2019 Fiscal Year Annual Research Report
深層学習を用いた舌骨上・下筋群の協調パターン解析に基づく嚥下機能評価技術の確立
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18H03557
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
佐々木 誠 岩手大学, 理工学部, 准教授 (80404119)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
玉田 泰嗣 岩手医科大学, 歯学部, 助教 (50633145)
柴本 勇 聖隷クリストファー大学, リハビリテーション学部, 教授 (30458418)
中山 淳 一関工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (70270212)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 嚥下機能 / 舌骨上筋群 / 舌骨下筋群 / 多点表面筋電図 / 深層学習 / 機械学習 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度は，舌骨上筋群と舌骨下筋群の協調パターンを観測するための44チャンネルフレキシブル電極と，舌機能を多角的に評価するための3次元舌力測定装置を製作した．そして，嚥下障害者，高齢者，若年者を対象に収集した基礎データをもとに，深層学習を用いた嚥下パターン分類法を考案した．
本年度は，データベース構築のために，嚥下データの収集を継続するとともに，提案手法の精度向上を図った．その結果，舌骨上筋群と舌骨下筋群の44チャンネル筋電位信号から，時間領域と周波数領域の特徴量で構成される嚥下パターン画像を作成し，深層学習の一つであるAlexNetとサポートベクターマシンを組み合わせた画像認識を適用することで，一回嚥下量（3，15 ml）や嚥下強度（通常嚥下，努力嚥下） などの嚥下条件によってわずかに変化する嚥下パターンの違いを95.7％の精度で分類できることを示した．また，嚥下パターン分類の精度向上に対するもう一つのアプローチとして，舌骨上筋群の22チャンネル筋電位信号と6チャンネル嚥下音を併用したマルチモーダル学習についての検討も実施し，筋活動と嚥下音を組み合わせることで，嚥下パターンの分類精度が向上することが確認された．さらに，この知見をもとに，舌骨上筋群と舌骨下筋群の筋活動，嚥下音，喉頭運動を同時計測可能なマルチモーダル計測システムを実現し，嚥下造影検査装置との同期計測が可能であることを確認した．3次元舌力測定装置においては，フランクフルト平面を実現するための治具を製作することで，前年度判明した頭部固定方法の課題点を解決した．さらに，左右，上下，前方向への舌力発揮能力だけでなく，舌の運動と力の調整能力を同時に測定するための測定治具ならびに評価アプリを試作し，若年者を対象とした基礎検討により，その有効性を検証した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
前年度考案した舌骨上筋群と舌骨下筋群の協調運動に着目した嚥下パターン分類手法の精度向上を図り，その成果を国際学術誌や国内講演会で積極的に発表した．また，嚥下運動を生成する舌骨上筋群と舌骨下筋群の筋活動だけでなく，筋収縮の結果として生じる嚥下音や喉頭運動を含んだマルチモーダル計測を実現し，嚥下パターン分類に与える有効性を確認した．さらに，3次元舌力測定装置を，舌の運動と力の同時評価装置に発展させることで，より詳細な舌機能評価を行える可能性が示唆された．
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| Strategy for Future Research Activity |
嚥下パターン分類法に基づく新しい嚥下機能評価法の開発に着手する．また，舌骨上筋群と舌骨下筋群の協調運動や嚥下諸器官の運動を評価するための新しい解析手法を考案し，その有効性を検証する．さらに，得られた結果をもとに，嚥下機能や舌機能の加齢変化や疾患の特徴を分析する．
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