| 研究課題/領域番号 |
21H03267
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
|
|---|
| 研究機関 | 札幌市立大学 |
|---|
研究代表者 |
村松 真澄 札幌市立大学, 看護学部, 准教授 (50452991)
|
|---|
| 研究分担者 |
出張 裕也 札幌医科大学, 医学部, 講師 (00381260)
村松 宰 北海道大学, 保健科学研究院, 名誉教授 (10109423)
藤井 瑞恵 札幌保健医療大学, 保健医療学部, 教授 (20331192)
越智 守生 北海道医療大学, 歯学部, 教授 (50169322)
竹川 政範 旭川医科大学, 医学部, 教授 (50216876)
三谷 篤史 札幌市立大学, デザイン学部, 教授 (70388148)
大橋 伸英 札幌医科大学, 医学部, 助教 (70783752)
高橋 尚人 札幌市立大学, その他部局等, 教授 (80414192)
長内 さゆり 天使大学, 看護栄養学部, 准教授 (80783555)
大渕 一博 札幌市立大学, デザイン学部, 講師 (90249730)
小神 順也 旭川医科大学, 医学部, 講師 (90431931)
山中 大寛 北海道医療大学, 歯学部, 助教 (80982389)
山口 摂崇 北海道医療大学, 歯学部, 助教 (50759222)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
12,090千円 (直接経費: 9,300千円、間接経費: 2,790千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2021年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
|
|---|
| キーワード | 口腔アセスメント / 口腔評価 / 高齢者 / 人工知能（AI） / CNN / CNNモデル |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，人工知能（AI）を使って高齢者の口腔内をOral Assessment Guide(OAG)の項目の口唇，舌，唾液，歯肉，歯と義歯の口腔内画像を用い，OAGのスコアを診断する畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNNまたはConvNet）を構築することである．本研究では，高齢者の口腔内の写真を収集する．収集した画像を用いてCNNモデルを構築し，モデルの適合性を確認する．令和４年度にはさらに画像を収集し，構築したCNNモデルの適合性を検証する．令和５年度，現在のデータベースにCNNモデルを組み込み稼働させて検証する．
|
| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，人工知能（AI）を使って高齢者の口腔内をOral Assessment Guide(OAG)の項目の口唇，舌，唾液，歯肉，歯と義歯の口腔内画像を用い，OAGのスコアを診断する畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNNまたはConvNet）を構築することである．本研究では，高齢者の口腔内の写真を収集し、収集した画像を用いてCNNモデルを構築し，モデルの適合性を確認することであった．
１．データベースについては，すでにあるデータベースの基本属性等の項目の点検し改修した．２．歯科クリニックにある既存の画像を収集し、第１次モデルCNNを作成した．３．第１次モデルCNNを使用したアプリ開発を試みた．４．第１次モデルCNNは、歯科に通院できる高齢者の画像に限定されたため、画像の収集に偏りが出たため、病院や施設にいる人の画像が必要であった．次に病院や施設の画像を取集開始した．COVID-19流行下にあって依頼した施設も業務多忙であったため、画像の収集がなかなかできなかった．収集された画像については、第2次モデルCNN用に分類中である．５．特許を出願中である．６．2022年度大学見本市～イノベーション・ジャパンに参加し、第１次モデルCNNを使って臨床活用に結びつく企業探しをしたが、見つからなかった．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID-19流行下で、介護保険施設などに出向いて自分たちで画像を収集する予定であったが実施できなかった．そこで、歯科クリニックや病院・施設に画像提供を依頼した．しかし、依頼先もCOVID-19流行下で業務多忙及び感染拡大予防のため対応できなかったため、遅れている．
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進方策としては、１．高齢者の多様な画像を収集する．２．第2次モデルCNNの分析をする．３．第1次モデルを使用したアプリ開発を試みた．第１次モデルCNNで作成したアプリの評価をして改善する．第１次モデルCNNの臨床での活用について検討する．４．第2次モデルCNNの臨床活用についても検討する．５．Oral Assessment Guideの声、および嚥下の項目についても、基礎研究を開始しデータ収集を始めている．６．実装に載せるために2023年度大学見本市～イノベーション・ジャパンに、申し込み中である．
|
