研究論文
柔軟膜ひずみセンサを用いた
嚥下障害リハビリテーションのための喉頭挙上の検出
Laryngeal Elevation Measurement for Dysphagia Rehabilitation
by Stretchable Strain Sensors
勝野

友基※1

別所

侑亮

Yuki KATSUNO

Yusuke BESSHO

中本

裕之※1

小林

太※1

Hiroyuki NAKAMOTO
Futoshi KOBAYASHI

山本

暁生※2

Akio YAMAMOTO

寺田 努※4

Tsutomu TERADA

梅原健※2,※3

Ken UMEHARA

石川 朗※2

Akira ISHIKAWA

Abstract

The Mendelsohn maneuver is one of dysphagia rehabilitation methods and is a swallowing maneuver which
voluntarily prolongs laryngeal elevation. In general, the recognition of the laryngeal elevation is difficult forpatients. They often need a long-time training to obtain the maneuver. However, showing onset and offset times oflaryngeal elevation can promote effective rehabilitation. We propose a measurement device of the laryngeal
elevation based on the change of the circumference of the neck. In this study, we develop a neckband-shaped device
composed of stretchable strain sensors. The laryngeal elevation changes the neck circumference. The device partiallymeasures the neck circumference. Two methods detect the onset and offset times of the laryngeal elevation. One
determines the times from the difference of the time-series circumference of the neck. The other method determines
the times from both the difference and a pattern matching. In experiments, 21 healthy subjects conducted 4-second
laryngeal elevation in the Mendelsohn maneuver. Simultaneously, a speech-language-hearing therapist determined
the times of the laryngeal elevation by palpating the subjects. The method of only the difference correctly detected
the onset times. However, the offset times had over 1-second errors in some cases. The other method detected boththe onset and offset times with short-time errors. We confirmed that the proposed device and the method with thedifference and pattern matching have a potential for a biofeedback rehabilitation device.
Keywords: Biological measurement; Stretchable strain sensor; Laryngeal movement; Dysphagia rehabilitation

1. はじめにに働く筋肉の協調性の強化により、舌骨と喉頭の挙上肺炎は日本において死因の第３位にある重大な疾病である 1）。また、肺炎の死亡者のうち 65 歳以上の高齢者が 95％以上を占めており、高齢者の肺炎のおよ），2）。誤嚥性肺炎そ 80％が誤嚥性肺炎と言われている1）

は、嚥下機能の低下により食べ物や唾液などを飲み込
む際、食道ではなく気管に入ることで、肺に細菌が繁殖して炎症を起こすことで生じる。年齢とともに嚥下機能は低下するため、社会の高齢化に伴い誤嚥性肺炎は今後増加すると予測される。このようなことから誤嚥性肺炎予防のため、嚥下機能を維持及び改善する嚥
下障害リハビリテーションの重要性が高まっている。
嚥下障害リハビリテーションのひとつにメンデルソ
ン手技（以下「手技」とする）がある。手技は嚥下時

量の拡大、挙上維持時間の延長、咽頭収縮力の増加を目的としている。方法としては舌骨と喉頭の挙上と、咽頭収縮がピークに達した時点で嚥下を一時停止し、一定時間挙上を維持した後、力を抜いて嚥下前の状態に戻すものである 3）。手技により嚥下機能が改善したとの報告もある 3），4）。一方、手技の欠点として教示が困難である点が挙げられる。一般に喉仏が最も上がった状態を喉頭周囲の筋肉に力を入れて保つように口頭で指示をする。しかし口頭のみの指示では、喉頭周囲の筋肉に力を入れて挙上を保つ感覚がつかめず、手技が実践出来ない場合がある。そこで手技の取得を容易にするため、喉頭挙上に関係する生理学的な状態を
視覚や聴覚として感知できる形に変換し、対象者へ提示するバイオフィードバックが併用されることがあ※1

神戸大学大学院システム情報学研究科※3

独立行政法人国立病院機構三重中央医療センターリハビリテーション科1※2

神戸大学大学院保健学研究科※4

神戸大学大学院工学研究科

BANDO TECHNICAL REPORT No.24/2021

る 3）。これにより意識的に挙上状態を保つことが容易る 3）。これにより意識的に挙上状態を保つことが容易となり、手技の習得を促進できる。現在提案されていとなり、手技の習得を促進できる。現在提案されているバイオフィードバックデバイスとして、表面筋電図

るバイオフィードバックデバイスとして、表面筋電図

や反射型フォトセンサがある 5），6）。表面筋電図は嚥下

や反射型フォトセンサがある 5），6）。表面筋電図は嚥下

時に働く舌骨上筋群の活動を検出するものであり、有時に働く舌骨上筋群の活動を検出するものであり、有効性が認められている。一方、事前の皮膚処理が必要

効性が認められている。一方、事前の皮膚処理が必要であり対象者単独での使用には適していない。反射型

であり対象者単独での使用には適していない。反射型

フォトセンサは皮膚面形状をリアルタイムで計測し、フォトセンサは皮膚面形状をリアルタイムで計測し、喉頭挙上を体表面から観測することが可能である。一喉頭挙上を体表面から観測することが可能である。一方、機器が大きく対象者の動作を制限する可能性があ方、機器が大きく対象者の動作を制限する可能性がある。そのため臨床現場において手技のバイオフィード

る。そのため臨床現場において手技のバイオフィード

バックは十分に普及していない。このことから薄型、バックは十分に普及していない。このことから薄型、軽量で簡単に装着、使用可能なバイオフィードバック

軽量で簡単に装着、使用可能なバイオフィードバック

デバイスが必要とされている。

デバイスが必要とされている。

そこで我々は、新しいバイオフィードバックデバイ

そこで我々は、新しいバイオフィードバックデバイ

スとして、静電容量変化を利用した柔軟膜ひずみセン

スとして、静電容量変化を利用した柔軟膜ひずみセン

サ 7）に着目した。このセンサは薄型、柔軟、軽量であサ 7）に着目した。このセンサは薄型、柔軟、軽量であり、任意の曲面に装着することが可能である。喉頭のり、任意の曲面に装着することが可能である。喉頭の体表面にセンサを装着することで、頸部の周径の変化

体表面にセンサを装着することで、頸部の周径の変化から喉頭挙上の検出が期待できる。本研究では、手技から喉頭挙上の検出が期待できる。本研究では、手技のバイオフィードバックのため、柔軟膜ひずみセンサのバイオフィードバックのため、柔軟膜ひずみセンサを用いた喉頭挙上の検出システムを提案し、その有効を用いた喉頭挙上の検出システムを提案し、その有効性を検証する。肺炎は日本において死因の第３位にあ性を検証する。

る重大な疾病である 1）。また、肺炎の死亡者のうち 65
歳以上の高齢者が 95％以上を占めており、高齢者の肺炎のおよそ 80％が誤嚥性肺炎と言われている 1），2）。誤2. センサと計測システム

嚥性肺炎は、嚥下機能の低下により食べ物や唾液などを飲み込む際、食道ではなく気管に入ることで、肺に嚥下の際、Fig.1 のように喉頭挙上により頸部の皮細菌が繁殖して炎症を起こすことで生じる。年齢とと膚表面は変化する。嚥下が開始すると食塊を咽頭に送もに嚥下機能は低下するため、社会の高齢化に伴い誤り込むために舌が上顎に向かって押し上がり甲状軟骨

嚥性肺炎は今後増加すると予測される。このようなこまたは喉頭が挙上する。この挙上に伴い喉頭隆起部のとから誤嚥性肺炎予防のため、嚥下機能を維持及び改初期位置の周径は短くなり、最大挙上位では周径は長善する嚥下障害リハビリテーションの重要性が高まっくなる。ピークを過ぎると次第に甲状軟骨または喉頭ている。

は降下していく。嚥下の終了時には喉頭隆起部は初期

嚥下障害リハビリテーションのひとつにメンデルソ

位置に戻り周径も元の長さとなる。本研究では柔軟膜

ン手技（以下「手技」とする）がある。手技は嚥下時

ひずみセンサを用いて、この頸部の周径変化を部分的に働く筋肉の協調性の強化により、舌骨と喉頭の挙上に計測可能なデバイスを製作した。

量の拡大、挙上維持時間の延長、咽頭収縮力の増加を目的としている。方法としては舌骨と喉頭の挙上と、咽頭収縮がピークに達した時点で嚥下を一時停止し、一定時間挙上を維持した後、力を抜いて嚥下前の状態に戻すものである 3）。手技により嚥下機能が改善したとの報告もある 3），4）。一方、手技の欠点として教示が困難である点が挙げられる。一般に喉仏が最も上がった状態を喉頭周囲の筋肉に力を入れて保つように口頭で指示をする。しかし口頭のみの指示では、喉頭周囲の筋肉に力を入れて挙上を保つ感覚がつかめず、手技が実践出来ない場合がある。そこで手技の取得を容易にするため、喉頭挙上に関係する生理学的な状態

Fig.1 Change of neck circumference during swallowing

を視覚や聴覚として感知できる形に変換し、対象者へ提示するバイオフィードバックが併用されることがあBANDO TECHNICAL REPORT No.24/2021

2

3. 喉頭挙上の検出方法
3.1 デバイスから得られる時系列データ
Fig.3 のように上から５番目のセンサに喉頭隆起部が位置するようデバイスを装着する。このとき上から１番目から４番目のセンサでは、喉頭挙上によりセンサが伸長するため Fig.4 のようなデータが得られる。

また上から５番目から７番目のセンサでは、喉頭挙上によりセンサが収縮するため Fig.5 のようなデータとなることが期待できる。本研究では、このようなデー
タから喉頭挙上検出を行う。
手技のバイオフィードバックでは、喉頭挙上をリア

Fig.2 Measuring device for laryngeal elevation

ルタイムで検出できる必要がある。また本研究では喉頭挙上の開始点と終了点を検出し、開始点と終了点の柔軟膜ひずみセンサは伸縮可能な２枚の電極がエラ区間を挙上維持時間として算出する。このとき、計測

ストマシートを挟む構造をもつ 7）。この構造は平行平時の体動に伴いデバイスの位置がずれることによりベ板のコンデンサを構成する。センサの伸縮に合わせてースラインが変化する場合があり、この変化に対応で電極とエラストマも伸縮する。伸縮方向が１方向の場

きる検出方法が求められる。そこで本研究では、喉頭合、センサの静電容量は伸縮量に依存するため、静電挙上の開始点と終了点を１階差分により検出する方法

容量を計測することで伸縮の変化を捉えることができと、開始点を１階差分を用いて検出し、終了点をパタる。さらにセンサは外側の両面にシールド層を有してーンマッチングから検出する方法を提案する。

おり、この層が皮膚とセンサ間の距離の変化や水滴の付着による静電容量への影響を除去する。
柔軟膜ひずみセンサを７枚用いて構成したデバ
イ ス を Fig.2 に 示 す。１ 枚 の 柔 軟 膜 ひ ず み セ ン サ の

計 測 部 の 寸 法 は 縦 × 横 が 5 × 50 mm で あ る。こ の

3.2 1 階差分
デバイスから得られる時系列データの１階差分を取り、閾値によって喉頭挙上の開始点と終了点を検出する。デバイスから得られる時系列データの１階差分をセンサを３ mm 間隔で７枚配置した。嚥下時の喉頭

挙 上 量 は 約 33.4 mm と 報 告 さ れ て い る 8）。上 か ら ５

Laryngeal elevation time

番目のセンサの位置に喉頭隆起部が接触するよう
デ バ イ ス を 頸 部 に 装 着 し た 場 合、最 大 35 mm の 喉

約 33 g で あ る。計 測 シ ス テ ム と し て は、デ バ イ ス

か ら Capacitance/Voltage converter と 16bit A/D converter(PowerLab 16/35, ADInstruments, NWZ) を介した上で、Voltage

頭 挙 上 を 捉 え る こ と が で き る。デ バ イ ス の 質 量 は

計測ソフト (LabChart ver 8) により７枚の柔軟膜ひずみセンサを同時に計測する。

Time
Fig.4 Time-series data of upper sensor

Voltage

Laryngeal elevation time

Fig.3 Mounting position of measuring deviceTime
Fig.5 Time-series data of lower sensor

3

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取ると、上から１番目から４番目のセンサでは正→負の値が得られる。また、上から 5 番目から 7 番目の（1）初期条件を設定。
g(0, 0)=0, g(i, 0)=g(0, j)=∞

センサでは負→正の値が得られる。このような関係か（2）以下の漸化式を計算。

ら、喉頭挙上の開始点の検出では正負ともに閾値を設

d( i, j )= ‖ ai-b j‖

定する。また、終了点の検出では開始点の検出で用いた閾値とは逆方向の閾値を用いる。挙上維持時間が極端に短くならないようにするため、喉頭挙上の開始点

g( i, j) = m in

（1）
（2）

g (i , j −1 ) ＋ d( i , j )（3）g (i− 1 , j )＋ d( i , j )g (i −1 , j −1) ＋ 2 d( i , j )の検出と終了点の検出の間に閾値判定を行わない期間を設けた。この際、閾値判定を行わない期間として先行研究 を参考に 1.5 秒間とした。この喉頭挙上検出
9）

方法のアルゴリズムを以下に示す。
Step.1

時刻 t で取得した時系列データ v[t] で１階差分 を 計 算 し、差 分 デ ー タ dvt=vt-v[t-1] を 計 算 す る。

Step.2 へ進む。
Step.2

差分データ列を単純移動平均により平滑化する。計測開始から１秒まで Step.1,2 を繰り返し、計測

この計算を行っていく過程で、各データ間の最小パスを求めるための各点の最適なマッチング（対応付け）が得られる。（3）D ( A , B ) = g ( I , J ) が A, B のDTW 距離となる。この DTW 距離が小さいほどデータ間の類似度が高いことを表す。

喉頭挙上の終了点の検出について、デバイスから取得する時系列データに現れる喉頭挙上を反映したパターンのテンプレートを用意する。デバイスから取得する時系列データの各時刻において、それまでに得ら

開始から１秒のとき Step.3 へ進む。計測開始から１秒れた時系列データとテンプレート間との DTW 距離を

みなら Step.5 へ進む。

したパターンが出現する時刻で算出される DTW 距離

以降で喉頭挙上の開始点未検出なら Step.4 へ、検出済

Step.3

計測開始から１秒までの差分データ列の平均

値 x と最大値と最小値の差 d を計算し、閾値を x±1.5d算出する。この際、時系列データ内に喉頭挙上を反映
は小さくなる。そこで DTW 距離について閾値を設定

し、閾値を下回る時刻で得られるマッチングから喉頭と設定する。Step.1 へ戻る。
Step.4

差分データ列で正負２つの閾値による判定を

７枚それぞれのセンサで行う。７枚中２枚のセンサで判定された時刻を喉頭挙上の開始点とする。Step.1 へ戻る。
Step.5

喉頭挙上の開始点から 1.5 秒未満なら Step.1

へ戻る。喉頭挙上の開始点から 1.5 秒以降について、開始点の判定で用いた閾値とは逆方向の閾値による判定を７枚それぞれのセンサで行う。７枚中２枚のセンサで判定された時刻を喉頭挙上の終了点とする。終了点が検出されるまで、Step.1 〜 5 を繰り返す。
3.3 1 階差分と DTW
デバイスから取得する時系列データの１階差分を取り、閾値によって喉頭挙上の開始点を検出する。終了点についてはパターンマッチングを用いて検出する。
手技における挙上維持時間は試行によって変動する。
そのため、デバイスから取得する時系列データの長さによらず、喉頭挙上を検出できる必要がある。そこで本研究ではパターンマッチングとして、時間方向の伸縮を許容し、長さの異なるデータ間でも用いることができる Dynamic Time Warping (DTW) 10）を利用する。

DTW とは、時系列の長さを整合し対応するデータ点を求めて比較するアルゴリズムであり、音声認識などに用いられる 11）。長さが I である時系列データを A…，a I }、長さが J である時系列データを B = {= {a 1 ，…，bJ } とした際、本研究で用いた DTW の計算は以b 1，下のようになる 10），12）。

Fig.6 Typical time-series data in mendelsohn maneuver

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4挙上の終了点を検出する。

サンプリングによりサンプリング周波数を 100 Hz と

この喉頭挙上検出方法のアルゴリズムを以下に示した。また、データ間での振幅の差による影響を無くす。DTW 距離については、データ間の長さの差によすため最大値を１、最小値を０に正規化を行った。手る影響を無くすため式 (4) のように長さで割って正規化を行う。また、閾値の設定方法において、4.1 に示技の実施には水３ ml を計測前に口腔に含み、測定開始から２秒後に嚥下を行い喉頭挙上を開始し、挙上がした実験で取得したデータを対象に、Fig.6 に示したピークの位置で４秒間保持した後降下するよう指示しデータをテンプレートとして、閾値を 0.01 ずつ変更さた。本実験は、神戸大学大学院システム情報学研究科

せながら挙上検出を行った。その中で、喉頭挙上の終の人を直接の対象とする研究の倫理委員会の承認を得了点を検出可能な事例について、ST の判定による終て行った（受付番号：29-01）。

了点との誤差が最も小さい閾値を採用した。
Normalized D(A,B)=
Step.1g(I,J)
I＋J

4.2 実験結果（4）

時刻 t で取得した時系列データ v[t] で１階差分を計算し、差分データ d v [ t ] = v [ t ] - v [ t - 1 ] を計算する。Step.2 へ進む。
Step.2

差分データ列を単純移動平均により平滑化す

21 名の被験者に対して、いくつかの被験者では複数回実験を行ったところ、デバイスから取得した時系
列データ内に喉頭挙上を反映したパターンを確認した。また、主に４つのパターンがあり、その典型例を
Fig.6 に示す。破線は言語聴覚士による触診での喉頭挙上の開始点と終了点を表す。喉頭隆起部上となる上る。計測開始から１秒まで Step.1,2 を繰り返し、計測

から５番目のセンサについて、(a) はバスタブ型、(b)以降で喉頭挙上の開始点未検出なら Step.4 へ、検出済ている。目視で分類したところ、(a) と (b)、(c)、(d) が開始から１秒のとき Step.3 へ進む。計測開始から１秒
みなら Step.5 へ進む。
Step.3

計測開始から１秒までの差分データ列の平均

値 x と最大値と最小値の差 d を計算し、閾値を x±1.5dは W 字型、(c) は短い V 字型、(d) は長い V 字型となっそれぞれ 15 名、２名、２名、２名であり、多くの被験者がバスタブ型であった。

と設定する。Step.1 へ戻る。

4.3 喉頭挙上の検出結果

Step.44.3.1 1 階差分

差分データ列で正負２つの閾値による判定を

７枚それぞれのセンサで行う。７枚中２枚のセンサで被験者 21 名について、それぞれ１事例を対象にし判定された時刻を喉頭挙上の開始点とする。Step.1 へて 3.2 で述べた検出方法を適用した。結果として、21戻る。

事例全てに対して喉頭挙上の開始点及び終了点が検Step.5上から5番目のセンサに対し、時刻tまでに取出された。その中で、挙上維持時間について言語聴

レートデータ間でDTWを行う。DTW距離が閾値0.05を11 事例であった。喉頭挙上の開始点、終了点、挙上得したデータV = {v[0], v[1], …, v[t]} と用意したテンプ

覚士による判定との誤差が１秒未満であった事例は下回った時刻で得られるマッチングから喉頭挙上の終維持時間における言語聴覚士の触診による判定との了点を検出する。終了点が検出されるまで、Step.1〜5

絶対誤差平均（Mean absolute error: MAE）と標準偏差（Standard deviation: SD）を Table 1 に 示 す。Table 1 かを繰り返す。

ら分かるように、開始点の検出は精度良くできていた

4. 実

験

4.1 方法
本実験の目的は、メンデルソン手技時における喉頭挙上の開始点及び終了点の検出とその時間精度の評価

が、終了点の検出で大きな誤差が生じる事例があった。ここで、挙上維持時間について言語聴覚士によるTable 1 Results of laryngeal elevation detection using
diﬀerence of time-series dataである。そのため、本実験の被験者は十分に喉頭を挙上でき、メンデルソン手技を実施可能な若年健常成
人 21 名（男 性：９ 名、女 性：12 名、平 均 年 齢：26.1± 6.0 歳）とした。実験の方法として、被験者の姿勢
は安静座位とし。前頸部にデバイスを装着した状態で４秒間の手技を行うものとした。計測と同時に、言語

Table 2 umber of detectable subject using diﬀerenceof time-series data

聴 覚 士（Speech-Language-Hearing Therapist: ST）に よる触診を行い、喉頭挙上の開始点と終了点をスイッチにより記録することで挙上維持時間を測定した。セン
サとスイッチのサンプリング周波数は 1.0 kHz として同期計測を行ったが、喉頭挙上の検出の際にはダウン
5

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Fig.7 Time-series data of 5th sensor in a detection failure

Fig.8 Diﬀerence of 5th sensor in a detection failure

判定との誤差が１秒未満となり、精度良く検出可能であったパターンごとの事例数を Table 2 に示す。終Fig.9 Transition of DTW distance in detectable case

了点の検出で誤差が生じた事例として、Fig.6 における (b)、(c) のように挙上維持時間内に変化がある場合

や、(d) のように終了点付近で急激な変化が生じていない場合、誤検出となった。また、(a) の場合でもバスタブの底が安定していない場合に誤検出となった。
終了点の検出で誤差が生じた事例の１つについて、上から５番目のセンサ出力を Fig.7、１階差分を Fig.8 に示す。この事例は短い V 字型であり、挙上維持時間内に変化がある。そのため１階差分を計算すると、挙上維持時間内の変化の時刻で値が大きくなっていること

Fig.10

Example of laryngeal elevation detection using
diﬀerence of time-series data and DTWが確認できる。
4.3.2 1 階差分と DTW
Fig.6 の典型例をテンプレートとして使用し、3.3 で述べた検出方法を適用した。解析対象は 4.3.1 で解析対象とした 21 事例から、テンプレートで使用したデータを除く 20 事例である。最も多い事例であるバス

タブ型の事例における DTW 距離の遷移を Fig.9 に示す。１階差分により喉頭挙上の開始点を検出した後DTW 距離の計算を始める。そして挙上の維持に伴ってバスタブ型テンプレートとの DTW 距離が小さくなっていることが分かる。この DTW 距離が閾値を下回

る時点で終了点を検出し、その結果を Fig.10 に示す。

この図から、言語聴覚士の触診と同様に喉頭挙上を検出できたことが確認できる。
一方で、終了点の検出において DTW 距離の閾値を下回らない事例があり、その事例は７事例であった。
このような事例における DTW 距離の遷移を Fig.11 に示す。こちらも１階差分により喉頭挙上の開始点を検出した後 DTW 距離の計算を始める。しかし、挙上の維持に伴って長い V 字型テンプレートとの DTW 距離BANDO TECHNICAL REPORT No.24/2021

Fig.11 Transition of DTW distance in undetectable case6が小さくなるものの、閾値を下回らず終了点の検出がくなっていた。実験で確認したいずれのパターンにもできなかった。

対応できる可能性をもち、検出した場合に挙上時間のまた、終了点の検出が可能であった 13 事例について、喉頭挙上の開始点、終了点、挙上維持時間における言語聴覚士の触診による判定との絶対誤差平均と標準偏差を Table 3 に示す。このように、終了点の検出が可能であった 13 事例では挙上維持時間について言語聴覚士による判定との誤差は１秒未満であった。
次に、解析対象とした 20 事例のうち、検出が可能

誤差が小さいことから、手技のためのバイオフィード
バックには１階差分と DTW を併用した検出方法が有効であると考えられる。

次 に、検 出 精 度 に つ い て 考 察 す る。１ 階 差 分 とDTW を併用した場合、バスタブ型の多くの事例に対して Fig.9、10 のように終了点が検出可能であった。
一方で、バスタブ型以外の事例では Fig.11 のように終であったパターンごとの事例数を Table 4 に示す。こ

了点が検出不可能な場合もあった。この原因としてテ外のパターンでも検出可能な場合があった。

挙上を反映したパターンを４つと決め、それらのテンのように、長い V 字型でも検出ができ、バスタブ型以Table 3 Results of laryngeal elevation detection using
diﬀerence of time-series data and DTW

ンプレート設計の問題が考えられる。本研究では喉頭プレートとして該当する１事例を抜き出した。そのため、Fig.11 のような、短い V 字型とも長い V 字型とも取れるような事例については DTW 距離が十分小さくならず検出できなかった。このように、テンプレート
により検出精度は大きく変わる。そこで、該当するパターンの事例を平均化するなどして、特徴を強く表し
Table 4 Number of detectable subject using diﬀerenceof time-series data and DTW

たテンプレートの作成方法の検討が必要である。さらに、検出精度は DTW 距離の閾値に大きく依存する。

今後の課題として最適な閾値の設定方法が挙げられる。また、実験ではデバイスで得られたデータのうち最も変化の大きいセンサのデータのみを用いた。検出の高精度化を目的として、複数のセンサの空間的配置とそれらのデータを活用する方法については今後検討したい。
最後に本研究における喉頭挙上の検出方法の制限を
4.4 考察以下に述べる。１つ目が被験者が 21 名であり少数例

Fig.6 のようにデバイスから取得した時系列データ

での検証のため、他にも喉頭挙上を反映したパターン

内に喉頭挙上を反映した複数の異なるパターンを確認が出現する可能性がある点である。２つ目が高齢者のした。多くの事例がバスタブ型であったため、手技時情報を取得していない点である。特に高齢者の場合、の典型的なパターンはバスタブ型であると考えられ加齢に伴う喉頭下垂 13）や皮膚の弛みがセンサ出力にる。そこでバスタブ型以外のパターンが出現する原因

影響することが考えられるため、さらなる検証が必要について以下のように考察する。まず、W 字型は挙上である。

を保持する力が一時的に弱くなることで喉頭隆起部がわずかに降下した後、力を強めて挙上時の高さまで喉頭を再挙上させたと考えられる。次に、長い V 字型で

5. 結

言

は最大喉頭挙上位での保持ができておらず徐々に喉頭隆起部が降下していたと考えられる。また、短い V 字本研究では、手技のバイオフィードバックのため、型については、喉頭隆起部より下に位置する輪状軟骨

柔軟膜ひずみセンサを用いた喉頭挙上検出システムをや甲状腺による影響が考えられる。これらによる突起提案した。結果として、１階差分のみでは喉頭挙上のが嚥下時に挙上することによって、ピーク時にセンサ

終了点の検出に大きな誤差が生じる事例があった。一が伸長し、短い V 字型になったと考えられる。

次に、検出方法の有効性について考察する。１階差

方、１階差分と DTW を用いた場合、終了点の検出が可能であった 13 事例で、挙上維持時間について言語分を用いた方法では、バスタブ型の事例で喉頭挙上の聴覚士による判定との誤差は１秒未満となった。この開始点と終了点を検出可能であった。しかし、バスタ

ことから、提案システムの有効性が示せた。今後の課

ブ型以外の事例では喉頭挙上の終了点について誤検出

題として、嚥下障害を抱えた高齢者を対象者とした場が多く発生していた。一方、１階差分と DTW を併用
した場合、バスタブ型以外の事例でも喉頭挙上の開始合の検証を行う。
謝辞

本研究の一部は川西記念新明和教育財団の平点と終了点を検出可能な場合があった。また、終了点

成 30 年度研究助成を受けたものです。ここに謝意をの未検出はあったものの、検出可能な場合の精度は高

表する。

7

BANDO TECHNICAL REPORT No.24/2021

［付記］６）佐 藤、覚 嶋、林、前 田、渡 部、道 見、谷 口、井発 表 誌：計 測 自 動 制 御 学 会 論 文 集 Vol.55, No.10,

上：喉頭運動の視覚フィードバックを用いた喉頭665/661 (2019)

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別所

侑亮

2013年

入社

Yusuke BESSHO
新事業推進センター

BANDO TECHNICAL REPORT No.24/20218