Digital Food Atlas: Improving Dietary Assessment via Optimized Food Volume Estimation

Current Developments in Nutrition, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.cdnut.2025.107329
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Objectives: Monitoring dietary intakes is critical for assessing population diet-related health and nutritional status, providing essential data to inform public health nutrition interventions. A significant challenge in this process is the accurate estimation of food portion sizes, which often leads to gaps in dietary assessments. This study addresses this issue by evaluating the potential of integrating computer vision technology into dietary assessments to enhance accuracy of portion estimates, and ease of use for the general population.