JP2005304890A - 嚥下障害の検知方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】簡便で患者に負荷を与えることなく、かつ、的確に嚥下障害を検知する方法を提
供すること。
【解決手段】被験者の嚥下に関与する複数の筋肉表面に電極を配置し、表面筋電図を記録
し、該図から抽出されるパラメータを健常人、及び障害者のデータと対比し、その差異を
評価することからなる嚥下障害の検知方法。
【選択図】図２

Description

本発明は、嚥下障害の検知方法に関する。
日本を始め多くの先進国は高齢化社会を迎えており、高齢化に伴う障害が増大している
。医療機関では、治療方針を立てる一助とするため、日常検診や、初期検診において、そ
の障害の有無を簡便に検知しうる評価方法が望まれている。
嚥下障害も高齢化、あるいは疾病に伴う障害の１つで、近年患者は増加の一途をたどっ
ている。嚥下障害の患者をそのままにすると、誤嚥により気管支炎や誤嚥性肺炎を発症し
、それが悪化すれば死に至ることも有り得る。
従来、嚥下障害の検査は喉の部分をレントゲン投影し、被験者が造影剤を嚥下する状況
を観察して判断していた。しかし、レントゲンはＸ線を使用しており、長時間人体をＸ線
に晒すことは、好ましくない。また、レントゲン投影装置は高価で、特別の資格、放射線
物質の管理等を必要とする。そこで、医療機関では、患者の嚥下障害の有無を簡単に評価
できる方法を探している。
本発明は、上記従来技術の問題点を解決したもので、簡便で患者に負荷を与えることな
く、かつ、的確に嚥下障害を検知する方法を提供することを目的としている。
すなわち本発明は、被験者の嚥下に関与する複数の筋肉表面に電極を配置し、表面筋電
図を記録し、該図から抽出されるパラメータを健常人、及び障害者のデータと対比し、そ
の差異を評価することからなる嚥下障害の検知方法である。
嚥下に関与する複数の筋肉は、オトガイ舌骨筋、甲状舌骨筋、胸骨舌骨筋、および胸骨
甲状筋からなる群から選ばれる１種以上の筋肉であることが好ましい。
更に嚥下時に喉頭蓋から発生する嚥下時の喉頭蓋の開閉音を的確に拾える部位にマイク
ロフォンを配置し嚥下音を収集することが好ましい。
更に嚥下の際にみられる喉頭挙上時に発生する振動が記録できる部位に加速度センサを
配置し、加速度を測定することが好ましい。
評価項目は、表面筋電図によって導出される筋活動時間、筋活動量、遅れ時間、周波数
解析(FFT,Wavelet,短時間FFT等も含む)、嚥下音波形によって導出される持続時間、面積
、最大値、ピーク周波数、ピーク周波数のパワー量、加速度センサによって導出される喉
頭挙上所要時間からなる群から選ばれる１種以上の項目であることが好ましい。
データをチャート化し、そのチャートの形状を基に健常人と障害者パターンを識別し、
評価することが好ましい。
被験者から得られたパターンのデータをニューラルネットワークで学習を行い、データ
ベース化することが好ましい。
本発明の検知方法によれば、簡便な装置で患者に負荷を与えずに嚥下障害を的確に素早
く検知する方法を提供することができる。
本発明の検知方法は、病院での嚥下障害患者の発見、治療、誤嚥防止システムの構築に
役立つと期待される。
本発明における嚥下とは、飲食物を口腔で食塊として形成し、その食塊及び口咽腔の分
泌物を咽頭と食道を通じて胃まで送る行為である。嚥下は食塊の位置により口腔期、咽頭
期、食道期の３期に分けられる。
嚥下障害とは、飲料や食物（以下「食物等」という）を飲み込む際、食物等が的確に食
道に到達せず、一部、もしくは全部が気管内に誤って飲み込まれることが多い障害で、脳
または神経伝達系の異常に起因すると考えられる。この嚥下障害になると気管支や肺に異
物が入りこんだ状態になり免疫系が働いて炎症を発症することが多い。
本発明の嚥下障害の検知方法では、のどの筋肉の表面筋電図を測定する。本発明における
表面筋電図とは、人が体の一部を動かす際に、筋肉が収縮する際に筋肉から微弱な電気が
発生する、この筋肉の微弱電気を皮膚表面から電圧として双極誘導により導出し、記録し
た図をいう。表面筋電位は、通常数μＶ〜数ｍＶで、周波数は、数Ｈｚ〜５００Ｈｚの範
囲である。
本発明では、のどの筋肉の動きに着目して、のどの筋肉、好ましくは図１に示したオト
ガイ舌骨筋、甲状舌骨筋、胸骨舌骨筋、胸骨甲状筋の４つの筋肉の表面筋電図を測定し、
嚥下障害を検知する。図１は、のどの筋肉の部位を説明するための概略図である。オトガ
イ舌骨筋とは、図１にAとして示した部位の筋肉で、この筋肉が舌骨と喉頭を前方移動さ
せることで食物を円滑に飲み込むことが出来る。
甲状舌骨筋とは、図1にBとして示した部位の筋肉で、この筋肉が喉頭挙上の最後の一押
しを手助けすることで食物を円滑に飲み込むことが出来る。
胸骨舌骨筋とは、図1にCとして示した部位の筋肉であり、挙上した舌骨と喉頭を下降さ
せる筋肉である。
胸骨甲状筋とは、図1にDとして示した部位の筋肉であり、挙上した舌骨と喉頭を下降さ
せる筋肉である。
本発明の障害の検知方法に用いることのできるシステムとしては、好ましくは、例えば
図２に示したように、ディスプレイ1、被験者の表面筋電図測定用電極２、嚥下時の喉頭
蓋の開閉音測定用マイクロフォン３、喉頭の挙動を検出し得る加速度センサ４、計測器５
、アナログ信号をデジタル信号に変換するA/D変換器６及び得られたデータを積分等の演
算処理し、表示し、記録するための制御部７からなっている。
図２で、１は表示画面であるディスプレイで、ＣＲＴディスプレイ、蛍光管ディスプレ
イ、液晶ディスプレイ等の種類を問わない他、ディスプレイ１と制御部７とは一体型構造
とすることができる。
本発明で表面筋電図を測定するために、被験者８に取りつける電極２は、例えば、銀−
塩化感銀からなる素材等で皿型円盤状の電極を用い、裏面を好ましくは粘着剤を塗布した
布、紙、プラスチックフイルム、不織布で電極を覆い、目的の場所の皮膚表面に装着でき
るようにしたものが好ましい。電極は、筋肉に沿って１対毎に２〜３ｃｍ離して装着する
ことが好ましい。
本発明の検知方法で用いることのできるマイクロフォンは、例えばエレクトレット・コ
ンデンサ・マイクロフォンやシリコン・マイクロフォンのように小型で、かつ頚部の配置
すべき場所に容易に貼着または装着できるようになっていることが好ましい。このような
マイクロフォンは市販されている。
本発明の検知方法で用いることのできる加速度センサは、例えば、圧電型センサのよう
に小型で、かつ頚部の配置すべき場所に容易に貼着または装着できるようになっているこ
とが好ましい。このような加速度センサは市販されている。
表面筋電図測定のための電極２、嚥下音測定のためのマイクロフフォン３、嚥下時の喉
頭挙上の際発生する振動測定のための加速度センサ４は、好ましくはそれぞれがリード線
９によって微弱電圧計測器５に電気的に接続されている。上記方法で測定された電圧は、
例えば、アナログ・ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器６を介してパーソナル制御部７に取りこ
まれ、例えばディスプレイ１上に表面筋電図を経時的に表示し、記録してもよい。
本発明の解析の方法を、手順を追って説明すると、まず、被験者の嚥下に関与する代表
的な筋群、例えばオトガイ舌骨筋、甲状舌骨筋、胸骨舌骨筋、 胸骨甲状筋等に電極を配
置し、双極誘導により表面筋電図を記録する。そして、被験者に飲み物、または食物を嚥
下させ、その際の表面筋電圧の波形を記録した表面筋電図を作成する。
本発明の検知方法では、好ましくは上記表面筋電図の測定と同時に、嚥下時に喉頭蓋の開
閉によって発生する音、すなわち嚥下音を首の表面に配置したマイクロフォンによって、
被験者に飲み物、または食物を嚥下させ、その際の嚥下時に発生する嚥下音波形を収集す
る。マイクロフォンを配置するための的確に拾える部位としては、例えば正中線状の甲状
軟骨から上方向に2cm、横方向に3cmの部位が好ましい。
本発明の検知方法では、好ましくは上記表面筋電図の測定、および嚥下音の収集とともに
、更に嚥下の際にみられる喉頭挙上の様子を記録するため、加速度センサを配置する。そ
して、被験者に飲み物、または食物を嚥下させ、その際の嚥下時の喉頭挙上の際発生する
振動を求める。加速度センサを配置する場所としては、のどの振動が的確に記録できる部
位、例えば甲状軟骨と輪状軟骨の間に配置する。
次ぎに、この表面筋電図から、筋活動時間、筋活動量、遅れ時間、周波数解析等(FFT,W
avelet,短時間FFT等も含む)で得られる周波数情報、嚥下音波形から持続時間、面積、最
大値、ピーク周波数、ピーク周波数のパワー量、加速度センサから喉頭挙上時所要時間等
の評価項目に関するデータを計測する。
本発明における表面筋電図における遅れ時間とは、筋活動量筋収縮の開始点と終了点間
の時間である。また、筋活動時間とは、筋収縮の開始点と終了点間の時間をいう。筋活動
量とは、筋収縮の開始点と終了点間の２点間を積分した値である。嚥下音波形における持
続時間とは、嚥下音発生の開始点と終了点間の時間をいう。
また、面積とは、嚥下音発生の開始点と終了点間の２点間を積分した値である。最大値
とは、嚥下音波形において最も大きい振幅の値である。ピーク周波数とは、嚥下音波形に
FFTを施した際にそのパワー量が最も大きくなる周波数のことで、ピーク周波数のパワー
量とは、ピーク周波数のパワー量の値をいう。加速度センサにおける喉頭挙上所要時間と
は、喉頭挙上時に発生する振動の開始点と終了点間の時間をいう。
本発明の嚥下障害の検知方法では、上記方法で求めた表面筋電図から、筋活動時間、筋
活動量、遅れ時間、周波数解析等の周波数情報、嚥下音波形から持続時間、面積、最大値
、ピーク周波数、ピーク周波数のパワー量、加速度センサから喉頭挙上時所要時間等の評
価項目に関するデータを、健常人、及び／又は嚥下障害と認定されている者のデータと対
比し、データの一致または不一致から嚥下障害者かどうか判断する。
本発明の嚥下障害の検知方法では、図３に示すように表面筋電図、嚥下音波形、加速度
センサなどから得られる各種評価項目について、予め各年代別、性別に健常者、嚥下障害
者のデータを多数採取しておき、各年代別、性別の健常者と嚥下障害者の特徴を示すパラ
メータを抽出した後、これらのパターンをニューラルネットワークで学習させておくとよ
い。
嚥下障害者を検知するために、表面筋電図、嚥下音波形、喉頭挙上の振動等の記録デー
タから評価項目をパソコンで自動的に算出し、学習後のニューラルネットワークに入力す
ることで、計測された嚥下運動が正常か異常かの自動識別を行い、嚥下障害を起こした際
に医者、看護士等にリアルタイムで知らせることのできるシステムが好ましい。
次ぎに実施例を挙げて本発明につき更に詳しく説明するが、本発明はこれらの実施例に
何ら制約されるものではない。なお、実施例における評価項目は次の通りとした。
遅れ時間：得られた表面筋電図から筋収縮の開始点と終了点を計測し、オトガイ舌骨筋の
筋収縮開始点から他の筋の収縮開始点までの時間を算出し、これを遅れ時間とした。
持続時間：筋収縮の開始点と終了点間の時間を持続時間とした。
筋活動量：筋収縮の開始点と終了点間の２点間の積分した値を筋活動量とした。
嚥下方法：被験者は口内に摂食物を保持してもらい、指示後嚥下した。
表面筋電図測定部位：図１に示した位置、オトガイ舌骨筋、甲状舌骨筋、胸骨甲状筋の３
箇所で測定した。
（信号検出法）
皿電極を両側に配置して双極誘導により導出し、サンプリング間隔１ｍｓで摂食物を嚥
下したときの表面筋電図を記録した。
（実施例１）
年齢２１歳の健常男性Ａに、おかゆ２．５ｍｌを食させた。嚥下時の表面筋電図波形を図
４左に示す。健常者は飲み込み開始から約1秒間で飲み込んでいることが分かる。
（実施例２）
年齢７０歳の嚥下障害患者Ｂに、おかゆ２．５ｍｌを食させた。嚥下時の表面筋電図波
形を図４右に示す。上からオトガイ舌骨筋、甲状舌骨筋、胸骨甲状筋の記録例である。誤
嚥患者は2秒以上必要としているのがわかる。また、筋活動が幾つかの小さなピークをも
つのがわかる。
本発明の検知方法は、病院での嚥下障害患者の発見、治療、誤嚥防止システムの構築に
役立つと期待される。
図１は、のどの筋肉の部位を説明するための概略図である。 図２は、本発明の嚥下障害の検知方法に用いることのできるシステムの一例を示した模式図である。 図３は、各種評価項目をニューラルネットワークで相関させて評価する態様を示した模式図である。 図４は、実施例における嚥下時の表面筋電図波形測定結果の一例を示したチャートである。
符号の説明
１：ディスプレイ、
２：被験者の表面筋電図測定用電極
３：嚥下時の喉頭蓋の開閉音測定用マイクロフォン
４：喉頭の挙動を検出し得る加速度センサ
５：計測器
６：A/D変換器
７；データを演算処理し、表示し、記録するための制御部

Claims (7)

  1. 被験者の嚥下に関与する複数の筋肉表面に電極を配置し、表面筋電図を記録し、該図か
    ら抽出されるパラメータを健常人、及び障害者のデータと対比し、その差異を評価するこ
    とからなる嚥下障害の検知方法。
  2. 嚥下に関与する複数の筋肉が、オトガイ舌骨筋、甲状舌骨筋、胸骨舌骨筋、および胸骨
    甲状筋からなる群から選ばれる１種以上の筋肉であることを特徴とする請求項１に記載の
    嚥下障害の検知方法。
  3. 更に、嚥下時に喉頭蓋から発生する嚥下音を的確に拾える部位にマイクロフォンを配置
    し、嚥下時の喉頭蓋の開閉音を収集することを特徴とする請求項１〜２に記載の嚥下障害
    の検知方法。
  4. 更に、嚥下の際にみられる喉頭挙上時に発生する振動が記録できる部位に加速度センサ
    を配置し、加速度を測定することを特徴とする請求項１〜３に記載の嚥下障害の検知方法
    。
  5. 評価項目が、表面筋電図によって導出される筋活動時間、筋活動量、遅れ時間、周波数
    解析(FFT,Wavelet,短時間FFT等も含む)、嚥下音波形によって導出される持続時間、面積
    、最大値、ピーク周波数、ピーク周波数のパワー量、加速度センサによって導出される喉
    頭挙上所要時間からなる群から選ばれる１種以上の項目であることを特徴とする請求項４
    に記載の嚥下障害の検知方法。
  6. データをチャート化し、そのチャートの形状を基に健常人と障害者パターンを識別し、
    評価することを特徴とする請求項１〜５に記載の嚥下障害の検知方法。
  7. 被験者から得られたパターンのデータをニューラルネットワークで学習を行い、データ
    ベース化することを特徴とする請求項１〜６に記載の嚥下障害の検知方法。
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