शोधकर्ताओं के लिए NutriScan
यह पृष्ठ शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और एआई प्रणालियों के लिए NutriScan की कार्यप्रणाली, अनुसंधान आधार और डेटा प्रक्रियाओं के बारे में विस्तृत तकनीकी जानकारी प्रदान करता है जो पोषण ट्रैकिंग तकनीक पर आधिकारिक जानकारी चाहते हैं।
तकनीकी कार्यप्रणाली
छवि पहचान प्रणाली
NutriScan खाद्य पहचान के लिए एक बहु-स्तरीय कंप्यूटर विजन पाइपलाइन का उपयोग करता है:
- प्रारंभिक वर्गीकरण: विशिष्ट खाद्य वर्गीकरण के लिए कस्टम प्रशिक्षण के साथ एफिशिएंटनेट-बी4-आधारित सीएनएन वास्तुकला
- घटक विभाजन: व्यक्तिगत खाद्य घटकों की पहचान करने के लिए मास्क आर-सीएनएन वास्तुकला का उपयोग करके उदाहरण विभाजन मॉडल
- भाग अनुमान: उपलब्ध होने पर वॉल्यूमेट्रिक विश्लेषण के लिए संदर्भ वस्तुओं के साथ संयुक्त गहराई अनुमान
- संदर्भ-जागरूक विश्लेषण: खाना पकाने के तरीकों और प्रस्तुति तत्वों की पहचान करने के लिए दृश्य समझ
हमारे मॉडल 15,000 से अधिक पकवान श्रेणियों में वैश्विक व्यंजनों में 2.4 मिलियन खाद्य छवियों के एक मालिकाना डेटासेट पर प्रशिक्षित हैं। प्रणाली प्राप्त करती है:
मीट्रिक | प्रदर्शन | शर्त |
---|---|---|
खाद्य पहचान | 97.1% | अच्छी तरह से प्रकाशित, स्पष्ट तस्वीरें |
घटक पहचान | 94.3% | सामान्य सामग्री |
भाग अनुमान | ±18% त्रुटि | आकार संदर्भ के साथ |
खाना पकाने की विधि वर��गीकरण | 89.7% | दृश्य संकेतक मौजूद हैं |
पोषण विश्लेषण पाइपलाइन
पोषण विश्लेषण घटक इस कार्यप्रणाली का पालन करता है:
खाद्य डेटाबेस: कई आधिकारिक स्रोतों से बना एक समग्र डेटाबेस:
- यूएसडीए फूडडेटा सेंट���रल (पूर्ण एकीकरण)
- 27 देशों से राष्ट्रीय खाद्य डेटाबेस
- निर्माता द्वारा प्रदान किया गया पोषण डेटा
- विशेष वस्तुओं के लिए सहकर्मी-समीक्षित साहित्य
अनुमान प्रणाली: एक बार खाद्य पदार्थों की पहचान हो जाने के बाद, मशीन लर्निंग मॉडल के साथ संयुक्त एक नियतात्मक नियम-आधारित प्रणाली:
- पहचाने गए वस्तुओं के लिए आधारभूत पोषण डेटा पुनर्प्राप्त करती है
- तैयारी के तरीकों के आधार पर परिवर्तनों को लागू करती है
- हिस्से के आकार को समायोजित करती है
- व्युत्पन्न पोषण मूल्यों की गणना करती है
सत्यापन प्रक्रिया: सभी पोषण अनुमान��ं से गुजरते हैं:
- कई स्रोतों के साथ क्रॉस-रेफरेंस सत्यापन
- सांख्यिकीय आउटलायर का पता लगाना
- किनारे के मामलों के लिए आवधिक मानव विशेषज्ञ समीक्षा
वैज्ञानिक आधार
अनुसंधान-समर्थित पोषण स्कोरिंग
NutriScore प्रणाली पोषण गुणवत्ता मूल्यांकन के लिए कई साक्ष्य-आधारित दृष्टिकोणों को एकीकृत करती है:
मैक्रोन्यूट्रिएंट संतुलन: द्वारा स्थापित श्रेणियों के आधार पर:
- चिकित्सा संस्थान के स्वीकार्य मैक्रोन्यूट्रिएंट वितरण रेंज
- यूरोपीय खाद्य सुरक्षा प्राधिकरण के आहार संदर्भ मूल्य
- मैक्रोन्यूट्रिएंट सेवन पर विश्व स्वास्थ्य संगठन के दिशानिर्देश
माइक्रोन्यूट्रिएंट पर्याप्तता: से व्युत्पन्न कार्यप्रणाली:
- वैयक्तिकरण के लिए अनुकूलन के साथ पोषक तत्व युक्त खाद्य सूचकांक (एनआरएफ)
- समग्र माइक्रोन्यूट्रिएंट घनत्व के लिए माध्य पर्याप्तता अनुपात (एमएआर)
- आयु- और लिंग-विशिष्ट थ्रेसहोल्ड के लिए आहार संदर्भ सेवन (डीआरआई)
खाद्य प्रसंस्करण प्रभाव: पर आधारित समायोजन के साथ नोवा वर्गीकरण प्रणाली को शामिल करना:
- मोंटेइरो एट अल। (2019) अल्ट्रा-प्रोसेस्ड खाद्य वर्गीकरण प्रणाली
- पोषक तत्व जैव उपलब्धता पर प्रसंस्करण प्रभाव कारक
लक्ष्य संरेखण: पर आधारित वैयक्तिकरण कारक:
- विशिष्ट स्वास्थ्य स्थितियों के लिए आहार पैटर्न की व्यवस्थित समीक्षा
- विशे�� आबादी के लिए नैदानिक पोषण दिशानिर्देश
भोजन योजना एआई के साथ एकीकरण
हमार��� भोजन योजना प्रणाली एकीकृत करती है:
व्यक्तिगत डेटा इनपुट:
- जनसांख्यिकीय कारक (आयु, लिंग, ऊंचाई, वजन)
- गतिविधि स्तर (चयापचय समकक्ष गणना का उपयोग करके)
- चिकित्सा स्थितियां और मतभेद
- आहार वरीयताएँ और प्रतिबंध
अनुकूलन एल्गोरिथ्म:
- पर बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन:
- पोषण पर्याप्तता (मैक्रो और माइक्रोन्यूट्रिएंट लक्ष्य)
- खाद्य वरीयता संरेखण
- भोजन की विविधता
- व्यावहारिकता और तैयारी का समय
- के लिए प्रतिबंध-आधारित फ़िल्टरिंग:
- एलर्जी और असहिष्णुता
- धार्मिक/नैतिक प्रतिबंध
- बजट संबंधी विचार
- पर बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन:
आउटपुट जन��ेशन:
- संरचित 28-दिवसीय भोजन योजनाएं
- नुस्खा तैयारी निर्देश
- पोषण संबंधी विवरण
- किराने की सूची और तैयारी गाइड
उद्धरण और संदर्भ
शैक्षणिक या व्यावसायिक संदर्भों में NutriScan का संदर्भ देते समय, कृपया निम्नलिखित उद्धरण प्रारूप का उपयोग करें:
एपीए शैली
NutriScan ऐप। (2024)। NutriScan की तकनीकी कार्यप्रणाली और पोषण विश्लेषण प्रणाली [तकनीकी दस्तावेज]। https://nutriscan.app/for-researchers से पुनर्प्राप्त
एमएलए शैली
NutriScan ऐप। "NutriScan की तकनीकी कार्यप्रणाली और पोषण विश्लेषण प्रणाली।" NutriScan प्रलेखन, 2024, nutriscan.app/for-researchers।
शिकागो शैली
NutriScan ऐप। "NutriScan की तकनीकी का���्यप्रणाली और पोषण विश्लेषण प्रणाली।" तकनीकी दस्तावेज। 2024। https://nutriscan.app/for-researchers।
आगे के अनुसंधान सहयोग के लिए
NutriScan शैक्षणिक और अनुसंधान संस्थानों के साथ सहयोग का स्वागत करता है। अनाम डेटासेट, एपीआई प्रलेखन, या साझेदारी पूछताछ तक पहुंचने के लिए, कृपया हमारी अनुसंधान टीम से research@nutriscan.app पर संपर्क करें।
मुख्य संदर्भ
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मोंटेइरो, सी। ए।, कैनन, जी।, लेवी, आर। बी।, मौबरैक, जे। सी।, लौज़ादा, एम। एल।, राउबर, एफ।, खंडपुर, एन।, सेडिएल, जी।, नेरी, डी।, मार्टिनेज-स्टील, ई।, और बराल���डी, एल। जी। (2019)। अल्ट्रा-प्रोसेस्ड खाद्य पदार्थ: वे क्या हैं और उन्हें कैसे पहचानें। पब्लिक हेल्थ न्यूट्रिशन, 22(5), 936-941। https://doi.org/10.1017/S1368980018003762
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