39、个性化饮食推荐与乳腺癌热成像检测技术

个性化饮食推荐与乳腺癌热成像检测技术

1. 个性化饮食推荐系统

1.1 饮食计划生成

通过K近邻（KNN）算法生成每周饮食计划。以用户选择的食物的卡路里、蛋白质、碳水化合物和脂肪为依据，在数据集中寻找具有相似营养价值的其他食物。KNN算法的参数设置为：7个最近邻，球树算法，欧几里得距离作为度量标准。

以下是具体操作步骤：
1. 用户选择食物。
2. 根据所选食物的营养成分，运用KNN算法在数据集中查找相似食物。
3. 将相似食物按照餐食类型添加到第2天至第7天的饮食计划中。
4. 用户可通过页面查看整周的饮食计划，还能以表格形式查看并保存为PDF。

1.2 案例研究

提供了一个案例，上传一张样本图像，并输入用户的年龄、性别、活动类型和饮食偏好等信息。系统预测出身高、体重、BMI等数值，并给出每日所需卡路里的详细分解，以及一周的饮食推荐计划。

日期	早餐	午餐	零食	晚餐
第1天	波哈、香草冰淇淋、蔬菜酸辣酱	薄饼、花菜土豆、卡基纳达、卡哈、马瓦巴蒂、豌豆汤	茶、苹果	什锦饭、卡基纳达、卡哈、巧克力冰淇淋
第2天	藜麦乔拉