多元的センサー情報に基づく食行動研究基盤の構築

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本研究では人が食物を認識し口に運ぶまでの見てわかる食行動だけでなく，食物を口腔内で咀嚼し，食塊形成して嚥下するまでの一連の食行動を多元的なセンサー情報とともにデータベース化し，情報工学，保健・医療の両面で活用することを目指している．本年度は昨年度の予備的検証結果に基づいてデータ収集方法に関する詳細設計を行った．これまで咀嚼や嚥下の評価に用いられてきた食材に加え，咀嚼の難易度，食塊形成の難易度，水分摂取の有無，カトラリーの違い等をできるだけ網羅できるよう，食材やその摂取方法をデザインするとともに，摂食嚥下に関する能力がある程度低下した高齢者でも無理なく実験参加ができるよう配慮した構成とした．また，これと並行して実施した検討の結果として，咀嚼能力については，年齢や残存歯数といった属性よりも個人差の影響の方が大きいことが明らかとなった．このため，データ収集の対象者として，若年者データを当初予定より拡充することや高齢者の残存歯数によるスクリーニングを不要とすることなどを併せて決定した．これまでに，若年健常者を中心とした50名以上の食行動データ（3方向からの動画，嚥下や咀嚼に関する６chの収録音，両手と頭の計３箇所での加速度・角速度，摂取食物の重量変化など）を収録し終え，医学的な手法で測定した嚥下及び口腔機能に関する被験者属性等とともにデータベース化を進めている．一方，食行動の半自動ラベリングに向けて，画像情報と加速度・角速度情報に基づく食行動認識及び，音情報に基づく口腔内行動認識の性能改善にも取り組んだ．なお，音情報に基づく口腔内行動認識については，これまで咀嚼音及び嚥下音のみを認識対象とする特殊なモデルを構築してきたが，大量の音声データから構築された汎用の事前学習モデルをこの目的に利用することを検討し，まだ課題は多いものの，その有用性を確認するに至っている．