《Advanced Sensor Research》：Smart Textile Based Wearable Sensors for Monitoring Isolation-Related Affective States: A Step Towards Loneliness Prediction
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本文介绍了一种创新的智能纺织基多传感器可穿戴系统，旨在持续监测与隔离相关情感状态相关的生理变化。该系统集成心电图（ECG）、肌电图（EMG）、呼吸、皮肤温度和皮电反应（GSR）等柔性、无创纺织传感器，通过实验验证了其在低、中、高情绪唤醒状态下的生理模式识别能力，为老年人护理和精神健康支持提供了客观、连续的家庭友好型远程监测方案，具有显著的孤独预测和早期干预潜力。
引言：孤独监测的技术革新
孤独作为一种显著的心理社会因素，对个人健康和生活质量产生负面影响，而社会隔离被认为是其主要风险因素。它被证实与心血管疾病、糖尿病、免疫反应减弱等多种身体疾病，以及抑郁、焦虑和认知衰退等心理健康障碍相关。传统的心理健康诊断方法主要依赖于自我报告问卷和访谈，这些方法本质上是主观的、零星的，且容易产生偏差，难以捕捉情绪状态的动态生理表现。随着可穿戴技术的进步，向客观、连续监测转变成为可能。然而，当前的商用可穿戴设备（如智能手表）通常佩戴位置固定，生理数据准确度受限，且缺乏检测孤独关键生物指标（如GSR、汗液成分等）的专用传感能力。相比之下，集成电子学件的智能纺织品（电子织物）以其轻便、用户友好、低成本等优势近年来吸引了大量研究关注，在健康监测，特别是需要连续捕获情绪变化的心理健康管理方面展现出巨大潜力。本研究旨在填补现有家庭友好型、多模态传感平台的空白，提出了一种用于家庭精神健康监测的多模态生理传感纺织平台。
方法：多传感智能纺织系统的设计与实现
本研究开发了一种用于远程监测隔离和孤独的新型多传感器智能纺织解决方案。系统设计集成了心电图（ECG）、肌电图（EMG）、皮电反应（GSR）、呼吸和人体温度传感器，以测量和分析用户活动的多种生理信号。这些传感器图案经过优化设计，并集成到纺织品中。
为了提升用户长期佩戴的舒适性，选择100%聚酯纤维的T恤作为基底，将多传感器使用可拉伸导电银浆印刷在可拉伸的双层热塑性聚氨酯（TPU）薄膜上，并通过热压层压工艺键合到织物上。这种TPU基底确保了在粗糙多孔的纺织品表面实现高质量集成，并在日常穿着或洗涤时具有最低的脱层风险。丝网印刷是一种高效、低成本的方法，适用于未来大规模家庭纺织产品的制造。一个可穿戴的智能多传感电路系统被设计出来，该系统参考了远程监测中已广泛证明的远程、低功耗通信和数据传输的LoRa技术，支持最长5公里的远距离数据传输，为实时远程监测最大化能力。
在试点研究中，共有10名参与者（7名女性，3名男性）在受控的办公室环境中穿着智能纺织服装，同时使用集成的纺织基多传感器连续记录生理信号。研究设计了三种实验场景来帮助测量和收集用于隔离和孤独分析的多生理数据：1）低情绪唤醒（LEA）：参与者安静坐着，模拟隔离和孤独状态，最小化言语、运动和社交活动等混杂因素。2）中情绪唤醒（MEA）：参与者进行社交对话，反映自然社交状态。3）高情绪唤醒（HEA）：参与者通过观看搞笑图片被鼓励大笑或保持快乐情绪状态，引发强烈的积极情绪反应。在整个过程中，所有参与者的多传感器数据（呼吸、EMG、ECG、GSR和皮肤温度）被连续记录以供后续分析。
结果与讨论：多传感器性能与情感评估
体温传感器：智能纺织体温传感器在25-45°C范围内与商用传感器进行了比较验证。在测量35至40°C体温时，智能纺织传感器的电阻温度系数（TCR）达到0.33，高于商用传感器的0.25，证明了其在完全可穿戴和灵活的情况下具有更高的准确性和灵敏度。
皮电反应（GSR）传感器：开发的智能纺织GSR传感器在三种情绪状态下均成功跟踪了商用传感器的一致趋势。在LEA阶段，两者信号稳定，波动最小；在过渡到MEA状态时，纺织传感器表现出更快的响应和更剧烈的下降；在HEA阶段，两者均显示出尖锐的“低谷”，纺织传感器记录了多个尖锐的峰值，反映了其捕捉唤醒水平快速波动的能力。
心电图（ECG）传感器：智能纺织三电极ECG传感器与商用ECG传感器进行了比较。在LEA条件下，两者跟踪了高度重叠的周期性模式；在MEA条件下，两者记录了心率增加和波形间隔规律性降低；在HEA条件下，两者都记录了振幅和波形形状的显著变异性。智能纺织ECG传感器在变化的情绪唤醒中捕捉心脏活动的能力与商用医疗级ECG传感器性能密切一致，尤其在LEA场景下信号在形态和时间上几乎相同。
呼吸传感器：智能纺织呼吸传感器在三种唤醒条件下与商用呼吸腰带进行了性能比较。在LEA条件下，纺织传感器成功捕获了与商用设备相对应的周期性呼吸周期；在MEA条件下，信号稳定性和一致性有显著改善；在HEA条件下，纺织传感器显示的呼吸率更高，但波形看起来更规则，可能对高情绪唤醒场景下的临床分析更有用。
肌电图（EMG）传感器：智能纺织EMG传感器与商用EMG传感器的性能进行了比对。在LEA条件下，两者均保持稳定的基线；在MEA条件下，两者都捕捉到适度的、动态的肌肉活动波动；在HEA状态下，两者都显示出清晰且同步的“爆发”，纺织传感器达到了显著更高的振幅峰值，表明其对更强烈的情绪反应更敏感。
集成智能纺织多传感器的情感评估：同步的多传感系统输出了LEA（独自静坐）和MEA（社交交谈）条件下组合生理信号的变化。皮肤温度在LEA时从28.1°C逐渐下降至约27.7°C，而在MEA时从28.9°C上升至29.6°C。呼吸信号在LEA下呈现规律稳定模式，在MEA下变得不规则且振幅变化更大。ECG信号在LEA下振幅相对稳定、变异性小，在MEA下振幅变化和信号波动增加。EMG信号在LEA下保持平坦稳定，在MEA下呈现动态响应模式和尖锐峰值。GSR信号在LEA下保持稳定平坦，在MEA下呈现逐渐上升趋势和更大波动。这些发现共同支持了智能纺织多传感系统区分情绪变化以进行实时心理健康监测的能力。
智能纺织多传感器的表征
材料表征：扫描电子显微镜检查显示，开发的传感器银层纳米粒子尺寸为25纳米，厚度为50微米。高倍放大下表面特征为均匀分布的纳米结构，直径范围为14.49至26.95纳米，表明具有高表面积，有利于传感应用。
洗涤表征：根据ISO 6330标准评估了ECG/EMG/GSR电极、温度传感器和呼吸传感器在封装和非封装样品下的洗涤耐久性。对于所有传感器类型，非封装样品随着洗涤次数增加显示出快速且显著的归一化电阻增加。相比之下，封装传感器表现出显著改善的洗涤稳定性，在多达十个洗涤周期内，归一化电阻保持相对较低水平，仅观察到逐渐增加。结果证实，适当的封装对于增强用于家庭和日常使用的智能纺织传感器的耐久性和长期可靠性至关重要。
结论与展望
本研究提出了一种配备ECG、EMG、GSR、呼吸和人体温度传感器的智能纺织基多传感系统，用于家庭环境中的连续生理监测。集成的智能纺织多传感系统通过试点测试，在预先定义的低情绪唤醒（隔离和孤独）和中情绪唤醒（社交沟通）条件下，捕获了不同的生理模式。具体而言，与社交互动和高唤醒条件相比，与隔离相关的低唤醒条件表现出降低的心率变异性、更规律的呼吸、更低的皮肤电导活动以及最小的肌肉参与。这些发现表明，所提出的智能纺织平台可以检测到与社会隔离相关的情感状态相关的生理特征。该平台进一步受益于通过LoRa技术实现的远程无线数据传输，支持家庭环境中的远程和可扩展监测。丝网印刷制造和封装策略的使用展示了通向低成本、耐用且可制造的适合日常使用的智能纺织产品的途径。
尽管多模态数据融合结合机器学习分类器是区分情绪状态的有前途的方法，但此类分析需要足够大且多样的数据集以确保可靠的训练和评估。在本研究中，有限的参与者数量和实验持续时间使得在没有严重过拟合风险的情况下进行统计上稳健的机器学习建模变得困难。因此，当前工作侧重于特征级生理分析和被试内统计比较。未来的研究将通过纳入更大的数据集来扩展此框架，以实现多模态融合和预测建模。总体而言，这项工作为情感感知和心理健康护理监测提供了一种赋能的可穿戴传感技术。随着这些扩展，所提出的智能纺织系统在支持面临社会隔离和孤独风险人群的主动心理健康监测和早期干预策略方面具有强大潜力。
