(57)【要約】  方法は、嚥下中に得られた二軸加速度測定信号を使用して、嚥下を正常な嚥下として、又は障害のある嚥下（例えば、誤嚥−侵入）として分類できる。本方法は、二軸加速度測定信号をメタ特徴として表現するステップと、既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴に対して実施された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定された顕著な時間及び周波数メタ特徴を、顕著なメタ特徴に基づいて構築された事前設定された線形判別分類器と比較するステップと、比較に基づいて嚥下を正常な嚥下又は障害のある嚥下として分類するステップと、を含み得る。好ましくは、センサに動作可能に接続された処理モジュールは、二軸加速度測定信号の処理を実施し、更に嚥下を自動的に分類する。【選択図】  図１
2020527996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
嚥下を分類する方法であって、
被験者の喉の外側に前後軸（Ａ−Ｐ軸）及び上下軸（Ｓ−Ｉ軸）上に配置されたセンサによって、前記嚥下中に得られる二軸加速度測定信号を、処理モジュール上で受信するステップと、
前記二軸加速度測定信号をメタ特徴として表現するステップであって、前記処理モジュールが前記表現するステップを実行する、ステップと、
弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰を使用して前記メタ特徴のサブセットを特定するステップであって、前記処理モジュールが前記特定するステップを実行する、ステップと、
線形判別分類器を決定するために前記メタ特徴の前記サブセットを使用するステップであって、前記処理モジュールが、前記決定を実行するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記メタ特徴は、前記加速度測定信号の時間周波数特性を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記メタ特徴は、１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記メタ特徴は、前記１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴のそれぞれに対して、前記Ａ−Ｐ軸に対する前記チャネル固有の頭部運動特徴と、対応する、前記Ｓ−Ｉ軸に対する前記チャネル固有の頭部運動特徴との比を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
交差検証を実行して、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって、顕著なメタ特徴を特定し、前記線形判別分類器の感度又は特異性のうちの少なくとも１つを最適化することにより、前記線形判別分類器を調整するステップ、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記線形判別分類器は、ボーラスレベル閾値及び参加者レベル閾値を含み、前記線形判別分類器の前記調整するステップは、前記ボーラスレベル閾値及び前記参加者レベル閾値を互いに別々に調整するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記二軸加速度測定信号を二変量ボーラス信号から、メタ特徴のセットとして表現される一変量ボーラス信号へと変換するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記処理モジュール上にてボーラス加速度測定信号のセットを受信するステップと、
前記線形判別分類器を、前記ボーラス加速度測定信号のセットに適用するステップと、
前記処理モジュールに、又は前記処理モジュールに動作可能に接続されたデバイスに、前記ボーラス加速度測定信号のセットが誤嚥−侵入を含むかどうかの指示を提供するステップであって、前記指示は、前記線形判別分類器を前記ボーラス加速度測定信号を表現する前記メタ特徴のセットに前記適用するステップに基づくものである、ステップと、を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
嚥下を分類する方法であって、
被験者の喉の外側に前後軸（Ａ−Ｐ軸）及び上下軸（Ｓ−Ｉ軸）上に配置されたセンサによって、前記嚥下中に得られる二軸加速度測定信号を、処理モジュール上で受信するステップと、
前記二軸加速度測定信号をメタ特徴として表現するステップであって、前記処理モジュールが前記表現するステップを実行する、ステップと、
既知の訓練データセットにおいて実行された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定された顕著なメタ特徴を、既知の訓練データセットにおける顕著な時間及び周波数メタ特徴上に構築された事前設定された線形判別分類器と比較するステップであって、前記処理モジュールが前記比較するステップを実行する、ステップと、
前記嚥下を正常な嚥下又は誤嚥−侵入として分類するステップであって、前記処理モジュールが、前記比較するステップに基づいて前記分類するステップを実行する、ステップと、
を含む方法。
【請求項１０】
前記メタ特徴は、前記加速度測定信号の時間周波数特性を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記メタ特徴は、１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記メタ特徴は、前記１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴のそれぞれに対して、前記Ａ−Ｐ軸に対する前記チャネル固有の頭部運動特徴と、対応する、前記Ｓ−Ｉ軸に対する前記チャネル固有の頭部運動特徴との比を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
交差検証を実行して、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって、顕著なメタ特徴を特定し、前記線形判別分類器の感度又は特異性のうちの少なくとも１つを最適化することにより、前記線形判別分類器を調整するステップ、を含む請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
嚥下機能を定量化する装置であって、
患者の喉に配置され、嚥下活動を表現する前後軸及び上下軸に関連付けられた振動データを取得するように構成されたセンサと、
前記センサに動作可能に接続された処理モジュールであって、（ｉ）既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴に対して実行された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定された顕著なメタ特徴としての前記振動データを表現し、（ｉｉ）前記顕著なメタ特徴を、前記既知の訓練データセットにおける前記時間及び周波数メタ特徴を使用して構築された事前設定された線形判別分類器と比較し、
（ｉｉｉ）前記顕著なメタ特徴と前記事前設定された線形判別分類器との比較に基づいて、前記嚥下を正常な嚥下又は誤嚥−侵入として分類する、ように構成された処理モジュールと、
を備える装置。
【請求項１５】
ディスプレイ、スピーカ、及びそれらの組み合わせから選択される出力構成要素を備え、前記処理モジュールは、前記出力構成要素を使用して、視覚的及び／又は可聴式に前記嚥下の前記分類を示すように構成されている、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記処理モジュールは、有線接続又は無線接続のうちの少なくとも１つによって前記センサに動作可能に接続されている、請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
患者の嚥下困難を治療する方法であって、
前記患者の喉の外側にセンサを配置するステップであって、前記センサは、嚥下活動を表現し、前後軸及び上下軸からなる群から選択された少なくとも１つの軸に関連付けられた振動データを取得し、前記センサは、処理モジュールに動作可能に接続され、前記処理モジュールは、（ｉ）既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴に対して実行された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定された顕著なメタ特徴としての前記振動データを表現し、（ｉｉ）前記顕著なメタ特徴を、前記既知の訓練データセットで訓練された事前設定された線形判別分類器と比較し、（ｉｉｉ）前記顕著なメタ特徴と前記事前設定された線形判別分類器との比較に基づいて、前記嚥下を正常な嚥下又は誤嚥−侵入として分類する、ように構成されている、ステップと、
前記分類に基づいて、前記患者に投与される給食を調節するステップと、
を含む方法。
【請求項１８】
前記給食の前記調節するステップは、前記給食の稠度を変更するステップ、前記給食中の食物のタイプを変更するステップ、前記患者に投与される前記給食の一部分のサイズを変更するステップ、前記給食の一部が前記患者に投与される頻度を変更するステップ、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項１７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]本開示は、概して、嚥下事象を分類するための方法及びデバイスに関する。より具体的には、本開示は、嚥下誤嚥−侵入を検出することに最も顕著な二軸加速度測定メタ特徴に基づく分類器を使用して、誤嚥−侵入を伴う嚥下と誤嚥−侵入を伴わない嚥下とを区別する方法及びデバイスに関する。
【背景技術】
【０００２】
[0002]嚥下困難は、嚥下過程の不随意運動制御が正常に機能しないことによって特徴付けられ、気道に異物が入る「侵入」を引き起こし得る。気道侵入は、肺に異物が入る「誤嚥（ａｓｐｉｒａｔｉｏｎ）」を伴うことがあり、重大な健康リスクにつながることがある。
【０００３】
[0003]嚥下活動の３つの相は、経口、咽頭、及び食道である。咽頭相は通常、嚥下困難を有する患者では損なわれている。嚥下困難における嚥下の障害咽頭相は、広くみられる健康状態（６５歳超の集団の３８％）であり、食事の誤嚥（食物の気道への進入）及び／又は咽頭残留物をもたらす可能性があり、これはひいては、誤嚥性肺炎、栄養不良、脱水、及び更には死などの深刻な健康リスクをもたらし得る。嚥下誤嚥は、特に嚥下障害の小児及び急性脳卒中の患者では静かであり（すなわち、咳などの嚥下困難の明白な徴候がない）、臨床知覚判断による検出を困難にする可能性がある。
【０００４】
[0004]嚥下活動を追跡するための現在のゴールドスタンダードは、臨床医が動いているＸ線画像を介して嚥下中にバリウム注入食品を監視することを可能にするビデオ蛍光透視法である。しかしながら、ビデオ蛍光透視検査（ＶＦＳＳ）は、高価な処置及び専門の要員の必要性、並びに過剰な量の有害な放射線のために、日常的に行うことができない。別の侵襲的評価は、嚥下の柔軟な内視鏡評価であり、これも、訓練された要員を必要とし、高価な処置を伴う。嚥下モニタリングのための非侵襲的代替法としては、表面筋電図、パルスオキシメトリ、頸部聴診（喉頭近くの呼吸音を聞くこと）及び嚥下加速度測定が挙げられる。
【０００５】
[0005]様々な非侵襲的アプローチの導入にもかかわらず、嚥下異常の確実なベッドサイド検出は、困難な課題のままである。例えば、最近の頸部聴診研究の系統的レビューは、そのアプローチの信頼性が不十分であり、嚥下困難を診断するためのスタンドアロン型器具として使用することができないことを示唆している。Ｌａｇａｒｄｅ，Ｍａｒｌｏｅｓ  ＬＪ  ａｎｄ  Ｋａｍａｌｓｋｉ，Ｄｉｇｎａ  ＭＡ  ａｎｄ  ｖａｎ  ｄｅｎ  Ｅｎｇｅｌ−Ｈｏｅｋ，Ｌｅｎｉｅ，「Ｔｈｅ  ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｖａｌｉｄｉｔｙ  ｏｆ  ｃｅｒｖｉｃａｌ  ａｕｓｃｕｌｔａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｄｙｓｐｈａｇｉａ：Ａ  ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ  ｒｅｖｉｅｗ」，Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｒｅｈａｂｉｌｉｔａｔｉｏｎ  ３０（２）：１−９（３／２０１５）．更に、嚥下困難の知覚的臨床スクリーニングは、恐らくは、判断の主観的性質、並びに様々な環境アーチファクトの存在のために、異なる発語言語病理学者間で一致がないことが示されている。
【０００６】
[0006]過去２０年間にわたって、研究者は、様々な嚥下スクリーニングツールについて報告しており、その中でも、嚥下音によって駆動されるものが最も一般的なツールである。嚥下音は、マイクロフォンを使用して音響的に、又は頸部の表皮振動を測定する患者の首に置かれた加速度計を使用して機械的に、捕捉される。嚥下聴診信号の識別分析に関する報告は、使用されるスクリーニングツール、目標嚥下の問題（誤嚥、侵入、咽頭残留物）、サンプルサイズ、患者集団及び病状、並びに検証アプローチに関して異なっており、これは、これらの研究を直接比較することを事実上不可能にする。
【０００７】
[0007]嚥下加速度計は、嚥下活動中の舌骨及び喉頭の動きを利用し、これは、加速度計によって首において測定可能な表皮の振動として現れる。前後（Ａ−Ｐ）及び上下（Ｓ−Ｉ）の解剖学的方向の両方における振動は、内在する嚥下活動についての別個の情報を含むことが見出される。
【０００８】
[0008]小さな試料サイズで報告された以前の嚥下加速度測定の研究、及びこれらの研究における嚥下サンプルは全て、研究者によって単一のサイトで収集された。更には、嚥下スクリーニング研究は、多くの場合、患者の単一集団（例えば、脳卒中後の患者、身体障害を有する小児集団）をターゲットとしている。以前の研究の高いレベルの不均一性が、それらの間の有意性のある比較、及び提案される嚥下スクリーニングツールの信頼性のある評価を妨げる。更に、嚥下加速度測定に関する以前の研究の多くは、Ａ−Ｐ方向での単軸加速度計を用いている。
【発明の概要】
【０００９】
[0009]本発明者らは、驚くべきことに、嚥下中に患者の頸部にて捕捉された二軸（Ａ−Ｐ軸及びＳ−Ｉ軸）加速度測定信号に基づいて誤嚥−侵入を検出するための特定の自動フレームワークを発見した。フレームワークは、信号前処理及びコンディショニングが先行する、時間及び周波数メタ特徴に関しての加速度測定信号を表す。次に、メタ特徴表現は弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰に使用でき、嚥下誤嚥−侵入の検出に最も顕著な特徴を特定できる。次に、特定された顕著な特徴を活用して、線形判別分析に基づいて分類器を考案することができ、線形判別分析は、参加者からボーラス加速度測定信号のセットを入力として受信し、参加者に対する誤嚥−侵入の有無を示す関連付けられたラベルをボーラス及び参加者の両方のレベルで返す。
【００１０】
[0010]本明細書で詳述するように、フレームワークの性能は、８つの異なるサイトから収集された嚥下活動（最大２９８名の参加者）の大きなデータセットを使用して評価された。参加者は、薄い液体バリウム及びネクター状の濃い液体バリウム（マイルドな稠度）のボーラスを消費するように求められ、参加者の嚥下活動が、ビデオ蛍光透視法及び参加者の頸部に取り付けられた二軸加速度計を使用して同時に捕捉された。識別フレームワークは、薄い及びマイルドな稠度の両方で、嚥下誤嚥−侵入を検出するに当たって、ボーラスレベルの感度／特異性／ＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）率を、それぞれ８０％／６０％／０．８を超えて達成する。
【００１１】
[0011]したがって、通常の実施形態では、本開示は嚥下を分類する方法を提供する。方法は、被験者の喉の外側に前後軸（Ａ−Ｐ軸）及び上下軸（Ｓ−Ｉ軸）上に配置されたセンサによって、嚥下中に得られる二軸加速度測定信号を、処理モジュール上で受信するステップと、二軸加速度測定信号をメタ特徴として表現するステップであって、処理モジュールが表現するステップを実行する、ステップと、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰を使用してメタ特徴のサブセットを特定するステップであって、処理モジュールが特定するステップを実行する、ステップと、線形判別分類器を決定するためにメタ特徴のサブセットを使用するステップであって、処理モジュールが、決定を実行するステップと、を含む。
【００１２】
[0012]一実施形態では、方法は、二軸加速度測定信号を二変量ボーラス信号から、メタ特徴のセットとして表現される一変量ボーラス信号へと変換するステップを含む。
【００１３】
[0013]一実施形態では、メタ特徴は加速度測定信号の時間周波数特性を含む。
【００１４】
[0014]一実施形態では、メタ特徴は１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴を含む。メタ特徴は、１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴のそれぞれに対して、Ａ−Ｐ軸に対するチャネル固有の頭部運動特徴と、対応する、Ｓ−Ｉ軸に対するチャネル固有の頭部運動特徴との比を含み得る。
【００１５】
[0015]一実施形態では、方法は、交差検証を実行して、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって、顕著なメタ特徴を特定し、線形判別分類器の感度又は特異性のうちの少なくとも１つを最適化することにより、線形判別分類器を調整するステップを含む。線形判別分類器は、ボーラスレベル閾値及び参加者レベル閾値を含むことができ、線形判別分類器の調整は、ボーラスレベル閾値及び参加者レベル閾値を互いに別々に調整するステップを含み得る。
【００１６】
[0016]一実施形態では、方法は、処理モジュール上にてボーラス加速度測定信号のセットを受信するステップと、線形判別分類器を、ボーラス加速度測定信号のセットに適用するステップと、処理モジュールに、又は処理モジュールに動作可能に接続されたデバイスに、ボーラス加速度測定信号のセットが誤嚥−侵入を含むかどうかの指示を提供するステップであって、指示は線形判別分類器をボーラス加速度測定信号を表現するメタ特徴のセットに適用するステップに基づくものである、ステップと、を更に含む。
【００１７】
[0017]別の実施形態では、本開示は、嚥下を分類する方法を提供し、方法は、被験者の喉の外側に前後軸（Ａ−Ｐ軸）及び上下軸（Ｓ−Ｉ軸）上に配置されたセンサによって、嚥下中に得られる二軸加速度測定信号を、処理モジュール上で受信するステップと、二軸加速度測定信号をメタ特徴として表現するステップであって、処理モジュールが表現するステップを実行する、ステップと、既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴に対して実行された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定されたメタ特徴を、既知の訓練データセットにおける顕著な時間及び周波数メタ特徴上に構築された事前設定された線形判別分類器と比較するステップであって、処理モジュールが比較を実行し、処理モジュールが比較を実行する、ステップと、嚥下を正常な嚥下又は誤嚥−侵入として分類するステップであって、処理モジュールが、比較に基づいて分類を実行する、ステップと、を含む。
【００１８】
[0018]一実施形態では、方法は、二軸加速度測定信号を、それぞれが内積信号である二変量ボーラス信号から一変量ボーラス信号へと変換するステップと、ボーラス稠度に従って特定されたメタ特徴のサブセットに関して内積信号を表現するステップと、を含む。
【００１９】
[0019]一実施形態では、メタ特徴は加速度測定信号の時間周波数特性を含む。
【００２０】
[0020]一実施形態では、メタ特徴は１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴を含む。メタ特徴は、１つ以上のチャネル固有の頭部運動特徴のそれぞれに対して、Ａ−Ｐ軸に対するチャネル固有の頭部運動特徴と、対応する、Ｓ−Ｉ軸に対するチャネル固有の頭部運動特徴との比を含み得る。
【００２１】
[0021]一実施形態では、方法は、交差検証を実行して、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって、顕著なメタ特徴を特定し、線形判別分類器の感度又は特異性のうちの少なくとも１つを最適化することにより、線形判別分類器を調整するステップを含む。
【００２２】
[0022]別の実施形態では、本開示は、嚥下機能を定量化するための装置を提供する。装置は、患者の喉に配置され、嚥下活動を表現する前後軸及び上下軸に関連付けられた振動データを取得するように構成されたセンサと、センサに動作可能に接続された処理モジュールであって、（ｉ）既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴に対して実行された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定された顕著なメタ特徴としての振動データを表現し、（ｉｉ）顕著なメタ特徴を、既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴を使用して構築された事前設定された線形判別分類器と比較し、（ｉｉｉ）顕著なメタ特徴と、事前設定された線形判別分類器との比較に基づいて、嚥下を正常な嚥下又は誤嚥−侵入として分類する、ように構成された処理モジュールと、を備える。
【００２３】
[0023]一実施形態では、装置は、ディスプレイ、スピーカ、及びそれらの組み合わせから選択される出力構成要素を備え、処理モジュールは、出力構成要素を使用して、視覚的及び／又は可聴式に嚥下の分類を示すように構成されている。
【００２４】
[0024]一実施形態では、処理モジュールは、有線接続又は無線接続のうちの少なくとも１つによってセンサに動作可能に接続されている。
【００２５】
[0025]一実施形態では、処理モジュールは、振動データ信号を、それぞれが内積信号である二変量ボーラス信号から一変量ボーラス信号へと変換するように構成され、メタ特徴のサブセットがボーラス稠度に従って選択される。
【００２６】
[0026]別の実施形態では、本開示は、患者の嚥下困難を治療する方法を提供する。本方法は、患者の喉の外側にセンサを配置するステップを含み、センサは、嚥下活動を表現する前後軸及び上下軸からなる群から選択された少なくとも１つの軸に関連付けられた振動データを取得し、センサは処理モジュールに動作可能に接続され、処理モジュールは、（ｉ）既知の訓練データセットにおける時間及び周波数メタ特徴に対して実行された、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰によって特定された顕著なメタ特徴としての振動データを表現し、（ｉｉ）顕著なメタ特徴を、既知の訓練データセットで訓練された事前設定された線形判別分類器と比較し、（ｉｉｉ）顕著なメタ特徴と事前設定された線形判別分類器との比較に基づいて、嚥下を正常な嚥下又は誤嚥−侵入として分類する、ように構成されている。
【００２７】
[0027]一実施形態では、給食を調節するステップは、給食の稠度を変更するステップ、給食中の食物のタイプを変更するステップ、患者に投与される給食の一部分のサイズを変更するステップ、給食の一部が患者に投与される頻度を変更するステップ、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される。
【００２８】
[0028]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の利点は、嚥下障害検出のための既知の技術の欠点を克服することである。
【００２９】
[0029]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の別の利点は、経済的に実行可能であり、かつ正確なベッドサイド嚥下スクリーニング技術を提供することである。
【００３０】
[0030]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の更なる利点は、嚥下活動の障害を検出し、それにより、高リスク集団に対する迅速かつ効果的な嚥下管理介入を容易にすることである。
【００３１】
[0031]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の更に別の利点は、嚥下誤嚥−侵入を検出する嚥下加速度測定のモダリティの信頼性を改善することである。
【００３２】
[0032]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の別の利点は、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉ方向における嚥下加速度測定信号を活用して、嚥下異常を検出することであり、特に、誤嚥−侵入の問題に焦点を合わせ、二軸嚥下加速度測定信号を使用して安全と安全でない（真の声帯にて又はその下における気道侵入）とを識別するためのフレームワークを提示することである。
【００３３】
[0033]本開示によって提供される１つ以上の実施形態の更なる利点は、誤嚥−侵入に関連付けられた健康リスクを低減させる、より効果的な嚥下困難への介入を実現することである。
【００３４】
[0034]更なる特徴及び利点について本明細書で説明する。これらは、以下の発明を実施するための形態及び図面から明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】前後方向及び上下方向における加速度の軸を示す図である。
【図２】動作中の嚥下障害検出デバイスの一実施形態の概略図である。
【図３】誤嚥−侵入を識別する方法の一実施形態の概略図である。
【図４】本明細書に開示される実験例で用いられるアプローチの概略図である。
【図５】本明細書に開示される実験例で使用される患者及びボーラスの数を示す表である。
【図６】本明細書に開示される実験例で使用される交差検証試験の概略図である。
【図７】本明細書に開示される実験例における、安全対安全でない、の分類における、薄いボーラス試験セットの分類率（％）の表であり、各交差検証実行では顕著な特徴が選択され、訓練セットのみを使用して分類器閾値が調整された（この実験では２９６名の参加者）。
【図８】明細書に開示される実験例における、安全対安全でない、の分類における、マイルドなボーラス試験セットの分類率（％）の表である。各交差検証実行では顕著な特徴が選択され、訓練セットのみを使用して分類器閾値が調整された（この実験では２９８名の参加者）。
【図９Ａ】本明細書に開示された実験例における、薄い及びマイルドな稠度に対するホールドアウト交差検証試験の１，０００回の実行においてボーラスレベル及び参加者レベルにて調整された分類器の閾値の分布を示すグラフである。
【図９Ｂ】本明細書に開示された実験例における、薄い及びマイルドな稠度に対するホールドアウト交差検証試験の１，０００回の実行においてボーラスレベル及び参加者レベルにて調整された分類器の閾値の分布を示すグラフである。
【図９Ｃ】本明細書に開示された実験例における、薄い及びマイルドな稠度に対するホールドアウト交差検証試験の１，０００回の実行においてボーラスレベル及び参加者レベルにて調整された分類器の閾値の分布を示すグラフである。
【図９Ｄ】本明細書に開示された実験例における、薄い及びマイルドな稠度に対するホールドアウト交差検証試験の１，０００回の実行においてボーラスレベル及び参加者レベルにて調整された分類器の閾値の分布を示すグラフである。
【図１０】本明細書に開示された実験例における１，０００回のホールドアウト交差検証の実行において、弾性ネットを使用して選択された特徴の上位６個を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
[0046]本開示及び添付の特許請求の範囲において使用されるとき、単数形「１つの」（「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」）には、別段の指示がない限り、複数の参照物も含まれる。本明細書において使用するとき、「約」とは、ある数値範囲、例えば、参照する数の−１０％〜＋１０％、好ましくは参照する数の−５％〜＋５％、より好ましくは参照する数の−１％〜＋１％、最も好ましくは参照する数の−０．１％〜＋０．１％の範囲内の数を指すものと理解される。更に、本明細書における全ての数値範囲は、その範囲内の全ての整数又は分数を含むと理解されるべきである。
【００３７】
[0047]「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、及び「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、排他的にではなく包含的に解釈されるべきである。同様にして、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」及び「又は（ｏｒ）」は全て、このような解釈が文脈から明確に妨げられない限りは包括的なものであると解釈される。いくつかの構成要素を「含む」デバイスの開示は、全ての実施形態において、構成要素が物理的に互いに取り付けられることを必要としない。
【００３８】
[0048]それにもかかわらず本明細書に開示されるデバイスには、具体的に開示されない任意の要素が存在しない場合がある。したがって、「含む／備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語を用いた実施形態の開示は、特定されている構成成分「から本質的になる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ  ｏｆ）」及び「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｏｆ）」実施形態の開示を含む。同様にして、本明細書で開示される方法には、本明細書において具体的に開示されない任意のステップが存在しない場合がある。したがって、「を含む」という用語を用いた実施形態の開示は、特定されているステップ「から本質的になる」及び「からなる」実施形態の開示を含む。
【００３９】
[0049]「Ｘ及び／又はＹ」の文脈にて使用される用語「及び／又は」は、「Ｘ」又は「Ｙ」又は「Ｘ及びＹ」と解釈されるべきである。本明細書において使用する場合、用語「例（ｅｘａｍｐｌｅ）」及び「などの（ｓｕｃｈ  ａｓ）」は、特に後に用語の掲載が続く場合は、単に例示的なものであり、かつ説明のためのものであり、排他的又は包括的なものであると判断すべきではない。別途記載のない限り、本明細書で開示される任意の実施形態を、本明細書で開示される任意の別の実施形態と組み合わせることができる。
【００４０】
[0050]本明細書で使用される場合、「ボーラス」は、単一の一口（ｓｉｐ）若しくは一口（ｍｏｕｔｈｆｕｌ）、又は食品若しくは飲料である。本明細書で使用される場合、「誤嚥」は、食品又は飲料の気管（気管（ｗｉｎｄｐｉｐｅ））及び肺への侵入であり、嚥下中及び／又は嚥下後（嚥下後誤嚥）に生じ得る。嚥下後誤嚥は一般に、嚥下後に咽頭内に残存する咽頭残留物の結果として生じる。
【００４１】
[0051]本開示の一態様は、二軸加速度測定信号を処理して１つ以上の嚥下事象を分類する方法である。そのような方法の非限定的な例は、誤嚥−侵入を伴う嚥下又は誤嚥−侵入を伴わない嚥下として、１つ以上の嚥下事象の各々を分類する。本開示の別の態様は、本方法の１つ以上のステップを実施するデバイスである。
【００４２】
[0052]一実施形態では、本方法は、安全な嚥下又は安全でない嚥下を有するものとして患者を分類するステップを更に含み得る。例えば、患者は、１つ以上の嚥下事象が閾値を超えるある量又は割合の誤嚥−侵入事象を含む場合、安全でない嚥下を有するものとして分類することができる。そのような実施形態では、閾値は、任意の誤嚥−侵入事象の存在が、患者を安全でない嚥下を有するものとして分類するように、ゼロであり得る。勿論、他のそのような実施形態では、閾値はゼロよりも大きくてもよい。
【００４３】
[0053]いくつかの実施形態では、方法及びデバイスは、Ｃｈａｕらの米国特許第７，７４９，１７７号に開示されている誤嚥を検出する装置及び／又は方法、Ｃｈａｕらによる米国特許第８，２６７，８７５号に開示されている二軸嚥下加速度測定信号のセグメンテーション及び時間間隔分析の方法及び／又はシステム、Ｃｈａｕらの米国特許第９，１３８，１７１号に開示されている嚥下活動を検出するシステム及び／又は方法、Ｃｈａｕらの米国特許出願公開第２０１４／０２２８７１４に開示されている嚥下障害の検出のための方法及び／又はデバイス、において用いることができ、各文献はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００４４】
[0054]以下でより詳細に説明するように、デバイスは、嚥下活動を示す信号を生成するように構成されたセンサ（例えば、二軸加速度計）を含むことができる。センサは、ヒトの頸部の外側、好ましくは頸部の軟骨の前に配置することができる。センサを位置決めし、センサをそのような位置に保持するための様々な手段、例えば両面テープ、を適用することができる。好ましくは、センサの位置決めは、加速度の軸が、図１に示すように、前後方向及び上位方向に位置合わせされるようなものである。
【００４５】
[0055]図２は、嚥下障害検出に使用するためのデバイス１００の非限定的な例を示す。デバイス１００は、二軸加速度測定データ及び／又は嚥下中の信号、例えば例示的なＳ−Ｉ加速度信号１０４を取得するための候補者の喉エリアに取り付けられるセンサ１０２（例えば二軸加速度計）を備えることができる。加速度測定データは、前後軸（Ａ−Ｐ軸）及び／又は上下軸（Ｓ−Ｉ軸）に沿って取得された喉振動信号を含み得るが、これらに限定されない。センサ１０２は、例えば、ＥＭＴ２５−Ｃ単軸加速度計などの単軸加速度計（二軸振動データを得るために患者上で回転させることができる）、又はＡＤＸＬ３２２若しくはＡＤＸＬ３２７二軸加速度計などの二軸加速度計など、当業者に公知の任意の加速度計とすることができ、本開示は、センサ１０２の特定の実施形態に限定されない。
【００４６】
[0056]センサ１０２は、嚥下障害の検出、例えば誤嚥−侵入検出、及び／又は嚥下の非効率などの他の嚥下障害の検出のために取得したデータを処理するように構成された処理モジュール１０６に動作可能に結合することができる。処理モジュール１０６は、例えばワイヤ、ケーブル、光ファイバなどの１つ以上のデータ通信媒体によって、及び／又は１つ以上の無線データ転送プロトコルによって、データを通信するためにセンサ１０２に動作可能に結合された別個に実装されたデバイスであることができる。いくつかの実施形態では、処理モジュール１０６はセンサ１０２と一体的に実装されてもよい。
【００４７】
[0057]一般に、二軸加速度測定信号の処理は、時間周波数メタ特徴における信号の表現、次いで、時間周波数メタ特徴に基づく嚥下事象分類を含む。このアプローチを適用する際に、嚥下事象は、正常な嚥下事象又は潜在的に障害のある嚥下事象（例えば、安全でない及び／又は効率の悪い）として効果的に分類することができる。好ましくは、分類は自動であり、それにより、二軸加速度測定信号が処理されて嚥下の分類に使用されるためにユーザ入力が必要とされない。
【００４８】
[0058]図３は、嚥下事象を分類するための方法５００の非限定的な実施形態を示す。ステップ５０２で、Ｓ−Ｉ軸及びＡ−Ｐ軸の両方に対する二軸加速度測定データは、１つ以上の嚥下事象、例えば、センサ１０２からの二軸加速度測定データについて取得又は提供される。
【００４９】
[0059]ステップ５０４で、二軸加速度測定データを任意選択的に処理して、加速度測定データを調整し、したがってその更なる処理を容易にすることができる。例えば、二軸加速度測定データは、信号アーチファクト除去のためにフィルタリング、ノイズ除去、及び／又は処理されてもよい（「前処理されたデータ」）。一実施形態では、二軸加速度測定データは、様々なローパスフィルタ、バンドパスフィルタ及び／又はハイパスフィルタを含み得る逆フィルタ、それに続く信号増幅を受ける。次に、ノイズ除去サブルーチンを逆フィルタ処理済みデータに適用することができ、好ましくは信号ウェーブレットを処理し、最小平均二乗誤差を見出すために反復する。
【００５０】
[0060]一実施形態では、前処理は、例えば患者による頭部の動きに関連して、データから動きアーチファクトを除去するためのサブルーチンを含むことができる。更に又はあるいは、発声及び血流などの他の信号アーチファクトは、二軸加速度測定データから除去されてもよい。それにもかかわらず、方法５００は、加速度測定データを前処理する特定の実施形態に限定されず、前処理は、信号アーチファクトをフィルタリング、ノイズ除去及び／又は除去するための任意の既知の方法を含むことができる。
【００５１】
[0061]ステップ５０６で、加速度測定データ（生又は前処理済みのいずれか）を次に自動的に又は手動で別個の嚥下事象にセグメント化することができる。好ましくは、加速度測定データは自動的にセグメント化される。一実施形態では、セグメンテーションは自動及びエネルギーベースである。別の実施形態では、米国特許第８，２６７，８７５号（Ｃｈａｕら）に開示されているように、加速度測定データを自動的にセグメント化する。なお前述したように、この文献の全体は参照により本明細書に組み込まれる。例えば、自動セグメンテーションは、ｆｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ最適化をデータに適用するステップを含むことができ、嚥下及び非嚥下セグメントの各々についての時間境界を決定できる。更に又はあるいは、例えばデータの目視検査によって、手動セグメンテーションを適用することができる。方法５００は、特定のセグメンテーションの方法に限定されず、セグメンテーションの方法は、当業者に公知の任意のセグメンテーション方法であってもよい。
【００５２】
[0062]ステップ５０８で、信号のメタ特徴ベースの表現が実行される。好ましくは、二軸加速度測定データ（例えば、前処理及び／又は正規化された二変量ボーラス信号）は、所定の窓サイズ（例えば、７５０サンプル）及び連続する窓間の所定量の重なり（例えば、９０％重なり）を用いた、Ａ−Ｐチャネル及びＳ−Ｉチャネルの窓処理された内積を使用して一変量信号に変換される。得られた一変量ボーラス信号（以下、「内積信号」と呼ぶ）は、次いでメタ特徴に関して表すことができる。次いで、ボーラス信号のメタ特徴表現は、その後の特徴選択及び／又は分類において、入力として、それぞれのラベルと共に使用することができる。
【００５３】
[0063]ステップ５１０（任意選択的である）において、メタ機能のサブセットは、分類のために、例えば、分類器の訓練及び／又は較正中に導出された類似の抽出された特徴セットの以前の分析に基づいて、選択されてもよい。次いで、そのような事前選択された特徴構成要素／レベルを使用して、後の分類のために分類器を訓練することができる。最終的に、これらの事前選択されたメタ特徴は、その後の分類の分類基準を特徴付けるために使用され得る。例えば、メタ特徴の選択は、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰を使用して、分類器訓練データセットに対して実現でき、選択された特徴は、潜在的に安全でない嚥下から安全な嚥下を区別するために使用できる。新しい試験データからの選択されたメタ特徴の抽出は、以前に抽出され、適切な訓練データセットにより縮小された、これらの同じ選択されたメタ特徴の関数として確立された事前設定された分類基準と比較することができ、新しい試験データを安全な嚥下又は安全でない嚥下を表現するものとして分類することができる。
【００５４】
[0064]したがって、デバイスが、上述したような縮小された特徴セットによって動作するように構成されている場合、この縮小された特徴セットは、分類器訓練データセット上の特徴縮小技術の以前の実行から得られた既定の特徴サブセット又は特徴縮小基準によって特徴付けられることになる。したがって、新たに取得されたデータは、上述の前処理及びセグメンテーションステップ（ステップ５０４及び５０６）を通って進み、そのように特定された様々な嚥下事象は、ステップ５０８での特徴抽出（例えば、完全特徴セット）のために処理され、事前選択されたサブセットに対応するような特徴が、ステップ５１２での分類のためにステップ５１０で保持される。
【００５５】
[0065]好ましくは、メタ特徴選択は、嚥下誤嚥−侵入の検出に最も顕著なメタ特徴を特定するために、弾性ネットペナルティを用いる正則化二項ロジスティック回帰を使用するステップを含む。例えば、メタ特徴は、好ましくは、（ｉ）内積信号のエントロピーレート、（ｉｉ）ボーラスの長さ、（ｉｉｉ）内積信号の導関数のＨｊｏｒｔｈ複雑性、（ｉｖ）Ｓ−Ｉ頭部運動のエネルギー、（ｖ）ＡＰ頭部運動のＨｊｏｒｔｈモビリティ、（ｖｉ）Ａ−Ｐ頭部運動からＳ−Ｉ頭部運動への相対エネルギー、（ｖｉｉ）内積信号の導関数のＨｊｏｒｔｈモビリティ、及び（ｖｉｉｉ）内積信号のＨｕｒｓｔ指数、からなる群のうちの少なくとも１つを含むことが好ましい［他の顕著なメタ特徴を追加する］。そのような実施形態では、メタ特徴はこれら特徴（ｉ）〜（ｖｉｉｉ）の任意の数とすることができ、例えば、これらの特徴のうちの１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、又は８つ全てでさえあり得る［前の文への追加に適合するように文を改訂する］。
【００５６】
[0066]ステップ５１２において、特徴分類を実施することができる。好ましくは、線形判別分析は、誤嚥−侵入事象を検出するためのベイズ分類器として使用される。分類器への入力は、患者からのボーラス加速度測定信号のセット（例えば、セグメント化された生データ又は前処理済みデータ）とすることができ、分類器からの出力は、その患者に対する誤嚥−侵入の有無を示すボーラスレベル及び／又は参加者レベルで関連付けられたラベルとすることができる。取得された嚥下固有データの抽出された特徴（又はその縮小／加重サブセット）を、事前設定された分類基準と比較して、各データセットを正常な嚥下事象又は潜在的に障害のある嚥下事象を表すものとして分類することができる。
【００５７】
[0067]例えば、方法５００は、複数の嚥下を表すデータセットが処理される訓練／検証サブルーチンステップ５１６を任意選択的に含むことができ、これにより、各嚥下固有データセットが、最終的には、本明細書に開示される前処理、特徴抽出、及び特徴縮小を受けるように処理される。ランダムなホールドアウト交差検証試験、及び／又は別の交差検証プロセスを使用して、検証ループを判別分析ベースの分類器に適用できる。全ての事象が分類され、検証された後、分類基準に更なる検証を必ずしも適用することなく、将来の分類のために出力基準を生成することができる。代替的に、定期的な検証を、分類基準の統計的有意性を精緻なものにするために実施してもよいし、又は特定の機器及び／又はプロトコルの変更（例えば、特定の機器の再較正、例えば、加速度計を同じか又は異なる加速度計タイプ／モデルと交換した際、動作状態を変えた際、新しい処理モジュール、例えば、更なる前処理サブルーチン、アーチファクト除去、更なる特徴抽出／縮小などの際）に対応するための手段として再び実施してもよい。
【００５８】
[0068]ステップ５１４で、分類を使用して、侵入、誤嚥、嚥下安全性障害及び／又は嚥下効率低下と比較して、どの嚥下事象が正常な嚥下事象を表したかを判定して出力することができる。いくつかの実施形態では、嚥下事象は、安全な事象又は安全でない事象として更に分類することができる。
【００５９】
[0069]例えば、処理モジュール１０６及び／又は処理モジュール１０６に関連付けられたデバイスは、テキスト、アイコン、色、光の点灯及び消灯などの画像を使用して、嚥下又は誤嚥を特定するディスプレイを備えることができる。あるいは又は更に、処理モジュール１０６及び／又は処理モジュール１０６に関連付けられたデバイスは、聴覚信号を使用して嚥下又は誤嚥を特定するスピーカを備えることができる。本開示は、出力の特定の実施形態に限定されるものではなく、出力は、嚥下事象の分類が、臨床医又は患者などのデバイス１００のユーザーに特定される任意の手段であることができる。
【００６０】
[0070]次いで、出力は、試験された候補者をスクリーニング／診断し、更なる評価及び／又は治療が適用され得るまで、適切な治療、更なる試験、及び／又は提案される食事又は他の関連する制限を提供するために利用されてもよい。例えば、給食に対する調節は、食品の稠度若しくはタイプ、及び／又は患者に提供される一口のサイズ及び／又は頻度、の変更に基づいてもよい。
【００６１】
[0071]加速度計以外の他のタイプの振動センサを、センサ１０２となるように適切に変更して使用することができる。例えば、処理モジュール１０６が経時的に変位信号を記録しながら、センサが変位（たとえば、マイクロフォン）を測定することができる。別の例として、処理モジュール１０６が経時的に速度信号を記録しながら、センサが速度を測定することができる。次いで、そのような信号は、加速度信号に変換され、本明細書に開示されているように、及び／又は受信信号のタイプに適した特徴抽出及び分類の他の技法によって処理され得る。
【００６２】
[0072]本開示の別の態様は、嚥下障害を治療する方法である。用語「治療する」は、予防的治療又は予防治療（嚥下困難の発症を予防及び／又は遅延させる）及び治癒、治療又は疾患改善治療の両方を含み、嚥下困難の治癒、進行の減速、症状の減少、及び／又は嚥下困難の進行を停止させる治療手段；嚥下困難の危険性にある患者、例えば、同様の特徴（年齢、性別、地理的位置、など）の健康な個人に対して嚥下困難のリスクを増大させる別の疾患又は医学的状態を有する患者の治療を含む。この用語は、完治するまで対象が治療されることを必ずしも意味するものではない。用語「治療する」は、嚥下困難に罹患していないが、嚥下困難の発症をしやすい可能性がある個人における健康の維持及び／又は促進を指す。用語「治療する」は、１つ以上の主要な予防的又は治療的手段の増強又はそうでなければ強化も含む。用語「治療する」は、嚥下困難の食事管理又は嚥下困難の予防のための食事管理を更に含む。治療は、患者、臨床医、及び／又は任意の他の個人若しくはエンティティによって行うことができる。
【００６３】
[0073]嚥下困難を治療する方法は、本明細書に開示される装置１００の任意の実施形態を使用すること、及び／又は本明細書に開示される方法５００の任意の実施形態を実行することを含む。本方法は、例えば、給食の稠度を変更すること、給食中の食物のタイプを変更すること、患者に投与される給食の一部分のサイズを変更すること、給食の一部分が患者に投与される頻度を変更すること、又はそれらの組み合わせによって、分類に基づいて、患者に投与される給食を調節することを更に含むことができる。
【００６４】
[0074]一実施形態では、本方法は、嚥下困難からの誤嚥性肺炎を防止する。一実施形態では、嚥下困難は、癌、癌化学療法、癌放射線療法、口腔癌手術、咽喉癌手術、脳卒中、脳損傷、進行性神経筋疾患、神経変性疾患、患者の高齢、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される状態に関連する口腔咽頭嚥下困難である。本明細書中で使用される場合、「高齢の」ヒトは、６５歳以上の暦年齢を有する人である。
【実施例】
【００６５】
[0076]以下の実験例は、本明細書に開示される二軸（Ａ−Ｐ軸及びＳ−Ｉ軸）加速度測定信号に基づいて、誤嚥−侵入を検出するための自動フレームワークの実施形態を発展させ、支援する科学的データを提示する。
【００６６】
[0077]方法
[0078]図４に示すように、試験されたフレームワークは、１）加速度測定信号の前処理及びコンディショニング、２）信号のメタ特徴に基づく表現、３）顕著な特徴の特定、及び４）嚥下信号の分類を含む。
【００６７】
[0079]具体的には、嚥下加速度測定データに前処理段階を施して、アーチファクトを低減し、発声セグメント（咳及び音声）を抽出し、信号の頭部運動成分を推定した。二軸嚥下加速度測定観測における信号電力の大部分が１００Ｈｚ未満に集中するので、前処理では加速度測定信号を１０ｋＨｚのサンプリング周波数で収集した。加速度測定信号は、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ−８マザーウェーブレットによる１０レベルのウェーブレット分解を介してノイズ除去され、ソフト閾値処理により再構成された。
【００６８】
[0080]近似及び詳細ウェーブレット係数も使用して、頭部運動に対応する信号成分を抽出し、捕捉された嚥下信号内の発声セグメントを特定した。具体的には、レベル１０における近似ウェーブレット係数を使用して、周波数コンテンツを特徴付ける頭部運動であると報告される５Ｈｚ未満の周波数を含む信号成分を再構築した。信号成分を、周波数コンテンツを特徴付ける音声化で分離するために、４０〜６５０Ｈｚの周波数範囲（レベル５〜８の詳細係数）に対応する詳細ウェーブレット係数以外は全て抑制した。信号の抽出された発声構成要素（４０〜６５０Ｈｚコンテンツ）内で、ピーク探索を介してアクティブセグメントが特定され、０．４〜１秒の持続時間を有するそれらのセグメントが発声セグメントとして特定された。
【００６９】
[0081]前処理済み信号（以下、「ボーラス信号」と称される）にもセグメンテーションを施して、エネルギーベースのセグメンテーション手法を使用して、個々の嚥下事象の領域を特定した。特定の加速度測定プロファイルが別個の嚥下事象に関連付けられてもよいが、これら事象の振幅範囲に個人間差が存在する場合があり、ボーラス信号の個人間の分類を阻害し得る。この目的のために、チャネル固有の単一ベースの正規化（信号を  [0、１］の範囲にスケーリングする）が二変量ボーラス信号に適用された。
【００７０】
[0082]次いで、前処理済み信号は、時間周波数メタ特徴に関して表現された。具体的には、前処理され正規化された二変量ボーラス信号（Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉチャネル）は、それらのＡ−Ｐ及びＳ−Ｉチャネルの窓処理された内積（連続する窓間に９０％の重なりを有する７５０サンプルの窓サイズ）を介して一変量信号に変換された。結果として得られた一変量ボーラス信号（以下、「内積信号」と称される）は、Ａ−Ｐチャネル内の振動とＳ−Ｉチャネル内の振動との間における連続的な相互作用を捕捉しており、２つのチャネルにおいて同時に活性な領域を強調しており、一方で、嚥下事象に関連しない可能性があるチャネル固有の変動を抑制している。更には、窓処理された内積の変換により、加速度測定観測結果の次元が更に半分に削減され、その結果、一変量時系列観測結果がもたらされた。メタ特徴の選択は、識別的な生理学的信号処理、並びにクラス固有の嚥下加速度計の視覚的及び聴覚的検査に関する以前の研究による情報に基づいている。
【００７１】
[0083]次いで、得られた内積信号は、３４個のメタ特徴に関して表現されて、これら信号の時間特性及びスペクトル特性を捕捉した。加えて、Ａ−Ｐ及びＳ−Ｉチャネルに沿った頭部運動を特徴付けるために、メタ特徴のセットを含めた。これら特徴は、推定されたチャネル固有の頭部運動を使用して計算された。更には、各チャネル固有の頭部運動特徴については、Ａ−Ｐチャネル内のその特徴とＳ−Ｉチャネルで測定されたその特徴との比として計算される対応する相対的特徴もメタ特徴として追加された。
【００７２】
[0084]次いで、ボーラス信号のメタ特徴表現は、その後の特徴選択及び分類において、入力として、それぞれのラベルと共に使用された。特徴選択ステップは、嚥下誤嚥−侵入の検出に最も顕著なメタ特徴を特定した。
【００７３】
[0085]ボーラスレベルでの不均衡バイナリサンプル（少数ポジティブクラス）を考慮するために、（それに基づいて信号がベイズ分類において分類された）後側閾値を、各交差検証実行における訓練セットを使用して調整して、分類器の感度及び特異性を最適化した。具体的には、ＲＯＣ曲線は、訓練サンプルの後部によって形成され、曲線に沿った点は、最低６０％の特異性を維持しながら、分類器の感度を最大化するように選択された（式１）。次いで、分類器が試験感度及び特異性をそれぞれ最低８０％及び６０％にて得ることができるかどうかに基づいて、分類器の性能を評価した。
最大感度，ｓ．ｔ．：特異性＞６０％          （１）
【００７４】
[0086]式４で分かるように、参加者レベルのロールアップ規則は、敏感な分類器を生成する傾向があり、したがって、対応するボーラスレベル分類器も、所望の参加者レベルの感度及び特異性を達成するように調整されるべきである。この目的のために、参加者レベルの感度及び特異性を全てのボーラスレベル分類閾値において計算することにより、参加者レベルのロールアップ分類器に対するＲＯＣ曲線が構築された。次いで、ボーラスレベル分類閾値を選択して、所望の参加者レベルの感度率及び特異性率を達成した。ボーラスレベル分類と同様に、最小６０％の特異性を維持しながら、参加者レベルの感度を最大化するように閾値が選択された（式５）。交差検証実行における訓練セットを使用して、参加者レベル閾値調整も行われる。
【００７５】
[0087]実験のセットアップ
[0088]二軸加速度計（ＡＤＸＬ３２７、Ａｎａｌｏｇ  ｄｅｖｉｃｅｓ）を使用して、参加者の頸部（輪状軟骨の前側）にて、前後及び上下方向における加速度信号を記録した。加速度計は、±２．５ｇの測定範囲及び４２０ｍＶ／ｇの感度を有した。記録された信号をフィルタリングして、０．１Ｈｚ〜３ｋＨｚの範囲以外の周波数を抑制し、次いで１０ｋＨｚで再サンプリングした。０．１Ｈｚより低い周波数コンテンツは、ＤＣ成分及び全身の揺れに対応し、嚥下活動に無関係である。次いで、結果として得られた信号を、更なる分析のために記録した。
【００７６】
[0089]８箇所のセンターが、嚥下加速度測定データを収集することに関与した。全体で３０５名の患者が研究に参加した。参加者は、嚥下困難の臨床症状に基づいて、ビデオ蛍光透視法による嚥下評価のために紹介された、脳卒中若しくは脳損傷の生存者又は５０歳を超える成人であった。書面による同意、及びハミング音に基づくセンサ較正作業を行った後、参加者をＶＦＳＳスイート内に着座させて、加速度計センサを参加者の頸部に輸状軟骨の前側に取り付けた状態で、参加者は数口の水を楽に飲み、続いて、異なる稠度のバリウムを注入した液体（それぞれ３ボーラス）を飲むように求められた。バリウムを注入した４つの液体、すなわち、薄い液体バリウム、ネクター状の濃さの液体バリウム（マイルドな稠度）、ハチミツ状の濃さの液体バリウム（中程度の稠度）、及びプディング状の濃さの液体バリウム（濃い稠度）、を試験した。主治臨床医が、水の最初の２口において重大な嚥下困難を検出した場合には、データ収集セッションが停止された。
【００７７】
[0090]ＶＦＳＳスクリーニングがバリウム注入液体に対して利用可能であり、これを用いて、８点侵入−誤嚥スケール（ＰＡＳ）を使用して、２名の熟練した発語言語病理学者（患者身元に対して盲検）によって嚥下異常を診断した。８点ＰＡＳスコアは、１（気道への食物侵入がない）と、８（食品が気道に入り、排出されずに声帯の下まで通過する）との間の気道侵入の重症度に基づいて嚥下活動をスコア化する。誤嚥−侵入の自動検出のために、発語言語病理学者による注釈は、二値ラベルにマッピングされた：安全（正常な気道保護及び高い侵入；ＰＡＳ≦３）、及び安全でない（排出されずに気道中への物質のより深い侵入；ＰＡＳ＞３）。
【００７８】
[0091]図５は、本研究における参加者及びボーラスの総数を示す。本明細書に開示される識別分析は、薄い及びマイルドなバリウム注入液のみで実施され、濃い及び中程度の稠度は、サンプルが重度に不均衡なことに起因して、現在の研究における分析から除外された。
【００７９】
[0092]分類器評価段階は、１，０００回のランダムなホールドアウト交差検証試験の実行を伴い、分類性能は、交差検証実行にわたる平均（±標準偏差）感度、特異性、及び曲線下面積（ＡＵＣ）に関して報告された。これら性能測定値の信頼区間も報告された。交差検証実行は、互いに完全に独立しており、交差検証実行にて訓練された分類器は、その交差検証実行における試験セットを参照していない。
【００８０】
[0093]ホールドアウト交差検証の各実行において、データセット全体を訓練参加者（参加者の８０％）及び試験参加者（参加者の２０％）に無作為に分割した。分類器は、訓練参加者のボーラスを使用して設計され、試験参加者のボーラスを使用して、その交差検証実行において試験された。このプロセスを１，０００回繰り返した。図６は、交差検証された分類実験の概略図を示す。
【００８１】
[0094]更には、分類器性能に対する、漸増式により多くの訓練データを有するが同じ試験負担を有することの効果が、交差検証試験内で評価された。訓練参加者の数の増分は、各交差検証実行内で５回の繰り返しで実施された。各交差検証実行では、訓練参加者の２５％、４４％、６２．５％、８１％、及び１００％からのボーラス（データセット中の全参加者の８０％）を、それぞれ、繰り返し１〜５の訓練ボーラスとして使用した。１，０００回の交差検証実行が完了した後、各訓練セットサイズに対して、サマリ性能測定値が報告された（５つの異なるサイズ；各交差検証実行内の５回の繰り返し）。
【００８２】
[0095]各交差検証実行において、弾性ネット特徴選択（式３のα及びλ）のパラメータを設定するために、その実行における訓練セットのみを使用して２次元内部交差検証を実施した。０：０５：０：０５：１の範囲のα値、及び１００のλ値のセットを試験し、最小１０分割の交差検証偏差を有する一対のα及びλ（内部交差検証における試験データの対数尤度のマイナス２倍）を選択した。データセット内の不均衡に対処するために（図５）、少数のポジティブサンプル（安全でないボーラス）を、ｗ＝（ネガティブサンプルの数）／（ポジティブサンプルの数）にて、ネガティブサンプルよりも高く重み付けした。したがって、ロジスティック回帰では、ポジティブサンプルを誤分類することに対し、より多くのペナルティを課した。交差検証実行では、訓練セットのみを使用して弾性ネット特徴選択を実行し、次いで、選択された特徴を使用して、その交差検証実行における訓練及び試験セットの両方を表現した。
【００８３】
[0096]結果
[0097]図７及び図８は、ホールドアウト交差検証の１，０００回の実行後の分類率を示す。この交差検証実行では、特徴選択及び分類器閾値調整もまた、訓練セットのみを使用して行われた。一部の参加者は、薄い及びマイルドな稠度に対して、３つのボーラスの完全なセットが与えられなかった。したがって、２０％の試験参加者の試験ボーラスの数は、交差検証実行（１，０００回の実行）間で変動した。それゆえ、試験ボーラスの数の標準偏差を図７及び図８に含めた。これらの図で分かるように、薄い稠度及びマイルドな稠度の両方で０．８のＡＵＣが達成され、分類率は訓練参加者の数の増加と共に改善した。
【００８４】
[0098]図１０は、薄い稠度及びマイルドな稠度において、安全なボーラスから安全でないボーラスを識別するために最も顕著であると特定された上位６つの特徴を示す。上位６つの特徴は、薄い稠度及びマイルドな稠度の両方に対する交差検証試験の１，０００回の実行において選択された特徴の平均数として報告された（図７及び図８の最後の列）。図９Ａ〜図９Ｄは、交差検証試験の１，０００回の実行における、ボーラスレベル及び参加者レベルでの調整された分類器閾値の分布を示す。図９Ａ〜図９Ｄで分かるように、ロールアップ参加者分類器は敏感なので、ボーラスレベル閾値及び参加者レベル閾値は異なり、したがって、対応するボーラスレベル分類器は、所望の参加者レベルの感度及び特異性を達成するために別々に調整された。
【００８５】
[0099]提案された分類フレームワークは、薄い稠度及びマイルドな稠度の両方において、ボーラスレベル及び参加者レベルの高い感度及び特異性率を達成した。結果として得られた分類性能は、嚥下誤嚥−侵入の自動検出に関する以前の報告を上回る。更には、現在の研究で使用されるデータセットは、以前の研究よりも多数の参加者（図５）を含み、８つの異なるサイトで収集されている。したがって、本発明のデータセットはまた、サイト間及び主治臨床医間の変動も含み、それが、研究を困難にした。
【００８６】
[0100]自動分類フレームワークの性能はまた、一般的に評価においては主観的である、機器を使用しない臨床的な評価（例えば、詳細な口腔検査、音声評価）を超えている。
【００８７】
[0101]全般的に、図７及び図８では、特異性率の信頼区間は感度率のそれよりも狭く、これは、交差検証実行にわたって、特異性率がより一貫していることを示す。これは、部分的には、交差検証実験における少数のポジティブクラスに起因する。結果として、訓練セットが非常に少数のポジティブボーラスを含む交差検証実行があった（ボーラスは参加者レベルで分割され、したがって、交差検証分割はボーラスレベルで階層化されなかった）。しかしながら、この研究の結果は、嚥下加速度測定信号が、誤嚥−侵入事象を検出するための識別情報を提供することの更なる証明である。
【００８８】
[0102]この研究では、分類率は、訓練セットサイズの増加と共に改善した（図７及び図８）。５回の一方向反復測定ＡＮＯＶＡを実施して、分類率に対する訓練セットサイズの効果を調査した。これらのＡＮＯＶＡ試験では、独立変数は訓練参加者の数（５つのレベル；図７及び図８の第１列）であり、従属変数は、１）ボーラスレベル感度、２）ボーラスレベル特異性、３）ボーラスレベルＡＵＣ、４）参加者レベル感度、及び５）参加者レベル特異性のうちの１つである。ボーラスレベル及び参加者レベルの率に対する訓練セットサイズの効果は、全てのケースにおいて偏η２＞０．０８を有して有意（ｐ＜０．００１）なことが見出され、これは大きな効果を示す。更に、ボンフェローニ補正を用いた事後ペアワイズ比較は、以降の訓練サイズの対の間で有意な差を示した。したがって、訓練セットサイズの増加により、薄い及びマイルドな場合の両方において分類率は著しく改善した。
【００８９】
[0103]達成された分類性能（図７及び８）が、訓練段階の間に分類器がランダムなパターンを特定しただけのために偶然に得られたとの帰無仮説を評価するために、分類の並べ替え検定も実施された。代替仮説は、提案された分類器がクラス構造を捕捉し、特定された顕著なメタ特徴とクラスラベルとの間に有意な統計的関連性が存在したことである。データセットのランダムな並べ替え（１，０００回）は、ボーラスラベル及び参加者ラベルをランダム化し、分類フレームワークを実行することにより得た。並べ替え検定の結果、０．５の平均ＡＵＣがｐ＜０．０１で得られた。したがって、提案された分類器及び特定されたメタ特徴が、安全なボーラスと安全でないボーラスとを識別するに当たって有意であることが示された。
【００９０】
[0104]識別フレームワークは、薄い及びマイルドな稠度に限定されず、より濃い稠度における誤嚥−侵入を検出するための分類器を設計するために容易に使用できる。一般に、嚥下誤嚥−侵入は、より薄い稠度においてより頻発しており、より濃い稠度における十分なポジティブボーラスの欠如により、異常の自動検出のための対応する嚥下信号の識別分析が阻害されている。更に、より濃い稠度と、より薄い稠度との摂取中の嚥下プロセス間の生理学的な差に起因して、後者について訓練された分類器を、より濃い稠度での嚥下異常を検出するために使用することはできない。
【００９１】
[0105]これらの稠度固有の嚥下特性は、嚥下異常の検出に関連しないので、稠度をまたぐ識別分析はいずれも、そのような稠度間の差を考慮すべきである。この研究では、各稠度について別々の分類器を提案し、試験した。
【００９２】
[0106]図１０で分かるように、薄い及びマイルドな稠度に対して、４つの特定された特徴は同じである。ボーラス信号の長さに加えて、選択された特徴は、ボーラス信号の時間的複雑性及びスペクトル複雑性を測定する。安全でないボーラスは一般に長さが長く、複数の副次的な嚥下と、それに続く咳及び咳払いによって特徴付けられ、これら全てが、安全なボーラスと比較して、これらボーラスのより長い長さ及びより大きな複雑性に寄与する。エントロピー率は、信号の規則性の尺度であり、逐次的な依存性を定量化する。Ａ−Ｐ頭部運動のＨｊｏｒｔｈモビリティパラメータは、頭部運動の平均周波数の推定値である。別の特定された特徴は、正弦波からの偏差の定量化によって、信号のスペクトル複雑度を測定するＨｊｏｒｔｈ複雑性である。Ｈｕｒｓｔ指数もまた、安全でマイルドなボーラスと安全でないマイルドなボーラスとの間を識別するに当たって顕著であることが見出されている。Ｈｕｒｓｔ指数は、波形の平滑さを特徴付け、長距離依存性を定量化する。
【００９３】
[0107]ボーラス信号は、最も高い頻度で選択された特徴（図１０）に関して表現され、ボーラスレベル及び参加者レベルの分類器閾値の固定セットが、ホールドアウト交差検証試験（図９Ａ〜図９Ｄ）の１，０００回の実行において計算された対応する閾値の平均として決定された。次いで、固定ボーラス表現及び分類閾値を用いて交差検証実験を繰り返し、８７±１３％及び８９±１１％の試験ボーラスレベル感度率、並びに６０±１１％及び６３±８％の試験特異性率を、それぞれ薄いボーラス及びマイルドなボーラスに対して得た。更に、８９±１２％及び８９±１２％の試験参加者レベルの感度率、並びに６５±１０％及び６３±９％の試験参加者レベル特異性率が、それぞれ薄い稠度及びマイルドな稠度に対して達成された。結果として得られた分類率は、誤嚥−侵入問題を検出するための、選択された特徴及び分類フレームワークの識別力を示す。
【００９４】
[0108]図１０で分かるように、薄い及びマイルドなケースにおける６つの特定された特徴のうち４つが同一である。薄いボーラスで訓練された分類器の性能を、マイルドなケースにおける誤嚥−侵入を検出するに当たって試験し、ボーラスレベルでは８４±６％のレベル感度と５８±１２％の特異性、及び参加者レベルでは６３±１０％の感度と８８±８％の特異性を有していた。これらの分類率は図８に報告されたものと類似しており、薄い稠度及びマイルドな稠度にわたって誤嚥−侵入の問題を検出するための特定された特徴の適合性を示し、１つの稠度に対して訓練された分類器を、他の稠度での問題を検出するために容易に使用できることを示す。以前の研究は、薄い液体（薄い）及びネクター状の濃い液体（マイルド）の嚥下間の生理学的類似性を報告した。本研究では、特定された顕著な特徴が、これら類似性を捕捉し、他の稠度に対して訓練された分類器を使用して、ある稠度での誤嚥−侵入を識別することが示された。
【００９５】
[0109]結論
[0110]この研究では、嚥下誤嚥−侵入の観察及び診断のために、ビデオ蛍光透視法に対する代替的な非侵襲的アプローチとして嚥下加速度計を活用した。二軸加速度計を患者の頸部に置き、上下及び前後方向の表皮振動を測定した。次いで、取得された加速度測定信号が、時間周波数メタ特徴に関して表現され、それらの最も識別的なものが、弾性ネット特徴選択を使用して特定された。次いで、特定された特徴を使用して、安全でないボーラス（真の声帯にて又はその下における気道侵入を伴うボーラス）及び参加者を検出するための線形判別分類器を設計した。ホールドアウト交差検証の１，０００回の実行を使用して、分類器の性能を評価した。
【００９６】
[0111]各実行では、訓練及び試験セットの分割は参加者レベルで行われた。２９６名、及び２９８名の参加者のデータセットにおいて、それぞれ、ボーラスレベル及び参加者レベルの感度＞８０％、及び特異性＞６０％が、薄い及びマイルドな稠度に対して達成された。更には、分類器性能は、漸増式により多くの訓練参加者を有するが、同じ試験負担を課すことによって有意な改善を示した。
【００９７】
[0112]誤嚥−侵入を識別するために最も顕著な特徴は、信号の時間的複雑性及びスペクトル複雑性を特徴付ける特徴と共に、ボーラス加速度測定信号における活動持続時間を捕捉する特徴として特定された。加えて、薄い及びマイルドな稠度に対して、同様の顕著な特徴が特定され、このことは、特定された特徴が稠度に依存しないことを示す。この目的のために、特定された顕著な特徴を使用して、本研究は、マイルドなサンプルにおける誤嚥−侵入を検出するための、薄い嚥下サンプルについて訓練された提案された分類器フレームワークの信頼性を示した。本研究の結果は、誤嚥−侵入の正確な検出のために、嚥下加速度測定信号が適合性を有することを実証した。誤嚥−侵入の正確な検出は、より効果的な介入を実施するのに役立ち得るものであり、その結果、誤嚥−侵入に関連付けられた緊急の健康リスクを低減できる。
【００９８】
[0113]本明細書に記載されている、本発明の好ましい実施形態に対する様々な変更及び改変が、当業者には明らかであることを理解されたい。かかる変更及び改変は、本発明の主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく、かつ意図される利点を損なわずに、行うことができる。したがって、かかる変更及び改変は、添付の特許請求の範囲に包含されることが意図されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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