| 研究課題/領域番号 |
20K18826
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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57080:社会系歯学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
藤井 菜美 大阪大学, 歯学部附属病院, 医員 (90635377)
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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 |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 咳嗽音 / 嚥下 / 嚥下内視鏡検査 / 湿性咳嗽 / 唾液誤嚥 / 食物誤嚥 / 自動分類 / 音響分析 / 咳嗽 / 誤嚥 / 乾性咳嗽 / 深層学習 / 高齢者 / 誤嚥性肺炎 / 誤嚥性肺炎リスク / ムセ回数 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
食事観察において、誤嚥の有無や窒息の危険性を判断するために、最も重要な所見となるのが、『ムセ・咳』である。咳は気道内の異物を口腔から排除する防御機構である。ムセについて、細かく分析を行うことにより、より有益な情報を得られる可能性がある。一般的に湿性咳嗽は、下気道の過分泌を反映すると言われており、誤嚥していると異物の排除のため気道分泌や痰が増加し、湿性咳嗽を呈すると推測される。食事前の咳嗽音は普段の気道の状態を反映し、食事中の咳嗽音は喉頭侵入や誤嚥の影響を受けると思われるため、食事前後の咳嗽音の音響分析をおこなうことで、誤嚥所見が咳嗽音に影響するか、湿性咳嗽が発熱・肺炎に影響するかを調査する。
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| 研究成果の概要 |
＜研究1＞音声合成のパラメータを包括的に用いて特徴抽出を行い、分類アルゴリズムとしてCNNを用いた咳嗽分類システムを作成した。経験豊富な呼吸器内科医の判別との一致率は、乾性咳嗽とその他（湿性咳嗽と分類不可）を判別する感度は99.39％、特異度は97.79％となり、異常（疑い）を検出するための十分な精度を示した。
＜研究2＞嚥下内視鏡検査での誤嚥所見と湿性咳嗽の関連の有無を評価した。食物誤嚥と湿性咳嗽の間には関連を認めなかったが、唾液誤嚥と湿性咳嗽の間には関連を認めた。湿性咳嗽が唾液誤嚥を検出する感度は0.86、特異度は0.76であり、唾液誤嚥のスクリーニングとして使用できる可能性が示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究１における湿性咳嗽の自動判別システムの構築は、在宅や施設などの医療職が不在の場においても、湿性咳嗽の所見を抽出を可能にする。本システムは、誤嚥性肺炎だけでなく、慢性的な呼吸器疾患をモニタリングする装置としても用いることが可能と考えられるため、非常に汎用性が高い。受診する目安に使用する、遠隔地でのモニタリングとして使用することなど、様々な応用が考えられ、社会的意義は極めて高いと考えられる。
研究２における、唾液誤嚥のスクリーニングとしての湿性咳嗽を用いることの可能性は、これまで誤嚥性肺炎のリスク因子の一つとして考えられてきた唾液誤嚥を検出する上で非常に大きな意義を持つっていると考えられる。
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