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自动食物摄入和饮食行为评估方法的概念开发和使用
自动食物摄入和饮食行为评估方法的概念开发和使用
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JoVE Journal Behavior
Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method

自动食物摄入和饮食行为评估方法的概念开发和使用

Full Text
6,054 Views
06:21 min
February 19, 2021

DOI: 10.3791/62144-v

Marlou P. Lasschuijt1, Elske Brouwer-Brolsma1, Monica Mars1, Els Siebelink1, Edith Feskens1, Kees de Graaf1, Guido Camps1

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

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Summary

该协议显示并解释了一种新的基于技术的饮食评估方法。该方法包括一个带多个内置称重秤的餐盘和摄像机。该设备的独特之处在于,它结合了膳食过程中食物和饮料摄入量和饮食行为的自动测量。

Transcript

营养研究人员和营养学家使用间接措施来测量食物摄入量,如食物召回。用一米,我们可以测量实际食物摄入量在膳食期间,也人们的饮食行为。计量器的主要优点是,我们可以更精确地测量人们在消费者或患者的很少努力下吃多少食物。

这种技术可以用来更好地了解一个人吃什么。这对糖尿病患者或营养不良者(如老年人)尤其重要。手术将由埃尔斯·西贝林克(Els Siebelink)演示,他是营养师系主任,也是一名训练有素的研究营养师。

参与者是费姆克·德·古耶尔和米歇尔·图法诺,他们都是博士生,都在瓦格宁根大学人类营养和卫生系工作。首先准备果汁、水果酸奶和水果片。招募同意参加研究的志愿者。

不包括戴眼镜不能戴镜片的参与者或面部毛发以避免测量错误的参与者。通知参与者有关研究和数据收集的信息,并在收集数据之前获得知情同意的签名。在确保房间内的光线均匀分布且录像中没有背景噪音后,将参与者放在桌子前,桌面位于其胸部正下方。

整个躯干应该是可见的,包括手臂。将托盘和摄像头的无线接收器连接到笔记本电脑。打开托盘,启动笔记本电脑,确保托盘充满电,绿灯指示。

分别打开连接器程序、接收器和处理器软件程序以及仪表板。确保图像框架正确,以防止图像质量差,并确保参与者的头部和胸部,包括手臂和肩膀,清晰可见。保持托盘干燥,包括一个 50 毫米的薄底板,托盘下方有一个中央电路板。

通过约一米距离的短程无线电信号,以一秒的间隔传输称重数据。通过 USB 端口将接收器连接到个人计算机。确保盘子、杯子和碗不会放在平台或周围的托盘上。

使用中心环来避免这种情况。将仪表放在参与者面前,并指示参与者在直视网络摄像头时尽可能多或尽可能少地吃。提醒他们吃饭时不要把手放在脸前。

在接收器软件中启动新的观察。记录日期、参与者人数、参与者的性别、年龄和人为数据,如体重和身高。包括其他信息,如研究情况和观察名下的考察访问。

按接收器软件中的记录记录以记录观察并激活仪表板,以便在数据收集过程中检查视频录制和传入数据。在录制之前,请参与者用参与者编号举牌,并在餐食开始和结束时举手。当参与者吃完饭后,结束观察。

将所有数据传输到电子表格需要两分钟。将网络摄像头和托盘接收器与笔记本电脑分离,用清洁组织或清洁喷雾剂清洁。饮食行为的自动测量存储在标题数据下。

单击"导出数据"以提取原始数据。输出文件包含参与者编号、实时、相对开始时间和时间戳饮食行为变量的数据,如叮咬次数、咀嚼次数和咀嚼持续时间。在程序中的不同条形图中总结和可视化结果。

将日志文件导出到电子表格,并使用首选统计程序执行数据分析。与酸奶和果汁相比,仪表托盘的沙拉摄入量较低。与果汁相比,参与者吃的水果沙拉少17%,摄入率更慢,口水或咬伤大小更小,咀嚼量增加,导致沙拉的摄入量低于酸奶和果汁,以米托盘来衡量。

与酸奶和果汁相比,参与者在水果沙拉上的咀嚼量要大得多。观察到的咀嚼次数在酸奶和水果沙拉之间相差三倍。沙拉的咬合量最小,每口6.5克,而每口果汁8克。

总体而言,咀嚼次数、咬合大小和进食率似乎会影响在饮食实验室环境中用餐时的量。在未来版本的仪表中,我们希望构建一个来自侧面或下角级别的摄像头,这样,它对人的侵入性比直接出现在他们面前的摄像头要小。该系统的未来版本将允许我们研究在现实生活中的食物摄入行为。

这也使我们能够直接向消费者反馈他们消费多少,他们消费什么,以及他们吃得有多快。

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行为 问题 168 饮食评估 技术 人工智能 食物摄入量 饮食行为 咀嚼

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