Development of non-destructive measuring device of potassium concentration for nephritic patient to eat fresh vegetable with confidence
| Project/Area Number |
19K06312
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大橋 慎太郎 新潟大学, 自然科学系, 准教授 (70452076)
滝沢 憲一 新潟経営大学, 観光経営学部, 准教授 (60730132)
窪田 陽介 福島大学, 食農学類, 准教授 (40535267)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 慢性腎臓病 / カリウム含有量 / 野菜サラダ / 非破壊測定 / 可視・近赤外分光法 / ハイパースペクトル画像 / UVE / CARS / mwPLS / レタス / 可視・近赤外分光 / カリウム摂取量 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、まず腎臓病患者が特に生サラダとして喫食したい代表的野菜であるレタスについて、茎から葉先まであるいは内側から外側までの部位別カリウム濃度分布の非破壊測定技術を開発する。このカリウム濃度分布を二次元的に積分することにより、レタス全体のカリウム含有量（＝摂取量）を算出できる。さらにその成果を展開して、種々の野菜が混包されたミックス野菜サラダ全体のカリウム含有量の無侵襲・迅速・非破壊的測定技術を開発する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Potassium is a crucial indicator for patients with chronic kidney disease (CKD) to pay attention in daily intake. In this study, the Visible/near-infrared) spectroscopy and Hyperspectral imagfng (HSI) technology to develop non-destructive measurement systems for high accuracy detection and prediction of potassium concentration in fresh lettuce.
As the results, exceUent prediction of green leaves was obtained by interactance measurement with R2=O.93, while the transmission spectra of petioles provided optimal prediction with R2=O.92. The feasibility of Vis/NIR spectroscopy combined with the nonlinear RBF neural network showed two single-variety leaves were measured by green leaves and petioles. Fresh lettuce samples showed R2 of 0.86 and 0.88 for green leaves and petioles, respectively. The distribution map of potassium concentration by using hyperspectral imaging in fresh lettuce was successfully produced through the difference of colors.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
新しい国民病とも言われている腎臓病の患者は，カリウム濃度の高い生野菜の摂取を制限されている。本研究では特に野菜サラダとして喫食したい代表的野菜であるレタスについて，まずカリウム濃度分布の非破壊測定技術の開発について検討した。その結果，リーレタスの葉身と葉柄など部位別にカリウム濃度は大きく異なり，それらを迅速・非破壊・高精度に測定できる手法が開発された。
さらに，ハイパースペクトル画像とＡＩの応用により，レタス内カリウム濃度分布の測定と表示が可能となった。
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Report
(4 results)
Research Products
(13 results)
