情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 20173-409-70
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Cami-log: 咀嚼の改善を促す筋電情報を用いたアプリケーションの提案
黒澤 紘生†1,a)

御手洗 彰†1,b)

棟方 渚†1,c)

小野 哲雄†1,d)

概要：食の国際化が進み, 現在の我々は豊富な食材に恵まれており, 食事を単に生命維持の活動としてだけでなく, コミュニケーションの場としても楽しんでいる. 一方で, 日本人の食生活は軟食化傾向にあり, 咀嚼回数の低下や偏咀嚼といった問題が深刻化している. 我々は, 食習慣改善の枠組みの中でも特に咀嚼に注目し, 様々な状況下における咀嚼時筋電位を計測し, その解析を行った. さらに, 得られた知見から, 咀嚼改善を促すアプリケーション Cami-log を開発し, 新たな咀嚼改善手法の提案とその妥当性の検証を行った.

Cami-log : Proposal of Application to Improve Daily Chewing
Activities using Myoelectric Information
Hiroki Kurosawa†1,a)

Sho Mitarai†1,b)

Nagisa Munekata†1,c)

Tetsuo Ono†1,d)

Abstract: Recently, as food internationalization have advanced, we have been blessed with varied ingredients, and we have a meal not only to maintain life activities but also to enjoy it as communication. On theother hand, dishes in Japanese diet tends to be softened, and the problem such as decreasing the numberof chewing or partial mastication is getting worse. Among the framework of dietary habit improvement, we
focused on chewing, and measured electromyogram during chewing under various circumstances and analyzed it. Further, we developed an application ”Cami-log” to improve daily chewing activities based on ourinvestigation. We proposed a new improvement method of chewing activities and verified its validity.

1. はじめにて, 顎骨の発育不良をもたらし歯列不正の大きな原因となる [2]. また, 高齢者にとっては, 深刻な死因の一つである

我々にとって食事とは, 生命を維持するための重要な活嚥下障害による誤嚥性肺炎の原因となっている. 成長期の動であるだけでなく, 家族や親しい人とのコミュニケーショ

子供や高齢者に限らずとも, 咀嚼には, 唾液の分泌促進によンの場にもなっている.

る自浄作用の向上, 味覚の発達, 肥満の防止など様々な健康

一方で, 日本人の食生活は軟食化傾向にあり, 咀嚼回数の効果があるとされている [3].

低下や食事時間の減少, さらには偏咀嚼といった問題のあこのような背景の下で, 咀嚼を改善する試みが盛んに行る咀嚼が習慣化してきている. 厚生労働省の報告 [1] によなわれている. 厚生労働省の検討会 [4] では, 一口量に対しると, 「ゆっくりよくかんで食事をする」者の割合が男性て 30 回噛む習慣を奨める「噛ミング 30(カミングサンマは 5 割, 女性は 6 割を下回っており, さらに, 「左右両方のル)」運動が提唱されており, 咀嚼改善の重要性がうかがえ

奥歯でしっかりかみしめられない」者の割合が 60 歳代でる. また, 咀嚼を検出する手法の研究も盛んに行われてお4 割を超えている. 咀嚼回数の低下は, 成長期の子供にとっり, Yatani らの咽頭マイクを用いた手法 [5], ビデオ映像か†1a)b)c)d)

現在，北海道大学
Presently with Hokkaido Uniersity
k.hiroki@complex.ist.hokudai.ac.jp
shomitarai@complex.ist.hokudai.ac.jp
munekata@complex.ist.hokudai.ac.jp
tono@complex.ist.hokudai.ac.jp© 2017 Information Processing Society of Japan

ら顔の変形を捉えて咀嚼を判定する PDFD と呼ばれる手法 [6], 小坂の測距センサを用いた手法 [7], フォトリフレク
タとマイクを用いた手法 [8], 表面筋電の変動から検出する
手法 [9] など, 様々な手法により咀嚼を検出し, 解析が行な

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われている. 特に, 表面筋電の筋電図を用いた方法では, 筋放電持続時間およびバースト波形出現間隔などの情報を得ることができ, より精密な解析を行うことができる [12]. さらに, 筋電図から咀嚼筋活動量を求めることが可能であり,咀嚼機能を定量的に評価できるという利点がある [13].
また, 近年では情報技術の発達により, 食習慣を含めた個々人の生活習慣を記録することが可能となってきている.
具体例としては, 「いつ, 何を食べたか」を食事写真のアルバムで記録するアプリケーションである meal[10] が挙げられる. また, 竹内ら [11] は, 食事の写真を共有し他者から評価を得る SNS を開発した. アプリケーションに落とし込むことで, 我々は気軽に食習慣の記録に参加することができる. このような食習慣改善を目的としたアプリケーション

図 1 咀嚼タイミングおよび咀嚼量の定義
Fig. 1 Definition of chewing timing and amountの他に, 咀嚼に注目したアプリケーション [14] も存在する.のとき, δ = δl を適用する. これにより, 食物を噛み始めた

一方で, これらのアプリケーションでは, 筋電位の情報は扱時期の大きな筋電値の変化と, 食物を粉砕した後の小さなわれていない. 咀嚼に関するアプリケーションに筋電図を

筋電値の変化の 2 状態において正確に咀嚼回数を検出でき用いることで, 咀嚼機能を定量的に評価し, より個人の能力るよう実装した. 今回は, 後述の事前実験のデータから, 咀や癖に特化した情報を手軽に提供可能であると考えられる.

嚼以外の運動による影響を排除するため, dti の値が 0.1 未

そこで, 本研究では, 食習慣改善の枠組みの中でも咀嚼満の場合は咀嚼を検出しないようにした. また, 咀嚼を検に注目し, 筋電図を用いることで詳細な咀嚼データを定量出した後 0.4[s] 間は次の咀嚼とカウントしないようにした.

的に扱うアプリケーションの開発を目的とした. 我々は,さらに, 閾値を, β = 1.0, δh = 0.1, δl = 0.03 とした. 咀嚼

様々な状況下での咀嚼時における咀嚼筋筋電位を計測し,回数については, 左右それぞれ Ml , Mr および全体としてその解析を行った. さらに, 解析で得られた知見を応用すの回数を求める. このとき, 左右の咀嚼タイミング列はそる咀嚼改善アプリケーション Cami-log を開発し, ユーザス

れぞれ clj (j = 1, ..., Ml ), crj (j = 1, ..., Mr ) となり, 全体とタディを行いその有効性を検証した.

しての咀嚼回数は Mu = |{clj | j ∈ Ml } ∪ {crj | j ∈ Mr }| で

2. 提案システム
2.1 筋電位計測・解析システムの構成

あらわせる. 咀嚼量は次のように求める. ある咀嚼タイミ
ング cj に対して, そのデータ点の 7 近傍の点を範囲とする
積分値 sj を

筋電図を計測するハードウェア部分については, 御手洗らが開発した筋電計 [15], 市販の A/D 変換器 (Powerlab ; 日本光電), ディスポ電極 F-ビトロード (F-150M, 日本光電社製),
パーソナルコンピュータ (以後 PC とする) からなる. また,jsj ≡j2(dtj + dtj )(ti+1 − ti )∑ii+1i=−32(tj0 = cj )(1)と定義する. この積分値の総和:

ソフトウェア部分は, 解析ソフト Chart5(ADInstrumentsv≡社製) および自作の解析プログラムからなる. 取得した信号

M∑sj

(2)

を A/D 変換器を通してサンプリング周波数 1kHz にてサンj=1プリングし PC へ送信し, Chart5 の積分機能 (積分タイプ:を咀嚼量 v と定義する. 咀嚼量については, 左右それぞれ絶対値 , リセットタイプ:時定数減衰 0.1s) を用いて変換しvl , vr および合計値 vu = vl + vr を求める. 食事時間 T は,たものを記録する. 記録したデータから, 左右咀嚼回数, 全T = tN として求める.

体としての咀嚼回数, 咀嚼タイミング, 左右咀嚼量, 咀嚼量合計値, 食事時間の情報を抽出する. 咀嚼回数および咀嚼タ2.2 咀嚼改善アプリケーション

イミングは, 次のアルゴリズムにより検出させた. 長さ N の提案システムでは, 筋電位計測・解析システムに加えて,時刻 ti (i = 1, ..., N ) における記録データ dti を考える. デー

咀嚼改善を目的としたアプリケーション Cami-log を開発

タ点 dti (i = 4, ..., N −3) において, dti −dti+1 , dti+1 −dti+2 ,した. Cami-log では, 先述の筋電図計測・解析システムにdti+2 − dti+3 の 3 値が δ 以上のとき, すなわち, 3 回連続でより記録されたデータファイルを読み込み, 解析を行い,δ 以上筋電値が減少したとき, 点 dti を咀嚼タイミングとしユーザの理解を助けるようなアドバイス:Cami(Chewingて記録し, 咀嚼回数 M を 1 増やす. これをデータ点の終点

amount mentor information) を提示して咀嚼改善を促す.

まで繰り返し, 咀嚼タイミング列 cj (j = 1, ..., M ) を生成すアドバイスには, 後述の 3 節にて記述した事前実験から得る. このとき, dti が β 以上の時, δ = δh を適用し, β 未満られた結果を用いる. 仕様の詳細については後述の 4.1 節© 2017 Information Processing Society of Japan908

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3. 基礎実験
事前実験として, 提案手法における咀嚼検出アルゴリズ
ムのアプリケーションへの応用可能性の検証として, 精度評価実験 (3.1 節) を行った. 加えて, アプリケーションにおける正しい咀嚼の評価指標を設定するため, 異なる硬さの食物を咀嚼した場合での筋電図に基づいた咀嚼量の違いを調査する実験 (3.2 節) と, 「左右バランスよく噛んだ」場合と「左または右に偏って噛んだ」場合での咀嚼回数と咀嚼量の違いを調査する実験 (3.3 節) の計 3 つの実験を行った.

3.1 提案システムの咀嚼検出精度評価実験
提案システムの咀嚼検出能力の検証を目的として実験を行った.
準備

図 2 提案システムの咀嚼回数検出回数
Fig. 2 Number of chewing detection in proposed system

3.2 異なる硬さの食物を咀嚼する実験
異なる硬さの食物を咀嚼した場合での筋電図に基づいた咀嚼量の違いを探ることを目的として実験を行った.

事前準備として, 被験者には実験直前の 1 時間前

設定 被験者は 3.1 節の被験者である 11 名とした. 大橋には何も食べないよう指示する. また, アレルギーの有無もら [18] が調査した「シズル・ワード」を参考にし, 「噛み確認する. 実験の際には, 先行研究 [16] で述べられているごたえのある」グミキャンディと「やわらかい」マシュマ

姿勢の違いによる咬合力の影響を抑えるため, 椅子に座っロの 2 品を被験者に咀嚼してもらい, その筋電図を記録すてもらい, 姿勢が大きく変化しないよう注意を促した. 電る. これを各食品に対して 5 セット行う. 実験に用いる食極を咀嚼時に突起する咬筋の左右 2 箇所に設置し, 双極誘品は, 一口量に差を出さないため体積が同程度になるよう導法で表面筋電を測定した. また, アースを右前腕の手首加工した.

付近で取った. 被験者には咀嚼開始時と嚥下後に左手を挙結果実験を行った結果として, 食品による咀嚼回数のげてもらい, その間の筋電図を記録することとした. こち違いを図 3 に, 咀嚼量の違いを図 4 に示す. 咀嚼回数は各らから食物を提供する実験に関しては, 工業的に大量生産

被験者ごとに 5 回の平均値をとり, 咀嚼量については, 積分され均等な品質が保証される食品を提供し, 開封後 2 時間値を咀嚼回数で割った咀嚼 1 回ごとの咀嚼量を求め, 各被が経過したものは廃棄した. また, 筋電センサに用いる電験者ごとに 5 回の平均値をとった. 全被験者での平均値お極は常に新しいものを用いるなど衛生面に配慮した. さらよび標準偏差を算出した. グミキャンディとマシュマロのに, 被験者の承諾が得られた場合のみ, 確認用として実験風咀嚼回数はそれぞれ, 34.1 ± 12.4 回, 18.7 ± 8.47 回, 咀嚼景を映像として記録した. なお, これらの内容は以降の実量はそれぞれ, 0.42 ± 0.20 ポイント,0.23 ± 0.15 ポイント

験でも共通のプロトコルとする.となった. この結果に加えて, グミキャンディの咀嚼回数設定

被験者は 21 歳から 35 歳 (平均年齢 23.9 歳) の健平均値群とマシュマロの咀嚼回数平均値群間の差をみるた

常有歯顎者である男性 8 名および女性 3 名の計 11 名としめに, 対応のある t 検定を行ったところ, 1%水準で有意なた. 被験者にはグミキャンディを食べてもらい, 30 回の咀差がみられた (t(10)=5.6461, **p=.000). また, 対応のあ嚼を行ってもらう. 咀嚼の仕方については特に教示はせず,るケース数が 11 と少数であったため, Wilcoxon の符号順普段通りの咀嚼を行ってもらった. これを 5 セット行い,位検定も同時に行い確認したところ, p=.000 となり, 1%水システムによる咀嚼検出回数の結果を確認し, 実際の結果準で有意な差がみられた. 同様に, グミキャンディの咀嚼(30 回) と比較する.

量平均値群とマシュマロの咀嚼量平均値群間に関しても検結果実験を行った結果を図 2 に示す. 咀嚼回数は各被定を行った. 対応のある t 検定では, 1%水準で有意な差が験者ごとに 5 回の平均値をとり, 全被験者での平均値およみられた (t(10)=5.979, **p=.000). Wilcoxon の符号順位

び標準偏差を算出した. システムが検出した咀嚼回数は, 左検定においても, p=.000 となり, 1%水準で有意な差がみらが 30.4 ± 0.95 回, 右が 30.1 ± 0.58 回, 全体としては 30.5れた.

± 0.79 回となった. 先行研究 [8] では, 10 回の咀嚼を 10.8

考察

グミキャンディとマシュマロでは, 一般的に「か± 2.4 回の精度で検出しているが, これと比較しても提案たい」とされているグミキャンディの咀嚼回数が多くなっ手法では高い精度で咀嚼を検出できていることがわかり,た. 一口量に対する咀嚼量は咀嚼回数に応じて上昇するとシステムの信頼性が示された. 以降の実験においても, 提考えられるが, 咀嚼 1 回ごとの咀嚼量に関しても, グミキャ案システムを用いる.

ンディの方が高い値となった. この結果から, 「かたい」食物を咀嚼することで, 咀嚼回数が多くなるだけでなく, 咀嚼© 2017 Information Processing Society of Japan909

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被験者

被験者 A

被験者 B

被験者 C

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表 1 咀嚼バランスによる咀嚼回数・咀嚼量への影響
Table 1 Eﬀect of chewing count and amount by chewing balance
咀嚼回数
咀嚼
量
教示
全体
左右左右合計
左/回
右/回

合計/回

左噛み

48.6

48.6

48.2

12.7

7.96

20.7

0.26

0.17

0.43

右噛み

50.8

50.6

50.8

6.26

13.6

19.9

0.12

0.27

0.39

両噛み

49.2

49.2

49.2

12.3

14.3

26.6

0.25

0.29

0.54

左噛み

30.4

30.4

28.8

5.80

1.67

7.47

0.19

0.06

0.25

右噛み

33.0

30.2

33.0

2.37

5.60

7.97

0.08

0.17

0.24

両噛み

31.8

30.4

31.84.06

4.63

8.70

0.13

0.15

0.27

左噛み

46.0

46.0

41.0

8.68

4.87

13.5

0.19

0.12

0.29

右噛み

64.8

64.8

62.0

7.24

10.3

17.6

0.11

0.17

0.27

両噛み

51.8

51.6

49.2

8.81

8.42

17.2

0.17

0.17

0.33に用いられる筋力自体も大きくなると考えられる.

3.3 左右のバランスを変動させて咀嚼する実験
正しい咀嚼方法に加えて, 偏咀嚼を再現するような咀嚼方法を行った場合での咀嚼回数と咀嚼量の違いを探るために実験を行った.
設定

被験者は 23 歳から 26 歳 (平均年齢 24.3 歳) の健常有歯顎者である男性 3 名とした. 被験者にはグミキャンディを食べ, その際, 左中心 (左噛み), 右中心 (右噛み), 左右バランスの良い咀嚼 (両噛み) を行ってもらい, 筋電図を記録する. これを 5 セット行う.
結果

実験結果を表 1 に示す. システムより筋電図を解

図 3

マシュマロとグミキャンディにおける咀嚼回数
Fig. 3 Chewing counteating marshmallow and gummy candy

析し, 左右それぞれの咀嚼回数, 全体としての咀嚼回数, 左右それぞれの咀嚼量, 左右合計の咀嚼量, 咀嚼 1 回ごとの咀嚼量を求めた.
考察 全被験者を通して, 教示した噛み方によらず, 左右の咀嚼回数がほぼ等しい回数で検出された. 映像を確認したところ, 被験者が教示を無視した咀嚼をしていたわけではないことが確認された. この結果から, ある程度の硬さがある食物を咀嚼すると, 片側のみで咀嚼をしたとしても,逆側の咬筋も付随して活動し, 筋力を発揮すると考えられる. また, 咀嚼量に関して, 被験者 A, B の 2 名は左噛みおよび右噛みの合計咀嚼量よりも, 両噛みの合計咀嚼量の方が高い値となった. 被験者 C は, 右噛みの合計咀嚼量が最

図 4 マシュマロとグミキャンディにおける咀嚼量Fig. 4 Chewing amounteating marshmallow and gummy candy

も高いという結果になったが, 咀嚼 1 回ごとの咀嚼量を見てみると, 両噛みが最も高い値となっていた. このことか多くする, かたい食物を咀嚼する, 左右バランス良く咀嚼ら, 偏咀嚼をした際には, 片側の咬筋の負担が増加するのですることで咀嚼量が増加することがわかった. 提案アプリはなく, 逆側の咬筋の活動量が小さく現れると考えられる.

ケーションでは, 咀嚼量に注目して咀嚼の改善を試みる.

つまり, バランス良く咀嚼を行うことで, 咀嚼 1 回ごとの左4. Cami-log を用いた咀嚼改善右合計の咀嚼量を増加させることができると考えられる.

4.1 提案アプリケーションの概要
3.4 基礎実験まとめ

Cami-log では, 「詳しい記録」と「咀嚼の推移」の 2 画提案手法における咀嚼検出アルゴリズムの精度評価実験面において, 以下のような Cami を提示して咀嚼改善を促を行った結果, 従来の手法と比べて優れていることを示すす. 「詳しい記録」画面では, 図 5 に示すように, 左右の咀ことができた. また, 咀嚼に関する知見として, 咀嚼回数を嚼判定回数, 咀嚼量を値として表示する. また, 左右の筋電図はグラフ化され, スライダウィジェットと連動して直感© 2017 Information Processing Society of Japan910

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2017/3/2的な操作で確認が行えるようになっている. さらに, 1 日のた状態で咬筋に筋電センサを装着し, 特に教示を与えデータをまとめて, 目標達成のためにすべきことをテキスず食事を行ってもらい, 筋電図を記録する.

トで提示する. 「咀嚼の推移」画面では, 図 6 に示すよう( 2 ) 食事が終わった後, 咀嚼量を向上させるという目標をに, 最新の 3 件分の咀嚼回数, 咀嚼量, 食事時間を表示し,伝え, Cami-log の機能および使い方を説明する. そのその推移が確認できるようになっている. ここで, 「咀嚼の後, 実際に Cami-log を利用してもらう.

推移」画面での咀嚼回数は, 食事 1 回分の咀嚼回数を口に( 3 ) 2 日目以降は, 必要であれば Cami-log による確認を含んだ回数で割った平均回数としている. 口に含んだ回数

行ってもらった後, 各自で用意してもらった食事をは, 咀嚼検出時間の間隔が 3.0s 以上の箇所で分割した個数行ってもらい, 筋電図を記録する. 食事が終わった後から算出している. また, これらのデータから, 目標達成のは Cami-log を利用してもらう.

ためにすべきことをテキストで提示する.

( 4 ) 3 日目も (3) の手順を行ってもらい, 最後にインタビューにより Cami-log と実験に関する印象を尋ねる.

4.2 アプリケーションを用いた咀嚼改善の検証

実験では, 咀嚼量の推移を記録し, 評価を行う. また, 同

実際に Cami-log をユーザに利用してもらい, 咀嚼改善が時に咀嚼回数, 偏咀嚼率 (=左右咀嚼回数の差を全体として可能であるかどうかを検証するために, 3 日間にわたる実の咀嚼回数で割った値) および食事時間の推移についても験を行った. 被験者は 23 歳と 24 歳の健常有歯顎者である考察を行っていく.

男性 2 名とした. 3 節の実験の結果を踏まえて, 咀嚼量を増加させることを被験者の目標として設定した. 具体的な手順は以下の通りである.

( 1 ) 1 日目は, 被験者に食事を用意してもらい, 椅子に座っ4.3 結果と考察実験を行った結果を図 7 から図 10 に示す. 咀嚼回数は,被験者 2 名において 3 日間とも増加しており, Cami アドバ
イスによって被験者に咀嚼回数を意識させることができたと考えられる. 偏咀嚼率を見ると, 実験 1 日目と 3 日目を比較すると, 被験者 2 名とも左右のバランスが改善していることがわかる. 特に, 1 日目と 3 日目においては両被験者それぞれ同様の食事内容であったため, Cami-log を用いた3 日目の偏咀嚼率が低いことから, Cami-log による咀嚼改善が見られたと考えられる. 食事時間は, Cami-log を用いなかった 1 日目と比べて, 2, 3 日目の食事時間が長くなっており, ゆっくり食事をすることも誘導できた. 咀嚼量の推移を見てみると, Cami-log を利用し始めてからの咀嚼量が増加していることがわかる. 最後に, インタビューの結果, 被験者が Cami-log からアドバイスをもらうことに抵抗は感じられず, システムが提示したアドバイスと被験者自図 5 「詳しい記録」画面での Cami アドバイスFig. 5 Cami advice in ”Detailed record” page

身の体験とで体感的な差異もなかったという意見が得られた. そのため, Cami-log を咀嚼改善に用いることがある程度妥当であると考えられる. 以上より, 筋電情報をアプリケーションにて提示する手法は効果的であると思われる.

5. おわりに本研究では, 様々な状況下での咀嚼時における咀嚼筋筋電位の計測・解析を行い, 定量的な評価を行った. その結果, 一般的に正しい咀嚼と言われている咀嚼が行われているかどうかを, 咀嚼量で評価できる可能性が示唆された. また, 咀嚼改善を促すアプリケーション Cami-log を開発し,ユーザスタディを行った. Cami-log を用いることで, ユー
ザに噛み癖を把握させることができ, 咀嚼改善を意識させることができた.
図 6 「咀嚼の推移」画面での Cami アドバイス
Fig. 6 Cami advice in ”Transition of chewing” page

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今後は, 被験者数および実験期間を増やし, システムの妥当性をさらに高めていくつもりである. また, 筋電センサ

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をウェアラブル化することで, ユーザがより気軽に利用できるシステムへと改善することができると考えられる.
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© 2017 Information Processing Society of Japan

図 7 アプリケーション実験期間の咀嚼回数の推移
Fig. 7 Transition of chewing count during
the application experiment period

図 8 アプリケーション実験期間の偏咀嚼率の推移
Fig. 8 Transition of partial mastication rateduring the application experiment period

図 9 アプリケーション実験期間の食事時間の推移
Fig. 9 Transition of meal time
during the application experiment period

図 10 アプリケーション実験期間の咀嚼量の推移
Fig. 10 Transition of chewing amount during
the application experiment period

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