مقالة منهجية

مفهوم تطوير واستخدام كمية الطعام الآلي وطريقة تقييم سلوك الأكل

4.8K مشاهدات

⸱

DOI:

10.3791/62144

⸱

فبراير 19, 2021

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Division of Human Nutrition and Health, Wageningen University & Research

في هذه المقالة

إشعار تصحيح

Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice

ملخص

يعرض هذا البروتوكول طريقة تقييم غذائية جديدة قائمة على التكنولوجيا ويشرحها. وتتكون هذه الطريقة من صينية طعام مع موازين وزن مدمجة متعددة وكاميرا فيديو. الجهاز فريد من نوعه بمعنى أنه يتضمن مقاييس آلية لتناول الطعام والشراب وسلوك الأكل على مدار الوجبة.

الملخص

وتستند الغالبية العظمى من أساليب تقييم السلوك الغذائي والأكل على التقارير الذاتية. فهي مرهقة وعرضة أيضا لأخطاء القياس. الابتكارات التكنولوجية الحديثة تسمح لتطوير أدوات تقييم السلوك الغذائية والأكل أكثر دقة ودقة التي تتطلب جهدا أقل لكل من المستخدم والباحث. لذلك ، تم تطوير جهاز جديد قائم على أجهزة الاستشعار لتقييم تناول الطعام وسلوك الأكل. الجهاز هو صينية طعام عادية مجهزة بكاميرا فيديو وثلاث محطات وزن مدمجة منفصلة. تقيس محطات الوزن وزن الوعاء والطبق وكأس الشرب باستمرار على مدار الوجبة. تسجل كاميرا الفيديو المتمركزة على الوجه خصائص سلوك الأكل (المضغ ، اللدغات) ، والتي يتم تحليلها باستخدام برنامج تعبير الوجه التلقائي القائم على الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). يتم نقل وزن الدرج وبيانات الفيديو في الوقت الفعلي إلى كمبيوتر شخصي (PC) باستخدام جهاز استقبال لاسلكي. يمكن حساب نتائج الفائدة ، مثل الكمية التي تؤكل ومعدل الأكل وحجم اللدغة ، عن طريق طرح بيانات هذه التدابير في النقاط الزمنية للفائدة. المعلومات التي تم الحصول عليها من قبل النسخة الحالية من صينية يمكن استخدامها لأغراض البحث، نسخة مطورة من الجهاز من شأنه أيضا تسهيل توفير المشورة أكثر تخصيصا على تناول الطعام وسلوك الأكل. على عكس طرق التقييم الغذائية التقليدية، يقيس جهاز التقييم الغذائي هذا المداواة الغذائية مباشرة داخل الوجبة ولا يعتمد على الذاكرة أو تقدير حجم الجزء. في نهاية المطاف، هذا الجهاز هو مناسبة لذلك لتناول الطعام وجبة رئيسية يوميا وتدابير السلوك الأكل. في المستقبل، يمكن ربط طريقة التقييم الغذائي القائمة على التكنولوجيا هذه بالتطبيقات الصحية أو الساعات الذكية للحصول على نظرة عامة كاملة على ممارسة الرياضة وتناول الطاقة وسلوك الأكل.

المقدمة

في أبحاث التغذية والممارسة الغذائية، من المهم أن يكون لديك مقاييس جيدة لما، وكم، وكيف يأكل الناس، لإيجاد حلول لمشاكل زيادة الوزن والسمنة. لتقييم المداواة الغذائية، غالبا ما تستخدم استبيانات التقارير الذاتية التقليدية مثل يوميات الطعام أو 24 ساعة أو استبيانات تكرار الطعام1. تعتمد هذه الأساليب على التقرير الذاتي وبالتالي فهي تستغرق وقتا طويلا وعرضة للتحيز بسبب الإجابات الاجتماعية المرغوبة ، وعدم كفاية الذاكرة ، والصعوبات في تقدير أحجام الأجزاء2،3. بالإضافة إلى مقاييس نوعية النظام الغذائي (نوع الطعام والكمية التي تؤكل) ، من المهم أيضا معرفة كيفية تناول الطعام ، حيث ثبت أن سلوكيات الأكل التي تبطئ تناول الطعام تمنع الاستهلاك المفرط داخل الوجبة4. لتقييم سلوك الأكل المعيار الذهبي هو أن يكون اثنين من المراقبين تعليق تسجيلات الفيديو من الناس تناول وجبة5. هذه الطريقة هي بالأحرى كثيفة العمالة وتستغرق وقتا طويلا ولا تسمح لردود الفعل الفورية على السلوك.

توفر التطورات التكنولوجية الحديثة الآن الفرصة للجمع بين التدابير الآلية لتناول الطعام والتدابير الآلية لسلوك الأكل على مدار الوجبة. واستجابة لهذه التطورات، تم تطوير طريقة جديدة للتقييم الغذائي القائم على أجهزة الاستشعار، تسمى mEETr، وهي اختصار الكلمتين الهولنديتين "متر" (مترجمة: جهاز قياس)، و"eet" (مترجمة: لتناول الطعام). و mEETr هو صينية الطعام العادية مع ثلاث محطات وزنها المدمج في(الشكل 1 يوضح تصميم صينية ولوحات الاستشعار) وحامل الكاميرا. تتكون كل محطة وزن من ثلاث نقاط قياس ثلاثية الموضع لتوزيع الوزن. تقيس محطات الوزن وزن الوعاء أو الطبق أو كوب الشرب أو الزجاج باستمرار فوق الوجبة. يتضمن mEETr أيضا حامل كاميرا فيديو. حاليا، حامل الكاميرا منفصل عن الدرج، ولكن لأغراض التوحيد القياسي كاميرا متكاملة بعد الترقية القادمة من mEETr (عصا كاميرا فيديو قابلة للطي) سيكون مثاليا. تسهل الكاميرا التحليل الآلي في الوقت الحقيقي لعدد اللدغات والمضغ ، ومدة تناول الطعام ، والتي تسمح بتوليد معلومات عن معدل الأكل وحجم اللدغة. يتم التحليل الآلي لسلوك الأكل باستخدام خوارزمية مطورة حديثا. وقد وضعت مجموعات بحثية مختلفة أجهزة لتوفير ردود فعل الناس في الوقت الحقيقي على تسريع الأكل والكمية التي يأكلها الناس6. أيضا ، تم تطوير شوك معززة لتوفير ردود فعل في الوقت الحقيقي على عدد اللدغات وتواترها داخل الوجبة7. بالإضافة إلى ذلك ، تم تطوير جهاز استشعار الأذن لقياس البنية المجهرية للأكل في ظروف المعيشة المجانية8،9. على غرار هذا الجهاز هو الإعداد المستخدمة من قبل Ioakimidis وآخرون10، حيث تم الجمع بين تدابير الفيديو مع لوحة الوزن لتحديد تناول الطعام ، وعدد من لدغات ، وسلوك مضغ.

بالمقارنة مع هذه الأجهزة حداثة mEETr هو أنه يجمع بين التدابير الآلية لتناول الطعام من طبقين وكأس الشرب (ن = 3) وسلوك الأكل (على سبيل المثال ، معدل الأكل ، وعدد اللدغات ، وحجم اللدغة ، وسلوك المضغ) في جهاز واحد. و mEETr، كما هو موضح، هو مناسبة لداخل مقاييس وجبة من تناول الطعام وسلوك الأكل داخل بيئة تسيطر عليها (مختبر الأكل)، ولكن في نهاية المطاف الهدف هو استخدام mEETr في بيئات أقل رقابة حيث يتم استخدام خطط وجبة تحدث من جديد مثل الرعاية النهارية، ودور المسنين، والمستشفيات.

في نهاية المطاف ، سيوفر mEETr مقياسا أكثر موضوعية ، وعلى هذا النحو ، أكثر دقة ودقة لتناول الطعام وسلوك الأكل من طرق التقييم الغذائية التقليدية والترميز اليدوي لمقاطع الفيديو. ومن شأن اتخاذ تدابير أفضل لتناول الغذاء أن يفيد بحوث التغذية والصحة، ولكن أيضا المهنيين الصحيين في تحديهم لمكافحة الزيادة في الأمراض غير المعدية المتصلة بالأغذية11. في نهاية المطاف يمكن استخدام mEETr في إعدادات البحث والرعاية الصحية وكذلك من قبل المستخدمين المهتمين بالصحة في المنزل من خلال ربط mEETr بالتقنيات والبرامج الموجودة ، مثل التطبيقات الصحية الأخرى أو الساعات الذكية. وعموما، توفر هذه التدابير الصحية للمستخدم أو لمحترف الرعاية الصحية نظرة عامة متنوعة وكاملة إلى حد ما على مجموعة متنوعة من أنماط السلوك الصحي (مثل تناول الطعام، وسلوك الأكل، والإنفاق على الطاقة على أساس تدابير الحياة الحقيقية، والنوم، والإجهاد) مما يمكن المستخدم من تحسين نظامه الغذائي وخلق نمط حياة صحي.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

وقد وافقت على هذه الدراسة التجريبية من قبل METC من جامعة Wageningen قبل بدء المشروع.

تنبيه: قدم جميع المشاركين المساهمين في هذا المشروع موافقة مستنيرة، بما في ذلك الموافقة على صور الفيديو التي تظهر وجوها مرئية ويمكن التعرف عليها.

1. إعداد العينة وموافقة المشاركين

  1. إعداد عصير (كوب أو كوب)، الزبادي الفاكهة (وعاء)، وقطع الفاكهة (لوحة).
    ملاحظة: يتم اختيار هذه الأطعمة لأغراض العرض التوضيحي فقط(الشكل 2).
  2. توظيف مشارك أو متطوع يوافق على المشاركة في الدراسة.
  3. استبعاد المشاركين الذين يرتدون نظارات (الذين لا يستطيعون استخدام العدسات اللاصقة) و / أو وجود شعر الوجه (اللحية أو الشارب) لتجنب أخطاء القياس.
  4. إعلام المشاركين بالدراسة وجمع البيانات (تخزين البيانات، إمكانية الوصول إليها). الحصول على أذونات منفصلة في حالة تسجيلات الفيديو غير المجهولة. الحصول على توقيع المشارك على الموافقة المستنيرة قبل جمع البيانات.

2. الجهاز والقياس موقع انشاء

ملاحظة: هذا البروتوكول مناسب لجمع البيانات في إعداد (مختبر تناول الطعام) الخاضعللرقابة.

  1. تأكد من أن الضوء في الغرفة موزع بالتساوي وتجنب الظلال على وجوه المشاركين.
  2. تجنب الضوضاء الخلفية على تسجيلات الفيديو بسبب وجود أفراد آخرين غير المشارك.
  3. مقعد المشارك على كرسي أمام طاولة; مع الطاولة تقع أسفل صدر المشارك.
  4. قم بتوصيل جهاز الاستقبال اللاسلكي للعلبة وكاميرا الويب بجهاز كمبيوتر محمول.
  5. بدء تشغيل الكمبيوتر المحمول. تأكد من أن الكمبيوتر المحمول لديه المواصفات التالية: وحدة المعالجة المركزية i7-10750H، SSD M.2 512 GB، الذاكرة 1x 16 GB، DDR4 2933 MHz غير ECC-الذاكرة، نظام التشغيل 64 بت.
  6. قم بتشغيل الدرج وتأكد من وجود شحنة في الدرج (الضوء الأخضر).
  7. افتح برنامج الموصل (dos) والمتلقي وبرنامج المعالج مع لوحة المعلومات على التوالي.
  8. تحقق من جودة الصورة الواردة في برنامج المعالج (الشكل 3).
    ملاحظة: للكشف عن سلوك تناول الطعام، يجب أن تكون جودة الصورة ضمن الربع الأخير من شريط المهام (أخضر)؛ أقرب إلى 100٪ الخضراء ممكن. قد يؤدي تشكيل الظل إلى جودة صورة منخفضة.
  9. تأكد من صحة إطار الصورة لمنع جودة الصورة الرديئة. تأكد من أن رأس المشارك (فوق الجمجمة) حتى الصدر ، بما في ذلك الذراعين والكتفين مرئية بوضوح.

3. نظام الوزن ونقل البيانات

  1. التحقق من صحة التدابير قبل استخدام mEETr للمرة الأولى.
    ملاحظة: يتكون جهاز mEETr من صينية طعام متاحة تجاريا (صينية عشاء إيبوكسي مفروضة بالألياف) مع ثلاث محطات وزن مدمجة(الشكل 2).
  2. للتحقق من صحة الإعداد، تأكد من أن الدرج يقيس باستمرار وزن طبق، وعاء، وشرب الزجاج.
    ملاحظة: يجب أن تكون دقة مقياس الوزن عبر النطاق بأكمله 0.3٪.
  3. لا تضع الكثير من الوزن على كل منصة وزن. الحد الأقصى للوزن لأكبر منصة (طبق العشاء) هو 1.5 كجم. الوزن الأقصى للمنصات وزن أصغر اثنين (وعاء والزجاج) هو 800 غرام. الحد الأدنى للوزن الذي يمكن قياسه بدقة هو 1 غرام لكل محطة وزن.
  4. تأكد من أن الطبق والكوب والوعاء لا يستريحان على المنصة أو الصينية المحيطة. الاستفادة من حلقة المركز لتجنب هذا.
    ملاحظة: تتكون كل محطة وزن من ثلاثة أجهزة استشعار قوة مثلثية تعمل معا كمقياس واحد. تم اختيار وضع مثلث لتحقيق التوازن بين الوزن.
  5. تأكد من إبقاء الدرج جافا. تحتوي الدرجة على لوحة قاعدة رفيعة مقاس 50 مم (لوحة الدارة المركزية) أسفل الدرج الذي يحتوي على الإلكترونيات.
  6. لنقل البيانات، تأكد من توصيل الدرج بجهاز استقبال لاسلكي.
    ملاحظة: نقل بيانات الوزن على فاصل زمني 1 s عبر إشارة راديو قصيرة المدى (حوالي 1 م المسافة). قم بتوصيل جهاز الاستقبال بجهاز كمبيوتر شخصي (PC) عبر منفذ USB.
  7. تقوم أجهزة استشعار القوة الثلاث بقياس القوى (أو الأوزان) وتلخيصها وتحويلها إلى قيمة وزن معايرة.
  8. إعادة شحن صينية بعد كل استخدام.
    ملاحظة: يتم تشغيل الدرج بواسطة حزمة بطارية داخلية ويمكن شحنه بشاحن USB. يوجد مفتاح تبديل شريحة تشغيل/إيقاف تشغيل بالقرب من مأخذ توصيل USB. شحن البطارية الكامل يوفر حوالي 20 ساعة من الاستخدام.
  9. لا تنظف الصينية في غسالة صحون. الدرج ليس دليل غسالة صحون. تنظيف صينية باستخدام رذاذ التنظيف. تأكد من الحفاظ على نظافة الدرج وجفافه. قنوات التسرب على طول المنصات تستنزف الانسكابات السائلة.

4. شرح المشاركين وبدء الملاحظة

  1. ضع mEETr أمام المشارك.
  2. تعليمات المشارك إلى 1) تناول الطعام بقدر أو أقل قدر ممكن كما انه / انها تريد، 2) ننظر مباشرة إلى كاميرا ويب أثناء تناول الطعام، و 3) لا تضع اليدين أمام الوجه أثناء تناول الطعام.
  3. بدء ملاحظة جديدة في برنامج الاستقبال. سجل التاريخ ورقم المشارك وجنس المشارك والعمر وبيانات القياس البشري، مثل الوزن والطول. تضمين معلومات إضافية مثل حالة الدراسة وزيارة الدراسة في اسم الملاحظة.
  4. اضغط على سجل في برنامج الاستقبال لتسجيل الملاحظة.
  5. تنشيط لوحة المعلومات من أجل التحقق من تسجيلات الفيديو والبيانات الواردة أثناء جمع البيانات(الشكل 4).
  6. قبل التسجيل، اطلب من المشارك 1) رفع البطاقة برقم المشارك، و2) رفع يده في بداية ونهاية الوجبة.
  7. إنهاء الملاحظة عند انتهاء المشارك من تناول الطعام. يستغرق 2 دقيقة لنقل جميع البيانات إلى جدول البيانات.
  8. هذه هي نهاية الدورة للمشارك.
  9. افصل كاميرا الويب والمتلقي الدرجي عن الكمبيوتر المحمول وانظفه بمنديل تنظيف أو رذاذ تنظيف.

5. تقييم ونقل البيانات

  1. افتح الملاحظة الأخيرة في برنامج الاستقبال. يتم تخزين المقاييس الآلية لسلوك الأكل تحت عنوان البيانات. انقر على تصدير البيانات لاستخراج البيانات الخام. يحتوي ملف الإخراج اللاحق على بيانات حول عدد المشاركين والوقت الفعلي والوقت النسبي (للبدء) ومتغيرات سلوك الأكل (عدد اللدغات وعدد المضغ ومدة المضغ) لكل مشارك في الاختبار.
    ملاحظة: كافة السلوكيات هي ختم الوقت. في برنامج الاستقبال، يمكن استخراج بيانات خارجية إضافية من الدرج، على سبيل المثال، البيانات المتعلقة بوزن كل من الصواني الثلاث. يتم تسجيل البيانات 10 مرات في الثانية ونقلها. يتم مزامنة وقت جمع بيانات الدرج مع تسجيلات سلوك تناول الطعام.
  2. تلخيص وتصور النتائج في المخططات الشريطية المختلفة داخل البرنامج نفسه. تصدير النتائج كبيانات أولية في ملفات السجل (.xsl) (الشكل 5).
  3. تصدير ملفات السجل إلى جدول بيانات وإجراء تحليل البيانات باستخدام برنامج تفضيل الإحصائية.
  4. تنظيف البيانات قبل تحليل البيانات.
    ملاحظة: نظرا لتشوهات الضغط باستخدام أدوات المائدة على الأطباق (مما يسبب زيادة في الوزن) ، يجب تنظيف بيانات وزن الدرج إلى منحنى كابلان ماير مع حجم الخطوة الذي يشير إلى حجم اللدغة ، وطول الخطوة الذي يشير إلى الوقت بين اللدغات. بداية المنحنى يشير إلى بداية الوزن، والخطوة الأخيرة تشير إلى الوزن النهائي) على النحو التالي.
    1. قم بالتجانس خلال النقاط الزمنية للقياسات في الثانية لتصفية القيم القصوى.
    2. تعيين حدود 5 غرام، والكشف عن الهضاب الوزن (أي، أي أي تغيير داخل +/- 5 غرام)، والتغيرات الوزن (التغييرات مع مرور الوقت أكبر من 5 غرام) للإشارة إلى أحجام لدغة وتغييرات جزء.
    3. استبعاد زيادة الوزن بسبب أدوات المائدة المتبقية على لوحة.
      ملاحظة: الإخراج هو إجمالي التغيرات في الوزن لكل محطة وزن تبدأ ونهاية الوجبة (= حجم الوجبة) ، ومتوسط حجم اللدغة ، والعضات في الدقيقة.
  5. لتحديد معدل الأكل (ز / ثانية) وحجم لدغة (ز / لدغة) التغييرات على مدى وجبة، ودمج يدويا بيانات وزن صينية وسلوك الأكل (الشكل 6، الشكل 7، الشكل 8، الشكل 9، الشكل 10).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

أدى معدل الابتلاع الأبطأ (الشكل 7) ، وأحجام الرشفة / اللدغة الأصغر (الشكل 8) ، والمزيد من المضغ (الشكل 9) إلى انخفاض تناول السلطة مقارنة بالزبادي والعصير(الشكل 6)كما يقاس بصينية mEETr. تناول المشاركون 17٪ أقل من سلطة الفاكهة مقارنة بعصير الفاكهة. اختلفت جميع خصائص سلوك الأكل بين العصير والزبادي والسلطة (الشكل 7، الشكل 8، ال...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

وقد أظهرت اتباع نظام غذائي صحي وسلوك الأكل الصحي للعب دورا رئيسيا في الوقاية من وحل لزيادة الوزن والسمنة11. ومع ذلك ، فإن العديد من الطرق المستخدمة لقياس المداهم الغذائي وسلوك الأكل مرهقة للمستخدمين والباحثين والمتخصصين في الرعاية الصحية وقد تكون متحيزة لأنها تعتمد على تقديرات حجم الذاكرة والجزء. استخدام mEETr، بشكل مستقل أو جنبا إلى جنب مع الفيديو التقليدية وطرق التقييم الغذائي، من شأنه أن يقلل من الجهد ودقة ودقة المداواة الغذائية وتقييم سلوك الأكل.

قبل أن يمكن استخدام...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

وقد تم تطوير جهاز mEETr والبرمجيات المصاحبة بالتعاون مع شريك تجاري؛ نولدوس تكنولوجيا المعلومات. ولا يعلن صاحبا البلاغ عن وجود تضارب في المصالح.

شكر وتقدير

نشكر J.M.C د. مايجر من استوديو التطوير التقني في جامعة واجنينجن والبحوث لمساعدته في تطوير صينية mEETr. تم تمويل هذا البحث من قبل 4 جامعات تقنية هولندية ، 4TU - مشروع الفخر والتحامل.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
البطاريةوحزمةالبطارية (LiPo) وشحن الإلكترونيات عبر موصل منفذ USB. لا توجد بيانات من هذا المنفذ.
برنامج الموصلNoldusNoldus لوحة معلومات برنامج تكنولوجيا المعلومات nview
صينية العشاءوصينية العشاء القياسية من الزجاج المفروض على مقياس
علىواسع على أساس طريقة مستشعر القوة الثلاثية.
اللوحة الأمnanaA اللوحة الأم تحويل قياسات المقياس الثلاثة إلى أرقام الوزن المعايرة. تحتوي هذه اللوحة أيضا على جهاز إرسال RF قصير المدى منخفض الطاقة.
نظام التشغيل WindowsWindows 10 Pro 64 بت
برنامج المعالجNoldusNoldus برنامج تكنولوجيا المعلومات FaceReader
برنامج استقبالNoldus Noldusتكنولوجيا المعلومات Observer
RF جهاز استقبالمحولUSB مخصص متصل بجهاز استقبال RF. يحتوي جهاز الاستقبال هذا على إعداد سحق لجعله حساسا للنطاق المنخفض.
موازين صغيرةواثنينالمقاييس المصنوعة حسب الطلب منخفضة المدى تعتمد على طريقة استشعار القوة الثلاثية.
أكبر نطاق Microsoft برنامج من

المراجع

  1. Burrows, T. L., Ho, Y. Y., Rollo, M. E., Collins, C. E. Validity of dietary assessment methods when compared to the method of doubly labeled water: A systematic review in adults. Frontiers in Endocrinology. 10, 850(2019).
  2. Brouwer-Brolsma, E. M., et al. Dietary intake assessment: From traditional paper-pencil questionnaires to technology-based tools. Environmental software systems. Data science in action. Advances in Information and Communication Technology. 554, (2020).
  3. Palese, A., et al. What nursing home environment can maximise eating independence among residents with cognitive impairment? Findings from a secondary analysis. Geriatric Nursing. 41 (6), 709-716 (2020).
  4. Krop, E. M., et al. Influence of oral processing on appetite and food intake - A systematic review and meta-analysis. Appetite. 125, 253-269 (2018).
  5. Nicolas, E., Veyrune, J. L., Lassauzay, C., Peyron, M. A., Hennequin, M. Validation of video versus electromyography for chewing evaluation of the elderly wearing a complete denture. Journal of Oral Rehabilitation. 34 (8), 566-571 (2007).
  6. Sabin, M. A., et al. A novel treatment for childhood obesity using Mandometer® technology. International Journal of Obesity. 7, (2006).
  7. Hermsen, S., et al. Evaluation of a Smart fork to decelerate eating rate. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 116 (7), 1066-1068 (2016).
  8. vanden Boer, J., et al. The splendid eating detection sensor: Development and feasibility study. JMIR mHealth and uHealth. 6 (9), 170(2018).
  9. Papapanagiotou, V., et al. A novel chewing detection system based on ppg, audio, and accelerometry. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 21 (3), 607-618 (2016).
  10. Ioakimidis, I., et al. Description of chewing and food intake over the course of a meal. Physiology & Behavior. 104 (5), 761-769 (2011).
  11. Ruiz, L. D., Zuelch, M. L., Dimitratos, S. M., Scherr, R. E. Adolescent obesity: Diet quality, psychosocial health, and cardiometabolic risk factors. Nutrients. 12 (1), 43(2020).
  12. Forde, C. G., van Kuijk, N., Thaler, T., de Graaf, C., Martin, N. Oral processing characteristics of solid savoury meal components, and relationship with food composition, sensory attributes and expected satiation. Appetite. 60 (1), 208-219 (2013).
  13. Weijzen, P. L. G., Smeets, P. A. M., de Graaf, C. Sip size of orangeade: effects on intake and sensory-specific satiation. British Journal of Nutrition. 102 (07), 1091-1097 (2009).
  14. Zijlstra, N., de Wijk, R. A., Mars, M., Stafleu, A., de Graaf, C. Effect of bite size and oral processing time of a semisolid food on satiation. The American Journal of Clinical Nutrition. 90 (2), 269-275 (2009).
  15. Bolhuis, D. P., et al. Slow food: sustained impact of harder foods on the reduction in energy intake over the course of the day. PloS One. 9 (4), 93370(2014).
  16. Grinyer, A. The anonymity of research participants: assumptions, ethics and practicalities. Social Research Update. 36 (1), 4(2002).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

تصحيح


Formal Correction: Erratum: Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method
Posted by JoVE Editors on 6/24/2021. Citeable Link.

An erratum was issued for: Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method. An author name was updated.

The name was updated from:

Cees de Graaf

to:

Kees de Graaf

الوسوم

مقالات ذات صلة