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Updated: Jun 9, 2026

04:48
Control of Eating Behavior Using a Novel Feedback System
Published on: May 8, 2018
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在现实生活中自动记录饮食行为的技术:系统性审查
Haruka Hiraguchi1,2, Paola Perone1, Alexander Toet1
1TNO Human Factors, Netherlands Organization for Applied Scientific Research, Kampweg 55, 3769 DE Soesterberg, The Netherlands.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 28, 2023
概括
客观地监测饮食行为对于遵守饮食和营养干预至关重要. 本综述探讨了在现实环境中自动记录饮食习惯的技术,超越了自我报告的不准确性.
科学领域:
- 营养科学 营养科学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 行为科学是一种行为科学.
背景情况:
- 准确监测饮食行为对于遵守饮食和营养干预措施至关重要.
- 目前的方法依赖于自我报告 (例如,食物日记),容易出现不准确和偏见.
- 要克服自我报告的局限性,需要对日常生活中的饮食行为进行客观,不引人注目的记录.
研究的目的:
- 提供可用于自动记录饮食行为的现实生活中的可用技术的系统概述.
- 根据测量的饮食行为类型和使用的传感器技术来对这些技术进行分类.
- 识别自动化饮食行为监测中的差距和未来方向.
主要方法:
- 系统审查已公布和商业上可用的技术,用于自动记录饮食行为.
- 对1328项研究进行选,其中包括122项进行深入评估.
- 根据测量的饮食行为和传感器类型 (运动,麦克风,重量,摄像头) 分类技术.
主要成果:
- 有广泛的技术,通常使用简单的传感器,如运动探测器,麦克风,重量传感器和摄像机.
- 虽然许多技术在商业上可用,但数据处理和解释的公开可访问的算法显著缺乏.
- 审查发现了当前技术的局限性,并突出了未来发展的领域.
结论:
- 未来的研究应该优先开发强大的算法来处理与饮食行为相关的传感器数据.
- 在现实环境中验证这些自动化技术对于它们的广泛采用至关重要.
- 将传感器技术与适当的自我报告提示相结合,为生态有效的饮食行为研究提供了一个有希望的方法.

