基于肌电的带触觉反馈饮食行为监测系统以促进正念饮食
人机交互
2019-10-07 v1
摘要
无意识进食，即对我们所摄入食物缺乏觉察，已被认为与归因于不健康饮食行为（包括肥胖）的健康问题相关。用于调节饮食行为的传统方法通常依赖不准确的自我记录、人工观察或笨重设备。总体而言，亟需一种能够自动监测饮食行为并提供反馈的智能且轻量的系统。在本文中，我们研究：i）使用可穿戴肌电图（EMG）传感器开发用于检测饮食行为的自动化系统，以及 ii）将此类系统与实时腕带触觉反馈结合应用以促进正念饮食。从 16 名参与者收集的数据被用于开发检测咀嚼和吞咽的算法。我们从 EMG 中提取了 18 个特征，并将这些特征输入不同的分类器。我们证明了使用 EMG 提取的特征和支持向量机（SVM）可准确自动评估饮食行为：咀嚼分类的 F1 得分为 0.94，吞咽分类的 F1 得分为 0.86。基于该算法，我们开发了一个系统，使参与者能够利用触觉反馈自我调节其咀嚼行为。一项由另外 20 名参与者参与的实验研究表明，与基线及非触觉条件相比，以腕带振动形式提供触觉反馈时参与者的咀嚼频率更低（F (2,38)=58.243，p<0.001）。这些发现可能对饮食行为研究具有重大意义，为自动咀嚼检测和触觉反馈系统对调节饮食行为以改善健康结果的影响提供关键新见解。
引用
@article{arxiv.1907.10917,
title = {An EMG-based Eating Behaviour Monitoring System with Haptic Feedback to Promote Mindful Eating},
author = {Ben Nicholls and Chee Siang Ang and Eiman Kanjo and Panote Siriaraya and Woon-Hong Yeo and Athanasios Tsanas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.10917},
year = {2019}
}
备注
v1: 13 + 12 pages