Разработка концепции и использование автоматизированного метода оценки приема пищи и пищевого поведения
Summary
Этот протокол показывает и объясняет новый технологический метод оценки рациона питания. Метод состоит из обеденного лотка с несколькими встроенными весами и видеокамерой. Устройство уникально в том смысле, что оно включает в себя автоматизированные меры потребления пищи и напитков и пищевого поведения в течение еды.
Abstract
Подавляющее большинство методов оценки диетического и пищевого поведения основаны на самоотчетах. Они обременительны, а также подвержены ошибкам измерения. Последние технологические инновации позволяют разготовить более точные и точные инструменты оценки диетического и пищевого поведения, которые требуют меньше усилий как для пользователя, так и для исследователя. Поэтому было разработано новое сенсорное устройство для оценки потребления пищи и пищевого поведения. Устройство представляет собой обычный обеденный лоток, оснащенный видеокамерой и тремя отдельными встроенными весовыми станциями. Станции взвешивания измеряют вес миски, тарелки и чашки для питья непрерывно в течение еды. Видеокамера, расположенная на лице, записывает характеристики пищевого поведения (жевания, укусы), которые анализируются с помощью программного обеспечения автоматического выражения лица на основе искусственного интеллекта (ИИ). Вес лотка и видеоданные передаются в режиме реального времени на персональный компьютер (ПК) с помощью беспроводного приемника. Результаты интереса, такие как количество съеденных, норма съеденности и размер укуса, могут быть рассчитаны путем вычитания данных этих показателей в интересующие моменты времени. Информация, полученная текущей версией лотка, может быть использована в исследовательских целях, модернизированная версия устройства также облегчит предоставление более персонализированных рекомендаций по диете и пищевому поведению. В отличие от обычных методов диетической оценки, это устройство для оценки рациона питания измеряет потребление пищи непосредственно во время еды и не зависит от памяти или оценки размера порции. В конечном счете, это устройство подходит для ежедневного приема пищи и показателей пищевого поведения. В будущем этот основанный на технологиях метод оценки рациона питания может быть связан с приложениями для здоровья или умными часами, чтобы получить полный обзор физических упражнений, потребления энергии и пищевого поведения.
Introduction
В исследованиях в области питания и диетической практике важно иметь хорошие показатели того, что, сколько и как люди едят, чтобы найти решения проблем избыточного веса и ожирения. Для оценки диетического потребления часто используются обычные анкеты самоотчета, такие как дневники питания, 24-часовые воспоминания или опросники частоты приема пищи1. Эти методы основаны на самоотчете и поэтому отнимают много времени и склонны к предвзятости из-за социально-желательных ответов, неадекватности памяти и трудностей в оценке размеров порций2,3. В дополнение к показателям качества диеты (тип и количество съеденной пищи), также важно знать, как пища съедается, так как пищевое поведение, которое замедляет потребление пищи, как было показано, предотвращает чрезмерное потребление в течение еды4. Для оценки пищевого поведения золотым стандартом является аннотирование двумя наблюдателями видеозаписей людей, потребляющих еду5. Этот метод является довольно трудоемким и трудоемким и не позволяет получить немедленную обратную связь о поведении.
Последние технологические достижения теперь дают возможность сочетать автоматизированные меры приема пищи с автоматизированными мерами пищевого поведения в течение еды. В ответ на эти события был разработан новый метод оценки питания на основе датчиков, названный mEETr, аббревиатура от двух голландских слов «Meter» (переводится: измерительное устройство) и «eet» (переводится: есть). mEETr представляет собой обычный обеденный лоток с тремя встроенными станциями взвешивания(на рисунке 1 показана конструкция лотка и сенсорных пластин) и держателем камеры. Каждая весовая станция состоит из трех треугольно расположенных точек измерения для распределения веса. Станции взвешивания непрерывно измеряют вес миски, тарелки и чашки для питья или стакана над едой. MEETr также включает в себя держатель видеокамеры. В настоящее время держатель камеры отделен от лотка, но в целях стандартизации интегрированная камера после следующего обновления mEETr (складной джойстик видеокамеры) будет идеальной. Камера облегчает автоматизированный анализ в режиме реального времени количества укусов и жеваний, а также продолжительности приема пищи, что позволяет получать информацию о частоте приема пищи и размере укуса. Автоматизированный анализ пищевого поведения проводится с использованием недавно разработанного алгоритма. Различные исследовательские группы разработали устройства для предоставления людям в режиме реального времени обратной связи об ускорении приема пищи и количестве, которое людиедят 6. Кроме того, были разработаны дополненные вилки для обеспечения обратной связи в режиме реального времени о количестве укусов и их частоте в течение7 приемовпищи. Дополнительно был разработан ушной датчик для измерения микроструктуры питания в условиях свободной жизни8,9. Аналогично этому устройству является установка, используемая Ioakimidis et al.10,где видеомеры были объединены с весовой пластиной для определения потребления пищи, количества укусов и жевательного поведения.
По сравнению с этими устройствами новизна mEETr заключается в том, что он сочетает в себе автоматизированные меры приема пищи из двух тарелок и чашки для питья (n = 3) и пищевого поведения (например, частота приема пищи, количество укусов, размер укуса и жевательное поведение) в одном устройстве. MEETr, как было показано, подходит для измерения приема пищи и пищевого поведения в контролируемой (лаборатории питания) среде, но в конечном итоге цель состоит в том, чтобы использовать mEETr в менее контролируемых средах, где используются повторные планы питания, такие как детские сады, дома престарелых и больницы.
В конечном счете, mEETr обеспечит более объективную и, как таковую, более точную и точную меру потребления пищи и пищевого поведения, чем обычные методы оценки рациона питания и ручное кодирование видео. Более эффективные показатели потребления пищи принесут пользу исследованиям в области питания и здравоохранения, а также специалистам здравоохранения в их задаче по борьбе с ростом неинфекционных заболеваний, связанных с пищевыми продуктами11. В конечном счете, mEETr может использоваться в исследованиях и медицинских учреждениях, а также пользователями, заботящихся о своем здоровье дома, связывая mEETr с существующими технологиями и программным обеспечением, такими как другие приложения для здоровья или умные часы. В целом, эти меры в области здравоохранения предоставляют пользователю или медицинскому работнику довольно разнообразный и полный обзор различных моделей поведения в отношении здоровья (например, потребление пищи, пищевое поведение, расход энергии на основе реальных показателей, сон, стресс), что позволяет пользователю оптимизировать свой рацион и создать здоровый образ жизни.
Protocol
Representative Results
Discussion
Здоровое питание и здоровое пищевое поведение сыграли ключевую роль в профилактике и решении проблемы избыточного веса и ожирения11. Тем не менее, многие из методов, используемых для измерения диетического потребления и пищевого поведения, являются обременительными для п?…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Мы благодарим J.M.C. D. Meijer из Студии технических разработок Вагенингеского университета и исследований за помощь в разработке лотка mEETr. Это исследование финансировалось 4 голландскими техническими университетами, проектом 4TU – Гордость и предубеждение.
Materials
| 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. |
Referências
- Burrows, T. L., Ho, Y. Y., Rollo, M. E., Collins, C. E. Validity of dietary assessment methods when compared to the method of doubly labeled water: A systematic review in adults. Frontiers in Endocrinology. 10, 850 (2019).
- Brouwer-Brolsma, E. M., et al. Dietary intake assessment: From traditional paper-pencil questionnaires to technology-based tools. Environmental software systems. Data science in action. Advances in Information and Communication Technology. 554, (2020).
- Palese, A., et al. What nursing home environment can maximise eating independence among residents with cognitive impairment? Findings from a secondary analysis. Geriatric Nursing. 41 (6), 709-716 (2020).
- Krop, E. M., et al. Influence of oral processing on appetite and food intake – A systematic review and meta-analysis. Appetite. 125, 253-269 (2018).
- Nicolas, E., Veyrune, J. L., Lassauzay, C., Peyron, M. A., Hennequin, M. Validation of video versus electromyography for chewing evaluation of the elderly wearing a complete denture. Journal of Oral Rehabilitation. 34 (8), 566-571 (2007).
- Sabin, M. A., et al. A novel treatment for childhood obesity using Mandometer® technology. International Journal of Obesity. 7, (2006).
- Hermsen, S., et al. Evaluation of a Smart fork to decelerate eating rate. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics. 116 (7), 1066-1068 (2016).
- vanden Boer, J., et al. The splendid eating detection sensor: Development and feasibility study. JMIR mHealth and uHealth. 6 (9), 170 (2018).
- Papapanagiotou, V., et al. A novel chewing detection system based on ppg, audio, and accelerometry. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 21 (3), 607-618 (2016).
- Ioakimidis, I., et al. Description of chewing and food intake over the course of a meal. Physiology & Behavior. 104 (5), 761-769 (2011).
- Ruiz, L. D., Zuelch, M. L., Dimitratos, S. M., Scherr, R. E. Adolescent obesity: Diet quality, psychosocial health, and cardiometabolic risk factors. Nutrients. 12 (1), 43 (2020).
- Forde, C. G., van Kuijk, N., Thaler, T., de Graaf, C., Martin, N. Oral processing characteristics of solid savoury meal components, and relationship with food composition, sensory attributes and expected satiation. Appetite. 60 (1), 208-219 (2013).
- Weijzen, P. L. G., Smeets, P. A. M., de Graaf, C. Sip size of orangeade: effects on intake and sensory-specific satiation. British Journal of Nutrition. 102 (07), 1091-1097 (2009).
- Zijlstra, N., de Wijk, R. A., Mars, M., Stafleu, A., de Graaf, C. Effect of bite size and oral processing time of a semisolid food on satiation. The American Journal of Clinical Nutrition. 90 (2), 269-275 (2009).
- Bolhuis, D. P., et al. Slow food: sustained impact of harder foods on the reduction in energy intake over the course of the day. PloS One. 9 (4), 93370 (2014).
- Grinyer, A. The anonymity of research participants: assumptions, ethics and practicalities. Social Research Update. 36 (1), 4 (2002).
