大規模マルチモーダルモデルを用いた食事写真記録からのメンタルヘルス推定に関する検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-11-22
• タイトル: 大規模マルチモーダルモデルを用いた食事写真記録からのメンタルヘルス推定に関する検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Mental Health Estimation from Dietary Photo Logs Using Large Multimodal Models
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yuki Imajuku
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yoko Yamakata
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kiyoharu Aizawa
• 著者名: 今宿, 祐希; 山肩, 洋子; 相澤, 清晴
• 著者名(英): Yuki, Imajuku; Yoko, Yamakata; Kiyoharu, Aizawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 食事は我々の身体的・精神的健康と密接な関係がある非常に重要な活動である．口にした食事写真をアップロードするだけで栄養管理を行うアプリケーションは盛り上がりを見せる一方，精神衛生の観点を取り入れたものはほとんど無い．本研究では，GPT-4o をはじめとする大規模マルチモーダルモデルを用い，一連の食事写真記録から食事管理 QOL を推定し，メンタルヘルスの推定へと繋ぐための検討を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Diet is a crucial activity closely linked to both physical and mental health. While applications that allow users to manage their nutrition simply by uploading photos of their meals are gaining popularity, few incorporate aspects related to mental well-being. In this study, we aim to explore the use of Large Multimodal Models (LMMs), such as GPT-4o, to estimate the quality of life (QOL) related to dietary management based on a series of food image logs, with the ultimate goal of predicting mental health outcomes.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10100541
• 書誌情報: 研究報告コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学（CG）; 巻 2024-CG-196, 号 31, p. 1-6, 発行日 2024-11-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8949
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会