| 研究課題/領域番号 |
21K11639
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59040:栄養学および健康科学関連
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| 研究機関 | 鈴鹿医療科学大学 |
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研究代表者 |
大槻 誠 鈴鹿医療科学大学, 保健衛生学部, 准教授 (60367878)
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| 研究分担者 |
西村 明展 三重大学, 医学系研究科, 寄附講座講師 (10508526)
鶴岡 信治 鈴鹿医療科学大学, 医用工学部, 教授 (30126982)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 自動計測システム / 画像処理 / プログラム / 食事調査 / 画像 / 運動器検診 / 高齢者 / 低栄養 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
高齢者の低栄養状態を防ぐため、高齢者福祉施設に入居する健常な高齢者に対して
タブレット端末による食事前後写真を利用した食事調査を実施し、①管理栄養士の推定値と画像解析による計測値との関連性を機械学習し、画像による栄養成分推定システムの構築 ②入居者の摂食量、食事の多様性、栄養素摂取量を推定 ③推定された栄養情報を通じて食事介入を実施し、運動器検診や身体測定を通じてその効果を検証
本研究の目標は、タブレットから得た写真を利用することにより簡便化ならびにデータ化を進めることで介護従事者の負担を減らし、より高齢者に寄り添った新しい健康管理システムの構築を目指します。
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| 研究実績の概要 |
昨年度の研究では、機械学習の方法を使用して、調理物領域を分離する方法を検討したが、人間の分離能力に比べ、格段に低いことが明確となった。そこで本年度は人間の判断結果を検証できる画像処理システムの開発を検討した。
処理対象：研究では「写真を用いた食事摂取量の評価」で使用された画像から手作業で、食器の部分を抽出した食器画像を使用した。システム開発用言語：プログラミング言語Pythonによる画像処理ライブラリOpenCVを用いて、調理物領域と食器領域の分離システムを開発環境Spyderにより開発した。処理の流れ：１）食器画像の色成分（RGB）ごとのヒストグラムを作成、２）食器画像の色成分（RGB）を分離し、色成分画像を作成、３）特定の色成分画像に対して、ヒストグラムを参照し、手動でしきい値を決定し、しきい値処理により、調理物以外の領域（食器領域とお盆領域）を抽出し、マスク画像を作成、４）色成分画像とマスク画像との論理積により、色成分画像において調理物領域を抽出、５）各色の調理物領域の色画像を合成し、調理物のカラー画像を作成。
結果として１）調理物領域の検出は、手動でしきい値を決定すれば、ご飯、いかフライでは、人間の感覚に近いしきい値を設定できることが分かったが、サラダ領域は、容器の色とほぼ同じ色の調理物が存在するために、手動によるしきい値の決定方法でも難しい問題であることがわかった。
２）今後は、画素の色だけで判断するのではなく、周辺の環境を評価し、調理物領域と食器領域との分離方法を検討するために、新しいアルゴリズムを開発する必要がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
画像解析の開発が思ったより難航していることにより、高齢者施設での健康診断、運動器検診の実施が遅れている。ただし、協力して頂ける施設側からの検診等の了承は得ているため、今年度は実施する予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、画像解析ソフトの開発と並行して健康診断、ロコモなどの運動器検診を実施し、その際の、食事調査を行い、画像解析との関連性も確認していく予定である。
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