Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Теоретические основы разработки плана питания 6
1.1. Показатель основного обмена 6
1.2. Уровень физической активности и энергетические затраты . 7
1.3. Тестовые данные 8
1.4. База продуктов 8
Глава 2. Обзор существующих методов оценки ПОО 10
Глава 3. Создание нейронной сети 13
3.1. Структура нейронной сети 13
3.2. Сравнительный анализ методов оценки ПОО 14
Глава 4. Поиск оптимального плана питания 17
Глава 5. Разработка веб-приложения 20
5.1. Используемые технологии 20
5.2. Архитектура приложения 21
5.3. Структура базы данных 22
5.4. Представления приложения 24
Заключение 27
Список литературы 28
Приложение
Одна из главных задач, стоящих перед современной наукой, — поиск способов и средств для увеличения продолжительности жизни человека, в особенности — продолжительности здоровой жизни (healthy life expectancy). По всему миру врачи различных специализаций: от генетиков до иммунологов, работают над тем, чтобы выявить механизмы возникновения смертельно опасных заболеваний с целью их профилактики и лечения. Хотя их заслуги неизмеримы, и в будущем многие из текущих проблем найдут свои решения, уже сейчас мы можем многое сделать, чтобы улучшить качество своей жизни.
Ни для кого не секрет, что соблюдение правил здорового питания способствует профилактике заболеваний и укреплению общего состояния здоровья. Более того, здоровая диета в сочетании с регулярными физическими нагрузками сокращает риск таких хронических заболеваний и расстройств, как ожирение, диабет, остеопороз, а также сердечно-сосудистых заболеваний. Хотя врачи регулярно проводят исследования, направленные на оптимизацию рациона питания человека, одна из неизменных рекомендаций — соблюдение энергетического баланса.
Данная работа нацелена на создание приложения, рассчитывающего энергетические потребности человека по его физиологическим характеристикам, а затем генерирующего индивидуализированный план питания. В работе были исследованы существующие методы оценки энергетических затрат человека, а также проанализирована точность модели предсказания на основе нейронной сети.
Постановка задачи
В данной выпускной квалификационной работе были выделены несколько основных задач:
1. Рассмотреть существующие методы оценки показателя основного обмена человека (ПОО).
2. Создать модель предсказания ПОО на основе многослойной нейронной сети.
3. Провести сравнительный анализ точности результатов предсказания.
4. Сформулировать задачу составления оптимального плана питания по заданным показателям пищевой ценности как задачу линейного программирования.
5. Разработать веб-приложение, генерирующее рекомендуемый рацион питания на основе физиологических параметров человека.
В результате проделанной работы была разработана нейронная сеть, показавшая большую точность предсказания показателя основного обмена, чем наиболее часто применяемые в диетологии уравнения. С учетом рекомендаций ВОЗ и других компетентных медицинских организаций, на основе нейронной сети было разработано веб-приложение, генерирующие план питания на день в соответствии с индивидуальными потребностями и предпочтениями человека. Исходный код приложения доступен по ссыл¬ке:https://github.com/zisest/bachelor-paper-code/. С демо-версией можно ознакомиться наhttps://nutrition.zisest.ru/. В дальнейшей работе предполагается совершенствование разработанной системы, которое возможно разбить на следующие этапы:
1. Расширение базы продуктов. Объем использованной в работе базы данных ограничивает разнообразие генерируемых планов питания, поэтому поиск базы большего размера - приоритетная задача.
2. Создание подсистемы в веб-приложении для расчета уровня физической активности, что позволит более точно оценивать энергетические затраты человека.
3. Расширение функционала веб-приложения, например: добавление возможности сохранения нескольких профилей одним пользователям (для врачей, у которых несколько пациентов).
[1] Henry C.J.K. Basal metabolic rate studies in humans: Measurement and development of new equations // Public Health Nutrition. 2005. Vol. 8(7a). P. 1133-1152
[2] Joint FAO/WHO/UNU Expert Consultation on Energy and Protein Requirements (Rome, 5-17 Oct. 1981): report / World Health Organization. 1985. 206 p.
[3] Harris J.A., Benedcit F.G. A Biometric Study of Human Basal Metabolism // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1918. Vol. 4, N. 12. P. 370-373.
[4] Mifflin M.D., St Jeor S.T. et al. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals // The American Journal of Clinical Nutrition. 1990. Vol. 51, N. 2. P. 241-247.
[5] Joint FAO/WHO/UNU Expert Consultation on Human Energy Requirements (Rome, 17-24 Oct. 2001): report / Food and Agriculture Organization of the United Nations. 2004. 107 p.
[6] Vitamin and mineral requirements. 2nd ed. / World Health Organization, Food and Agriculture Organization of the United Nations. 2004. 341 p.
[7] Химический состав российских пищевых продуктов: Справочник / под ред. И.М. Скурихина, В.А. Тутельяна. М.: ДеЛи принт, 2002. 236 с.
[8] Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer-Verlag, 2006. 738 p.
[9] Bradley S.P., Hax A.C., Magnati T.L. Applied Mathematical Programming. Reading: Addison-Wesley, 1977. 716 p.
[10] Official Django documentation [Электронный ресурс]. URL: https://docs.djangoproject.com/ (дата обращения: 10.04.2020).
[11] Official Keras documentation [Электронный ресурс]. URL: https://keras.io/(дата обращения: 15.04.2020).
[12] Official PuLP documentation [Электронный ресурс]. URL: https://coin-or.github.io/pulp/ (дата обращения: 15.05.2020).
[13] Official React documentation [Электронный ресурс]. URL: https://reactjs.org/docs/ (дата обращения: 10.04.2020).