2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3Xin2] ポスターセッション1

2024年5月30日(木) 11:00 〜 12:40 X会場 (イベントホール1)

[3Xin2-05] スマートフォン搭載3Dスキャナによる咀嚼挙動の大規模取得と食感分析に向けたディープラーニング

〇武政 誠1 (1.東京電機大学)

キーワード:食感、3Dスキャナ、咀嚼挙動

咀嚼はヒトが生きる上で最も基本的でかつ重要な行動である。一方、多数の筋肉が集中しておりその動きをとらえることは困難であり、疾患で一部機能が失われたり、リハビリ時にも測定や評価が困難、とされている。本研究では、咀嚼中の顔表面形状をスマートフォン搭載3Dスキャナで経時変化として計測し、ビッグデータ構築を試みた。咀嚼中の食品に関する数値を教師ラベルとして学習させたところ、食品物性、例えば食感などを咀嚼挙動から推定することが可能となった。食感評価や分析は、官能評価を原則とし、一部機器分析として圧縮試験が利用されている。機器分析ではヒト口腔内の状況を再現することが困難であり圧縮条件が咀嚼とは異なる問題があり、また官能評価では被験者の体調や評価回数を増大させてにくいなどの問題がある。咀嚼中の顔表面形状の3Dスキャンデータは、スマートフォンで簡便に取得可能であり、機器分析はもちろん、官能評価をも上回る、わずかな食感の差であっても、ディープラーニングから判別、また分析可能であることが明らかとなった。食感評価以外でも歯科分野、食育などでの応用が期待される。

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