高齢者施設における写メを利用した食事調査ならびに健康管理システムの構築

养老机构照片膳食调查与健康管理系统建设

基本信息

批准号：
21K11639
负责人：
大槻誠
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Suzuka University of Medical Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

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。

今年，我们为在医院和疗养院的学校午餐中创建了一个自动食品测量系统计划。（1）治疗主题：该研究使用了用于“去年使用照片评估饮食摄入量”的图像。（2）系统开发语言：使用图像处理库OPENCV使用编程语言Python使用了系统开发环境Anaconda和Spyder。主处理功能：OpenCV MatchTemplate功能和MkinimaxLoc函数。过程流量为1）餐具位置的检测：加载和显示模板图像和处理目标图像→使用模板匹配函数来计算位置和相似性→在匹配位置显示矩形，以及2）估计食物摄入量的数量：使用两个特征数量进行比较，使用两个特征数量{①像素密度值，②密度consogencouncon，②密度consogron}。 1）像素密度值：加载和显示模板图像以及目标图像→标准化模板图像的大小→相似性计算→显示相似性； 2）密度直方图：加载和显示模板图像以及目标图像→标准化模板图像的大小→创建颜色密度直方图→相似性计算→显示相似性。结果，1）当使用具有处理目标图像的模板图像的50％的饮食量时，可以正确检测到餐具位置的检测，但是当剩余的食物量显着差异（100％和20％）时，检测准确性降低了。 2）在没有图像旋转的情况下，使用该方法使用该方法对饮食量的估计更准确地估算，但是对于具有旋转的图像，使用直方图的方法具有更高的精度。在这项研究中，我们开发了一个提取目标图像区域并持续执行以找到相似性的程序。我们计划追求更准确性。