論文の概要: Advancing Smart Malnutrition Monitoring: A Multi-Modal Learning Approach
for Vital Health Parameter Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16745v1
- Date: Mon, 31 Jul 2023 15:08:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 13:53:10.415522
- Title: Advancing Smart Malnutrition Monitoring: A Multi-Modal Learning Approach
for Vital Health Parameter Estimation
- Title（参考訳）: スマート栄養失調モニタリングの高度化:バイタルヘルスパラメータ推定のためのマルチモーダル学習アプローチ
- Authors: Ashish Marisetty, Prathistith Raj M, Praneeth Nemani, Venkanna
Udutalapally and Debanjan Das
- Abstract要約: 本研究は, 画期的な, スケーラブルで, 堅牢な栄養失調モニタリングシステムを提案する。
身長、体重、その他の重要な健康パラメータを推定するために、個人の1つのフルボディ画像を使用する。
本モデルでは, 平均絶対誤差 (MAE) が4.7cm, 5.3kg, 平均誤差 (MAE) は5.3kgと推定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Malnutrition poses a significant threat to global health, resulting from an
inadequate intake of essential nutrients that adversely impacts vital organs
and overall bodily functioning. Periodic examinations and mass screenings,
incorporating both conventional and non-invasive techniques, have been employed
to combat this challenge. However, these approaches suffer from critical
limitations, such as the need for additional equipment, lack of comprehensive
feature representation, absence of suitable health indicators, and the
unavailability of smartphone implementations for precise estimations of Body
Fat Percentage (BFP), Basal Metabolic Rate (BMR), and Body Mass Index (BMI) to
enable efficient smart-malnutrition monitoring. To address these constraints,
this study presents a groundbreaking, scalable, and robust smart
malnutrition-monitoring system that leverages a single full-body image of an
individual to estimate height, weight, and other crucial health parameters
within a multi-modal learning framework. Our proposed methodology involves the
reconstruction of a highly precise 3D point cloud, from which 512-dimensional
feature embeddings are extracted using a headless-3D classification network.
Concurrently, facial and body embeddings are also extracted, and through the
application of learnable parameters, these features are then utilized to
estimate weight accurately. Furthermore, essential health metrics, including
BMR, BFP, and BMI, are computed to conduct a comprehensive analysis of the
subject's health, subsequently facilitating the provision of personalized
nutrition plans. While being robust to a wide range of lighting conditions
across multiple devices, our model achieves a low Mean Absolute Error (MAE) of
$\pm$ 4.7 cm and $\pm$ 5.3 kg in estimating height and weight.
- Abstract（参考訳）: 栄養失調は、重要な臓器や全身の身体機能に悪影響を及ぼす必須栄養素の摂取不足によって、地球規模の健康に重大な脅威をもたらす。
従来の技術と非侵襲技術の両方を取り入れた定期的な検査と大量スクリーニングが、この課題に対処するために採用されている。
しかし、これらのアプローチには、追加機器の必要性、包括的特徴表現の欠如、適切な健康指標の欠如、スマートフォンによるBFP(Body Fat Percentage)、BMR(Basal Metabolic Rate)、BMI(Body Mass Index)の正確な評価の不可能さなど、重要な制限がある。
これらの制約に対処するために,本研究では,マルチモーダル学習フレームワークにおける身長,体重,その他の重要な健康パラメータを推定するために,個人の1つのフルボディイメージを活用する,画期的でスケーラブルで堅牢なスマート栄養管理システムを提案する。
提案手法では,ヘッドレス3d分類ネットワークを用いて512次元特徴埋め込みを抽出した高精度3次元点雲の再構成を行う。
同時に、顔と身体の埋め込みも抽出し、学習可能なパラメータの応用により、これらの特徴を利用して正確に重量を推定する。
さらに、BMR、BFP、BMIなどの重要な健康指標を計算し、被験者の健康を包括的に分析し、その後、パーソナライズされた栄養計画の提供を容易にする。
複数のデバイスにまたがる幅広い照明条件にロバストであるが、このモデルは高さと重量を推定するために$\pm$ 4.7 cmと$\pm$ 5.3 kgの低平均絶対誤差(mae)を達成する。
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