פיתוח קונספט ושימוש בשיטת הערכת צריכת מזון ואכילה אוטומטית

Summary

פרוטוקול זה מציג ומסביר שיטת הערכה תזונתית מבוססת טכנולוגיה חדשה. השיטה מורכבת ממגש אוכל עם קשקשי שקילה מובנים מרובים ומצלמת וידאו. המכשיר ייחודי במובן זה שהוא משלב אמצעים אוטומטיים של צריכת מזון ושתייה והתנהגות אכילה במהלך ארוחה.

Abstract

הרוב המכריע של שיטות הערכת התנהגות תזונה ואכילה מבוססים על דיווחים עצמיים. הם מעיקים וגם נוטים לשגיאות מדידה. החידושים הטכנולוגיים האחרונים מאפשרים פיתוח של כלים מדויקים ומדויקים יותר להערכת התנהגות תזונתית ואכילה הדורשים פחות מאמץ הן עבור המשתמש והן עבור החוקר. לכן פותח מכשיר חדש המבוסס על חיישנים להערכת צריכת מזון והתנהגות אכילה. המכשיר הוא מגש אוכל רגיל המצויד במצלמת וידאו ושלוש תחנות שקילה מובנות נפרדות. תחנות השקילה מודדות את משקל הקערה, הצלחת וגביע השתייה ברציפות במהלך הארוחה. מצלמת הוידאו הממוקמת בפנים מתעדת מאפייני התנהגות אוכלים (לעיסות, עקיצות), המנותחים באמצעות תוכנה להבעת פנים אוטומטית מבוססת בינה מלאכותית (AI). משקל המגש ונתוני הווידאו מועברים בזמן אמת למחשב אישי (PC) באמצעות מקלט אלחוטי. ניתן לחשב את תוצאות הריבית, כגון כמות הנאכלים, שיעור האכילה וגודל הנשיכה, על ידי חיסור הנתונים של אמצעים אלה בנקודות הזמן של הריבית. המידע המתקבל על ידי הגרסה הנוכחית של המגש יכול לשמש למטרות מחקר, גרסה משודרגת של המכשיר גם להקל על מתן ייעוץ מותאם אישית יותר על צריכת תזונה והתנהגות אכילה. בניגוד לשיטות ההערכה התזונתיות המקובלות, מכשיר הערכה תזונתי זה מודד את צריכת המזון ישירות בתוך ארוחה ואינו תלוי בזיכרון או בהערכת גודל המנה. בסופו של דבר, מכשיר זה מתאים אפוא לצריכת מזון ארוחה עיקרית יומית ולאמצעי התנהגות אכילה. בעתיד, שיטת הערכה תזונתית מבוססת טכנולוגיה זו יכולה להיות קשורה ליישומי בריאות או שעונים חכמים כדי לקבל סקירה מלאה של פעילות גופנית, צריכת אנרגיה והתנהגות אכילה.

Introduction

במחקר תזונה ותרגול תזונתי, זה המפתח יש אמצעים טובים של מה, כמה, ואיך אנשים אוכלים, כדי למצוא פתרונות לבעיות עודף משקל והשמנת יתר. כדי להעריך את צריכת התזונה, לעתים קרובות נעשה שימוש בשאלונים קונבנציונליים לדיווח עצמי כגון יומני מזון, החזרות של 24 שעות או שאלוני תדירות מזון¹. שיטות אלה מסתמכות על דיווח עצמי ולכן הן גוזלות זמן ונוטות להטיה עקב תשובות חברתיות רצויות, חוסר התאמה בזיכרון וקשיים בהערכת גודל המנות^2,3. בנוסף למדדי איכות הדיאטה (סוג המזון וכמות אכלו), חשוב גם לדעת כיצד אוכלים את המזון, שכן התנהגויות אכילה המאטות את צריכת המזון הוכחו כממנעות צריכת יתר בתוך ארוחה⁴. כדי להעריך את התנהגות האכילה תקן הזהב הוא ששני משקיפים יבארו הקלטות וידאו של אנשים שאוכלים ארוחה⁵. שיטה זו היא אינטנסיבית למדי עבודה זמן רב ואינו מאפשר משוב מיידי על ההתנהגות.

ההתקדמות הטכנולוגית האחרונה מספקת כעת את ההזדמנות לשלב אמצעים אוטומטיים של צריכת מזון עם מדדים אוטומטיים של התנהגות האכילה במהלך ארוחה. בתגובה להתפתחויות אלה, פותחה שיטה חדשה להערכת תזונה מבוססת חיישנים, הנקראת mEETr, ראשי התיבות של שתי המילים ההולנדיות 'Meter' (מתורגם: מכשיר מדידה) ו- 'eet' (מתורגם: לאכול). ה- mEETr הוא מגש אוכל רגיל עם שלוש תחנות שקילה מובנות(איור 1 מדגים את עיצוב המגש ולוחות החיישן) ומחזיק מצלמה. כל תחנת שקילה מורכבת משלוש נקודות מדידה הממוקמות באופן משולש כדי לפזר את המשקל. תחנות השקילה מודדות את משקל הקערה, הצלחת, וגביע השתייה או הזכוכית ברציפות על הארוחה. MEETr כולל גם מחזיק מצלמת וידאו. נכון לעכשיו, מחזיק המצלמה נפרד מהמגש, אבל למטרות סטנדרטיזציה מצלמה משולבת לאחר השדרוג הבא של mEETr (מקל מצלמת וידאו מתקפל) יהיה אידיאלי. המצלמה מאפשרת ניתוח אוטומטי בזמן אמת של מספר הנשיכות והלעיסות, ומשך האכילה, המאפשר יצירת מידע על קצב האכילה וגודל הנשיכה. ניתוח אוטומטי של התנהגות אכילה נעשה באמצעות אלגוריתם חדש שפותח. קבוצות מחקר שונות פיתחו מכשירים כדי לספק לאנשים משוב בזמן אמת על האצת האכילה והכמות שאנשים אוכלים⁶. כמו כן, מזלגות מוגברים פותחו כדי לספק משוב בזמן אמת על מספר הנשיכות ותדירותם בתוך ארוחה⁷. בנוסף, חיישן האוזן פותח כדי למדוד את המיקרו-מבנה של אכילה בתנאי חיים חופשיים^8,9. בדומה למכשיר זה הוא ההתקנה בשימוש על ידי Ioakimidis ואח^'10, שם אמצעי וידאו שולבו עם צלחת שקילה כדי לקבוע את צריכת המזון, מספר עקיצות, והתנהגות לעיסה.

בהשוואה למכשירים אלה החידוש של mEETr הוא שהוא משלב מידות אוטומטיות של צריכת מזון של שתי צלחות וגביע שתייה (n = 3) והתנהגות אכילה (למשל, קצב אכילה, מספר עקיצות, גודל נשיכה והתנהגות לעיסה) במכשיר אחד. mEETr, כפי שהוכח, מתאים במסגרת מדידות ארוחה של צריכת מזון והתנהגות אכילה בתוך סביבה מבוקרת (מעבדת אכילה), אבל בסופו של דבר המטרה היא להשתמש mEETr בסביבות פחות מבוקרות שבו תוכניות ארוחה המתרחשות מחדש משמשים כגון מעונות יום, קשישים-בתים, ובתי חולים.

בסופו של דבר, mEETr יספק אובייקטיבי יותר, וככאלה, מידה מדויקת ומדויקת יותר של צריכת מזון והתנהגות אכילה מאשר שיטות הערכה תזונתיים קונבנציונליים קידוד ידני של קטעי וידאו. מדדים טובים יותר של צריכת המזון יועילו לתזונה ולחקר הבריאות, אך גם לאנשי מקצוע בתחום הבריאות באתגר שלהם להילחם בעלייה במחלות שאינן מדבקות הקשורות למזון¹¹. בסופו של דבר mEETr יכול לשמש בהגדרות מחקר ובריאות, כמו גם על ידי משתמשים מודעים לבריאות בבית על ידי קישור mEETr לטכנולוגיות ותוכנות קיימות, כגון אפליקציות בריאות אחרות או שעונים חכמים. בסך הכל, אמצעים בריאותיים אלה מספקים למשתמש או למקצוען הבריאות סקירה מגוונת ומלאה למדי של מגוון דפוסי התנהגות בריאותית (למשל, צריכת מזון, התנהגות אכילה, הוצאות אנרגיה המבוססות על אמצעים בחיים האמיתיים, שינה, מתח) המאפשרת למשתמש לייעל את התזונה שלו וליצור אורח חיים בריא.

Protocol

מחקר פיילוט זה אושר על ידי METC של אוניברסיטת Wageningen לפני תחילת הפרויקט.

התראה: כל המשתתפים שתרמו לפרויקט זה סיפקו הסכמה מדעת, כולל אישור של תמונות וידאו המציגות פרצופים גלויים ומוכרים.

1. הכנה לדוגמה והסכמת משתתף

1. מכינים מיץ (כוס או כוס), יוגורט פירות (קערה) וחתיכות פירות (צלחת).
   הערה: מזונות אלה נבחרים למטרות הדגמה בלבד (איור 2).
2. גייס משתתף או מתנדב שמסכים להשתתף במחקר.
3. אין לכלול את המשתתפים במשקפיים (שאינם יכולים להשתמש בעדשות מגע) ו/או שיער פנים (זקן או שפם) כדי למנוע טעויות מדידה.
4. הודע למשתתפים על המחקר ועל איסוף הנתונים (אחסון נתונים, נגישות). השג הרשאות נפרדות במקרה של הקלטות וידאו לא אנונימיות. קבל את חתימת המשתתף בהסכמה מדעת לפני איסוף הנתונים.

2. הגדרת מיקום התקן ומדידה

הערה: פרוטוקול זה מתאים לאיסוף נתונים בסביבה מבוקרת (מעבדתאכילה).

1. ודאו שהאור בחדר מפוזר באופן שווה - הימנעו מהצללים על פניהם של המשתתפים.
2. הימנע מרעש הרקע בהקלטות הווידאו עקב נוכחותם של אנשים שאינם המשתתפים.
3. להושיב את המשתתף על כיסא לפני שולחן; עם שולחן הממוקם ממש מתחת לחזה של המשתתף.
4. חבר את המקלט האלחוטי של המגש ואת מצלמת האינטרנט למחשב נישא.
5. תפעיל את המחשב הנייד. ודא כי המחשב הנייד כולל את המפרטים הבאים: CPU i7-10750H, SSD M.2 512 GB, זיכרון 1x 16 GB, DDR4 2933 מגה-הרץ ללא זיכרון ECC, מערכת ההפעלה 64 סיביות.
6. הפעל את המגש וודא שיש טעינה במגש (אור ירוק).
7. פתח את תוכנית המחבר (dos), את המקלט ואת תוכנת המעבד יחד עם לוח המחוונים, בהתאמה.
8. בדוק את איכות התמונה הנכנסת בתוכנית המעבד (איור 3).
   הערה: כדי לזהות את התנהגות האכילה, איכות התמונה צריכה להיות בתוך הרבע האחרון של שורת המשימות (ירוק); קרוב ככל האפשר ל-100% ירוק. יצירת צל עלולה להוביל לאיכות תמונה נמוכה.
9. ודאו שמסגרת התמונה נכונה כדי למנוע איכות תמונה ירודה. ודא כי ראשו של המשתתף (מעל הגולגולת) עד החזה, כולל הזרועות והכתפיים גלויים בבירור.

3. מערכת שקילה והובלת נתונים

1. אמת את האמצעים לפני השימוש ב- mEETr בפעם הראשונה.
   הערה: התקן mEETr מורכב ממגש אוכל מסחרי קבוע (מגש ארוחת ערב אפוקסי כפוי סיבים) עם שלוש תחנות שקילה מובנות (איור 2).
2. כדי לאמת את ההגדרה, ודא שהמגש מודד ללא הרף את המשקל של צלחת, קערה וזכוכית שתייה.
   הערה: הדיוק של סולם השקילה על פני כל הטווח צריך להיות 0.3%.
3. אין להניח משקל רב מדי על כל פלטפורמת שקילה. המשקל המרבי לפלטפורמה הגדולה ביותר (צלחת ארוחת ערב) הוא 1.5 ק"ג. המשקל המרבי של שתי פלטפורמות שקילה קטנות יותר (קערה וזכוכית) הוא 800 גרם. המשקל המינימלי שניתן למדוד במדויק הוא 1 ז עבור כל תחנת שקילה.
4. ודא כי הצלחת, הזכוכית, ואת הקערה אינם נחים על הרציף או המגש שמסביב. השתמש בטבעת המרכזית כדי למנוע זאת.
   הערה: כל תחנת שקילה מורכבת משלושה חיישני כוח הממוקמים במשולש הפועלים יחד כקנה מידה אחד. עמדת משולש נבחרה כדי לאזן משקל.
5. הקפד לשמור על המגש יבש. המגש כולל לוח בסיס דק 50 מ"מ (לוח מעגלים מרכזי) מתחת למגש המכיל את האלקטרוניקה.
6. עבור העברת נתונים, ודא שהמגש מתחבר למקלט אלחוטי.
   הערה: העבר את נתוני השקילה במרווח של 1 שניות באמצעות אות רדיו לטווח קצר (מרחק של כ-1 מ'). חבר את המקלט למחשב אישי (PC) באמצעות יציאת USB.
7. שלושת חיישני הכוח מודדים את הכוחות (או המשקלים), מסכמים אותם וממירים אותם לערך משקל מכויל.
8. טען מחדש את המגש לאחר כל שימוש.
   הערה: המגש מופעל על-ידי ערכת סוללות פנימית וניתן לטעון אותו באמצעות מטען USB. מתג שקופית הפעלה/כיבוי ממוקם בסמוך לשקע ה- USB. טעינת סוללה מלאה מספקת כ-20 שעות שימוש.
9. אין לנקות את המגש במדיח כלים; המגש אינו הוכחה למדיח כלים. נקה את המגש באמצעות תרסיס ניקוי. ודא שהמגש נשמר נקי ויבש. ערוצי דליפה לאורך הפלטפורמות לנקז נוזל נשפך.

4. הסברי משתתפים ותחילת התבוננות

1. הנח את mEETr לפני המשתתף.
2. להורות למשתתף 1) לאכול כמה או מעט שהוא / היא רוצה, 2) להסתכל ישר לתוך מצלמת האינטרנט בזמן האכילה, ו 3) לא לשים ידיים מול הפנים בזמן האכילה.
3. התחל תצפית חדשה בתוכנת המקלט. רשום את התאריך, מספר המשתתף, מגדר המשתתף, גילו ונתוני האנתרופומטריה שלו, כגון משקל וגובה. כלול מידע נוסף כגון מצב המחקר וביקור המחקר בשם התצפית.
4. הקש Record בתוכנת המקלט כדי לתעד את התצפית.
5. הפעל את לוח המחוונים כדי לבדוק את הקלטות הווידאו ואת הנתונים הנכנסים במהלך איסוף הנתונים (איור 4).
6. לפני ההקלטה, בקשו מהמשתתף להעלות את הכרטיס עם מספר המשתתף, ו-2) הרימו את ידם בתחילת הארוחה ובסופה.
7. סיים את התצפית כאשר המשתתף מסיים לאכול. העברת כל הנתונים לגיליון אלקטרוני אורכת 2 דקות.
8. זהו סוף ההפעלה עבור המשתתף.
9. נתק את מצלמת האינטרנט ואת מקלט המגש מהמחשב הנייד ונקה אותה באמצעות רקמת ניקוי או תרסיס ניקוי.

5. הערכה והעברה של נתונים

1. פתח את התצפית האחרונה בתוכנת המקלט. מדדים אוטומטיים של התנהגות אכילה מאוחסנים תחת הכותרת נתונים. לחץ על ייצוא נתונים כדי לחלץ את הנתונים הגולמיים. קובץ הפלט הבא מכיל נתונים על מספר המשתתפים, זמן אמת, זמן יחסי (כדי להתחיל) ומשתני התנהגות אכילה (מספר עקיצות, מספר לעיסות, משך לעיסה) לכל משתתף בבדיקה.
   הערה: כל אופני הפעולה הם חותמת זמן. בתוכנת המקלט, ניתן לחלץ נתונים חיצוניים נוספים של המגש, לדוגמה, את הנתונים על המשקל של כל אחד משלושת המגשים. הנתונים נרשמים 10 פעמים בשנייה ומועברים. זמן איסוף נתוני המגש מסונכרן עם הקלטות התנהגות האכילה.
2. סכם והצג באופן חזותי את התוצאות בתרשימי עמודות שונים בתוך התוכנית עצמה. יצא את התוצאות כנתונים גולמיים בקבצי יומן רישום ( .xsl) (איור 5).
3. יצא את קבצי יומן הרישום לגיליון אלקטרוני ובצע את ניתוח הנתונים באמצעות התוכנית הסטטיסטית של העדפה.
4. נקה את הנתונים לפני ניתוח נתונים.
   הערה: בשל העיוותים של לחיצה עם סכו"ם על הצלחות (גרימת עלייה במשקל), יש לנקות את נתוני המשקל של המגש לעקומת קפלן מאייר עם גודל צעד המציין את גודל הנשיכה, אורך הצעד המציין זמן בין עקיצות. תחילת העקומה מציינת משקל התחלה, השלב האחרון מציין משקל קצה) כדלקמן.
   1. החלק את נקודות הזמן למידות לשניה כדי לסנן ערכים קיצוניים.
   2. הגדר גבול של 5 גר', זהה מישורי משקל (כלומר, אין שינוי בתוך +/- 5 גרם) ושינויים במשקל (שינויים לאורך זמן הגדולים מ-5 גרם) כדי לציין גדלי נשיכה ושינויי חלקים.
   3. אל תכלול עלייה במשקל עקב סכו"ם שנותר על הצלחת.
      הערה: התפוקה היא שינויי המשקל הכוללים לכל תחנת משקל להתחיל ולסיים את הארוחה (= גודל הארוחה), גודל הנשיכה הממוצע, ונשיכות לדקה.
5. כדי לקבוע את קצב האכילה (g/sec) ושינויים בגודל הנשיכה (g/bite) במהלך הארוחה, שלב ידנית את נתוני משקל המגש ואת התנהגות האכילה(איור 6, איור 7, איור 8, איור 9, איור 10).

Representative Results

קצב בליעה איטי יותר (איור 7), גדלי לגימה/נשיכה קטנים יותר (איור 8)ועוד לעיסות (איור 9)הובילו לצריכה נמוכה יותר של הסלט בהשוואה ליוגורט ולמיץ (איור 6) כפי שנמדד על ידי מגש mEETr. המשתתפים אכלו 17% פחות מסלט הפירות בהשוואה למיץ הפירות. כל מאפייני התנהגות האכילה היו שונים בין המיץ, היוגורט והסלט(איור 7, איור 8, איור 9). המשתתפים לעסו הרבה יותר על סלט הפירות בהשוואה ליוגורט ומיץ. מספר הלעיסות שנצפו היה שונה בפקטור של שלושה בין היוגורט לסלט הפירות. בנוסף, גודל הנשיכה היה הקטן ביותר עבור הסלט 6.5 גרם לכל ביס לעומת המיץ: 8 גרם לכל לגימה. בסך הכל, נראה כי מספר הלעיסות, גודל הנשיכה וקצב האכילה השפיעו על הכמות שנאכלה במהלך הארוחה במסגרת מעבדת אכילה. ממצאים אלה הם בהתאם למחקרים אחרים מדווחים כי זמן עיבוד אוראלי מוגבר (מספר גבוה יותר של לעיסות, גדלי נשיכה קטנים יותר) מקטין את צריכת המזון^12,13,14,15.

איור 1: תמונה של המגש למטה עם שלוש תחנות השקילה ושלושת חיישני הלחץ על לוח ההדפסה לעיל.

איור 2: הגדרת mEETr עם פריטי המזון שנבדקו. לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

איור 3: זיהוי אוטומטי של התנהגות האכילה באמצעות נקודות קבועות על הפנים (עיניים ופה).

איור 4: לוח מחוונים הממחה את הנתונים הנכנסים של שלושת קשקשי השקילה של המגש וכן נתוני וידאו נכנסים.

איור 5: מבט כולל על איסוף נתונים. הירידה במשקל המזון בשלושת קשקשי השקילה במהלך הארוחה מוצגת על ידי שלושת הגרפים העליונים; פסגות נגרמות על ידי הלחץ של סכו"ם. עקיצות ולימות (כולל משך זמן) ומספר הלעיסה מוצגים בשורה האחרונה על ידי הפסים האופקיים הצבעוניים. לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

איור 6: צריכת מזון (g) לכל מוצר כפי שהיא נמדדת במגש mEETr.

איור 7: קצב אכילה (g/min) לכל מוצר בהתבסס על מגש mEETr וניתוח אוטומטי של התנהגות אכילה.

איור 8: גודל נשיכה ממוצע (g) למוצר בהתבסס על מגש mEETr וניתוח אוטומטי של התנהגות אכילה.

איור 9: המספר הכולל של לעיסות למוצר בהתבסס על מגש mEETr וניתוח אוטומטי של התנהגות אכילה.

איור 10: פלט נתונים גולמי של מדידה, כולל שלוש פלטפורמות שקילה, התנהגות וחותמות זמן.

Discussion

תזונה בריאה והתנהגות אכילה בריאה הראו לשחק תפקיד מפתח במניעת פתרון עודף משקל והשמנת יתר¹¹. עם זאת, רבות מהשיטות המשמשות למדידת צריכת התזונה והתנהגות האכילה מעיקות על משתמשים, חוקרים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות ועשויות להיות מוטות מכיוון שהן תלויות בהערכת זיכרון וגודל מנה. שימוש ב- mEETr, באופן עצמאי או לצד שיטות קונבנציונליות להערכת וידאו ותזונה, יפחית את המאמץ ואת הדיוק והדיוק של צריכת תזונה והערכת התנהגות אכילה.

לפני שניתן יהיה להשתמש ב- mEETr, יש לטפל בכמה שלבים קריטיים. שיקול מתודולוגי בסיסי אחד הוא פרטיות הקשורה לניתוח הפנים של וידאו מוקלט. אנונימיות למשתתפים היא מאפיין אינטגרלי של מחקר אתי. עם זאת, עם ניתוח הפנים להיות חלק mEETr, האנונימיות היא כמעט בלתי אפשרית¹⁶. לפיכך, השימוש ב- mEETr במסגרת מחקר דורש הוראות נרחבות בנוגע לבטיחות נתונים ומצדיק תשומת לב בהסכמה מדעת ובתיעוד משתתף אחר. בסופו של דבר, בגרסה משודרגת של הקלטות הפנים mEETr מעובדים בזמן אמת בתוך המכשיר מבלי לאחסן נתוני וידאו. כתוצאה מכך, לא יהיה צורך באחסון של הקלטות הפנים, דבר שיאפשר איסוף נתונים אנונימיים.

צעד קריטי נוסף בפרוטוקול הוא שבגרסה זו של mEETr כל זרמי הנתונים הם עצמאיים הדורשים שילוב של המדדים של ניתוחי הווידאו ושלושת המאזניים השונים במהלך העיבוד. ניתוח הנתונים מתבצע פשוט על בסיס תחנת השקילה; לאחר מכן זה תלוי החוקר כדי זוג הנתונים שלאחר hoc למה שהוגש בקערה ספציפית או על צלחת ספציפית או במיקום הזכוכית. כדי למנוע ערבוב זרמי נתונים, מבנה המגש אוכף שניתן למקם את הקערה, הצלחת או הכיפה רק במקומות ספציפיים עקב טבעות המתאימות לחתיכת כלי השולחן הספציפית.

בסופו של דבר, האינטגרציה המיידית של זרמי הנתונים צריכה להתבצע, אשר ישמש אמצעי אימות נוסף לקבלת החלטות בזמן אמת עם שינוי משקל בקערה / צלחת / מאמת את הנשיכה או ללגום ולהיפך, וככאלה המאפשר משוב אוטומטי על התנהגות אכילה מיד לאחר הארוחה.

בנוסף לשלבים קריטיים אלה, יש לפשט ניטור נתונים ופתרון בעיות או תפיסת שגיאות, שניתן להשיג בעזרת השינויים הבאים: (1) אוטומציה של הפעלת המערכת, (2) שילוב של מחווני איכות בלוח המחוונים המספקים את המידע על איכות הווידאו לזיהוי אוטומטי של התנהגות אכילה, (3) דרישות זיכרון נמוכות יותר עבור המחשב הנייד ,(4) זיהוי אירועים אוטומטי המונע את ניסיונות המדידה בזמנים שאינם אוכלים.

נוסף על תחומים אלה לשיפור, ישנם כמה אתגרים בעת שימוש mEETr כי להצדיק את תשומת הלב. ראשית, הגרסאות הבאות של mEETr צריך להיעשות עמיד למים, כך שהם יכולים להיות ניקו במדיח כלים. שנית, כדי לקבל אמצעים תקפים להתנהגות האכילה, על המשתתף לדבוק במגבלות ובכללים שונים. לשימוש חוקי של mEETr, זה קריטי כי הווידאו הוא ללא הפרעה, וכי המשתמש מסתכל ישר לתוך המצלמה בעת לעיסה. בנוסף, עבור האלגוריתם לזהות לעיסות וסנוניות, המשתמש צריך להיות 1) גלוי לחלוטין במסגרת כולל כתפיים וידיים 2) אין צללים על הפנים; יש צורך בתקינה של אור. תנאים מוקדמים אלה מפריעים להתנהגות האכילה הטבעית או הרגילה. כמו אכילה היא עניין חברתי מטבעו בתנאי חיים נורמליים, שיש הגבלות אלה במקום אינו משתלב ללא מאמץ עם התנהגות אכילה חברתית נורמלית. לכן, השימוש המדויק של mEETr, לעת עתה, דורש דרך לא קונבנציונלית של אכילה. שינויים באלגוריתם צריכים להתבצע בעתיד כדי לקבל מדידה חזקה יותר שאינה דורשת מהמשתתף לדבוק בכללי אכילה או הגבלות מסוימים. באופן כללי, השימוש mEETr עלול ליצור תגובתיות המשתמש, וכתוצאה מכך צריכת מזון שונה בשל מודעות של מה נאכל באמצעות מגש mEETr. ניתן למנוע זאת כאשר תחנות השקילה המובנות מוסתרות לחלוטין, ומשמשת מצלמת vis-eye המשולבת במגש כך שאין צורך בגובה פנים סטנדרטי. הגרסה הנוכחית של mEEtr ולכן מתאימה רק למחקרים מבוססי מעבדה. בשל ההגבלות והחוקים הנדרשים על ידי טכניקה זו, התוצאות אינן מתורגמות ישירות לדפוסי אכילה חיים חופשיים.

לצד שינויים אלה, ישנן שתי הרחבות פונקציונליות של המערכת הנוכחית שיש לשלב בעתיד. ראשית, יש להוסיף טכנולוגיית מצלמה היפרספקטרלית נוספת ל- mEETr כדי לנתח את התוכן המקרונוטריינט של פריטי המזון על הצלחת. זה היה לעקוף את הצורך בידע של פריט המזון המדויק כי הוא על הצלחת תוך מתן עדיין מדידות צריכת הקלוריות לכל ארוחה. שנית, ניתן לצרף גישה של למידת מכונה לזיהוי אוטומטי של פריטי מזון לניתוח הווידאו הנוכחי, המאפשר אוטומציה נוספת של המערכת. כדי להגביר עוד יותר את זיהוי הארוחה, ניתן להוסיף מצלמה שנייה המתמקדת אך ורק באוכל ושתייה על הצלחות.

באופן אידיאלי, מגש mEETr ומצלמה ניתן לקשר את המערכת האקולוגית הקיימת של האפליקציה התזונתית, אשר יאפשר קלט ישיר של תוצאות mEETr לתוך יישומים תזונתיים דיאטנים². בהתבסס על המידע שנאסף על ידי mEETr, משוב מיידי וייעוץ יכול להינתן לצרכן או למטופל בהתחשב (מאקרו) צריכת חומרים מזינים והתנהגות אכילה (מרקם מזון ושיעור אכילה). זה יאפשר למשתמש לייעל את התזונה שלהם ואת התנהגות האכילה כדי ליצור אורח חיים בריא.

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.