宅の高齢者や呼吸器疾患患者およびその介助者により簡便に肺活量を測定することができる。また、対象者の身長や年齢から算出される肺活量の下限値より対象者の肺活量が低下しているのかを判定することができ、スクリーニング検査としても活用できる。さらに、本システムをスマートフォンアプリとして実装することで、測定データを専門医やかかりつけ医と共有することも可能となり、在宅や遠隔地医療での活用が期待される。
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