| 研究課題/領域番号 |
21H01344
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
松川 真美 同志社大学, 理工学部, 教授 (60288602)
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| 研究分担者 |
山上 宏 独立行政法人国立病院機構大阪医療センター(臨床研究センター), その他部局等, 機関長・部門長クラス (00455552)
大崎 美穂 同志社大学, 理工学部, 教授 (30313927)
小山 大介 同志社大学, 理工学部, 教授 (50401518)
吉村 壮平 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (70739466)
斎藤 こずえ 奈良県立医科大学, 医学部, 病院教授 (80398429)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 頚動脈波 / 圧電センサ / 脳動脈 / 閉塞 / スクリーニング |
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| 研究実績の概要 |
最終年度は救急車などでのスクリーニングを目指し、新たに手のひらサイズの小さな計測器の開発を進めた。またシステムで計測した脈波波形が、これまでの計測システムと同じであることを自作の人工血管＋パルスポンプの物理モデルを利用して確認した。システムを利用して、健常者17名、脳動脈閉塞患者4名の左右頚動脈の脈波波形計測を行った。救命救急士などが車内で計測する場合、揺れや患者の動きが観測波形に影響する。救急の状況を考慮して、連続した4周期の平均波形を被験者の計測波形とすることし、連続して計測を続ける中で、正しく計測波形を選択できる信号処理手法を検討した。また波形の年齢依存性についても検討した。
またこれまでとは原理的に異なる新しい閉塞推定手法に取り組んだ．旧手法では，人手による特徴量の定義の困難さと閉塞患者のデータ不足，閉塞の見落としを起こすF値の低さが問題であった．これらの解決に向け，健常者のデータのみでも学習可能な枠組みで自動的な特徴量抽出とF値を高める分類を目指した．具体的には，オートエンコーダ(AE)により脈波を自己再生し，自己再生性能の閾値処理により閉塞有無を分類する手法を提案した．評価実験の結果，CNN型AEとGRU型AEを用いた場合に最も性能が高く，正解率59[%]，F値70[%]であった．旧手法と比べて正解率はやや低下したが，F値は12～25[%]の向上が見られた。
次の研究ステップとして脳動脈瘤による頚動脈波の変化を確認するため、脳動脈瘤をもつ透明な人工血管モデルを作成できた。実際に動脈瘤に模擬血液が流れ込む状況を粒子画像流速測定法で計測し、流入により生じる負の圧力波が頚動脈付近でも観測されることを確認した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 備考 |
電子情報通信学会 超音波研究会 学生研究奨励賞受賞
橋本直樹(2024年3月)
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