人体と食器を介した摂食検知手法の提案

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(1)Vol.2016-MBL-78 No.16 Vol.2016-UBI-49 No.16 2016/2/29. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 人体と食器を介した摂食検知手法の提案光藤雄一 ,a). 概要：食事が健康と密接な関係を持つことは、古くから知られている。健康維持のために食事の品目を記録することは、研究目的に限らずしばしば行われる。こうした記録は、長期的に取ればとるほど価値があると考えられるが、手間の面から考えると容易とはいえない。自動記録のための手法もいくつか研究されているが、場所を限定したり、カトラリにセンサをつけるなどが必要になる。本研究では、できる限り自由度の高い方法で摂食を検知することを考える。本稿では、皿から食品、カトラリ、人体を介してユーザが携帯するデバイスへ電気信号を送る方法を提案する。この手法では、対応する皿などを使用すれば、携帯デバイスを身につけるだけで皿ごとに食品への接触を検知することができるので、比較的容易に摂食記録を取得することができると考えられる。. A research of automatic food intake detection method using high-frequency signal Mitsudo Yuichi ,a). Abstract: Eating habits affect our physical wellness a lot. Recording daily food intakes is concerned as a first step to avoid obesity, to prevent disease and even to predict disease. To facilitate daily record collection, a lot of researchers tackled to find automated food intake detection method. Attaching sensor(s) to cutlery or Taking images of food are popular solution, but those are impractical for everyday usage. In this research, we present a feature to detecting food-touching action, by using portable device, and tagged dish. This device consists of a pair of transmitter(s) and receiver, and receiver(portable device) detect touching to meals by using high-frequency signal transmitted from tagged dish, using dish, meal cutlery and body as a medium.. 1. はじめに食事のときに何を食べるかは、健康に大きな影響を及ぼすことが知られている。食事の内容を記録することは広く知られている健康管理の方法の一つである。しかし毎食の内容を詳細に記録することは手間がかかるため、いくつか. 現代人がほぼ常時携帯しているスマートフォンなどの携帯デバイス類と、膜状の電極を組み合わせることで実行可能な摂食検知手法を提案する。. 2. 摂食検知の仕方と機材の構成 2.1 摂食を検知する研究. の研究では、食事の様子を自動的に記録できるシステムの. 摂食動作を検知してデータを集める研究は、複数の研究. 構築を目指している。これらの研究では、主にカトラリに. 者によって幾つかの方法で行なわれている。筆者と川嶋に. センサを装着して食事の様子を観察したり、食事の様子を. よる研究では、RFID を用いて摂食の様子を観察した。こ. 撮影したりする方法をとっている。しかし、毎食同じカト. の研究では、RFID リーダをお盆に仕込み、被験者に一口ご. ラリを使ったり、食事の内容を撮影することはあまり現実. とに皿を持ち上げさせることによって摂食を検知した [1]。. 的ではない。そこで本研究では、カトラリに依存しないで. また筆者はカトラリにセンサを装着し、カトラリの歪みに. 摂食を検知できるシステムの開発をめざす。本論文では、. よって摂食のタイミングを計測することも試みている [2]。. 1. a). 公益財団法人九州先端科学技術研究所 Instetite of Systems, Informations and Technorogies [email protected]. ⓒ 2016 Information Processing Society of Japan. 門村らはフォークと電極の組み合わせで、フォークが食物に刺さっていることを検出したり [3]、あるいはフォーク. 1.

(2) Vol.2016-MBL-78 No.16 Vol.2016-UBI-49 No.16 2016/2/29. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. にカラーセンサを埋め込んで、食物の色を検知する試みを行っている。また、箸に電極を埋め込み、両箸の導電率を. 人体. 計測して節食状況の推測を行う手法も提案されている [4]。カトラリにセンサを装着しない方式としては、手首に慣性. 食器. センサをつけて動きを解析する方法 [5] や、呼吸音や [6]、咀嚼などの音から摂食を検知する研究がある [7][8]。また、食物の映像から栄養分などを推定する手法の研究も進めら. 食物. れている [9], [10]。このように、摂食内容を追跡する試みは多数の研究者によって行なわれており、また製品化されているものもある。. 2.2 摂食のプロセスとその検知. 皿電極図 1. 人体とカトラリ、食物、皿が全て接触する瞬間の電気的な状態. ここで、摂食記録の定義についてあらためて考える。摂食記録とは、何を食べたかの記録である。食べるという動. に考えると、人体、カトラリ、食物、食器の全てが接触す. 作は、食物を口に入れて咀嚼、嚥下するということである。. るとき、食器をキャパシタとする一種のハイパスフィルタ. 体外からの観察で摂食記録をとるには、何を口に運んだか. 回路が形成されていると考えることができる。この回路の. を記録すればよいことになる。食べ物を口に入れる動作と. 電気的特性は、回路の構成要素である食器や食物の状態に. は、大半の場合、1) カトラリを使用して、食器に乗せられ. よって決まる。このことから、摂食＝接触の検知のために. た食物を掬い（あるいはつかみ）、2) 口に運ぶというプロセ. は、このフィルタ回路が形成されたことを電気的に検知す. スで構成される。食物は皿ごとに盛られるので、どの皿か. ればよい。また、回路の特性を調べることでどのような食. ら食べ物を掬ったかは、何を食べたのかという情報とほぼ. 物に接触したのかを識別できる可能性もある。. 等価である。また、食器から持ち上げた食物を最終的に口に入れないということは稀であると考えられる。そこで本. 2.4 摂食の検知と摂食物の識別. 研究では、食器から持ち上げたことを、口に入れたことと. この回路はキャパシタを含むので、回路の形成を検知す. 等価であると考える。したがって、摂食記録をつけるには. るには交流信号を使用する。皿側の電極から交流波を発. 1) どの皿から 2) 食物を掬ったかどうかの検知ができれ. し、人体側でこの交流波を検知することで、回路の形成を. ばよいことになる。食物を掬うために、カトラリなどを皿. 検出することができると考えられる。. 上の食物に必ず接触させなければならない。したがって、. 本稿では、交流波は食器底面側の電極から発生させ、電. カトラリの食物への接触を食物を掬うことと等価と考えて. 極を胸などのポケットに入れて、この電極で検知された信. よい。接触を検知するためには、カトラリにセンサをつけ. 号によって、摂食・接触を検知することを考える。皿側か. ることが考えやすく、前に述べた通り多くの研究でこの方. ら人体側の電極まで交流信号を通して検知することを考え. 法が採用されている。しかしこれらの方法では、記録をつ. ると、皿から胸の電極までの途中の経路の構成要素の性質. けられるのはセンサ付きのカトラリを持っている間だけと. によって、伝達しやすい周波数とそうでない周波数がある. いう問題も生じる。常時記録をつける場合はカトラリを携. と考えられる。また回路の状態は、カトラリで食器に接触. 帯する必要があり、またカトラリにも箸、ナイフ、フォー. するかしないかでも変化する。. ク、スプーンなど複数ある。食事のときのカトラリを全て. ここで特に、皿から胸の電極まで伝達しやすく、食品へ. センサ付きにするのは困難である。そこで、カトラリに頼. の接触→離脱によって伝達の状態が変化しやすい周波数が. らずに食品への接触を検知する方法を考える。. わかれば、胸の電極から食品への接触を検知することができると予想される。. 2.3 食物の検出モデル食物への接触という動作を観察すると、人体→（カトラリ）→食物→食器の全てが接触する動作ということができ. 3. 実験 3.1 水分の周波数特性の測定. る。この瞬間の人体、カトラリ、食物、食器の電気的な状. そこで、皿から胸側の電極に至る電気回路の周波数的な. 態を、次のような電気回路で簡易的に模することができる. 導通特性を調べるために、実際に回路を形成しての調査を. と考えられる（図 1）。. 行う。ほとんどの食品および人体には水分が含まれてい. 人体と食物は水分を含み、導体と考えられる。またカトラリは金属またはステンレス製などで導体、食器は陶器やプラスチックなどの絶縁体であると考えられる。このよう. ⓒ 2016 Information Processing Society of Japan. る。そこではじめに、食品の代わりとして、皿に水を入れたときの周波数の振る舞いを調査した（図 2）。紙製のスープ皿の下に 7.5×5.5 cm のアルミホイル製の. 2.

(3) Vol.2016-MBL-78 No.16 Vol.2016-UBI-49 No.16 2016/2/29. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 送信した。受信側電極には RIGOL 社製スペクトラムアナライザ DSA815-TG を接続した。送信信号として 1.0V の振幅の正弦波を用い、5.0-25.0MHz の周波数で、1.0MHz ごとに計測を行った。この実験では、１）電極に直接接触した場合、２）電極上に紙皿を置いて接触した場合、３）電極上に紙皿を置き、水を満たして接触した場合、４）５）電極上に紙皿を置き、水を満たして、18-8 ステンレス製のスプーン４）またはフォーク５）で接触した場合の５通りについて、周波数特性を計測した。それぞれの計測にあたり、指またはカトラリが a) 接触した場合、b) 接触せず十分離れている場合の２通りについて周波数ごとの受信電力を計測した（図 3）。. 図 3. 右上から時計回りに、紙皿、18-8 ステンレス製カトラリ（スプーン、フォーク）、人体側電極、皿側電極. 3.2 食品の周波数特性の測定次に、実際の摂食時の状況を模して、紙皿上に食品を載せて 18-8 ステンレス製のフォークで接触した時の周波数特性を計測した。この実験では、野菜および果物について調査した (図 6)。野菜はブロッコリ、カリフラワー、オクラ、プチトマト、かぼちゃを使用し (図 4)、果物はメロン、オレンジ、パイナップル、りんごを使用した (図 5)。野菜および果物は、プチトマト以外は一口大にカットされたもので、ソース、調味料などはかけずに計測を行った。計測時は一度に一つの食品を一つだけ紙皿に載せた。食品の計測は、紙皿に一種類の食品だけを載せ、a)18-8 ステンレス製のフォークで接触したときと b) 十分離した図 2. 紙皿などを用いたときの周波数特性. 時の周波数ごとの受信電力を計測した。それ以外の、電極や機材は水の周波数特性の測定のときと同じ条件である。. 電極を配置し、胸部ポケットに 6.5×6.5 cm のアルミホイル製の電極を入れた。スープ皿の下の電極を送信側電極とし、送信側電極にテクトロニクス社製 AFG3021B を接続した。送信側電極からは、振幅 Vpp = 1V の正弦波信号を ⓒ 2016 Information Processing Society of Japan. 4. 実験の評価 4.1 接触の検知と通信水道水、野菜および果物で周波数ごとの受信電力測定を. 3.

(4) Vol.2016-MBL-78 No.16 Vol.2016-UBI-49 No.16 2016/2/29. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. 図 5. 果物類の周波数特性. 行なった結果、カトラリで接触したときと離したときでは、ほぼ全てのケースにおいて、受信信号電力の周波数ごとの導通特性が変化することが観察された。大まかに言って、接離による変化は 10-20MHz 近辺で大きく,20MHz 以上ではそれほど変化しないということがわかった。また、図 2 を見ると、皿に水が入っているときといない時では、非接触時の分布グラフの形状が異なっていることがわかる。これは水が皿の反対側の極板の役割を果たし、この極板とカトラリ等の間、もしくはこの極板と胸の極板の間にキャパシタが形成され、受信電力が大きくなっていると考えることができる。図 4. 野菜類の周波数特性. ⓒ 2016 Information Processing Society of Japan. 実際の使用環境では接離にかかわらず安定した周波数帯. 4.

(5) Vol.2016-MBL-78 No.16 Vol.2016-UBI-49 No.16 2016/2/29. 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report. に多様な物体が用いられる。また、サンプル食品として、今回は肉や魚、穀類（白米）といった食材は使用していない。今後はさらに多様な状況で周波数特性を計測することを考える。参考文献 [1]. [2] 図 6. 計測に使用したカット野菜およびフルーツ (実験時は一品目ごとに皿に載せて使用). [3]. を用いて通信を行い、変化の大きな 10-20MHz 帯を用いて接離を検知すればよいと考えられる。 [4]. 4.2 食品による回路特性の変化また、野菜と果物では、周波数ごとの受信電力の分布の. [5]. しかたは 13-14MHz 近辺のピークの高さ以外は、大きく変わらないということがわかった。例外として、プチトマトのケース (図 4 の上から４番目) では、信号の変化が著しく少なかった。これは、他の野菜はカットされており、中身. [6]. が露出しているのに対し、プチトマトは外皮が一切取り除かれていないため、水分と導体の接触量が減ったことが原因であると考えられる。野菜及び食物の測定の場合、接触を判定するには 11MHz 付近の周波数の受信電力を観察するとよいことがわかっ. [7]. た。逆に、14MHz 近辺の周波数では、接触により受信電力が減少することがあることがわかった。. 5. まとめ. [8]. 本論文では、高い周波数で変調された電気信号を用いて、皿から食品、カトラリ、人体を介してユーザの持つ携帯デバイス間で信号伝送を行い、食品への接触を検知できるか. [9]. どうかを実験的に確認した。本実験から、いくつかの周波数帯では、カトラリの接触の有無によって受信電力が変化する結果を得ることができた。この結果を用いれば、皿側に電極や信号発生装置を装着することで、ユーザは携帯デバイスを携帯するだけで、自動的に食品への接触記録、つまり摂食記録を自動的に得ることができるようになると考えられる。また本方式では、接触検知のために交流電流を使用しているため、導体の食品への接触による腐食は直流を使用した場合よりも発生しにくいと考えられる。. [10]. 川嶋稔夫，谷杉泰苗，光藤雄一：センシングトレイと ID ウエアを用いた摂食モニタリングシステム，電子情報通信学会技術研究報告. WIT, 福祉情報工学， Vol. 106, No. 285, pp. 61–66(2006). 光藤雄一，川嶋稔夫：食器に装着したセンサによる摂食履歴取得，研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI），Vol. 2011, No. 6, pp. 1–5(2011). Kadomura, A., Li, C.-Y., Chen, Y.-C., Tsukada, K., Siio, I. and Chu, H.-h.: Sensing Fork: Eating Behavior Detection Utensil and Mobile Persuasive Game, CHI ’13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’13, New York, NY, USA, ACM, pp. 1551–1556(2013). 山岸勇貴，雨宮寛敏，金田重郎：箸を用いた導電性による摂食動作検知手法の提案，第 74 回全国大会講演論文集， Vol. 2012, No. 1, pp. 171–172(2012). Thomaz, E., Essa, I. and Abowd, G. D.: A Practical Approach for Recognizing Eating Moments with Wristmounted Inertial Sensing, Proceedings of the 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, UbiComp ’15, New York, NY, USA, ACM, pp. 1029–1040(2015). Dong, B., Biswas, S., Gernhardt, R. and Schlemminger, J.: A Mobile Food Intake Monitoring System Based on Breathing Signal Analysis, Proceedings of the 8th International Conference on Body Area Networks, BodyNets ’13, ICST, Brussels, Belgium, Belgium, ICST (Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering), pp. 165–168 (2013). Päßler, S., Wolff, M. and Fischer, W.-J.: Food Intake Recognition Conception for Wearable Devices, Proceedings of the First ACM MobiHoc Workshop on Pervasive Wireless Healthcare, MobileHealth ’11, New York, NY, USA, ACM, pp. 7:1–7:4(2011). Bedri, A., Verlekar, A., Thomaz, E., Avva, V. and Starner, T.: Detecting Mastication: A Wearable Approach, Proceedings of the 2015 ACM on International Conference on Multimodal Interaction, ICMI ’15, New York, NY, USA, ACM, pp. 247–250(2015). Villalobos, G., Almaghrabi, R., Hariri, B. and Shirmohammadi, S.: A Personal Assistive System for Nutrient Intake Monitoring, Proceedings of the 2011 International ACM Workshop on Ubiquitous Meta User Interfaces, Ubi-MUI ’11, New York, NY, USA, ACM, pp. 17–22(2011). Comber, R., Weeden, J., Hoare, J., Lindsay, S., Teal, G., Macdonald, A., Methven, L., Moynihan, P. and Olivier, P.: Supporting Visual Assessment of Food and Nutrient Intake in a Clinical Care Setting, Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’12, New York, NY, USA, ACM, pp. 919– 922(2012).. 6. 今後の展望本論文では紙皿および、ステンレス製のカトラリと、野菜と果物を使用して実験を行ったが、実際の環境ではさら. ⓒ 2016 Information Processing Society of Japan. 5.

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