摘要：在感觉另一件事时说一件事是人类的一部分，但是装瓶情绪可能会带来严重的心理后果，例如焦虑或恐慌发作。为了帮助医疗保健提供者告诉差异，团队创建了一个可拉伸的可充电标签，可以通过测量皮肤温度和心率之类的事物来检测真实的情绪 - 即使用户放在勇敢的脸上。...

在感觉另一件事时说一件事是人类的一部分，但是装瓶情绪可能会带来严重的心理后果，例如焦虑或恐慌发作。为了帮助医疗保健提供者说明差异，宾夕法尼亚州立大学的科学家领导的团队创造了一个可拉长的可充电标签，可以通过测量皮肤温度和心率之类的东西来检测真实的情绪 - 即使用户却戴着勇敢的面孔。

研究人员最近揭示了可穿戴的补丁，该补丁可以同时准确地多个情感信号纳米字母。

宾夕法尼亚州立大学的詹姆斯·L·亨德森（James L. Henderson，Jr。Jr. Henderson，Jr。Henderson）在宾夕法尼亚州立大学（Penn State）的工程科学与机械师兼首席作者Huanyu“ Larry” Cheng和报纸上的首席作家Huanyu“ Larry” Cheng说：“这是一种新的和改进的方法来了解我们的情绪。” “只依靠面部表情来理解情绪可能会产生误导。人们通常不会明显地展示自己的真实感受，因此，这就是为什么我们将面部表达分析与其他重要的生理信号结合在一起，这最终会导致更好的心理健康监测和支持。”

类似贴纸的斑块与情绪状态相关的一系列生理反应，例如皮肤温度，湿度，心率和血氧水平。 Cheng解释说，最重要的是，该设备的传感器旨在独立起作用，从而最大程度地减少不同测量值之间的任何干扰。

该设备将其对生理信号的分析与面部表达数据结合在一起，以更好地区分真正的情绪和行为。然后，它无线地将实时测量数据传输到移动设备和云，临床医生可以使用它实际上可以更好地评估患者。该设备没有记录个人信息，只有信号，Cheng解释了，这意味着通过设备的设计保护个人隐私。

宾夕法尼亚州立大学研究工程科学和力学的宾夕法尼亚州立大学研究员的合着者扬博·杨（Yangbo Yuan）表示：“这项技术有可能帮助挣扎着精神健康的人，但也许对自己的苦难并不完全诚实。”

Cheng解释说，收集到的数据还可以帮助弥合文化或社会差距，这可以表现为一个对其医疗保健提供者更坚忍或表现出更坚强或表现出的人。 “通过这些信号，有可能在其进展中检测到焦虑或抑郁等问题。”

研究人员通过将柔软的金属（如铂金和金）折叠在一起，将其切成薄薄的柔性金属，并将它们切成像波的形状，即使在拉动或扭曲时也保持灵敏度。他们还使用材料层，以温度改变电流的流动，并内置由碳原子制成的空心管，从而吸收水和湿度水平。

设计多个传感器并将其放置在设备上，以至于它们不会干扰彼此的测量值。例如，研究人员将刚性层放置在温度和湿度传感器下，以保护它们免受面部表达传感器所经历的伸展。他们还使用防水层来保护温度和应变传感器免受湿度的影响。

Xiamen University的论文兼副教授Libo Gao说：“我们已经设计了该设备以独立测量这些不同的信号，而没有它们彼此干扰，从而提供了更清晰，更准确的情况。”

接下来，团队训练了人工智能（AI）模型，以阅读和理解表演和真实的人类情感的迹象。研究人员招募了八个人，这是试点研究的常见样本量，以进行六种常见的面部表情：幸福，惊喜，恐惧，悲伤，愤怒和厌恶。

参与者在设备动作时表现出每种情感表达。然后，研究人员将这些数据提供给AI模型，并将其培训以将特定的面部运动与不同的情绪相关联。然后，他们招募了另外三名参与者，以进一步评估模型的能力。它分类为96.28％的精度执行面部表情。

在真实的情绪时，研究人员测试了该设备与观看旨在引起情绪的视频剪辑相同的参与者的心理反应的程度。该设备以88.83％的精度正确识别了情绪，传感器证实了心理反应与情绪与心理反应之间的已知联系一致，例如在惊喜和愤怒期间的皮肤温度和心率升高。

Cheng指出，无线传输数据的能力意味着医疗保健专业人员可以远程监测个人并通过远程医疗提供及时的情感支持。

他说：“该传感器可以在弥合护理方面的弥合差距中起着至关重要的作用。” “鉴于现代社会的压力水平不断上升，监测情绪的能力可以提供衰弱的状况的早期指标，并提供积极的支持。”

他解释说，该设备还为人工智能（AI）疾病诊断和治疗剂的其他系统开门，而不仅仅是情感识别。他指出，临床医生可能会有潜在的应用，以更好地了解非语言患者的心理和情绪状态，更好地识别痴呆症的行为和心理症状并识别类药物过量。他补充说，这项技术甚至可以用于慢性伤口监测和疾病管理，并神经退行性疾病的进展和运动表现。

Cheng说：“尽管仍处于研发阶段，但该设备是我们监测和理解人类情绪的能力迈出的重要一步，为更加主动和个性化的心理保健方法铺平了道路。”

其他贡献者包括Xi'an Jiotong大学的Hongcheng Xu。美国国家卫生研究院和美国国家科学基金会资助了宾夕法尼亚州立大学研究人员对这项工作的贡献。