Name: 自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-02-19T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 21 s
Description: 学ぼう、組み込み計量スケールとカメラを備えたダイニングトレイを用いた自動食品摂取測定法。食事中の摂取量と食行動をリアルタイムで正確に記録し、糖尿病や栄養失調の高齢者などの個別の食習慣を評価する。

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ワーゲニンゲン大学の技術開発スタジオのJ.M.C D.メイジャーとmEETrトレイの開発に協力してくれたことに感謝します。この研究は、4オランダの技術大学、4TU - プライドと偏見プロジェクトによって資金提供されました。

このパイロット研究は、プロジェクトを開始する前にワーゲニンゲン大学のMETCによって承認されました.
注意:このプロジェクトに貢献するすべての参加者は、目に見える顔と認識可能な顔を示すビデオ画像の承認を含むインフォームドコンセントを提供しました。
1. サンプル準備と参加者の同意
<ol><li>ジュース(グラスまたはカップ)、フルーツヨーグルト(ボウル)、フルーツピース(プレート)を準備します。 注: これらの食品は、デモンストレーションのみを目的として選択されています (図 2)。</li>
	<li>調査に参加することに同意する参加者またはボランティアを募集します。</li>
	<li>眼鏡をかけた参加者(コンタクトレンズを使用できない)や顔の毛(ひげや口ひげ)を着用している参加者を除外して、測定ミスを避けてください。</li>
	<li>学習とデータ収集(データストレージ、アクセシビリティ)について参加者に知らせます。匿名以外のビデオ録画の場合は、個別のアクセス許可を取得します。データを収集する前に、インフォームド・コンセントに関する参加者の署名を取得します。</li>
</ol>2. デバイスと測定場所のセットアップ
注: このプロトコルは、制御された(食べる実験室)設定でのデータ収集に適しています。
<ol><li>部屋のライトが均等に分散されていることを確認してください。</li>
	<li>参加者以外の人がいるため、ビデオ録画のバックグラウンドノイズを避けてください。</li>
	<li>テーブルの前に椅子に座って、参加者を座りなさい。参加者の胸のすぐ下に位置する卓上を持つ。</li>
	<li>トレイとウェブカメラのワイヤレスレシーバーをラップトップに接続します。</li>
	<li>ラップトップを起動します。ラップトップに次の仕様があることを確認してください: CPU i7-10750H, SSD M.2 512 GB, メモリ 1x 16 GB, DDR4 2933 MHz 非 ECC メモリ, オペレーティング システム 64 ビット.</li>
	<li>トレイの電源を入れ、トレイに充電が入っていることを確認します(緑色のライト)。</li>
	<li>コネクタ プログラム (dos)、レシーバ、プロセッサ ソフトウェア プログラムをダッシュボードと共に開きます。</li>
	<li>プロセッサ プログラムで受信したイメージの品質を確認します (図 3)。 注: 食べる動作を検出するには、タスク バーの最後の四半期内に画像の品質を設定する必要があります (緑)。できるだけ100%のグリーンに近い。影の形成は、低画質につながる可能性があります。</li>
	<li>イメージフレームが正しいことを確認して、画質が悪くなるのを防ぎます。腕や肩を含む胸まで、参加者の頭(頭蓋骨の上)がはっきりと見えるようにします。</li>
</ol>3. 計量システムとデータ転送
<ol><li>mEETr を初めて使用する前にメジャーを検証します。 注:mEETrデバイスは、通常の市販のダイニングトレイ(ファイバー強制エポキシディナートレイ)で構成され、3つの計量ステーションが内蔵されています(図2)。</li>
	<li>セットアップを検証するには、トレイがプレート、ボウル、および飲料ガラスの重量を継続的に測定することを確認します。 注: 範囲全体の計量スケールの精度は 0.3% にする必要があります。</li>
	<li>各計量プラットフォームに重みを重みすぎないでください。最大のプラットフォーム(ディナープレート)の最大重量は1.5kgです。2つの小さな重量のプラットホーム(ボウルおよびガラス)の最大重量は800 gである。正確に測定できる最小重量は、各計量ステーションにつき1gです。</li>
	<li>プレート、カップ、およびボウルがプラットフォームまたは周囲のトレイに置かれていないことを確認します。これを避けるために、センターリングを使用してください。 注: 各計量ステーションは、1 つのスケールとして一緒に動作する 3 つの三角形配置力センサーで構成されます。重みのバランスを取るために三角形の位置が選択されました。</li>
	<li>トレイは必ず乾かしてください。トレイには、電子機器を含むトレイの下に50mmの薄いベースパネル(中央回路基板)が含まれています。</li>
	<li>データ転送の場合は、トレイがワイヤレスレシーバーに接続されていることを確認します。 メモ:短距離無線信号(約1 mの距離)を介して1秒間隔で計量データを転送します。USBポートを介して受信機をパソコン(PC)に接続します。</li>
	<li>3つの力センサーは力(または重み)を測定し、それらを合計し、較正された重量値に変換する。</li>
	<li>使用後にトレイを充電してください。 メモ:トレイは内蔵バッテリパックで電源が入っており、USB充電器で充電できます。オン/オフスライドスイッチは、USBソケットの近くにあります。完全なバッテリー充電は約20時間の使用を提供します。</li>
	<li>食器洗い機のトレイを清掃しないでください。トレイは食器洗い機の証拠ではありません。クリーニングスプレーを使用してトレイをクリーニングします。トレイが清潔で乾燥していることを確認します。プラットフォームに沿った漏れチャネルは液体流出を排出する。</li>
</ol>4. 参加者の説明と観察開始
<ol><li>参加者の前に mEETr を置きます。</li>
	<li>1)1)彼/彼女が望む限り多くまたは少し食べることを指示し、2)食べながらウェブカメラをまっすぐに見て、3)食べている間に顔の前に手を置かないでください。</li>
	<li>受信機ソフトウェアで新しい観察を開始します。日付、参加者番号、参加者の性別、年齢、および重量や身長などの人類学的データを記録します。観測名には、スタディ条件やスタディ訪問などの追加情報を含めます。</li>
	<li>受信機ソフトウェアの 「記録」 を押して、観測を記録します。</li>
	<li>データ収集中にビデオ録画と受信データを確認するためにダッシュボードをアクティブにします(図4)。</li>
	<li>録音の前に、参加者に1)参加者番号を付けてカードを上げ、2)食事の開始と終了時に手を挙げるように依頼してください。</li>
	<li>参加者が食べ終わったら観察を終了します。スプレッドシートにすべてのデータを転送するのに 2 分かかります。</li>
	<li>これは参加者のセッションの終了です。</li>
	<li>Web カメラとトレイレシーバをラップトップから取り外し、クリーニングティッシュまたはクリーニングスプレーでクリーニングします。</li>
</ol>5. データの評価と転送
<ol><li>受信機ソフトウェアで最後の観測を開きます。食行動の自動対策は、見出し Dataの下に保存されます。 [データのエクスポート ] をクリックして、生データを抽出します。後続の出力ファイルには、テスト参加者ごとの参加者数、リアルタイム、相対(開始)時間、摂食行動変数(咬傷数、咀嚼回数、咀嚼時間)に関するデータが含まれます。 注: すべての動作にはタイムスタンプが付けられます。受信機ソフトウェアでは、トレイの追加外部データを抽出することができます(例えば、3つのトレイのそれぞれの重量に関するデータ)。データは1秒あたり10回記録され、転送されます。トレイデータ収集時間は、食行動記録と同期されます。</li>
	<li>プログラム自体の中で、結果をさまざまな棒グラフに要約して視覚化します。結果をログ ファイル (.xsl) に生データとしてエクスポートします (図 5)。</li>
	<li>ログファイルをスプレッドシートにエクスポートし、好みの統計プログラムを使用してデータ分析を実行します。</li>
	<li>データ分析前にデータを消去します。 注:プレート上のカトラリーで押す歪み(重量の増加を引き起こす)のために、トレイの計量データは、咬みサイズを示すステップサイズ、咬傷間の時間を示すステップ長を持つカプランマイヤー曲線に清掃する必要があります。曲線の始点は開始重量を示し、最後のステップは終了重量を示します)<ol>
<li>時間ポイントを 1 秒あたりの測定値に平滑化して、極値を除外します。</li>
		<li>5 g 境界を設定し、体重の高原(すなわち、+/- 5 g以内に変化がない)を検出し、体重変化(時間の経過とともに 5 g より大きい変化)、咬合サイズおよび部分の変化を示す。</li>
		<li>プレートに残っているカトラリーによる重量増加を除外する。 注:出力は、体重ステーションあたりの総重量変化(食事の開始と終了)、平均一口サイズ、および1分あたりの咬傷です。</li>
	</ol>
</li>
	<li>食事の経過に伴う食べる速度(g/秒)と咬合サイズ(g/bite)の変化を判断するには、トレイの体重データと食行動を手動で統合します(図6、図7、図8、図9、図10)。</li>
</ol>

<ol><li>Burrows, T. L., Ho, Y. Y., Rollo, M. E., Collins, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validity+of+dietary+assessment+methods+when+compared+to+the+method+of+doubly+labeled+water%3A+A+systematic+review+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Endocrinology%22%5BJournal%5D)">Validity of dietary assessment methods when compared to the method of doubly labeled water: A systematic review in adults.</a> Frontiers in Endocrinology. 10, 850(2019).</li>
<li>Brouwer-Brolsma, E. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dietary+intake+assessment%3A+From+traditional+paper-pencil+questionnaires+to+technology-based+tools.+Environmental+software+systems.+Data+science+in+action%5BTitle%5D)+AND+%22Advances+in+Information+and+Communication+Technology%22%5BJournal%5D)">Dietary intake assessment: From traditional paper-pencil questionnaires to technology-based tools. Environmental software systems. Data science in action.</a> Advances in Information and Communication Technology. 554, (2020).</li>
<li>Palese, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((What+nursing+home+environment+can+maximise+eating+independence+among+residents+with+cognitive+impairment%3F+Findings+from+a+secondary+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Geriatric+Nursing%22%5BJournal%5D)">What nursing home environment can maximise eating independence among residents with cognitive impairment? Findings from a secondary analysis.</a> Geriatric Nursing. 41 (6), 709-716 (2020).</li>
<li>Krop, E. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Influence+of+oral+processing+on+appetite+and+food+intake+-+A+systematic+review+and+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Influence of oral processing on appetite and food intake - A systematic review and meta-analysis.</a> Appetite. 125, 253-269 (2018).</li>
<li>Nicolas, E., Veyrune, J. L., Lassauzay, C., Peyron, M. A., Hennequin, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validation+of+video+versus+electromyography+for+chewing+evaluation+of+the+elderly+wearing+a+complete+denture%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Oral+Rehabilitation%22%5BJournal%5D)">Validation of video versus electromyography for chewing evaluation of the elderly wearing a complete denture.</a> Journal of Oral Rehabilitation. 34 (8), 566-571 (2007).</li>
<li>Sabin, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+treatment+for+childhood+obesity+using+Mandometer%C2%AE+technology%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Obesity%22%5BJournal%5D)">A novel treatment for childhood obesity using Mandometer® technology.</a> International Journal of Obesity. 7, (2006).</li>
<li>Hermsen, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+a+Smart+fork+to+decelerate+eating+rate%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+Academy+of+Nutrition+and+Dietetics%22%5BJournal%5D)">Evaluation of a Smart fork to decelerate eating rate.</a> Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 116 (7), 1066-1068 (2016).</li>
<li>vanden Boer, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+splendid+eating+detection+sensor%3A+Development+and+feasibility+study%5BTitle%5D)+AND+%22JMIR+mHealth+and+uHealth%22%5BJournal%5D)">The splendid eating detection sensor: Development and feasibility study.</a> JMIR mHealth and uHealth. 6 (9), 170(2018).</li>
<li>Papapanagiotou, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+chewing+detection+system+based+on+ppg%2C+audio%2C+and+accelerometry%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Journal+of+Biomedical+and+Health+Informatics%22%5BJournal%5D)">A novel chewing detection system based on ppg, audio, and accelerometry.</a> IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 21 (3), 607-618 (2016).</li>
<li>Ioakimidis, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Description+of+chewing+and+food+intake+over+the+course+of+a+meal%5BTitle%5D)+AND+%22Physiology+%26+Behavior%22%5BJournal%5D)">Description of chewing and food intake over the course of a meal.</a> Physiology & Behavior. 104 (5), 761-769 (2011).</li>
<li>Ruiz, L. D., Zuelch, M. L., Dimitratos, S. M., Scherr, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adolescent+obesity%3A+Diet+quality%2C+psychosocial+health%2C+and+cardiometabolic+risk+factors%5BTitle%5D)+AND+%22Nutrients%22%5BJournal%5D)">Adolescent obesity: Diet quality, psychosocial health, and cardiometabolic risk factors.</a> Nutrients. 12 (1), 43(2020).</li>
<li>Forde, C. G., van Kuijk, N., Thaler, T., de Graaf, C., Martin, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Oral+processing+characteristics+of+solid+savoury+meal+components%2C+and+relationship+with+food+composition%2C+sensory+attributes+and+expected+satiation%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Oral processing characteristics of solid savoury meal components, and relationship with food composition, sensory attributes and expected satiation.</a> Appetite. 60 (1), 208-219 (2013).</li>
<li>Weijzen, P. L. G., Smeets, P. A. M., de Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sip+size+of+orangeade%3A+effects+on+intake+and+sensory-specific+satiation%5BTitle%5D)+AND+%22British+Journal+of+Nutrition%22%5BJournal%5D)">Sip size of orangeade: effects on intake and sensory-specific satiation.</a> British Journal of Nutrition. 102 (07), 1091-1097 (2009).</li>
<li>Zijlstra, N., de Wijk, R. A., Mars, M., Stafleu, A., de Graaf, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+bite+size+and+oral+processing+time+of+a+semisolid+food+on+satiation%5BTitle%5D)+AND+%22The+American+Journal+of+Clinical+Nutrition%22%5BJournal%5D)">Effect of bite size and oral processing time of a semisolid food on satiation.</a> The American Journal of Clinical Nutrition. 90 (2), 269-275 (2009).</li>
<li>Bolhuis, D. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Slow+food%3A+sustained+impact+of+harder+foods+on+the+reduction+in+energy+intake+over+the+course+of+the+day%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+One%22%5BJournal%5D)">Slow food: sustained impact of harder foods on the reduction in energy intake over the course of the day.</a> PloS One. 9 (4), 93370(2014).</li>
<li>Grinyer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+anonymity+of+research+participants%3A+assumptions%2C+ethics+and+practicalities%5BTitle%5D)+AND+%22Social+Research+Update%22%5BJournal%5D)">The anonymity of research participants: assumptions, ethics and practicalities.</a> Social Research Update. 36 (1), 4(2002).</li>
</ol>

mEETrデバイスと付属のソフトウェアは、商業パートナーと協力して開発されています。ノルダス情報技術。著者らは利益相反を宣言しない。

健康的な食事と健康的な食事行動は、太りすぎと肥満の予防と解決策に重要な役割を果たすことを示しています11.しかし、食事摂取量や食事行動を測定するために使用される方法の多くは、ユーザー、研究者、医療専門家にとって負担が大きく、記憶や部分のサイズの推定に依存しているため偏っている可能性があります。mEETrを使用すると、従来のビデオおよび食事評価方法と共に、食事摂取量および摂食行動評価の労力と精度と精度が低下します。
mEETr を使用する前に、いくつかの重要な手順に対処する必要があります。基本的な方法論的考察の1つは、録画した動画の顔の分析に関連するプライバシーです。参加者の匿名性は、倫理的研究の不可欠な特徴です。しかし、顔の分析がmEETrの一部であるため、匿名性は16に近い。したがって、研究環境でのmEETrの使用には、データの安全性に関する広範な規定が必要であり、インフォームド・コンセントおよびその他の参加者文書に注意を払う必要があります。最終的には、mEETrの顔の録音のアップグレ...

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://www.jove.com/t/62144">Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method</a>. An author name was updated.
The name was updated from:
Cees de Graaf
to:
Kees de Graaf

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://www.jove.com/t/62144">Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method</a>. An author name was updated.

Erratum: Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method

栄養学の研究や食事の実践では、太りすぎや肥満の問題の解決策を見つけるために、人々が何を、どのくらい、どのように食べるかの良い尺度を持つことは重要です。食事摂取量を評価するために、食品日記、24時間のリコールまたは食品頻度アンケート1などの従来の自己申告アンケートがしばしば使用される。これらの方法は自己申告に依存しているため、社会的に望ましい回答、記憶不足、および部分サイズ2,3の推定が困難なため、時間がかかり、偏見を生じやすい。食事の質(食品の種類や食べる量)の対策に加えて、食物摂取を遅くする食行動が食事4内の過剰消費を防ぐことが示されているので、食べ物がどのように食べられるかを知っていることも重要である。食行動を評価するために、黄金の基準は、2人の観察者が食事を食べる人々のビデオ録画にアナティケートしてもらう。この方法は、かなり手間がかかり、時間がかかり、行動に関する即時のフィードバックを可能にしません。
最近の技術の進歩は、食物摂取量の自動対策と食事の過程での食事行動の自動化された措置を組み合わせる機会を提供するようになりました。これらの動きに対応して、mEETrと呼ばれる新しいセンサーベースの食事評価方法が開発されました, mEETr, 2つのオランダ語の単語の頭字語 'メーター' (翻訳: 測定装置), 'eet' (翻訳: 食べること).mEETrは、3つの計量ステーション(図1はトレイとセンサープレートの設計を示しています)とカメラホルダーを備えた通常のダイニングトレイです。各計量ステーションは、重量を分配するために3つの三角形に配置された測定ポイントで構成されています。計量ステーションは、ボウル、プレート、および飲みカップまたはグラスの重量を食事の上で連続的に測定します。mEETrにはビデオカメラホルダーも含まれています。現在、カメラホルダーはトレイから分離されていますが、標準化のために、mEETr(折りたたみビデオカメラスティック)の次のアップグレード後に統合カメラが理想的であろう。このカメラは、咬傷と噛み込みの数の自動リアルタイム分析と、摂食時間を容易にし、摂食率と咬合サイズに関する情報を生成することを可能にする。食行動の自動分析は、新しく開発されたアルゴリズムを使用して行われます。様々な研究グループが、食の加速と食べる量に関するリアルタイムのフィードバックを人々に提供する装置を開発した。また、食事中の咬傷の数とその頻度に関するリアルタイムのフィードバックを提供するために拡張フォークが開発されました7.また、フリーな生活環境8,9で食べる微細構造を測定するイヤーセンサーが開発されました。この装置と同様に、Ioakimidisららが使用するセットアップと同様に、ビデオ対策を計量プレートと組み合わせて、食物摂取量、咬傷回数、咀嚼行動を決定した。
これらの装置と比較して、mEETrの目新しさは、2つのプレートと飲みカップ(n=3)の食物摂取と摂食行動(例えば、食べる割合、咬傷の数、咬傷サイズ、咀嚼行動)の自動測定を1つの装置に組み合わせることである。mEETrは、実証されているように、制御された(食べる実験室)環境内での食物摂取と摂食行動の食事対策に適していますが、最終的には、保育園、高齢者ホーム、病院などの再発生する食事計画が使用される、制御されていない環境でmEETrを使用することを目的としています。
最終的には、mEETrは、従来の食事評価方法やビデオの手動コーディングよりも、より客観的で、より正確で正確な食物摂取量と摂食行動を提供します。食物摂取のより良い措置は、栄養と健康研究に利益をもたらすだけでなく、食品関連の非伝染性疾患の増加に対処するために彼らの挑戦の医療専門家11.最終的には、mEETrは、他の健康アプリやスマートウォッチなどの既存の技術やソフトウェアにmEETrをリンクすることで、研究やヘルスケアの設定だけでなく、自宅の健康志向のユーザーによって使用することができます。全体として、これらの健康対策は、ユーザーまたはヘルスケアの専門家に、さまざまな健康行動パターン(例えば、食物摂取、摂食行動、実際の措置に基づくエネルギー支出、睡眠、ストレス)のかなり多様で完全な概要を提供し、ユーザーが食事を最適化し、健康的なライフスタイルを作り出すことを可能にします。

<table><tbody><tr><td>バッテリー</td><td>と</td><td></td><td>バッテリーパック(LiPo)は、USBポートコネクタを介して電子機器を充電します。このポートからのデータはありません。</td></tr><tr><td>コネクタプログラム</td><td>ノルダス ノルダ</td><td></td><td>ス 情報技術ソフトウェア ダッシュボード nview</td></tr><tr><td>ディナートレイ</td><td>na</td><td>na</td><td>ガラス強化エポキシからの標準ディナートレイ</td></tr><tr><td>より大きなスケール</td><td>na</td><td>na</td><td>トリプルフォースセンサー法に基づく1つの高範囲カスタムメイドスケール。</td></tr><tr><td>メインボード</td><td>na</td><td></td><td>a メインボード 3つのスケール測定値を校正された重量数に変換します。このボードには、低電力短距離RF送信機も含まれています。</td></tr><tr><td>OS:Windows</td>、<td>Microsoft</td><td></td><td>Windows 10、Pro、64ビット</td></tr><tr><td>、プロセッサプログラム、</td><td>ノルダス</td><td>、ノルダ</td><td></td>ス、情報技術ソフトウェア、FaceReader</tr><tr><td>、レシーバープログラム、</td><td>ノルダス</td><td>、ノルダス、情報技術ソフトウェア、オブザーバー</td>、RFレシーバー、ナナ、カスタムビルド、RFレシーバーに接続されたUSBコンバーター。<td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>このレシーバーには、低範囲に敏感にするためのスケルチ設定があります。</td></tr><tr><td>スモールスケール</td><td>na</td><td>na</td><td>トリプルフォースセンサー方式に基づく2つの低レンジカスタムメイドスケール。</td></tr></tbody></table>

自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method

食事と摂食行動の評価方法の大半は、自己申告に基づいています。それらは負担が大きく、また測定エラーを起こしやすい。最近の技術革新により、ユーザーと研究者の両方に必要な労力が少ない、より正確で正確な食事と摂食行動評価ツールの開発が可能になります。そこで、食物摂取と摂食行動を評価する新しいセンサーベースの装置が開発された。このデバイスは、ビデオカメラと3つの別々の内蔵計量ステーションを備えた通常のダイニングトレイです。計量ステーションは、食事の過程でボウル、プレート、および飲みカップの重量を継続的に測定します。顔に配置されたビデオカメラは、人工知能(AI)ベースの自動表情ソフトウェアを使用して分析される食行動特性(噛み、咬傷)を記録します。トレイの重量とビデオデータは、ワイヤレスレシーバーを使用して、リアルタイムでパーソナルコンピュータ(PC)に転送されます。食べる量、食べる率、一口の大きさなどの関心の結果は、対象の時点でこれらの測定値のデータを差し引くことによって計算することができます。トレイの現在のバージョンによって得られた情報は、研究目的のために使用することができ、デバイスのアップグレードされたバージョンはまた、食事摂取量と食事行動に関するよりパーソナライズされたアドバイスの提供を容易にします。従来の食事評価方法とは対照的に、この食事評価装置は食事中の食物摂取量を直接測定し、記憶または部分サイズの推定に依存しない。最終的には、この装置は毎日の主食の食物摂取および摂食行動の措置に適している。将来的には、この技術ベースの食事評価方法は、健康アプリケーションやスマートウォッチにリンクして、運動、エネルギー摂取量、食事行動の完全な概要を取得することができます。

摂取速度が遅い(図7)、小さい一口/噛み付きサイズ(図8)、より多くのチュー(図9)は、mEETrトレイで測定されるヨーグルトとジュース(図6)と比較してサラダの摂取量を少なくしました。参加者はフルーツジュースと比較してフルーツサラダを17%少なく食べました。ジュース、ヨーグルト、サラダの食行動特性はすべて異なっています(図7、図8、図9)。参加者は、ヨーグルトやジュースと比較してフルーツサラダを大幅に噛みました。観察されたチューの数は、ヨーグルトとフルーツサラダの間で3倍異なった。さらに、一口サイズは、ジュースと比較して一口当たりサラダ6.5gの最小でした:一口あたり8 g。全体として、噛む回数、咬合量、食べる割合は、食事...

このプロトコルは、新しい技術ベースの食事評価方法を示し、説明します。この方法は、複数の計量スケールを内蔵したダイニングトレイとビデオカメラで構成されています。このデバイスは、食事の過程で食べ物や飲み物の摂取量や食事行動の自動対策を組み込むという意味でユニークです。

The vast majority of dietary and eating behavior assessment methods are based on self-reports. They are burdensome and also prone to measurement errors. ...

栄養研究者や栄養士は、食品リコールなどの食物摂取量を測定するために間接的な措置を使用しています。メーターを使えば、食事中の食物摂取量や人々の食事行動を測定することができます。メーターの主な利点は、消費者や患者からの労力をほとんど使わずに、より正確に食べる量を測定できることです。この技術は、個人が食べるもののより良い洞察を得るために使用することができます。これは、糖尿病に苦しむ人や、高齢者などの栄養失調の人にとって特に重要です。この手順は、栄養士部の長であり、訓練を受けた研究栄養士であるEls Siebelinkによって実証されます。参加者はフェムケ・デ・グーイジャーとミケーレ・トゥファノ、両方の博士課程の学生であり、すべてのワーゲニンゲン大学の人間栄養保健科で働いています。まず、ジュース、フルーツヨーグルト、フルーツピースを準備します。研究に参加することに同意するボランティアを募集します。レンズを着用できない眼鏡をかけた方や、測定ミスを避けるために顔の毛を持っている人は除外してください。調査とデータ収集について参加者に通知し、データを収集する前にインフォームド・コンセントに署名を得ます。部屋の照明が均等に分散され、ビデオ録画にバックグラウンドノイズがないことを確認した後、参加者はテーブルの前に座り、テーブルの前に座り、テーブルの前に胸のすぐ下に位置します。胴体全体が腕を含めて見えるはずです。トレイとウェブカメラのワイヤレスレシーバーをラップトップに接続します。トレイの電源を入れ、ラップトップを起動して、トレイが充電されていることを確認します(緑色のライトで示されます)。コネクタ プログラム、レシーバ、およびプロセッサ ソフトウェア プログラムをダッシュボードと共に開きます。イメージ フレームが正しく、画質が悪く、腕や肩などの参加者の頭と胸がはっきりと見えるようにしてください。トレイの下に中央回路基板を備えた50ミリメートルの薄いベースパネルを含む、トレイを乾燥させておきます。約1メートルの距離の短距離無線信号を介して1秒間隔で計量データを転送します。USBポートを介して受信機をパソコンに接続します。プレート、カップ、およびボウルがプラットフォームまたは周囲のトレイに置かれていないことを確認します。これを避けるために、センターリングを使用してください。メーターを参加者の前に置き、ウェブカメラをまっすぐに見ながら、参加者にできるだけ多くまたは少しだけ食べるように指示します。食べている間は顔の前に手を置かないように思い出させる。受信機ソフトウェアで新しい観察を開始します。日付、参加者番号、参加者の性別、年齢、および重量や身長などの人類学的データを記録します。観測名には、スタディ条件やスタディ訪問などの追加情報を含めます。受信機ソフトウェアの記録を押して、データ収集中にビデオ録画と受信データを確認するために、観察を記録し、ダッシュボードをアクティブにします。録音に先立ち、参加者番号でカードを上げ、食事の開始と終了時に手を挙げるように依頼してください。参加者が食べ終わったら観察を終了します。すべてのデータをスプレッドシートに転送するには、2分かかります。Web カメラとトレイ レシーバーをラップトップから取り外し、クリーニングティッシュまたはクリーニングスプレーでクリーニングします。食行動の自動対策は、見出しデータの下に保存されます。[データのエクスポート] をクリックして、生データを抽出します。出力ファイルには、参加者数、リアルタイム、相対開始時間、およびタイム・スタンプされた食行動変数 (バイト数、咀嚼回数、咀嚼時間など) に関するデータが含まれます。プログラム内のさまざまな棒グラフで結果を要約して視覚化します。ログファイルをスプレッドシートにエクスポートし、好みの統計プログラムを使用してデータ分析を実行します。計量トレイは、ヨーグルトとジュースと比較してサラダの摂取量を減らす測定を行いました。参加者は、フルーツジュースと比較してフルーツサラダの17%少ない食べ物、摂取率の遅い、より小さな一口または一口サイズ、およびより多くのチューは、メータートレイで測定されるように、ヨーグルトやジュースに比べてサラダの摂取量を減らしました。参加者は、ヨーグルトやジュースに比べてフルーツサラダを大幅に噛みました。観察されたチューの数は、ヨーグルトとフルーツサラダの間で3倍異なった。一口のサイズはサラダにとって最も小さく、ジュース1回あたり8グラムに比べて1回あたり6.5グラムでした。全体として、噛む回数、咬合量、食べる割合は、食事ラボの設定で食事中に食べた量に影響を与えるようでした。メーターの将来のバージョンでは、正面にまっすぐ来るカメラよりも人にとって侵入が少ないように、横から来るカメラや下隅のレベルからカメラを構築したいと考えています。システムの将来のバージョンは、私たちは実際の生活の中で食物摂取行動を研究することができます。これにより、消費する量、消費するもの、食べる速度について消費者に直接フィードバックを与えることもできます。

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自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

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