| 研究課題/領域番号 |
20K11059
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| 研究機関 | 新潟医療福祉大学 |
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研究代表者 |
児玉 直樹 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (50383146)
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| 研究分担者 |
浦上 克哉 鳥取大学, 医学部, 教授 (30213507)
中村 匡秀 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (30324859)
小杉 尚子 専修大学, ネットワーク情報学部, 准教授 (80589648)
佐藤 厚 新潟リハビリテーション大学(大学院), 医療学部, 講師 (80769745) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 認知症 / 認知機能 / 神経心理学検査 / 電子ドローイングシステム / 物忘れ / システム開発 |
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| 研究実績の概要 |
現在、神経心理学的検査の記録と評価は紙媒体での遂行後に主観的評価で行われているが、我々は手書きにて描かれた対象をデータ化して保存する電子ドローイングシステムを開発した。これにより、描画課題の遂行過程と筆圧を電子データで保存し、遂行過程の詳細な評価を容易にし、遂行課程を可視化することで認知症スクリーニングの可能性について検討することが可能となる。今回、描画遂行課程の特徴から認知機能の自動推定手法について検討した。
対象は物忘れを主訴として医療機関を受診し、MMSE、ADAS、時計描画課題（CDT）、図形模写課題（CCT）を実施できた90名（平均年齢81.2±5.6歳、男性35名、女性55名）を対象に
とした。ワコム社製スマートパッドを使用し、データの電子保存用専用ソフトウェアを作成した。データは1/133秒単位で座標と筆圧が保存され、CDTとCCTの秒数、ストローク数、描画速度などの特徴量を算出した。
従属変数をMMSEとしてステップワイズ法による重回帰分析を行ったところ、CDT速度の最小値、CCTストロークの数、CDT筆圧の最大値、CCT筆圧の最大値、CDT速度の最大値が説明変数として抽出された。また、従属変数をADASとしてステップワイズ法による重回帰分析を行ったところ、CCT筆圧の中央値、CDTのペンが離れていた時間が説明変数として抽出された。CDTとCCTの描画過程を電子保存し、特徴量を抽出することでMMSEやADASなどの認知機能を推定できる可能性が示唆された。
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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
新型コロナウィルス感染症拡大の影響による移動制限により、医療機関や介護施設などで実験やデータ収集することは容易ではなく、認知機能データや図形描画データなどを十分に蓄積することができなかった。そのため、認知症や軽度認知障害スクリーニングシステムを開発するには至っていない。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度は、医療機関や介護施設などで実験やデータ収集を行い、データの更なる蓄積を図り、蓄積したデータを統計解析するほか、機械学習のためにデータを教師あり学習させて結果のモデル化を行う。また、認知症および軽度認知障害に特有な描画遂行プロセスや脳活動パターン化を行い、認知症および軽度認知障害スクリーニングシステムを開発する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルス感染症拡大の影響により、医療機関や共同研究者との打ち合わせが十分にできなかったこと、また出入国規制の影響により国際学会に参加できなかったこと、国内の学会においても多くが開催中止もしくは開催延期となってしまったため、次年度使用額が生じてしまったことが主な理由である。
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