| 研究課題/領域番号 |
21K10072
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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57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
清水 慶隆 広島大学, 医系科学研究科(歯), 助教 (10294597)
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| 研究分担者 |
貞森 拓磨 広島大学, 病院(医), 研究員 (40437611)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 鎮静 / 気道閉塞 / 誤嚥 / 窒息 / 電子聴診 / 呼吸音 / 嚥下音 / 呼吸異常 / 呼吸モニタリング / 音響解析 / 歯科鎮静 / 嚥下障害 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
歯科治療時の鎮静管理では窒息や誤嚥といった合併症のリスクが高く、既存のモニタリングでそれらを覚知するのは難しい。その課題を解決するため、本研究では“音”によるモニタリングで、気道から発生する生体音伝搬と解剖学的な影響についての音響解析を行い、鎮静管理でリスクの高い誤嚥や窒息を、確実かつ迅速に覚知するために必要となるモニタリングの要件を明らかにする。さらに音響モニタリング障害の主因となる環境ノイズを除去することで生体音をクリーンに識別するための方策も併せて検討し、音響モニタリングで誤嚥や窒息を覚知するために必要な技術要件を解明する。
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| 研究実績の概要 |
鎮静中の気道開通性を維持するためには頭部後屈顎先挙上、スニッフィングポジションなどの頭位保持が有効な手段であることは周知の事実である。しかし一方で， 唾液や水分嚥下の観点からみると 気道開通を促す体位は必ずしも嚥下に対して有利なく、鎮静中の体位管理は“息のしやすさ”と唾液や水分喋下のしやすさを両立する必要があり、体位管理が不適切な場合、唾液または水分感下の代償機能が作用しなくなり鎮静中の誤嚥やむせの原因となる。研究初年度には体位の変化による息のしやすさや唾液や水嚥下のしやすさを生体音モニタリングで適切に管理することを目的に、空嚥下と水嚥下の際に発生する流入音の特徴を検証し、分析結果から嚥下の音解析を行うためには１秒未満の聴診区間（インターバル）で音要素を識別する必要があることが明らかとなり、聴感もしくは音響解析システムでの定量化は困難であることが確認された。音響解析システムの音要素AI識別器を利用して解析を行い、体位別の呼吸音と嚥下音の解析で特徴量を明らかにし、AI解析アルゴリズムを最適化し嚥下定量を実施した。ボランティアを対象に呼吸音と水飲み試験による嚥下音の同時取得を行い、AI解析アルゴリズムによる音要素判定を行なった結果、断続音成分の定量化により姿勢と性差による嚥下強度の観察が可能であることが確認され、論文発表を行った。研究２年目は鎮静患者を対象とした前向きコホート研究を特定臨床研究として実施し、鎮静（麻酔薬）による水分感下の代償機能低下によって発生した上気道の水分貯留、上気道の部分閉塞、鎮静中に発生した誤嚥の音要素を解明するに至り、論文投稿を行なっている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
AIを用いた音響解析システムの音要素識別を利用し、体位別に呼吸音と嚥下音の解析を行い嚥下音の特徴量を明らかにした。得られた結果でAI解析アルゴリズムを最適化し嚥下定量を実施した。健康成人ボランティアを対象に呼吸音と水飲み試験による嚥下音の同時取得を行い、AI解析アルゴリズムによる音要素判定を行なった。結果として断続音成分の定量化により、姿勢と性差による嚥下強度の観察が可能であることが確認した。
研究フェーズを歯科鎮静患者対象の前向きコホート研究に進展させ、鎮静中の患者において、気道閉塞、上気道の水分貯留、誤嚥が発生した際の音要素識別の臨床有用性を評価した。現在は解明した音要解析技術の応用展開として、神経変性疾患患者の誤嚥・呼吸異常発生時の音要素判別を実施している。
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| 今後の研究の推進方策 |
マイクとコントロールユニットから構成される音響モニタリング装置を実際の鎮静患者に装着し、呼吸音と嚥下音の音要素判別を行う。次に音要素判別に影響する共変量や外的因子を解明することを目的に、臨床研究の対象疾患を拡大する予定である。
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