IOP P
UBLISHING
P
HYSIOLOGICAL
M
EASUREMENT
Physiol. MEAs 29 (2008) 525-541
Bukan invasif pemantauan mengunyah dan menelan
untuk kuantifikasi objektif tingkah laku ingestive
Edward Sazonov
1
, Stephanie Schuckers
1
, Paulo Lopez-Meyer
1
,
Oleksandr Makeyev
1
, Nadezhda Sazonova
2
, Edward L Melanson
3
dan Michael Neumann
4
1
Jabatan Elektrik dan Kejuruteraan Komputer, Universiti Clarkson, 8 Clarkson Ave,
Potsdam, NY 13699, USA
2
Lorong Jabatan Sains Komputer dan Kejuruteraan Elektrik, West Virginia University,
Morgantown, WV 26505, Amerika Syarikat
3
Univesity Colorado, Denver, Sekolah Perubatan, Bahagian Endokrinologi,
Metabolisme dan Diabetes, dan Pusat Nutrisi Manusia, Denver, CO 80262, Amerika Syarikat
4
Jabatan Kejuruteraan Bioperubatan, Universiti Teknologi Michigan, Houghton,
MI 49931, USA
Diterima 30 November 2007, diterima untuk penerbitan 26 Mac 2008
Diterbitkan pada 22 April 2008
Abstrak
Satu metodologi belajar tingkah laku ingestive oleh pemantauan bukan invasif
menelan (deglutition) dan mengunyah (pengunyahan) telah dibangunkan.
Permohonan sasaran untuk metodologi yang dibangunkan adalah untuk mengkaji tingkah laku
corak pengambilan makanan dan menghasilkan isipadu dan berat anggaran
pengambilan tenaga. Pemantauan bukan invasif berdasarkan mengesan menelan oleh
sensor bunyi yang terletak lebih laryngopharynx atau oleh mikrofon konduksi tulang
dan mengesan getah melalui sensor ketegangan di bawah telinga. Sensor yang dicadangkan
boleh dilaksanakan dalam peranti pemantauan boleh pakai, lantas membolehkan pemantauan
kelakuan ingestive dalam individu hidup bebas. Dalam kertas ini, gol dalam
pembangunan metodologi ini adalah dua kali ganda. Pertama, sistem yang terdiri daripada
sensor, perkakasan yang berkaitan dan perisian untuk merakam data multi-modal direka
pengumpulan data dalam persekitaran yang terkawal. Kedua, protokol dibangunkan
untuk pemarkahan manual mengunyah dan menelan untuk digunakan sebagai standard emas. Yang
tangkapan data multi-modal telah diuji dengan mengukur mengunyah dan menelan
dalam 21 sukarelawan semasa tempoh pengambilan makanan dan duduk tenang (ada makanan
pengambilan). Rakaman video dan isyarat sensor manual menjaringkan oleh terlatih
penilai. Pencerewet Antara kajian kebolehpercayaan bagi tiga penilai yang dijalankan ke atas sampel
ditetapkan lima mata pelajaran menyebabkan pekali korelasi yang tinggi purata antara kelas
0,996 untuk gigitan, 0,988 untuk chews dan 0,98 untuk menelan. Yang dikumpul
isyarat sensor dan skor manual yang terhasil akan digunakan dalam penyelidikan masa depan
sebagai standard emas untuk penilaian lanjut rekabentuk sensor, pembangunan
0967-3334/08/050525 17 $ 30.00 © 2008 Institut Fizik dan Kejuruteraan dalam Perubatan Dicetak di UK
525
526
E Sazonov et al
rutin automatik pengiktirafan corak dan kajian mengenai hubungan antara
menelan / kelakuan mengunyah dan ingestive.
Keywords: menelan, mengunyah, pengunyahan, deglutition, tenaga kira-kira,
sensor boleh pakai, pengambilan tenaga, tingkah laku ingestive, obesiti, disfagia
(Sesetengah angka dalam artikel ini adalah warna hanya dalam versi elektronik)
1. Pengenalan
Faktor utama dalam gaya hidup mengekalkan 1 sihat adalah keseimbangan antara pengambilan tenaga dan
perbelanjaan tenaga. Keabnormalan dalam keseimbangan ini boleh membawa kepada masalah seperti kegemukan,
anoreksia, bulimia dan gangguan makan yang lain. Banyak tools boleh didapati ukuran tenaga
perbelanjaan, penyelidikan tetapi lebih diperlukan untuk membangunkan tepat, kaedah mudah untuk mengukur tenaga
pengambilan. Kaedah yang paling tepat mengukur pengambilan tenaga adalah untuk mengukur secara tidak langsung melalui
penggunaan air yang berganda-dilabelkan (Schoeller 1988 ). Kaedah ini menyediakan pengukuran
pengambilan tenaga sepanjang tempoh beberapa hari (biasanya 7-14), dan jika berat badan adalah stabil sepanjang
tempoh pengukuran, ia diandaikan bahawa pengambilan tenaga harian sama dengan tenaga purata harian
perbelanjaan. Walau bagaimanapun, kos yang tinggi (~ $ 500 setiap subjek) kedua-dua isotop dan analitikal
kaedah membuat pendekatan ini tidak praktikal sebagai alat terapi.
Diet sendiri-laporan telah digunakan secara intensif untuk mengukur pengambilan makanan, tetapi
terdapat kekurangan pelbagai, terutamanya dalam hal untuk kegunaan jangka panjang. Kedua-dua makanan frekuensi
soal selidik (Bahasa dan Pustaka et al 1989 , Weber
et al 2001 , Champagne
et al 2002 ) dan dilaporkan sendiri
diet diari (Hari et al 2001 , De Castro
1994 ) cenderung tidak tepat, orang-orang cenderung untuk keliru perhitungan
dan underreport pengambilan harian mereka (Livingstone et al 1990 , Livingstone dan Black
2003 , Mertz
Dalam kertas ini, kami membentangkan kaedah pemantauan bukan invasif mengunyah
(Pengunyahan) dan menelan (deglutition) sebagai langkah pertama dalam membangunkan boleh pakai bukan-
peranti invasif untuk kuantifikasi objektif tingkah laku ingestive. Matlamat kami adalah untuk
membangunkan alat yang akan mengesan setiap Contohnya penggunaan makanan, membezakan antara
cecair dan pepejal makanan dan menyediakan anggaran isipadu dan berat pengambilan tenaga. Yang
peranti akan dapat untuk menangkap nuansa yang denda kelakuan ingestive seperti sumbangan
snek dan makan malam untuk pengambilan tenaga harian, dan kesan kadar pemakanan pada tenaga
pengambilan, dan sebagainya. Untuk mempunyai utiliti terbesar klinikal dalam 'manusia hidup bebas' pengukur, peranti
seharusnya tidak menonjol dan tidak dapat dibezakan.
Matlamat khusus bagi kertas ini ialah untuk membangunkan penderia, perkakasan, dan perisian yang diperlukan
untuk mengumpul data yang boleh dipercayai dari mengunyah dan menelan sensor dalam keadaan terkawal dan
membangunkan kaedah untuk manual menjaringkan gigitan, chews dan menelan bagi data yang dikumpul.
Untuk menilai kebolehpercayaan pemarkahan manual kita menggunakan pekali korelasi antara kelas. Yang
keputusan eksperimen menunjukkan kecekapan dan kebolehpercayaan yang tinggi pendekatan yang dicadangkan.
Dalam kerja-kerja masa depan, skor manual chews dan menelan akan digunakan sebagai standard emas untuk
latihan perisian pengiktirafan corak automatik yang hanya akan menggunakan maklumat dari
sensor boleh pakai (Makeyev et al 2007a ,
2007b ). Skor manual juga akan digunakan untuk
menjana model statistik untuk mewujudkan hubungan antara mengunyah / menelan
dan kelakuan ingestive.
Kertas kerja ini adalah dianjurkan seperti berikut: dalam seksyen 2 kami membentangkan latar belakang mengenai penggunaan
menelan dan mengunyah untuk memantau tingkah laku ingestive. Di bawah seksyen 3 , Kita yang hadir
Bukan invasif pemantauan mengunyah dan menelan
527
keterangan terperinci perkakasan sensor dan komponen perisian bersama-sama dengan data
protokol koleksi. Di bawah seksyen 4 , Kami membentangkan teknik penilaian kebolehpercayaan antara pencerewet
yang telah digunakan untuk menilai kaedah yang dicadangkan. Hasilnya disampaikan dalam seksyen 5. Perbincangan dan kesimpulan yang dibentangkan dalam seksyen 6 dan
7 Masing-masing.
2. Latar belakang
Mengunyah dan menelan telah subjek beberapa kajian menangani pelbagai isu
urutan masticatory (akibat pemakanan makanan untuk menelan) (Spiegel et al 1989 ). Walaupun kebanyakan
kajian ini tidak melihat isu-isu pengambilan tenaga, mereka memberi petunjuk penting bahawa
pengukuran objektif tingkah laku ingestive melalui pemantauan mengunyah dan menelan
berdaya maju dan mempunyai potensi.
Lear et al (
1965 ) melakukan kajian pada kekerapan menelan. Dalam satu kajian 20
mata pelajaran, mereka melaporkan perbezaan yang signifikan dalam bilangan menelan sejam yang dicatatkan
semasa tidur (min 5.3), tidak aktif seperti membaca (min 23.5) dan semasa pengambilan makanan (min
180), yang bermaksud bahawa kekerapan menelan adalah peramal yang baik untuk tempoh makanan
pengambilan. Kajian ini juga melaporkan perbezaan yang ketara kadar yang menelan antara subjek
dalam julat 80-510 semasa makan saiz tetap. Dapatan ini menggambarkan individualiti
kitaran masticatory dan menekankan keperluan untuk pendekatan individu untuk kajian makanan
pengambilan.
Salah satu isyarat terkuat di memihak mengkaji corak individu menelan dan
yang mengunyah sebagai penunjuk penggunaan makanan dan penunjuk potensi pengambilan tenaga kalori
dilaporkan oleh Stellar dan Shrager ( 1985 ). Pengarang menunjukkan bahawa dalam kajian sepuluh mata pelajaran
bagi tempoh satu tahun, bilangan menelan yang dilaporkan sendiri pada suatu hari yang berhubung kait lebih
tinggi (r = 0,4-,65) dengan pertambahan berat badan pada hari berikut daripada melakukan anggaran kalori
pengambilan (r = 0,1-,5).
Kajian lain menelan dan mengunyah kebanyakannya tertumpu pada disfagia atau lain
isu (Hind et al 2001 , Agrawal
et al 1998 ). Walau bagaimanapun, kajian ini adalah kepentingan kerana
pelbagai sensor digunakan untuk mengesan kejadian tempoh menelan dan mengunyah. Pada masa ini,
videofluoroscopy (Firmin et al 1997 , Palmer
etal 1992 ) Andelectromyography (EMG) (Cooper
dan Perlman 1996 ) Dianggap sebagai standard emas dalam kajian menelan dan mengunyah.
Kelemahan kaedah ini adalah pergantungan kepada peralatan yang sangat besar dan berkemungkinan tidak selamat
(Videofluoroscopy) dan invasiveness (subkutaneus EMG). Semua kajian EMG dilaporkan
telah digunakan penempatan subkutaneus elektrod dalam masseter, suprahyoid dan infrahyoid
otot (Cooper dan Perlman 1996 , Ertekin
et al 1998 ,
2002 , Palmer
et al 1992 ) Untuk mengelakkan
gangguan dari otot leher. Penempatan subkutaneus elektrod membuat ini
mendekati terlampau invasif.
Lain-lain dilaporkan sensor termasuk pelbagai peranti terikan. Cemerlang dan Shrager ( 1985 )
menggunakan sensor lisan yang dibentuk seperti gerbang yang diikat pada gigi geraham belakang. Sensor yang disediakan sangat
data yang boleh dipercayai untuk mengunyah dan menelan, persediaan itu bukan mudah untuk berpanjangan
memakai, memerlukan penyertaan seorang doktor gigi pada setiap pemasangan, pemasangan, dan penyingkiran, dan memerlukan sebuah
antara muka wayar yang keluar dari mulut. Pehlivan et al (
1996 ) melaporkan alat elektronik
untuk mengukur kekerapan spontan menelan. Sensor terikan piezoelektrik adalah
diletakkan di rantau coniotomy antara cricoid dan rawan tiroid dan telah diadakan di
meletakkan oleh band bahan elastik. Sensor mengesan gerakan ke atas dan ke bawah
larinks yang dihasilkan oleh menelan. Data yang dilaporkan oleh Pehlivan dan dalam kajian kemudian oleh Ertekin
et al (
1998 ,
2002 ) menunjukkan bahawa sensor terikan dgn pangkal tekak tidak sesuai untuk subjek gemuk,
sejak di bawah dagu pad lemak menghalang pengesanan dipercayai menelan. McKee dan McBride ( 1998 )
528
E Sazonov et al
mengkaji kesan jantina dan umur menelan. Kajian ini menggunakan empat sensor manometry
kuar tekanan.
Bellisle et al (
2000 rakaman video) yang digunakan dan 'edogram' sensor untuk mengkaji mengunyah dan
menelan sebagai indeks rangsangan untuk makan. Menelan telah dikesan oleh 1 bijak
sensor yang terdiri daripada belon kecil berisi air yang dikekalkan pada tekak tertakluk oleh
laras kolar plastik. Satu contoh daripada menelan mendorong perubahan tekanan dalam
belon yang telah dikesan oleh transduser tekanan cecair. Kertas yang sama menyifatkan
meneran sensor untuk mengesan mengunyah semasa makan. Sensor terdiri daripada alat dengar
menamatkan pada satu pihak oleh tolok terikan yang terletak di pipi di hadapan telinga dan
maklum balas kepada pergerakan rahang.
Sebutan terawal kaedah akustik bagi pengesanan menelan kembali kepada
kerja-kerja asal Lear et al (
1965 ). Pengarang melaporkan kegagalan kaedah pneumatik,
yang pada asasnya adalah sangat dekat dengan kaedah untuk mengesan menelan diterangkan oleh
Bellisle et al (
2000 ) Dan Pehlivan
et al (
1996 ) Untuk mengesan menelan dalam mata pelajaran di mana '
jisim Overlay tisu lembut menonjol dgn pangkal tekak dan melindungi gangguan permukaan
disebabkan oleh pergerakan ', yang merupakan satu lagi petunjuk konsisten bahawa sensor mengesan larinks
dan pergerakan terkenal dgn pangkal tekak tidak boleh dipercayai dalam orang yang gemuk. Mereka dilaporkan sangat
uji kaji yang berjaya dengan kaedah akustik yang dikesan 'bunyi tajam yang pendek ...
kulit sisi menjadi terkenal dgn pangkal tekak '.
Apabila dikesan oleh instrumen sensitiviti yang sesuai, bunyi menelan, tanpa mengira
intensiti, boleh mudah dibezakan dari bunyi lain yang didengar di kawasan itu, seperti
bunyi bersuara intrinsik, sendawa, batuk dan dengkur, dan bunyi ekstrinsik yang dijana
oleh pergerakan pakaian, kertas, dll terhadap peranti rakaman '. Adalah penting untuk diperhatikan
yang menelan sentiasa berlaku apabila gigi atas dan bawah adalah berdekatan satu sama lain, tetapi tidak
semestinya bersentuhan (Palmer et al 1992 ) Dan pernafasan yang berhenti dalam fasa pharyngeal
menelan (Lourinia 1996 ). Dalam erti kata lain, ucapan intrinsik tidak boleh menutup bunyi
menelan.
Satu lagi kajian penting ke atas kaedah sonik pengesanan menelan telah dijalankan
oleh Firmin et al (
1997 ) berdasarkan kerja Hamlet
et al (
1994 ) dan Naib
et al (
1990 ,
1995 ).
Prosedur umumnya mengikuti metodologi auscultation serviks daripada menelan
biasa digunakan dalam amalan disfagia dan menggunakan mikrofon telinga kuar, leher
mikrofon, diubahsuai electrolaryngograph dan pecutan yang dipasang di leher. Output
ini sensor telah manual markah untuk mengesan empat peringkat yang berbeza daripada menelan. Yang
laryngograph telah menghasilkan hasil yang paling tepat manakala mikrofon leher dan telinga
kurang tepat. Walau bagaimanapun, daripada empat kaedah yang tersenarai mikrofon telinga dan leher
mikrofon adalah peranti yang paling kurang invasif yang tidak memerlukan pemasangan istimewa sensor dan
boleh dimasukkan ke dalam peranti boleh pakai.
3. Metodologi
Berdasarkan latar belakang kajian menelan dan mengunyah, kami mencadangkan perkara-perkara berikut
penyelesaian untuk pemantauan mengunyah dan menelan. Yang mengunyah akan dapat dikesan oleh kecil
tolok terikan piezoelektrik yang terletak di bawah telinga luar dan menelan akan dikesan oleh
mikrofon kecil yang terletak sepanjang laryngopharynx.
A sensor terikan akan mengesan gerakan khusus rahang yang lebih rendah oleh strain menangkap dicipta
oleh gerakan sempadan posterior saudara ramus rahang bawah tulang temporal
(Angka 1 ). Setiap gigitan (tempoh bermula dari pembukaan mulut pengambilan makanan dan berakhir
di tutup mulut) atau tempoh mengunyah akan dicerminkan dalam isyarat sensor ketegangan.
Bukan invasif pemantauan mengunyah dan menelan
529
Tulang
konduksi
mikrofon
Tapis sensor
Tekak
mikrofon
Rajah 1. Suggested lokasi sensor.
Satu mikrofon yang terletak lebih laryngopharynx (angka 1 ) Akan mengesan bunyi ciri-ciri
menelan. Lokasi berpotensi yang lain mungkin termasuk mikrofon-konduksi tulang diletakkan
tulang mastoid dan mikrofon dalam telinga. Laryngopharynx lokasi sensor menawarkan
kelebihan isyarat yang lebih kukuh, sejak mikrofon diletakkan dekat dengan asal usul
menelan bunyi.
Dalam subseksyen yang berikut, kami akan menjelaskan sensor dan perkakasan berkaitan, perisian dan
protokol yang digunakan untuk pengumpulan data multi-modal dari sekumpulan subjek. Berbilang
data mod kemudiannya digunakan dalam pemarkahan manual chews dan menelan. Manual yang diperolehi
skor akan digunakan pada masa akan datang sebagai standard emas untuk latihan pengelas corak automatik
menggunakan bunyi sahaja dan data terikan untuk mengunyah dan menelan pengesanan.
3.1. Sensor
Beberapa variasi mikrofon dan sensor ketegangan telah diuji dalam kombinasi berbeza.
Kami telah menguji empat model daripada mikrofon kecil yang boleh didapati secara komersial sebagai penderiaan
peranti. Model pertama adalah piezoelektrik tulang-konduksi mikrofon EM-L (Temco Inc).
Mikrofon ini boleh diubah suai untuk diletakkan pada tulang mastoid di belakang telinga atau digunakan
sebagai probe telinga. Model kedua ialah model Membatalkan mikrofon piezoelektrik bunyi-
N4530 (Cabaran Elektronik). Model ketiga adalah tekak diubahsuai mikrofon XTM70V
(IXradio) biasanya digunakan untuk komunikasi radio bebas tangan. Mikrofon tekak menukar
isyarat getaran dari permukaan kulit dan bukannya mengambil gelombang tekanan bunyi, dengan itu
mengurangkan bunyi bising persekitaran. Model keempat adalah miniatur IASUS NT (Konsep IASUS
Bhd) tekak mikrofon. Mikrofon ini menyediakan pelbagai dinamik 46 ± 3 dB dengan
julat frekuensi 20-8000 Hz. Youmans ( 2003 ) melaporkan kekerapan puncak daripada menelan
berada dalam julat Hz 1.083,02-3286,73, oleh itu mikrofon ini berkeupayaan memperoleh
menelan bunyi.
Ujian mikrofon terdiri rakaman menelan beberapa berturut-turut dengan
penilaian susulan kualiti bunyi. Kualiti bunyi yang telah dinilai kedua-dua subjektif (iaitu
dengan mendengar rakaman) dan objektif (dengan visualisasi dalam editor yang mantap dan pengkomputeran
nisbah isyarat-hingar). Manakala semua empat mikrofon tidak dapat mengesan bunyi menelan,
mikrofon tekak menunjukkan tahap yang lebih rendah sensitif kepada bunyi bising persekitaran. Berdasarkan
keputusan menguji mikrofon IASUS telah dipilih untuk pengumpulan data kerana ianya
kepekaan yang lebih tinggi untuk bunyi menelan dan bunyi yang rendah (Rajah 2 ).
530
E Sazonov et al
(A)
(B)
(C)
Pengambilan
Menelan
Menelan
Rajah 2 (a) IASUS mikrofon tekak, (b) siri masa dan spectrogram 5 memakan kacang tanah
dengan tiga menelan dan (c) siri masa dan spectrogram menelan air saiz sewenang-wenangnya.
Konfigurasi beberapa sensor ketegangan di bawah-telinga untuk mengesan getah
dibangunkan dan diuji. Dinilai jenis sensor termasuk tolok terikan kerajang (angka 3 ) Dan
sensor piezoelektrik (angka 4 ).
Menguji sensor terikan terdiri daripada tiga aktiviti yang berbeza: secara lisan mengira sepuluh,
minum 50 ml air dan makan cracker 1. Sensor dan konfigurasi yang berlainan
dinilai dengan berkenaan sensitiviti usul mengunyah ciri dan keupayaan untuk
menolak anterior-posterior dan kepala medial hala condong. Manakala semua jenis sensor dapat mengesan
rahang gerakan ciri disebabkan untuk mengunyah, sensor konfigurasi menggunakan tolok terikan kerajang
menunjukkan tahap yang lebih tinggi sensitiviti terhadap gerakan kepala subjek yang terutama terbukti
Bukan invasif pemantauan mengunyah dan menelan
531
(A) (b) (c)
Rajah 3 Tiga konfigurasi tolok terikan kerajang: (a) ketegangan berbentuk u sensor pada akhir
boom, (b) cincin sensor ketegangan dan (c) ketegangan kulit dilampirkan sensor.
(A)
(B)
Rajah 4 (a) sensor ketegangan Piezoelektrik dilampirkan oleh pita perubatan ke kawasan tersebut dengan segera di bawah
bahagian luar telinga dan penguat (b) jenis sensor.
untuk mencondongkan kepala semasa minum. Berdasarkan keputusan ujian, sensor filem piezoelektrik
(MSI Inc) telah dipilih untuk digunakan bagi pengumpulan data. Dilampirkan oleh pita perubatan kepada
kawasan serta-merta di bawah telinga luar (angka 4 (A)), sensor ini berupaya untuk mengesan perubahan pada
kelengkungan kulit yang dicipta oleh gerakan ciri relatif rahang bawah untuk duniawi
tulang semasa mengunyah dan gigitan.
Set akhir sensor yang terdiri daripada (1) mikrofon 1 tekak IASUS yang terletak lebih
laryngopharynx untuk mengesan menelan, (2) mikrofon diarahkan keluar untuk mengesan ambien
bunyi, (3) mikrofon tekak yang terletak di tulang mastoid untuk mengesan menelan, (4) 1
terikan sensor piezoelektrik dilampirkan oleh pita perubatan segera di bawah telinga luar untuk mengesan
mengunyah dan (5)-telinga di mikrofon XEM98D (iXradio) untuk mengesan menelan.
Gambarajah blok sistem bagi pengumpulan data multi-modal dibentangkan dalam angka 5. Isyarat mikrofon dikuatkan oleh binaan pra penguat sebuah custom-dengan keuntungan ubah dalam
julat 20-60 dB. Gandaan penguat eksperimen bagi setiap saluran bunyi untuk
pasti menangkap bunyi halus daripada menelan tanpa saturating litar amplifikasi
semasa ucapan biasa dan ditetapkan untuk proses pengumpulan data. Dikuatkan isyarat
direkodkan melalui barisan-input kad bunyi standard pada kadar pensampelan 44100 Hz.
532
E Sazonov et al
Menelan
membunyikan
Laryngopharynx
mikrofon
Tulang mastoid
mikrofon
In-telinga
mikrofon
Ambien
mikrofon
Camcorder
Butang
isyarat
Meneran
sensor
isyarat
Pra-penguat
Video
Penguat
Data
pengambilalihan
modul
Komputer
Ambien
membunyikan
Rajah 5. Blok gambarajah sistem multi-modal pengumpulan data.
Rajah 6. Satu contoh isyarat daripada tolok terikan piezoelektrik. Kacang A ditelan (14 ~ s)
dan dimakan (19-48 s).
Isyarat dari tolok terikan piezoelektrik kawasan tersuai direka bentuk
penguat dengan impedans input kira-kira 100 M
Ini
isyarat buffered telah dibeli oleh perolehan data 16 bit modul USB-1608FS
isyarat yang ditunjukkan dalam angka 6 .
Pegang tangan tekan butang suis disambungkan ke saluran input lain USB-1608FS.
Subjek ditanya untuk menekan butang untuk menunjukkan menelan contoh-contoh yang telah direkodkan
sebagai denyut 5 V.
Dalam setiap sesi pengumpulan data, subjek telah rakaman video dalam profil oleh
camcorder untuk menguasai aktiviti tertakluk dan bunyi ambien bebas pemerolehan data oleh
komputer. Video camcorder telah ditangkap pada 30 bingkai sesaat dalam format 1 berjalin.
Untuk memudahkan proses pemarkahan, video deinterlaced menjadi 60 bingkai progresif setiap
aliran kedua dan runut bunyi telah dipisahkan dari video.
3.2. Perisian
Perisian pemerolehan data telah dibangunkan di LabVIEW (National Instruments). Perisian
membolehkan penangkapan serentak bunyi empat-saluran (dari dua kad bunyi) dan sehingga lapan
saluran data sensor (seperti isyarat sensor terikan dan gelombang persegi dari butang). Semua
ditangkap data disegerakkan dalam masa. Maklumat mengenai fail data dan penyegerakan
nilai - nilai yang telah disimpan di dalam fail projek.
Bukan invasif pemantauan mengunyah dan menelan
533
Rajah 7 Pemarkahan perisian antara muka pengguna grafik: (1) aktiviti tanda, (2) gigitan / chews / menelan
trek, (3) isyarat bunyi ambien, (4) mikrofon isyarat tekak, (5) mikrofon konduksi tulang
isyarat, (6) ketegangan sensor isyarat dan (7) butang isyarat pengguna.
Perisian pemarkahan (angka 7 ), Juga dibangunkan di LabVIEW, membolehkan pengguna ulasan
dan main balik data yang diperolehi oleh manusia pencerewet dan tugasan markah acara untuk setiap
Contohnya menelan, setiap tempoh mengunyah dengan bilangan yang dikaitkan chews dan gigitan
dengan jisim yang berkaitan gigitan.
Perisian pemarkahan juga membolehkan pengguna untuk mengezum masuk dan keluar dalam tetingkap data, menunjukkan
semua atau saluran terpilih data, dan semak imbas video frame-by-frame atau mana-mana selang tertentu. Yang
perisian yang sama juga membolehkan tugasan label untuk jangka panjang aktiviti yang dilakukan oleh subjek.
Sebagai contoh, tempoh penggunaan jenis makanan tertentu atau aktiviti tertentu seperti
tidak aktif atau bercakap senyap boleh ditunjukkan pada garis masa. Pemarkahan manual data menggunakan
semua saluran data yang ditunjukkan dalam Rajah 7 , Termasuk video dan isyarat daripada bunyi dan
meneran sensor. Penjaring berikutan protokol dipratentukan mengenal pasti segmen sasaran masa
siri, memainkan kembali data sensor dan menyempitkan sempadan gigitan, chews dan menelan.
3.3. Data koleksi protokol
Pengumpulan data telah dijalankan ke atas kumpulan 21 subjek umumnya manusia yang sihat, 12 orang lelaki
dan 9 orang perempuan. Di samping itu, sejak mengunyah dan menelan pengesanan mungkin lebih sukar dalam
individu obes, 38% daripada mata pelajaran mempunyai indeks jisim tubuh (BMI) yang lebih besar daripada 30. Min
BMI subjek adalah 28,98 dengan sisihan piawai sebanyak 6,42, BMI minimum tertakluk
20,9 dan maksimum BMI 42,1. Kelulusan Lembaga Review institusi telah diperolehi bagi
pengajian. Mata pelajaran membaca dan menandatangani borang persetujuan berpengetahuan. Pengumpulan data bagi setiap subjek
534
E Sazonov et al
telah dilakukan semasa empat lawatan. Berat, lilitan pinggang dan pinggul subjek (untuk mengenal pasti
android atau jenis gynoid yang obesiti jika hadir) telah diukur pada setiap sesi. Subjek ketinggian
diukur sekali semasa sesi pertama. Subjek digalakkan untuk menahan diri daripada bercakap
semasa kajian ini melainkan jika mereka telah diminta untuk bercakap. Tertakluk semua mempunyai sebarang masalah gigi yang akan
mengganggu dengan makanan biasa. Seberapa banyak yang boleh, kita cuba mengambil pelbagai
penduduk dari segi jantina, etnik, umur dan saiz badan. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh sampel kecil
saiz, pada masa ini, contoh kami tidak boleh menjadi wakil penduduk. Kita merancang untuk memperluaskan
kajian ini termasuk lebih banyak mata pelajaran.
Setiap sesi terdiri daripada tiga bahagian: (1) 20 minit tidak aktif tempoh (10 min senyap
tidak aktif dan 10 minit bercakap di mana subjek ini telah diminta untuk membaca), (2) makan
tempoh, yang terdiri daripada masa yang tidak terhad untuk makan hidangan saiz tetap ditambah barangan makanan tambahan pada
akhir tempoh ini, jika dikehendaki dan (3) kedua 20 minit tidak aktif tempoh (10 min
tidak aktif senyap dan 10 minit bercakap). Pelbagai majalah telah disediakan untuk menghiburkan
tertakluk semasa tempoh tidak aktif. Subjek digalakkan untuk membaca dengan leher lurus,
memegang majalah di hadapan muka untuk mengelakkan mengaburkan perspektif camcorder ini
leher subjek.
Dua saiz yang tetap makan (standard dan besar) telah digunakan dengan saiz besar 50%
lebih besar daripada standard. Barangan makanan berikut telah dimasukkan ke dalam hidangan: 1 keping keju
pizza, yogurt 1% lemak, epal dan sandwich mentega kacang Makanan yang telah dipilih
untuk mewakili ciri-ciri fizikal yang berbeza makanan seperti kegaringan, kelembutan / kekerasan dan
kelekitan. Sifat thevariabilityinphysical foodensuredthat theproposedmethodology
telah diuji ke atas sampel yang mewakili kebolehubahsuaian dalam sifat-sifat setiap hari
makanan. Analisis yang lebih diperlukan untuk menentukan sama ada sensor mampu membezakan antara
makanan hartanah. Minuman yang disediakan adalah air jernih. Semua barangan makanan untuk dimakan
bercampur dan lengkap. Berat item makanan diukur selepas setiap suapan pada
skala elektronik dan direkodkan oleh pemerhati. Air telah digunakan secara berasingan daripada makanan.
Dalam sesi yang pertama, saiz hidangan standard telah disampaikan dan tiada bunyi latar belakang adalah
dibenarkan dalam tempoh makan. Dalam sesi yang kedua, hidangan saiz standard telah disampaikan
dan bunyi latar belakang dan bercakap dengan persoalan tersebut telah digunakan sepanjang tempoh makan. Bunyi bising
telah diperkenalkan kepada percubaan untuk simulasi persekitaran realistik di mana orang ramai boleh makan
dan yang berpotensi boleh memberi kesan keputusan dalam eksperimen pengiktirafan bunyi masa depan. Untuk mewujudkan
bunyi latar belakang kita menggunakan gabungan rakaman bunyi bandar, bunyi bising restoran dan segmen
rakaman muzik pada tahap kelantangan tetap. Untuk melibatkan subjek dalam perbualan, pengendali
bertanya soalan-soalan subjek yang tidak berkaitan dengan tujuan penyelidikan. Semasa ketiga
sesi, saiz hidangan yang besar telah disampaikan dan tiada bunyi latar belakang telah dibenarkan semasa makan
tempoh. Pada sesi keempat, saiz hidangan yang besar telah disampaikan dan bunyi latar belakang dan
bercakap dengan persoalan tersebut telah digunakan sepanjang tempoh makan.
4. Kebolehpercayaan inter-pencerewet
Dalam kajian ini, data multi-modal yang dikumpul pada 21 mata pelajaran telah menjaringkan oleh yang berpengalaman
pencerewet menggunakan perisian pemarkahan yang dinyatakan dalam seksyen 3,2 . Untuk mengekalkan keseragaman
menjaringkan proses, protokol pemarkahan yang khusus yang telah dibangunkan untuk menentukan ciri-ciri gigitan,
chews dan menelan, dan menyediakan garis panduan mengenai pengenalan mereka. 'Pencerewet berpengalaman'
telah dilatih pada beberapa sesi latihan pengumpulan data yang tidak termasuk dalam yang dilaporkan
keputusan. Selepas beberapa sesi pemarkahan berturut-turut dan ulasan skor yang dihasilkan tepat
skor, yang pencerewet dianggap layak untuk menjaringkan dataset kajian penuh.
Skor manual akan digunakan pada masa hadapan untuk latihan pengiktirafan corak automatik
perisian dan untuk mewujudkan model statistik jumlah pengambilan tenaga dan jisim, oleh itu ia adalah
Bukan invasif pemantauan mengunyah dan menelan
535
Jadual 1. Ciri-ciri subjek manusia yang terlibat dalam kajian multi-pencerewet kebolehpercayaan.
Tertakluk
Jisim badan
nombor
Ketinggian (cm)
Berat (kg)
Jantina
indeks
Etnik
Umur
Pinggang (cm)
Punggung (sm)
1
168
105
Perempuan
37,2
Orang Putih
48
119,4
129,5
2
181
83,4
Lelaki
25,5
Orang Putih
23
88,9
104,1
3
172
115
Lelaki
38,9
Orang Putih
27
119,4
121,9
4
160
55,9
Perempuan
21,8
Asia
26
69,9
91,4
5
155
52
Perempuan
21,6
Orang Putih
27
83,8
94
Minimum
155
52
21,6
23
69,9
91,4
Maksimum
181
115
38,9
48
119,4
129,5
Bermakna
167,2
82,3
29
30,2
96,3
108,2
Standard
10,2
28,2
8,4
10,1
22,2
16,9
sisihan
penting untuk mencapai ketepatan yang sangat tinggi pemarkahan. Untuk menilai kebolehpercayaan pemarkahan
memproses kami telah menjalankan kajian multi-pencerewet kebolehpercayaan di mana dua penilai baru telah dilatih menggunakan
pemarkahan protokol yang sama. Satu set lima mata pelajaran, dua lelaki dan tiga orang perempuan, telah dipilih
secara rawak daripada keseluruhan populasi subjek. Empat puluh peratus daripada mata pelajaran dalam set ujian
BMI lebih besar daripada 30, dibandingkan dengan 38% di seluruh penduduk. BMI min
subjek dalam kajian kebolehpercayaan ialah 29, setanding dengan 28,98 bagi seluruh penduduk. Terperinci
ciri-ciri subjek manusia yang terlibat dalam kajian multi-pencerewet kebolehpercayaan dibentangkan dalam
Bagi setiap lima mata pelajaran ini hanya ketiga dan sesi 4 telah digunakan (saiz besar
makan dengan dan tanpa bunyi bising dan bercakap), mengakibatkan 10 sesi dalam jumlah. Skor yang diperoleh
atas ujian yang ditetapkan dari kedua-dua penilai berbanding dengan orang-orang penilai yang berpengalaman. Untuk menilai
kebolehpercayaan antara pencerewet markah, markah telah berpecah kepada bukan bertindih zaman-zaman
tempoh tetap, dan kemudian bilangan acara (gigitan, chews, menelan) telah dikira bagi setiap
zaman. Dalam kes-kes apabila peristiwa yang berlaku di sempadan antara dua zaman, ia dianggap
kepunyaan zaman yang mengandungi titik tengah peristiwa.
4.1. Pemilihan kaedah untuk penilaian kebolehpercayaan antara pencerewet
Dua daripada langkah-langkah antara-pencerewet yang kebolehpercayaan yang popular dianggap pada set data ujian:
pelbagai penilai Kappa (atau Fleiss Kappa) (Fleiss 1981 ) dan pekali korelasi antara kelas
(ICC) (Fleiss dan Shrout 1979 ).
Kappa statistik adalah langkah popular digunakan dalam pelbagai kajian (Corwin et al 1998 ,
Crowell et al 1997 , Rybicki
et al 1998 ). Walau bagaimanapun, Kappa terbukti menjadi pilihan yang miskin untuk
masalah di tangan. Khusus, Kappa boleh menghasilkan nilai-nilai negatif bagi kategori data yang diperintahkan
seperti dalam kes ini, acara mengunyah. Negatif Kappa menunjukkan bahawa perjanjian yang diperhatikan
berlaku kurang kerap daripada perjanjian peluang atau bahawa data tidak sesuai untuk analisis
(Juurlink dan Detsky 2005 ). Dalam kes chews, terdapat percanggahan yang lebih besar antara yang pencerewet
rakaman kerana sifat eksperimen: chews mempunyai frekuensi tinggi yang membuat mereka
sukar untuk mengira. Sebagai contoh, di zaman beberapa tertentu satu pencerewet boleh mengesan 7 chews
dan lapan lagi chews, ketika berada dekat, nilai-nilai ini masih akan dianggap sebagai berasingan
kategori. Dari sudut pandangan pengiraan Kappa, kes ini adalah tidak berbeza berbanding ketika
1 pencerewet mengesan tujuh chews dan satu lagi sifar, yang menunjukkan percanggahan pendapat yang lebih besar.
536
E Sazonov et al
Jadual 2. Satu cara analisis varians.
Sumber
Darjah
variasi
Jumlah kuasa dua
kebebasan
Kuasa dua min
Zaman-zaman
SS
zaman-zaman
=
1
k
n
Σ
i = 1
x
2
i •
- X
2
• •
/ (N · k)
n - 1
BMS =
SS
zaman-zaman
n -1
Kesilapan
SS
kesilapan
= SS
T
- SS
zaman-zaman
n · (k - 1)
EMS =
SS
kesilapan
(N -1) (k -1)
Jumlah
SS
T
=
n
Σ
i = 1
k
Σ
j = 1
x
2
ij
- X
2
• •
/ (N · k)
(N · k) - 1
Oleh itu, Kappa mungkin tidak sepenuhnya menguasai perjanjian bagi kategori data yang diperintahkan, di mana nilai
setiap perkara kategori dalam cara bahawa beberapa kategori yang lebih rapat antara satu sama lain.
Oleh kerana banyak masalah yang timbul apabila menggunakan statistik Kappa apabila menilai antara-pencerewet yang
perjanjian, penggunaan korelasi antara kelas (ICC) dicadangkan. ICC adalah sesuai untuk
berterusan serta untuk mengarahkan data kategori. ICC menilai kebolehpercayaan penarafan dengan mencari
bahagian variasi jumlah merentasi semua penilaian dan semua mata pelajaran yang dijelaskan oleh perubahan
penilaian yang berbeza subjek yang sama. Fleiss and Cohen ( 1973 ) showed that weighted Kappa
statistics and the ICC are essentially equivalent for the ordered categorical data. Thus, the
ICC was selected as the most appropriate for the analysis of the data for this particular study.
4.2. Intra-class correlation coefficient
The inter-class correlation was computed for the case where each epoch was rated by each
of the same set of raters, who are the only raters of interest (Fleiss and Shrout 1979 ). In this
particular study, all the compared scores are from the same three raters. A one-way analysis
of variance designed to calculate the ICC is presented in table 2 , where
k is the number of
raters, n is the number of epochs and x
ij
represents the event count for epoch i and rater j .
The ICC coefficient was calculated in the following way (Fleiss and Shrout 1979 ):
ICC =
BMS − EMS
BMS + EMS (k − 1 )
.
(1)
5. Results
ICC was calculated using equation ( 1 ) for the scores produced by the three raters and for
the separate periods of each session (first inactivity period, meal, second inactivity period).
For the inactivity periods, reliability was assessed only in terms of swallows because no bites
and chews occur during the inactivity periods; for the meal periods, reliability was assessed
for bites, chews and swallows. ICC coefficients obtained for different epoch durations and
averaged for ten experiment sessions are presented in table 3 . The highest average intra-class
correlation coefficient of 0.996 for bites, 0.988 for chews and 0.98 for swallows (average for
the first inactivity period, meal and second inactivity period) were obtained for epoch duration
of 120 s (table 3 ). It should be noted that even epochs of 10 s resulted in high correlation
coefficients ( > 0.92) indicating a high degree of agreement between raters.
6. Discussion
The long-term goal of the proposed methodology is monitoring of ingestive behavior in
free-living individuals. We suggest using small, inexpensive and non-intrusive sensors such as
Non-invasive monitoring of chewing and swallowing
537
Table 3. Averaged intra-class correlation coefficients for different epoch durations.
Epoch duration (s)
Assessed session
period and event
10
20
30
45
60
120
First inactivity
0.976
0.975
0.977
0.956
0.978
0.981
period (swallows)
Meal (bites)
0.935
0.941
0.962
0.977
0.982
0.996
Meal (chews)
0.928
0.938
0.954
0.973
0.978
0.988
Meal (swallows)
0.943
0.942
0.95
0.967
0.983
0.976
Second inactivity
0.959
0.957
0.953
0.968
0.965
0.983
period (swallows)
microphones and strain sensors for capturing chewing and swallowing events. A mastoid bone
microphone and a strain sensor can be integrated into a single device worn behind the ear in a
manner similar to a wireless phone headset (earpiece). A laryngopharynx microphone can be
worn as a medallion on a neck band. Other major advantages of the proposed methodology are
no need for special fittings and positioning of the sensors and social acceptance of the sensors
since they can be disguised as a wireless headset for a cellular phone and / or a medallion.
Captured chewing and swallowing events can potentially be used to identify periods of
food consumption. Such devices may be used in a variety of studies evaluating behavioral
aspects of food consumption in free-living individuals. Incorporating the pattern recognition
capabilities on the device might allow its use for behavioral modification programs aimed
at reducing food intake, similar to the way a pedometer can be used for increasing energy
expenditure. The sensor and pattern recognition technology can also be applicable in the study
of other diseases, for example anorexia and dysphagia.
The conducted study involving 21 subjects tested the capabilities of proposed sensors.
The subject population involved both lean and obese individuals, therefore testing sensor
applicability to a wide range of conditions. The collected sensor data were scored by a human
rater. The produced scores will later be used to train the automatic sound recognition software
that we hope will replace the human rater. The preliminary data that we obtained so far
(Makeyev et al 2007a ,
2007b ) allow us to be optimistic about this approach. The manual
scoring process relied on additional information (video footage) that will be not available to
the automatic scoring software. While this may impact the accuracy of scoring, the highest
accuracy of the training dataset is desired for the development of pattern recognition methods,
therefore the use of video is justified. Our future goal is to show that a similar reliability of
scoring can be achieved by an automatic method operating only on recorded sounds and strain
signals.
Reliability of the manual scores was verified by a study conducted on a test set of five
subjects involving two additional raters and ICC statistics. The range of the ICC is between
0 and 1 and high value of ICC means that there is little variation between the scores given
by different raters. Experimental results obtained in our study (table 3 ) show that there is
a high inter-rater reliability for all the epoch durations and all types of events. Table 3 also
demonstrates an increase in ICC value associated with an increase in the epoch duration.
There are two potential reasons for this behavior. First, as the epoch duration increases, the
number of epochs for a recording decreases and the number of counted events for each epoch
increases. This may result in a higher agreement since differences in counts for shorter epochs
may compensate each other for longer epochs. Second, an important effect of splitting the
scores into epochs is that the same event lying on the border between two epochs may be
538
E Sazonov et al
marked by different raters in such a way that event midpoints belong to different epochs. In
this case the ICC value would decrease, even if the event marks for all raters are similar.
Therefore, the fact that the ICC is not equal to 1 does not necessarily mean that there is an
actual disagreement between raters. The longer the epochs, the smaller is the possibility that
event would lie on a border between two epochs.
Overall, the epoch durations of 30 s to 1 min are characteristic for the time scale of events
happening during a meal. For example, it is typical to have 1–2 bites per minute. Therefore,
we feel that the epoch sizes of 30 s to 1 min are the most indicative for our study.
The feedback from the raters indicates that some of the subjects had a tendency to move
their head and torso a lot during the data collection making the scoring process more difficult.
At the same time the raters did not report any situations when it was not possible to score an
event unambiguously because of the movements of the subject.
Forty one out of total 252 recordings (16.27%) had partially incomplete data. All cases of
incomplete data can be traced to the single reason of operator's error and further subdivided
into three categories. These three subcategories are: failure to turn on one of the sensors
or camcorder, running out of hard drive space or camcorder tape and failure to provide a
synchronization signal. Most of these problems were minor and the experienced rater still was
able to score 98.41% of all the sessions using the complete signal channels.
There were no reported problems with sensors or reliability of their positioning during
the data collection process.
The biggest problem of most monitoring systems is that the detection of actual events is
not always correct: there may be false detections when no event has occurred and there is no
guarantee that true events are always detected. These problems are mostly due to the errors
of raters and poor readability of the monitoring data. In our case, high inter-rater reliability
and high readability of the data suggest the high quality of the rater scores. Moreover, 40%
of the subjects in the test set have a BMI of at least 30 which suggests that our monitoring
methodology is suitable for obese subjects.
Table 3 shows that consistently high agreement is observed for detecting bites, chews and
swallows during meals and during inactivity periods. These results indicate that manually
scored recordings of food consumption and inactivity can be used for training of automatic
pattern recognition algorithms. Such software will replace human raters for free-living studies
of ingestive behavior. The obtained scores of chews and swallows can be used to identify
periods of food intake, to differentiate between liquid and solid foods and to produce volume
and mass estimates of each meal or snack.
Overall, the proposed methodology presents a first, crucial step into designing a novel
approach and novel methodologies for objectively monitoring ingestive behavior of subjects in
a free-living environment. The proposed wearable devices may assist in discovering behavioral
and seasonal patterns in food intake. Additional analysis of the time patterns of chews and
swallows may carry clues to the type of food being consumed. This is a subject of future
research. However, even if the future research determines that the food type and energy
density of the food cannot be identified from the chewing / swallowing patterns, the device
still will be valuable in behavioral monitoring and potentially might be used for behavioral
modification programs targeting food intake similarly to the way a pedometer is used in
behavioral modification targeting energy expenditure. In addition, the device could boost
the accuracy of self-reporting food diaries by asking the subject to document each detected
instance of food intake. The same methodology could also be used in the evaluation of
dysphagic patients as well as people with other eating disorders.
Technically, implementation of a miniature and concealable wearable device is possible
using present-day technology. A microcontroller-based device can capture the sensor data and
Non-invasive monitoring of chewing and swallowing
539
store it in a portable flash card that can be read and analyzed on a personal computer. Assuming
data rates of 44 kB s
−1
for the sound signal and 0.1 kB s
−1
for the strain sensor the storage
requirementfor24hofuncompressedsensordataislessthan4GB.Thiskindofcapacitycanbe
easily provided by inexpensive SD cards. At the present time the experiments on the automatic
recognition of sensor data are performed on a personal computer, but we are confident that
the pattern recognition algorithms can eventually be scaled down and implemented using
FPGA / ASIC technology. Such miniaturization will allow real-time monitoring and real-time
feedback desirable for behavioral modification programs.
7. Conclusion
The study of ingestive behaviors needs a simple methodology for monitoring of the food
intake under free-living conditions. The most commonly used method of self-reporting
diaries may be insufficiently accurate for this purpose. We propose to utilize counts of bites,
chews and swallows as objective indicators of food intake on simple non-invasive sensors
which can be implemented as a wearable device. In this method, chewing and bites are
detected by a strain sensor positioned below the outer ear while the swallowing is detected
by a microphone positioned over laryngopharynx. The hardware / software system described
in this paper captures multi-modal sensor data which can be used for manual scoring of
chewing and swallowing. The manual scores will be used as a gold standard dataset for
further development of the approach. A study of 21 subjects was conducted with the goal
of preparing a training dataset for pattern recognition and understanding relation of chews
and swallows to food intake. As the first step, acquired data were manually scored by an
experienced rater. The reliability of manual scores was assessed by inter-class correlation
metrics in a multi-rater study conducted on the sample set of five subjects. The results show
very high agreement between the raters which indicates high reliability of the scores. Yang
results of this work will be utilized for training of automatic classifiers for pattern recognition
of chews and swallows, and for studying the relationship between chews and swallows and
ingestive behavior.
Acknowledgment
This work was supported in part by National Institutes of Health Grant R21HL083052-02.
References
Agrawal KR, Lucas PW, Bruce IC and Prinz JF 1998 Food properties that influence neuromuscular activity during
human mastication J. Dent. Res. 77 1931–8
Bellisle F 2003 Why should we study human food intake behaviour? Nutr. Metab. Cardiovasc. Dis. 13 189–93 Bellisle F, Guy-Grand B and Le Magnen J 2000 Chewing and swallowing as indices of the stimulation to eat
during meals in humans: effects revealed by the edogram method and video recordings Neurosci. Biobehav.
Champagne CM, Bray GA, Kurtz AA, Monteiro JB, Tucker E, Volaufova J and Delany JP 2002 Energy intake and
energy expenditure: a controlled study comparing dietitians and nondietitians J. Am. Diet. Prof. 102 1428–32 Cooper DS and Perlman AL 1996 Electromyography in the functional and diagnostic testing of deglutition Deglutition
and its Disorders: Anatomy, Physiology, Clinical Diagnosis and Management ed K Lourinia (London: Singular)
pp 255–85
Cordain L, Eaton SB, Sebastian A, Mann N, Lindeberg S, Watkins BA, O'Keefe JH and Brand-Miller J 2005
Origins and evolution of the western diet: health implications for the 21st century Am. J. Clin. Nutr. 81 341–54
Corwin MJ et al 1998 Agreement among raters in assessment of physiologic waveforms recorded by a
cardiorespiratory monitor for home use Pediatr. Res. 44 682–90 540
E Sazonov et al
Crowell DH et al 1997 Infant polysomnography: reliability Sleep 20 553–60
Day NE, McKeown N, Wong MY, Welch A and Bingham S 2001 Epidemiological assessment of diet: a comparison
of a 7-day diary with a food frequency questionnaire using urinary markers of nitrogen, potassium and sodium
De Castro JM 1994 Methodology, correlational analysis, and interpretation of diet diary records of the food and fluid
intakes of free-living humans Appetite 23 179–92 Ertekin C, Aydogdu I, Secil Y, Kiylioglu N, Tarlaci S and Ozdemirkiran T 2002 Oropharyngeal swallowing in
craniocervical dystonia J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 73 406–11 Ertekin C, Yuceyar N and Aydogdu I 1998 Clinical and electrophysiological evaluation of dysphagia in myasthenia
gravis J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 65 848–56
Firmin H, Reilly S and Fourcin A 1997 Non-invasive monitoring of reflexive swallowing Speech Hear. Lang.
10 171–84
Fleiss JL 1981 The Measurement of Interrater Agreement, Statistical Methods for Rates and Proportions (New York:
Wiley) pp 212–304
Fleiss JL and Cohen J 1973 The equivalence of weighted Kappa and the intraclass correlation coefficient as measures
of reliability Educ. Psychol. Meas. 33 613–9 Fleiss JL and Shrout PE 1979 Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability Psychol. Bull. 86 420–28 Hamlet S, Penney DG and Formolo J 1994 Stethoscope acoustics and cervical auscultation of swallowing
Hind JA, Nicosia MA, Roecker EB, Carnes ML and Robbins 2001 Links comparison of effortful and noneffortful
swallows in healthy middle-aged and older adults J. Arch. Phys. Med. Rehabil. 82 1661–5 Jebb SA and Prentice AM 1997 Assessment of human energy balance J. Endocrinol. 155 183–5 Juurlink DN and Detsky AS 2005 Kappa statistic CMAJ 173 15–6
Kral TVE, Meengs JS, Wall DE, Roe LS and Rolls BJ 2003 Effect on food intake of increasing the portion size
of all foods over two consecutive days FASEB J. 17 A809
Lear CS, Flanagan JB and Moorrees CF 1965 The frequency of deglutition in man Arch. Oral. Biol. 10 83–100 Levine JA, Lanningham-Foster LM, McCrady SK, Krizan AC, Olson LR, Kane PH, Jensen MD and Clark MM
2005 Interindividual variation in posture allocation: possible role in human obesity Science 307 584–6 Livingstone MBE and Black AE 2003 Markers of the validity of reported energy intake J. Nutr. 133 895–920
Livingstone MBE, Prentice AM, Strain JJ, Coward WA, Black AE, Barker ME, McKenna PG and Whitehead RG
1990 Accuracy of weighed dietary records in studies of diet and health Br. Med. J. 300 708–12
Lourinia K 1996 Deglutition and its Disorders: Anatomy, Physiology, Clinical Diagnosis and Management
ed K Lourinia (London: Singular)
Makeyev O, Sazonov E, Schuckers S, Lopez-Meyer P, Melanson E and Neuman M 2007b Limited receptive area
neural classifier for recognition of swallowing sounds using continuous wavelet transform Proc. 29th Annu.
Int. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society EMBC'2007 (Lyon, France, 23–26 August
2007) pp 3128–31
Makeyev O, Sazonov E, Schuckers S, Melanson E and Neuman M 2007a Limited receptive area neural classifier for
recognition of swallowing sounds using short-time Fourier transform Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks
IJCNN'2007 (Orlando, USA, 12–17 August 2007) pp 1417.1–6
McKee J and McBride P 1998 Does age or sex affect pharyngeal swallowing? Clin. Otolaryngol. Allied Sci.
Meiselman HL 1992 Methodology and theory in human eating research Appetite 19 49–55 Mertz W, Tsui JC, Judd IT, Reiser S, Hallfrisch J, Morris ER, Steele PD and Lashley E 1991 What are people
really eating? The relation between energy intake derived from estimated diet records and intake determined to
maintain body weight Am. J. Clin. Nutr. 54 291–95
Palmer JB, Rudin NJ, Lara G and Crompton AW 1992 Coordination of mastication and swallowing Dysphagia
Pehlivan M, Yuceyar N, Ertekin C, Celebi G, Ertas M, Kalayci T and Aydogdu I 1996 An electronic device measuring
the frequency of spontaneous swallowing: digital phagometer Dysphagia 11 259–64 Prentice AM, Black AE, Murgatroyd PR, Goldberg GR and Coward WA 1989 Metabolism or appetite: questions
of energy balance with particular reference to obesity J. Hum. Nutr. Diet. 2 95–104 Prentice AM and Jebb SA 2003 Fast foods, energy density and obesity: a possible mechanistic link Obes. Rev.
Rolls BJ, Morris EL and Roe LS 2002 Portion size of food affects energy intake in normal-weight and overweight
men and women Am. J. Clin. Nutr. 76 1207–13
Rolls BJ, Roe LS, Kral TVE, Meengs JS and Wall DE 2004 Increasing the portion size of a packaged snack
increases energy intake in men and women Appetite 42 63–9 Non-invasive monitoring of chewing and swallowing
541
Rybicki BA, Peterson EL, Jhonson CC, Kortsha GX, Cleary WM and Gorrel JM 1998 Intra- and inter-rater
agreement in the assessment of occupational exposure to metals Int. J. Epidemiol. 27 269–73 Schoeller DA 1988 Measurement of energy expenditure in free-living humans by using doubly labeled water J. Nutr.
118 1278–89
Spiegel TA, Shrager EE and Stellar E 1989 Responses of lean and obese subjects to preloads, deprivation, and
Stellar E and Shrager EE 1985 Chews and swallows and the microstructure of eating Am. J. Clin. Nutr. 42 973–82
Vice FL, Bamford O, Heinz JM and Bosma JF 1995 Correlation of cervical auscultation with physiological recording
during suckle-feeding in newborn infants Dev. Med. Child Neurol. 37 167–79
Vice FL, Heinz JM, Giuriati G, Hood M and Bosma JF 1990 Cervical auscultation of suckle feeding in newborn
infants Dev. Med. Child Neurol. 32 760–8
Weber JL, Reid PM, Greaves KA, DeLany JP, Stanford VA, Going SB, Howell WH and Houtkooper LB 2001
Validity of self-reported energy intake in lean and obese young women, using two nutrient databases, compared
with total energy expenditure assessed by doubly labeled water Eur. J. Clin. Nutr. 55 940–50 Youmans SR 2003 Increasing the objectivity of the clinical dysphagia evaluation: cervical auscultation and tongue
function during swallowing PhD Dissertation Florida State University, etd-09232003-010436