New standardization and evaluation of oral condition using machine learning for development in terminal care oral amelioration program

使用机器学习对口腔状况进行新的标准化和评估,以开发临终护理口腔改善计划

基本信息

项目摘要

本研究の目的は、終末期がん患者に特化した口腔ケアプログラムの開発とその有用性の検討である。第一段階として、口腔状態の標準化が求められる。そのためには、口腔評価精度の向上が必要である。本研究では終末期がん患者の口腔症例写真の画像を、データ化し、機械学習を用いて診断精度の向上を検証している。これまでに、研究協力者と共に行った研究では、OHATを用いた口腔評価で、機械学習の方が、古典的解析と比較して、予後予測精度がわずかに高いことが分かった。単施設、ベースラインのみの検討であったので、診断精度が高いとは言えず、本研究では、多施設で、定期的な口腔評価による口腔の変化の情報、口腔画像データが必要である。そこで、緩和ケア病棟に入院する患者に対し、口腔ケアの際に、OAGを用いて口腔評価を週一回、患者が死亡するまで行った。また、口腔写真撮影や口腔粘膜の細菌検査を必要に応じて行った。そこで、まずは、口腔カンジダに絞って口腔状態の標準化を行うことにした。比較的発生頻度が高く、偽膜が病変として描写され、微生物学的診断が可能であること等が理由。これまでに、Image Jを用いて、カンジダ偽膜を定量化できるかの検討を行った。しかし、撮影条件(撮影部位や粘膜伸展の方法、光の有無、使用するカメラ)や画像のトリミング範囲により、データにばらつきが出て、精度に大きな影響を与えることが分かった。また、偽膜形成が無くても、カンジダ菌は検出され、さらにC. toripicalisが検出されると予後と関係することが分かった。調査票の確定、倫理審査委員会への申請予定である。本研究結果は、第77回 国立病院総合医学会で発表し、終末期がん患者における口腔カンジダに関しては、英文投稿中である。
The purpose of this study was to investigate the usefulness of the development of a patient-specific oral cavity. The first step is to standardize the oral condition. The accuracy of oral evaluation is necessary. This study aims to improve the accuracy of diagnosis by using the portrait, transformation and mechanical learning of oral symptoms at the end of the study Research collaborators, oral evaluation, mechanical learning, classical analysis, comparison, prediction accuracy, etc. The results of this study are as follows: 1. Single application, 2. Diagnosis accuracy, 3. Multi-application, 3. Periodic oral evaluation, 3. Oral chemical information, 3. Oral portrait, 4. The patient was admitted to the hospital, the oral cavity was closed, the oral cavity was closed, and the patient died. Oral photographs and bacterial examination of oral mucosa are necessary for further investigation. The standardization of oral conditions is a common practice. There are several reasons for this: high frequency of occurrence, description of pseudomembrane, and possibility of microbiological diagnosis. This is the first time that we've done this. For example, image capturing conditions (image capturing location, method of mucosal extension, presence or absence of light, use of image), image classification, image classification, image accuracy, and image classification. In addition, the formation of pseudomembranes has not been detected, but the fungi have been detected. Toripicalis is the relationship between the two. Confirmation of investigation ticket and application for approval by EC. The results of this study were reported by the 77th National Hospital General Medical Association and published in English.

项目成果

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下郷 麻衣子其他文献

舌ジストニアに対するボツリヌス療法とMAB(Muscle afferent block)療法
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    兵 行忠
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
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  • 作者:
    下郷 麻衣子;吉田 和也;宮本 絵里加;木塚 慎哉;兵 行忠
  • 通讯作者:
    兵 行忠
睡眠医療への歯科からのアプローチ ー25年間の臨床と研究を振り返ってー
睡眠医学的牙科方法——回顾25年的临床实践和研究——
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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下郷 麻衣子的其他文献

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