Abstract—Nutrition-related diseases

Abstract—Nutrition-related diseases are nowadays a main
threat to human health and pose great challenges to medical
care. A crucial step to solve the problems is to monitor the
daily food intake of a person precisely and conveniently. For this
purpose, we present AutoDietary, a wearable system to monitor
and recognize food intakes in daily life. An embedded hardware
prototype is developed to collect food intake sensor data, which is
highlighted by a high-fidelity microphone worn on the subject’s
neck to precisely record acoustic signals during eating in a noninvasive
manner. The acoustic data are preprocessed and then sent
to a smartphone via Bluetooth, where food types are recognized.
In particular, we use hidden Markov models to identify chewing
or swallowing events, which are then processed to extract their
time/frequency-domain and nonlinear features. A lightweight
decision-tree-based algorithm is adopted to recognize the type of
food. We also developed an application on the smartphone, which
aggregates the food intake recognition results in a user-friendly
way and provides suggestions on healthier eating, such as better
eating habits or nutrition balance. Experiments show that the
accuracy of food-type recognition by AutoDietary is 84.9%, and
those to classify liquid and solid food intakes are up to 97.6%
and 99.7%, respectively. To evaluate real-life user experience, we
conducted a survey, which collects rating from 53 participants
on wear comfort and functionalities of AutoDietary. Results show
that the current design is acceptable to most of the users.
Index Terms—Food intake recognition, wearable sensor,
acoustic signal processing, embedded system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมซึ่งในปัจจุบันโรคโภชนาการหลักคุกคามมนุษย์และก่อให้เกิดสุขภาพดีท้าทายการแพทย์ดูแล ขั้นตอนสำคัญเพื่อแก้ปัญหาคือการ ตรวจสอบการรับประทานอาหารประจำวันของบุคคลได้อย่างแม่นยำ และสะดวกสบาย สำหรับการนี้วัตถุประสงค์ เรานำเสนอ AutoDietary ระบบการสวมใส่ในการตรวจสอบและรู้จักการบริโภคอาหารในชีวิตประจำวัน การฝังตัวฮาร์ดแวร์ต้นแบบถูกพัฒนาให้เก็บอาหารบริโภคข้อมูลเซ็นเซอร์ ซึ่งเป็นเน้น โดยไมโครโฟนคุณภาพสูงสวมใส่ของตัวแบบคอตรงบันทึกเสียงสัญญาณระหว่างรับประทานอาหารในแบบ noninvasiveลักษณะ Preprocessed และส่งข้อมูลเสียงกับสมาร์ทโฟนผ่าน Bluetooth ซึ่งเป็นที่ยอมรับอาหารประเภทโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราใช้ซ่อนแบบมาร์คอฟเพื่อระบุการเคี้ยวหรือการกลืนเหตุการณ์ ซึ่งมีการประมวลผลการแยกของพวกเขาคุณลักษณะเวลาถี่ และไม่เชิงเส้น น้ำหนักเบาอัลกอริทึมโดยใช้ต้นไม้ตัดสินใจถูกนำมาใช้ในการจดจำชนิดของอาหาร นอกจากนี้เรายังพัฒนาแอพลิเคชันบนสมาร์ทโฟน ซึ่งรวบรวมผลการบริโภคอาหารในง่ายวิธีการ และให้คำแนะนำเกี่ยวกับสุขภาพดีรับประทานอาหาร เช่นดีกว่ารับประทานอาหารนิสัยหรือโภชนาการสมดุล การทดลองแสดงว่าการความแม่นยำของการรู้จำประเภทอาหารโดย AutoDietary คือ 84.9% และผู้จัดการบริโภคอาหารของเหลว และของแข็งมีถึง 97.6%และ 99.7% ตามลำดับ การประเมินประสบการณ์การใช้ชีวิต เราดำเนินการสำรวจ ที่เก็บรวบรวมคะแนนจาก 53 คนสวมใส่สบายและฟังก์ชันการทำงานของ AutoDietary แสดงผลลัพธ์ว่า การออกแบบปัจจุบันจะยอมรับมากที่สุดของผู้ใช้กำหนดดัชนีซึ่งการบริโภคอาหาร สวมใส่เซ็นเซอร์เสียงสัญญาณระบบประมวลผล ฝังตัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โรคโภชนาการที่เกี่ยวข้องกับนามธรรมในปัจจุบันหลัก
ภัยคุกคามต่อสุขภาพของมนุษย์และก่อให้เกิดความท้าทายทางการแพทย์ที่ดีในการ
ดูแล ขั้นตอนสำคัญในการแก้ปัญหาคือการตรวจสอบการ
บริโภคอาหารประจำวันของบุคคลได้อย่างแม่นยำและสะดวก สำหรับครั้งนี้
มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอ AutoDietary ระบบสวมใส่ในการตรวจสอบ
และรับรู้การบริโภคอาหารในชีวิตประจำวัน ฮาร์ดแวร์ฝังตัว
ต้นแบบถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์การบริโภคอาหารซึ่งเป็น
ไฮไลต์โดยไมโครโฟนความจงรักภักดีสูงสวมใส่ในเรื่องของ
คอถึงสัญญาณเสียงที่บันทึกได้อย่างแม่นยำในระหว่างการรับประทานอาหารที่ไม่รุกล้ำใน
ลักษณะ ข้อมูลอะคูสติกที่มีการประมวลผลล่วงหน้าและส่งแล้ว
มาร์ทโฟนผ่านบลูทู ธ ที่ประเภทอาหารที่ได้รับการยอมรับก.
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราใช้แบบจำลองมาร์คอฟที่ซ่อนอยู่เพื่อแจ้งเคี้ยว
หรือกลืนเหตุการณ์ซึ่งมีการประมวลผลแล้วจะดึงพวกเขา
คุณลักษณะเวลา / ความถี่โดเมนและไม่เชิงเส้น . ที่มีน้ำหนักเบา
อัลกอริทึมการตัดสินใจต้นไม้ตามถูกนำมาใช้ในการรับรู้ชนิดของ
อาหาร นอกจากนี้เรายังมีการพัฒนาแอพลิเคชันมาร์ทโฟนซึ่ง
รวบรวมผลการรับรู้การรับประทานอาหารในที่ใช้งานง่าย
และวิธีการให้คำแนะนำในการรับประทานอาหารที่ดีต่อสุขภาพเช่นดีกว่า
นิสัยการรับประทานอาหารหรือโภชนาการที่สมดุล การทดลองแสดงให้เห็นว่า
มีความถูกต้องของการรับรู้อาหารชนิดโดย AutoDietary เป็น 84.9% และ
ผู้ที่จะจำแนกประเภทของเหลวและของแข็งการบริโภคอาหารที่มีถึง 97.6%
และ 99.7% ตามลำดับ เพื่อประเมินประสบการณ์การใช้งานในชีวิตจริงเรา
ดำเนินการสำรวจที่รวบรวมคะแนนจาก 53 ผู้เข้าร่วม
ในการสวมใส่สบายและฟังก์ชันการทำงานของ AutoDietary ผลการศึกษาพบ
ว่าการออกแบบในปัจจุบันเป็นที่ยอมรับมากที่สุดของผู้ใช้.
ดัชนีข้อตกลงการรับรู้อาหารการบริโภคเซ็นเซอร์สวมใส่,
การประมวลผลสัญญาณอะคูสติก, ระบบฝังตัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วารสารโภชนาการโรคที่เกี่ยวข้องในปัจจุบันเป็นหลักภัยคุกคามต่อสุขภาพของมนุษย์และก่อให้เกิดความท้าทายที่ดีในทางการแพทย์การดูแล ขั้นตอนที่สำคัญในการแก้ปัญหาคือการตรวจสอบทุกวัน การบริโภคอาหารของบุคคลได้อย่างถูกต้องและสะดวก สำหรับนี้จุดประสงค์ที่เรานำเสนอ autodietary ระบบได้ตรวจสอบและรู้จักการบริโภคอาหารในชีวิตประจำวัน การฝังอุปกรณ์ตัวต้นแบบถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเก็บข้อมูลเซ็นเซอร์การบริโภคอาหาร ซึ่งเป็นเน้นโดยไมโครโฟนมีความเที่ยงตรงสูง สวมใส่ได้ในเรื่องของคอแน่นอนบันทึกสัญญาณเสียงระหว่างการรับประทานอาหารใน noninvasiveลักษณะ ข้อมูลเสียงจะ preprocessed แล้วส่งสำหรับมาร์ทโฟนผ่านทางบลูทู ธที่ประเภทอาหารจะได้รับการยอมรับโดยเฉพาะ เราใช้แบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟระบุเคี้ยวหรือการกลืนเหตุการณ์ซึ่งมีการประมวลผลแล้วเพื่อสกัดพวกเขาเวลา / โดเมนความถี่และคุณลักษณะไม่เชิงเส้น น้ําหนักเบาขั้นตอนวิธีพื้นฐานการตัดสินใจแบบต้นไม้ เป็นลูกบุญธรรมให้รู้จักประเภทของอาหาร นอกจากนี้เรายังพัฒนาแอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟน ซึ่งมวลผลการยอมรับการบริโภคอาหารใน ใช้งานง่ายและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับสุขภาพการรับประทานอาหาร เช่น ดีกว่านิสัยการรับประทานอาหารหรือความสมดุลทางโภชนาการ การทดลองแสดงให้เห็นว่าความถูกต้องของการรู้จำประเภทอาหาร โดย autodietary เป็น 84.9 % และผู้จัดและอาหารเหลวและแข็งขึ้นร้อยละ 97.6 และกับ 99.7% ตามลำดับ ประเมินประสบการณ์ผู้ใช้จริงเราได้ทำการสำรวจ ซึ่งรวบรวมคะแนนจาก 53 เข้าร่วมความใส่และฟังก์ชันของ autodietary . ผลลัพธ์ที่แสดงที่ออกแบบในปัจจุบันเป็นที่ยอมรับมากที่สุดของผู้ใช้ด้านดัชนี การบริโภคอาหารโดยเครื่องแต่งตัวเซ็นเซอร์การประมวลผลฝังตัวระบบสัญญาณเสียง