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Summary
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。
Abstract
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。
Introduction
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。
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Protocol
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
- 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)。 - 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。
- 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。
- 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。
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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.
- 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)。
- 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。
- 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。 - 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。
3. 計量システムとデータ転送
- 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)。 - 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。
4. 参加者の説明と観察開始
- 参加者の前に mEETr を置きます。
- 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。
- 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、観測を記録します。
- 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)。
- 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。
- 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。
- これは参加者のセッションの終了です。
- 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。
5. データの評価と転送
- 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。 - 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)。
- 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。
- 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)- 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。
- 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。
- 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。
- 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)。
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Representative Results
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。これらの知見は、経口処理時間の増加(咀嚼回数が多く、咬合サイズが小さい)が食物摂取量を減少させると報告する他の研究に従って、12、13、14、15である。
図1: 3つの計量ステーションと上のプリントプレート上の3つの圧力センサを使用した下のトレイの画像。
図2: 検査した食品を使用したmEETrのセットアップ この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図3:顔の固定点(目と口)を使った食行動の自動検出を 行い、この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図4:トレイの3つの計量スケールの受信データと着信ビデオデータを視覚化するダッシュボード。
図5: データ収集の概要 食事の過程で3つの計量スケールの食品重量の減少は、3つの上のグラフによって示されています。ピークはカトラリーの圧力によって引き起こされる。咬傷と一口(期間を含む)とチューの数は、色付きの水平バーによって最後の行に示されています。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図6:mEETrトレイで測定した製品ごとの食物摂取量(g)をクリックして、この図のより大きなバージョンを表示してください。
図7:mEETrトレイと自動食行動ビデオ分析に基づく製品ごとの食量(g/分)、この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 8: mEETr トレイと自動摂食行動ビデオ分析に基づく製品ごとの平均一口サイズ (g)を クリックして、この図の大きなバージョンを表示します。
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Discussion
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ードされたバージョンでは、ビデオデータを保存することなく、デバイス内でリアルタイムに処理されます。その結果、顔の録音の保管は保証されておらず、匿名のデータ収集が可能になります。
プロトコルのもう一つの重要なステップは、このバージョンのmEETrでは、すべてのデータストリームが独立しており、後処理時にビデオ分析の測定値と3つの異なるスケールの統合が必要です。データの分析は、計量ステーションに基づいて単純に実行されます。その後、その特定のボウルまたはその特定のプレートまたはカップの場所で提供されたものにデータポストホックを結合するのは研究者次第です。データストリームの混合を防ぐために、トレイの構造は、食器の特定の部分に合うリングのために、ボウル、プレート、またはカップを特定の場所にのみ配置できることを強制します。
最終的には、データストリームの即時統合が行われ、ボウル/プレート/カップの体重変化を伴うリアルタイム意思決定のための追加の検証措置として機能し、一口または一口を検証し、その逆を行い、食事直後の食事行動に関する自動フィードバックを可能にします。
これらの重要な手順に加えて、データの監視とトラブルシューティングまたはエラーキャッチは、次の変更の助けを借りて達成することができ、簡素化する必要があります:(1)システムの起動の自動化、(2)自動食行動検出のためのビデオ品質に関する情報を提供するダッシュボード上の品質指標の統合、(3)ラップトップのメモリ要件の低下、(4) 食べれない時間帯に測定を行う事を防ぐ自動イベント検出。
改善のためにこれらの分野の上に、注意を払うmEETrを使用する際にいくつかの課題があります。まず、以下のバージョンのmEETrは、食器洗い機で洗浄できるように防水にする必要があります。第二に、食行動の有効な手段を得るためには、参加者は様々な制限および規則を遵守する必要がある。mEETrを有効に使用するには、ビデオが中断されず、ユーザーが噛みながらカメラをまっすぐに見ることが重要です。さらに、チューやツバメを検出するアルゴリズムのために、ユーザーは1)肩と手を含むフレームで完全に見える必要があります 2) 顔に影がありません。光の標準化が必要です。これらの前提条件は、自然または正常な摂食行動を妨げ.食べることは通常の生活環境下では本質的に社会問題であるため、これらの制限を設けることで、通常の社会的食行動と楽に噛み合うものではありません。したがって、mEETrの正確な使用は、今のところ、非従来の食べ方を必要とする。アルゴリズムの変更は、参加者が特定の摂食規則または制限に従う必要がないより堅牢な測定を行うために、将来的に行う必要があります。一般に、mEETrを使用すると、ユーザーの反応性が生じ、mEETrトレイを使用して食べられるものの認識により食物摂取量が変化する可能性があります。内蔵の計量ステーションが完全に隠れている場合、標準の顔の高さが必要とされないようにトレイ内に組み込まれたビスアイカメラを使用する場合、これを防ぐことができます。したがって、mEEtrの現在のバージョンは、ラボベースの研究にのみ適しています。この技術に必要な制限とルールのために、結果は自由に生きている食べ物のパターンに直接変換されません。
これらの変更の横には、将来組み込む必要がある現在のシステムの2つの機能拡張があります。まず、プレート上の食品の栄養素含有量を分析するために、mEETrにハイパースペクトルカメラ技術を追加する必要があります。これは、食事ごとにカロリー摂取量の測定を可能にしながら、プレート上にある正確な食品の知識の必要性を回避します。次に、食品を自動的に認識する機械学習アプローチを現在のビデオ分析に取り付けることができ、システムのさらなる自動化が可能です。食事の認識をさらに高めるために、プレート上の食べ物や飲み物だけに焦点を当てた2台目のカメラを追加することができます。
理想的には、mEETrトレイとカメラは、食事アプリや栄養士にmEETrの結果を直接入力することを可能にする既存の食事アプリのエコシステムにリンクすることができます2.mEETrが収集した情報に基づいて、(マクロ)栄養素摂取量と摂食行動(食品食感と摂食率)を考慮した消費者または患者に、即時のフィードバックとアドバイスを与えることができます。これは、健康的なライフスタイルを作成するために、ユーザーが自分の食事と食事行動を最適化することができます.
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Disclosures
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。
Acknowledgments
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。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Battery | na | na | Battery pack (LiPo) and charge electronics via an USB port connector. No data from this port. |
| Connector program | Noldus | Noldus Information technology software dashboard nview | |
| Dinner tray | na | na | Standard dinner tray from glass inforced epoxy |
| Larger scale | na | na | One high range custom made scale based on a triple force sensor method. |
| Mainboard | na | na | A mainboard converting the three scale measurements to calibrated weight numbers. This board also contains the low power short range RF transmitter. |
| OS Windows | Microsoft | windows 10 Pro 64 bit | |
| Processor program | Noldus | Noldus Information technology software FaceReader | |
| Receiver program | Noldus | Noldus Information technology software Observer | |
| RF receiver | na | na | Custom build USB converter connected to a RF receiver. This receiver has a squelch setting for making it low range sensitive. |
| Small scales | na | na | Two low range custom made scales based on a triple force sensor method. |
References
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Tags
行動、問題168、食事評価、技術、人工知能、食物摂取量、摂食行動、咀嚼Erratum
Formal Correction: Erratum: Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method
Posted by JoVE Editors on 06/24/2021.
Citeable Link.
An erratum was issued for: Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method. An author name was updated.
The name was updated from:
Cees de Graaf
to:
Kees de Graaf
