目的
胃モデル装置から得られた食品のカラー画像の輝度情報（輝度の強度および位置情報）をテクスチャ特徴量として捉え、消化試験開始時及び終了時の輝度情報をそれぞれ未消化状態及び消化状態としてコンピュータに学習させて学習モデルとし、この学習モデルを用いて測定対象画像における消化の度合いを定量化する。
効果
外部から観察できる胃モデル装置から得られた動画又は画像をテクスチャ解析にかけることで、実験的な分析を経ずして直接動画や画像から消化挙動を定量化できる。
即ち、新しい食品の開発にかける時間を短縮することが可能となる。
各テクスチャ特徴量の時系列情報を得ることができるため、画像から消化挙動の時間的変化を容易に把握できる。
食品試料に応じて適切なカラーチャンネルを選択できる。
胃消化の進行の程度を速度定数で定量化することができる。
消化の定量評価は全て生体外で実施するため、臨床試験における倫理的問題が発生しない。
技術概要
胃モデル装置から得られた食品のカラー画像をテクスチャ解析する消化評価方法であって、前記テクスチャ解析は画像の輝度の平均値、輝度の分散、輝度のコントラスト、輝度の歪度、輝度の尖度、輝度のエネルギー及び輝度のエントロピーのうちの少なくとも１つの時間的な変化に基づいて消化の度合いを定量化することを特徴とする消化評価方法。
基本情報
開放特許情報
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登録者情報
その他の情報
