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

应用AI图像分析技术构建新型咀嚼能力评价体系

基本信息

  • 批准号:
    21K17041
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

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。
The purpose of this study is to develop a method for evaluating chewing ability by using AI to identify chewing function of chewing images. The research includes: (1) the collection of food block images after chewing;(2) the two-stage structure of AI training. In 2021, the main project was to collect data for AI training. The training method is used to collect the images of the food pieces in the high and low chewing ability (limit the number of chewing cycles and suspect incomplete chewing). In 2022, the training profile of high chewing ability and low chewing ability was established. The accuracy of the identification is now about 80%. In the future, the accuracy of the system will be improved. Training is complete, AI is new, food block portrait is input, chewing ability is judged, AI is automatic, chewing ability is judged, medical field support guidance is used, The results of this research are expected to be useful for the correct measurement of chewing ability, improvement of health and nutritional status, and guidance. The application of AI technology in image analysis is expected to be promoted in the medical field and health management field.

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Effects of food particle loss on the evaluation of masticatory ability using image analysis
食物颗粒损失对利用图像分析评估咀嚼能力的影响
  • DOI:
    10.2186/jpr.jpr_d_21_00069
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Hikaru Sugimoto ;Yuki Tanaka ;Naoki Kodama ;Shogo Minagi
  • 通讯作者:
    Shogo Minagi
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  • DOI:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    兒玉 直紀;杉本 皓;皆木 省吾;森 涼,池田 弘,鷲尾絢子,永松有紀,北村知昭
  • 通讯作者:
    森 涼,池田 弘,鷲尾絢子,永松有紀,北村知昭
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    皆木省吾

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