2021 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 長崎大学, 病院(歯学系), 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，嚥下時における舌骨上筋群と舌骨下筋群の44チャンネルsEMG信号から各チャンネルの振幅成分と周波数成分を抽出し，嚥下開始から終了までの一連の筋活動を，カラーマップにより画像情報へと変換した．そして，異なる一回嚥下量（水3，15ml）と嚥下方法（自然嚥下，努力嚥下）で作成した画像の類似度を，畳み込みニューラルネットワークとカーネル主成分分析を用いて計算することで，嚥下条件の変化に伴う筋活動変化（すなわち，嚥下の対応力）を数値化しうる手法を開発した．本年度は，提案手法の更なる有効性を検証するために，一回嚥下量（水1，10ml）と嚥下方法（自然嚥下，努力嚥下）に加え，嚥下物の違い（水，1.0％とろみ水）や疲労タスク前後における嚥下データの収集を行った．疲労タスクは，JMS舌圧測定器を用いて測定した最大舌圧の60%を30秒間維持するものとした．そして，各嚥下条件に対する画像の類似度をそれぞれ数値化したところ，若年者群と高齢者群の間に統計学的な有意差が認められ，一回嚥下量や嚥下方法だけでなく，とろみや筋疲労の有無についても，加齢変化の特徴を検出できる可能性が示された．本手法は，嚥下条件の変化に対する嚥下諸器官の対応力に着目し，画像に変換した舌骨上筋群と舌骨下筋群のsEMG信号から，嚥下機能の数値化を試みるものである．嚥下は，反射性入力に関わる咽頭・喉頭からの末梢性入力と，随意性嚥下に関わる大脳皮質等の上位からの中枢性入力によって誘発されることが知られており，嚥下物の量や物性の違い，さらには，随意嚥下の強さを変化させた嚥下データを分析することで，嚥下反射の破綻や口腔運動の問題の有無などの特定にも今後利用できる可能性がある．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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