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자동화된 식품 섭취 및 식습관 평가 방법의 개념 개발 및 사용
Chapters
Summary February 19th, 2021
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이 프로토콜은 새로운 기술 기반 식이 평가 방법을 보여주고 설명합니다. 이 방법은 여러 개의 내장 계량 스케일과 비디오 카메라가있는 식사 트레이로 구성됩니다. 이 장치는 식사 과정에서 음식과 음료 섭취 및 식사 행동의 자동화 된 측정을 통합한다는 점에서 독특합니다.
Transcript
영양 연구자와 영양사는 식품 리콜과 같은 음식 섭취를 측정하기 위해 간접적인 조치를 사용합니다. 미터를 사용하면 식사 중 실제 음식 섭취량과 사람들의 식사 행동을 측정 할 수 있습니다. 미터의 주요 장점은 소비자가나 환자에게서 약간의 노력으로 얼마나 많은 사람들이 먹는지 더 정확하게 측정 할 수 있다는 것입니다.
이 기술은 개인이 먹는 것에 더 나은 통찰력을 얻기 위하여 이용될 수 있습니다. 이것은 당뇨병 때문에 손해를 입는 사람들 또는 노인과 같은 영양실조인 사람들을 위해 특히 중요할 수 있습니다. 이 절차는 영양학과의 수장이자 숙련된 연구 영양사인 엘스 시벨링크(Els Siebelink)에 의해 입증될 것입니다.
참가자들은 펨케 드 구이저와 미셸 투파노, 박사 과정 학생, 그리고 모든 와게닝겐 대학의 인간 영양 및 보건 부서에서 일합니다. 주스, 과일 요구르트, 과일 조각을 준비하여 시작합니다. 연구에 참여하기로 동의하는 자원봉사자를 모집합니다.
렌즈를 착용할 수 없는 안경을 착용한 참가자 또는 측정 오류를 피하기 위해 얼굴 털이 있는 참가자를 제외합니다. 참가자에게 연구 및 데이터 수집에 대해 알리고 데이터를 수집하기 전에 정보에 입각한 동의에 대한 서명을 얻습니다. 방의 조명이 고르게 분포되고 비디오 녹화에 배경 소음이 없는지 확인 한 후, 테이블 앞에 참가자를 앉히면 가슴 바로 아래에 있는 탁상이 있습니다.
팔을 포함하여 몸통 전체를 볼 수 있어야 합니다. 트레이와 웹캠의 무선 수신기를 랩톱에 연결합니다. 트레이를 켜고 랩톱을 시작하여 트레이가 충전되어 녹색 표시등이 표시되도록 합니다.
각각 대시보드와 함께 커넥터 프로그램, 수신기 및 프로세서 소프트웨어 프로그램을 엽니다. 이미지 프레임이 올바른지 확인하여 이미지 품질이 저하되는 것을 방지하고 팔과 어깨를 포함한 참가자의 머리와 가슴이 명확하게 표시됩니다. 트레이 아래에 중앙 회로 기판이 있는 50mm 얇은 베이스 패널을 포함하여 트레이를 건조하게 유지하십시오.
약 1미터 거리의 단거리 무선 신호를 통해 계량 데이터를 1초 간격으로 전송합니다. USB 포트를 통해 수신기를 개인용 컴퓨터에 연결합니다. 접시, 컵 및 그릇이 플랫폼이나 주변 트레이에 놓여 있지 않은지 확인합니다.
이를 방지하기 위해 중앙 링을 사용합니다. 참가자 앞에 미터를 놓고, 웹캠을 똑바로 보면서 참가자에게 원하는 만큼 또는 적게 먹도록 지시합니다. 먹는 동안 얼굴 앞에 손을 두지 말라고 상기시켜 줍니다.
수신기 소프트웨어에서 새 관찰을 시작합니다. 날짜, 참가자 번호, 참가자의 성별, 연령 및 체중 및 높이와 같은 인위적인 데이터를 기록합니다. 관찰 이름에 연구 조건 및 연구 방문과 같은 추가 정보를 포함하십시오.
수신기 소프트웨어의 레코드를 눌러 관찰을 기록하고 데이터 수집 중에 비디오 녹화 및 들어오는 데이터를 확인하기 위해 대시보드를 활성화합니다. 녹음에 앞서 참가자에게 참가자 번호로 카드를 올리고 식사 시작과 끝에 손을 들어 달라고 요청합니다. 참가자가 식사를 마칠 때 관찰을 종료합니다.
모든 데이터를 스프레드시트로 전송하는 데 2분이 걸립니다. 웹캠과 트레이 수신기를 노트북에서 분리하고 청소 조직이나 청소 스프레이로 청소하십시오. 자동식 식습관 측정값은 제목 데이터 아래에 저장됩니다.
원시 데이터를 추출하려면 데이터 내보내기를 클릭합니다. 출력 파일에는 참가자 수, 실시간, 상대 시작 시간 및 타임스탬프가 찍힌 식습관 변수(예: 바이트 수, 츄수 수 및 츄잉 지속 시간)에 대한 데이터가 포함되어 있습니다. 프로그램 내의 다른 막대 차트에서 결과를 요약하고 시각화합니다.
로그 파일을 스프레드시트로 내보내고 기본 설정 통계 프로그램을 사용하여 데이터 분석을 수행합니다. 미터 트레이는 요구르트와 주스에 비해 샐러드의 낮은 섭취를 측정했다. 참가자들은 과일 주스에 비해 과일 샐러드의 17% 적은 을 먹었다, 느린 섭취 속도, 작은 한 모금 또는 물린 크기, 더 많은 츄는 요구르트와 주스에 비해 샐러드의 낮은 섭취를 주도, 미터 트레이에 의해 측정.
참가자들은 요구르트와 주스에 비해 과일 샐러드에 훨씬 더 많이 츄었다. 관찰된 츄 수는 요구르트와 과일 샐러드 사이의 세 가지 요인에 의해 다릅니다. 한 입 크기는 샐러드에 대 한 가장 작은, 6.5 한 입 당 그램 주스 한 모금 당 8 그램에 비해.
전반적으로, 츄의 수, 물린 크기 및 먹는 비율은 먹는 실험실 조정에서 식사 도중 먹은 양에 영향을 미치는 것처럼 보였습니다. 향후 버전의 미터에서는 측면이나 아래 모서리 수준에서 오는 카메라를 제작하여 바로 앞에 오는 카메라보다 사람들을 방해하지 않습니다. 시스템의 미래 버전은 우리가 실제 생활에서 음식 섭취 행동을 연구 할 수 있습니다.
또한 소비자에게 소비량, 식사 속도 에 대한 피드백을 직접 제공할 수 있습니다.
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