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Kauen ist ein Grundprozess der Nahrungsaufnahme, bei dem die aufgenommenen Speisen zerkleinert werden. Damit ist Kauen untrennbar mit der menschlichen Ernährung verbunden. Anhand des Kauprozesses können wichtige Rückschlüsse auf das individuelle Essverhalten erfolgen.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der automatisierten Analyse des menschlichen Ernährungsverhaltens mit Hilfe von Kaugeräuschen. Ziel ist die Entwicklung eines mobilen Sensorsystems zum Aufnehmen von Kaugeräuschen und von Algorithmen zur Extraktion von relevanten Daten aus diesen Geräuschaufnahmen. Die Basis dieser Entwicklungen bilden moderne Methoden der akustischen Signalverarbeitung.Der Prototyp eines Sensorsystems, das zwei miniaturisierte Elektretmikrofone in einem Hörgerätegehäuse integriert und am Ohr getragen werden kann, dient zur Aufnahme von Kaugeräuschen. Drei grundlegende Aufgaben für die Untersuchung des Essverhaltens werden bearbeitet. Die behandelten Themen sind das Erkennen von Zeiten, in denen Nahrung aufgenommen wird, die Klassifikation der konsumierten Speisen und die Berechnung der Kaufrequenz. Diese Aufgaben werden mit Hilfe von Signalerkennungs-Algorithmen gelöst.Das Anwenden der entwickelten Algorithmen auf einen selbst aufgenommenen Datensatz von Kaugeräuschen belegt deren Funktionsfähigkeit. Eine Menge von 51 Probanden sorgt für die Berücksichtigung der interindividuellen Variabilität des Essverhaltens. In einer medizinischen Studie wird die Kaufrequenz von gesunden Probanden unter Ruhebedingungen und mentalem Stress untersucht. Das Kauverhalten in Ruhe und unter Stress konnte auf diese Weise untersucht werden.
About the author
Sebastian Päßler erhielt sein Diplom im Fach Elektrotechnik an der Technischen Universität Dresden im Jahr 2009. Er arbeitet seitdem als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Institut für Photonische Mikrosysteme (IPMS) in Dresden. Sein Arbeitsgebiet umfasst die computergestützte Signalanalyse und die Entwicklung von medizintechnischen Diagnosegeräten für Biosignale.
