太原理工张虎林教授 JMCA：深度学习辅助的透气热电水凝胶阵列用于自供电心理监测

本文介绍了太原理工大学张虎林教授团队开发的一种新型透气热电水凝胶阵列，该技术结合深度学习，用于自供电的心理监测。研究背景在于面部表情作为非语言交流的重要媒介，对于早期发现焦虑、抑郁等心理状况至关重要。研究目的是开发一种更高效、舒适的可穿戴设备，以实时监测心理健康。该水凝胶阵列通过热电效应获取电流信号，具有良好的机械和电学性能，且能长期附着于皮肤而不引起炎症。研究结论显示，结合深度学习的水凝胶阵列能够准确识别六种不同面部表情，并展示长期心理监测的能力。该成果发表在《Journal of Materials Chemistry A》上，为心理监测和人机交互提供了新的可能性。