研究課題/領域番号 |
20H03878
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分57050:補綴系歯学関連
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研究機関 | 岡山大学 |
研究代表者 |
皆木 省吾 岡山大学, 医歯薬学総合研究科, 特命教授 (80190693)
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研究分担者 |
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)
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)
沖 和広 岡山大学, 医歯薬学総合研究科, 助教 (00346454)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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キーワード | EMG / AI / 疲労 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では定量的な筋疲労評価システムの開発を試みる。筋疲労は、頭頸部では口腔顔面痛ならびに頭痛の鑑別診断を格段に進歩させる指標となる。また,疲労の評価はバイオ製剤の世界でも高い注目を集めている。リウマチ治療薬は関節リウマチ患者の全身倦怠を改善することが注目されており,疲労の定量評価はこれらバイオ製剤群の優劣比較の鍵となる可能性もある。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を用いて、新規の筋疲労度の定量化因子(Maedaら,2019)の解析を進めてきた。本研究では、これらを基礎に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目指す。
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研究実績の概要 |
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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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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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今後の研究の推進方策 |
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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