Abstract-mål och automatiska sensorsystem för att övervaka ingestiv beteende hos individer uppstår som en potentiell lösning för att ersätta felaktig metod för självrapportering. I detta dokument presenteras ett enkelt sensorsystem och relaterade signalbehandlings- och mönsterigenkänningsmetoder för att upptäcka perioder av födointag baserat på icke-invasiv övervakning av tuggning. En piezoelektrisk stammätare användes för att fånga rörelser i underkäken från 20 frivilliga under perioder av tyst sittande, samtal och matkonsumtion. Dessa signaler var segmenterade i icke-överlappande epoker av fast längd och bearbetade för att extrahera en uppsättning av 250 tids- och frekvensdomänfunktioner för varje epok. Ett framåtriktat urvalsförfarande genomfördes för att välja de mest relevanta funktionerna och identifiera från 4 till 11 funktioner som är mest kritiska för detektion av födointag. Stöd vektor maskin klassificerare utbildades för att skapa modeller för födointag detektion. Tjugofaldig korsvalidering visade per-epoch klassificering noggrannhet på 80.98% och en fin tidsupplösning på 30 s. Enkelheten i tugga stamsensorn kan resultera i ett mindre påträngande och enklare sätt att upptäcka födointag. Den föreslagna metoden kan leda till utvecklingen av ett bärbart sensorsystem för att bedöma individers ätbeteende. Index Terms-Chewing (mastication), livsmedel intag detektion, övervakning av ingestivt beteende (MIB), mönsterigenkänning, bärbar sensor.
Val av de mest relevanta sensorsignalerna för att upptäcka perioder av födointag har också tagits upp med hjälp av SVM för att övervaka och klassificera käkrörelser REF.
A Sensor System for Automatic Detection of Food Intake Through Non-Invasive Monitoring of Chewing
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine']}