2021年2月19日
本方案展示并阐述了一种基于新技术的膳食评估方法。该方法包括一个内置多个称重传感器和一个视频摄像机的餐盘。该设备的独特之处在于,它能够在一餐过程中自动测量食物和饮料的摄入量以及进食行为。
营养学研究人员和营养师通常使用间接方法来测量食物摄入量,例如食物回顾法。而使用该仪器,我们可以在用餐期间测量实际的食物摄入量以及人们的进食行为。该仪器的主要优势在于,我们能够以更精确的方式测量人们的进食量,同时消费者或患者所需付出的努力较小。
该技术可用于更深入地了解个体的饮食情况。对于糖尿病患者或营养不良者(如老年人)而言,这一点尤为重要。本操作将由饮食科主任兼受过专业培训的研究营养师Els Siebelink进行示范。
参与者为 Femke de Gooijer 和 Michele Tufano,两人均为博士生,均在瓦赫宁根大学人类营养与健康系工作。首先准备果汁、水果酸奶和水果块。招募同意参加本研究的志愿者。
排除佩戴眼镜且无法使用隐形眼镜,或有面部毛发的受试者,以避免测量误差。向受试者说明研究及数据采集过程,并在数据采集前获得其签署的知情同意书。确保室内光线分布均匀,且视频录制过程中无背景噪音后,让受试者坐在桌前,使桌面位置略低于其胸部高度。
应能看见整个躯干,包括双臂。将托盘的无线接收器和网络摄像头连接到笔记本电脑。打开托盘电源,启动笔记本电脑,并确保托盘已充电,充电状态由绿色指示灯显示。
分别打开连接器程序、接收器以及处理器软件程序,并同时启动控制面板。确保图像帧正确,以避免图像质量不佳,且需清晰显示受试者的头部和胸部,包括手臂和肩膀。保持托盘干燥,托盘下方包括一块50毫米的薄底板和一个中央电路板。
通过约一米距离的短距离无线电信号,以每秒一次的频率传输称重数据。通过 USB 端口将接收器连接至个人计算机。确保培养皿、杯子和烧杯未放置在称量平台或周围的托盘上。
使用中心环以避免此问题。将测量仪放在参与者面前,并指示参与者在直视网络摄像头的同时,按自己的意愿食用尽可能多或尽可能少的食物。提醒他们在进食时不要将手放在脸前。
在接收器软件中开始一项新的观测。记录日期、参与者编号、参与者的性别、年龄和人体测量数据(如体重和身高)。在观测名称中包含研究条件和研究访视等附加信息。
在接收软件中点击录制按钮以开始记录观察,并启动仪表板,以便在数据采集期间检查视频记录和传入的数据。在开始录制前,请受试者在用餐开始和结束时举起标有受试者编号的卡片并举手示意。当受试者完成进食后,结束观察。
将所有数据传输到电子表格需要两分钟。断开网络摄像头和托盘接收器与笔记本电脑的连接,并使用清洁纸巾或清洁喷雾进行清洁。进食行为的自动化测量数据存储在“数据”标题下。
单击“导出数据”以提取原始数据。输出文件包含参与者编号、实际时间、相对起始时间以及带时间戳的进食行为变量数据,例如咀嚼次数、咀嚼频次和咀嚼持续时间。在程序内通过不同的柱状图对结果进行汇总和可视化。
将日志文件导出至电子表格,并使用首选的统计软件进行数据分析。计量托盘测得的沙拉摄入量低于酸奶和果汁。与果汁相比,参与者摄入的水果沙拉减少了17%;与酸奶和果汁相比,沙拉的摄入速率更慢、每次啜饮或咬食的量更小、咀嚼次数更多,这些因素导致沙拉摄入量降低,上述结果均由计量托盘测得。
与酸奶和果汁相比,受试者在食用水果沙拉时咀嚼次数显著更多。酸奶与水果沙拉之间的实际咀嚼次数相差三倍。沙拉的每口摄入量最小,每口为6.5克,而果汁每啜饮一口为8克。
总体而言,在进食实验室环境中,咀嚼次数、每一口的食物量以及进食速度似乎会影响进餐时的食物摄入量。在该计量设备的未来版本中,我们希望增加一个从侧面或下方角落位置拍摄的摄像头,以减少直面使用者所带来的侵入感。该系统的后续版本将使我们能够在真实生活场景中研究食物摄入行为。
这还能让我们直接向消费者反馈他们的摄入量、摄入内容以及进食速度。
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本方案展示了一种基于新技术的饮食评估方法,该方法利用配备内置称重传感器和视频摄像头的餐盘。该设备可实现对进餐过程中食物和饮料摄入量以及进食行为的自动测量。
基于传感器的自动化食物摄入量与进食行为评估通过提供客观的实时数据,弥补了营养学研究中不依赖自我报告的关键空白。该技术可提高饮食干预研究的预测可信度,并为代谢和行为终点提供机制性风险降低支持。将其整合到早期发现和转化工作流程中,能够实现更精确的表型分析,并支持在以营养为重点的研发中进行风险调整后的项目组合决策。
这种自动化评估方法适用于从发现到临床前研究的连续过程,可支持饮食干预的早期假设验证和转化验证。