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Article de méthode

Conception et évaluation des lunettes actives de la prise alimentaire et de la Classification de l’activité physique

11.2K vues

DOI :

10.3791/56633

14 février 2018

Dans cet article

Résumé

Cette étude présente un protocole de conception et de fabrication d’un dispositif portable de verres de type qui détecte les patrons de l’apport alimentaire et autres activités physiques recommandées, à l’aide de capteurs insérés dans les deux charnières des verres.

Résumé

Cette étude présente une série de protocoles de conception et de fabrication d’un dispositif portable de type lunettes qui détecte les patrons des activités musculaires temporalis pendant la prise de nourriture et d’autres activités physiques. Nous avons fabriqué un cadre 3D-imprimés de lunettes et un module de Conseil (PCB) de cellule intégrée de circuit imprimé de charge inséré dans les deux charnières du cadre. Le module a été utilisé pour acquérir les signaux de force et les transmettre sans fil. Ces procédures prévoient le système avec une plus grande mobilité, qui peut être évaluée en conditions pratiques de porter comme la marche et en agitant. Une représentation de la classification est également évaluée en distinguant les patrons de l’apport alimentaire de ces activités physiques. Une série d’algorithmes ont été utilisées pour prétraiter les signaux, générer des vecteurs de fonctionnalité et reconnaître les patrons de plusieurs vedette (mastication et un clin de œil) et autres activités physiques (reste sédentaire, parler et la marche). Les résultats ont montré que le score de1 moyenne F du classement parmi les activités recommandés était de 91,4 %. Nous croyons que cette approche peut être potentiellement utile pour la surveillance automatique et objective des comportements ingestive avec une précision plus élevée comme un moyen pratique pour traiter les problèmes.

Introduction

Un suivi continu et objective de l’apport alimentaire est essentiel au maintien de l’équilibre énergétique du corps humain, car l’accumulation d’énergie excessive peut causer des overweightness et l’obésité1, qui peut entraîner diverses complications médicales2. Les principaux facteurs dans le déséquilibre de l’énergie sont connus pour être les apport alimentaire excessif et une activité physique insuffisante,3. Diverses études sur le suivi de la dépense énergétique quotidienne ont été introduits avec mesure automatique et objective des patterns d’activité physique par le biais de dispositifs port....

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Protocole

Remarque : Toutes les procédures y compris l’utilisation de sujets humains ont été réalisées de manière non invasive de simplement porter une paire de lunettes. Toutes les données ont été acquises en mesurant le signal de force des capteurs insérés dans les verres qui n’étaient pas en contact direct avec la peau. Les données ont été transmises sans fil pour le module d’enregistrement des données, qui, dans ce cas est un smartphone désigné pour l’étude. Tous les protocoles n’étaient pas liés à in vivo/in vitro les études humaines. Aucun échantillon de sang et de médicaments ont été utilisés pour les expériences. Le consentement éclairé a été obtenu de....

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Résultats

Par le biais de la procédure décrite dans le protocole, nous avons préparé deux versions de l’image 3D imprimée en différenciant la longueur de la pièce de tête, LH (133 et 138 mm) et les temples, LT (110 et 125 mm), comme illustré à la Figure 4. Par conséquent, nous pouvons couvrir plusieurs conditions de port, qui peuvent varier de la taille de la tête des sujets, forme, etc. que les sujets a choisi l’un des cadres pour s’adap.......

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Discussion

Dans cette étude, nous avons proposé tout d’abord la conception et la fabrication des verres qui détectent les patrons de consommation d’aliments et d’activités physiques. Comme cette étude principalement axée sur l’analyse des données de distinguer l’apport alimentaire des autres activités physiques (comme la marche et un clin de œil), le système d’acquisition de données et capteur requis la mise en œuvre de l’enregistrement de la mobilité. Ainsi, le système comprenait les capteurs, le MCU avec capacité de communication.......

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Déclarations de divulgation

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

Ce travail a été soutenu par Envisible, Inc. Cette étude a été également soutenue par une subvention de la Korean Health Technology R & D Project, ministère de la santé bien-être, République de Corée (HI15C1027). Cette recherche a été financée également par la Fondation nationale de recherche de Corée (FRO-2016R1A1A1A05005348).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
FSS1500NSBHoneywell, États-UnisCellule
de charge INA125UTexas Instruments, États-UnisAmplificateur
ESP-07Shenzhen Anxinke Technology, ChineMCU avec module Wi-Fi
74LVC1G3157Nexperia, Pays-BasMultiplexeur
MP701435PMaxpower, ChineBatterie
LiPoU1V10F3Pololu, États-UnisRégulateur de tension
Ultimaker 2Ultimaker, Pays-BasImprimante 3D
ColorFabb XT-CF20ColorFabb, Pays-BasFilament en fibre
de carbone iPhone 6s PlusApple, États-UnisDispositif d’acquisition de données
Jelly BellyJelly Belly Candy Company, États-UnisTexture alimentaire pour étude utilisateur

Références

  1. Sharma, A. M., Padwal, R. Obesity is a sign-over-eating is a symptom: an aetiological framework for the assessment and management of obesity. Obes Rev. 11 (5), 362-370 (2010).
  2. Pi-Sunyer, F. X., et al.

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Réimpressions et autorisations

Mots-clés

Dispositif portablemuscle temporalcadre imprim en 3Dcapteur de forcetransmission sans filclassification par apprentissage automatiquevecteur de caract ristiques