| 研究課題/領域番号 |
19K10424
|
|---|
| 研究機関 | 岩手医科大学 |
|---|
研究代表者 |
玉田 泰嗣 岩手医科大学, 歯学部, 助教 (50633145)
|
|---|
| 研究分担者 |
佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | 摂食嚥下リハビリテーション / 嚥下モニター / 頸部聴診法 / 人工知能 |
|---|
| 研究実績の概要 |
急性期病院や介護施設において、食事の介助に避ける時間、被介助者と介助者の割合、経管栄養から経口摂取への移行に際し不安に感じること、実際の食事介助における疑問点について調査を行った。研究に参加する同意の得られた患者で、通常の歯科治療のため外来を受診し、スクリーニング検査の結果、嚥下障害の疑いのない高齢者から患者基本情報を取得し、嚥下音・呼吸音を評価した。嚥下音・呼吸音との整合性をとった。義歯を装着した高齢者に対して、義歯有り無しの条件で嚥下音を聴取し、解析を行ったところ、想定通り周波数などにも違いがみられたが、嚥下を指示してから嚥下開始までの時間にも違いがみられるなど想定外の知見を得ることができた。部分床義歯装着者と全部床義歯装着者では嚥下パターンに違いがみられた。そのため、義歯装着が咽頭形態に与える影響についても解析・検討を進めた。また、1つの音源からの情報を複数の観測点で記録すると、時空間的な特徴を捉えることができるため、複数の喉頭マイクを装着し計測を行った。今後は、これらの情報から、口腔内の状況に応じた嚥下動態の解析についても進める予定である。喉頭マイク・筋電計の装着位置について、検討し、１回嚥下量、嚥下物の性状が嚥下音に与える影響について解析を行った。固形物と飲み物、水とトロミ付き水分等は高確率で判別可能となった。また、嚥下音・呼吸音の分析に特化した人工知能プログラミングの開発を進め、現時点での進捗状況を学会で発表した。
|
| 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
共同研究者と密にミーティングを重ね測定装置などのブラッシュアップを重ねたこと、今年度は健常者での計測を予定しており、被験者の確保がスムーズに行えたことが理由として挙げられる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
誤嚥の有無、嚥下物の判別精度を上げるために、精密検査との同期計測を行い、より実用的な嚥下モニターに繋げる予定としている。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
筋電計と人工知能プログラミングのためのPCについて検討を行っており、最終案が完成してから業者に発注する予定としたため、また、COVID-19のためIADR等の学会が中止になり海外発表を断念せざるをえなかったため。
|
