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太原理工張虎林教授 JMCA：深度學習輔助的透氣熱電水凝膠陣列用于自供電心理監測

2025-03-20 來源：高分子科技

面部表情作為非語言交流的重要媒介，能反映心理和情感健康狀況，尤其在青少年群體中，其對于早期發現焦慮、抑郁等不良心理狀況至關重要，以便及時進行有效干預和預防。目前的面部表情識別技術主要有基于圖像的方法和生理信號檢測。基于圖像的方法依賴計算機視覺和機器學習分析攝像頭捕捉的表情，但易受光照、遮擋及隱私問題影響。生理信號檢測，如面部肌電圖（EMG）或腦電圖（EEG），通過電信號關聯情緒狀態，更可靠，但電極笨重、佩戴舒適性差。傳統心理評估方法（如訪談、問卷）耗時且主觀，缺乏實時可行性。因此，開發更高效、舒適的可穿戴設備對于心理健康的監測和干預具有重要意義。

圖1. 皮膚一體化熱電水凝膠陣列設計

近期，太原理工大學集成電路學院張虎林教授團隊提出了一種具有高環境穩定性的透氣熱電水凝膠陣列，用于基于面部表情識別的連續心理監測。該貼片利用熱電水凝膠獲取高質量的電流信號，并以明膠薄膜作為粘附基底和封裝層。其通孔結構設計賦予了貼片優異的透氣性，使其能夠長期附著于皮膚而不會引起任何皮膚炎癥。通過引入雙網絡和植酸，實現了機械性能（1.07 MPa的應力）和電學性能（34.4 mS cm^-1的電導率）的平衡。得益于植酸、甘油和水之間的多重氫鍵作用，熱電功率和電流在10天后仍能保持其原始值的80%。此外，由于可逆和動態的非共價相互作用，該水凝膠表現出顯著的回收性和可降解性。結合深度學習，水凝膠陣列能夠實現對六種不同面部表情的識別，準確率高達100%。此外，通過評估積極和消極情緒的比例（即積極比率），展示了長期心理監測的能力。該工作以“Deep-learning-enabled breathable thermogalvanic hydrogel array for self-powered mental monitoring”為題發表在《Journal of Materials Chemistry A》（IF=10.7）。太原理工大學碩士生李雨為第一作者，通訊作者為太原理工大學張虎林教授。該研究得到了國家自然科學基金、山西省科技合作交流專項和山西省研究生科技創新項目的支持。

圖2. PCPG的機械性能研究

圖3. PCPG的熱電性能

圖4. PCPG的傳感機制和性能

圖5. 深度學習輔助的心理健康監測

該成果是張虎林教授團隊關于凝膠熱電器件研究的最新進展之一，這項工作構想了深度學習輔助的熱電凝膠在心理監測和人機交互中的廣闊前景。自2021年以來，張虎林教授團隊制備了一系列基于不同聚合物網絡和氧化還原對的熱電凝膠可穿戴器件，并致力于開拓凝膠器件在人體健康監測和信息交互領域的應用場景，取得了一系列重要研究成果，具體詳見：https://cic.tyut.edu.cn/info/1893/9257.htm

原文鏈接：https://doi.org/10.1039/D5TA00253B

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（責任編輯：xu）

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