| 講演名 | 2021-06-01 筋電計測の機械学習を用いた健常者と嚥下患者の判別方法の確立 谷口 惇夫(信州大), 吉田 宏昭(信州大), 大森 信行(長野県工技センター), 小山 吉人(信州大), 栗田 浩(信州大), |
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| 抄録(和) | 超高齢社会となり、誤嚥が社会的な課題となっている．誤嚥予防のため，嚥下筋電計測は嚥下機能評価方法としてこれまで数多く研究されてきた．しかし，筋電計測は，解析方法の複雑さ等から臨床における検査として未だ十分に普及していない．そこで，機械学習を用いることで解析を自動化できれば，医療従事者の負担軽減が期待されると着想した．したがって，嚥下筋電計測による機械学習を応用した機能診断方法の検討を目的として研究を推進した． |
| 抄録(英) | Japan faces the serious concerns of aging and aspiration (accidental swallowing) is one of the big problems to be solved. In order to prevent aspiration, electromyogram (EMG) is used because it is suitable for test of swallowing function. However, EMG is difficult for healthcare to perform experiments and analyze data. Recent years, there is a lot of progress in the field of machine learning. If EMG data could be analyzed automatically with the use of machine learning, it is possible to ease burdens on healthcare workers. In this study, we investigated muscle activities when swallowing by using machine learning. |
| キーワード(和) | 誤嚥 / 嚥下 / 筋電計測 / 機械学習 |
| キーワード(英) | Aspiration / Swallowing / EMG / Machine learning |
| 資料番号 | WIT2021-6 |
| 発行日 | 2021-05-25 (WIT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/6/1(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 福祉情報工学、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 酒向 慎司(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Shinji Sakou(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 雨宮 智浩(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomohiro Amemiya(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 宮城 愛美(筑波技術大) / 塩野目 剛亮(帝京大) / 半田 隆志(埼玉県産業技術総合センター) |
| 幹事氏名（英） | Manabi Miyagi(Tsukuba Univ. of Tech.) / Takeaki Shionome(Teikyo Univ.) / Takashi Handa(Saitama Industrial Tech. Center) |
| 幹事補佐氏名（和） | 細野 美奈子(産総研) / 菅野 亜紀(名大) / 小森 智康(NHK放送技術研究所) |
| 幹事補佐氏名（英） | Minako Hosono(AIST) / Aki Sugano(Nagoya Univ.) / Komori Tomoyasu(NHK STRL) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Well-being Information Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 筋電計測の機械学習を用いた健常者と嚥下患者の判別方法の確立 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation into muscle activities when swallowing by using machine learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 誤嚥 / Aspiration |
| キーワード(2)（和/英） | 嚥下 / Swallowing |
| キーワード(3)（和/英） | 筋電計測 / EMG |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 谷口 惇夫 / Atsuo Taniguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 吉田 宏昭 / Hiroaki Yoshida |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大森 信行 / Nobuyuki Ohmori |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 長野県工業技術総合センター(略称：長野県工技センター) Nagano Prefecture General Industrial Technology Center(略称：Nagano Pref. General Industrial Technology Center) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小山 吉人 / Yoshito Koyama |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 信州大学医学部(略称：信州大) Shinshu University School of Medicine(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 栗田 浩 / Hiroshi Kurita |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 信州大学医学部(略称：信州大) Shinshu University School of Medicine(略称：Shinshu Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-06-01 |
| 資料番号 | WIT2021-6 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | WIT-52 |
| ページ範囲 | pp.28-31(WIT), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-05-25 (WIT) |