JP7082000B2 - 経口摂取品開発支援方法及び経口摂取品開発支援システム - Google Patents

Description

本発明は、経口摂取品開発支援方法及び経口摂取品開発支援システムに関する。

嚥下時の食品物性と頭頸部器官の運動との関係は複雑であり、現象そのものを正確に把握することは非常に困難である。ここで、嚥下とは、口腔内に取り込まれた食品（飲料を含む）を、咽頭・食道を経て胃に送り込む運動である。嚥下時には、口腔、咽頭、喉頭、食道の筋が、短時間のうちに決められた順序で活動し、複雑な運動を遂行している。

従来、嚥下時の食塊の挙動を模擬するために、コンピュータを用いた嚥下シミュレーション装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このような、嚥下シミュレーション装置では、口腔器官の運動や、飲食品等の物性値を設定し、粒子法などの数値流体解析技術を用いて三次元画像により口腔器官及び飲食品の挙動を解析することができる。

特許第６０２２７８９号

このような嚥下シミュレーション装置は、嚥下に関する実現象を近似的に再現し得、嚥下現象を可視化することが可能であることから、誤嚥や誤飲を抑制し得る食品や医薬品、飲料等の経口摂取品を開発する際に役立てることができると考えられている。

近年、医療や介護の現場では、高齢者や障害者の誤嚥、誤飲を防ぐため、さまざまな試行錯誤が行われているが、誤嚥リスクを低減できる経口摂取品の開発には至っておらず、誤嚥リスクを低減できる客観的な指標を規定した経口摂取品の開発が望まれている。また、誤嚥のみならず、喉ごしや飲み込み易さ等、所定の嚥下を実現し得る経口摂取品についての開発も望まれている。

そこで、本発明は、所定の嚥下を実現し得る経口摂取品の開発を支援できる経口摂取品開発支援方法及び経口摂取品開発支援システムを提供することを目的とする。

本発明に係る経口摂取品開発支援方法は、開発者による経口摂取品の開発を支援する経口摂取品開発支援方法において、頭頸部器官からなる動的三次元頭頸部モデルを三次元画像により形成する頭頸部モデリングステップと、解析対象とする前記経口摂取品の物性値を設定する経口摂取品物性設定ステップと、前記経口摂取品を前記三次元画像内でモデル化した擬似経口摂取品を前記動的三次元頭頸部モデルで嚥下させたときの各前記頭頸部器官の運動と、前記擬似経口摂取品の嚥下時の挙動と、を数値流体解析技術に基づいて前記三次元画像でシミュレーション解析する運動解析ステップと、前記運動解析ステップの解析結果を基に、所定の嚥下を実現する前記擬似経口摂取品の食塊量、粘度及びせん断速度を特定する物性特定ステップと、前記物性特定ステップにより特定された前記擬似経口摂取品の前記粘度及び前記せん断速度を実現した試料を用意する試料準備ステップと、供給部から傾斜面上に前記食塊量の前記試料を供給する供給ステップと、前記供給部から前記傾斜面上へ供給された前記試料を供給センサにより検出する供給検出ステップと、前記傾斜面上の所定の地点を流下又は滑落する前記試料を到達センサにより検出する到達検出ステップと、前記供給センサ及び前記到達センサによる前記試料の検出タイミングをタイミング記録部により記録するタイミング記録ステップと、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の上方から上面カメラで撮像して上面画像を取得する上面画像取得ステップと、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の側方から側面カメラで撮像して側面画像を取得する側面画像取得ステップと、前記タイミング記録部の出力、前記側面画像及び前記上面画像の少なくとも１つを使用して、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料の状態を表す状態パラメータを算出する演算ステップと、を備え、前記所定の嚥下を実現する前記経口摂取品の特徴を、前記演算ステップで得られた前記状態パラメータにより示すものである。

また、本発明に係る経口摂取品開発支援システムは、開発者による経口摂取品の開発を支援する経口摂取品開発支援システムにおいて、嚥下シミュレーション装置と、試料の運動及び形状を計測する計測装置と、を備え、前記嚥下シミュレーション装置は、頭頸部器官からなる動的三次元頭頸部モデルを三次元画像により形成する頭頸部モデリング部と、解析対象とする前記経口摂取品の物性値を設定する経口摂取品物性設定部と、前記経口摂取品を前記三次元画像内でモデル化した擬似経口摂取品を前記動的三次元頭頸部モデルで嚥下させたときの各前記頭頸部器官の運動と、前記擬似経口摂取品の嚥下時の挙動と、を数値流体解析技術に基づいて前記三次元画像でシミュレーション解析する運動解析部と、前記運動解析部の解析結果を基に、所定の嚥下を実現する前記擬似経口摂取品の食塊量、粘度及びせん断速度を特定する物性特定部と、を備え、前記計測装置は、傾斜面を有する傾斜部材と、前記物性特定部により特定された前記擬似経口摂取品の前記粘度及び前記せん断速度を実現した前記食塊量の試料を、前記傾斜面上に供給する供給部と、前記供給部から前記傾斜面上へ供給された前記試料を検出する供給センサと、前記傾斜面上の所定の地点を流下又は滑落する前記試料を検出する到達センサと、前記供給センサ及び前記到達センサによる前記試料の検出タイミングを記録するタイミング記録部と、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の上方から撮像して上面画像を取得する上面カメラと、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の側方から撮像して側面画像を取得する側面カメラと、前記タイミング記録部の出力、前記側面画像、及び前記上面画像の少なくとも１つを使用して、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料の状態を表す状態パラメータを算出する演算部と、を備え、前記所定の嚥下を実現する前記経口摂取品の特徴を、前記演算部で得られた前記状態パラメータにより示すものである。

本発明の方法によれば、所定の嚥下を実現し得る状態パラメータを特定できるため、開発者に対して状態パラメータを基に所定の嚥下を実現し得る新しい経口摂取品を容易に開発させることができる。よって、所定の嚥下を実現し得る経口摂取品の開発を支援できる経口摂取品開発支援方法及び経口摂取品開発支援システムを実現できる。

本発明における経口摂取品開発支援システムの全体構成を示すブロック図である。 嚥下シミュレ―ション装置の回路構成を示すブロック図である。 動的三次元頭頸部モデルの構成を示す概略図であり、（ａ）は斜視図であり、（ｂ）は正面図であり、（ｃ）は側面図であり、（ｄ）は（ｂ）のＡ－Ａ部分の断面図である。 （ａ）は、舌モデルにおける舌の筋肉の配置に着目した概略図であり、（ｂ）は、オトガイ舌筋に沿って扇形に分割された舌モデルの構成を示した概略図である。 （ａ）は、喉頭移動前（平常時）の状態を示した概略図でり、（ｂ）は喉頭移動後の状態を示した概略図であり、（ｃ）は、喉頭部モデルの断面構成を示した断面図である。 喉頭部モデルの連動運動例を示す概略図であり、（ａ）は０．０ｓｅｃ、（ｂ）は０．２ｓｅｃ、（ｃ）は０．４ｓｅｃ、（ｄ）は０．５ｓｅｃ、（ｅ）は０．６ｓｅｃ、（ｆ）は０．７ｓｅｃ、（ｇ）は０．８ｓｅｃ、（ｈ）は０．９ｓｅｃ、（ｉ）は１．０ｓｅｃにおける状態を示す。 （ａ）は、舌上近傍の領域１を解析領域としたときを説明するための概略図であり、（ｂ）は、せん断速度の発生頻度と数値の大きさの時間変化を示したグラフであり、（ｃ）は、動的三次元頭頸部モデルによる嚥下時の擬似経口摂取品の挙動と食塊にかかるせん断速度を示した概略図である。 （ａ）は、軟口蓋近傍の領域２を解析領域としたときを説明するための概略図であり、（ｂ）は、せん断速度の発生頻度と数値の大きさの時間変化を示したグラフであり、（ｃ）は、動的三次元頭頸部モデルによる嚥下時の擬似経口摂取品の挙動と食塊にかかるせん断速度を示した概略図である。 （ａ）は、舌根近傍の領域３を解析領域としたときを説明するための概略図であり、（ｂ）は、せん断速度の発生頻度と数値の大きさの時間変化を示したグラフであり、（ｃ）は、動的三次元頭頸部モデルによる嚥下時の擬似経口摂取品の挙動と食塊にかかるせん断速度を示した概略図である。 （ａ）は、喉頭蓋谷近傍の領域４を解析領域としたときを説明するための概略図であり、（ｂ）は、せん断速度の発生頻度と数値の大きさの時間変化を示したグラフであり、（ｃ）は、動的三次元頭頸部モデルによる嚥下時の擬似経口摂取品の挙動と食塊にかかるせん断速度を示した概略図である。 （ａ）は、梨状陥凹近傍の領域５を解析領域としたときを説明するための概略図であり、（ｂ）は、せん断速度の発生頻度と数値の大きさの時間変化を示したグラフであり、（ｃ）は、動的三次元頭頸部モデルによる嚥下時の擬似経口摂取品の挙動と食塊にかかるせん断速度を示した概略図である。 （ａ）は、食道入口近傍の領域６を解析領域としたときを説明するための概略図であり、（ｂ）は、せん断速度の発生頻度と数値の大きさの時間変化を示したグラフであり、（ｃ）は、動的三次元頭頸部モデルによる嚥下時の擬似経口摂取品の挙動と食塊にかかるせん断速度を示した概略図である。 粘度及びせん断速度の関係を示したグラフである。 図１３の領域ＥＲ１を拡大した拡大図である。 粘度及びせん断速度が異なる８種類の既存サンプルに関する粘度及びせん断速度の関係を示したグラフである。 計測装置の全体構成を示した概略図である。 演算部の回路構成を示したブロック図である。 状態パラメータの算出方法を説明するための傾斜部材の概略図である。 傾斜面上における試料の速度を示したグラフである。 （ａ）は、最上部位置での拡散面積を示すグラフであり、（ｂ）は、上部位置での拡散面積を示すグラフであり、（ｃ）は、下部位置での拡散面積を示すグラフである。 経口摂取品開発支援処理手順を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。

（１）本発明の概略について
図１は本発明の経口摂取品開発支援システムの全体構成を示したブロック図である。始めに、図１に示す経口摂取品開発支援システムを用い、本発明における、経口摂取品の開発支援の概略について説明する。

図１に示すように、経口摂取品開発支援システム１は、嚥下シミュレーション装置２と計測装置３と提示装置４とを備えている。本実施形態における嚥下シミュレーション装置２は、特許第６０２２７８９号に開示されている構成を備えている。

嚥下シミュレーション装置２は、頭頸部器官からなる動的三次元頭頸部モデル（後述する）を三次元画像により形成し、経口摂取品を三次元画像内で擬似経口摂取品（後述する）としてモデル化する。嚥下シミュレーション装置２は、動的三次元頭頸部モデルにおける各頭頸部器官の運動と、擬似経口摂取品の嚥下時の挙動とを、粒子法を用いて三次元画像内で解析することができる。

このような動的三次元頭頸部モデルは、例えば、誤嚥をし易い嚥下障害者の頭頸部等を模倣して形成することで、嚥下障害者の嚥下時における各頭頸部器官の運動や、擬似経口摂取品の嚥下時の挙動を解析することができる。

嚥下シミュレーション装置２で得られた解析結果は、提示装置４に出力され、提示装置４の表示画面に表示される。提示装置４は、例えばディスプレイ等であり、嚥下シミュレーション装置２から出力された動的三次元頭頸部モデルの三次元画像や、擬似経口摂取品、解析結果等を表示画面に表示せる。これにより、提示装置４は、動的三次元頭頸部モデルにおける各頭頸部器官の運動や、擬似経口摂取品の嚥下時の挙動、解析結果等を、開発者に対し視認させることができる。

このようにして、嚥下シミュレーション装置２において、疑似経口摂取品の食塊量や粘度、比重等の物性値を変えて、動的三次元頭頸部モデルによる嚥下シミュレーションを行うことで、動的三次元頭頸部モデルによる誤嚥の有無を確認する。これにより、誤嚥し易い疑似経口摂取品の物性値や、誤嚥を抑制し得る疑似経口摂取品の物性値を特定できる。

誤嚥を抑制し得る経口摂取品を開発する際、開発者は、嚥下シミュレーション装置２で特定した、誤嚥を抑制し得る疑似経口摂取品の物性値を目安に、この物性値を有する経口摂取品を試料として作製する。

計測装置３は、作製した試料について力学的な指標を示す状態パラメータを算出する。本実施形態による計測装置３は、例えば、（i）傾斜面を流れる試料の所定位置の通過時間、（ii）傾斜面を流れる速度、（iii）厚さ、（iV）拡散面積、（V）摩擦力、（Vi）仕事量、（Vii）仕事率、（Viii）力積、（iX）せん断応力、（X）エネルギー密度、（Xi）パワー密度及び（Xii）エネルギー消費率を、試料の力学的な指標（状態パラメータ）として測定する。

計測装置３は、試料のこれら測定結果（試料の力学的な指標であり、ここでは状態パラメータである）を提示装置４に出力し、当該測定結果を表示画面に表示させる。これにより、提示装置４は、試料の測定結果を開発者に対し視認させることができる。

開発者は、計測装置３により具体的に得られた、これら力学的な指標を基に、嚥下シミュレーション装置２で動的三次元頭頸部モデルとした嚥下障害者が誤嚥回避可能な経口摂取品を開発することができる。かくして、経口摂取品開発支援システム１では、誤嚥を抑制し得る経口摂取品の開発を支援することができる。次に、嚥下シミュレーション装置２及び計測装置３について順に説明してゆく。

（２）嚥下シミュレーション装置
本実施形態では、特許第６０２２７８９号と同様に、液面の変形や飛沫等の表現が可能な解析方法として、解析対象の液体や固体を粒子として扱う粒子法を用い、この粒子法で経口摂取品を三次元画像内に表して嚥下シミュレーションを行なう。粒子法としては、特にＭＰＳ（Moving Particle-Semi-implicit）法（Koshizuka et al，Comput．Fluid Dynamics J，4，29-46，1995）を適用することが望ましい。この粒子法では、流体を粒子で置き換え、粒子毎に物理量を計算する。その結果、液面の微妙な変化の解析が可能となり、飛沫や液面が大きく変形する場合の解析が可能になる。

嚥下シミュレーション装置２では、さらに、医学的知見に基づいて口腔、咽頭、喉頭部の正確な構造や挙動を再現する。嚥下シミュレーション装置２は、二次元嚥下シミュレータでは無次元の相対的値として設定していた経口摂取品（食塊）の物性値（密度、粘度、表面張力、動的接触角（単に接触角と称する）、熱容量、熱伝導率、動摩擦係数等）を次元のある数値として設定可能とし、また、嚥下中の食塊の物理量（時間、位置座標、速度、圧力、温度、粘度、力、せん断速度、垂直応力、せん断応力等）についても、次元のある数値として抽出する。

（２－１）嚥下シミュレーション装置の回路構成
図２に示すように、嚥下シミュレーション装置２は、パーソナルコンピュータ２ａ、入力部８１及び記憶部８３を備えている。入力部８１は、マウス、キーボード等の入力機器であり、開発者からの操作命令をパーソナルコンピュータ２ａに出力し、パーソナルコンピュータ２ａにおいて操作命令に応じた各種演算処理を実行させる。記憶部８３は、パーソナルコンピュータ２ａにて形成した動的三次元頭頸部モデル（後述する）や、設定条件、解析結果等を記憶する。

パーソナルコンピュータ２ａは、頭頸部モデリング部１０、器官運動設定部３０、経口摂取品物性設定部４０、運動解析部５０、物性特定部７０及び制御部９０を備えている。頭頸部モデリング部１０は、図３に示すように、頭頸部器官からなる動的三次元頭頸部モデル１０ａ（後述する）を三次元画像により形成する。

器官運動設定部３０は、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける各頭頸部器官の運動を設定する。これにより、動的三次元頭頸部モデル１０ａは、器官運動設定部３０による設定状態を基に、各頭頸部器官が動いた嚥下シミュレーションを実行し得る。経口摂取品物性設定部４０は、解析対象としての飲食品、医薬品又は医薬部外品等の経口摂取品の物性値を設定し、経口摂取品をモデル化した擬似経口摂取品を三次元画像内に形成する。なお、経口摂取品物性設定部４０は、解析対象として異なる物性の液体、半固体又は固体の複数の擬似経口摂取品を設定することができる。なお、半固体としは例えばゼリー等を含み、固体としては例えば錠剤等も含む。

本実施形態の場合、経口摂取品物性設定部４０は、経口摂取品の物性値として、例えば、経口摂取品となる食塊の密度［ｇ／ｍＬ］と、動的三次元頭頸部モデル１０ａに嚥下させる食塊量［ｍＬ］と、表面張力［Ｎ／ｍ］と、各頭頸部器官における接触角と、各頭頸部器官におけるスリップ係数と、を設定する。なお、ここでスリップ係数とは、生体表面と食塊（経口摂取品）の表面の濡れ性、撥水性を制御するパラメータであり、接触面における見かけの粘度として考えることができる。スリップ係数が大きい場合は界面での摩擦が大きくなり、結果的に食塊の動きにブレーキをかける効果がる。スリップ係数が小さい場合は界面での摩擦が小さくなり、０の場合は鏡面のような状態となる。スリップ係数１は流体の粘度と同等程度の摩擦効果を界面に与えることを意味する。スリップ係数は、想定する経口摂取品が有する濡れ性や撥水性等を解析して決定する。

この場合、経口摂取品物性設定部４０は、各頭頸部器官における接触角として、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける咽頭、喉頭、舌、軟口蓋での接触角をそれぞれ設定する。また、経口摂取品物性設定部４０は、各頭頸部器官におけるスリップ係数として、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける咽頭、喉頭、舌、軟口蓋でのスリップ係数をそれぞれ設定する。

なお、本実施形態においては、経口摂取品の物性値として上述した物性値のみだけでなく、例えば、経口摂取品が液体のときは、液量・粘度・表面張力・比重・熱伝道率・比熱等の物性値を設定するようにしてもよい。また、経口摂取品が固体のときには、形状・寸法・弾性係数・引っ張り強さ・降伏点・降伏点応力・粘度のずり速度依存性・動的粘弾性・静的粘弾性・圧縮応力・破断応力・破断ひずみ・硬度・付着性・凝集性・熱伝導率・比熱等の物性値を設定するようにしてもよい。さらに、経口摂取品が半固体（可塑性があるが、流動性はない）であるときには、量・粘度・比重・降伏点・降伏点応力・粘度のずり速度依存性・動的粘弾性・静的粘弾性・圧縮応力・付着性・凝集性等の物性値を設定するようにしてもよい。

動的三次元頭頸部モデル１０ａは、口腔器官の実際の運動に合わせて形成され、時間毎に変形することが精度の高い解析を行なう上で好ましく、このためにはモデル全体を粒子（剛体、粉体、弾性体、塑性体、弾塑性体）として取扱うのが好ましい。ただし、粒子数が増加すると三次元空間での解析を行なうパーソナルコンピュータ２ａの負荷が増大するので、解析を簡素・容易にするためには頭頸部器官をポリゴンとして設定して解析するのが効率的である。

運動解析部５０では、頭頸部器官の運動に伴う擬似経口摂取品の嚥下時の挙動を解析する。図３に示す舌１１の進行波的波動運動、喉頭蓋１２ａの回転運動、喉頭１２の往復運動等により、頭頸部内部に投入された疑似経口摂取品を動かす。疑似経口摂取品の動きは粒子法により解析される。疑似経口摂取品は固体・半固体・液体のいずれでもポリゴン又は粒子として取り扱われる（計算負荷軽減のためポリゴンとして取扱うこともある）。

運動解析部５０は、経口摂取品物性設定部４０により疑似経口摂取品の物性値が変更されることで、当該物性値の影響により、舌１１の進行波的波動運動、喉頭蓋１２ａの回転運動、喉頭１２の往復運動等により、疑似経口摂取品が嚥下される際の経路を変化させる。

制御部９０は、嚥下シミュレーション装置２及びその各部を制御して、嚥下シミュレーション装置２の諸機能を実行させる。制御部９０は内蔵メモリに嚥下シミュレーター（解析用ソフトウェア）を保有する。

（２－２）動的三次元頭頸部モデル
次に、頭頸部モデリング部１０により形成される動的三次元頭頸部モデル１０ａについて説明する。図３（ａ）は動的三次元頭頸部モデル１０ａの斜視図を示し、図３（ｂ）は動的三次元頭頸部モデル１０ａの正面図を示し、図３（ｃ）は動的三次元頭頸部モデル１０ａの側面図を示す。また、図３（ｄ）は、図３（ｂ）のＡ－Ａ断面図を示す。

動的三次元頭頸部モデル１０ａは、舌１１（オトガイ舌筋１１ｆ（図４参照）を含む）と、喉頭１２と、喉頭蓋１２ａと、気管１３と、咽頭１４（咽頭の管壁１４ａ、咽頭の粘膜１４ｂを含む）と、口蓋１５（硬口蓋１５ａ及び軟口蓋１５ｂを含む）と、顎１６（オトガイ部１６ａを含む）と、口腔１７と、食道１８（食道入口１８ａ、食道の管壁１８ｂを含む）を有する。なお、図３（ｄ）には疑似経口摂取品２０として球状の食塊を示す。

粒子法では粒子数が増加するとコンピュータの負担が増加し、解析に時間がかかる。本実施形態では、疑似経口摂取品を粒子（流体）により表現し、各口腔器官を、ポリゴン距離関数によって作成した壁境界（流体などから外力を受けても移動しない壁を距離関数として空間に配位した境界）として表現することにより、動的三次元頭頸部モデル１０ａを簡素化し、コンピュータの負担を軽減している。このような各頭頸部器官の運動（進行波的波動運動、回転運動、往復運動等）は器官運動設定部３０で設定される。

ここでは、動的三次元頭頸部モデル１０ａの作成に際して、解剖により理解されている構造の知見、及び、ＣＴ（コンピュータ断層撮影：Computed Tomography）画像より大まかに読み取ることの出来る軟口蓋１５ｂや舌１１の形態、及び気管１３の形態から、咽頭１４と食道入口１８ａの位置を推定する。舌１１、軟口蓋１５ｂ、咽頭１４と食道入口１８ａ、喉頭蓋１２ａと喉頭１２の構造を、ＣＧ（コンピュータグラフィックス：Computer Graphics）用ソフトウェア（Autodesk 3ds Max等）を用いてモデリングする。

次に、得られた動的三次元頭頸部モデル１０ａに対して、ＶＦ（嚥下造影検査：Videofluoroscopic examination of swallowing）による嚥下時の造影画像（正面及び側面図）を重ね合わせて、立体構造を修正する。さらに、空間領域の三次元的な変化の概略を、嚥下のシネＭＲＩ（シネ磁気共鳴画像：Cine Magnetic Resonance Imaging）の動画を参照して、動きを付与する。なお、シネＭＲＩは、心拍同期による心臓撮影法の原理（同期サンプリング法）の発展形である。まず、ＭＲＩ装置へのトリガの一定間隔での入力とトリガに同期した嚥下運動の繰り返しによって、複数の断面のＭＲＩ動画を得る。これを立体構築し、さらに時間軸上に配置することで４次元の再構築画像が得られる。

運動解析部５０は、このようにして形成した動的三次元頭頸部モデル１０ａを用いて嚥下運動を再現したシミュレーションを行うことができる。シミュレーションに際しては、動的三次元頭頸部モデル１０ａを、距離関数を用いて表現する。粒子法では空間点（三次元座標）にある疑似経口摂取品（粒子）に対して、最短距離にある器官が最も強く作用し、距離が遠くなるにつれて作用が弱くなる。

距離関数とは空間点（三次元座標）に対して、動的三次元頭頸部モデル１０ａまでの最短の距離で定義される関数であり、距離関数を用いると動的三次元頭頸部モデル１０ａの重ね合わせを容易に行うことができる（全ての頭頸部器官からの距離の最小値が空間点に定義される）。動的三次元頭頸部モデル１０ａの重ね合わせが容易であるため、分割した各頭頸部器官に対して個別に移動量を設定し、後に重ね合わせることによって、嚥下運動を再現することができる。

（２－３）舌モデル
次に、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける舌モデルについて説明する。図４に舌モデル１０ｂの構成例を示す。図４（ａ）は舌１１の筋肉（下顎骨のオトガイ部１６ａから延びるオトガイ舌筋１１ｆ）の配置を示し、図４（ｂ）はオトガイ舌筋１１ｆに沿って扇形に分割された舌モデル１０ｂを示す。舌モデル１０ｂは頭頸部モデリング部１０で形成し、舌１１の運動は器官運動設定部３０で設定する。舌モデル１０ｂは、舌１１による食塊の輸送を再現する必要がある。

舌モデル１０ｂは、オトガイ舌筋の起始である下顎骨のオトガイ部１６ａを扇の要とし、起始から延びるオトガイ舌筋１１ｆに沿って舌１１を扇形に分割した構造とする。分割は例えば口唇を前、咽喉を後としたときの前後方向にｎ分割（本実施形態ではｎ＝５）とし、横方向には分割していない。分割された各部を扇形部１１ａ～１１ｅと称する。

舌１１の運動による疑似経口摂取品２０の輸送については、各扇形部１１ａ～１１ｅを半径方向に振動させ、前方から後方に向かって振動の位相をずらしていくことで達成される。振動は、例えば、オトガイ舌筋１１ｆを中心に振幅５ｍｍ、振動数１．１Ｈｚで振動させ、各扇形部１１ａ～１１ｅは手前側から奥側に向かって順次０．１ｓずつ振動のタイミング（位相）を遅らせるように設定する。

なお、実施形態では計算負荷を低減するために舌１１を分割したモデルを使用しているが、分割せずに、形状が変化した舌モデルを、各計算時間毎に読み込み、より滑らかな進行波的波動運動を模擬することも可能である。同様に生体器官を弾性体と定義して、弾性体内に自由に移動できる制御点を設置、制御点を任意の時間に任意の位置まで移動させる設定などで、同様の運動と変形を模擬することが可能である。また、順に舌１１の各扇形部１１ａ～１１ｅを振動運動させると、各扇形部１１ａ～１１ｅの間に隙間が形成されて切断面が現れてしまうため、各扇形部１１ａ～１１ｅをオーバーラップさせることで切れ目が出現しないようにすることが望ましい。さらに、舌１１は表面の中心に疑似経口摂取品２０を集めて流し込むという医学的な知見から、嚥下直前に中央が窪んでいる舌構造１１ｇを加えることで、擬似経口摂取品２０の流路を確保するようにすることも望ましい。

舌１１の最奥の扇形部１１ｅでは、擬似経口摂取品２０を押し込むようにする。扇形部１１ｅの具体的な押し込みの動きは、例えば次のような動作となる。嚥下のタイミングまではその他の扇形部１１ａ～１１ｄと同様に振幅１０ｍｍで振動しながら、同時に回転していく。ただし、他の扇形部１１ａ～１１ｄは０．３秒掛けて１５度回転する運動をするのに対して、最奥の扇形部１１ｅは０．１秒で回転を停止し（５度だけ回転）、その後、０．２秒掛けて１５度逆回転する。

この逆回転中、扇形の要を中心とした振動運動は、逆回転開始時を最大振幅として、徐々に回転中心側に落ち込んでいく挙動を示す。その後、扇形部１１ｅは０．２秒で１０度回転し、ほぼ嚥下前の状態に戻り、次の嚥下運動を待つ。この戻りの時に擬似経口摂取品２０が押し込まれる。この舌モデル１０ｂを用いて、重力方向を変えて解析を行い、舌１１の運動による擬似経口摂取品（ここでは水物性）２０の輸送を達成することができる。

（２－４）喉頭部モデル
食道１８の入口は平常時には閉じており、嚥下時に食道１８が開放する様子を再現する必要がある。図５（ｃ）に示すように、喉頭蓋１２ａと喉頭１２で構成される喉頭部モデル１０ｃは、喉頭蓋１２ａと喉頭１２の動きにより、食道１８と喉頭１２の開放と閉塞を実現する。喉頭部モデル１０ｃは頭頸部モデリング部１０で形成し、その運動は器官運動設定部３０で設定する。

図５（ａ）は喉頭１２の移動前（平常時）で食道入口１８ａが閉塞された状態を示し、図５（ｂ）は喉頭１２の移動後で食道入口１８ａが開放された状態を示す。図６に、動的三次元頭頸部モデル１０ａに形成された喉頭部モデル１０ｃ（喉頭部は１２ｃ）における喉頭１２と喉頭蓋１２ａの連動運動例を示す。図６（ａ）は０．０ｓｅｃ、（ｂ）は０．２ｓｅｃ、（ｃ）は０．４ｓｅｃ、（ｄ）は０．５ｓｅｃ、（ｅ）は０．６ｓｅｃ、（ｆ）は０．７ｓｅｃ、（ｇ）は０．８ｓｅｃ、（ｈ）は０．９ｓｅｃ、（ｉ）は１．０ｓｅｃにおける状態を示す。

喉頭蓋１２ａは０．２ｓｅｃで傾き始め、０．６ｓｅｃで横倒しになり、０．７ｓｅｃで最大１３５度になり、その後逆回転し、１．０ｓｅｃで元に戻る。喉頭１２は０．６ｓｅｃで移動を開始し、０．７ｓｅｃで最大になり、０．９ｓｅｃで元に戻る。図中の矢印は舌（扇形部）１１の最も上に出ている部分を示す。なお、前述の、喉頭蓋１２ａの倒れ込みの瞬間に、舌（扇形部）の最奥部である扇形部１１ｅが５ｍｍ押し込みを行なう運動を組み込んむことが望ましい。形状が変化した喉頭部モデル１０ｃを、各計算時間毎に読み込み、より滑らかな進行波的波動運動を模擬することも可能である。同様に生体器官を弾性体と定義して、弾性体内に自由に移動できる制御点を設置、制御点を任意の時間に任意の位置まで移動させる設定などで、同様の運動と変形を模擬することが可能である。

（２－５）疑似経口摂取品の食塊量、粘度及びせん断速度の解析
運動解析部５０は、動的三次元頭頸部モデル１０ａを用いた三次元画像内において、物性値が異なる疑似経口摂取品（食塊）２０を口腔内に投入して、動的三次元頭頸部モデル１０ａで嚥下運動を行わせることで、嚥下時の疑似経口摂取品２０の挙動を解析することができる。このような三次元画像の動画による嚥下シミュレーションにより、嚥下時の疑似経口摂取品２０の挙動を確認できることから、例えば、下記の（ａ）～（ｄ）に示すような解析結果を得ることができる。

（ａ）疑似経口摂取品２０の物性値の違いによる、嚥下・誤嚥・誤飲・窒息リスクの推測（特定）
（ｂ）疑似経口摂取品２０の物性値の違いによる、嚥下時間の推測（特定）
（ｃ）疑似経口摂取品２０の物性値の違いによる、咽喉壁（気管や咽頭の管璧）にかかる力及びせん断応力の推測（特定）
（ｄ）上記データと官能評価又は官能診断との相関から、疑似経口摂取品２０の飲み易さ・食べ易さ、飲み難さ・食べ難さの評価又は判断

上記（ａ）～（ｄ）の推測、評価又は判断は、開発者が行なう場合と、予め設定した指標を基に嚥下シミュレーション装置２が自動的に行なう場合とがある。本実施形態では、疑似経口摂取品２０の物性値の違いによる誤嚥の有無を判断し、誤嚥の発生を抑制し得る疑似経口摂取品２０の物性値（食塊量、粘度及びせん断速度）を特定する。

この場合、物性特定部７０は、運動解析部５０の解析結果を基に、誤嚥を回避できる擬似経口摂取品２０の食塊量、粘度及びせん断速度を特定する。このうち擬似経口摂取品２０の食塊量及び粘度は、経口摂取品物性設定部４０により設定される物性値である。

一方、擬似経口摂取品２０のせん断速度は、運動解析部５０の解析結果から物性特定部７０により算出する。以下、物性特定部７０によるせん断速度の測定手法について説明する。ここで、図７（ａ）に示すように、動的三次元頭頸部モデル１０ａを、例えば、舌上近傍の領域１と、軟口蓋近傍の領域２と、舌根近傍の領域３と、喉頭蓋谷近傍の領域４と、梨状陥凹近傍の領域５と、食道入口近傍の領域６と、食道内の領域７とに区分けし、各領域１～７毎にそれぞれ疑似経口摂取品２０のせん断速度を算出する。

本実施形態では、図７（ａ）に示すように、動的三次元頭頸部モデル１０ａの側断面構成において、食道内から舌上近傍まで垂直方向に延びるＹ座標を設け、Ｙ座標の基準値０を食道最下部とした。そして、Ｙ座標の０．００以上０．０２未満を食道内の領域７、Ｙ座標の０．０２以上０．０４未満を食道入口近傍の領域６、Ｙ座標の０．０４以上０．０６未満を梨状陥凹近傍の領域５、Ｙ座標の０．０６以上０．０８未満を喉頭蓋谷近傍の領域４、Ｙ座標の０．０８以上０．１０未満を舌根近傍の領域３、Ｙ座標の０．１０以上０．１２未満を軟口蓋近傍の領域２、Ｙ座標０．１２以上０．１６未満を舌上近傍の領域１と規定した。

図７は、擬似経口摂取品２０のせん断速度を求める解析領域ＥＲ３を、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける舌上の領域１とした例を示し、図８は、擬似経口摂取品２０のせん断速度を求める解析領域ＥＲ３を、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける軟口蓋近傍の領域２とした例を示す。

また、図９は、擬似経口摂取品２０のせん断速度を求める解析領域ＥＲ３を、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける舌根近傍の領域３とした例を示し、図１０は、擬似経口摂取品２０のせん断速度を求める解析領域ＥＲ３を、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける喉頭蓋谷近傍の領域４とした例を示す。

さらに、図１１は、擬似経口摂取品２０のせん断速度を求める解析領域ＥＲ３を、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける梨状陥凹近傍の領域５とした例を示し、図１２は、擬似経口摂取品２０のせん断速度を求める解析領域ＥＲ３を、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける食道入口近傍の領域６とした例を示す。

図７（ｂ）、図８（ｂ）、図９（ｂ）、図１０（ｂ）、図１１（ｂ）及び図１２（ｂ）は、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおいて擬似経口摂取品２０を嚥下させる嚥下シミュレーションを行った際に、動的三次元頭頸部モデル１０ａで設定した解析領域ＥＲ３内での擬似経口摂取品２０のせん断速度の時間変化を示したグラフである。図７（ｂ）、図８（ｂ）、図９（ｂ）、図１０（ｂ）、図１１（ｂ）及び図１２（ｂ）では、横軸に時間を示し、縦軸にせん断速度を示している。なお、図内の濃淡は、粒子法により設定した粒子番号に応じて色分けしたものであり、せん断速度の発生頻度を表す。つまり、この図はせん断応力に関する等高線図といえる。

図７（ｃ）、図８（ｃ）、図９（ｃ）、図１０（ｃ）、図１１（ｃ）及び図１２（ｃ）は、矢印で示した時間帯において、動的三次元頭頸部モデル１０ａ内の擬似経口摂取品２０の挙動を視覚的に表したグラフである。図７（ｃ）、図８（ｃ）、図９（ｃ）、図１０（ｃ）、図１１（ｃ）及び図１２（ｃ）の横軸及び縦軸は動的三次元頭頸部モデル１０ａの座標と対応している。なお、図内の濃淡は、粒子法により設定した粒子番号に応じて色分けしたものであり粒子単体にかかるせん断速度を表す。つまり、どの粒子がどのタイミングで、どの程度のせん断速度を有しているか確認することができる。

運動解析部５０は、物性値が異なる擬似経口摂取品２０毎に動的三次元頭頸部モデル１０ａを用いた嚥下シミュレーションを行い、図７（ｃ）、図８（ｃ）、図９（ｃ）、図１０（ｃ）、図１１（ｃ）及び図１２（ｃ）に示すようなデータを生成する。物性特定部７０は、運動解析部５０による嚥下シミュレーションが行われると、解析領域ＥＲ３での擬似経口摂取品２０の挙動から、擬似経口摂取品２０のせん断速度を算出する。

ここで、せん断速度は次の式により算出することができる。せん断速度γ：[１／ｓ]：γ＝ｄｕ／ｄｒ（ｄｕ：速度［ｍ／ｓ］、ｄｒ：距離［ｍ］、を示す）。せん断速度は単位長さあたりの速度変化ともいえるので、ある粒子の所定時間所定移動距離あたりの速度変化から計算できる。図７（ｂ）～図１２（ｂ）の各せん断速度は、各粒子毎にそれぞれ所定時間での移動距離を求めて算出したものである。

このように、嚥下シミュレーション装置２では、頭頸部モデリング部１０で形成した動的三次元頭頸部モデル１０ａを用い、経口摂取品物性設定部４０により擬似経口摂取品２０の物性値（ここでは、擬似経口摂取品２０の密度、食塊量、表面張力、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける咽頭、喉頭、舌、軟口蓋での擬似経口摂取品２０の接触角及びスリップ係数）を変えてゆき、その都度、嚥下シミュレ―ションを実行する。

そして、運動解析部５０によって、物性値を変えた擬似経口摂取品２０毎に、動的三次元頭頸部モデル１０ａ内での擬似経口摂取品２０の挙動から誤嚥が生じているか否かをそれぞれ特定する。本実施形態の場合、動的三次元頭頸部モデル１０ａで誤嚥が生じているか否かの判断は、開発者が行なう場合と、運動解析部５０に予め設定された指標を基に運動解析部５０が自動的に行なう場合とがある。

物性特定部７０は、このときの擬似経口摂取品２０の食塊量、粘度及びせん断速度を特定し、例えば、設定した食塊量毎に、粘度及びせん断速度の関係を、図１３に示すような表にプロットしてゆく。

これにより、擬似経口摂取品２０の物性値を変えた嚥下シミュレーションの結果から、設定した食塊量毎に、誤嚥が生じた粘度及びせん断速度と、誤嚥が生じなかった粘度及びせん断速度と、を示すことができる。かくして、物性特定部７０は、各食塊量毎に、誤嚥を回避できる粘度及びせん断速度の大まかな分布領域（以下、誤嚥回避分布領域とも称する）を特定することができる。

なお、誤嚥回避の望ましい食塊量としては、動的三次元頭頸部モデル１０ａを用いた嚥下シミュレーションにより、４ｍｌから９ｍｌであることが確認できた。また、誤嚥を回避しつつ、より喉どおりが良いとの観点から、食塊量は５ｍｌ～８ｍｌであることが、より望ましい。

そして、擬似経口摂取品２０の物性値を変えた嚥下シミュレーションを行うことで、例えば、図８に示す軟口蓋近傍の領域２での擬似経口摂取品２０の滑落制御が誤嚥回避に効果的であることが確認できた。具体的に誤嚥回避には、図８（ｂ）に示すように、軟口蓋近傍の領域２において、舌背滑落時のピークのせん断速度が２５ｓ^－１以下であることが望ましく、かつ、このせん断速度２５ｓ^－１以下での粘度も重要となることが確認できた。

また、図９に示す舌根近傍の領域３での擬似経口摂取品２０の滑落制御も誤嚥回避に効果的であることが確認できた。具体的に誤嚥回避には、図９（ｂ）に示すように、舌根近傍の領域３において、滑落時のピークのせん断速度が２５ｓ^－１以上５０ｓ^－１以下であることが望ましく、かつ、このせん断速度の範囲内での粘度も重要となることが確認できた。

さらに、図１０に示す喉頭蓋谷近傍の領域４での擬似経口摂取品２０の滑落制御も誤嚥回避に効果的であることが確認できた。具体的に誤嚥回避には、図１０（ｂ）に示すように、喉頭蓋谷近傍の領域４において、滑落時のピークのせん断速度が２５ｓ^－１以下であることが望ましく、かつ、このせん断速度での粘度も重要となることが確認できた。

さらに加えて、図１１に示す梨状陥凹近傍の領域５での擬似経口摂取品２０の滑落制御も誤嚥回避に効果的であることが確認できた。具体的に誤嚥回避には、図１１（ｂ）に示すように、梨状陥凹近傍の領域５において、滑落時のピークのせん断速度が７５ｓ^－１以下で、この領域５内に擬似経口摂取品２０を残留させないことが望ましいことが確認できた。また、このせん断速度での粘度も重要となることが確認できた。

次に、擬似経口摂取品２０の物性値を変えて行った嚥下シミュレーション結果によって、食塊量毎に、誤嚥を抑制する粘度及びせん断速度の大まかな分布領域（誤嚥回避分布領域）を特定すると、物性特定部７０は、設定した食塊量毎に、図１３に示すように、粘度及びせん断速度の関係を示したフローカーブ（せん断速度－粘度曲線であり、ここでは、直線状のＭ２０、Ｍ２２、Ｍ３５及びＭ３８を示す）を生成する。

なお、本実施形態の場合、誤嚥を抑制できる粘度及びせん断速度の大まかな分布領域（誤嚥回避分布領域）は、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおいて区分けした、舌上近傍の領域１と、軟口蓋近傍の領域２と、舌根近傍の領域３と、喉頭蓋谷近傍の領域４と、梨状陥凹近傍の領域５と、食道入口近傍の領域６と、食道内の領域７とからそれぞれ得られたせん断速度を用いて作製される。

フローカーブの形成は、下記の式（１）を仮定式として用いる。この際、μは、擬似経口摂取品２０の粘度［Ｐａ・ｓ］を示し、γは、せん断速度［１／ｓ］を示す。式（１）中の係数Ｃ１、Ｃ２をパラメトリックに変化させながら、誤嚥回避分布領域と重なる範囲をフローカーブにより特定する。

μ＝Ｃ１・（γ^Ｃ２） … （１）

図１３では、係数Ｃ１、Ｃ２をパラメトリックに変化させながら特定した４つの直線Ｍ２０、Ｍ２２、Ｍ３５及びＭ３８を一例として示している。図１３は、これら４つの直線Ｍ２０、Ｍ２２、Ｍ３５及びＭ３８によって、誤嚥回避分布領域（図示せず）と重なる範囲を特定できた例である。

直線Ｍ２０は、Ｃ１＝５．６３６、Ｃ２＝－１．１５であり、直線Ｍ２２は、Ｃ１＝５．６３６、Ｃ２＝－１．０３である。直線Ｍ３５は、Ｃ１＝８．４５４、Ｃ２＝－１．１７４７８１２７８であり、直線Ｍ３８は、Ｃ１＝８．４５４、Ｃ２＝－１．１２４７８である。

図１４は、図１３中の領域ＥＲ１を拡大した拡大図である。図１４に示すように、Ｃ１＝５．６３６とした直線Ｍ２０及び直線Ｍ２２と、Ｃ１＝８．４５４とした直線Ｍ３５及び直線Ｍ３８とを用いて、誤嚥が発生しなかった誤嚥回避分布領域とクロスオーバした粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を特定している。

その結果、粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を基に、誤嚥が発生しない可能性が高いせん断速度は、１６ｓ^－１以上７２ｓ^－１以下と規定することができ、同じく、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度は、粘度・せん断速度範囲ＥＲ２において、このせん断速度に対応する粘度と規定することができる。なお、図１１（ｂ）では、滑落時のピークのせん断速度が７５ｓ^－１以下であることが望ましいと説明したが、これは、図１１（ｂ）のせん断速度が２５［ｓ^－１］刻みで表記しているため、大まかにせん断速度を示したものである。より正確には７２ｓ^－１以下であることが望ましい。

物性特定部７０は、擬似経口摂取品２０の物性値を変えて嚥下シミュレーションによりそれぞれ得られた解析結果から、上記のようにして、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を算出する。物性特定部７０は、生成したフローカーブや、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を、提示装置４（図１）に出力する。これにより、開発者は、提示装置４の表示画面に表示された誤嚥回避分布領域や、フローカーブを確認しながら、粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を特定することができる。以上のようにして得られた粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を用いることで、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度及びせん断速度を有する経口摂取品を作製することができる。

（３）試料の作製
本実施形態では、嚥下シミュレーション装置２により誤嚥が発生しない可能性が高い経口摂取品の食塊量、粘度及びせん断速度を特定すると、これら食塊量、粘度及びせん断速度を目安に、誤嚥が発生しない可能性が高い仮想経口摂取品を探索する（探索ステップ）。ここで、図１５は、様々な経口摂取品の粘度及びせん断速度の既知の測定結果を示すグラフである。

図１５では、粘度及びせん断速度が異なる８種類のサンプル１～８を用意した例を示す。サンプル１は、ドリンクヨーグルト（株式会社明治社製、商品名：明治ブルガリア飲むヨーグルトLB81プレーン）であり（図中「飲むＹＯ」と表記）、サンプル２は、ハウス食品株式会社製「商品名：フルーチェ」を牛乳（株式会社明治社製、商品名：明治おいしい牛乳）に２０％含有させたものであり（図中「２０％フルーチェ」と表記）、サンプル３は、ハウス食品株式会社製「商品名：フルーチェ」を牛乳に５０％含有させたものであり（図中「５０％フルーチェ」と表記）である。

サンプル４は、山芋を水に３％含有させたものであり（図中「ヤマイモ３％」と表記）、サンプル５は、ドリンクヨーグルトに１５％山芋水溶液を、最終山芋濃度が１．５％になるよう含有させたものであり（図中「飲むＹＯ＋山芋１．５％」と表記）、サンプル６は、ドリンクヨーグルトに１５％山芋水溶液を、最終山芋濃度が０．７５％になるよう含有させたものであり（図中「飲むＹＯ＋山芋０．７５％」と表記）、サンプル７は、ドリンクヨーグルトに加熱した３％山芋水溶液を、最終山芋濃度が０．９％になるよう含有させたものである（図中「飲むＹＯ＋加熱山芋０．９％」と表記）。サンプル８は、水に、株式会社明治製「商品名：トロメイク」を１％含有させたものである（図中「トロメイク１％」と表記）。

サンプル１～８の粘度及びせん断速度は予め測定したものであり、これらサンプル１～８の粘度及びせん断速度の関係を示したグラフ内に、図１４において求めた、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度・せん断速度範囲ＥＲ２（図中、「ＳＶ算出粘度範囲」と表記）を当てはめ、誤嚥が発生しない可能性が高い仮想経口摂取品を探索する。

図１５に示すように、例えばサンプル１～８の中では、サンプル７の「飲むＹＯ＋加熱山芋０．９％」が、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度・せん断速度範囲ＥＲ２内に収まる経口摂取品となり得ることが特定できる。このようにして、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度・せん断速度範囲ＥＲ２内に収まる経口摂取品を探索してゆく。

そして、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を目安に、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度及びせん断速度を有する複数の試料を作製する。

（４）計測装置
（４－１）計測装置の構成
次に、計測装置３について説明する。上述したように、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度及びせん断速度を有する複数の試料を作製すると、これら試料について、計測装置３を用いて複数の状態パラメータを測定し、作製した試料について力学的な指標を規定する。

図１６に示す計測装置３は、上述した「（３）試料の作製」にて作製した試料４１を食塊として使用し、試料４１の嚥下状態を模擬的に再現し、試料４１の運動とそのときの形状とを測定するものである。計測装置３は、傾斜面３２ａを有した傾斜部材３２と、供給部３１とを備えており、供給部３１によって傾斜面３２ａ上に試料４１を供給する。

傾斜部材３２は、傾斜面３２ａの角度を適宜変更することによって、傾斜面３２ａにより嚥下時の口腔、咽頭、喉頭を模擬している。傾斜面３２ａは、例えば、水平に設置される設置面に対して３０～８０度、より好ましくは３０～７０度、さらに好ましくは４０～６５度、最も好ましくは４５～６０度に傾ける。

傾斜部材３２の形状は、試料（食塊）４１の形状や量によって適宜選択できる。傾斜部材３２の形状は、例えば、円柱、楕円柱、直方体等であってもよいが、後述する各種センサを傾斜面に対して平行に設置しやすい観点から、直方体が好ましい。

傾斜部材３２の大きさは、試料（食塊）４１の形状や量によって適宜選択できる。たとえば、直径５～３０ｃｍ、高さが０．２～２ｃｍ、あるいは縦（長さ）５～３０ｃｍ、横（幅）２～１０ｃｍ、厚さ０．２～２ｃｍの直方体等を例示できる。

傾斜部材３２の傾斜面３２ａは、嚥下時の口腔、咽頭、喉頭等の生体表面の物性を模擬できれば、種々の材料により形成してもよい。例えば、傾斜面３２ａは、合成樹脂（シリコン、ウレタン、エポキシレジン、ヨウ素化ポリマー）や天然物（天然ゴム）等の一種類以上を選択してもよい。傾斜面３２ａは、合成樹脂や天然ゴム等を所定量の比率で配合して、加熱、ＵＶ処理、冷却、プラズマガス処理、コーティング処理等の加工や３Ｄプリンター等を利用して作製してもよい。また、傾斜面３２ａは、安定した計測、素材・形状の変更や設置が容易になるように、２層以上の異なる素材で構成してもよい。

また、傾斜部材３２の傾斜面３２ａは、ポリビニルアルコール（ＰＶＡ）を利用した疑似生体材料（親水性ＰＶＡ）で形成してもよい。親水性ＰＶＡとしては、例えば、特開２００７－３１６３４号公報に記載の水性ゲル組成物を利用することができる。この水性ゲル組成物は、鹸化度が９７モル％以上でかつ重合度が５００～３０００の第一のＰＶＡと、鹸化度が７０～９０モル％でかつ重合度が５００～３０００である第二のＰＶＡとを含み、含水率が７０～９５重量％であると規定されている。また、親水性ＰＶＡとしては、水、ＰＶＡ、及びジメチルスルホスキドを混合したものを用いて形成してもよい。

供給部３１は、傾斜面３２ａの上方に配置されたノズル３１ａと、ノズル３１ａに所定量の試料４１を供給するピストンポンプ３１ｂとから構成されている。ノズル３１ａの先端は、傾斜面３２ａの上部に配置され、当該傾斜面３２ａから所定距離（例えば２５ｍｍ）離れた上方の高さ位置に配置されている。また、ノズル３１ａには、ノズル３１ａ内の圧力を検出してノズル３１ａからの試料４１の排出を検出する圧力センサ３３が取り付けられている。圧力センサ３３は、ノズル３１ａからの試料４１の排出を検出することで、試料４１がノズル３１ａから排出された時間を検出する。

ここで、本実施形態では、試料４１を供給する供給部３１は、上述した「（２）嚥下シミュレーション装置」にて特定した、誤嚥が発生しない可能性が高い食塊量の試料４１を、傾斜面３２ａ上に供給する。この場合、供給部３１は、食塊量を計測可能なピストンポンプ３１ｂを備えており、ピストンポンプ３１ｂの吸引排出量を調整することにより、容器に貯留された試料４１を所定量吸い上げ、ノズル３１ａを介して所定の食塊量の試料４１を傾斜面３２ａ上に排出する。

ノズル３１ａの先端と傾斜面３２ａとの間には、供給部３１のノズル３１ａから傾斜面３２ａ上へ供給される試料４１を検出する供給センサ３４ａが配置されている。供給センサ３４ａは、例えば、レーザ光を発射するレーザ光源を備えており、試料４１に当たることで変化するレーザ光に基づいて試料４１の供給の有無を経時的に測定する。

また、傾斜面３２ａの上方には、傾斜面３２ａを流下又は滑落する試料４１を検出する上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃが、到達センサとして設けられている。上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃは、例えば、レーザ光を発射するレーザ光源を備えており、試料４１に当たることで変化するレーザ光に基づいて、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１を検出する。

上部到達センサ３４ｂは、傾斜面３２ａ上の第１地点を流下又は滑落する試料４１を検出する。第１地点は、例えば、傾斜面３２ａの上縁から所定距離（例えば５０ｍｍ）下がった位置である。下部到達センサ３４ｄは、傾斜面３２ａ上の第２地点を流下又は滑落する試料４１を検出する。第２地点は、上部到達センサ３４ｂから傾斜面３２ａに沿って所定距離（例えば４０ｍｍ）離間した位置に配置される。

中間部到達センサ３４ｃは、第１地点（最上部位置）と第２地点（下部位置）との間の第３地点（上部位置）を流下又は落下する試料４１を検出する。本実施形態の場合、第３地点は、傾斜面３２ａに沿って第１地点から所定距離（例えば２０ｍｍ）下がった位置とし、第１地点と第２地点との中間に位置している。

上述した圧力センサ３３、供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃは、タイミング記録部３７に接続されている。タイミング記録部３７は、例えばデータロガー等であり、圧力センサ３３、供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃによってそれぞれ試料４１の動的な挙動を捉えたときの出力信号を経時的に記録する。これにより、タイミング記録部３７は、圧力センサ３３、供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃでの試料４１の検出タイミングを記録し得る。

タイミング記録部３７は、演算部３８に接続されており、圧力センサ３３、供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃから取得して記録した各検出結果を演算部３８に出力する。

かかる構成に加えて、傾斜面３２ａの上方には、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１を傾斜面３２ａの上方から撮像して上面画像を取得する上面カメラ３５ａが設けられている。例えば、上面カメラ３５ａは、傾斜面３２ａを常時撮像してもよく、また、上部到達センサ３４ｂの出力をトリガとして試料４１を撮像するようにしてもよい。

上面カメラ３５ａは、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１を、傾斜面３２ａの正面から撮像するように配置されている。これにより、上面カメラ３５ａは、傾斜面３２ａ上を試料４１が流下又は滑落する際に、試料４１が傾斜面３２ａ上で拡散してゆく様子をも撮像し得、傾斜面３２ａ上を拡散してゆく試料４１の拡散面積を画像内から測定可能な上面画像を取得する。上面カメラ３５ａは演算部３８に接続されており、取得した上面画像を演算部３８に出力する。

また、傾斜面３２ａの側方には、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１を傾斜面３２ａの側方から撮像して側方画像を取得する側面カメラ３５ｂが設けられている。例えば、側面カメラ３５ｂは、傾斜面３２ａを側方から常時撮像してもよく、また、中間部到達センサ３４ｃの出力をトリガとして試料４１を撮像するようにしてもよい。

側面カメラ３５ｂは、傾斜面３２ａ上を試料４１が流下又は滑落する際に、試料４１を側面側から撮像することで、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１の厚さを画像内から測定可能な側面画像を取得する。側面カメラ３５ｂは演算部３８に接続されており、取得した側面画像を演算部３８に出力する。

なお、これら上面カメラ３５ａ及び側面カメラ３５ｂは、動画及び静止画のいずれか一方又は両方を撮影してもよい。また、上面カメラ３５ａ及び側面カメラ３５ｂは、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１の移動に合わせて移動可能に構成するようにしてもよい。

（４－２）演算部について
演算部３８は、タイミング記録部３７を介して受け取った、圧力センサ３３、供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃの各検出結果と、上面カメラ３５ａから受け取った上面画像と、側面カメラ３５ｂから受け取った側面画像と、から、下記の状態パラメータを算出する。

本実施形態の場合、演算部３８は、（i）傾斜面を流れる試料の所定位置の通過時間、（ii）傾斜面を流れる速度、（iii）厚さ、（iV）拡散面積、（V）摩擦力、（Vi）仕事量、（Vii）仕事率、（Viii）力積、（iX）せん断応力、（X）エネルギー密度、（Xi）パワー密度及び（Xii）エネルギー消費率を、試料の力学的な指標（状態パラメータ）として算出する。

本実施形態の場合、演算部３８は、図１７に示すように、通過時間算出部４２ａ、速度算出部４２ｂ、厚さ算出部４２ｃ、拡散面積算出部４２ｄ、摩擦力算出部４２ｅ、仕事量算出部４２ｆ、仕事率算出部４２ｇ、力積算出部４２ｈ、せん断応力算出部４２ｉ、エネルギー密度算出部４２ｊ、パワー密度算出部４２ｋ及びエネルギー消費率算出部４２ｌを備えており、各回路部によって、上述した（i）～（Xii）の状態パラメータを算出する。

ここで演算部３８が算出する状態パラメータについて以下説明する。図１８は、傾斜部材３２を側面方向から見たときの概略図である。図１８において、ｔ_０は、ノズル３１ａから傾斜面３２ａに試料４１が供給される供給位置での通過時間を示し、供給センサ３４ａによる試料４１の検出タイミングにより取得できる。

ｔ_１は、上部到達センサ３４ｂが設置された第１地点を試料４１が通過するときの通過時間を示し、上部到達センサ３４ｂによる試料４１の検出タイミングにより取得できる。ｔ_２は、中間部到達センサ３４ｃが設置された第３地点を試料４１が通過するときの通過時間を示し、中間部到達センサ３４ｃによる試料４１の検出タイミングにより取得できる。ｔ_３は、下部到達センサ３４ｄが設置された第２地点を試料４１が通過するときの通過時間を示し、下部到達センサ３４ｄによる試料４１の検出タイミングにより取得できる。通過時間算出部４２ａは、このようにして上記の（i）通過時間をそれぞれ求めることができる。

ｕ_０は、ノズル３１ａから傾斜面３２ａに試料４１が供給される供給位置と、上部到達センサ３４ｂが設置された第１地点との間での速度［ｍ／ｓ］であり、供給位置及び第１地点の間の距離と、上部到達センサ３４ｂが設置された第１地点までの試料４１の通過時間ｔ_１とから求めることができる。

ｕ_１は、上部到達センサ３４ｂが設置された第１地点と、中間部到達センサ３４ｃが設置された第３地点との間での速度［ｍ／ｓ］であり、第１地点及び第３地点の間の距離と、第１地点及び第３地点の通過時間（ｔ_２－ｔ_１）とから求めることができる。

ｕ_２は、中間部到達センサ３４ｃが設置された第３地点と、下部到達センサ３４ｄが設置された第２地点との間での速度［ｍ／ｓ］であり、第３地点及び第２地点の間の距離と、第３地点及び第２地点の通過時間（ｔ_３－ｔ_２）とから求めることができる。速度算出部４２ｂは、このようにして上記の（ii）速度をそれぞれ求めることができる。また、これら速度ｕ_０，ｕ_１，ｕ_２から加速度を求めるようにしもてよい。

δは試料４１の厚さを示し、側面カメラ３５ｂで取得した側面画像に写る試料４１の厚みを解析することで求めることができる。側面画像に写る試料４１の厚みは、画像解析ソフトを用いることで特定することができる。厚さ算出部４２ｃは、このようにして上記の（iii）厚さを求めることができる。

Ｓ_０は、供給位置と第１地点との間において傾斜面３２ａ上に拡散する試料４１の拡散面積［ｍ^２］を示し、上面カメラ３５ａで取得した上面画像に写る試料４１の形状を解析することで求めることができる。上面画像に写る試料４１の形状は、画像解析ソフトを用いることで特定することができる。Ｓ_１は、第１地点と第３地点との間において傾斜面３２ａ上に拡散する試料４１の拡散面積［ｍ^２］を示し、上面カメラ３５ａで取得した上面画像に写る試料４１の形状を解析することで求めることができる。Ｓ_２は、第３地点と第２地点との間において傾斜面３２ａ上に拡散する試料４１の拡散面積［ｍ^２］を示し、上面カメラ３５ａで取得した上面画像に写る試料４１の形状を解析することで求めることができる。拡散面積算出部４２ｄは、このようにして上記の（iV）拡散面積をそれぞれ求めることができる。

次に、（V）摩擦力について説明する。ここで、傾斜面３２ａ上に供給される試料４１の質量をｍ［ｋｇ］とし、試料４１にかかる力をＦｘ［Ｎ］とし、摩擦力をｆ［Ｎ］とし、重力加速度をｇ［ｍ／ｓ^２］とし、傾斜面３２ａの水平線からの傾斜角度をθ［度］とすると、次の式（２）及び式（３）で表すことができる。

式（３）より摩擦力ｆは、下記の式（４）で表すことができる。なお、ρは密度［ｇ／ｍＬ］を示す。

摩擦力算出部４２ｅは、このようにして上記の（V）摩擦力を求めることができる。

また、仕事量算出部４２ｆは、下記の式（５）より上記の（Vi）仕事量を求めることができる。なお、ｗは仕事量［Ｊ］を示し、Ｌは、第１地点（最上部位置）と第２地点（下部位置）との距離を示す。

ｗ［Ｊ］＝ｆ・Ｌ … （５）

仕事率算出部４２ｇは、下記の式（６）より上記の（Vii）仕事率を求めることができる。なお、Ｐは仕事率［Ｗ］を示す。

Ｐ［Ｗ］＝ｗ／（ｔ_３－ｔ_１） … （６）

力積算出部４２ｈは、下記の式（７）より上記の（Viii）力積を求めることができる。なお、Ｉは力積［Ｎ・ｓ］を示す。

Ｉ［Ｎ・ｓ］＝ｆ・（ｔ_３－ｔ_１） … （７）

せん断応力算出部４２ｉは、下記の式（８）より上記の（iX）せん断応力を求めることができる。なお、τはせん断応力［Ｎ／ｍ^３］を示す。

τ［Ｎ／ｍ^３］＝ｆ／（Ｓ_２－Ｓ_１） … （８）

エネルギー密度算出部４２ｊは、下記の式（９）より上記の（X）エネルギー密度を求めることができる。なお、ｊはエネルギー密度［Ｊ／ｍ^２］を示す。

ｊ［Ｊ／ｍ^２］＝ｗ／（Ｓ_２－Ｓ_１） … （９）

パワー密度算出部４２ｋは、下記の式（１０）より上記の（Xi）パワー密度を求めることができる。なお、ｐはパワー密度［Ｗ／ｍ^２］を示す。

ｐ［Ｗ／ｍ^２］＝Ｐ／（Ｓ_２－Ｓ_１） … （１０）

エネルギー消費率算出部４２ｌは、下記の式（１１）より上記の（Xii）エネルギー消費率を求めることができる。なお、εはエネルギー消費率［Ｗ／ｍ^３］を示す。

例えば、図１４に示すように、誤嚥が発生しない可能性が高い粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を目安に、粘度・せん断速度範囲ＥＲ２内に含まれる試料１と、粘度・せん断速度範囲ＥＲ２内に含まれず誤嚥が発生する試料２とを作製し、計測装置３により状態パラメータをそれぞれ求めた。ここでは、試料１として、市販のドリンクヨーグルト（株式会社明治社製、商品名：明治ブルガリア飲むヨーグルトLB81プレーン）に、加熱した５％山芋水溶液を、最終山芋濃度０．５％になるよう含有させた経口摂取品を作製した。一方、試料２としては、市販のドリンクヨーグルト（株式会社明治社製、商品名：明治ブルガリア飲むヨーグルトLB81プレーン）を用いた。

このうち、図１９は、試料１と試料２とについて、上部到達センサ３４ｂが設置された第１地点での速度ｕ_０と、中間部到達センサ３４ｃが設置された第３地点での速度ｕ_１と、下部到達センサ３４ｄが設置された第２地点での速度ｕ_２とを、計測装置３により求めた結果を示す。図１９に示すように、試料１及び試料２では、速度ｕ_０，ｕ_１，ｕ_２については大きな差は確認することができなかった。

次に、試料１と試料２とについて、第１地点、第３地点、第２地点での各拡散面積Ｓ_０，Ｓ_１，Ｓ_２について、計測装置３によりそれぞれ測定したところ、図２０に示すような結果が得られた。統計的検定手法の１つである平均の差のｔ検定の手法を使用して判定を行ったところ、図２０（ａ）（ｂ）（ｃ）に示すように、有意確率がｐ＜０．０５となり、第１地点、第３地点及び第２地点で試料１と試料２とで拡散面積Ｓ_０，Ｓ_１，Ｓ_２に大きな差が表れることが確認できた。以上より、誤嚥を抑制する経口摂取品を開発する際には、拡散面積Ｓ_０，Ｓ_１，Ｓ_２に着目して作製することが望ましいことが確認できた。なお、図２０において、異なるアルファベット記号どうしは、有意な差があることを示している（ｔ検定、有意水準ｐ＜０．０５）。

（５）経口摂取品開発支援処理手順の概略について
次に、上述した経口摂取品開発支援システム１を用いた経口摂取品開発支援処理手順の概略に関し、図２１に示すフローチャートを用いて以下簡単にまとめる。図２１に示すように、経口摂取品開発支援方法は、開始ステップからステップＳ１に移り、頭頸部モデリング部１０により動的三次元頭頸部モデル１０ａを形成し（頭頸部モデリングステップ）、次のステップＳ２に移る。

ステップＳ２では、器官運動設定部３０により、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける各頭頸部器官の運動を設定し（器官運動設定ステップ）、次のステップＳ３に移る。ステップＳ３では、解析対象としての経口摂取品及びその物性値を設定し（経口摂取品物性設定ステップ）し、次のステップＳ４に移る。

ステップＳ４では、動的三次元頭頸部モデル１０ａの口腔に擬似経口摂取品２０を投入し、嚥下シミュレーションを開始して次のステップＳ５に移る。ステップＳ５では、運動解析部５０によって、動的三次元頭頸部モデル１０ａにおける各頭頸部器官の運動と、擬似経口摂取品２０の嚥下に係る挙動とを、粒子法を用いて三次元画像内で解析し（運動解析ステップ）、次のステップＳ６に移る。

ステップＳ６では、動的三次元頭頸部モデル１０ａでの嚥下時の擬似経口摂取品２０の挙動の解析結果から、誤嚥が発生するか否かの判断を行いつつ、食塊量、粘度及びせん断速度のデータを取集する。動的三次元頭頸部モデル１０ａで誤嚥が発生しているか否かの判断は、例えば、開発者が提示装置４の表示画面に表示された動画面を見て行なう。

この際、例えば、物性特定部７０は、設定された食塊量毎に粘度及びせん断速度の関係を示したグラフ内に、得られたデータをプロットする。ステップＳ６において、擬似経口摂取品２０の物性値が新たに設定されると、ステップＳ３に戻り、上述した処理を繰り返す。これにより、物性特定部７０は、設定された食塊量毎に粘度及びせん断速度の関係を示したグラフ内に、得られたデータを、その都度、プロットしてゆくことで、誤嚥が発生し難い誤嚥回避分布領域を特定することができる。

その後、ステップＳ７に移り、物性特定部７０によって、誤嚥が発生し難い食塊量、粘度及びせん断速度を特定した粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を特定する（物性特定ステップ）。ここで、粘度・せん断速度範囲ＥＲ２は、上述した式（１）中の係数Ｃ１、Ｃ２をパラメトリックに変化させながら、誤嚥回避分布領域と重なる範囲をフローカーブにより特定することで求める。

ステップＳ８では、ステップＳ７で特定した粘度・せん断速度範囲ＥＲ２内にある粘度及びせん断速度を有する試料４１を作製し（試料準備ステップ）、次のステップＳ９に移る。ステップＳ９では、計測装置３を使用して、ステップＳ８で用意した試料４１を傾斜面３２ａに供給し（供給ステップ）、次のステップＳ１０、ステップＳ１３及びステップＳ１４に移る。ステップＳ９において、傾斜面３２ａへの試料４１の供給量は、ステップＳ７で粘度・せん断速度範囲ＥＲ２を求めたときの食塊量である。

ステップＳ１０では、供給センサ３４ａによって、試料４１の傾斜面３２ａへの供給タイミングを検出し（供給検出ステップ）、次のステップＳ１１に移る。ステップＳ１１では、到達センサとして設けられた、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃにより、傾斜面３２ａを流下又は滑落する試料４１をそれぞれ検出し（到達検出ステップ）、次のステップＳ１２に移る。

ステップＳ１２では、ステップＳ１０で供給センサ３４ａにより得られた検出結果と、ステップＳ１１で上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃにより得られた検出結果と、をタイミング記録部３７に記録し（タイミング記録ステップ）、次のステップＳ１５に移る。

このとき、ステップＳ１３では、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１を、傾斜面３２ａの正面から上面カメラ３５ａで撮像することで上面画像を取得し（上面画像取得ステップ）、次のステップＳ１５に移る。また、ステップＳ１４では、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１を、試料４１の側面側から側面カメラ３５ｂで撮像することで側面画像を取得し（側面画像取得ステップ）、次のステップＳ１５に移る。

ステップＳ１５では、演算部３８により、ステップＳ１２、ステップＳ１３及びステップＳ１４で得られたデータを基に演算処理を行い、試料４１の物理的な指標を示す状態パラメータ（ここでは、（i）傾斜面を流れる試料の所定位置の通過時間、（ii）傾斜面を流れる速度、（iii）厚さ、（iV）拡散面積、（V）摩擦力、（Vi）仕事量、（Vii）仕事率、（Viii）力積、（iX）せん断応力、（X）エネルギー密度、（Xi）パワー密度及び（Xii）エネルギー消費率）を算出して（演算ステップ）、次のステップＳ１６に移る。ステップＳ１６では、ステップＳ１５で得られた状態パラメータを提示装置４の表示画面に表示等して開発者に状態パラメータを提示し（提示ステップ）、上述した処理を終了する。

（６）作用及び効果
以上の構成において、経口摂取品開発支援システム１では、嚥下シミュレーション装置２によって、動的三次元頭頸部モデル１０ａを三次元画像により形成するとともに、解析対象とする経口摂取品の物性値を設定する。また、嚥下シミュレーション装置２では、経口摂取品を三次元画像内でモデル化した擬似経口摂取品２０を動的三次元頭頸部モデル１０ａで嚥下させたときの各頭頸部器官の運動と、擬似経口摂取品２０の嚥下時の挙動と、を粒子法に基づいて三次元画像でシミュレーション解析する。

嚥下シミュレーション装置２では、嚥下シミュレーションの解析結果を基に、誤嚥の抑制を実現する擬似経口摂取品２０の食塊量、粘度及びせん断速度を特定することができる。これにより、経口摂取品の開発者は、嚥下シミュレーション装置２により特定された擬似経口摂取品２０の粘度及びせん断速度を実現した試料４１を用意することができる。

計測装置３では、試料４１を傾斜面３２ａに供給し、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１の状態を、供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃで検出するとともに、上面カメラ３５ａ及び側面カメラ３５ｂにより撮像する。

これにより、計測装置３では、これら供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃにより得られた検出結果と、上面カメラ３５ａ及び側面カメラ３５ｂにより得られた上面画像及び側面画像を基に、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１の状態を表す状態パラメータを演算により算出することができる。

従って、経口摂取品開発支援システム１では、誤嚥の抑制を実現し得る具体的な状態パラメータを特定できるため、開発者に対して状態パラメータを基に誤嚥の抑制を実現し易い新しい経口摂取品を容易に開発させることができる。よって、経口摂取品開発支援システム１は、誤嚥の抑制を実現し易い経口摂取品の開発を支援できる。

（７）他の実施形態
上述した実施形態においては、所定の嚥下を実現し得る経口摂取品の開発を支援する経口摂取品開発支援システムとして、誤嚥の抑制を実現し易い経口摂取品の開発を支援する経口摂取品開発支援システムについて述べたが、本発明はこれに限らない。例えば、所定の喉ごしや飲み込みを実現し易い経口摂取品の開発を支援する経口摂取品開発支援システムとしてもよい。また、上記の「（２－５）疑似経口摂取品の食塊量、粘度及びせん断速度の解析」にも記載しているように、誤飲・窒息の抑制を実現し易い経口摂取品を開発する経口摂取品開発支援システムとしてもよい。

この場合、所定の喉ごしや飲み込み、誤飲・窒息の抑制を実現している食塊量、粘度及びせん断速度を、嚥下シミュレーション装置２による嚥下シミュレーションの解析結果を基に特定する。これにより、経口摂取品の開発者は、嚥下シミュレーション装置２により特定された擬似経口摂取品２０の粘度及びせん断速度を実現した試料４１を用意することができる。

そして、計測装置３では、上述した実施形態と同様にして、供給センサ３４ａ、上部到達センサ３４ｂ、下部到達センサ３４ｄ及び中間部到達センサ３４ｃにより得られた試料の検出結果と、上面カメラ３５ａ及び側面カメラ３５ｂにより得られた上面画像及び側面画像を基に、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１の状態を表す状態パラメータを算出する。

これにより、経口摂取品開発支援システム１では、所定の喉ごしや飲み込み、誤飲・窒息の抑制を実現し得る状態パラメータを特定できるため、開発者に対して状態パラメータを基に、所定の喉ごしや飲み込み、誤飲・窒息の抑制を実現し易い新しい経口摂取品を容易に開発させることができる。よって、経口摂取品開発支援システム１は、所定の嚥下を実現し得る経口摂取品の開発を支援できる。

また、上述した実施形態においては、タイミング記録部３７の出力、側面画像及び上面画像の全てを使用して、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１の状態を表す全ての状態パラメータ（（i）傾斜面を流れる試料の所定位置の通過時間、（ii）傾斜面を流れる速度、（iii）厚さ、（iV）拡散面積、（V）摩擦力、（Vi）仕事量、（Vii）仕事率、（Viii）力積、（iX）せん断応力、（X）エネルギー密度、（Xi）パワー密度及び（Xii）エネルギー消費率）を演算する場合について述べたが、本発明はこれに限らない。

例えば、タイミング記録部３７の出力、側面画像及び上面画像の少なくとも１つを使用して、傾斜面３２ａ上を流下又は滑落する試料４１の状態を表す状態パラメータのうちいずれかを演算により算出するようにしてもよい。また、上面カメラ３５ａから取得した上面画像から、状態パラメータとして、試料４１の軌跡を求めるようにしてもよい。また、傾斜面３２ａに圧力検査センサを設け、状態パラメータとして、試料４１の圧力を求めるようにしてもよい。さらに、上述の計測値により、状態パラメータとして、試料４１のせん断速度を求めても良い。

また、上述した実施形態においては、嚥下障害者の頭頸部器官を再現した動的三次元頭頸部モデル１０ａを三次元画像により形成した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、健常者、乳幼児又は高齢者等の頭頸部器官を再現した動的三次元頭頸部モデルを三次元画像により形成してもよい。

また、上述した実施形態においては、数値流体解析技術として、粒子法を適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らない。例えば、その他の数値流体解析技術としては、解析領域全体を仮想的に格子状に区切り、この格子点もしくは格子の中心の物理量を求める格子法（有限体積法、有限要素法）を適用してもよい。また、粒子法についても本実施形態で採用したＭＰＳ法以外に、ＳＰＨ（Smoothed Particle Hydrodynamics）法などを適用しても同様の解析ができる。

１ 経口摂取品開発支援システム
２ 嚥下シミュレーション装置
３ 計測装置
１０ 頭頸部モデリング部
３０ 器官運動設定部
４０ 経口摂取品物性設定部
５０ 運動解析部
３４ａ 供給センサ
３４ｂ 上部到達センサ（到達センサ）
３４ｃ 中間部到達センサ（到達センサ）
３４ｄ 下部到達センサ（到達センサ）
３５ａ 上面カメラ
３５ｂ 側面カメラ

Claims (7)

1. 開発者による経口摂取品の開発を支援する経口摂取品開発支援方法において、
   頭頸部器官からなる動的三次元頭頸部モデルを三次元画像により形成する頭頸部モデリングステップと、
   解析対象とする前記経口摂取品の物性値を設定する経口摂取品物性設定ステップと、
   前記経口摂取品を前記三次元画像内でモデル化した擬似経口摂取品を前記動的三次元頭頸部モデルで嚥下させたときの各前記頭頸部器官の運動と、前記擬似経口摂取品の嚥下時の挙動と、を数値流体解析技術に基づいて前記三次元画像でシミュレーション解析する運動解析ステップと、
   前記運動解析ステップの解析結果を基に、所定の嚥下を実現する前記擬似経口摂取品の食塊量、粘度及びせん断速度を特定する物性特定ステップと、
   前記物性特定ステップにより特定された前記擬似経口摂取品の前記粘度及び前記せん断速度を実現した試料を用意する試料準備ステップと、
   供給部から傾斜面上に前記食塊量の前記試料を供給する供給ステップと、
   前記供給部から前記傾斜面上へ供給された前記試料を供給センサにより検出する供給検出ステップと、
   前記傾斜面上の所定の地点を流下又は滑落する前記試料を到達センサにより検出する到達検出ステップと、
   前記供給センサ及び前記到達センサによる前記試料の検出タイミングをタイミング記録部により記録するタイミング記録ステップと、
   前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の上方から上面カメラで撮像して上面画像を取得する上面画像取得ステップと、
   前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の側方から側面カメラで撮像して側面画像を取得する側面画像取得ステップと、
   前記タイミング記録部の出力、前記側面画像及び前記上面画像の少なくとも１つを使用して、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料の状態を表す状態パラメータを算出する演算ステップと、
   を備え、
   前記所定の嚥下を実現する前記経口摂取品の特徴を、前記演算ステップで得られた前記状態パラメータにより示す、経口摂取品開発支援方法。
2. 前記頭頸部モデリングステップは、
   健常者、乳幼児、高齢者又は嚥下障害者の前記頭頸部器官を再現した前記動的三次元頭頸部モデルを前記三次元画像により形成する、
   請求項１に記載の経口摂取品開発支援方法。
3. 前記物性特定ステップは、
   前記所定の嚥下を実現する前記擬似経口摂取品の前記食塊量における前記粘度と前記せん断速度との関係を示したグラフを、前記運動解析ステップの解析結果から生成する、
   請求項１又は２に記載の経口摂取品開発支援方法。
4. 前記演算ステップでは、
   前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料の、速度、加速度、厚さ、前記傾斜面上の拡散面積及び前記傾斜面上の軌跡と、
   前記傾斜面に対する前記試料の、動的接触角、圧力、力、せん断応力及びせん断速度と、
   前記傾斜面で消費される仕事量、仕事率、力積、エネルギー密度、パワー密度及びエネルギー消費率と
   のうちいずれか１つ以上を、前記状態パラメータとして算出する、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の経口摂取品開発支援方法。
5. 前記物性特定ステップは、
   前記動的三次元頭頸部モデルで前記擬似経口摂取品を嚥下させたシミュレーションにより誤嚥が発生しない前記擬似経口摂取品の前記食塊量、前記粘度及び前記せん断速度を特定する、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の経口摂取品開発支援方法。
6. 開発者による経口摂取品の開発を支援する経口摂取品開発支援システムにおいて、
   嚥下シミュレーション装置と、試料の運動及び形状を計測する計測装置と、を備え、
   前記嚥下シミュレーション装置は、
   頭頸部器官からなる動的三次元頭頸部モデルを三次元画像により形成する頭頸部モデリング部と、
   解析対象とする前記経口摂取品の物性値を設定する経口摂取品物性設定部と、
   前記経口摂取品を前記三次元画像内でモデル化した擬似経口摂取品を前記動的三次元頭頸部モデルで嚥下させたときの各前記頭頸部器官の運動と、前記擬似経口摂取品の嚥下時の挙動と、を数値流体解析技術に基づいて前記三次元画像でシミュレーション解析する運動解析部と、
   前記運動解析部の解析結果を基に、所定の嚥下を実現する前記擬似経口摂取品の食塊量、粘度及びせん断速度を特定する物性特定部と、
   を備え、
   前記計測装置は、
   傾斜面を有する傾斜部材と、
   前記物性特定部により特定された前記擬似経口摂取品の前記粘度及び前記せん断速度を実現した前記食塊量の試料を、前記傾斜面上に供給する供給部と、
   前記供給部から前記傾斜面上へ供給された前記試料を検出する供給センサと、
   前記傾斜面上の所定の地点を流下又は滑落する前記試料を検出する到達センサと、
   前記供給センサ及び前記到達センサによる前記試料の検出タイミングを記録するタイミング記録部と、
   前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の上方から撮像して上面画像を取得する上面カメラと、
   前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料を前記傾斜面の側方から撮像して側面画像を取得する側面カメラと、
   前記タイミング記録部の出力、前記側面画像、及び前記上面画像の少なくとも１つを使用して、前記傾斜面上を流下又は滑落する前記試料の状態を表す状態パラメータを算出する演算部と、
   を備え、
   前記所定の嚥下を実現する前記経口摂取品の特徴を、前記演算部で得られた前記状態パラメータにより示す、経口摂取品開発支援システム。
7. 前記所定の嚥下を実現する前記経口摂取品の特徴として、前記演算部で得られた前記状態パラメータを前記開発者に提示する提示装置を備える、
   請求項６に記載の経口摂取品開発支援システム。

Images