当深度学习搭上一双鞋，检测你的压力水平！准确率达84%

来源：大数据文摘

本文约1800字 ，建议阅读10分钟

通过一双鞋关注大家的精神健康状态。

作者：Caleb

不得不说，当代人的生活压力是越来越大了。

时不时就感到腰酸背痛、腿脚乏力，还疲于各种办公室政治，被下班了但又不敢完全下班的恐惧所支配…

这个时候你应该来试试小编代言的……（唉不对串台了）

言归正传，小编想说的是，压力大我们都知道，但是你有想过测量或量化一下你的压力值吗？

虽然现在到处都是“一张图测测你的压力值有多大”，但严谨的文摘菌表示，没有数据和测量方法的测量，这种可信度还是相当低的。

于是，小编就发现，新西兰奥克兰理工大学和德国吕贝克应用科学技术大学的研究团队开发出了一种压力检测装置StressFoot，在鞋子中塞入一个检测腿部运动的设备，再结合深度学习，就能从腿的运动中判断你的压力状态。

就算是乍一听也比一张图来得有道理吧，目前该研究已经以论文的形式进行了发表：

论文链接：

https://www.mdpi.com/1424-8220/20/10/2882

接下来就和小编一起来揭秘吧~

StressFoot：支持无线操作，满电可运行16小时

我们知道，压力往往和心率、脑电波、肌肉张力以及面部表情 等相关，传统测量方法也往往基于这些现象。

但这次，科学家们把目光放在了腿部运动和姿势特征 与压力的关系上。

既然要检测重点对象在腿部，那在鞋子里塞点东西不过分吧。

为了感应足部的压力分布，研究人员插入了一双压敏鞋垫，以及有16个依赖力敏电阻技术的压力传感器。同时，为驱动鞋垫，研究人员还开发了一种分压器电路 ，将鞋垫与Sparkfun Razor板连接起来，该板由Atmel制造的SAMD21微处理器组成。

不仅如此，研究人员查询了9 DOF IMU (MPU-9250) 的加速度计，将其与微控制器板一起被绑定在脚踝上，以更好的跟踪腿部和脚步的运动和角度。

据了解，该原型有一个3.7V、400mAh锂聚合物电池和一张SD卡，可以在不限制动作的情况下完全实现无线操作。

该原型机充满电后可持续使用约16小时 。

在实验中，参与者被要求穿上该原型机，完成一系列的益智游戏或测试，包括低压力项目 如观看扫雷视频和自然风景视频，以及高压力项目 如Stroop测试和扫雷。

研究人员随即根据在过程中采集到的基于鞋底的压力分布和脚的角度和运动的数据，使用机器学习模型针对不同的特征进行了分析，包括足压（Foot Pressure）、压力中心（Centre of Pressure）、腿脚姿势（Foot/Leg Posture）以及顿足情况（Foot Tapping）。

用一双鞋来检测压力情况，真的可行吗？

根据用户的主观反馈，在Stroop测试和扫雷游戏中，他们感受到的压力值最大，分别达到了5.06和6.05，同时在这两个项目中他们感到最活跃，活跃程度分别为5.38和5.85，与其相对的愉悦程度只有4.5和4.95。

但有趣的是，尽管两个观看视频的项目的压力值分别只有2和1.39，但在愉悦程度上并没有比高压力项目多很多，只有4.47和6.43。

在StressFoot接收到的数据与主观反馈呈现一致。可以看到，在两个压力相对较大的任务中，参与者的压力值出现了明显的增加，这也与另外压力更小的项目呈现的结果相反。

实验中，每个模型的训练和验证都采用了留一用户（leave-oneUser-out）的方法。也就是说，研究人员建立了一个针对用户的模型，这个模型是由其他用户训练的，但不包括测试用户。

在整体实验的准确率上，根据统计，使用所有特征创建的模型提供了一个合理的准确性，即为83.9%，但标准偏差达到了12.01，高于其他任何模型。最高的准确率可达到85.32%，同时标准偏差为8.1，这是综合了四个表现好的模型的组合得到的结果。

而根据后续的问卷调查结果显示，高压力项目和低压力项目的压力值分别为5.36和1.72，差距较大，这一结果也与项目期间的活跃程度直接呈正相关，分别为5.18和3.45，与愉悦程度呈负相关，分别为4.18和6.36。

这一结果与采集到的EDA反应的生理数据一致。

考虑到大多数参与者的工作都是坐在办公室进行的，比如编码、调试和写论文等，根据参与者自述，这个时候他们的压力水平较高，愉悦程度较低。此外，当他们处于紧张状态时，与处于放松状态相比，任务负荷明显增加（t = 7.02；p < 0.05）。这也与检测到的两种压力状态相吻合。

根据现场的验证分析，10名参与者中有8名的自述压力水平和检测到的压力情况显示出明显的正相关关系。

研究人员表示，他们是想通过设计一款使用压敏鞋垫和IMU来感知和检测压力的智能鞋，关注大家的精神压力状态。

或许未来有一天，这个系统将会为整体的心理健康改善起到很好的促进作用呢。

相关报道：

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2111/26/news030.html

https://news.yahoo.co.jp/articles/1b9b6d4f18df088fc5fab02d54209f62e25b34cd

中国科学家利用晶体管传感器，可在汗液中直接检测出“压力激素”

目前，新型生物电子领域通常以心电信号检测为代表的电信号和物理信号为主，而相比这两种信号，生物体内的化学信号分子能提供更直接、更准确的健康信息。

然而，由于化学分子种类的多样、体液环境复杂、生物信号分子在体液内的浓度极低等因素，检测化学信号的方法十分有限，现有的生物传感器平台很难实现化学信号的高敏感检测。

图丨生物传感智能手表的关键组件的扩展视图（来源：Science Advances）

为解决上述问题，近期，加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）团队研发了一种新型可穿戴生物传感器，首次直接在人体汗液中实时检测到压力激素皮质醇，实现了体液环境下灵敏度高于现有手段 2 个数量级。

该技术还解决了德拜长度带来的电荷屏蔽问题，实现了分子检测的实时、原位、免标记、高敏感、高选择，在体液环境下突破现有的便携皮质醇生物传感器检测浓度极限 2 个数量级至 1 pmol/dm3（皮摩尔每升，10-12mol/dm3）。

此外，该团队通过设计集成电路系统，将器件做成柔性传感器（智能手表），可通过蓝牙将健康信号实时传输至云端。

图丨相关论文（来源：Science Advances）

北京时间 1 月 6 日，相关论文以《用于无创皮质醇监测的可穿戴适体场效应晶体管传感系统》（Wearable aptamer-field-effect transistor sensingsystem for noninvasive cortisol monitoring）为题发表在Science Advances[1]。

“希望利用这种新型传感器技术，对人体更深入地理解，对疾病检测带来新的可能性，并帮助开发出下一代个性医疗器件。”该论文的共同第一作者、斯坦福大学化工系博士后（原 UCLA 团队）赵传真表示。

突破传感器在汗液中的低浓度检测极限，对多种生物分子实现高敏感、高选择性检测

该团队认为，准二维氧化物半导体晶体管因其灵敏性，可作为生物分子的监测和放大信号的载体。

而纳米级别的晶体管，其厚度有只有 4 纳米，具有较高的比表面积。此外，氧化物半导体表面有较多的官能团，也方便做更多的化学修饰。

但新的问题随之而来——在不破坏和不稀释体液的前提下，用什么受体来捕捉生物分子，并且可以不受德拜屏蔽的影响呢？

近年来，DNA 适配体在药物筛选和分离纯化领域引起广泛关注，被普遍认为是可人工合成的特异性靶向受体。研究人员在进行受体对比后，DNA 适配体以分子量小、容易合成分子、高选择性优势“胜出”。

但市场现有的 DNA 适配体稳定性不足、选择性也不够高，这可能会导致体内结构类似的分子被错误识别或者无法被识别的情况。

图丨UCLA 保罗·魏斯（Paul Weiss）教授课题组（来源：赵传真）

于是，该团队找到哥伦比亚大学医学系实验治疗学部米兰 N 斯托亚诺维奇（Milan N Stojanović）教授合作，“创造”了一种新型 DNA 适配体序列。赵传真表示，“我们利用系统选择技术（SELEX），选出新的 DNA 适配体序列，对皮质醇有纳米级别的解离常数和超高的选择性。”

以往同类的研究大部分需要其他的二次处理，比如需要加别的分子，没有办法原位进行检测或敏感度不够。

而该团队开创性地用 DNA 适配体作为受体，利用其自身构型的变化进行生物信号传感，并结合纳米尺度（4 纳米）的准二维氧化物半导体晶体管，实现了体内信号的放大和传递[2]。

利用 DNA 和晶体管“双层信号”放大带来的优势，通过结合柔性纳米晶体管和皮质醇适配体，该团队首次直接在汗液中测到皮质醇，并突破了在汗液中现有的便携皮质醇生物传感器检测极限（约 0.1 至 1nmol/dm3），实现了检测浓度低 2 个数量级。

图丨使用可穿戴适体场效应晶体管传感系统进行无创皮质醇生物标志物监测（来源：Science Advances）

并且，借助于 DNA 适配体的超高选择性，这种传感器仅对对应的分子做响应，而对其他结构类似的分子几乎没有响应，甚至一些在其他电化学方法中难以区分的分子。

通过修饰不同的 DNA 适配体，该团队对多种生物分子（例如血清素、多巴胺、葡萄糖、皮质醇等）实现了高选择性地检测。

“DNA 适配体相比通常使用的抗体，具有更广泛的使用性和更高的选择性。并且，使用成本也相对较低，可以直接进行化学合成。”赵传真说。

通过集成柔性系统实时反馈精神状态，有望实现对精神疾病的早期诊断和预防

皮质醇也被称作“压力激素”，是对精神状态和心理健康状态进行反馈的生物信号分子。正如地震来临之前会有征兆，皮质醇的检测有望量化人们的精神疾病和心理健康状态，并及时提供反馈、早期诊断和早期预防。

研究人员对比了新型可穿戴生物传感器和其他实验室分析方法（ELISA 等）在唾液和汗液中的检测结果，验证了该平台检测的准确性和可靠性。

图丨新型可穿戴生物传感器（来源：赵传真）

他们将纳米级别的氧化物晶体管制备在柔性的聚酰亚胺基底上，以实现更好地与人体皮肤贴合。并且，集成了皮质醇生物传感器、温度传感器、微流控装置、显示屏以及柔性电路系统。

赵传真表示，“通过和 UCLA 电子工程系的山姆·艾米内贾德（Sam Emaminejad）教授课题组合作，我和王博博士以及团队一起设计了集成系统，能同时实现汗液获取、对汗液中皮质醇的原位分析，以及将所获取的健康信息实时显示在手表、手机终端、可供读取的云端等。”

图丨新型可穿戴生物传感器的生物适用性（来源：Science Advances）

为了研究在皮质醇传感器在抑郁症、焦虑症的诊断和预防中的应用前景，该团队还进行了两项临床试验。

研究人员对受试者进行了特里尔社会压力测试（TSST），要求他们当众阅读一段文字或当众演讲。在受试者准备时、演讲后 15 分钟、25 分钟、90 分钟四个阶段，测试他们体内的皮质醇含量。

结果表明，受试者在 TSST 后 15 分钟，体内皮质醇浓度明显提升；在 25 分钟到 90 分钟后，体内皮质醇降低至测试前水平。

在另一项临床试验中，该团队通过连续检测受试者汗液中的皮质醇浓度后发现，在一天中，人体皮质醇的浓度会发生规律性波动：起床时浓度较高，睡觉前浓度较低。

“这与我们熟知的人体昼夜节律相符，也证明了该传感器能够检测出相关激素的昼夜节律。”赵传真表示。

图丨用于身体汗液分析的新型可穿戴生物传感系统（来源：Science Advances）

总的来说，该团队证明了皮质醇可作为压力激素，实时反应出人体的精神状态。并且，可穿戴器件能够实时监测相关激素状态，从而对压力状态进行判断，有望实现对人们心理健康和精神疾病（如抑郁症、焦虑症、创伤后应激障碍、肥胖症等）的量化分析、早期预防和早期诊断。

赵传真认为，这种新型可穿戴生物传感器对于理解基础疾病机理和实时健康检测具有应用价值。该生物传感技术基于不同的 DNA 适配体，从理论上来说，对所能检测的生物分子没有限制，是对多种生物分子通用的平台性技术。

未来，该团队将围绕更低浓度、更准确、更稳定的检测继续研究。赵传真希望，通过技术的不断升级，未来可以将这种新型可穿戴生物传感器做到“毫秒级”响应。

“现在市场上已有血糖检测传感器，我相信再此基础上，未来五至十年会有更多的生物传感器产品陆续出现。”他说。

22 岁首次以一作身份在国际期刊发表论文，致力于研究更多样的生物分子信号

赵传真具有材料、化学、化工的交叉学科背景。他本科毕业于北京理工大学材料学院，师从钟海政教授。在大四时，就以第一作者身份在 ACS Applied Materials & Interfaces 发表了首篇论文[3]。

2015 年，他赴 UCLA 化学与生物化学系读博，博士期间导师为保罗·魏斯（Paul Weiss）教授（ACS Nano 杂志创始主编）和安妮·安德鲁斯（Anne Andrews）教授。

在读博期间，他曾以第一作者或共同第一作者在 Science Advances、 ACS Nano、Nano Letters 等顶尖期刊发表论文 8 篇。2021 年 1 月 ，赵传真加入斯坦福大学化工系鲍哲南教授课题组，从事博士后研究。

图丨赵传真（来源：赵传真）

始于量子点合成的生物应用，赵传真的研究方向从怎样让基础的生物器件更灵敏，到如何使纳米器件的功能在制备过程中更优化。在他读博期间，魏斯和安德鲁斯两位教授经常鼓励他“去寻找更重要的问题”。于是，他意识到，科学研究不应止于某种设计的创新，而是去将科研成果实际地影响到更多人。

因此，他更多地把精力集中在偏临床和成果转化方面，慢慢地找到了自己感兴趣的方向——用生物传感器在体内检测生物分子信号。赵传真表示，“我很享受设计、制备器件，甚至合成一些新的材料、新的分子去监测体内的生物信号的过程，未来成立独立实验室，也将继续围绕这个方向。”

生物电子领域的发展为实现个人化的医疗模式、实时检测人体的健康状态提供了新的契机。

他认为，生物分子信号是人体健康的核心，希望未来可以建立器件平台，通过这些平台能够包括可植入、可穿戴器件去更好地理解、检测人体的生物信号分子。“柔性电子是与人体更终极的界面，因此，更柔、更小的传感器将是该领域的发展趋势。”

-End-

参考：

1.Bo Wang et al. Science Advances 8, eabk0967(2022).DOI：10.1126/sciadv.abk0967

2.Nako Nakatsuka et al. Science 362, 6412,319-324(2018).DOI:10.1126/science.aao6750

3.ChuanzhenZhao et al. ACS Applied Materials & Interfaces 7, 32, 17623-17629(2015).DOI:10.1021/acsami.5b05503

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