Search for real-time monitoring methods of feeding and swallowing using deep learning

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リアルタイムに発信されている摂食・嚥下機能の音響情報を機能検査データとして用いるための方法を探索することを目的としている。正常および異常な口腔機能の情報を小型・軽量な音響センサーで取り出し、そのデータをコンピュータにディープラーニング（DL）させることにより、摂食・嚥下機能をリアルタイムに評価する方法の開発を目指している。本年度は、音響情報の採取方法の最適化を図るため、摂食・嚥下を記録するためのマイクロフォン、ビデオシステムの性能検討を行い、4チャンネル同時記録が可能なビデオカメラに、頸部に装着する嚥下計測用マイクロフォンと頭頂部に装着する咀嚼用マイクロフォンを加えてシステム化した。これらを調達調達し、実際にボランティアに装着して、ビデオ画像、音響の質を確認して性能検証を行い、マイクロフォンの装着部位の調整を行い、必要とする性能要件を満たしていることを確認した。健常人ボランティアを対象としたデータ収集プロトコルを共同研究者と協議して決定した。DL処理に用いるソフトウェアの選定を行い、Pythonを選定して発注準備を進めている。音響データの解析および学習方法のプログラミングも開始した。DLのため、単一試験食材のデータ件数を約380と見積もった。健常人ボランティアは愛知学院大学健康科学部の学生を対象にすることとし、想定されるボランティア数を予測し、必要な人員が確保できると予測して募集の準備を整えた。