| 研究課題/領域番号 |
21K11639
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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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| キーワード | 自動計測システム / 画像処理 / プログラム |
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| 研究実績の概要 |
今年度は病院や介護施設などの給食に関する摂食物の自動計測システムのプログラムを作成した。
（１）処理対象：研究では昨年度実施した「写真を用いた食事摂取量の評価」で使用された画像を使用した。（２）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、システム開発環境AnacondaとSpyderを使用した。主な処理関数：OpenCVのmatchTemplate関数、mkiniMaxLoc関数とした。処理の流れとして１）食器の位置検出：テンプレート画像と処理対象画像の読み込み・表示 → テンプレート・マッチング関数を使用し、位置と類似度を計算 → マッチング位置に長方形を表示、２）摂食量の推定：２つの特徴量{①画素の濃度値、②濃度ヒストグラム}を使用した比較を行った。①画素の濃度値：テンプレート画像と処理対象画像の読み込み・表示 → テンプレート画像の入り大きさの正規化→ 類似度計算 → 類似度を表示、②濃度ヒストグラム：テンプレート画像と処理対象画像の読み込み・表示 → テンプレート画像の入り大きさの正規化→カラー濃度ヒストグラムの作成 →類似度計算 → 類似度を表示とした。
結果として、１）食器位置の検出は、処理対象画像と摂食量５０％までのテンプレート画像を使用する場合には、正しく検出できたが、残食量が大きく異なる場合（１００％と２０％）では、検出精度が低下した。２）摂食量の推定は、画像回転がない場合には、画素の濃度値を使用した方法の方が精度よく推定できるが、回転を伴う画像では、ヒストグラムを使用した方法の方が、精度が高くなるが示された。
本研究では対象画像領域を抽出し、類似度を求めるまでを一貫して行うプログラムを開発を行った。更なる精度を追求していく予定である。
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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
高齢者が対象でありコロナ禍で施設への立ち入りができなくなり、検診の説明自体を行うことができなかった。今後、コロナに対する規制緩和が高齢者施設にも波及すると、本研究へと移行できそうな見込みである。
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| 今後の研究の推進方策 |
コロナにおける規制緩和の状況に応じて、不具合が出た場合には微調整を加え、本実験へと移行する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本来であれば、高齢者施設でのロコモ検診による謝金等が発生したが、コロナ禍で実施できなかったため、使用額に差が出た。
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