研究課題/領域番号 |
22H03973
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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研究機関 | 名古屋工業大学 |
研究代表者 |
森田 良文 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00241224)
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研究分担者 |
和坂 俊昭 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60390697)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円)
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キーワード | 軽度認知障害 / スクリーニング / 手指巧緻性 / 視線情報 / 瞳孔径 / 運動学習 |
研究開始時の研究の概要 |
申請者らは手指の巧緻動作(指先を使った細かい動作)における把握力調整能力の評価トレーニングデバイスiWakkaを開発し,それによる運動学習において,軽度認知障害(MCI)の疑いのある被験者に特徴を発見した.そこで,iWakkaを用いたMCI早期発見簡易スクリーニングシステムの開発に取り組んでいる.この研究を発展させるため本研究では,運動学習中の視線,瞳孔径,および眼球運動の生体情報を新たな特徴量に用いることで早期発見の精度向上を目標としてMCIのスクリーニングシステムを開発する.その精度は脳血流シンチグラフィ検査と同程度であり,かつ健康教室等で使える簡便さを目指す.
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研究実績の概要 |
医師が行うMCIの診断法では,一般所見(年齢,性別,学歴など),神経心理学的所見(MMSE,HDS-Rなどの検査),精神心理学的所見(BDI-IIなど)に加えて,画像診断学的所見(SPECT検査など)などを用いて総合的にMCIの診断を行っている.一方,提案システムで用いる所見データはiWakkaによる運動学習所見(手指巧緻動作の運動学習の特徴量データ),生理学的所見(視線等のデータ)と一般所見である.これらを説明変数とし,SPECT画像を用いた医師の診断によるMCIの有無の診断結果を目的変数とするMCI診断モデルを構築する. 2022年度は,地域在住高齢者のための健康教室にて,健常者とMCI者によるiWakkaを用いた手指巧緻動作における運動学習の検査を行うと同時に,運動学習中の視線等の計測を行い,43名のデータを収集した.欠損データを除く34名(健常者25名,MCI9名)のデータ解析の結果から,健常者とMCIの手指巧緻動作の運動学習の違い,瞳孔径の変化の違いを発見した.手指巧緻動作の運動学習率,巧緻動作中の瞳孔径の時間変化が,MCIのスクリーニングのための説明変数になるうることを明らかにした.しかしながら,高齢者の場合,目の開きが小さかったり,目の周りにたるみがあったりするため,瞳孔径の計測が困難な場合があることも判明した,また,同意を得られた被験者5名に対してSPECT検査を実施し,MCIの診断結果も得た.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
おおむね順調に進展しているので,このペースで目標を達成したい.
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今後の研究の推進方策 |
引き続き,地域在住高齢者を対象として被験者実験を継続し,データ数を増やしながらデータ解析を行う.2022年度は瞳孔径に着目したが,すでに収集したデータにも含まれている視線や眼球運動などにも着目して解析を行う予定である. 当初,Final Goalの達成までに,Sub Goalを設け,2段階に分けて実施する予定であったが,2022年度の被験者実験のデータ解析の結果から,Sub Goalは必要ないことが判明した.そこで,Final Goalに向けて研究を推進する. なお,Final Goalとは,iWakkaによる運動学習所見(手指の巧緻動作の運動学習の特徴量データ)と生理学的所見(視線等のデータ)の所見データと一般所見(年齢,性別,学歴など)を説明変数とし,SPECT画像を用いた医師の診断によるMCIの有無の診断結果を目的変数とするMCI診断モデルを構築し,簡易MCIスクリーニングシステムを完成させることである.
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