| 研究課題/領域番号 |
20K18593
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分57050:補綴系歯学関連
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
大川 純平 新潟大学, 医歯学系, 助教 (10846041)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 舌苔 / 口腔乾燥 / Tongue Coating Index / 画像認識 / 深層学習 / Tongue cCating Index / 舌 / 舌湿潤度 / 口腔機能低下症 / 舌評価 / 舌粘膜 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
舌は、咀嚼・嚥下・構音などの口腔機能において重要な役割を担っている。舌表層に見られる舌苔の付着や舌粘膜の乾燥、舌の筋萎縮は、口腔機能に関連しており、これらの状態を評価することが重要である。しかし、舌の評価には専門的な知識や装置を要することが多い。研究代表者は、深層学習による画像認識技術に着目し、モバイル機器により舌機能を評価する試みを行っている。本研究課題では、モバイル機器で撮影した舌の写真から、簡便かつ信頼性の高い包括的な舌評価法の確立することを目的とする。
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| 研究成果の概要 |
舌苔の付着や舌粘膜の湿潤度の低下は、口腔機能の低下を引き起こす可能性がある。これらは舌表層から評価できるにもかかわらず、その診査には専門的な知識や装置を要する。現在、深層学習による画像認識技術は医療機器においても応用されている。そこで、舌の写真に対し画像認識技術を適用することで、口腔内診査に応用できないかと考えた。
高齢者の舌の写真撮影を行い、歯科医師あるいは検査機器にから得られた舌苔の付着および舌粘膜の乾燥度のデータをもとに深層学習を行い、これらの推定モデルを生成した。本研究で得られた推定モデルから、舌の画像認識技術による舌苔の付着や舌粘膜の乾燥度の評価の可能性が示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
口腔機能の低下は、フレイルの主な原因である低栄養やサルコペニアを引き起こす。口腔衛生状態の不良による舌苔の付着や口腔乾燥による舌粘膜の湿潤度の低下は、口腔機能の低下を引き起こすことから、口腔機能低下症の診断基準の１つにもなっている。口腔機能が低下している者は、特に高齢者において在宅介護および施設入居、入院患者まで広く存在すると考えられる。
本研究より、舌の写真撮影から舌苔の付着や舌粘膜の湿潤度などの舌機能の評価が「だれでも・どこでも・簡単に」実施可能となる。さらに、評価に基づいた口腔ケアやリハビリ計画の決定に貢献できるものと考えている。
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