| 研究課題/領域番号 |
19K06878
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| 研究機関 | 広島都市学園大学 |
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研究代表者 |
馬屋原 康高 広島都市学園大学, 健康科学部, 准教授(移行) (60746395)
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| 研究分担者 |
辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
曽 智 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (80724351)
関川 清一 広島大学, 医系科学研究科(保), 准教授 (30363055)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 咳嗽 / 咳嗽音 / 呼吸機能 / 肺活量 / 機械学習 / Neural Networks |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、咳嗽音を用いた新しい呼吸機能評価方法の確立である。本研究の試みについては、令和2年4月に海外科学雑誌Applied Sciencesにレビューとして掲載した（doi:10.3390/app10082782）。
令和2年度は、若年健常者およびデーサービスに通う歩行可能な高齢者の56例を対象に咳嗽音および呼吸機能データを収集し、咳嗽音や身体組成（身長、体重、年齢、BMI）を用いた肺活量（VC）予測を試みた。VCなどの呼吸機能は、身長と年齢の非線形式を用いて各年齢と身長における基準値を算出することができる。したがって、本研究ではVCの予測に機械学習手法であるNeural network（NN）の多層ノード関数を持つ多層パーセプトロン（MLP）を採用した。そこで、NNのInput layerを決定するために、偏相関検定を用いてVCと各変数（咳嗽力、身長、体重、年齢）の関連性を求めた結果、VCと咳嗽力、身長、年齢の間に有意な関連性が認められた（P＜0.05）。したがって、NNのInput layerには、咳嗽力、身長、年齢を候補とした。NNの検証にはLeave one out法を用いて、Input layerを組み替えながら検討を重ねた。その結果、Input Layerには我々が科研費（課題番号：16K16475）で構築したシステムを用いて咳嗽音より予測した咳嗽力（CPS）、身長と年齢から算出したVCの基準値を用いることで、より精度の高い被験者個々のVCが予測可能であることが明らかとなった。この成果は、現在海外科学雑誌への投稿を準備している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の蔓延により、高齢者や疾患患者での呼吸機能および咳嗽音測定が困難となった。今後は、ワクチン接種状況や蔓延状況を考慮し、提案システムの検証を行う予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
本システムを組み込んだ携帯端末用のアプリケーションを作成し、高齢者での実証を行う。また、新型コロナウイルス感染症の後遺症として呼吸機能の低下が報告されていることから、検証の対象を新型コロナウイルス感染症による隔離措置が終了した症例も組み入れることを予定している。測定は、デイサービスセンター5カ所（各トパーズ事業所、各ファイネス事業所）、障がい者福祉施設1カ所（PianoPiano）、訪問リハビリステーション（交渉中）にて実施する（さらに施設数は増やすべく交渉中）。また、COPD、脳血管疾患、神経筋疾患においてもそれぞれ55名測定し疾患特性を検証する。さらに、集積した測定データを用いて予測精度の向上やROC曲線を用いて誤嚥性肺炎等のカットオフ値を作成する。また、この成果を海外科学雑誌に投稿を予定している。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の蔓延のため、高齢者や疾患患者での測定が実施できなかった。そのための、設備費や測定消耗品および謝礼等の経費の執行がなく次年度資料額が生じた。
令和3年度は、新型コロナウイルス感染症の蔓延状況や予防接種の状況を見ながら、測定を再開する予定である。
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