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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-08 14:10 食事画像からのカーボカウントシステム ～ 1型糖尿病患者のための糖質推定 ～ 池田 響・○数藤恭子（東邦大）・木村滋子・脇 嘉代（東大）  IMQ2017-34 IE2017-126 MVE2017-76 |
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| 抄録 | （和） | 1型糖尿病患者は，食後の血糖値を安定させるためのインスリンを自らの体内で作ることができないため，食事中の糖質量を目視で推定し，それに合う量のインスリンを注射している．この糖質量の推定をカーボカウントという．毎回の食事の度に目視で行うカーボカウントは，正確に行う必要があり，患者や患者が小児である場合はその家族の負担も大きい．本研究は，カーボカウントを画像認識技術を用いて簡易に行うことを目的とし，1食の食事画像を入力とし推定糖質量を出力するシステムを提案する．ディープラーニングによるセマンティックセグメンテーション手法を用いて画素単位のラベル付けを行い，次に料理領域の画像から糖質量の回帰推定を行う．カーボカウントの主要素である白米領域における評価では，目標とする目視精度（20%以内の誤差）に近い結果が得られた． |
| （英） | Type 1 diabetes patients, whoes body doesn't produce enough inslin to control their blood glucose levels, estimate the amount of glucose contained in their meals by seeing, and take inslin by injection. This estimation, called Carbohydrate Counting, that has to be done carefully at every meal, is the hard task for diabetes patients and the families of young patients. This work proposes a system that outputs carbohydrate estimation from a meal image as input, aiming to provide the simple way of carbohydrate counting. We estimate the amount of carbohydrate by regression from the food area image, which is obtained by labeling input meal image pixelwise using semantic segmentation method of deep learning. The experiments show that the regression from white rice area, that is the major element of carbohydrate counting, almost achieves the target accuracy(within 20% errors). |
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| キーワード | （和） | カーボカウント / 食事画像 / ディープラーニング / セマンティックセグメンテーション / / / / |
| （英） | Carbohydrate Counting / Food Images / Deep Learning / Semantic Segmentation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 485, MVE2017-76, pp. 53-57, 2018年3月. | |
| 資料番号 | MVE2017-76 | |
| 発行日 | 2018-03-01 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2017-34 IE2017-126 MVE2017-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MVE IE IMQ |
| 開催期間 | 2018-03-08 - 2018-03-09 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | 五感メディア，食メディア，マルチメディア， メディアエクスペリエンス，映像符号化， イメージメディアの品質，ネットワークの品質および信頼性，一般（食メディア（CEA）研究会,魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | Five Senses Media, Cooking and Eating Activities Media, Multimedia, Media Experience, Video Encoding, Image Media Quality, Network Quality and Reliability, etc. (Co-sponsor: Technical Committee on Multimedia on Cooking and Eating Activities (CEA)) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MVE |
| 会議コード | 2018-03-CQ-MVE-IE-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 食事画像からのカーボカウントシステム |
| サブタイトル（和） | 1型糖尿病患者のための糖質推定 |
| タイトル（英） | Carbohydrate Counting from Food Images |
| サブタイトル（英） | * |
| キーワード(1)（和/英） | カーボカウント / Carbohydrate Counting |
| キーワード(2)（和/英） | 食事画像 / Food Images |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / Semantic Segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 響 / Hibiki Ikeda / イケダ ヒビキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東邦大学 (略称： 東邦大) Toho University (略称： Toho Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 数藤 恭子 / Kyoko Sudo / スドウ キョウコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東邦大学 (略称： 東邦大) Toho University (略称： Toho Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 滋子 / Shigeko Kimura / キムラ シゲコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Tokyo University (略称： Tokyo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 脇 嘉代 / Kayo Waki / ワキ カヨ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Tokyo University (略称： Tokyo Univ.) |
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| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2018-03-08 14:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MVE |
| 資料番号 | IMQ2017-34, IE2017-126, MVE2017-76 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.483(IMQ), no.484(IE), no.485(MVE) |
| ページ範囲 | pp.53-57 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2018-03-01 (IMQ, IE, MVE) |
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