通过数字图像进行膳食评估研究
使用自动图像分析过程进行被动图像辅助饮食评估的验证研究
研究概览
地位
条件
详细说明
所有参与者将被要求来到健康饮食和活动实验室进行 1 次 30 分钟的筛选会议，然后进行 2 次 40 分钟的用餐会议，每次会议之间间隔大约一周。 会议安排在周一至周五上午 11:00 至下午 5:00 之间。 在筛选期间，感兴趣的参与者将签署同意书。 签署同意书后，将通过测量身高和体重来确认资格。 参与者还将收到与人口统计相关的调查问卷。 在第一餐开始之前，符合条件的参与者将使用随机数字表被随机分配到两个订单之一（订单 1 和 2）。 用餐期间，参与者将被要求在预定用餐时间前至少两小时停止进食，并在此期间仅喝水。
在两次用餐期间，将向参与者提供有关如何使用索尼智能眼镜的说明。 这些说明将包括如何佩戴和使用眼镜。 参与者将被指示戴上 Smarteyeglass 后，通过 Sony Smarteyeglass 的控制器启动录制。 记录开始后、开始进食之前，参与者将被指示查看餐桌上提供的每一种食物。 然后，参与者还将被指示将头转向左肩，从侧面观察每种食物，然后重复将头转向右肩的相同步骤。 参与者将被要求在每份提供的食物中咬一口来开始用餐。 对于每种食物的第一口，参与者将被指示将食物拿在手中或叉子或勺子上（取决于食物），距离眼镜前面大约 12 英寸，并观察食物。 在吃第一口所提供的食物后，参与者将被指示正常进食直至满意为止。 参与者将有 30 分钟的用餐时间。 当参与者吃饭时，调查员将离开房间。 调查员将每 10 分钟检查一次参与者。 30 分钟结束时，参与者将被指示再次从三个不同角度观察桌上提供的每一种食物（从左侧和右侧直视每种食物），遵循与开始时完全相同的程序。一顿饭。
每次进餐后的第二天，参与者将被要求完成 24 小时饮食回忆，该过程需要 20 分钟才能完成。 在每次进餐结束时，将向参与者提供有关如何完成饮食回忆的说明，并将提供二维视觉辅助工具来帮助参与者估计所消耗的每种食品和饮料的消耗部分。
第二次用餐将遵循与第一次相同的程序。 在第二餐结束时，参与者将被要求填写一份调查问卷，以提供有关他们使用索尼智能眼镜的反馈。
对于第一餐和第二餐，餐食将包含分为两种食物形状（规则和不规则）和两种食物复杂性（单一食物和混合食物）的食物。 每餐将包含四种食物，这四种食物代表四种潜在的食物类别（规则形状的单一食物、不规则形状的单一食物、规则形状的混合食物、不规则形状的混合食物）。 除了四种食物外，参与者每餐还将获得 20 盎司的水。 食物在提供给参与者之前将进行称重，提供给参与者的数量将在计算出的数量的 +/- 3 克范围内。 混合食物将被分解成各自的食物成分并进行测量。 每餐大约可提供男女每日估计能量需求的 50%。 19至35岁男性和女性每天所需的卡路里估计分别为2450大卡/天和1900大卡/天。 因此，每餐将为男性提供约 1225 kcal，为女性提供约 950 kcal。 每种食物将为每餐提供大约 25% 的能量。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Tennessee
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Knoxville、Tennessee、美国、37996
- Healthy Eating and Activity Laboratory, University of Tennessee
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
描述
纳入标准：
- 年龄在 18 岁至 65 岁之间；
- 体重指数（BMI）18.5至24.9公斤/平方米；
- 对调查中使用的食物没有食物过敏/不耐受；
- 报告没有阻止食用调查中所用食物的饮食计划或饮食限制；
- 报告对膳食中所提供食物的偏好，参与者在电话屏幕上用李克特量表对每种食物进行评分 3；
- 能够在筛选后的四个星期内完成所有两次用餐；
- 在没有矫正镜片的情况下，并非法定盲人；和
- 能够戴着 Sony Smarteyeglass 吃饭。
排除标准：
- 佩戴起搏器和植入式除颤器等电子医疗设备
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：放映
- 分配：随机化
- 介入模型：阶乘赋值
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：餐单 1
餐点 A 将提供给第 1 餐时段的参与者，餐食 B 将为第 2 餐时段的参与者提供。
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参与者将佩戴索尼智能眼镜在实验室吃 A 餐时记录数字图像 餐A： 火鸡波伏洛干酪三明治【全麦面包52克（男女）、火鸡70克（女）& 133克（男）、波伏洛干酪23克（男女）、番茄50克（男女）、生菜45克（男女） )];鸡肉和茭白[鸡肉98克（雌性和雄性），茭白71克（雌性）和107克（雄性）]；巧克力饼干[44g(女) & 60.5g(男)];薯片【39克（女）& 52克（男）】。 参与者将佩戴索尼智能眼镜在实验室吃B餐时记录数字图像 餐B： 火腿切达芝士卷 [玉米饼 45g(女&男)、火腿熟食 76g(女)&103g(男)、切达奶酪 21g(女)&32g(男)、Spring Mix 36g(女&男)、Fat Free ranch敷料29克（男女）]；西兰花阿尔弗雷多酱意大利面[意大利面91克（女）和121克（男），西兰花66克（女和男），阿尔弗雷多酱38克（女）和50克（男）]；巧克力冰淇淋【107克（女），138克（男）】；红无核葡萄【365克（女），471克（男）】。 |
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实验性的：餐单2
餐食 B 将为餐食 1 的参与者提供，餐食 A 则为餐食 2 的参与者提供。
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参与者将佩戴索尼智能眼镜在实验室吃 A 餐时记录数字图像 餐A： 火鸡波伏洛干酪三明治【全麦面包52克（男女）、火鸡70克（女）& 133克（男）、波伏洛干酪23克（男女）、番茄50克（男女）、生菜45克（男女） )];鸡肉和茭白[鸡肉98克（雌性和雄性），茭白71克（雌性）和107克（雄性）]；巧克力饼干[44g(女) & 60.5g(男)];薯片【39克（女）& 52克（男）】。 参与者将佩戴索尼智能眼镜在实验室吃B餐时记录数字图像 餐B： 火腿切达芝士卷 [玉米饼 45g(女&男)、火腿熟食 76g(女)&103g(男)、切达奶酪 21g(女)&32g(男)、Spring Mix 36g(女&男)、Fat Free ranch敷料29克（男女）]；西兰花阿尔弗雷多酱意大利面[意大利面91克（女）和121克（男），西兰花66克（女和男），阿尔弗雷多酱38克（女）和50克（男）]；巧克力冰淇淋【107克（女），138克（男）】；红无核葡萄【365克（女），471克（男）】。 |
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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称重食物摄入量
大体时间：初次筛选后 4 周内进行第 1 次和第 2 次进餐
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每次用餐前后，将使用电子食品秤对每种食物进行称重，精确到十分之一克。
评估食物摄入量的重量变化。
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初次筛选后 4 周内进行第 1 次和第 2 次进餐
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24小时饮食回忆
大体时间：初次筛选后 4 周内第 1 次和第 2 次进餐的第二天
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在每次用餐的第二天，研究者将要求参与者回忆他们的饮食摄入量，让参与者报告消耗的所有食物和饮料以及他们在过去 24 小时内消耗这些物品的时间。
参与者将被问到一天中的什么时间食用食物和饮料，并将看到二维食物形状以帮助估计份量大小。
只有进餐期间的饮食摄入量才会输入 NDS-R，以转换为常用的测量值。
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初次筛选后 4 周内第 1 次和第 2 次进餐的第二天
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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索尼智能眼镜
大体时间：初次筛选后 4 周内的第 1 次和第 2 次进餐期间
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每次用餐期间将使用索尼智能眼镜记录数字图像。
将记录模糊图像的数量以及 Sony Smarteyeglass 未能捕获图像的次数。
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初次筛选后 4 周内的第 1 次和第 2 次进餐期间
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参与者的反馈
大体时间：初次筛选后 4 周内进行第 2 次进餐
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在最后一顿用餐结束时，参与者将被要求填写一份有关使用索尼智能眼镜体验的调查问卷。
调查问卷中总共包含六个结构化问题，每个问题都与一个开放式问题相关。
结构化问题将包括关于易用性、说明清晰度、满意度、可能性和舒适度的五个等级评分。
回答每个结构化问题的参与者的百分比将被制成表格，并对开放式问题进行总结。
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初次筛选后 4 周内进行第 2 次进餐
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Tsz-Kiu Chui、University of Tennessee
出版物和有用的链接
一般刊物
- Lohman TR, Roche AF, Martorell R. Anthropometric Standardization Reference Manual. Champaign,Illinois: Human Kinetics Books; 1988.
- U.S. Department of Health and Human Services; U.S. Department of Agriculture. 2015-2020 Dietary guidelines for Americans. Appendix 2. Estimated Calorie Needs per Day, by Age, Sex, and Physical Activity Level 2015; 8th Edition:http://health.gov.dietaryguidelines/2015/guidelines/. Accessed April 18, 2017.
- He H, Kong F, Tan J. DietCam: Multiview Food Recognition Using a Multikernel SVM. IEEE J Biomed Health Inform. 2016 May;20(3):848-855. doi: 10.1109/JBHI.2015.2419251. Epub 2015 Apr 2.
- Sony Coporation. Smarteyeglass: API Overview. 2017; https://developer.sony.com/develop/wearables/smarteyeglass-sdk/api-overview/. Accessed Feb, 2017.
- Chui TK, Tan J, Li Y, Raynor HA. Validating an automated image identification process of a passive image-assisted dietary assessment method: proof of concept. Public Health Nutr. 2020 Oct;23(15):2700-2710. doi: 10.1017/S1368980020000816. Epub 2020 Jun 10.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- UTK IRB-17-03829-XP
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
在美国制造并从美国出口的产品
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