| 研究課題/領域番号 |
20K10071
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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57050:補綴系歯学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
大野 彩 (木村彩) 岡山大学, 大学病院, 講師 (20584626)
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| 研究分担者 |
窪木 拓男 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (00225195)
森田 瑞樹 岡山大学, ヘルスシステム統合科学学域, 教授 (00519316)
菊谷 武 日本歯科大学, 生命歯学部, 教授 (20214744)
百田 龍輔 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (80263557)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 咀嚼機能 / 摂食嚥下障害 / 診断システム / 人工知能 / 咀嚼運動 / 嚥下運動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳血管疾患や神経変性疾患，認知症等が引き起こす運動障害性咀嚼障害は，窒息，嚥下障害，栄養障害のリスクを高めるのみならず，通常の補綴歯科治療では機能回復の程度が限定され，対応も食形態の調整が主体になるなど，治療方針を大きく変化させるべき節目に当たるため，簡便で早期の診断が強く望まれている．しかし現状では，適切な診断基準でさえも確立されていない．そこで本申請研究では，摂食時を撮影した動画から運動障害性咀嚼障害を診断できるプロトコールを開発し，人工知能による運動障害性咀嚼障害の診断支援システムの構築を試みる．
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| 研究実績の概要 |
本研究では、①咀嚼運動をセンサー付きカメラで撮影した画像から評価できる「運動性咀嚼機能評価プロトコール」を開発し、信頼性・妥当性を確認すること、②開発した「運動性咀嚼機能評価プロトコール」を用いて、咀嚼障害患者および正常咀嚼者の撮影および診断を行い、教師データを収集すること、そして、③教師データを人工知能学習に供し、人工知能による運動障害性咀嚼障害診断システムを開発することを目的としている。
今年度は、昨年度改修した撮影用アプリケーションの仕様検証を行った。さらに、昨年度開始した外来に通院可能な健常・フレイル高齢者を対象とし、咀嚼機能や摂食可能食品に関連するリスク因子を明らかにするための横断調査を継続して実施した。対象は105名に対して、咀嚼能率評価、顎運動評価を用い，現在歯数は，0-9歯，10-19歯，20歯以上と3群に分類した．食品および栄養摂取状況の評価には簡易型自記式食事歴法を用い、InBodyを用いて身長、体重、体組成データを測定した。また、全身疾患、身体機能、認知機能、栄養状態、食形態、摂取食品、摂取カロリー、義歯の使用状況、咀嚼機能検査、舌圧測定、生活環境、家族構成、食事時間等のデータ収集を行った。
そして、これらのリスク因子をデータ収集するためのEDCを作成した。また、仮データセットを用いて、AI学習のトライアルを行った。scikit-learnおよびKerasを使用した学習を試行すると同時に、既存の公開動画学習AIのモデルを本データに応用し、深層学習の試行も行った。
全ての調査は倫理審査委員会の承認および対象者の同意を得て実施した。
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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
画像から咀嚼運動データを測定するアプリケーションを構築し、健常者での撮影や撮影結果を用いたアプリケーションの最適化、教師データ収集の準備を計画どおり進めている。要介護高齢者でのデータ収集については、新型コロナウイルス感染症の影響による高齢者施設等への立ち入り制限等によりやや遅れていたが、倫理審査が完了し、協力施設との調査実施調整を行い、調査の準備は完了している。
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| 今後の研究の推進方策 |
調査開始が遅れたため、要介護高齢者のデータ収集を行う高齢者施設・病院を増やす計画である。既に施設や病院との調整も進めており、準備を整った施設から対象のリクルートとサンプリングを行っていく予定である。
また、データ学習のトライアルも実施しため、データ収集に合わせて学習も実施する予定である。
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