Ανάπτυξη συστήματος αυτοματοποιημένης αναγνώρισης εικόνων τροφής προσαρμοσμένο στις ανάγκες των ατόμων με σακχαρώδη διαβήτη - Κόγιας, Κλεομένης (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Συστημάτων Μετάδοσης Πληροφορίας και Τεχνολογίας Υλικών, 2017)
Ο υπολογισμός της περιεχόμενης ποσότητας υδατανθράκων στα γεύματα των ατόμων με σακχαρώδη διαβήτη, αποτελεί πληροφορία μείζονος σημασίας καθώς καθορίζει την μεταγευματική δοσολογία της ινσουλίνης. Η παρούσα διπλωματική εργασία παρουσιάζει ένα μοντέλο ταξινόμησης φωτογραφικών στιγμιότυπων τροφής προσαρμοσμένο στις διατροφικές ανάγκες των ατόμων με σακχαρώδη διαβήτη. Η μέθοδος που χρησιμοποιείται για την ταξινόμηση των εικόνων στηρίζεται στα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα. Συγκεκριμένα δημιουργείται ταξινομητής δύο επιπέδων, ο οποίος διακρίνει αρχικά τις εικόνες σε 8 ευρύτερες κατηγορίες: Γαλακτοκομικά και Προϊόντα, Φρούτα, Λαχανικά, Όσπρια και Αμυλούχα Λαχανικά, Κρέας και Υποκατάστατα, Ψωμί-Δημητριακά, Breaded Food, Λιπαρά Φαγητά και στην συνέχεια γίνεται ταξινόμηση της εικόνας ως ένα συγκεκριμένο φαγητό εντός της κατηγορίας. Η ταξινόμηση πραγματοποιείται σε σύνολο δεδομένων ειδικά διαμορφωμένο για άτομα με σακχαρώδη διαβήτη, καθώς επίσης δημιουργείται μετρική αξιολόγησης των αποτελεσμάτων ειδικά για το σκοπό αυτό. Η μέθοδος που προτείνεται βελτιώνει τα αποτελέσματα στο σύνολο δεδομένων Sarantea-2016, σημειώνοντας ακρίβεια ταξινόμησης 97,08%. Στο νέο σύνολο δεδομένων NTUA-Food 2017 η ακρίβεια ανά κατηγορία φθάνει το 84,18% ενώ ανά τροφή το 72,34%. Όπως φαίνεται από την μετρική αξιολόγησης των αποτελεσμάτων, η πρόβλεψη του μοντέλου που παρουσιάζεται, εμφανίζει μέση απόκλιση υπολογισμού των υδατανθράκων μικρότερη των 2γρ. ανά ένα ισοδύναμο τροφής. Συνεπώς, στο πλαίσιο της εργασίας παρουσιάζεται μοντέλο ειδικά διαμορφωμένο στις ανάγκες των ατόμων με σακχαρώδη διαβήτη. Τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα, το σύνολο δεδομένων NTUA-Food 2017, η ταξινόμηση δύο επιπέδων και η μετρική αξιολόγησης αποτελεσμάτων που προτείνονται αποτελούν τη βάση για την ανάπτυξη συστήματος αναγνώρισης τροφής. Η ενσωμάτωση του μοντέλου αυτού σε ένα ολοκληρωμένο αυτοματοποιημένο σύστημα πρόβλεψης υδατανθράκων θα επιτρέψει την καλύτερη αξιολόγηση του συστήματος.