高齢者支援の今後を見据えた嚥下波形の自動分類化に向けた基礎的研究

• 研究課題/領域番号: 21K12773
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90150:医療福祉工学関連
• 研究機関: 西九州大学
• 研究代表者: 東嶋 美佐子 西九州大学, リハビリテーション学部, 教授 (40279005)
• 研究分担者: 酒井 智弥 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (30345003) ; 植田 友貴 西九州大学, リハビリテーション学部, 講師 (90647463)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2021年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 嚥下障害 / 波形分析 / リハビリテーション

研究開始時の研究の概要

客観的な嚥下データを収集するための技術の確立と、機械学習の法則化に必要な多量のデータを収集して嚥下波形の自動分類化をしている。臨床はRSSTがよく用いられているが、RSSTは可視化できない咽頭部の30 秒間における嚥下運動回数を、検査者の手指触知によってカウントするアナログ検査方式のため、特異度が低いことが問題である。また、RSST は嚥下障害の疑いの有無をスクリーニングする検査であるため、誤嚥性肺炎に至る過程で繰り返される誤嚥を捉えることができないという問題がある。この二つの問題解決のためには、客観的な嚥下データ収集のための技術確立と、収集した嚥下データの自動解析を目指す。