嚥下機能低下の早期発見に向けた食事中の咳嗽自動検出藤田 祥太† 古川 大輔‡ 村西 幸代‡ 黒岩 眞吾§ 西田 昌史† 西村 雅史†
静岡大学 大学院総合科学技術研究科†

君津中央病院 リハビリテーション科‡

千葉大学 大学院融合科学研究科§

1. はじめに嚥下障害は，食べ物を誤嚥することで命が脅かされる重篤な肺炎に繋がることが多い．特にALS[1]といった進行性の疾患では，在宅生活において嚥下機能が急激に悪化する恐れがあるた
め，遠隔でも継続的に観察・評価を行えるシステムが必要とされている．
一方，患者やその家族が使用可能な簡便な装置で嚥下機能を直接評価する方法はいまだ開発されていない．我々は昨今臨床的にも注目されている嚥下障害と咳嗽の関係[2]に着目し，食事中の咳嗽頻度を遠隔モニタリングすることで嚥下機能低下の早期発見を可能にするシステムを提案した[3]．今回，本システムの咳嗽音自動検出部を実装するとともに，実際の嚥下障害のある方から収集した音データに対する性能評価を行ったのでその結果について報告する．

図 1システム概要図

2. 咳嗽モニタリングシステム
咳嗽モニタリングシステムの概要を図 1 に示
す．咳嗽に加えて嚥下自体の観察も可能にするデバイスとして，頸部に装着する咽喉マイクを使用する．このマイクは周囲雑音の影響を受けにくく，また，家族の声などが入らないことから，プライバシー配慮の観点においても優れている．嚥下検出精度を高めるために縦方向のステレオマイクを使用している[4]が，本報告では
1 チャンネルのデータのみを利用した．食事中に当該マイクを装着し，タブレット端末で録音したデータを，サーバーへと転送した上で，咳嗽等の自動検出を行う．

図 2 咳嗽検出の流れ

く VAD(Voice Activity Detection)を実施し，有音区間を検出する．これをイベント区間と呼ぶ．
この際，咳嗽イベントをなるべく落とさないよ
うにパワー閾値を設定した．
次に取り出されたイベント区間に対し，咳嗽音か咳嗽音以外かの２クラスの識別をフレーム単位で行う．識別器には，少ない学習データで3. 提案手法も動作可能な Support Vector Machine(SVM)を用本研究における咳嗽検出の流れを図 2 に示す． いた．カーネルには RBF カーネルを利用し，パラはじめに，食事音データに対してパワーに基づメータチューニングは行っていない．
Automatic cough detection during mealtime for early detection
音響特徴量にはメルフィルタバンク出力 32 次of swallowing function decline
元をフレーム長30ms，フレームシフト幅 15ms でShota Fujita†, Daisuke Furukawa‡, Sachiyo Muranishi‡, Shingo§††
抽出し，時間変化を捉えるため，７フレーム分
Kuroiwa , Masafumi Nishida , Masafumi Nishimura†Graduate School of Integrated Science and Technology,を結合した上で PCA にて 32 次元に圧縮した．こShizuoka University
れは咳嗽音が最初に破裂音があり，後半は呼気‡Department of Rehabilitation, Kimitsu Chuo Hospitalのような音となる時間変化があるイベントであ§Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba
Universityるためである．

最後に，イベント単位の評価を行う．フレー
ム単位の識別結果を用いて，イベント区間内の 3割以上のフレームが咳嗽と識別された場合，そのイベントは咳嗽と識別する．

4. 評価実験
4.1. 健常者に対する評価実験

表 11 健常者の咳嗽検出結果
健常者の咳嗽検出結果
表（5(5 分割交差検証）分割交差検証)

適合率

再現率

0.88

0.93

F値
0.90

表 2 嚥下障害のある方の咳嗽検出結果
表 2 嚥下障害のある方の咳嗽検出結果

食事中に発生する嚥下，咳嗽に関して，健康な 20 代に対してデータ収集をし，評価を行った．
データに含まれるイベントは咳嗽 412 回，嚥下1709 回である．咳嗽はクエン酸をネブライザーによって吸引させて咳嗽反射を誘発させて収録を行い，嚥下は飲み込むものとして唾液，水，ゼリー，リッツの 4 種類の嚥下音を収録した．学習データとテストデータは対象者 20 人を 5 分割し交差検証を行った．

適合率

再現率0.120.70

F値0.21うな嚥下音の音響的特徴の違いにより嚥下音を正しく識別することが出来なかったと考えられる．他の誤検出として多かったのは咳払い 162 回，衣擦れ 128 回であり，これらのイベントは学習データに含まれていないため，正しく分類することが出来なかった．
4.2. 嚥下障害のある方に対する評価実験再現率に関しても嚥下障害のある方の食事音では低下していた．中でも破裂音が弱く殆どが実環境での有用性の評価のため，実際に嚥下呼気のような咳嗽の検出率が低く，連続して咳障害があり食事中にむせ込みがある 80 代男性の脳血管障害患者に本システムを利用してもらい， 嗽した際に，勢い良く咳嗽できなかった場合に多く見られた．健常者の咳嗽ではそのようなこ26 日分の朝食時(20〜30 分)の食事音の収録を行とは生じなかったため，特徴に差が生じてしまった．収集された食事音から VAD により検出されったため検出できなかったと考えられる．
たイベントの総数は 4736 であり，その内訳は咳
今回は 1 チャンネルのみを利用したが，上下 2
嗽 303 回，嚥下 1843 回，咳払い 235 回，発話 122
チャンネルを用いた特徴量[4]が嚥下検出に有効回，衣擦れ 194 回，その他 2039 回であった．咳
であることが分かっており，併用することで精嗽と咳払いのラベル付けに関しては，主観によ度改善が期待できる．
り反射によるものを咳嗽，自発的に行ったものを咳払いとした．その他のイベントは強い吐息
6. おわりにやゲップといった頻繁におきないイベントや VAD
我々が開発した咳嗽モニタリングシステムにによって有音と検出された判断できない音を含おいて，咳嗽の自動検出を試みた．健常者でのむ．評価は健常者全てのデータで学習した識別精度は高かったが，実際の嚥下障害のある方に器を用いて嚥下障害のある方の食事中のイベン
対しては期待した性能はまだ得られておらず，トに関して，咳嗽か咳嗽以外の分類を行った．
今後も精度改善を図りたい．

5. 実験結果

謝辞

健常者に対する咳嗽の自動検出結果を表 1，嚥
本研究の一部は JSPS 科研費（18H03260）の助下障害のある方に対する咳嗽（咳払いを含まな成を受けたものです．
い）の自動検出結果を表 2 に示す．健常者に関しては F 値 0.90 と高い結果となったが，嚥下障
参考文献
害のある方の実際の食事音に適用すると結果は[1]. 日本神経学会「筋萎縮性側索硬化症診療ガイドライン」作著しく低下し，特に適合率は大幅に低下した．
成委員会， “筋萎縮性側索硬化症診療ガイドライン 2013”， https://www.neurology-jp.org/guidelinem/als201
誤検出されたイベント数は 1349 であり，その中3_index.html (参照 2019.1.5)
で最も多く現れたイベントは嚥下 523 回であった．
[2]. HAMMOND, Carol A. Smith; GOLDSTEIN, Larry B. Cough a
理由としては 20 代の健常者と 80 代の嚥下障害のnd aspiration of food and liquids due to oral-pharyngeal dysphagia: ACCP evidence-based clinical practic
ある方という対象者のミスマッチがあるためとe guidelines. Chest, 2006, 129.1: 154S-168S.
思われる．若年者と高齢者，嚥下障害のある方[3]. 藤田祥太ほか，“ALS患者を対象とした咳嗽モニタリングと健常者には嚥下音に違いがあることが知られシステム”， 電子情報通信学会総合大会， 2019[4]. 坂本優太，黒岩眞吾，西村雅史， “２チャンネル咽喉マており，嚥下聴診法などその特徴を聞き分ける
イクを用いた嚥下音の認識”， 電気・電子・情報関係学という嚥下障害の検査方法も存在する．そのよ会東海支部連合大会， 2018