Multimodal Fusion of Glucose Monitoring and Food Imagery for Caloric Content Prediction

📄 arXiv: 2505.09018v2 📥 PDF

作者: Adarsh Kumar

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-05-13 (更新: 2025-05-20)

备注: The manuscript was submitted without proper consideration of institutional policies. Upon review with professor, it was found that the content is subject to licensing restrictions which prohibit public dissemination in its current form. Therefore, I am withdrawing the paper to comply with these requirements

💡 一句话要点

提出多模态深度学习框架以提升卡路里估算精度

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 深度学习 卡路里估算 饮食监测 糖尿病管理 连续血糖监测 微生物组 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有方法在卡路里估算中面临个体差异和餐食特异性变异的挑战，难以全面捕捉营养信息。
  2. 本研究提出的框架结合CGM数据、人口统计信息和食物图像，通过深度学习技术提升卡路里估算的准确性。
  3. 实验结果表明，该模型的RMSRE为0.2544，较基线模型提升超过50%，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

有效的饮食监测对于管理2型糖尿病至关重要，但准确估算卡路里摄入仍然是一个重大挑战。虽然连续血糖监测仪（CGM）提供了有价值的生理数据，但由于个体差异和餐食特异性变异，它们往往无法全面捕捉餐食的营养成分。本研究提出了一种多模态深度学习框架，联合利用CGM时间序列数据、人口统计/微生物组信息和餐前食物图像，以增强卡路里估算。我们的模型采用基于注意力的编码和卷积特征提取方法处理餐食图像，使用多层感知机处理CGM和微生物组数据，最后通过晚期融合策略进行联合推理。我们在一个包含40多名参与者的精心策划的数据集上评估了该方法，结果显示模型的均方根相对误差（RMSRE）为0.2544，优于基线模型超过50%。这些发现展示了多模态感知在改善慢性病管理的自动化饮食评估工具中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在饮食监测中准确估算卡路里摄入的难题。现有方法主要依赖CGM数据，无法充分考虑个体差异和餐食特异性，导致估算不准确。

核心思路：论文提出了一种多模态深度学习框架，结合CGM时间序列数据、人口统计信息和食物图像，以实现更全面的卡路里估算。通过引入注意力机制和卷积特征提取，模型能够更好地理解和融合不同模态的信息。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 基于注意力的编码模块处理食物图像；2) 多层感知机处理CGM和微生物组数据；3) 晚期融合策略用于联合推理，整合各个模块的输出。

关键创新：本研究的创新点在于首次将CGM数据与食物图像和微生物组信息结合，采用深度学习方法进行卡路里估算，显著提升了估算的准确性。

关键设计：模型采用注意力机制对食物图像进行编码，使用多层感知机处理CGM和微生物组数据，损失函数设计为均方根误差（RMSE），以优化模型的预测性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的模型在卡路里估算中取得了0.2544的均方根相对误差（RMSRE），相比基线模型提升超过50%。这一显著的性能改进表明多模态融合在饮食监测中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括糖尿病管理、营养监测和个性化饮食建议。通过提高卡路里估算的准确性，能够帮助患者更好地管理饮食，从而改善健康状况。此外，未来可扩展至其他慢性病的饮食监测与管理。

📄 摘要（原文）

Effective dietary monitoring is critical for managing Type 2 diabetes, yet accurately estimating caloric intake remains a major challenge. While continuous glucose monitors (CGMs) offer valuable physiological data, they often fall short in capturing the full nutritional profile of meals due to inter-individual and meal-specific variability. In this work, we introduce a multimodal deep learning framework that jointly leverages CGM time-series data, Demographic/Microbiome, and pre-meal food images to enhance caloric estimation. Our model utilizes attention based encoding and a convolutional feature extraction for meal imagery, multi-layer perceptrons for CGM and Microbiome data followed by a late fusion strategy for joint reasoning. We evaluate our approach on a curated dataset of over 40 participants, incorporating synchronized CGM, Demographic and Microbiome data and meal photographs with standardized caloric labels. Our model achieves a Root Mean Squared Relative Error (RMSRE) of 0.2544, outperforming the baselines models by over 50%. These findings demonstrate the potential of multimodal sensing to improve automated dietary assessment tools for chronic disease management.