| 研究課題/領域番号 |
23K09252
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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57050:補綴系歯学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
大野 彩 (木村彩) 岡山大学, 大学病院, 講師 (20584626)
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| 研究分担者 |
窪木 拓男 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (00225195)
菊谷 武 日本歯科大学, 生命歯学部, 教授 (20214744)
中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 嚥下機能 / 摂食嚥下障害 / 運動解析 / 嚥下運動 / 咀嚼運動 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳血管疾患や認知症等が引き起こす運動障害性咀嚼・嚥下障害では，歯の欠損が適切に補われていても咀嚼機能が十分回復せず，窒息や栄養障害のリスクが高まるため，食形態の調整等の専門的な対応が必要になる．従って，早期に診断することが不可欠だが，診断できる専門医は不足している．これまで我々は摂食時動画から異常咀嚼を識別可能なAIプログラムの開発を行ってきた．しかし咀嚼から嚥下に至るどのプロセスに問題があるのかを診断し治療的介入に活かすには，嚥下障害のさらなる診断能力の向上が課題であった．そこで本研究では，開発中のAIプログラムを応用し運動障害性咀嚼・嚥下障害を診断できるシステムの開発を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究では、汎用カメラで撮影した摂食時の動画を，動画トラッキングプログラムを用いて解析し，舌骨と喉頭（甲状軟骨と輪状軟骨）および嚥下関連筋の動きを認識できるかどうかを，実際の要介護高齢者等で確認すること，また，咀嚼から嚥下運動に至る全プロセスを含めた咀嚼・嚥下機能評価プログラムの構築を試みるとともに，AIによる運動障害性咀嚼・嚥下障害の診断が可能かどうかを検討することを目的としている。
今年度は，動画を用いた嚥下運動評価の実施可能性の検討を行った．まず，本研究について倫理申請を行い，倫理委員会の承認を得た．そして健常者を対象に，様々な角度から嚥下時の動画撮影を行い，顔面および頸部の座標認識の正確性を確認した．その結果，撮影角度や姿勢等の影響による運動検出精度の低下が明らかとなった．また，嚥下時に使用する試験食品によっても運動検出精度に違いが生じていた．これらの問題を検討するため，現在アプリケーションの改修に着手している．
また，今後の患者サンプリングの準備として，高齢外来患者の横断調査を行った．調査を完了した297名（平均年齢：75.3歳）のうち，摂食時に問題を有する患者は102名であった．
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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
計画に従い，倫理承認を得た上で嚥下運動の検出精度の確認を進めることができている．また，課題を解決するためのアプリケーション改修にも着手しているため，順調に進捗していると考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は引き続きアプリケーションの改修，測定精度の検証のサイクルを回し，嚥下運動に関する精度改善に取り組む．また，健常高齢者と嚥下障害の診断を受けている高齢患者を対象に，汎用カメラによる摂食時の動画撮影を実施する．動画撮影は，精度検証において適切と考えられた方向，距離から行う。 嚥下障害患者のうち可能な症例においては、VF撮影時に同時に動画撮影を実施する．
そして摂食時の動画を動画トラッキングプログラムで解析し，特徴点の抽出が適切に実施できているか，抽出された特徴点の動きのタイミング，運動時間等の一致度を確認する．
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