多元的センサー情報に基づく食行動研究基盤の構築

构建基于多维传感器信息的饮食行为研究平台

• 批准号: 21K18305
• 负责人: 西村 雅史
• 金额: $ 16.22万
• 依托单位: Shizuoka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-07-09 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18305/
• 关键词: 食行動; 口腔機能; 嚥下機能; 自動行動認識; 食行動データベース

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．

This study focuses on food cognition, food movement, food chewing, food block formation, food movement, multi-dimensional food information, information technology, health care and medical application. This year's preliminary test results from last year's preparation are based on the detailed design of the collection method. The food quality is the highest in the world. The food quality is the highest in the world. The food quality is the highest in the world. The results of the study were similar to those of the study, and the chewing ability was different from that of the study. If the age of the child is not determined, the number of children remaining in the child is determined. For example, if a healthy person has more than 50 food movement records (animation in 3 directions, swallowing and chewing, 6 channel recording, acceleration and angular velocity in 3 positions of hand and head, weight change of food), medical methods, swallowing and oral function, etc., the subject's attributes, etc. are recorded. On the one hand, the semi-automatic motion of the food movement is divided into two groups: image information, acceleration, angular velocity information, basic motion recognition and sound information, basic motion recognition and performance improvement of oral motion recognition. The basic information of sound is the recognition of oral movement. The recognition of chewing sound and swallowing sound is the construction of special images. The construction of a large number of sound is the general purpose of pre-learning. The purpose of utilization is to discuss the subject and to confirm the usefulness of the subject.

项目成果

評価装置、評価方法、及び評価プログラム

评价装置、评价方法以及评价程序

• 发表时间: 2021

Eating & Drinking Behavior Recognition Using MS-TCN

吃

• 发表时间: 2023
• 作者: 麻植由希子;神山佐奈美;百瀬由香梨;山田絵里加;上地美恵;合田敏尚;Karmakar Amit，Masafumi Nishida，Masafumi Nishimura
• 通讯作者: Karmakar Amit，Masafumi Nishida，Masafumi Nishimura

Food intake monitoring based on acoustic and acceleration information

基于声学和加速度信息的食物摄入量监测

• 发表时间: 2021
• 作者: AHMAD YEASEEN;Masafumi Nishimura
• 通讯作者: Masafumi Nishimura

咀嚼音に基づく咀嚼能力自動推定と測定の自由度に関する検討

基于咀嚼声音和测量自由度的咀嚼能力自动估计研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 麻植由希子;神山佐奈美;百瀬由香梨;山田絵里加;上地美恵;合田敏尚;Karmakar Amit，Masafumi Nishida，Masafumi Nishimura;伴野 司，森野 智子，黒岩 眞吾，西田 昌史，西村 雅史;小祝和寛，増田光汰，緒方淳，西田昌史，西村雅史;竹内麻衣，齊藤隆仁，太田賢，中島裕昭，湯口昌宏，春山知生，下山拓流，峰野博史，西村雅史;吉村 和大，西田 昌史，黒岩 眞吾，西村 雅史;K. Amit，M. Nishida，M. Nishimura;A. Sugita，M. Nishida，M. Nishimura，Y. Horiuchi，S. Kuroiwa;西田 昌史，鈴木 悠太，森野 智子，西村 雅史;竹内麻衣，齊藤隆仁，太田賢，中島裕昭，湯口昌宏，春山知生，峰野博史，西村雅史
• 通讯作者: 竹内麻衣，齊藤隆仁，太田賢，中島裕昭，湯口昌宏，春山知生，峰野博史，西村雅史

食道上部括約筋開放時産生音に基づく嚥下障害スクリーニングに関する検討

基于食管上括约肌张开时声音的吞咽困难筛查研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 髙馬大輝，黒岩眞吾;西田昌史;西村雅史
• 通讯作者: 西村雅史