| 研究課題/領域番号 |
21K12710
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| 研究機関 | 埼玉医科大学 |
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研究代表者 |
小林 威仁 埼玉医科大学, 医学部, 准教授 (90618266)
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| 研究分担者 |
鈴木 朋子 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (10400342)
廣岡 伸隆 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (10719743)
飯田 慎一郎 埼玉医科大学, 医学部, 准教授 (20513732)
青柳 龍太郎 埼玉医科大学, 医学部, 助教 (20817663)
草野 武 埼玉医科大学, 医学部, 助教 (50843695)
齊藤 航平 埼玉医科大学, 医学部, 助教 (70817618) [辞退]
中元 秀友 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90180421)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 遠隔診療 / 人工知能（AI） / 深層学習（ディープラーニング） / 経時モニタリング |
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| 研究実績の概要 |
患者の状態変化に対して精度・信頼度ともに安心できる迅速な検出・総合評価を遠隔、例えば在宅でも可能にすることで疾病増悪の予防・軽症化を図る目的でその体制を確立する。まず先にストレスフリーかつ精度の高いデバイス改良に取り組んだ。
結果として患者本人においても身体的・精神的負担を軽減でき、かつ患者管理における医療側の労務負担や医療費削減に結び付けるためにデータの管理方法や参照体制の確立を行った。
測定組織部の血流低下による血管容積変化およびモーションアーチファクトによる誤差要因に対するセンサ感受性の調整を行うにあたり、これまでのPPG信号の高周波成分（電源など）と、毛細血管密度や静脈血量の変化、温度変動等の低周波成分の両方を除去する目的でバンドパス・フィルタ処理（0.4Hz～4Hz）を行うシステムの改良を手掛けた。その必要性は従来法では除去されるノイズ成分が限定され、最終解析時の測定誤差範囲の改善に限界が生じてしまう為であった。新しい試みとして、可変タップ長の適応フィルターアルゴリズムに基づくモーションアーティファクトキャンセル機能を備えた、フォトプレチスモグラフ測定におけるモーションアーチファクトの低減のためのリファレンスとしてのオプティカルフローセンサを用いた。結果として良質なPPG信号の抽出が可能となった。
現在は、永続的なPPG測定プロセスを目的として、ベースライン変動様のアーチファクト発生に対して、これまでのローパス有限インパルス応答処理を行い、PDの脈波を平滑化し、ベースライン変動ノイズ除去して適切な除去ノイズを分析し、その特徴を検出し新しい試みとして分光時間深層ニューラルネットワークを用いたフォトプレチスモグラムから機械学習/深層学習を行い至適ノイズ除去法確立に向けて取り組んでいる。
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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
デバイスの改良作業については十二分に計画通りに進捗状況確認できている。
しかし、その精度確認（バリデーションスタディ）については、流行性感染症の被検者及び実験スタッフの感染予防管理状況を踏まえて対応していかなければならない為、所属施設の感染管理体制（マニュアルや規則）に従いながらの進捗になる為感染予防対策を徹底しながらの対応している。
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| 今後の研究の推進方策 |
感染予防対策を徹底しながら精度確認（バリデーションスタディ）を行う。
流行性感染症の状況を十二分に把握しながら被検者及び実験スタッフの感染予防管理状況を踏まえて対応していく。また、適宜変わる所属施設の感染管理体制（マニュアルや規則）に従いながらの進捗になる為感染予防対策を徹底しながら実験の遂行を図る。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度は感染予防対策を遂行しながらの研究実行にて予定に一部修正が必要な状況になっている。次年度は感染状況を鑑みながらの対応にて、精度検査（バリデーションスタディ）の為の臨床サンプル収集にむけて感染対策の徹底が重要になってくる。本年度において経験したことをふまえて、患者接触を極力抑えながらの体制を整て取り組んでいきたい。
次年度は上半期にバリデーションスタディの継続と解析体制の確立および下半期に現場での患者データ収集に注力、解析を行う。
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