| 研究課題/領域番号 |
25861851
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
補綴・理工系歯学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
大穂 耕平 九州大学, 大学病院, 医員 (30636064)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 睡眠時ブラキシズム / 筋電図測定 / 心拍測定 / スプリント / 解析プログラム |
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| 研究概要 |
携帯型筋電図･心拍測定装置を用いて、睡眠時ブラキシズムの測定、ブラキシズム分類方法の検討、さらに新規の解析プログラムの開発を行った。 まず、被験者が自宅にて的確にブラキシズムの測定を行うことが出来るよう、測定マニュアルを作成した。次に、申請者がこれまでにブラキシズムの測定を行っていた１６名の被験者、および今回新たに測定した８名の被験者の測定データを用いて、個々のブラキシズム関連筋活動を以下の３つの観点で分類した。
１）ブラキシズムのタイプ；筋電図の波形から相動型、持続型、混合型の３タイプに分類。２）筋活動レベル；筋電図の最大振幅の大きさごとに１５段階に分類。３）ブラキサーの重症度；ブラキシズム活動の発生回数等に関してクラスター解析を行い、被験者のブラキシズムの重症度を軽度と重度に分類。
市販の解析ソフトを用いて筋電図をRMS波形に変換、数値化したのち、エクセルにデータを入力し、各筋活動をこれら３つの観点で自動的に分類、集計するソフトウェアを新規に開発した。具体的には、まず波形を直接確認して手動で筋活動の分類を行った。次に、エクセル上でデータが自動的に分類、集計されるよう計算式を作成した。この二つの分類手法による結果が完全に一致するよう、計算式の改良を重ね、全ての自動化に成功した。
このプログラムが完成したことにより、ブラキシズムの活動を簡便かつ正確にとらえることが可能となったとともに、次に行う予定である研究「スプリント装着により抑制可能なブラキシズム活動の検出」におけるデータ解析が極めて効率的に行えるようになった。
なお、申請者は退職したが、本研究は当教室にて引継ぎを行ったため、今後は大学院生の小野口康により研究が遂行される予定である。
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