面部表情作为非语言交流的重要媒介，能反映心理和情感健康状况，尤其在青少年群体中，其对于早期发现焦虑、抑郁等不良心理状况至关重要，以便及时进行有效干预和预防。目前的面部表情识别技术主要有基于图像的方法和生理信号检测。基于图像的方法依赖计算机视觉和机器学习分析摄像头捕捉的表情，但易受光照、遮挡及隐私问题影响。生理信号检测，如面部肌电图（EMG）或脑电图（EEG），通过电信号关联情绪状态，更可靠，但电极笨重、佩戴舒适性差。传统心理评估方法（如访谈、问卷）耗时且主观，缺乏实时可行性。因此，开发更高效、舒适的可穿戴设备对于心理健康的监测和干预具有重要意义。
近期，太原理工大学集成电路学院张虎林教授团队提出了一种具有高环境稳定性的透气热电水凝胶阵列，用于基于面部表情识别的连续心理监测。该贴片利用热电水凝胶获取高质量的电流信号，并以明胶薄膜作为粘附基底和封装层。其通孔结构设计赋予了贴片优异的透气性，使其能够长期附着于皮肤而不会引起任何皮肤炎症。通过引入双网络和植酸，实现了机械性能（1.07 MPa的应力）和电学性能（34.4 mS cm-1的电导率）的平衡。得益于植酸、甘油和水之间的多重氢键作用，热电功率和电流在10天后仍能保持其原始值的80%。此外，由于可逆和动态的非共价相互作用，该水凝胶表现出显著的回收性和可降解性。结合深度学习，水凝胶阵列能够实现对六种不同面部表情的识别，准确率高达100%。此外，通过评估积极和消极情绪的比例（即积极比率），展示了长期心理监测的能力。该工作以“Deep-learning-enabled breathable thermogalvanic hydrogel array for self-powered mental monitoring”为题发表在《Journal of Materials Chemistry A》（IF=10.7）。太原理工大学硕士生李雨为第一作者，通讯作者为太原理工大学张虎林教授。该研究得到了国家自然科学基金、山西省科技合作交流专项和山西省研究生科技创新项目的支持。
图2. PCPG的机械性能研究
图3. PCPG的热电性能
图4. PCPG的传感机制和性能
图5. 深度学习辅助的心理健康监测
该成果是张虎林教授团队关于凝胶热电器件研究的最新进展之一，这项工作构想了深度学习辅助的热电凝胶在心理监测和人机交互中的广阔前景。自2021年以来，张虎林教授团队制备了一系列基于不同聚合物网络和氧化还原对的热电凝胶可穿戴器件，并致力于开拓凝胶器件在人体健康监测和信息交互领域的应用场景，取得了一系列重要研究成果，具体详见：https://cic.tyut.edu.cn/info/1893/9257.htm原文链接：
https://doi.org/10.1039/D5TA00253B
相关进展
高分子科技原创文章。欢迎个人转发和分享，刊物或媒体如需转载，请联系邮箱：info@polymer.cn
欢迎专家学者提供稿件（论文、项目介绍、新技术、学术交流、单位新闻、参会信息、招聘招生等）至info@polymer.cn，并请注明详细联系信息。高分子科技®会及时推送，并同时发布在中国聚合物网上。
欢迎加入微信群 为满足高分子产学研各界同仁的要求，陆续开通了包括高分子专家学者群在内的几十个专项交流群，也包括高分子产业技术、企业家、博士、研究生、媒体期刊会展协会等群，全覆盖高分子产业或领域。目前汇聚了国内外高校科研院所及企业研发中心的上万名顶尖的专家学者、技术人员及企业家。
申请入群，请先加审核微信号PolymerChina（或长按下方二维码），并请一定注明：高分子+姓名+单位+职称（或学位）+领域（或行业），否则不予受理，资格经过审核后入相关专业群。
