Нейросеть обучили прогнозировать ожирение жителей городов по спутниковым снимкам
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.
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.
Текст: Анжелика Ким
Источник:https://profobr27.ru/journal/42_strokoy/4145-neyroset-obuchili-prognozirovat-ozhirenie-zhiteley-gorodov-po-sputnikovym-snimkam-_vremya-prochteniya.html
#Бутылка_Клейна #БК #научпоп #наука #science27 #новости #нейросети
