Summary
Questo studio presenta un protocollo di progettazione e produzione di un dispositivo indossabile occhiali-tipo che rileva i modelli dell'ingestione di cibo e altre attività fisiche consigliati utilizzando celle di carico inserito in entrambe le cerniere dei vetri.
Abstract
Questo studio presenta una serie di protocolli di progettazione e produzione di un dispositivo indossabile occhiali-tipo che rileva i modelli di attività del muscolo di temporalis durante l'assunzione di cibo e altre attività fisiche. Abbiamo fabbricato una cornice 3D-stampato dei bicchieri e un modulo di scheda (PCB) integrata in cella circuito stampato di carico inserito in entrambe le cerniere del telaio. Il modulo è stato utilizzato per acquisire i segnali di forza e li trasmette in modalità wireless. Queste procedure forniscono il sistema con maggiore mobilità, che possono essere valutate in condizioni pratiche da portare come camminare e agitando. Una performance della classificazione viene valutata anche distinguendo i modelli dell'ingestione di cibo da quelle attività fisica. Una serie di algoritmi sono stati utilizzati per pre-elaborare i segnali, generare vettori di feature e riconoscere i modelli di diversi presenti attività (masticazione e sbattere le palpebre) e altre attività fisiche (il resto è sedentario, parlare e camminare). I risultati hanno mostrato che il Punteggio di1 media F della classificazione tra le attività consigliate era 91,4%. Crediamo che questo approccio può essere potenzialmente utile per il monitoraggio automatico e oggettiva dei comportamenti ingestive con maggiore precisione come strumento pratico per trattare problemi ingestive.
Introduction
Monitoraggio continuo e oggettivo dell'ingestione di cibo è essenziale per mantenere l'equilibrio di energia nel corpo umano, come accumulo di energia eccessiva può causare overweightness e obesità1, che potrebbe tradursi in varie complicazioni mediche2. I principali fattori lo squilibrio di energia sono noti per essere sia eccessiva ingestione di cibo e attività fisica insufficiente3. Vari studi sul monitoraggio del dispendio energetico quotidiano sono state introdotte con misura automatica e oggettiva dei modelli di attività fisica attraverso dispositivi indossabili4,5,6, anche presso il consumatore finale livello e medici fase7. Ricerca sul controllo dell'assunzione di cibo, tuttavia, è ancora nella cornice laboratorio, dal momento che è difficile da rilevare l'attività di assunzione di cibo in modo diretto e obiettivo. Qui, ci proponiamo di presentare un disegno di dispositivo e la relativa valutazione per monitorare l'assunzione di cibo e modelli di attività fisica a livello pratico nella vita quotidiana.
Ci sono stati vari approcci indiretti per monitorare l'assunzione di cibo attraverso la masticazione e deglutizione suoni8,9,10, movimento del polso11,12,13, immagine analisi14ed elettromiogramma (EMG)15. Tuttavia, questi approcci sono stati difficili da applicare per applicazioni quotidiane di vita, a causa delle loro limitazioni inerenti: i metodi utilizzando il suono erano vulnerabili ad essere influenzato dal suono ambientale; i metodi utilizzando il movimento del polso erano difficili da distinguere da altre attività fisiche, quando non consumano cibo; e i metodi utilizzando le immagini e i segnali di EMG sono limitati dal limite del movimento e ambiente. Questi studi hanno mostrato la capacità di rilevamento automatico dell'ingestione di cibo utilizzando sensori, ma avevano ancora una limitazione dell'applicabilità pratica alla vita quotidiana di là di regolazioni del laboratorio.
In questo studio, abbiamo usato i modelli di attività di muscolo di temporalis come il monitoraggio automatico e oggettiva dell'ingestione di cibo. In generale, il muscolo di temporalis ripete la contrazione e il rilassamento come parte dei muscoli masticatori durante il cibo assunzione16,17; così, l'attività di assunzione di cibo può essere monitorata rilevando i modelli periodici di attività di muscolo di temporalis. Recentemente, ci sono stati diversi studi che utilizzano i temporalis muscle attività18,19,20,21, che utilizzato il EMG o piezoelettrico ceppo sensore e collegandoli direttamente su umani pelle. Questi approcci, tuttavia, erano sensibili alla posizione della pelle di elettrodi EMG/i sensori di sforzo e furono facilmente staccati dalla pelle a causa del movimento fisico o la traspirazione. Di conseguenza, abbiamo proposto un metodo innovativo ed efficace con un paio di occhiali che senso i temporalis muscle attività mediante celle di carico due inserito in entrambe le cerniere nel nostro precedente studio22. Questo metodo ha mostrato un grande potenziale di rilevare l'attività di assunzione di cibo con una precisione senza toccare la pelle. È stato anche non invadente e non intrusiva, dato che abbiamo usato un comune dispositivo di occhiali-tipo.
In questo studio, presentiamo una serie di protocolli dettagliati di come implementare il dispositivo di occhiali-tipo e come utilizzare i modelli di attività di muscolo di temporalis per monitorare l'assunzione di cibo e attività fisica. I protocolli includono il processo di progettazione hardware e fabbricazione che consiste di un telaio 3D-stampato dei bicchieri, un modulo di circuito e un modulo di acquisizione dati e gli algoritmi software per l'elaborazione dati e analisi. Abbiamo inoltre esaminato la classificazione tra le diverse attività consigliati (ad es., da masticare, camminare e sbattere le palpebre) per dimostrare il potenziale come un pratico sistema che può raccontare una differenza minuta tra l'assunzione di cibo e altre attività fisiche modelli.
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Protocol
Nota: Tutte le procedure compreso l'uso di soggetti umani sono state compiute da un modo non-invasivo di semplicemente indossando un paio di occhiali. Tutti i dati sono stati acquisiti attraverso la misurazione dei segnali di forza da celle di carico inserite nei bicchieri che non erano in contatto diretto con la pelle. I dati sono stati trasmessi in modalità wireless al modulo di registrazione dati, che, in questo caso è uno smartphone designato per lo studio. Tutti i protocolli non sono stati collegati in vivo/in vitro studi umani. Nessuna droga e sangue campioni sono stati utilizzati per gli esperimenti. Consenso informato è stato ottenuto da tutti i soggetti degli esperimenti.
1. fabbricazione di un modulo di circuito sensore integrato
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Acquisto di componenti elettronici per il modulo circuito di produzione.
- Acquisto di due celle di carico tipo di palla, ognuno dei quali opera in un range tra 0 N e 15 N e produce un output di bassa tensione differenziale con portata massima di mV 120 in un'eccitazione V 3.3.
Nota: Queste cellule sono utilizzate per misurare di carico forza segnali su entrambi i lati sinistro e destro dell'occhiale. - Acquistare due amplificatori per strumentazione e kΩ due 15 resistori di impostazione del guadagno.
Nota: L'amplificatore di strumentazione e la resistenza di impostazione del guadagno sono utilizzati per amplificare il segnale di forza cella di carico otto volte, fino a 960 mV. - Acquisto di un'unità di micro regolatore (MCU) con funzionalità wireless (ad es., connettività Wi-Fi) e un 10-bit analog-to-digital converter (ADC).
Nota: La MCU viene utilizzata per leggere i segnali di forza e di trasmetterli a un modulo di acquisizione dati in modalità wireless. Poiché un pin di ingresso analogico viene utilizzato per due ingressi analogici forza, l'uso di un multiplexer è stato introdotto nel passaggio successivo 1.1.4. - Acquistare un multiplexer analogico di due canali che gestisce i due segnali di ingresso con un pin di ADC su MCU.
- Acquistare una batteria al litio polimero (LiPo) con 3,7 tensione nominale V, 300 mAh di capacità nominale e tasso di scarico di 1 C.
Nota: La capacità della batteria è stato scelto per fornire abbastanza corrente per ora più di 200 mAh e far funzionare il sistema affidabile per circa 1,5 h di un esperimento. - Acquistare un regolatore di tensione V 3.3 per giù-regolazione lineare della tensione della batteria di V 3,7 3,3 V tensione di alimentazione del sistema.
- Resistenze di tipo kΩ dispositivi a montaggio superficiale (SMD) acquisto cinque 12 come resistori di pull-up della MCU. L'impronta delle resistenze è 2,0 x 1,2 mm (dimensione del 2012).
- Acquisto di due celle di carico tipo di palla, ognuno dei quali opera in un range tra 0 N e 15 N e produce un output di bassa tensione differenziale con portata massima di mV 120 in un'eccitazione V 3.3.
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Fabbricare schede a circuito stampato (PCB). Questo passaggio è su disegno di circuiti stampati e rendendo l'opera d'arte (cioè, il layout della scheda, il file. BRD) e lo schema elettrico (cioè, il file. sch) per fabbricazione di PCB. Una conoscenza di base del processo di creazione di file di schema e opera d'arte è necessaria per lo sviluppo.
- Disegnare lo schema di un circuito sinistro contenente la batteria utilizzando un'applicazione di progettazione elettronica, come mostrato in Figura 1A. Salvare il risultato come file di schema (. sch) e opera (BRD).
- Disegnare lo schema di un circuito di destro contenente il MCU utilizzando un'applicazione di progettazione elettronica, come mostrato in Figura 1B. Salvare il risultato come file di schema (. sch) e opera (BRD).
- Fabbricare i circuiti da un ordine con un'azienda di fabbricazione di PCB.
- Saldare ogni componente elettronico preparato nel passaggio 1.1 per i PCB come mostrato in Figura 2 e Figura 3.
Attenzione: L'amplificatore di strumentazione è molto sensibile alla temperatura di brasatura. Assicurarsi che piombo temperatura non superi i 300 ° C per 10 s durante la saldatura, altrimenti può causare danni permanenti al componente.
2. 3D stampa di una montatura degli occhiali
- Disegnare il modello 3D del pezzo testa degli occhiali utilizzando uno strumento di modellazione 3D, come mostrato in Figura 4A. Esportare il risultato nel formato di file. STL.
- Disegnare il modello 3D dei templi destro e sinistro dei vetri utilizzando un 3D strumento di modellazione, come mostrato in Figura 4e Figura 4B . Esportare i risultati nel formato di file. STL.
- Stampare le parti pezzo e tempio testa utilizzando una stampante 3D e un filamento di fibra di carbonio a 240 ° C di temperatura dell'ugello e 80 ° C di temperatura letto.
Nota: L'uso di qualsiasi stampante 3D commerciale e tutti i tipi di filamenti come acrilonitrile butadiene stirene (ABS) e polilattide (PLA) può essere consentito. Le temperature di ugello e letto possono essere regolate secondo il filamento e condizioni di stampa. - Le punte dei templi utilizzando un ventilatore di aria calda di un'impostazione di 180 ° C di calore e piegarle verso l'interno circa 15 gradi per contattare l'epidermide dei temporalis muscle come occhiali convenzionali.
Nota: Il grado di piegamento del tempio occhiali non deve necessariamente essere rigoroso, poiché lo scopo della curvatura è di aumentare il fattore di forma aiutando gli occhiali in forma sulla testa di un soggetto quando equipaggiato. Stare attenti, però, come una piegatura eccessiva impedirà i templi di toccare il muscolo di temporalis, che rende impossibile per raccogliere modelli significativi. - Ripetere i passaggi dal passaggio 2.1-2.4 per stampare due diverse dimensioni del telaio occhiali per adattarsi a diverse dimensioni di testa come mostrato nella Figura 4.
3. montaggio di tutte le parti degli occhiali
- Inserire i PCB su entrambi i lati dei templi degli occhiali con M2 bulloni, come mostrato nella Figura 5.
- Montare il pezzo di testa e i templi inserendo le viti M2 le articolazioni a cerniera.
- Collegare i PCB di sinistro e destro usando i fili di collegamento a 3 poli, come mostrato nella Figura 5.
- Collegare la batteria al circuito sinistro e fissarlo con nastro adesivo alla tempia sinistra. Il lato di montaggio della batteria non è critico, poiché può variare in base alla progettazione di PCB.
- Coprire i bicchieri con nastri di gomma sulla punta e il nasello per aggiungere più attrito con la pelle umana come mostrato nella Figura 5.
4. sviluppo di un sistema di acquisizione dati
Nota: Il sistema di acquisizione dati è composto da un modulo e un modulo di ricezione dei dati di trasmissione di dati. Il modulo di trasmissione di dati legge il tempo e la forza segnali di entrambi i lati e li invia il modulo di ricezione dati, che raccoglie i dati ricevuti e li scrive in un file TSV.
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Caricare l'applicazione alla MCU del modulo PCB seguendo le procedure descritte in procedura 4.1.1–4.1.3 di trasmissione di dati.
- Eseguire il progetto di "GlasSense_Server" associato ai file supplementari utilizzando un computer.
Nota: Questo progetto è stato costruito con Arduino integrated development environment (IDE). Fornisce la capacità di leggere il tempo e forza segnali con 200 campioni/s e li trasmette al modulo di ricezione dati. - Collegare il modulo PCB al computer tramite un connettore universal serial bus (USB).
- Premere il pulsante "Carica" l'IDE di Arduino a lampeggiare i codici di programmazione dal punto 4.1.1 in MCU.
- Eseguire il progetto di "GlasSense_Server" associato ai file supplementari utilizzando un computer.
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Caricare l'applicazione ricevente i dati a uno smartphone, che viene utilizzato per ricevere i dati in modalità wireless, seguendo le procedure descritte in procedura 4.2.1–4.2.3.
- Eseguire il progetto di "GlasSense_Client" associato ai file supplementari utilizzando un computer.
Nota: Questo progetto è stato costruito con c# linguaggio di programmazione. Fornisce la possibilità di ricevere dati e salvare i file TSV, che contengono informazioni di un soggetto, come nome, sesso, età e indice di massa corporea (BMI). - Collegare lo smartphone al computer tramite un connettore USB per costruire l'applicazione di ricezione dati.
- Premere il pulsante "File > Build & Run" sul progetto c# per compilare l'applicazione di ricezione dati sullo smartphone.
- Eseguire il progetto di "GlasSense_Client" associato ai file supplementari utilizzando un computer.
5. raccolta di dati da uno studio di utente
Nota: Questo studio raccolti sei insiemi di attività consigliati: resto sedentario (SR), sedentario da masticare (SC), passeggiate (W), masticare mentre si cammina (CW), sedentario parlante (ST) e sedentario wink (SW).
- Selezionare un paio di occhiali che hanno una dimensione appropriata per l'utente di essere testati. Ottimizzare la tenuta con i bulloni di supporto presso entrambe le cerniere (Figura 5).
Attenzione: I valori di forza non devono superare 15 N, dato che i sensori di forza utilizzati in questo studio potrebbero perdere la caratteristica lineare bene oltre l'intervallo di funzionamento. I valori di forza possono essere ottimizzati allentando o il supporto di serraggio bulloni. -
Registrare le attività di tutti i soggetti premendo il pulsante "Record" sull'applicazione costruita al punto 4.2.3.
- Registrare un'attività durante un blocco di 120-s e generare un file di registrazione di esso.
- Nel caso di SR, il soggetto di sedersi su una sedia e farli utilizzare uno smartphone o leggere un libro. Permettere il movimento della testa, ma evitare il movimento di tutto il corpo.
- Nei casi di SC e CW, hanno i soggetti mangiare due tipi di texture di cibo (pane tostato e gelatina da masticare) al fine di riflettere le proprietà differenti dell'alimento. Servire il pane tostato a fette di 20 mm x 20 mm, che è una buona dimensione per mangiare.
- Nel caso di W, sono soggetti a piedi ad una velocità di 4,5 km/h su un tapis roulant.
- Nel caso di ST, sedersi i soggetti e li leggere un libro ad alta voce in un tono normale e la velocità.
- Nel caso di SW, informare i soggetti a wink sui tempi di un suono di campana di 0,5 s lungo ogni 3 s.
- Generare un file di registrazione in formato TSV dai dati raccolti al punto 5.2.1.
Nota: Questo file contiene una sequenza del tempo quando i dati sono stati ricevuti, un segnale di forza di sinistra, un segnale di forza giusta e un'etichetta che rappresenta l'attuale attività facciale. Visualizzazioni di segnali temporali di tutte le attività in un blocco di un utente sono stati rappresentati in Figura 6. Sei insiemi di attività consigliati (SR, SC, ST, W, CW e SW) sono stati etichettati come 1, 2, 3, 4, 5 e 6, rispettivamente. Le etichette sono state utilizzate per confrontare le classi previste nel paragrafo 8 del protocollo. - Prendere una pausa di 60-s dopo il blocco di registrazione. Togliti gli occhiali durante la pausa e ri-li indossa nuovamente quando si riavvia il blocco di registrazione.
- Ripetere il blocco-e-pausa set di punti 5.2.1 e 5.2.2 quattro volte per ogni attività.
- Nel caso di SW, hanno il soggetto ripetutamente l'occhiolino con l'occhio sinistro durante un isolato e quindi ammiccano ripetutamente con l'occhio destro durante il blocco successivo.
- Registrare un'attività durante un blocco di 120-s e generare un file di registrazione di esso.
- Ripetere i passaggi da 5.1 – 5.2 e raccogliere i dati da 10 oggetti. In questo studio, abbiamo usato cinque maschi e cinque femmine, l'età media era di 27,9 ± 4.3 (deviazione standard; s.d.) anni, che andavano alle 19 – 33 anni, e il BMI medio era di 21,6 ± 3.2 (s.d.) kg/m2, che andavano a 17,9 – 27.4 kg/m2.
Nota: In questo studio, i soggetti che non hanno alcuna condizione medicale di masticare il cibo, strizzatina d'occhio e a piedi sono stati reclutati, e questa condizione è stata utilizzata per i criteri di inclusione.
6. segnale di pre-elaborazione e segmentazione
Nota: I segnali destro e sinistro sono calcolati separatamente nelle procedure seguenti.
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Preparare una serie di fotogrammi temporale di 2 s lunga.
- Segmento il 120 s registrato segnali in un set di 2 s fotogrammi saltando loro ad intervalli di 1-s con MATLAB, come illustrato nella Figura 6.
Nota: I telai segmentati di 2 s lunga sono stati usati per estrarre caratteristiche nella sezione 7. La dimensione di luppolizzazione s 1 era determinata a dividere i segnali dall'intervallo di wink s 3 già menzionato al punto 5.2.1. - Applicare un filtro passa-basso (LPF) utilizzando un filtro di Butterworth di ordineth 5 con una frequenza di taglio di 10 Hz per ciascun fotogramma.
- Salvare i risultati del passaggio 6.1.2 come le cornici temporali per i passaggi successivi al punto 7.1.
- Segmento il 120 s registrato segnali in un set di 2 s fotogrammi saltando loro ad intervalli di 1-s con MATLAB, come illustrato nella Figura 6.
-
Preparare una serie di fotogrammi spettrale.
- Sottrarre la mediana dai segnali originali di ogni fotogramma per rimuovere il precarico quando si indossano gli occhiali.
Nota: Il valore del precarico non è necessario per la seguente analisi di frequenza, poiché non include eventuali informazioni di masticazione, a piedi, wink, ecc potrebbe, tuttavia, contengono informazioni significative, che possono variare da soggetto a soggetto, da ogni impostazione degli occhiali e anche dal momento in cui un soggetto indossa gli occhiali. - Applicare una finestra di Hanning a ogni frame per ridurre una dispersione spettrale su analisi di frequenza.
- Produrre e risparmiare uno spettro monobraccio applicando una trasformata di Fourier veloce (FFT) per ogni fotogramma.
- Sottrarre la mediana dai segnali originali di ogni fotogramma per rimuovere il precarico quando si indossano gli occhiali.
- Definire una combinazione di un temporale e una cornice spettrale dello stesso tempo come un blocco di frame (o semplicemente un fotogramma).
7. generazione di vettori di Feature
Nota: Un vettore di funzionalità viene generato per ogni frame prodotto nella sezione 6 del protocollo. I frame di sinistra e destro sono calcolati separatamente e combinati in un vettore di funzionalità nelle procedure seguenti. Tutte le procedure sono state implementate in MATLAB.
- Estrarre caratteristiche statistiche da una cornice temporale al punto 6.1 del protocollo. Un elenco del numero totale di 54 caratteristiche è dato nella tabella 1.
- Estrarre caratteristiche statistiche da una cornice spettrale al punto 6.2 del protocollo. Un elenco del numero totale di 30 caratteristiche è dato in tabella 2.
- Generare un vettore di 84-dimensionale caratteristica combinando le caratteristiche temporali e spettrali sopra.
- Etichettare i vettori di feature generato dalle registrazioni al punto 5.2 del protocollo.
- Ripetere i passaggi da punti 7.1-7.4 per tutti i blocchi di telaio e generare una serie di vettori di feature.
8. classificazione delle attività in classi
Nota: Questo passaggio è quello di selezionare il modello di classificazione di un support vector machine (SVM)23 determinando i parametri che mostrano la massima precisione il dato problema (cioè, vettori di feature). il SVM è una macchina di supervisione ben nota apprendimento tecnica, che mostra eccellenti prestazioni nella generalizzazione e robustezza utilizzando un margine massimo tra le classi e una funzione del kernel. Abbiamo usato una griglia-ricerca e un metodo di cross-validazione per definire un parametro di pena C e un kernel parametro γ del kernel (RBF) funzione radiale di base. Per eseguire le procedure seguenti è necessaria una comprensione minima della macchina di apprendimento tecniche e la SVM. Alcuni materiali referenziale23,24,25 sono raccomandati per una migliore comprensione della macchina di apprendimento di tecniche e l'algoritmo SVM. Tutte le procedure in questa sezione sono state implementate utilizzando il pacchetto software di LibSVM25 .
- Definire una griglia di coppie di (C, γ) per la ricerca di griglia. Uso in crescita esponenziale sequenze di C (2-10, 2-5,..., 230) e γ (2-30, 2-25,..., 210).
Nota: Queste sequenze sono state determinate euristicamente. - Definire un paio di (C, γ)(ad esempio, (2-10, 2-30)).
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Per la griglia definita al punto 8.2, eseguire lo schema di convalida incrociata 10 volte.
Nota: Questo schema divide i vettori di feature intero in 10 parti sottoinsiemi, quindi testare un sottoinsieme del modello di classificatore addestrato da altri sottoinsiemi e ripeterla sopra tutti i sottoinsiemi, uno per uno. Pertanto, ogni vettori di feature possono essere testati in modo sequenziale.- Dividere i vettori di feature intero in 10 parti sottoinsiemi.
- Definire un set di testing da un sottoinsieme e un set dai restanti 9 sottoinsiemi di training.
- Definire un vettore di ridimensionamento che si adatta tutti gli elementi dei vettori funzionalità alla gamma di [0, 1] per il set di training.
Nota: Il vettore di ridimensionamento ha la stessa dimensione con il vettore di funzionalità. Si compone di una serie di moltiplicatori che ridimensiona la stessa riga (o colonna) di tutti i vettori di feature alla gamma di [0, 1]. Ad esempio, la prima caratteristica di un vettore di funzionalità viene scalata linearmente alla gamma di [0, 1] per tutte le caratteristiche prime di vettori di feature di formazione. Si noti che il vettore di ridimensionamento è definito dal set di formazione, perché il set di testing dovrebbe essere presupposta per essere sconosciuto. Questo passaggio aumenta l'esattezza della classificazione rendendo le caratteristiche della gamma uguale ed evitando errori numerici durante il calcolo. - Scala ogni caratteristica della formazione impostare l'intervallo di [0, 1] utilizzando il vettore di ridimensionamento ottenuti al punto 8.2.3.
- Scala ogni caratteristica del testing impostato sull'intervallo di [0, 1] utilizzando il vettore di ridimensionamento ottenuti al punto 8.2.3.
- Treno set di training attraverso il SVM con la coppia definita (c, γ) al punto 8.2 e quindi costruire un modello di classificazione.
- Prova il set di testing attraverso il SVM con la coppia definita (c, γ) al punto 8.2, e il modello di classificazione ottenuta con la procedura di formazione.
- Calcolare un'accuratezza di classificazione sul set di testing. La precisione è stata calcolata dalla percentuale di vettori di feature che sono correttamente classificati.
- Ripetere la procedura 8.2.2–8.2.8 per tutti i sottoinsiemi e calcolare la precisione media di tutti i sottoinsiemi.
- Ripetere i passaggi 8.2 – 8.3.9 per tutti i punti della griglia di un paio di (C, γ).
- Trovare il massimo locale della massima precisione della griglia. Tutte le procedure della sezione 8 sono illustrate nella Figura 7.
- (Opzionale) Se il passo della griglia è considerato grossolano, ripetere i passaggi 8.1 – 8.5 in una griglia più fine vicino il massimo locale trovano nel passaggio 8,5 e trovare un nuovo massimo locale di griglia fine.
- Calcolare la precisione, il richiamo e il punteggio1 F di ciascuna classe di attività dalle equazioni seguenti:
Equazione 1
Equazione 2
Equazione 3
dove TP, FP e FN rappresentano veri positivi, falsi positivi e falsi negativi per ciascuna attività, rispettivamente. La matrice di confusione di tutte le attività è data nella tabella 3.
Equazione 1
Equazione 2
Equazione 3Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Attraverso le procedure descritte nel protocollo, abbiamo preparato due versioni del telaio stampato 3D differenziando la lunghezza della parte capa, LH (133 e 138 mm) e i templi, LT (110 e 125 mm), come mostrato nella Figura 4. Di conseguenza, possiamo coprire diverse condizioni da portare, che possono essere variate da dimensione della testa degli oggetti, forma, ecc. , che i soggetti ha scelto uno dei frame per adattarsi alla loro testa per lo studio di utente. La distanza verticale, Lh, fra il giunto di cerniera e foro per il perno di sostegno è stata impostata a 7,5 mm affinché la forza amplificata non supererebbe 15 N, che è il campo di funzionamento lineare cella di carico. Infine, il pezzo di testa dovrebbe avere uno spessore, tH, che può resistere il momento flettente trasmesso da entrambi i bulloni supporto quando equipaggiato. Abbiamo scelto il tH da 6 mm con un utilizzo del materiale in fibra di carbonio da un approccio euristico. I punti di contatto possono essere regolati tramite le viti di supporto per ottimizzare la tenuta degli occhiali come mostrato nella Figura 5.
La tabella 3 Mostra i risultati rappresentativi della classificazione per tutti i set di attività. Il Punteggio di1 media F ha provocato 80,5%. Se considerato come un unico punteggio, le prestazioni sembrano essere relativamente degradata rispetto al risultato del nostro precedente studio22. Abbiamo, tuttavia, in grado di estrarre informazioni significative confrontando i risultati tra ogni attività. Il SR è stato relativamente ben distinto dal SC, CW e SW, ma non dal W e ST. Entrambe le attività masticatorie, SC e CW, erano difficili da distinguere gli uni dagli altri. D'altra parte, si può osservare che entrambe le attività da masticare sono facilmente riconoscibili dal SR, W, ST e SW, che rappresentano le altre attività fisiche. Nel caso il SW, l'attività di wink si è rivelato essere classificato erroneamente leggermente durante le altre attività.
Dai risultati della tabella 3, possiamo osservare dettagli approfonditi della classificazione. In primo luogo, le due attività masticatorie, SC e CW, erano chiaramente distinguibili dalle altre attività. Tra questi, la distinzione dall'attività ambulante suggerisce una possibilità che l'attività di assunzione di cibo, che è lo scopo principale di questo studio, può essere facilmente separabile dall'attivo attività fisica, come camminare, utilizzando il nostro sistema. Come illustrato nella Figura 6, si può verificare che i segnali di masticazione e wink, attivati dall'attività di muscolo di temporalis, erano significativamente differenti da quelli non attivata per l'attività di muscolo di temporalis. D'altra parte, la distinzione tra le due attività masticatorie hanno mostrato classificazione relativamente alte. Hanno giocato un ruolo dominante nell'abbassamento sia la precisione e il richiamo delle attività masticatoria.
In termini di rilevazione di masticazione, il SR, W e ST può essere considerato rumore indesiderato nella vita quotidiana. L'attività di strizzatina d'occhio, d'altra parte, può essere considerato come misura significativa, perché è anche attivato da pure l'attività di muscolo di temporalis. Su tali basi, le due attività di masticazione sono state limitate in un'attività di masticazione (CH), e le altre attività tranne la strizzatina d'occhio sono state raggruppate in un'attività fisica (PA). La tabella 4 Mostra i risultati di classificazione su queste attività: masticazione (CH), l'attività fisica (PA) e sedentario wink (SW). Possiamo trovare più notevoli risultati da esso. Predice informazioni se il sistema è robusto per rilevare l'assunzione di cibo senza essere influenzato da altre attività fisiche. Inoltre, esso indica anche se è possibile distinguere l'ingestione di cibo da altre attività di faccia come strizzatina d'occhio. I risultati mostrano che l'attività da masticare può essere ben si distingue dalle altre attività con un alto punteggio di1 F di 93,4%. Nel caso di strizzatina d'occhio, il richiamo (85,5%) era leggermente inferiore a quello delle altre attività. Ciò significa che la qualità dei dati raccolti di ammiccare era probabile essere basso, come gli utenti dovevano occhiolino all'ora esatta in 3 intervalli di s. In realtà, è stato osservato che gli utenti perso l'occhiolino o i bicchieri spostati verso il basso occasionalmente durante lo studio di utente.
Al fine di ottenere risultati più significativi da quanto sopra, abbiamo raggruppati e ri-definito le attività in quelli nuovi. Le due attività masticatorie, SC e CW, sono state raggruppate in una attività e definite come masticare. Il SR, W e ST, che aveva un ampio grado di errata classificazione tra di loro, inoltre sono stati raggruppati in una attività, definita come l'attività fisica. Di conseguenza, abbiamo ottenuto nuovi risultati rappresentativi della classificazione ri-eseguito attraverso le attività di primo piano come masticare (CH), l'attività fisica (PA) e sedentario wink (SW), come illustrato nella tabella 4. I risultati che ha mostrato un segno di alta stima con un punteggio di1 media F di 91,4% di.
Figura 1: schemi di funzionamento dei circuiti sia a sinistra che a destra. (A) diagrammi schematici del circuito sinistro. Contiene una batteria per alimentare il circuito sia a sinistro che a destro. Un regolatore di tensione a 3,3 V con condensatore di bypass è stato fornito per alimentare una stabile tensione di alimentazione al sistema. Celle di carico qui presentate sono state inserite in entrambi i lati dei diagrammi schematici del circuito giusto circuito (B). Esso contiene un'unità di micro regolatore (MCU) con funzionalità Wi-Fi. Multiplexer a due canali è stato fornito per elaborare due segnali di forza da entrambi i lati con un convertitore analogico-digitale (ADC) della MCU. Un connettore ricevitore/trasmettitore asincrono universale (UART) è stato utilizzato per la MCU. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 2: opere di PCB dei circuiti sia a sinistra che a destra. (A), un'opera di sinistra PCB. Tutti i componenti elettronici vengono visualizzati come misure effettive in mm. (B), un'opera del diritto PCB. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 3: risultati rappresentativi dei PCB saldato con tutti i componenti. (A) il modulo circuito sinistro. La cella di carico è stata integrata nel bordo. Contiene un 2-pin connettore per batteria e un connettore a 3 pin per connettersi alla scheda di destra. (B) il modulo giusto circuito. La cella di carico è stata integrata nel bordo. Esso contiene un connettore a 4 pin per modalità di MCU e un connettore a 3 pin per la connessione al circuito di sinistra lampeggiante. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 4: un modello 3D di design del telaio dei vetri. (A), il design della testa del pezzo. La figura superiore mostra una vista frontale, e la figura in basso mostra una vista dall'alto del pezzo testa. La lunghezza della parte capa, LH, è un parametro di progettazione per coprire varie dimensione della testa dei soggetti. 3D abbiamo stampato due versioni del pezzo testa di differenziazione esso. Lo spessore del pezzo testa, tH, è stato definito da euristica. La distanza tra un giunto a cerniera e un foro per un bullone di supporto, Lh, è stata impostata dal fattore di amplificazione meccanica. (B) la progettazione dei templi. La figura superiore mostra alla tempia sinistra, e la figura in basso mostra la tempia destra. I PCB nella Figura 3 sono stati inseriti negli slot e una batteria è stata montata per un portabatterie. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 5: un risultato rappresentativo di occhiali integrati cesaronieva. I PCB sono stati inseriti nelle fessure con bulloni. I naselli e i suggerimenti dei templi sono stati coperti da nastri di gomma per aggiungere attrito con la pelle. Quando i bicchieri sono attrezzati, le celle di carico vengono premuti da bulloni di supporto su entrambi i lati. La tenuta degli occhiali può essere ottimizzata allentando o il supporto di serraggio bulloni. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 6: segnali temporali in un blocco di registrazione di un utente per tutte le attività. L'asse y rappresenta la forza misurata, che è stato sottratto da sua mediana del blocco registrazione per uno scopo di visualizzazione. Le ampiezze di massime delle attività da masticare sono più grandi rispetto alle altre attività. I segnali destro e sinistro dell'attività wink sono invertiti. La figura mostra un esempio di sinistra wink. Un telaio s 2 è stato utilizzato per definire un vettore di funzionalità saltando i segnali a intervalli di 1 s. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 7: risultati rappresentativi di trovare la precisione massima locale attraverso varie coppie di (C, γ). (A), A contorno trama di croce-convalidato esattezze di tutte le attività definite nella tabella 3. Ogni asse aumenta in modo esponenziale e la gamma euristico è stata selezionata. La precisione massima locale di 80,4% si è verificato a (C, γ) = (25, 20). (B), un contorno trama di croce-convalidato esattezze di attività ri-definito nella tabella 4. La massima precisione di 92,3% si è verificato a (C, γ) = (25, 20) ed è stato molto accurato che il risultato di (A). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
| Lol | Descrizione della funzionalità | Lol | Descrizione della funzionalità | ||
| 1 | Deviazione standard L | 28 | Skenwness R | ||
| 2 | Deviazione standard R | 29 | Curtosi L | ||
| 3 | Coefficiente di variazione L | 30 | Curtosi R | ||
| 4 | Coefficiente di variazione R | 31 | Coefficienti di funzione di autocorrelazione L | ||
| 5 | Tasso zero crossing L | 32 | Coefficienti di funzione di autocorrelazione R | ||
| 6 | Tasso zero crossing R | 33 | Segnale di energia L | ||
| 7 | 20 ° percentile L | 34 | Energia di segnale R | ||
| 8 | 20 ° percentile R | 35 | Energia di registro segnale L | ||
| 9 | 50 ° percentile L | 36 | Energia di registro segnale R | ||
| 10 | 50 ° percentile R | 37 | Entropia di energia L | ||
| 11 | 80 ° percentile L | 38 | Entropia di energia R | ||
| 12 | 80 ° percentile R | 39 | Ampiezza di picco-L | ||
| 13 | Intervallo interquartile L | 40 | Ampiezza di picco-R | ||
| 14 | Intervallo interquartile R | 41 | Il numero di picchi L | ||
| 15 | Somma di quadrati di percentile 20 L | 42 | Il numero di picchi R | ||
| 16 | Somma di quadrati di percentile 20 R | 43 | Dire del tempo tra i picchi L | ||
| 17 | Somma di quadrati di 50 ° percentile L | 44 | Dire del tempo tra i picchi R | ||
| 18 | Somma di quadrati di 50 ° percentile R | 45 | Campione di tempo tra i picchi L | ||
| 19 | Somma di quadrati di 80 ° percentile L | 46 | Campione di tempo tra i picchi R | ||
| 20 | Somma di quadrati di 80 ° percentile R | 47 | Rapporto di previsione L | ||
| 21 | 1 ° bin di distribuzione binned L | 48 | Rapporto di previsione R | ||
| 22 | 1 ° bin di binned distribuzione R | 49 | Armonico rapporto L | ||
| 23 | 2 ° bin di distribuzione binned L | 50 | Armonico rapporto R | ||
| 24 | 2 ° bin di binned distribuzione R | 51 | Frequenza fondamentale L | ||
| 25 | 3 ° bin di distribuzione binned L | 52 | Frequenza fondamentale R | ||
| 26 | 3 ° bin di binned distribuzione R | 53 | Coefficiente di correlazione di L e R | ||
| 27 | Skenwness L | 54 | Zona di Sigmal grandezza di L e R | ||
Tabella 1: estratti statistici caratteristiche di una cornice temporale. Un totale di 54 caratteristiche sono state estratte. I segnali destro e sinistro sono stati calcolati separatamente eccetto le funzioni di correlazione, 53 e 54.
| Lol | Descrizione della funzionalità | Lol | Descrizione della funzionalità | ||
| 1 | Energia spettrale L | 16 | Diffusione spettrale R | ||
| 2 | Energia spettrale R | 17 | Entropia spettrale L | ||
| 3 | Spettrale zona 1 di energia L | 18 | Entropia spettrale R | ||
| 4 | Spettrale zona 1 di energia R | 19 | Entropia spettrale di energia L | ||
| 5 | Zona spettrale 2 di energia L | 20 | Entropia spettrale di energia R | ||
| 6 | Zona spettrale 2 di energia R | 21 | Flusso spettrale L | ||
| 7 | Spettrale zona 3 di energia L | 22 | Flusso spettrale R | ||
| 8 | Spettrale zona 3 di energia R | 23 | Attenuazione spettrale L | ||
| 9 | Spettrale zona 4 di energia L | 24 | Attenuazione spettrale R | ||
| 10 | Spettrale zona 4 di energia R | 25 | Massimo cresta spettrale L | ||
| 11 | Zona spettrale 5 di energia L | 26 | Massimo cresta spettrale R | ||
| 12 | Zona spettrale 5 di energia R | 27 | Asimmetria spettrale L | ||
| 13 | Centroide spettrale L | 28 | Asimmetria spettrale R | ||
| 14 | Centroide spettrale R | 29 | Curtosi spettrale L | ||
| 15 | Diffusione spettrale L | 30 | Curtosi spettrale R | ||
Tabella 2: estratti statistici caratteristiche di un telaio spettrale. Un totale di 30 caratteristiche sono state estratte. I segnali destro e sinistro sono stati calcolati separatamente. Dalle caratteristiche nella tabella 1 e tabella 2, un vettore di funzione è costituito da un totale di 84 caratteristiche.
| Predetto attività |
Attività reale | Totale | Precisione | |||||
| un SR | b SC | c W | d CW | e ST | f SW | |||
| SR | 1222 | 18 | 79 | 6 | 168 | 75 | 1568 | 77,9% |
| SC | 10 | 1268 | 17 | 159 | 46 | 15 | 1515 | 83,7% |
| W | 55 | 19 | 1212 | 32 | 144 | 20 | 1482 | 81,8% |
| CW | 3 | 158 | 34 | 1327 | 28 | 12 | 1562 | 85.0% |
| ST | 192 | 75 | 185 | 19 | 1117 | 55 | 1643 | 68,0% |
| SW | 78 | 22 | 33 | 17 | 57 | 1383 | 1590 | 87,0% |
| Totale | 1560 | 1560 | 1560 | 1560 | 1560 | 1560 | 9360 | |
| Richiamo | 78.3% | 81,3% | 77,7% | 85,1% | 71,6% | 88,7% | 80,4% | |
| Punteggio di1 F | 78,1% | 82,5% | 79,7% | 85.0% | 69,7% | 87,8% | ||
| Punteggio medio di1 F | 80,5% | |||||||
Tabella 3: Matrice di confusione di tutte le attività quando (C, γ) = (25, 20) in figura 7A. Questa matrice Mostra tutti i risultati della stima per tutte le attività: unSR: resto sedentario, bSC: sedentario da masticare, cw: camminare, dCW: masticare mentre si cammina, eST: ne sedentario, fSW: wink sedentario.
| Predetto attività |
Attività reale | Totale | Precisione | ||
| un C | b PA | c SW | |||
| C | 2898 | 162 | 26 | 3086 | 93,9% |
| PA | 201 | 4404 | 200 | 4805 | 91,7% |
| SW | 21 | 114 | 1334 | 1469 | 90,8% |
| Totale | 3120 | 4680 | 1560 | 9360 | |
| Richiamo | 92,9% | 94,1% | 85,5% | 92,3% | |
| Punteggio di1 F | 93,4% | 92,9% | 88,1% | ||
| Punteggio medio di1 F | 91,4% | ||||
Tabella 4: Matrice di confusione di tutte le attività di ri-definite quando (C, γ) = (25, 20) in figura 7B. Questa matrice Mostra tutti i risultati della stima per tutte le attività di ri-definite: unCH: masticazione, bPA: attività fisica, cSW: wink sedentario.
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Discussion
In questo studio, abbiamo proposto in primo luogo la progettazione e il processo di fabbricazione di occhiali che senso i modelli di assunzione di cibo e attività fisica. Come questo studio principalmente focalizzato sull'analisi dei dati per distinguere l'ingestione di cibo dalle altre attività fisica (come camminare e sbattere le palpebre), il sistema di acquisizione dati e sensore richiedeva l'attuazione della registrazione di mobilità. Così, il sistema incluso i sensori, il MCU con funzionalità di comunicazione wireless e la batteria. Il protocollo proposto prevedeva un romanzo e un modo pratico per misurare i modelli di attività di muscolo di temporalis a causa dell'ingestione di cibo e la strizzatina d'occhio in un modo senza contatto: gli strumenti e le metodologie per individuare facilmente l'ingestione di cibo nella vita quotidiana senza alcun ingombrante attrezzature sono stati descritti.
Ci sono considerazioni importanti per la procedura di produzione degli occhiali. Le parti del tempio dovrebbero essere progettate per integrare i moduli PCB fabbricati nel passaggio 1.2 come mostrato in Figura 4e Figura 4B . La cella di carico deve essere collocata in modo che è premuto da un bullone di supporto a una piastra di supporto del pezzo testa quando equipaggiato come illustrato nella vista dall'alto della parte di cerniera nella Figura 5. Al punto 2.4, il grado di piegamento del tempio occhiali non deve necessariamente essere rigorosi, poiché lo scopo della curvatura è di aumentare il fattore di forma per adattarsi al meglio gli occhiali sulla testa di un soggetto. Stare attenti, però, come una piegatura eccessiva impedirà i templi di toccare il muscolo di temporalis, che renderebbe impossibile raccogliere modelli significativi.
Per ottenere dati affidabili che riflettono le diverse dimensioni di testa e le forme dei soggetti, sono state fornite due versioni degli occhiali variando la lunghezza della parte capa e i templi. Inoltre, utilizzando i volt di supporto per ottimizzare la vestibilità, potevamo regolare il serraggio degli occhiali. Così, i dati raccolti attraverso i vetri vari, soggetti, e indossando-condizioni possono riflettere la variabilità intra - e inter - specifico e fattori di forma diversi.
Nello studio di utente, il soggetto tolse gli occhiali durante la pausa e li portava nuovamente al riavvio il blocco di registrazione. Questa azione ha impedito i dati di sovradattamento ad uno stato specifico da portare, perché ha cambiato le condizioni di usura (ad es., sinistra e destra equilibrio, precarico sulle celle di carico, area di contatto con la pelle, ecc.) ogni volta il soggetto ri-indossava gli occhiali.
Secondo uno studio precedente di masticare la frequenza, l'attività masticatoria principalmente hanno variato da 0,94 Hz (5° percentile superiore) a 2,17 Hz (95° percentile è)26. Così, abbiamo impostato la dimensione del frame 2 s affinché un frame contiene molteplici attività da masticare. Questa grandezza è anche adatta a contenere uno o più cicli a piedi, che generalmente vanno da 1,4 Hz a 2,5 Hz27. Abbiamo intrapreso l'attività a piedi ad una velocità di 4,5 km/h su un tapis roulant, perché la velocità di camminata normale varia da 3.3 km/h a 6.5 km/h27,28. La dimensione di luppolo nella Figura 6 è stata determinata dai dati registrati strizzatina d'occhio dove soggetti sono stati informati a lampeggiare ad intervalli di 3-s. Abbiamo anche filtrati i dati con la frequenza di taglio di 10 Hz, perché abbiamo trovato dal nostro studio precedente che segnala oltre 10 Hz non aveva alcuna informazione significativa masticazione rilevazione22.
Perché il sistema ha due celle di carico su entrambi i lati, è possibile distinguere gli eventi destro e sinistro della masticazione e strizzatina d'occhio, come dimostrato nel nostro precedente studio22. Tuttavia, a differenza dello studio precedente, lo scopo di questo studio era di dimostrare che il sistema potrebbe separare efficacemente l'assunzione di cibo da attività fisiche. Se i dati sono sufficientemente accumulati attraverso lo studio di utente, quindi ulteriori ricerche sulla sinistra e destra classificazione può essere condotta, che utilizzano le funzionalità di correlazione incluse nel vettore caratteristica. D'altra parte, è difficile distinguere tra l'attività sedentaria e a piedi all'interno del sistema. Ulteriori modifiche al sistema possono fornire una classificazione dettagliata dell'assunzione alimentare, come mangiare seduti e mangiare in movimento, con una precisione elevata. Questo può essere implementato attraverso una tecnica di fusione del sensore con l'aggiunta di un'unità di misura inerziale (IMU) al sistema18. In questo caso, il sistema può monitorare contemporaneamente il dispendio energetico e l'apporto energetico. Noi crediamo che il nostro approccio fornisce modi pratici e potenziali per il rilevamento di attività fisica e l'assunzione di cibo.
Stima dell'apporto energetico è un obiettivo cruciale della ricerca sul monitoraggio dietetico e ad esempio, può essere analizzata da classificare il tipo di cibo e poi convertirlo in calorie da informazioni predefinite caloriche. Uno studio recente ha suggerito un metodo di classificazione dei tipi di cibo utilizzando immagini di cibo e profondo14di algoritmi di apprendimento. Tuttavia, è difficile separare i tipi di cibo con i sensori di forza utilizzati in questo studio; l'aggiunta di un sensore di immagine alla parte anteriore del dispositivo potrebbe riconoscere i tipi di cibo attraverso l'elaborazione di immagini e tecniche di apprendimento automatico e quindi classificare i tipi di cibo. Attraverso questa tecnica di fusione del sensore con i sensori di forza e l'immagine, il potenziale di questo studio è applicazione verso dietetico generale applicazioni di monitoraggio.
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Disclosures
Gli autori non hanno nulla a rivelare.
Acknowledgments
Questo lavoro è stato supportato da Envisible, Inc. Questo studio è stato anche sostenuto da una sovvenzione del coreano salute tecnologia R & D Project, Ministero della salute & benessere, Repubblica di Corea (HI15C1027). Questa ricerca è stata sostenuta anche dal National Research Foundation della Corea (NRF-2016R1A1A1A05005348).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| FSS1500NSB | Honeywell, USA | Load cell | |
| INA125U | Texas Instruments, USA | Amplifier | |
| ESP-07 | Shenzhen Anxinke Technology, China | MCU with Wi-Fi module | |
| 74LVC1G3157 | Nexperia, The Netherlands | Multiplexer | |
| MP701435P | Maxpower, China | LiPo battery | |
| U1V10F3 | Pololu, USA | Voltage regulator | |
| Ultimaker 2 | Ultimaker, The Netherlands | 3D printer | |
| ColorFabb XT-CF20 | ColorFabb, The Netherlands | Carbon fiber filament | |
| iPhone 6s Plus | Apple, USA | Data acquisition device | |
| Jelly Belly | Jelly Belly Candy Company, USA | Food texture for user study |
References
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