画像・音声認識と料理データベースによる食事記録システム開発、及び疫学研究での応用
Project/Area Number |
20H01615
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 08030:Family and consumer sciences, and culture and living-related
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Research Institution | Nara Women's University |
Principal Investigator |
高地 リベカ 奈良女子大学, 生活環境科学系, 教授 (60413085)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
澤田 典絵 国立研究開発法人国立がん研究センター, がん対策研究所, 室長 (00446551)
丸山 広達 愛媛大学, 農学研究科, 准教授 (20627096)
石原 淳子 麻布大学, 生命・環境科学部, 教授 (30415509)
井上 真奈美 国立研究開発法人国立がん研究センター, 社会と健康研究センター, 部長 (70250248)
川崎 良 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (70301067)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
Fiscal Year 2020: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
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Keywords | 食事評価システム / 食事評価法 / 食事評価 / Webシステム / 24H思い出し / モバイル型 / 栄養疫学 / 料理画像 / 音声入力 / 料理データベース / 食事調査法 |
Outline of Research at the Start |
食事様式を包括的に捉えて信頼性の高い結果を得るためのアプローチとして、モバイル食事評価システムを開発する。これまでに開発したパソコンベースによる食事評価システムで明らかになったインターフェースの親和性の課題と、それを解決できるスマートフォンの普及を背景として、料理DBを基盤とした画像と音声認識(料理名、食材、調理法)によるモバイル食事アセスメントシステム(以下、新システム)として新たに開発、及び、大規模コホートでの運用、拡大を目指す。
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Outline of Annual Research Achievements |
●モバイル型で料理画像の撮影及び料理名と目安量を入力・情報収集するシステムを開発した。対象者に協力を継続してもらいやすくするために、栄養計算結果と摂取量の推移を画面上で確認できる仕様を追加した。●二重標識水及び生体指標を用いた妥当性研究を実施し、28名から協力を得た。エネルギー消費量の他に、24時間尿中ナトリウム、カリウム、ナトリウム・カリウム比を当該システムから得た摂取量情報と比較した。秤量食事記録と比較した場合の相関と同様の値が観察された。当該対象者においてシステムの使用感や所要時間についてアンケートを実施したところ、40・50歳代は30~40分で回答できたものの、60歳代以上では60分程度かかることがわかった。また、75%はシステム操作がやや難しい・難しいと回答したものの、今後の利用について利用しても良い、利用したいと積極的な回答をした者が85%にのぼった。また、約75%以上の者は入力したい料理データが概ね選択肢に含まれており、90%以上の者は自分の食べた量を概ね正しく入力できたと回答した。料理データベースは概ね十分に食事状況を登録できる種類が網羅されていることが推察された。●6日間の秤量食事記録との比較による妥当性研究を実施し、39名が調査を完了した。●大規模コホート研究の一部対象者において調査を開始した。スマートフォンの機種によって操作性にかなりばらつきがあり、より大規模な調査に向けて、説明資料の記載事項が整理された。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍により対面での調査が進行できなかったこと、調査開始前にシステム改善の必要性が判明したこと等により、当初想定よりは遅れている。しかし、計画内容は遂行できている。
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Strategy for Future Research Activity |
システムに画像認識APIの上乗せを検討する。収集した料理画像は各自の登録により料理データベースと紐づけられている。画像認識APIを用いて料理データベースと紐づけた場合と、各自の登録による方法とで、どのような差異が生じるかを検討する。また、生体試料、及び秤量食事記録との比較による妥当性研究の結果を論文化して公開する。大規模コホートにおいて当該システムによる食事調査を行い、FFQの較正における利用について検討する。
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)
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[Presentation] Automated Web-based Assessment system using Recipe-Data for Japanese (AWARDJP) - a pilot study for the middle and old age population-base cohort studies in Japan2021
Author(s)
Takachi R, Ishihara J, Maruya S, Tanaka J, Yatsuya H, Aoyama A, Hirakawa Y, Chiang C, Konta T, Kayama T, Inoue M, Sawada N, Tsugane S.
Organizer
International Conference on Diet and Activity Methods 2020, eICDAM 2021
Related Report
Int'l Joint Research
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