エコーを用いた褥瘡の肉芽組織の客観的評価方法の確立と自動判別システムの構築

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 19K10765
• 研究機関: 福井大学
• 研究代表者: 四谷 淳子 福井大学, 学術研究院医学系部門, 教授 (10507370)
• 研究分担者: 田邉 将之 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (00613374)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 褥瘡 / エコー / 肉芽組織 / 機会学習

研究実績の概要

本研究では、褥瘡エコー画像の特徴量を抽出して定量的評価を検討することである。しかし、今年度は、新型コロナの影響により褥瘡保有者のデータ収集が出来なかった。そのため、過去の褥瘡保有者のエコー画像を用いて、機械学習による画像解析方法についての検討を行った。健常皮膚と褥瘡部との境界となる部位をハイライトし、褥瘡タイプ別に分類した。特にステージ１、ステージ２褥瘡の進行を早くに捉えることを目標として、進行する前段階を特徴として捉えることとした。しかし、既存のデータでは1回1回の静止画であることから、経時的な変化や健常部位から創部との境界部の変化を捉えるには限界がある。褥瘡部のエコー画像を動画に撮影にて、健常皮膚から創部、創部から健常皮膚へとプローブをゆっくり動かしながら描出していく。描出された健常皮膚画像をリファレンスして学習し、創部部における画像の変化を数値化することが出来る可能性を導き出した。次年度よりより多くの画像データを取得して、エコー創部の状態の数値化を目指す。

現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

新型コロナの影響により、褥瘡保有者のエコー画像データの取得ができない状況にある。既存の褥瘡画像にて画像解析を実施している。

今後の研究の推進方策

褥瘡保有する方を対象にエコー画像（動画にて）取得し、褥瘡状態別に数値化することを目指す。またエコー画像だけでなく、単振動子を用いて得られた複数のエコー信号からも肉芽組織の不良または良性であるかの判別方法を検証する。

次年度使用額が生じた理由

本年度は新型コロナの影響により褥瘡保有者のエコー画像を取得できず、補助者の謝金などで残金がある。次年度はデータ収集を予定とおり実施するため、次年度の補助者への謝金等で使用する予定である。