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利用可穿戴光学传感设备评估人体心理健康
2026-08-15 14:47:54   来源:麦姆斯咨询   评论:0   点击:

这种基于可穿戴光学传感设备的人体心理健康评估方法融合了激光多普勒血流测量与荧光光谱两项技术。该研究已构建一套覆盖多元受试者的生理测量数据集,可供其它科研人员进一步探究心理健康、血液循环与细胞代谢活性之间的关联。

据麦姆斯咨询报道,近期,由阿斯顿大学(Aston University)牵头的科研团队开发出一种基于可穿戴光学传感设备采集多种人体代谢数据,用于评估心理健康状态的新方法。相关研究成果以“A wearable device dataset for mental health assessment using laser Doppler flowmetry and fluorescence spectroscopy sensors”为题,发表于Nature Communications Medicine期刊。该研究表明,借助可穿戴设备对人体微循环与组织代谢进行光学传感与监测,有助于客观评估与人体压力相关的心理健康状况。

阿斯顿大学科研团队指出,以往用于人体心理健康评估的可穿戴设备多采用心率变异性等指标反映自主神经系统活动。但是,这类指标仅为心理状态的间接标志物,并且易受多种混杂因素干扰。

可穿戴脉搏血氧仪

可穿戴脉搏血氧仪

科研人员在论文中写道:“目前,压力、焦虑、抑郁这类心理健康问题,大多依靠问卷开展评估,评估结果依赖受试者的主观感受自述。本研究探索可穿戴设备能否利用人体生理信号实现心理健康水平测量与评估。”

这种基于可穿戴光学传感设备的人体心理健康评估方法融合了激光多普勒血流测量(LDF)与荧光光谱(FS)两项技术。激光多普勒血流测量原理是利用红细胞的运动改变从组织反射的低功率850 nm激光的频率,以此反映血流状况;荧光光谱原理是利用365 nm光源激发烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NADH)酶产生自发荧光,并将荧光强度作为评估组织代谢特征的指标。

在概念验证试验中,科研人员用可穿戴光学传感设备对来自19个国家、18-94岁的132名成年人展开检测,将获取的生物标志物数据与标准化21项问卷得到的心理健康评估结果做对照分析。科研人员提到,该数据集是“在精神医学研究领域中,同时整合激光多普勒血流测量与荧光光谱产生的信号、规模最大且系统表征最完备的数据集之一”。

利用可穿戴光学传感设备评估人体心理健康

数据采集流程

结果表明,结合光学传感与基于集成学习的数据分析方法,能够区分出有无压力相关症状的个体,并且该方法取得了项目组所定义的“中等成效”。研究同步记录性别、年龄、身体质量指数(BMI)、心率等人口学变量,发现上述变量与压力相关风险升高存在关联: (1)LightGBM模型在压力水平的二分类与多分类预测任务中综合表现优于其它模型,兼顾预测精度与可解释性,适合实际场景应用;采用排名前10的重要特征时,LightGBM 模型ROC-AUC可达0.7168,PR-AUC可达0.8852;(2)心率、身体质量指数、体重等关键生理特征对压力预测具有显著影响;(3)年龄更小、BMI更高或心率更高的受试者出现压力症状的风险更高;(4)女性相比男性更容易产生压力。

受试者独立验证条件下,模型性能出现明显下降,说明与心理健康状态相关的生理信号存在显著个体间变异性。该结果凸显了严谨评估方案的重要性,同时提示后续研究应重点开展与个体无关的表征学习,提升模型在不同受试者之间的泛化能力。

可穿戴光学传感技术,实现健康状态监测

科研人员表示,该技术最终的定位是对现有心理健康评估手段形成补充,而非取而代之;现阶段的光学传感技术尚不能对抑郁、焦虑等精神疾病作出临床诊断。本研究受试者依据问卷作答结果分组,并非精神科专业医师的临床诊断。未来仍需开展更大规模研究与独立临床验证,确认该技术在不同人群、日常真实场景下的可靠性。

即便如此,该研究已构建一套覆盖多元受试者的生理测量数据集,可供其它科研人员进一步探究心理健康、血液循环与细胞代谢活性之间的关联。阿斯顿大学科研团队认为,这套可穿戴光学传感系统未来有望帮助普通使用者以及医护人员,无需侵入式医学检查即可监测心理健康状态的变化。

阿斯顿大学光子技术研究所Edik Rafailov指出:“本研究证实,非侵入式可穿戴光学传感技术能够透过皮肤检测血流与组织活性的变化,输出与个体压力相关症状有关的有效信息。目前心理健康评估主要依靠访谈与问卷,这类手段依旧至关重要。但未来生理测量可以作为一类新增信息来源,辅助人们持续监测自身心理状态的动态变化。”

未来的研究将探究深度学习框架,用于对可穿戴设备采集生理信号的时间动态与非线性变化特征开展建模。通过更充分地刻画微循环与代谢过程内部的复杂交互关系,该方法有望进一步揭示人体心理健康问题背后的生理机制。后续的研究还将探究序列感知模型、混合模型以及分层分类策略,提升模型多分类识别能力以及受试者独立泛化性能。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s43856-026-01766-5

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