L'App sviluppata dal progetto FOOD Rec del CoEHAR è stata premiata nella categoria Applications di IMPROVE. Consentirà di monitorare le abitudini alimentari come strategia per smettere di fumare.
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Un altro meritato riconoscimento internazionale per i ricercatori del CoEHAR: l’APP sviluppata per il progetto di ricerca FOOD Rec è stata premiata nell’area Application di IMPROVE, la conferenza internazionale di image processing e vision engineering

Catania, 5 Maggio 2021 – I progetti di ricerca del CoEHAR, Centro di Eccellenza per la Riduzione del Danno da Fumo dell’Università di Catania, ottengono un altro prestigioso riconoscimento internazionale: l’APP sviluppata per il progetto Food Rec, che analizza le abitudini alimentari dei fumatori, ha vinto il premio nella categoria Applications di IMPROVE, conferenza internazionale dedicata all’elaborazione delle immagini e alle applicazioni pratiche in ambito digitale.

A ricevere il premio il team del CoEHAR guidato dal prof. Sebastiano Battiato, project leader di FOOD Rec e professore ordinario di informatica dell’Università di Catania:

Sono orgoglioso che il progetto Food Rec abbia ottenuto un così importante traguardo internazionale. Il settore dell’applicazione digitale del rilevamento immagini è in continua crescita: sempre più spesso usare le app per analizzare ciò che vediamo e tradurlo in numeri permette di ricavare dati necessari per la comprensione di abitudini e atteggiamenti dannosi come il fumo.

Sviluppare applicazioni che possano aiutare nel quotidiano i tabagisti, ci aiuterà ad implementare le strategie e i percorsi di smoking cessation, contribuendo alla lotta contro il fumo”. 

Lo studio “Food Recognition for Dietary Monitoring during Smoke Quitting” ha fornito il punto di partenza del lavoro ed è stato utilizzato per il premio conquistato dal team etneo già capitanato da Riccardo Polosa e composto da: Alessandro Ortis, Pasquale Caponnetto, Oliver Giudice, Mazhar Hussainn e Roberto Leotta. 

FOOD REC

Il progetto di ricerca nasce con l’intento di sviluppare un sistema digitale di riconoscimento e analisi delle abitudini alimentari di soggetti fumatori, analizzando eventuali correlazioni con i processi di smoking cessation.

Le tecniche di computer vision aiutano nel riconoscimento delle tipologie di cibo e delle quantità assunte, correlando questi dati con l’analisi del numero e della frequenza dei pasti, le quantità di tempo che si trascorre a mangiare e, nel complesso, tutti i comportamenti ritualistici connessi a fumo e cibo.

IMPROVE

IMPROVE è una conferenza incentrata sulle tecniche di elaborazione delle immagini, sulla visione artificiale e le loro applicazioni pratiche. La conferenza riunisce scienziati e professionisti che lavorano allo sviluppo di nuove tecnologie e soluzioni innovative nel campo dell’elaborazione delle immagini e della visione artificiale in diversi contesti applicativi.

Questo articolo è disponibile anche in inglese

Link di riferimento:

Review: https://pagepressjournals.org/index.php/hpr/article/view/9297

Studio App: https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0010492701600165

Premio: http://www.improve.scitevents.org/PreviousAwards.aspx