Нейросеть обучили прогнозировать ожирение жителей городов по спутниковым снимкам (время прочтения - 2 минуты)

Учёные из США наделили свёрточную нейросеть способностью определять зоны, жители которых имеют повышенный риск ожирения. Анализируя спутниковые снимки местности, нейросеть определяет наличие и характеристики объектов, влияющих на физическую активность горожан. К ним относятся: водоёмы, растительность, городская застройка и транспортные сети. Результаты исследования опубликованы в журнале Health Informatics.

Низкая физическая активность, наряду с неправильным питанием, остается лидирующей причиной повышенного риска ожирения. В условиях населённых пунктов на неё напрямую влияет доступность мест для прогулок и занятий спортом, возможность передвижения на общественном или личном транспорте, расположение заведений общественного питания. Анализ связи между окружающей средой и ожирением довольно кропотлив. Автоматизация этого процесса может существенно облегчить исследования в данном направлении.

Учёные Адяша Махарана и Элейн Оканьене Нзоези из Вашингтонского университета использовали для обучения нейросети более 150 спутниковых снимков Лос-Анджелеса, Мемфиса, Сан-Антонио и Сиэтла с сервиса Google Static Maps API. Свёрточную сеть, успешно работающую с анализом изображений, натренировали распознавать на снимках растительность, водоёмы, здания и дороги. В соответствии с количеством объектов перечисленных групп города разделили на 1695 районов.

Полученные данные сравнили с имеющейся информацией о жителях рассматриваемых городов с индексом массы выше от 30 кг/м2. Исследователи обнаружили, что особенностями окружающей среды объясняется 64,8% различий между районами по признаку доли людей, страдающих ожирением.

Безымянный.jpg

Фактический (слева) и прогнозируемый нейросетью (справа) уровень ожирения в Сиэтле и Лос-Анджелесе

Наименее подверженными риску ожирения оказались жители центра города, а также районов, расположенных вблизи природных парков и водоёмов. По мнению учёных, разработанный метод анализа условий проживания горожан и их связи с повышением индекса массы тела представляется более эффективным, чем изучение расположения ресторанов быстрого питания и тренажёрных залов.


Автор Анжелика Ким


Выберите вариант регистрации как:

Физическое лицо
Эксперт

Нажимая «Зарегистрироваться», я принимаю Политику конфиденциальности Портала и мобильного приложения.

Войдите в свой аккаунт

Забыли свой пароль? Регистрация

Войти с помощью:

Восстановление пароля

Ваш пароль успешно выслан вам на email

Форма авторизации на сайте
Регистрация
Забыли свой пароль?
Войти как пользователь:
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:

Регистрация на Портале с помощью электронной почты

Нажимая «Зарегистрироваться», я принимаю Политику конфиденциальности Портала и мобильного приложения.

Спасибо за регистрацию. Теперь можете войти на портал с помощью логина и пароля.

Зарегистрируйтесь на Портале.

Выберите удобный для Вас вариант регистрации.



или


Нажимая «Зарегистрироваться», я принимаю Политику конфиденциальности Портала и мобильного приложения.

Регистрация Эксперта на Портале







Нажимая «Зарегистрироваться», я принимаю Политику конфиденциальности Портала и мобильного приложения.

Спасибо за регистрацию. Теперь можете войти на портал с помощью логина и пароля.

Портал профессионального образования Хабаровского края создан по инициативе Краевого государственного автономного образовательного учреждения дополнительного профессионального образования «Хабаровский краевой институт развития системы профессионального образования» (КГАОУ ДПО ХКИРСПО). Вы так же можете скачать мобильное приложение профессионального образования Хабаровского края. Мобильное приложение разработано для iOS и Android.