マリアムの Esfandiari は、デバイスのしくみを示しています、ヴァシレイオス Papapanagiotou 生成データのフィルター処理し、CFI 曲線に装着方法をについて説明します。Södersten あたり研究臨床的介入に依存しているし、セシリア ベルグはクリニックでの使用について説明を説明します。仕事は、マンドゥ グループ AB、欧州共同体の ICT プログラム素晴らしい (610746) と欧州共同体の健康、人口構造の変化と福利プログラム (727688) によってサポートされます。

実験科目や患者のすべての作業は、中央倫理レビュー ボードのストックホルム、スウェーデンによって承認されています。
1. 採食速度および視覚フィードバックによる食物摂取のコントロール
<ol><li>デバイス アプリケーションをダウンロードします。</li>
	<li>スケール (図 1) の下に赤いボタンを押すことによってスケールをオンにします。</li>
	<li>アプリケーションを開くを視覚的なフィードバックのことがなく食べることの制御を押すことによって、視覚的なフィードバック (図 2) を食べる訓練を押すことによって食事を選択します。</li>
	<li>発見したスケールと押すと接続(図 3) のいずれかを選択することによって、スケールをスマート フォンに接続します。</li>
	<li>スケール上皿に置きます。(図 4) を続行する実行をキーを押します。</li>
	<li>皿 (0%) の上に食べ物を置きます。<ol>
<li>プレート (72%) のより多くの食料を置きます。</li>
		<li>プレスを開始(100%) を食べることができたら(図 5)。</li>
	</ol>
</li>
	<li>破線の青い参照曲線 (図 6) を食べる率を適応します。</li>
	<li>満腹感を評価する評価尺度が画面に表示されます。破線の紫参照を s 字カーブに膨満感の評価を適応します。(図 7) を食べ続けて実行をキーを押します。</li>
	<li>遅くなる場合はあまりにも速く食べること (図 8)。</li>
	<li>料理をプレートに残ってないを押してない(図 9) を食べ終わったとき。</li>
	<li>食事を終えて、食事時間が表示されます (図 10) を終了する完了を押します。</li>
</ol>

<ol>
	<li>Zandian, M., Ioakimidis, I., Bergh, C., Brodin, U., S&#246;dersten, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decelerated+and+linear+eaters:+Effect+of+eating+rate+on+food+intake+and+satiety.">Decelerated and linear eaters: Effect of eating rate on food intake and satiety.</a> Physiol. Behav. 96, 270-275 (2009).</li><li>. Elements of the Theory of Computation Available from: <a target="_blank" href="https://dl.acm.org/citation.cfm?id=549820">https://dl.acm.org/citation.cfm?id=549820</a> (1997)</li><li>Lieberman, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Evolution of the Human Head. , (2011).</li><li>Ungar, P. 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Pediatr. 3, (2015).</li><li>Bergh, C., Brodin, U., Lindberg, G., S&#246;dersten, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Randomized+controlled+trial+of+a+treatment+for+anorexia+and+bulimia+nervosa.">Randomized controlled trial of a treatment for anorexia and bulimia nervosa.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. 99, 9486-9491 (2002).</li><li>Ioakimidis, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Description+of+chewing+and+food+intake+over+the+course+of+a+meal.">Description of chewing and food intake over the course of a meal.</a> Physiol. Behav. 104, 761-769 (2011).</li></ol>

私たちの研究は、Södersten が教授であるカロリンスカ研究所で実施します。研究は、マンドゥ グループ AB、Södersten、ベルグ、各在庫の 47.5% によって開始された会社によって臨床的に変換されます。カリフォルニア大学アーバイン校の教授マイケル ・ レオンは 5% です。マンドゥ グループ AB の 5 毎年摂食障害患者を治療するためにストックホルム郡評議会と契約します。マンドゥ グループ AB ストックホルム郡議会 1997 年に初めて契約書にサインし、以来、その治療はストックホルムの市民に提供されるケアの 1 つの標準。この配置は、ストックホルム郡の評議会が摂食障害を含む病気のすべての種類の患者を治療するために独自の診療所と契約するときと同じです。すなわち、ストックホルム郡の評議会は独自のクリニックと両方マンドゥ グループを介してストックホルムの市民に摂食障害サービスを提供していますプライベート クリニックであるストックホルムの摂食障害患者に対するケアの 3 番目のプロバイダーがあります。スウェーデンのすべての医療は、税制を通じて資金を提供、民間有料は非常に一般的ではありません。しかし、患者はマンドゥ グループ AB によって治療のため個人的に支払うことができる、オーストラリアの保険会社が償還を否定しているので、オーストラリアからの患者はそれを行っています。それを追加するかまず、マンドゥ グループ AB は、国際委員会の医療ジャーナルの編集者の「関心のある著者責任競合」http://www.icmje.org/recommendations/browse/ の勧告に準拠して、roles-and-responsibilities/author-responsibilities--conflicts-of-interest.html。第二に、それがマンド グループ AB をしたすべての利益を研究開発に再投資されていることと、株式の所有者への配当金がずっとないこと追加もする必要があります。このポリシーは変更されません。上記のすべてが宣言されているすべて原稿提出とこれまでのところ、雑誌は詳細の一部だけを公開する必要と判断しました。それはだ、しかし、科学者翻訳会社の診療所に調査潜在的な倫理的な問題ないとは違って、学術の設定で、すべての科学者は理論を開発、さらに経済のための資金が必要が生じた場合その仕事し、認識と仕事のための金銭的利益を受け取る可能性があります。インセンティブが、一部では、経済的でこの場合同様、倫理的な「問題」は両方のケースで似ています。しかしより重要な動機は、摂食障害患者の治療の改善です。カロリンスカ研究所などの医療機関が研究の研究開発に使用される財政的利益をもたらすことを目指す企業でクリニックへの翻訳を奨励する (を参照してください: http://ki.se.proxy.kib.ki.se/sites/default/files/summary_strategy2018.pdf)。

ここで説明した方法は、体重の問題を持つ患者の扱いについての主要な介入は、治療は入院し寛解のための34の基準を含む、前に記載されている追加の介入と1428 患者26の各 3 ヵ月間隔での結果。デバイス、ないこれらの追加介入、本報告の焦点であります。
下で健常者と食行動を記録するデバイスの制御モードを使用- と太りすぎの患者。トレーニングモードは、実験的または臨床目的のための食事動作を変更する使用します。拒食症患者の治療で視覚的なフィードバックを使用して、100% コンピューター画面に示されているように、コントロールモードで 3 つの予備的なテストに基づき個別に決定患者が食べるべき食事の量。100% は、拒食症の患者に食品の少量が 3 つの予備的なテストで s/he よりより多くの食糧を食べた。徐々 に食べて拒食症患者の pratices より多くの食料、そして彼/彼女は、100% が画面に表示されるまでに、食品を追加を頼まれます。治療の経過は同じまま、青い破線の参照カーブの形状は、健康な人の正常な重量減少率、すなわち、減速方法1progessively で食べる見つけることに基づいています。満腹感の破線の紫参照カーブは、累積的な満腹感曲線にシグモイド曲線1に適合最高を見つけることに基づいています。軸には番号がないです。治療には、患者は、参照カーブせず約 10-15 分約 300-350 g の食品を食べることができるまで続けられます。これらのデータは、正常体重、健康な被験者から得られました。両方の下の太りすぎの患者臨床練習で普通のスウェーデン料理の 3 つの料理の選択肢があるし、彼らは水を飲むを提供しています。食事行動に関する実験的操作は、健常者1,6,7,32,33で同じ方法で行われます。同じ方法で行われます通常参照カーブによって提供される視覚的なフィードバックを使用して満腹感を再確立するためここで説明しませんが。臨床的に、しかし、これは、重要な介入拒食症患者率は健常者よりもはるかに高い満腹感。
一方、患者は、治療で食べるときに視覚的なフィードバックを従って、フィードバックなしを食べるとき、食べ物を皿に食事中に追加されています。食品の追加とフォークとナイフを用いた食品の区分の間にプレートの圧力 exterted を含むその他のイベント以前に35の説明に従って手動で対処されたアーティファクトおよびエラーを作成するデバイスによって記録品質に影響します。デバイスを用いた食事から生成されたデータは、データベース、実験結果の分析に使用して臨床医がどのように治療が進むと、研究者がすることができますに伝言を患者に提供するための結果を取得できますから、カスタムメイドに収集されます。
拒食症患者は、速度の低下が34で少し食べ物だけを食べる。興味深いことに、しかし、彼らは非常に低い bmi 値18でも正常大きさで分類された食事を消費することができます。たとえば、報告された患者は治療の非常に早い段階で、ずっと彼女の bmi 値と単なる正規化前に乱れた方法、すなわち、加速率で少し食べ物だけを消費で食べた後 3 日間で 300 g を食べることができます。起動率が非常に低いで食べている患者の 3 つと同様初期の食事のコース上で食べる率が増加する可能性拒食症患者はここで報告します。患者に近づくとき赦し、しかし、逆の減速率と食べるの初期速度関係では1が出てくる。摂食障害を持つ数百人の患者が寛解に扱われているし、プロトコルがない副作用26でフレンドリーなユーザーを証明しました。重度の肥満患者は、正常体重28,33こととはいえ、減量する同様に扱われています。現時点では深刻な肥満患者の体重を正規化する方法はありません。
メソッドの制限は、被験者は、視覚的なフィードバックがない場合でもデバイスによって影響を受ける可能性があることです。その仮説は、ビデオに記録された食事から得られたデータをデバイスで取得したデータを比較することによってテストできます。逆説的に、同じ制限は、食品の摂取量の正常化をめざす治療の利点をことがあります。
食行動を記録する方法が使用されて長い間総合クリニック外実験および臨床目的のための視覚フィードバックの追加が使用されていません。患者の食行動の復元を目指す臨床医と科学者の実験変数としての食行動を使用してに興味がある、デバイスは、方法を提供しています。今、時間のかかる手動処理のための必要性を軽減する CFI 曲線のコンピューティングの現在のアルゴリズムを使用して結果の分析を自動化できます。これは、被験者の大規模なグループの食事行動のモニタリングや分析可能。
Algortihm の有効性がさらに向上します。成果物から分離した、現時点ではそれは刺されの真の値からの偏差の推定に基づいています。
デバイスは、成人期の体重の問題を防ぐために子供たちの間で使用されます。ハードウェアとこのレポートで説明されているソフトウェアのほとんどは、このような大規模な使用の準備ができてです。フィードバック デバイスの画面上の視覚的なデザインの最適化、その他食事のアクションの種類と、部分的に完了した食事の分析と CFG を拡大などの可能な改善が目的の大規模な使用の結果を待つ必要があります。.

ここに示すデバイスが体重と下の健康を復元する使用-の採食速度と食事中にコンピューターの画面上に提供される視覚的なフィードバックを介しての食品の摂取量を制御することによって患者を太りすぎと。電子スケールとコンピューター、例えば、スマート フォンのオーダーメイドで構成されています。アプリには、サブジェクト スマート フォンを Bluetooth 経由でスケールに接続ことができます。スマート フォンを規模に接続すると、件名はスケールと皿の上に版を置き、消費し始めたと。一定の間隔で評価尺度が表示され、件名が彼女/彼の満腹感を評価するように求めています。実験や臨床的介入の目的に応じて、評価尺度を切断できます。実験および臨床目的のため採食速度および満腹感の参照カーブの参照カーブは、スマート フォンの画面に表示されます。件名は、食べると満腹の評価の彼女/彼の率は食事中に画面に表示されるので、参照カーブに適応できます。
食品が消費されると、デバイスはプレートの重量の減少を記録、食事と録音のストアにわたって膨満感の評価。重量損失データが累積的な食品摂取量 (CFI) 曲線の 2 次方程式モデルを生み出すために使用: y = kx2+ lx、どこ y、消費される食糧の量を = k = 変更食事と l のコース上で食べる率 =1を食べるの初期速度。CFI 曲線は食事中に次の 3 つのアクションをモデル化に基づく: かみ傷、食品添加、アーティファクト (重量変化食品消費とは無関係)。これらのアクションは、文脈自由文法 (CFG)2の非終端記号にマップされます。前処理の後、記録は、CFG の終端記号にマップされた、体重変化 (前方誘導体、デルタの係数に基づく) に対応する時間間隔に分割されます。CFG には、イベントごとに独立と仮定すると食事の最も可能性の高い解釈の推定しことができます。
デバイスは、臨床実習と同様に同様の研究で使用されます。神経性無食欲症および他の摂食障害患者を治療するために、その後深刻な太りすぎの患者を治療するために最初に使用されました。
次の科学的根拠は、視覚的なフィードバックで食べる。さまざまな食品を食べること、人間を含む動物が進化してきたが、彼らは何を食べる「ビュッフェ」条件3,4の下を選択します。ただし、客室には、解剖学的および行動、どのような食品は、条件を得る危険にさらされた3,4であれば、食事の食べ方、特に、咀嚼したがっている動作の進化の主なドライバー、脳と咀嚼装置3を含む人間の頭。食事のパターンが食べる食べ物の種類よりも体重のコントロールの重要従ってあります。サポートでは、介入ダイエット ボディ重量5の正規化にマイナーな場合は、効果があり、ここで説明したデバイスできますなど支援学校の子供たち学校ランチ6中にすぐに食べることに挑戦するときに食品の通常の量を食べることで逆に若い女性と男性7の食品摂取量の空腹時の短い期間の効果。
神経科学の仮説の重量問題の原因が脳8に詰まっています。しかし、今あまりにも多くの9の重量を量る、世界の人々 の数百万の何百もには体重増加の前に神経の異常のため問題が開発したそうです。おそらくいくつかのまれな遺伝子型13保存、あまりにも多くの12を食べての効果として医療異常11と同様、神経異常10を開発する可能性が高いです。
その基本的な前提が正しくないため体重の問題を説明する神経が失敗した理由の可能な理由、すなわち体重は食生活8 では興奮性/抑制性神経コントロールを介してほぼ一定に保たれること.脳を出す可能性がありますどのような阻害が明らかにない阻止数億の人々 に真剣になる9最近太りすぎ。視床下部ペプチドは、食品摂取量14,15を犠牲にしても、食品の検索を許可する代わりに食べる行為を刺激するために一度と思った発見から浮上して食べることで脳の役割の理解を深める。最近16,17に確認されていたこれらの結果、条件に呼ばれる食糧の物理的な価格が高いときだけサポート本体重量表示は健全なレベルに保たれて「人間の恒常性 phenoptype」18として。脳と食行動とその他の動作も19に従事して遺伝子ネットワークの多様性を考えることは難しい、可能な場合は、神経伝達物質システムまたは 2 つを操作することによって体重を増減します。これら考慮それは薬理学的介入は最小限に抑え、または体に及ぼす重量の20真剣に太りすぎや体重21驚きとして来ない。
これらの最近の知見のいくつかは単なるダイエット、遺伝子や脳、1953 年にメイヤー製ボディ重量規制における身体活動の役割に関する予測を確認皮肉だ既に22。代わりに、体重のコントロールに因果的役割があります食事行動と神経科学・遺伝学が原因のメカニズムを間違えている可能性があります。サポートでは、一年間毎日食べる食品不足23の任意の影響を打ち消すために上向きに体重を押す人間の食物摂取量の最大化に努めています。人間の恒常性表現型の生理学的な過食症のこの種の影響は食品18を得るために必要な物理的な努力によって相殺しました。その努力はゼロの今日の人間に近いために、健康的な低体重を維持するために外部からの支援を必要があります。そのサポートは、現在のデバイスによって提供されます。
食行動をターゲットではなく摂食障害の標準的な治療は patients´ の心理的な症状を対象します。平均で 30% の患者はこれらの治療法を中退、50% 未満に入る赦し、彼らは、症候性のまま、少なくとも 30% 放電24の 1 年以内に再発します。ただし、食行動を扱う25心理的な症状の治療よりもより良い効果であることは昔発見しただった。この発見は、このレポートに記載されているデバイスを使用して最近レプリケートされました。このメソッドによって摂食障害患者のおよそ 75% は寛解と 10% 再発 5 年以上のフォロー アップ26日ケア24の基準以上の改善に入る。
採食速度で増加している真剣に太りすぎの患者の採食速度間の因果関係と体重は明らかにされていないとしてアンケート27の採食速度を決定しました。ここで説明したデバイスがこの率と食品の摂取量を食べることの客観的測定が可能になったと、これらの 2 つのメジャーを減らすために使用すると、それは体重を減らすとより標準的な食事と運動の健康の改善に効果的であること実証されています深刻な肥満の青少年28介入。
現在のデバイスで利用する食行動を記録の原理は昔29,30,31, 記載されている、それは以来使用されて実験を記録し、1を食べるのレートを変更するには 6,7,32,33。しかし、それが使用されていない下で治療する-太りすぎの患者と臨床実習では臨床試験外と。臨床プログラムの一部は、家庭や日常生活の中で、デバイスを使用します。それはユーザーフレンドリー両方の研究と臨床実践と証明しました。

<table><tbody><tr><td>Scale</td><td>T&amp;Uuml;M ELEKTRONIK</td><td>no catalogue number</td><td>csutm made not comercially available</td></tr></tbody></table>

control of eating behavior using a novel feedback system

被験者は、食事中にプレートの重量損失を記録し、食品の摂取量、食事時間と二次方程式でモデル化を食べる率曲線をコンピューターに接続されているスケール上にあるプレートから食べ物を食べる。メソッドの目的は、食べることの彼女の自身の速度が食事中に画面に表示されるので、件名に対応するコンピューターの画面に視覚的なフィードバックを提供することによって食べる動作を変更することです。メソッドによって生成されたデータは自動的に分析し、カスタムのアルゴリズムを使用して二次方程式を装着しました。メソッドは、食生活を客観的に記録という利点があり、食行動実験と実習の両方を変更する可能性を提供しています。制限は、被験者はメソッドによって影響を受ける可能性があります。同じ制限は、法による食行動が安定より簡単に、臨床実習では利点をことがあります。このメソッドを使用して治療が正常体重神経性無食欲症および他の摂食障害と数百人の患者の健康を復元が重量を減らしたし、深刻な太りすぎの患者の健康を改善します。

17.5 (15-24) (中央値、最小値-最大値) 歳まで、5 人の女性は、神経性無食欲症から寛解に扱われました。図 11, 図 12, 図 13は、デバイス、治療の初めの部分で 2 つの録音と寛解の時に記録の二次モデルと CFI 曲線の外観によって生成されたデータを表示します。視覚的なフィードバックなしの最初のテストで食べることの速度に注意してください、すでに大規模な食事の摂取 3 日後に参照カーブ視覚的なフィードバックを提供しての 2 つと比較して寛解時に採食速度の 2 倍患者の 1 つの治療の初めの部分での録音。
図 14 aは、寛解に時間が 5 人の患者で非常に変数であるを示しています。また図と、通常ボディマス指数 (BMI) 寛解 (図 14 b) の時に患者は、彼らは入院 (図 14) とは、食事の時間が減らない、あった少ない変数 (より多くの食料を消費図 14)。拒食症、低 BMI (図 14) の入場で比較的大規模な食事を消費することに注意してください。また、3 人の患者は、入院時の加速率で食べた、間すべてが 1 つ食べた (図 14E) 寛解時に減速率で注目すべきです。他者、寛解 (図 14 階) の時に食べることの初期速度が増加していた。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig1.jpg"> 図 1: スケール。スケールをオンにするボタンを押します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig2.jpg"> 図 2: 食事を開始します。食事を開始する開いているアプリ。プレスコントロール視覚的フィードバックせずに食べる。視覚的なフィードバックを食べる訓練を押します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig3.jpg"> 図 3: スケールとスマート フォンを接続します。約プレス接続を使用して続行するを選択します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig4.jpg"> 図 4: スケールでプレートをかける。スケールのプレートを置き、実行を続行するを押します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig5.jpg"> 図 5: 皿の上に食べ物を置く。100% が表示されるまでプレートに食品を置き、食べる準備ができたら、開始を押します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig6.jpg"> 図 6: 視覚的なフィードバックで食べる。破線の青い参照カーブに採食速度を適応します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig6large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig7.jpg"> 図 7: 満腹格付け。評価尺度が表示されたらは、満腹感を示します。紫の点線参照カーブに評価を合わせ、食べ続けて実行をキーを押します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig7large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig8.jpg"> 図 8: 適応率を食べるします。場合は破線の青い参照カーブからの逸脱を採食速度を変更します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig8large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig9.jpg"> 図 9: 食事完了しました。プレートに食品がない場合は、いいえを押します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig9large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig10.jpg"> 図 10: 食事終了します。参照曲線、および表示の食事の時間に準拠しています。実行を終了するキーを押します。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig10large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 11" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig11.jpg"> 図 11: 神経性食欲不振で曲線の初期の累積的な食物摂取 (CFI).記録 (青線)、アーティファクトを削除 (赤い線) と CFI 曲線二次方程式でモデル化します。2 日目は、視覚的なフィードバックせず食べる治療の拒食症患者からのデータ。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig11large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 12" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig12.jpg"> 図 12: 拒食症の治療の早期対応します。患者は、治療の 5 日に参照カーブに適応します。同じ患者からのデータ。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig12large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 13" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig13.jpg"> 図 13: 神経性無食欲症から赦し。治療の 175 日後寛解の時に食べる率の増加します。視覚的なフィードバックせず食べる同じ患者からのデータ。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig13large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 14" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57432/57432fig14.jpg"> 図 14: 神経性無食欲症の食行動の治療の効果。赦し (A) ボディマス指数 (BMI) を正規化 (B) 5 人の患者で、非常に可変する時間は、拒食症から寛解に扱われます。食品の摂取量 (C) の変動に注意してください食事期間 (D)、(E) を食べる率と入学 (Adm) と寛解 (レム) でこれらの措置の正規化で (F) を食べての初期速度の減速。患者は、参照カーブせずに食べる。データは、中央分離帯 (最大-最小) です。<a href="/files/ftp_upload/57432/57432fig14large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。

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Control of Eating Behavior Using a Novel Feedback System

新しいフィードバック システムを使用して食生活のコントロール

被験者は、食事中にプレートの重量損失を記録するコンピューターに接続されているスケールに置かれたプレートから食べ物を食べる。コンピューター画面上のフィードバックは、参照カーブのため体重を正規化する自分の食行動を適応する対象できます。

Subjects eat food from a plate that sits on a scale connected to a computer that records the weight loss of the plate during the meal and makes up a curve ...

control-of-eating-behavior-using-a-novel-feedback-system

Research

JoVE Journal

Behavior

10.9K ビュー.  Karolinska Institutet. 被験者は、食事中にプレートの重量損失を記録するコンピューターに接続されているスケールに置かれたプレートから食べ物を食べる。コンピューター画面上のフィードバックは、参照カーブのため体重を正規化する自分の食行動を適応する対象できます。

ビデオ: Control of Eating Behavior Using a Novel Feedback System

A Novel Procedure for Evaluating the Reinforcing Properties of Tastants in Laboratory Rats: Operant Intraoral Self-administration

This paper describes a novel method for studying the bio-behavioral basis of addiction to food. This method combines the surgical component of taste reactivity with the behavioral aspects of operant self-administration of drugs. Under very brief general anaesthesia, rats are implanted with an intraoral (IO) cannula that allows delivery of test solutions directly in the oral cavity. Animals are then tested in operant self-administration chambers whereby they can press a lever to receive IO infusions of test solutions. IO self-administration has several advantages over experimental procedures that involve drinking a solution from a spout&#160;or operant responding for solid pellets or solutions delivered in a receptacle. Here, we show that IO self-administration can be employed to study self-administration of high fructose corn syrup (HFCS). Rats were first tested for self-administration on a progressive ratio (PR) schedule, which assesses the maximum amount of operant behavior that will be emitted for different concentrations of HFCS (i.e.&#160;8%, 25%, and 50%). Following this test, rats self-administered these concentrations on a continuous schedule of reinforcement (i.e.&#160;one infusion for each lever press) for 10 consecutive days (1 session/day; each lasting 3 hr), and then they were retested on the PR schedule. On the continuous reinforcement schedule, rats took fewer infusions of higher concentrations, although the lowest concentration of HFCS (8%) maintained more variable self-administration. Furthermore, the PR tests revealed that 8% had lower reinforcing value than 25% and 50%. These results indicate that IO self-administration can be employed to study acquisition and maintenance of responding for sweet solutions. The sensitivity of the operant response to differences in concentration and schedule of reinforcement makes IO self-administration an ideal procedure to investigate the neurobiology of voluntary intake of sweets.

The current study evaluates a novel procedure for assessing the reinforcing effects of palatable solutions in laboratory rats: intraoral self-administration. To this end, operant responding (i.e.&#160;lever pressing) for intraoral infusions of sweet solutions at different concentrations was measured on continuous and progressive ratios schedules of reinforcement.

実験用ラットにおける味物質の強化特性を評価するための新しい方法：オペラント口腔内自己投与

This paper describes a novel method for studying the bio-behavioral basis of addiction to food. This method combines the surgical component of taste ...

行動学

Errors as a Means of Reducing Impulsive Food Choice

Nowadays, the increasing incidence of eating disorders due to poor self-control has given rise to increased obesity and other chronic weight problems, and ultimately, to reduced life expectancy. The capacity to refrain from automatic responses is usually high in situations in which making errors is highly likely. The protocol described here aims at reducing imprudent preference in women during hypothetical intertemporal choices about appetitive food by associating it with errors. First, participants undergo an error task where two different edible stimuli are associated with two different error likelihoods (high and low). Second, they make intertemporal choices about the two edible stimuli, separately. As a result, this method decreases the discount rate for future amounts of the edible reward that cued higher error likelihood, selectively. This effect is under the influence of the self-reported hunger level. The present protocol demonstrates that errors, well known as motivationally salient events, can induce the recruitment of cognitive control, thus being ultimately useful in reducing impatient choices for edible commodities.

Giving in to temptation of tasty food may result in long-term overweight problems. This protocol describes how to reduce imprudent preference for edible commodities during hypothetical intertemporal choices in women by associating them with errors.

インパルス食品の選択を減少させる手段としてのエラー

Nowadays, the increasing incidence of eating disorders due to poor self-control has given rise to increased obesity and other chronic weight problems, and ...

Force and Position Control in Humans - The Role of Augmented Feedback

During motor behaviour, humans interact with the environment by for example manipulating objects and this is only possible because sensory feedback is constantly integrated into the central nervous system and these sensory inputs need to be weighted in order meet the task specific goals. Additional feedback presented as augmented feedback was shown to have an impact on motor control and motor learning. A number of studies investigated whether force or position feedback has an influence on motor control and neural activation. However, as in the previous studies the presentation of the force and position feedback was always identical, a recent study assessed whether not only the content but also the interpretation of the feedback has an influence on the time to fatigue of a sustained submaximal contraction and the (inhibitory) activity of the primary motor cortex using subthreshold transcranial magnetic stimulation. This paper describes one possible way to investigate the influence of the interpretation of feedback on motor behaviour by investigating the time to fatigue of submaximal sustained contractions together with the neuromuscular adaptations that can be investigated using surface EMG. Furthermore, the current protocol also describes how motor cortical (inhibitory) activity can be investigated using subthreshold TMS, a method known to act solely on the cortical level. The results show that when participants interpret the feedback as position feedback, they display a significantly shorter time to fatigue of a submaximal sustained contraction. Furthermore, subjects also displayed an increased inhibitory activity of the primary cortex when they believed to receive position feedback compared when they believed to receive force feedback. Accordingly, the results show that interpretation of feedback results in differences on a behavioural level (time to fatigue) that is also reflected in interpretation-specific differences in the amount of inhibitory M1 activity.

Controlling an identical movement with position or force feedback results in different neural activation and motor behavior. This protocol describes how to investigate behavioral changes by looking at neuromuscular fatigue and how to evaluate motor cortical (inhibitory) activity using subthreshold TMS with respect to the interpretation of augmented feedback.

人間の力と位置制御 - 増補フィードバックの役割

During motor behaviour, humans interact with the environment by for example manipulating objects and this is only possible because sensory feedback is ...

Behavioral Disturbances: An Innovative Approach to Monitor the Modulatory Effects of a Nutraceutical Diet

In dogs, diets are often used to modulate behavioral disturbances related to chronic anxiety and stress caused by intense and restless activity. However, the traditional ways to monitor behavioral changes in dogs are complicated and not efficient. In the current clinical evaluation, a new, simple monitoring system was used to assess the effectiveness of a specific diet in positively modulating the intense and restless activity of 24 dogs of different ages and breeds. This protocol describes how to easily and rapidly evaluate improvement in a set of symptoms related to generalized anxiety by using a specific sensor, a mobile phone app, a wireless router, and a computer. The results showed that dogs treated with specific diets showed significant improvement in the times spent active and at rest after 10 days (p &lt; 0.01 and p &lt; 0.05, respectively). These dogs also showed an overall significant improvement in clinical and behavioral symptoms. A specific sensor, along with its related hardware, was demonstrated to successfully monitor behavioral changes relating to movement in dogs.

We report a simple approach to evaluate the effectiveness of a specific diet in positively modulating the daily activity and clinical and behavioral symptoms of dogs with evident behavioral disturbances.

行動障害：栄養補助食の調節効果をモニターするための革新的なアプローチ

In dogs, diets are often used to modulate behavioral disturbances related to chronic anxiety and stress caused by intense and restless activity. However, ...

Feeding Experimentation Device (FED): Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in mice: the Feeding Experimentation Device (FED). FED is an open-source system that was designed to facilitate flexibility in food intake studies. Due to its compact and battery powered design, FED can be placed within standard home cages or other experimental equipment. Food intake measurements can also be synchronized with other equipment in real-time via FED's transistor-transistor logic (TTL) digital output, or in post-acquisition processing as FED timestamps every event with a real-time clock. When in use, a food pellet sits within FED's food well where it is monitored via an infrared beam. When the pellet is removed by the mouse, FED logs the timestamp onto its internal secure digital (SD) card and dispenses another pellet. FED can run for up to 5 days before it is necessary to charge the battery and refill the pellet hopper, minimizing human interference in data collection. Assembly of FED requires minimal engineering background, and off-the-shelf materials and electronics were prioritized in its construction. We also provide scripts for analysis of food intake and meal patterns. Finally, FED is open-source and all design and construction files are online, to facilitate modifications and improvements by other researchers.

Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Device (FED) is an open-source device for measuring food intake in mice. FED can also synchronize food intake measurements with other techniques via a real-time digital output. Here, we provide a step-by-step tutorial for the construction, validation, and usage of FED.

げっ歯類において食物摂取を測定するためのオープンソースデバイスの構築と検証：実験装置（FED）を給餌

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in ...

Progressive-ratio Responding for Palatable High-fat and High-sugar Food in Mice

Foods that are rich in fat and sugar significantly contribute to over-eating and escalating rates of obesity. The consumption of palatable foods can produce a rewarding effect that strengthens action-outcome associations and reinforces future behavior directed at obtaining these foods. Increasing evidence that the rewarding effects of energy-dense foods play a profound role in overeating and the development of obesity has heightened interest in studying the genes, molecules and neural circuitry that modulate food reward1,2. The rewarding impact of different stimuli can be studied by measuring the willingness to work to obtain them, such as in operant conditioning tasks3. Operant models of food reward measure acquired and voluntary behavioral responses that are directed at obtaining food. A commonly used measure of reward strength is an operant procedure known as the progressive ratio (PR) schedule of reinforcement.4,5 In the PR task, the subject is required to make an increasing number of operant responses for each successive reward. The pioneering study of Hodos (1961) demonstrated that the number of responses made to obtain the last reward, termed the breakpoint, serves as an index of reward strength4. While operant procedures that measure changes in response rate alone cannot separate changes in reward strength from alterations in performance capacity, the breakpoint derived from the PR schedule is a well-validated measure of the rewarding effects of food. The PR task has been used extensively to assess the rewarding impact of drugs of abuse and food in rats (e.g.,6-8), but to a lesser extent in mice9. The increased use of genetically engineered mice and diet-induced obese mouse models has heightened demands for behavioral measures of food reward in mice. In the present article we detail the materials and procedures used to train mice to respond (lever-press) for a high-fat and high-sugar food pellets on a PR schedule of reinforcement. We show that breakpoint response thresholds increase following acute food deprivation and decrease with peripheral administration of the anorectic hormone leptin and thereby validate the use of this food-operant paradigm in mice.

The present report details the protocol employed to measure the rewarding effects of high-fat food in mice using a progressive ratio operant conditioning task.

プログレッシブ比マウスの嗜好性は高脂肪·高砂糖食の応答

Foods that are rich in fat and sugar significantly contribute to over-eating and escalating rates of obesity. The consumption of palatable foods can ...

神経科学

Concept Development and Use of an Automated Food Intake and Eating Behavior Assessment Method

The vast majority of dietary and eating behavior assessment methods are based on self-reports. They are burdensome and also prone to measurement errors. Recent technological innovations allow for the development of more accurate and precise dietary and eating behavior assessment tools that require less effort for both the user and the researcher. Therefore, a new sensor-based device to assess food intake and eating behavior was developed. The device is a regular dining tray equipped with a video camera and three separate built-in weighing stations. The weighing stations measure the weight of the bowl, plate, and drinking cup continuously over the course of a meal. The video camera positioned to the face records eating behavior characteristics (chews, bites), which are analyzed using artificial intelligence (AI)-based automatic facial expression software. The tray weight and the video data are transported at real-time to a personal computer (PC) using a wireless receiver. The outcomes of interest, such as the amount eaten, eating rate and bite size, can be calculated by subtracting the data of these measures at the timepoints of interest. The information obtained by the current version of the tray can be used for research purposes, an upgraded version of the device would also facilitate the provision of more personalized advice on dietary intake and eating behavior. Contrary to the conventional dietary assessment methods, this dietary assessment device measures food intake directly within a meal and is not dependent on memory or the portion size estimation. Ultimately, this device is therefore suited for daily main meal food intake and eating behavior measures. In the future, this technology based dietary assessment method can be linked to health applications or smart watches to obtain a complete overview of exercise, energy intake, and eating behavior.

This protocol shows and explains a new technology-based dietary assessment method. The method consists of a dining tray with multiple built-in weighing scales and a video camera. The device is unique in the sense that it incorporates automated measures of food and drink intake and eating behavior over the course of a meal.

自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

The vast majority of dietary and eating behavior assessment methods are based on self-reports. They are burdensome and also prone to measurement errors. ...

A Protocol for the Administration of Real-Time fMRI Neurofeedback Training

Neurologic disorders are characterized by abnormal cellular-, molecular-, and circuit-level functions in the brain. New methods to induce and control neuroplastic processes and correct abnormal function, or even shift functions from damaged tissue to physiologically healthy brain regions, hold the potential to dramatically improve overall health. Of the current neuroplastic interventions in development, neurofeedback training (NFT) from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) has the advantages of being completely non-invasive, non-pharmacologic, and spatially localized to target brain regions, as well as having no known side effects. Furthermore, NFT techniques, initially developed using fMRI, can often be translated to exercises that can be performed outside of the scanner without the aid of medical professionals or sophisticated medical equipment. In fMRI NFT, the fMRI signal is measured from specific regions of the brain, processed, and presented to the participant in real-time. Through training, self-directed mental processing techniques, that regulate this signal and its underlying neurophysiologic correlates, are developed. FMRI NFT has been used to train volitional control over a wide range of brain regions with implications for several different cognitive, behavioral, and motor systems. Additionally, fMRI NFT has shown promise in a broad range of applications such as the treatment of neurologic disorders and the augmentation of baseline human performance. In this article, we present an fMRI NFT protocol developed at our institution for modulation of both healthy and abnormal brain function, as well as examples of using the method to target both cognitive and auditory regions of the brain.

The ability to induce and/or control neural plasticity may be critical in future treatments for neurologic disorders and the recovery from brain injury. In this paper, we present a protocol on the use of neurofeedback training with functional magnetic resonance imaging to modulate human brain function.

管理のリアルタイム fMRI ニューロフィード バック トレーニングのプロトコル

Neurologic disorders are characterized by abnormal cellular-, molecular-, and circuit-level functions in the brain. New methods to induce and control ...

Use of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging-Based Neurofeedback to Downregulate Insular Cortex in Nicotine-Addicted Smokers

It has been more than a decade since the first functional magnetic resonance imaging (fMRI)-based neurofeedback approach was successfully implemented. Since then, various studies have demonstrated that participants can learn to voluntarily control a circumscribed brain region. Consequently, real-time fMRI (rtfMRI) provided a novel opportunity to study modifications of behavior due to manipulation of brain activity. Hence, reports of rtfMRI applications to train self-regulation of brain activity and the concomitant modifications in behavioral and clinical conditions such as neurological and psychiatric disorders [e.g., schizophrenia, obsessive compulsive Disorder (OCD), stroke] have rapidly increased.
Neuroimaging studies in addiction research have shown that the anterior cingulate cortex, orbitofrontal cortex, and insular cortex are activated during the presentation of drug-associated cues. Also, activity in both left and right insular cortices have been shown to be highly correlated with drug urges when participants are exposed to craving-eliciting cues. Hence, the bilateral insula is of particular importance in researching drug urges and addiction due to its role in the representation of bodily (interoceptive) states. This study explores the use of rtfMRI neurofeedback for the reduction in blood oxygen-level dependent (BOLD) activity in bilateral insular cortices of nicotine-addicted participants. The study also tests if there are neurofeedback training-associated modifications in the implicit attitudes of participants towards nicotine-craving cues and explicit-craving behavior.

In real-time functional magnetic resonance imaging (rtfMRI), brain activity is experimentally manipulated as an independent variable, and behavior is measured as a dependent variable. The protocol presented here focuses on the practical use of rtfMRI as a therapeutic tool for psychiatric disorders such as nicotine addiction.

It has been more than a decade since the first functional magnetic resonance imaging (fMRI)-based neurofeedback approach was successfully implemented. ...

Sucrose Preference and Novelty-Induced Hypophagia Tests in Rats using an Automated Food Intake Monitoring System

The prevalence and incidence of depressive disorders are rising worldwide, affecting about 322 million individuals, underlining the need for behavioral studies in animal models. In this protocol, to study depression-like and anhedonic behavior in rats, the established sucrose preference and novelty-induced hypophagia tests are combined with an automated food and liquid intake monitoring system. Prior to testing, in the sucrose preference paradigm, male rats are trained for at least 2 days to consume a sucrose solution in addition to tap water. During the test, rats are again exposed to water and sucrose solution. Consumption is registered every second by the automated system. The ratio of sucrose to total water intake (sucrose preference ratio) is a surrogate parameter for anhedonia. In the novelty-induced hypophagia test, male rats undergo a training period in which they are exposed to a palatable snack. During training, rodents show a stable baseline snack intake. On test day, the animals are transferred from home cages into a fresh, empty cage representing a novel unknown environment with access to the known palatable snack. The automated system records the total intake and its underlying microstructure (e.g., latency to approaching the snack), providing insight into anhedonic and anxious behaviors. The combination of these paradigms with an automated measuring system provides more detailed information, along with higher accuracy by reducing measuring errors. However, the tests use surrogate parameters and only depict depression and anhedonia in an indirect manner.

Presented here is a protocol to study depression-like and anhedonic behavior in rats. It combines two well-established behavioral methods, the sucrose preference and novelty-induced hypophagia tests, with an automated food and liquid intake monitoring system, to indirectly investigate rodent behavior using surrogate parameters.

自動食物摂取モニタリングシステムを用いたラットにおけるショ糖嗜好と新規性誘発性低血圧試験

The prevalence and incidence of depressive disorders are rising worldwide, affecting about 322 million individuals, underlining the need for behavioral ...

新しいフィードバックシステムを使用して食生活のコントロール

要約

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この動画の章

実験用ラットにおける味物質の強化特性を評価するための新しい方法：オペラント口腔内自己投与

インパルス食品の選択を減少させる手段としてのエラー

人間の力と位置制御 - 増補フィードバックの役割

行動障害：栄養補助食の調節効果をモニターするための革新的なアプローチ

げっ歯類において食物摂取を測定するためのオープンソースデバイスの構築と検証：実験装置（FED）を給餌

プログレッシブ比マウスの嗜好性は高脂肪·高砂糖食の応答

自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

管理のリアルタイム fMRI ニューロフィードバックトレーニングのプロトコル

Use of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging-Based Neurofeedback to Downregulate Insular Cortex in Nicotine-Addicted Smokers

自動食物摂取モニタリングシステムを用いたラットにおけるショ糖嗜好と新規性誘発性低血圧試験

新しいフィードバック システムを使用して食生活のコントロール

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インパルス食品の選択を減少させる手段としてのエラー

人間の力と位置制御 - 増補フィードバックの役割

行動障害：栄養補助食の調節効果をモニターするための革新的なアプローチ

げっ歯類において食物摂取を測定するためのオープンソースデバイスの構築と検証：実験装置（FED）を給餌

プログレッシブ比マウスの嗜好性は高脂肪·高砂糖食の応答

自動食品摂取と摂食行動評価方法のコンセプト開発と利用

管理のリアルタイム fMRI ニューロフィード バック トレーニングのプロトコル

Use of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging-Based Neurofeedback to Downregulate Insular Cortex in Nicotine-Addicted Smokers

自動食物摂取モニタリングシステムを用いたラットにおけるショ糖嗜好と新規性誘発性低血圧試験

新しいフィードバックシステムを使用して食生活のコントロール

管理のリアルタイム fMRI ニューロフィードバックトレーニングのプロトコル