AIによる画像解析技術を応用した新規咀嚼能力評価システムの構築

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本研究課題は、従来の咀嚼画像から咀嚼機能を判別する技術にAIによるディープラーニングを応用させることにより、より迅速かつ簡便に行える咀嚼能力評価法を開発することを目的としている。研究の工程として、①咀嚼後の食塊画像の収集②AIモデルの訓練の二段階で構成されている。2021年度では主に①の工程であるAIの訓練用データの収集を行った。訓練用データは、咀嚼能力の高いグループであると低いグループである(咀嚼回数を制限し疑似的に咀嚼不全を想定したグループ)の両方から食塊画像を収集し、ラベル付けが行われた。2022年度においては、咀嚼能力の高いグループの訓練画像と、咀嚼能力の低いグループの訓練画像をAIに学習させ、両者をより正確に判別できるようなアルゴリズムの構築を模索した。具体的には、現在約80％の精度で両者の判別が行えるようなアルゴリズムが確立されている。今後はこの精度をさらに向上させるようなアルゴリズムの検討を行っている。訓練が完了したAIモデルは、新しい食塊画像を入力することで、咀嚼能力を判定することが可能となり、AIモデルによって自動的に咀嚼能力が判定されることで、医療現場や栄養指導などでの利用が可能である。この研究の成果によって、咀嚼能力の客観的かつ正確な測定が可能となり、健康や栄養状態の改善、指導に有用なツールとなることが期待される。また、AIによる画像解析の応用範囲が広がり、医療分野や医療分野や健康管理におけるAI技術の活用が促進されることが期待される。