2D、3D補完画像に病態資料を加え、AI利用のターゲットSAS患者発見法の新開発

• 研究課題/領域番号: 23K07638
• 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53030:呼吸器内科学関連
• 研究機関: 日本大学
• 研究代表者: 陳 和夫 日本大学, 医学部, 教授(任期制) (90197640)
• 研究分担者: 関 弘翔 日本大学, 理工学部, 助教 (00755043) ; 金子 美泉 日本大学, 理工学部, 助教 (30755418) ; 内木場 文男 日本大学, 理工学部, 教授 (60366557) ; 権 寧博 日本大学, 医学部, 教授 (80339316)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 閉塞性睡眠時無呼吸 / 顔認識 / 2D画像 / 3D画像 / 生活習慣病 / 顎顔面像

研究開始時の研究の概要

中等・重症(ターゲット)睡眠無呼吸症候群(SAS)患者は脳心血管・代謝障害により予後が悪化し、医療費の増大、日中の過度の眠気などにより交通事故を含む様々な事故、作業能力の低下を招き、社会に重大な損害を与えるが、検査施設は不足している。従って、効率的に診断・治療すべきターゲットSAS患者を選び出すことは個人、社会にとっても有用である。本研究では、2D、3D画像の相互補正により、例えば入社時の画像(正側面)と、舌写真、下顎歯の重なり、体重、生活習慣病の有無などの諸因子を加え、簡易モニターと非劣勢の精度を持つ、新しいSAS診断システムを２Dから３Dへの新変換法、AI利用などの医工連携の元で構築する。

研究実績の概要

研究採択後に「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」として、書類を作成し、倫理委員会に提出して、研究実施の認可を受けた(RK-230613-5)。その後、病院長に研究実施許可願を提出して受理され、研究開始の条件を整えた。2D、3Dの撮像法の検討を加えた。特に2D画像作成にあたっては、正面、側面像のほかに如何なる写真が有効であるかを考え、開口し、舌が可視出来る像を加えることにした。
研究費にて購入したスマートフォン（iPhone, アンドロイド各1台）を使用して、研究を開始した。一部症例では簡易モニターも実施した閉塞性睡眠時無呼吸症候群(obstructive sleep apnea syndrome: OSAS)の疑い患者にポリソムノグラフィー(PSG)施行前に、2D、3D画像を撮像し、年齢、身長、体重、性などの身体的特徴に加えて、高血圧、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症などの生活習慣病の有無に加え、問1：大きないびきをかきますか? (話し声より大きい・閉めた窓越しでもいびきが聞こえる)、問2：よく疲労や倦怠感、日中の眠気を感じますか?、問3：他の人から睡眠中に呼吸が止まっていると言われますか?、問4： あなたは、睡眠で休養が十分にとれていますか、問5 夜寝てから朝起きるまでに、通常、何回尿をするために起きることがありますか、などの質問票にも回答を頂いている。
すでに、症例数は30程度になっており、今後、本研究参加者数を増加させるとともに、次年度は「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」の具体的な方法論を提示することを目指す。

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

研究採択後直近に「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」として、倫理委員会に提出して、研究実施の認可を受けた(RK-230613-5)。その後、病院長に研究実施許可願を提出して受理され、研究開始の条件を整えた。2D、3Dの撮像法の検討を加えた。特に2D画像作成にあたっては、正面、側面像のほかに如何なる写真が有効であるかを考え、開口し、舌が可視出来る像を加えることにした。
研究費にて購入したスマートフォン（iPhone, アンドロイド各1台）を使用して、研究を開始した。一部症例では簡易モニターも実施した閉塞性睡眠時無呼吸症候群(obstructive sleep apnea syndrome: OSAS)の疑い患者にポリソムノグラフィー(PSG)施行前に、2D、3D画像を撮像し、年齢、身長、体重、性などの身体的特徴に加えて、高血圧、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症などの生活習慣病の有無に加え、問1：大きないびきをかきますか? (話し声より大きい・閉めた窓越しでもいびきが聞こえる)、問2：よく疲労や倦怠感、日中の眠気を感じますか?、問3：他の人から睡眠中に呼吸が止まっていると言われますか?、問4： あなたは、睡眠で休養が十分にとれていますか、問5 夜寝てから朝起きるまでに、通常、何回尿をするために起きることがありますか、などの質問票にも回答を頂いている。
すでに、症例数は30程度になっており、当初の予定通り、「2D、3D画像に病態資料を加えたAI利用によるSAS患者発見法の新開発」を検討する素地が確保できた。

今後の研究の推進方策

今後、撮像した画像を基にして、2D、3Dにて、撮像した参加者の画像と、測定したポリソムノグラフィー(polysomnography: PSG)の睡眠中の諸指標との比較を行い、睡眠時無呼吸患者の2D、3D画像上の特徴を把握していく。また、すでに我々の過去の報告により、従来の閉塞性睡眠時無呼吸症候群(obstructive sleep apnea syndrome: OSAS)の3大要素である肥満、加齢、男性以外に高血圧、糖尿病などの生活習慣病そのものが、OSASの頻度を上昇させているので、参加者のプロフィールを正確に抽出して、睡眠1時間あたりの無呼吸低呼吸数(無呼吸低呼吸指数、apnea hypopnea index: AHI)の予測式を構築していく。また、PSGを施行した参加者の一部は、OSAS検出するための簡易モニターを行っているので、簡易モニターによる測定1時間あたりの異常呼吸イベント数(respiratory event index:REI)と予測式との比較も行う。既報により、OSASの顔面像の特徴的な部分についての報告は見られるので、本研究施行中に２D画像より、その特徴的な部分をAI利用も含めて、自動的に顔認識する方法を開発することに努力する。本研究の申請時に計画したように、参加者の最初の40名程度で、AHIを推測する予想式を作成して、次の参加者で予測の検定を行っていく。そして、本研究の成果である予測式が簡易モニターによるREIと同程度であるか否かの検定を行う予定である。

研究成果

• [雑誌論文] Hyperfructosemia in sleep disordered breathing: metabolome analysis of Nagahama study (2023)
  • 著者名/発表者名: Nakatsuka Y, Murase K, Sonomura K, Tabara Y, Nagasaki T, Hamada S, Matsumoto T, Minami T, Kanai O, Takeyama H, Sunadome H, Takahashi N, Nakamoto I, Tanizawa K, Handa T, Sato TA, Komenami N, Wakamura T, Morita S, Takeuchi O, Nakayama T, Hirai T, Kamatani Y, Matsuda F, Chin K.
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 13 号: 1 ページ: 12735-12735
  • DOI: 10.1038/s41598-023-40002-1
  • 査読あり / オープンアクセス