Name: תכנון והערכה של המשקפיים חכמים על צריכת המזון ועל פעילות גופנית סיווג (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-02-14T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 47 s
Description: למד לתכנן ולייצר משקפיים חכמות לזיהוי פעילות שריר הטמפורליס בעת אכילה ופעילות גופנית. השיטה מאפשרת ניטור אובייקטיבי ואוטומטי של התנהגויות אכילה במחקר נוירומדעי.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

עבודה זו נתמכה על ידי Envisible, inc. מחקר זה גם נתמך על ידי מענק של קוריאנית בריאות טכנולוגיית R & D הפרוייקט, משרד הבריאות & רווחה, הרפובליקה של קוריאה (HI15C1027). מחקר זה גם נתמך על ידי נבחרת מחקר קרן של קוריאה (ה-NRF-2016R1A1A1A05005348).

<ol><li>Sharma, A. M., Padwal, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Obesity+is+a+sign-over-eating+is+a+symptom%3A+an+aetiological+framework+for+the+assessment+and+management+of+obesity%5BTitle%5D)+AND+%22Obes+Rev%22%5BJournal%5D)">Obesity is a sign-over-eating is a symptom: an aetiological framework for the assessment and management of obesity.</a> Obes Rev. 11 (5), 362-370 (2010).</li>
<li>Pi-Sunyer, F. X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+guidelines+on+the+identification%2C+evaluation%2C+and+treatment+of+overweight+and+obesity+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Clin+Nutr%22%5BJournal%5D)">Clinical guidelines on the identification, evaluation, and treatment of overweight and obesity in adults.</a> Am J Clin Nutr. 68 (4), 899-917 (1998).</li>
<li>McCrory, P., Strauss, B., Wahlqvist, M. L. <a target="_blank" href="http://apjcn.nhri.org.tw/server/markwpapers/BookChapters/B074x.pdf">Energy balance, food intake and obesity.</a> Exer Obes. , London. (1994).</li>
<li>Albinali, F., Intille, S., Haskell, W., Rosenberger, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAlbinali%2C+F+%22Proceedings+of+the+12th+ACM+international+conference+on+Ubiquitous+computing%22">Proceedings of the 12th ACM international conference on Ubiquitous computing</a>. , ACM. 311-320 (2010).</li>
<li>Bonomi, A., Westerterp, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+physical+activity+monitoring+and+lifestyle+interventions+in+obesity%3A+a+review%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Obes%22%5BJournal%5D)">Advances in physical activity monitoring and lifestyle interventions in obesity: a review.</a> Int J Obes. 36 (2), 167-177 (2012).</li>
<li>Jung, S., Lee, J., Hyeon, T., Lee, M., Kim, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fabric-Based+Integrated+Energy+Devices+for+Wearable+Activity+Monitors%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Mater%22%5BJournal%5D)">Fabric-Based Integrated Energy Devices for Wearable Activity Monitors.</a> Adv Mater. 26 (36), 6329-6334 (2014).</li>
<li>Fulk, G. D., Sazonov, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+sensors+to+measure+activity+in+people+with+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Top+Stroke+Rehabil%22%5BJournal%5D)">Using sensors to measure activity in people with stroke.</a> Top Stroke Rehabil. 18 (6), 746-757 (2011).</li>
<li>Makeyev, O., Lopez-Meyer, P., Schuckers, S., Besio, W., Sazonov, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+food+intake+detection+based+on+swallowing+sounds%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+Signal+Process+Control%22%5BJournal%5D)">Automatic food intake detection based on swallowing sounds.</a> Biomed Signal Process Control. 7 (6), 649-656 (2012).</li>
<li>Päßler, S., Fischer, W. <a target="_blank" href="https://www.degruyter.com/view/j/bmte.2012.57.issue-s1-F/bmt-2012-4092/bmt-2012-4092.xml">Food intake activity detection using an artificial neural network.</a> Biomed Tech (Berl). , (2012).</li>
<li>Passler, S., Fischer, W. -J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Food+intake+monitoring%3A+Automated+chew+event+detection+in+chewing+sounds%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+J+Biomed+Health+Inform%22%5BJournal%5D)">Food intake monitoring: Automated chew event detection in chewing sounds.</a> IEEE J Biomed Health Inform. 18 (1), 278-289 (2014).</li>
<li>Kadomura, A., et al. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKadomura%2C+A+%22CHI%2713+Extended+Abstracts+on+Human+Factors+in+Computing+Systems%22">CHI'13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems</a>. , ACM. 1551-1556 (2013).</li>
<li>Fontana, J. M., Farooq, M., Sazonov, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+ingestion+monitor%3A+A+novel+wearable+device+for+monitoring+of+ingestive+behavior%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Automatic ingestion monitor: A novel wearable device for monitoring of ingestive behavior.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 61 (6), 1772-1779 (2014).</li>
<li>Shen, Y., Salley, J., Muth, E., Hoover, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+the+Accuracy+of+a+Wrist+Motion+Tracking+Method+for+Counting+Bites+across+Demographic+and+Food+Variables%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+J+Biomed+Health+Inform%22%5BJournal%5D)">Assessing the Accuracy of a Wrist Motion Tracking Method for Counting Bites across Demographic and Food Variables.</a> IEEE J Biomed Health Inform. , (2016).</li>
<li>Farooq, M., Sazonov, E. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aFarooq%2C+M+%22International+Conference+on+Bioinformatics+and+Biomedical+Engineering%22">International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering</a>. , Springer. 464-472 (2017).</li>
<li>Grigoriadis, A., Johansson, R. S., Trulsson, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+profile+and+amplitude+of+human+masseter+muscle+activity+is+adapted+to+food+properties+during+individual+chewing+cycles%5BTitle%5D)+AND+%22J+Oral+Rehab%22%5BJournal%5D)">Temporal profile and amplitude of human masseter muscle activity is adapted to food properties during individual chewing cycles.</a> J Oral Rehab. 41 (5), 367-373 (2014).</li>
<li>Strini, P. J. S. A., Strini, P. J. S. A., de Souza Barbosa, T., Gavião, M. B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+thickness+and+function+of+masticatory+and+cervical+muscles+in+adults+with+and+without+temporomandibular+disorders%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Oral+Biol%22%5BJournal%5D)">Assessment of thickness and function of masticatory and cervical muscles in adults with and without temporomandibular disorders.</a> Arch Oral Biol. 58 (9), 1100-1108 (2013).</li>
<li>Standring, S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aStandring%2C+S+%22Gray%27s+anatomy%3A+the+anatomical+basis+of+clinical+practice%22">Gray's anatomy: the anatomical basis of clinical practice</a>. , Elsevier Health Sciences. (2015).</li>
<li>Farooq, M., Sazonov, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+wearable+device+for+food+intake+and+physical+activity+recognition%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">A novel wearable device for food intake and physical activity recognition.</a> Sensors. 16 (7), 1067(2016).</li>
<li>Zhang, R., Amft, O. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aZhang%2C+R+%22Proceedings+of+the+2016+ACM+International+Symposium+on+Wearable+Computers%22">Proceedings of the 2016 ACM International Symposium on Wearable Computers</a>. , ACM. 50-52 (2016).</li>
<li>Farooq, M., Sazonov, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Segmentation+and+Characterization+of+Chewing+Bouts+by+Monitoring+Temporalis+Muscle+Using+Smart+Glasses+with+Piezoelectric+Sensor%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+J+Biomed+Health+Inform%22%5BJournal%5D)">Segmentation and Characterization of Chewing Bouts by Monitoring Temporalis Muscle Using Smart Glasses with Piezoelectric Sensor.</a> IEEE J Biomed Health Inform. , (2016).</li>
<li>Huang, Q., Wang, W., Zhang, Q. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/7828094/">Your Glasses Know Your Diet: Dietary Monitoring using Electromyography Sensors.</a> IEEE Internet of Things Journal. , (2017).</li>
<li>Chung, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+glasses-type+wearable+device+for+monitoring+the+patterns+of+food+intake+and+facial+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">A glasses-type wearable device for monitoring the patterns of food intake and facial activity.</a> Scientific Reports. 7, 41690(2017).</li>
<li>Cristianini, N., Shawe-Taylor, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCristianini%2C+N+%22An+introduction+to+support+Vector+Machines%3A+and+other+kernel-based+learning+methods%22">An introduction to support Vector Machines: and other kernel-based learning methods</a>. , Cambridge University Press Cambridge. (2000).</li>
<li>Giannakopoulos, T., Pikrakis, A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGiannakopoulos%2C+T+%22Introduction+to+Audio+Analysis%3A+A+MATLAB+Approach%22">Introduction to Audio Analysis: A MATLAB Approach</a>. , Academic Press. (2014).</li>
<li>Chang, C. -C., Lin, C. -J. <a target="_blank" href="http://dns2.asia.edu.tw/~ysho/YSHO-English/1000%20Taiwan%20(Independent)/PDF/ACM%20Tra%20Int%20Sys%20Tec2,%2027.pdf">LIBSVM: a library for support vector machines.</a> ACM Trans Intell Syst Technol. 2 (3), 27(2011).</li>
<li>Po, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Time-frequency+analysis+of+chewing+activity+in+the+natural+environment%5BTitle%5D)+AND+%22J+Dent+Res%22%5BJournal%5D)">Time-frequency analysis of chewing activity in the natural environment.</a> J Dent Res. 90 (10), 1206-1210 (2011).</li>
<li>Ji, T. <a target="_blank" href="https://www.istructe.org/journal/volumes/volume-83-(published-in-2005)/issues/issue-3/articles/frequency-and-velocity-of-people-walking">Frequency and velocity of people walking.</a> Struct Eng. 84 (3), 36-40 (2005).</li>
<li>Knoblauch, R., Pietrucha, M., Nitzburg, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Field+studies+of+pedestrian+walking+speed+and+start-up+time%5BTitle%5D)+AND+%22Transp+Res+Red%22%5BJournal%5D)">Field studies of pedestrian walking speed and start-up time.</a> Transp Res Red. 1538, 27-38 (1996).</li>
</ol>

המחברים אין לחשוף.

במחקר זה, אנחנו הציע לראשונה את העיצוב ואת תהליך הייצור של המשקפיים, לחוש את דפוסי צריכת המזון ופעילות גופנית. כמו במחקר זה התמקדו בעיקר ניתוח הנתונים כדי להבחין בין צריכת המזון מפעילויות גופניות אחרות (כגון הליכה, קריצות), מערכת רכישה חיישן ונתונים נדרש יישום ניידות הקלטה. לפיכך, המערכת כללה את החיישנים לפשעים חמורים עם יכולת תקשורת אלחוטית, הסוללה. הפרוטוקול המוצע בתנאי של הרומן דרך מעשית כדי למדוד את דפוסי הפעילות שריר temporalis עקב צריכת מזון קריצה באופן ללא מגע: כלים ומתודולוגיות בקלות לזהות את צריכת המזון בחיי היו...

רציף ואובייקטיבי ניטור צריכת המזון הוא חיוני לשמירה על איזון האנרגיה בגוף האדם, כמו הצטברות עודף אנרגיה עלול לגרום overweightness והשמנה1, אשר יכול לגרום לסיבוכים רפואיים שונים2. הגורמים העיקריים בחוסר איזון אנרגיה ידועים להיות צריכת המזון מופרז וגם לא מספיק פעילות גופנית3. מחקרים שונים על הפיקוח על ההוצאה האנרגטית היומית הוכנסו עם מדידת אוטומטי ואובייקטיבי דפוסי פעילות גופנית דרך מכשירים שכאלו4,5,6, גם צרכן הקצה ברמה ורפואי שלב7. מחקר על הפיקוח על צריכת המזון, אולם הוא עדיין באווירה מעבדה, מכיוון שזה קשה לזהות את הפעילות צריכת מזון באופן ישיר ואובייקטיבי. כאן, אנו שואפים להציג עיצוב המכשיר ואת ההערכה שלו עבור ניטור צריכת המזון ודפוסי פעילות גופנית ברמה המעשית בחיי היומיום.
היו מגוון גישות עקיף כדי לפקח על צריכת המזון דרך הלעיסה, הבליעה נשמע8,9,10, תנועת היד11,12,13, תמונה ניתוח14ו- electromyogram (EMG)15. עם זאת, גישות אלה היו קשים להחיל על יישומים חיי היומיום, בשל מגבלות הטבועות שלהם: השיטות באמצעות קול היו פגיעות להיות מושפע צלילים סביבתיים; השיטות באמצעות התנועה של כף היד היו שקשה להבדיל בין פעילויות גופניות אחרות, כאשר לא לצרוך מזון; השיטות שימוש תמונות ו- EMG אותות מוגבלים על ידי הגבול של התנועה ואת הסביבה. מחקרים אלו הראו את היכולת של זיהוי אוטומטי של צריכת המזון באמצעות חיישנים, אך עדיין יש מגבלה של ישימות מעשיים לחיי היומיום מעבר מעבדה הגדרות.
במחקר זה, השתמשנו דפוסי הפעילות שריר temporalis כמו אוטומטי ואובייקטיבי הפיקוח על צריכת המזון. באופן כללי, השריר temporalis חוזר להתכווצות והרפיה כחלק masticatory השריר במהלך ה מזון צריכת16,17; לפיכך, ניתן לנטר את פעילות צריכת מזון על ידי גילוי דפוסי הפעילות שריר temporalis תקופתי. לאחרונה, היו מספר מחקרים ניצול temporalis את השריר פעילות18,19,20,21, אשר השתמש EMG או זן פיזואלקטריים חיישן וצירופם ישירות על האדם העור. גישות אלה, עם זאת, היו רגישים למיקום העור של EMG אלקטרודות או חיישנים זן והיו בקלות מנותק מן העור עקב התנועה הפיזית או זיעה. לכן, אנחנו הציע שיטה חדשה ויעילה באמצעות זוג משקפיים חוש זה temporalis השריר בפעילות באמצעות טען שני תאים מוכנס בשני הצירים שלנו המחקר הקודם22. שיטה זו הראה פוטנציאל גדול של זיהוי הפעילות צריכת מזון עם רמת דיוק גבוהה בלי לגעת בעור. זה היה גם בלתי פולשנית ובלתי פולשנית, מאז היינו מכשיר משקפיים-סוג נפוץ.
במחקר זה, אנו מציגים סדרת הפרוטוקולים מפורט של איך ליישם את המשקפיים-סוג ההתקן וכיצד להשתמש דפוסי הפעילות שריר temporalis עבור ניטור צריכת המזון ופעילות גופנית. הפרוטוקולים לכלול התהליך של תכנון החומרה ועל פבריקציה נוספת המורכבת מודפס 3D מסגרת של המשקפיים, מודול מעגל מודול רכישת הנתונים וכלול את האלגוריתמים תוכנה עבור עיבוד נתונים וניתוח. יתר על כן נבחנו הסיווג בין מספר פעילויות נבחרים (למשל, לעיסה, הליכה, קריצות) כדי להדגים את הפוטנציאל כמערכת מעשי זה רואים הבדל דקה בין צריכת המזון ופעילות גופנית אחרת תבניות.

<table><tbody><tr><td>FSS1500NSB</td><td>Honeywell, ארה"ב</td><td></td><td>תא עומס</td></tr><tr><td>INA125U</td><td>Texas Instruments, ארה"ב</td><td></td><td>מגבר</td></tr><tr><td>ESP-07</td><td>Shenzhen Anxinke Technology, סין</td><td></td><td>MCU עם מודול Wi-Fi</td></tr><tr><td>74LVC1G3157</td><td>Nexperia, הולנד</td><td></td><td>מרבב</td></tr><tr><td></td><td>MP701435P Maxpower, סוללת</td><td></td> LiPo בסין <td></td></tr><tr><td>U1V10F3</td><td>פולולו, ארה"ב</td><td></td><td>ווסת מתח</td></tr><tr><td>Ultimaker 2</td><td>Ultimaker, הולנד</td><td></td><td>מדפסת תלת מימד</td></tr><tr><td>ColorFabb XT-CF20</td><td>ColorFabb, הולנד</td><td></td><td>נימה מסיבי פחמן</td></tr><tr><td>iPhone 6s Plus</td><td>Apple, ארה"ב</td><td></td><td>מכשיר לרכישת נתונים</td></tr><tr><td>Jelly Belly</td><td>Jelly Belly Belly Candy Company, ארה"ב</td><td></td><td>מרקם מזון למחקר משתמשים</td></tr></tbody></table>

תכנון והערכה של המשקפיים חכמים על צריכת המזון ועל פעילות גופנית סיווג

Design and Evaluation of Smart Glasses for Food Intake and Physical Activity Classification

מחקר זה מציג סדרה של פרוטוקולים של תכנון וייצור משקפיים-סוג התקן לביש מזהה דפוסי פעילות שרירים temporalis במהלך צריכת המזון ופעילויות גופניות אחרות. אנחנו מפוברק מודפס 3D מסגרת של המשקפיים ומודול עומס משולבת תא מעגל מודפס לוח (PCB) הוכנס בשני הצירים של המסגרת. המודול שימש כדי לרכוש את האותות כוח, ולהעביר אותם באופן אלחוטי. הליכים אלה מספקים את המערכת עם ניידות גבוהה יותר, אשר ניתן להעריך בתנאים לובש מעשיים כגון הליכה, מניד. הופעה של הסיווג מוערך גם על-ידי הבחנה דפוסי צריכת המזון של פעילות גופנית. סדרה של אלגוריתמי שימשו ליצירה של תהליך מוקדם את האותות, תכונה וקטורים, לזהות את הדפוסים של כמה נבחרים (לעיסה, קריצות), ופעילויות אחרות פעילות גופנית (לנוח בישיבה, מדבר, והליכה). התוצאות הראו כי הייתה התוצאה1 הממוצע F של הסיווג בין הפעילויות נבחרים 91.4%. אנו מאמינים שבגישה זו יכול להיות שעשוי להיות שימושי עבור אוטומטי ואובייקטיבי ניטור של התנהגויות ingestive עם דיוק גבוה יותר כאמצעי המעשי לטיפול בבעיות ingestive.

באמצעות ההליכים שפורטו בפרוטוקול, הכנו שתי גרסאות של המסגרת מודפס 3D על ידי הבחנה על אורך היצירה ראש, LH (133 ו- 138 מ"מ), ועל המקדשים, הT (110 ו- 125 מ מ), כפי שמוצג באיור4. לכן, שנכסה מספר תנאים לובש, אשר יכולים להיות מגוונים של הנבדקים גודל הראש, צורה, וכו שהנבדקים בחרו אחת המסגרות שיתאים לראש שלהם לצורך המחקר המשתמש. המרחק האנכי, L.h, בין המפרק ציר החור הברק תמיכה הוגדר 7.5 מ מ כך כוח מוגבר לא יעלה על 15 N, המהווה...

מחקר זה מציג פרוטוקול של תכנון וייצור משקפיים-סוג התקן לביש מזהה דפוסי צריכת המזון ומוספים אחרים פעילות גופנית נבחרים באמצעות טען תאים בשני הצירים של המשקפיים.

This study presents a series of protocols of designing and manufacturing a glasses-type wearable device that detects the patterns of temporalis muscle ...

המטרה הכוללת של הליך זה היא לתכנן ולייצר מכשיר לביש מסוג משקפיים המזהה את דפוסי פעילות שרירי הטמפורליס במהלך צריכת מזון ופעילויות גופניות אחרות. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום הניטור של התנהגויות בליעה כגון זיהוי צריכת מזון במהלך הארוחה. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שניתן לזהות את דפוסי פעילות שרירי הטמפורליס במהלך צריכת המזון באופן אוטומטי ואובייקטיבי באמצעות זוג משקפיים.הליך הייצור יודגם על ידי וונג'ון או, מהנדס מכונות בחברתנו. הליך איסוף הנתונים יבוצע על ידי האק יונג גו, שנמצא גם הוא בחברתנו. המפתח לניסוי הם מודולי המעגלים שיש לייצר.יש שניים. אחד לרקה השמאלית והימנית בזוג משקפיים. המודול השמאלי מכיל תא עומס, מחבר, מכשור ampחיים יותר, כרךtagווסת ומחבר סוללה.למודול הימני יש מיקרו-בקר עם WiFi, מחבר UART, מרבב, מגבר, מחבר ותא עומס. בנוסף למעגלים, יש לייצר מסגרות משקפיים. המסגרות חייבות להיות מסוגלות לתמוך במודולי המעגלים המודפסים.כדי ליצור את המסגרות, השתמש בכלי מידול תלת-ממדי כדי לצייר דגם של כיסוי הראש של המשקפיים ושני חלקי הרקה. ייצא את הציור לקבצי הליתוגרפיה הסטריאו של CAD להדפסת תלת מימד. בעת הדפסת חלקי המסגרת השתמש בחוט פחמן עם טמפרטורת זרבובית של 250 מעלות צלזיוס וטמפרטורת מיטה של 80 מעלות צלזיוס.לאחר ההדפסה, עבדו כדי לכופף את הרקות פנימה. השתמש במפוח אוויר חם המוגדר על 180 מעלות צלזיוס כדי לחמם חתיכה. לאחר החימום, כופפו את המקדש פנימה כ -15 מעלות.כופפו כל חתיכת מקדש פנימה לפני שתמשיכו. אוספים את כל החלקים להרכבת הכוסות. אלה כוללים מעגלים מודפסים שמאל וימין, מקדשים שמאליים וימניים וכיסוי ראש.התחל עם מרכיבי המקדש הנכונים. הכנס את המעגל הימני ברקה הימנית. אבטח אותו במקומו בעזרת בורג.אבטח את המעגל השמאלי ואת הרקה השמאלית באותו אופן. לאחר מכן, חבר את כיסוי הראש ואת אחד הרקות במפרק הציר המתאים ואבטח אותו בעזרת בורג. המשך על ידי הצמדת המקדש השני לכיסוי הראש.בסיום, חבר את המעגלים השמאלי והימני באמצעות חוטי חיבור 3 פינים. לתכנון זה, חבר סוללה למעגל השמאלי. אבטח אותו עם סרט דבק.השלם את המשקפיים על ידי מריחת סרט גומי בקצה ועל כריות האף כדי להגביר את החיכוך עבור המרכיב. בשלב זה, התכוננו לרכישת נתונים. במחשב, הפעל את פרויקט GlasSense_Server וחבר את מודול מעגל המסגרת באמצעות USB.הבזק את תוכנת GlasSense_Server לתוך המיקרו-בקר. פרויקט זה משתמש בסמארטפון כדי לקבל את הנתונים. הפעל את תוכנת GlasSense_Client במחשב וחבר את הסמארטפון באמצעות מחבר USB.בנה את אפליקציית קבלת הנתונים בסמארטפון. לצורך המחקר, זהו נבדק ובחרו משקפיים בגודל מתאים. בקשו מהנבדק לנסות את המשקפיים.במידת הצורך, השתמש בברגי התמיכה על המסגרת כדי לכוונן את ההתאמה. השלב הבא הוא לבקש מהנבדק לאסוף נתונים עבור פעילויות שונות. עבור פעילות המנוחה בישיבה, בקש מהנבדק לשבת בכיסא כדי לקרוא עם המשקפיים.הקלט את הפעילות באמצעות אפליקציית הסמארטפון למשך 120 שניות. אפשר תנועת ראש אך הימנע מתנועה של כל הגוף. לאחר 120 שניות, עצור את ההקלטה והסר את המשקפיים להפסקה של 60 שניות.חזור על הקלטת נתונים וקח הפסקה ארבע פעמים. בצע נוהל דומה לפעילות ההליכה על ידי כך שהנבדק יעמוד על הליכון וירכיב את המשקפיים. התחל את ההליכון במהירות של 4.5 קמ"ש וקבל את שיא הנושא למשך 120 שניות.בסיום, קחו הפסקה של 60 שניות עם המשקפיים. יש גם פעילויות לעיסה ולעיסה בישיבה תוך כדי הליכה. עבור אלה הכינו לחם קלוי בריבועים בגודל 20X20 מ"מ והכינו ג'לי לעיסה.דאגו לכך שהנבדק ישב או יהיה על ההליכון, לפי הצורך, עם האוכל בקרבת מקום. תוך כדי הרכבת המשקפיים, התחל את הפעילות והקלטת הנתונים. בקש מהנבדק לאכול לחם תוך כדי לעיסה רגילה.לאחר 120 שניות, קחו הפסקה של 60 שניות עם המשקפיים כבויים. לאחר מכן, בצעו פעילות דיבור בישיבה. לשם כך, אסוף נתונים בזמן שהנבדק יושב וקורא ספר בקול רם בטון ובמהירות רגילים.בפעילות הקריצה בישיבה, דאגו לכך שהנבדק יקרץ בתגובה לפעמון שיצלצל כל שלוש שניות. נתונים אלה הם מנבדק אחד המבצע כל פעילות. הציר האופקי הוא הזמן בשניות.כל ציר אנכי הוא הכוח הנמדד לאחר הפחתת החציון של עשר המדידות. העקומות הכחולות מיועדות לצד השמאלי והעקומות האדומות מיועדות לצד הימני של הפנים. כפי שניתן לצפות, המשרעות המקסימליות של פעילויות הלעיסה גדולות בהשוואה למנוחה בישיבה, דיבור בישיבה ופעילויות הליכה.נתונים מסוג זה הופכים לקלט לטכניקת סיווג למידת מכונה. לאחר כל פיתוח, טכניקה זו יכולה להיות שימושית לניטור אוטומטי ואובייקטיבי של התנהגויות בליעה בדיוק גבוה יותר כאמצעי מעשי לטיפול בבעיות בליעה.

design-evaluation-smart-glasses-for-food-intake-physical-activity

Research

JoVE Journal

Engineering

הנדסה

שיטת הערכה סטנדרטית פותחה עבור מערכות ניטור ניידות לבישות (WMMS) הכוללת פעילויות מתמשכות בסביבת חיים יומיומית מציאותית. בדיקה עם סדרה של פעילויות יומיומיות יכולה להפחית את הרגישות לזיהוי פעילות; לכן, מעודדים מעגלי בדיקה מציאותיים להערכה תקפה של ביצועי WMMS.

הערכה של מערכת פעילות אנושית המבוססת על טלפון חכם הכרה בימי סביבת חיים

נושאים לאכול מצלחת להציב בקנה מידה מחובר למחשב כי הרשומות לירידה במשקל של הצלחת במהלך הארוחה. משוב על מסך המחשב מאפשר את הנושא להתאים את התנהגות האכילה שלו לעקומות הפניה ובכך נרמול משקל הגוף.

שליטה של אכילה, התנהגות באמצעות מערכת משוב הרומן

שימוש בחיישנים רב-מודאליים הוא דרך מבטיחה להבין את התפקיד של אינטראקציות חברתיות בהגדרות חינוכיות. נייר זה מתאר מתודולוגיה עבור לכידת תשומת לב חזותית משותפת מתוך דיאדת ממוקם באמצעות מעוקבים העין ניידים.

מתודולוגיה ללכידת תשומת לב ויזואלית משותפת באמצעות עוקבים אחר העין הניידת

פרוטוקול זה מתאר את ההגדרה הטכנית של יישום מציאות משולבת מפותח המשמש לניתוח סוחף. על בסיס זה מוצגים מדדים, אשר שימשו במחקר כדי לקבל תובנות לגבי היבטי שימושיות של הפתרון הטכני שפותח.

הערכת היבטי שימושיות של פתרון מציאות משולבת לניתוח מקיף בתרחישי תעשייה 4.0

מטרת העבודה המוצגת במאמר זה היא לפתח טכנולוגיה לזיהוי אוטומטי של פריטי מזון ומשקאות מתמונות שצולמו על ידי מכשירים ניידים. הטכנולוגיה מורכבת משתי גישות שונות - הראשונה מבצעת זיהוי תמונת מזון ואילו השנייה מבצעת פילוח תמונת מזון.

רשתות עצביות עמוקות להערכת תזונה מבוססת תמונה

מאמר זה מתאר את הפרוטוקול לפיתוח יישום הערכה תזונתית חדשני מבוסס סמארטפון Traqq, כולל הערכות מומחים ובדיקות שימושיות.

פיתוח איטרטיבי של כלי הערכה תזונתי חדשני מבוסס סמארטפון: Traqq

פרוטוקול זה מציג ומסביר שיטת הערכה תזונתית מבוססת טכנולוגיה חדשה. השיטה מורכבת ממגש אוכל עם קשקשי שקילה מובנים מרובים ומצלמת וידאו. המכשיר ייחודי במובן זה שהוא משלב אמצעים אוטומטיים של צריכת מזון ושתייה והתנהגות אכילה במהלך ארוחה.

פיתוח קונספט ושימוש בשיטת הערכת צריכת מזון ואכילה אוטומטית

מאמר זה דן כיצד לבנות ממשק מוח-מחשב על-ידי הסתמכות על ציוד ברמת הצרכן ופוטנציאלים חזותיים במצב יציב. לשם כך, אלקטרואנצפלוגרף חד-ערוצי המנצל אלקטרודות יבשות שולב עם משקפי מציאות רבודה להצגת גירויים והדמיית נתוני פלט. המערכת הסופית הייתה לא פולשנית, לבישה וניידת.

ממשק מוח-מחשב לביש חד-ערוצי ולא פולשני לתעשייה ולשירותי בריאות

מאמר זה מציע מערכת מבוססת בינה מלאכותית כדי לזהות באופן אוטומטי אם התלמידים שמים לב לכיתה או מוסחים. מערכת זו נועדה לסייע למורים לשמור על תשומת הלב של התלמידים, לייעל את השיעורים שלהם ולהכניס שינויים באופן דינמי על מנת שהם יהיו מרתקים יותר.

מערכת מבוססת בינה מלאכותית לאיתור רמות קשב אצל תלמידים

לטכנולוגיה לבישה יש עלות נמוכה ומציעה ניטור נוח של נתונים פיזיולוגיים. עם זאת, הדיוק והאמינות של מכשירים אלה דורשים הערכה זהירה כדי להבטיח את יעילותם ובטיחותם עבור המשתמשים. דוח זה מתאר את תהליך האימות של שעון חכם מסחרי בניטור נתונים פיזיולוגיים ופעילות גופנית.

הערכת הדיוק של נתוני שעון חכם כושר לניטור פעילות קרדיווסקולרית וגופנית: מחקר אימות בבריאות דיגיטלית

למד לתכנן ולייצר משקפיים חכמות לזיהוי פעילות שריר הטמפורליס בעת אכילה ופעילות גופנית. השיטה מאפשרת ניטור אובייקטיבי ואוטומטי של התנהגויות אכילה במחקר נוירומדעי.

תכנון והערכה של המשקפיים חכמים על צריכת המזון ועל פעילות גופנית סיווג

גלה סרטונים נוספים