| 研究課題/領域番号 |
17K01571
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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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| 研究分野 |
リハビリテーション科学・福祉工学
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| 研究機関 | 滋賀県立大学 |
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研究代表者 |
宮城 茂幸 滋賀県立大学, 工学部, 准教授 (20273469)
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| 研究分担者 |
小澤 惠子 滋賀県立大学, 人間文化学部, 准教授 (90747429)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 嚥下評価 / 嚥下音 / 深度画像 / 機械学習 / SVM / 頸部 |
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| 研究成果の概要 |
食塊の飲み込みに伴う嚥下音を、臨床医による嚥下状態の評価結果を教師データとして機械学習の一種であるSVMを用いて学習し、判別器を作成することができた。実際に判別をさせ、スクリーニング用としては78%の精度が得られることが確認できた。また、嚥下状態の程度に応じた判別問題としては46%の精度となることが確認できた。
深度画像を用いた非接触センシングによる嚥下時間推定では、頸部深度画像から嚥下時間推定を行うためのアルゴリズムを開発できた。本アルゴリズムを健常者の頸部深度画像に適用したところ、男女問わず嚥下時間推定でき、精度が90%であることが確認できた。
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| 自由記述の分野 |
信号処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
言語聴覚士による嚥下評価では触診や聴診を行うが、今回開発した深度画像による嚥下時間推定手法を用いると、嚥下の行われたタイミングを触診無しで行い得ることができる。嚥下状態の遠隔診断を確立するために必要な一つの要素技術として、嚥下のタイミングを検知することは重要であるが、そのための一つの手法となり得る。一方、嚥下音の解析は精度の点ではまだ十分ではないが、スクリーニングだけでなく、嚥下の状態に応じたクラス識別についての可能性は少なくとも確認できた。このことから、遠隔診断だけでなく、在宅療養やケアハウスといった看護や介護の現場における簡易型嚥下評価システム構築の可能性を明らかにすることができた。
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