| 研究課題/領域番号 |
19K06312
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
中野 和弘 新潟大学, 自然科学系, フェロー (70188994)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 野菜サラダ / カリウム含有量 / 慢性腎臓病 / 非破壊測定 / 可視・近赤外分光 / レタス |
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| 研究実績の概要 |
慢性腎臓病は新たな国民病といわれており、患者はカリウム摂取量を健常者の約半分に制限されていることから、生野菜の食事断念、「水煮」・「茹でこぼし」によるカリウム流出調理あるいは高価格な「低カリウムレタス」の購入等を余儀なくされており、生野菜の喫食願望が強い。しかし、低カリウムレタスのカリウム含有量はバラツキがあることや、種々の野菜が混包されたミックスサラダの総カリウム含有量を測定する技術がないため、カリウム摂取量の非破壊測定技術の開発が喫緊の課題となっている。
本研究は、近赤外ハイパースペクトル画像と人工知能によりミックス野菜サラダのカリウム含有量を無侵襲で迅速・非破壊的に測定する技術を開発するものである。
実験試料には、生野菜サラダに使われるフリルレタスとリーフレタスを茎部と葉柄部に裁断し、500～1000nmの可視・近赤外線の透過光スペクトルを収集した後、カリウム含有量を測定した。得られた分光データは、一次微分および二次微分データをSavitzky-Golay 法により平滑化処理し、予測式作成用のcalibration および 予測値評価用のprediction データ用に分割した。一次微分データをcompetitive adaptive reweighted sampling（CARS）＋ニューラルネットワークのradial basis function（RBF）で処理した結果、葉柄部および茎部での決定係数（Ｒ2）はそれぞれ0.86、0.80、residual predictive deviations（RPD）はそれぞれ２.44、2.47と好成績であった。なお、これらのデータ処理方法について他の農産物についても検討し、その妥当性を確認した。以上により、可視・近赤外分光法によりレタス内のカリウム含有量を予測できることが示された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初は、カリウム含有量の少ない「低カリウムレタス」の定期的購入に手間取ったが、その後は購入ルートを確保した。
新型コロナウイルス感染防止策により研究分担者と対面での詳細な検討は実施できなかったが、昨年度予定していた実験は終了した。これまでの研究成果を国際誌へ投稿し、現在は査読中である。また、収集された種々データを人工知能により解析する方法について検討中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
従来の可視・近赤外分光法では点データしか測定できないため、ハイパースペクトルカメラによるカリウム濃度の二次元分布が測定できるシステムを開発中である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究費の採択後に研究分担者を追加する必要が生じたため、分配金の支出が遅延した。
また、年度後半にオランダの国際集会へ参加し本研究成果の発表と関連情報の収集を行う予定であったが、新型コロナウイルス感染回避のため渡航できず、海外旅費を支出しなかった。さらに、追加実験への協力を予定していた人材の確保と実験用の物品購入が上記と同じ理由で実施できなかった。これらについては、次年度での実験補助や物品購入、国際集会への積極的参加等に充当することとした。
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